調查問捲設計與處理分析：Spss與Excel實現 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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叢日玉 著

圖書標籤:

• 調查問捲
• SPSS
• Excel
• 數據分析
• 統計學
• 問捲設計
• 社會調查
• 研究方法
• 量化研究
• 數據處理

齣版社： 中國統計齣版社

ISBN：9787503784255

版次：1

商品編碼：12273343

包裝：平裝

開本：18開

齣版時間：2017-11-01

用紙：膠版紙

頁數：188

字數：260000

正文語種：中文

內容簡介

　　《調查問捲設計與處理分析：Spss與Excel實現》主要針對調查的各個環節，結閤眾多社會經濟中的調查案例，設計五章內容，係統地介紹調查方案設計、調查問捲設計、調查數據處理、調查數據分析、調查報告的撰寫等內容，同時結閤SPSS和Excel軟件進行數據錄入、整理和分析，認真吸取國內外調查領域的新理論成果和實踐經驗，不乏調查理論介紹，同時更具較強的實踐應用價值。

內頁插圖

目錄

第一章 調查概述
§1．1 調查的概念與作用
§1．2 調查的基本概念
§1．3 調查的類型
§1．4 調查設計

第二章 調查問捲設計
§2．1 問捲設計概述
§2．2 問捲設計原則與程序
§2．3 問捲中問題類型
§2．4 問捲設計技巧
§2．5 問捲評估

第三章 調查數據處理
§3．1 調查數據處理概述
§3．2 數據審核
§3．3 數據編碼
§3．4 數據錄入
§3．5 數據插補
§3．6 數據分組
§3．7 數據顯示
§3．8 數據計算

第四章 調查數據分析
§4．1 頻數分析
§4．2 描述分析
§4．3 交叉分析
§4．4 相關分析
§4．5 比較均值分析
§4．6 多元統計分析

第五章 調查分析報告
§5．1 概述
§5．2 寫作步驟
§5．3 格式及寫法
§5．4 注意事項
§5．5 例文評析
參考文獻

前言/序言

　　隨著數據革命的到來，各行各業都在廣泛應用調查來搜集、記錄、整理和分析數據，為科學管理和科學決策服務。
　　本書主要針對調查的各個環節，結閤眾多社會經濟中的調查案例，設計五章內容，係統地介紹調查方案設計、調查問捲設計、調查數據處理、調查數據分析、調查報告的撰寫等內容，同時結閤Spss和Excel軟件進行數據錄入、整理和分析，認真吸取國內外調查領域的最新理論成果和實踐經驗，在不乏調查理論介紹的同時，更具較強的實踐應用價值，這也是本書的特色所在。
　　本書的編寫汲取瞭前人的研究成果，在此錶示感謝。編者力圖對調查各個環節涉及的知識結閤事例進行完美呈現，做到語言通俗易懂，既有理論介紹更注重實際操作，通過實例讓讀者更加容易迅速地掌握調查的程序及操作，但由於水平所限，書中難免有疏漏或不妥之處，歡迎廣大讀者提齣寶貴意見。

《量化研究方法與數據解讀：從理論到實踐》 內容簡介 在信息爆炸的時代，精準地捕捉和解讀數據已成為各行各業的核心競爭力。無論是學術研究、市場洞察、政策評估，還是企業決策，都離不開科學嚴謹的量化研究方法。本書旨在為廣大讀者提供一套係統、全麵且極具操作性的量化研究指南，涵蓋從研究設計、數據收集到數據分析與結果解讀的全過程。我們深信，掌握量化研究的精髓，將助您在復雜的現實世界中撥雲見日，做齣更明智的判斷。 本書的內容嚴謹、邏輯清晰，力求在理論深度與實踐應用之間找到最佳平衡點。我們避免瞭對具體軟件工具的過度依賴和冗餘介紹，而是將重點放在研究設計思維、統計學原理、數據分析方法論以及結果的有效溝通上。這意味著，無論您將來接觸到何種統計分析軟件，都能快速掌握其應用，因為本書所傳授的，是 Those fundamental and transferable skills that truly matter. 第一部分：量化研究的基石——研究設計與規劃 在本部分，我們將帶領您深入理解量化研究的設計思維。研究設計是整個量化研究過程的“藍圖”，其質量直接決定瞭研究結果的有效性、可靠性和可推廣性。 探究研究問題與構建研究框架： 我們將引導您如何從宏觀的興趣點齣發，提煉齣具體、可操作、可量化的研究問題。這包括識彆研究的邊界，明確研究目標，並學習如何將其轉化為清晰的研究假設或研究命題。我們將探討不同類型研究問題的特點，例如描述性、探索性、解釋性或預測性問題，並提供相應的構建策略。 概念化與操作化： 量化研究的關鍵在於將抽象的“概念”轉化為可測量的“變量”。本章將詳細闡述概念化過程，即如何定義和界定研究中的核心概念，以及操作化過程，即如何設計具體的測量指標和工具來捕捉這些概念。我們將深入講解不同層次的測量尺度（定類、定序、定距、定比），以及它們對後續數據分析的影響。 研究設計的類型與選擇： 我們將係統介紹幾種主流的量化研究設計類型，包括但不限於： 實驗研究設計： 探討隨機對照試驗（RCT）、準實驗設計等，強調因果推斷的邏輯和關鍵要素，如乾預組與對照組的設立、隨機化、匹配等。 調查研究設計： 聚焦於橫斷麵調查、縱嚮調查（趨勢研究、同期群研究、麵闆研究），分析其在描述現象、探索相關性方麵的優勢與局限。 相關研究設計： 闡述如何通過測量變量之間的關係來理解現象，以及其在預測和理解機製方麵的作用。 描述性研究設計： 講解如何清晰、準確地描繪特定群體或現象的特徵。 我們將提供一套決策框架，幫助讀者根據研究目標、可行性、倫理等因素，選擇最閤適的研究設計。 抽樣方法與樣本代錶性： 抽樣是量化研究中獲取數據的關鍵環節。本章將詳細介紹概率抽樣（簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣、係統抽樣）和非概率抽樣（方便抽樣、配額抽樣、滾雪球抽樣）的原理、操作步驟、優缺點以及適用場景。我們將重點強調如何確保樣本的代錶性，以提高研究結果的外推效度，並探討樣本量確定的基本原則。 數據收集方法的選擇與設計： 除瞭調查問捲，我們還將探討其他常用的數據收集方法，如結構化訪談、內容分析、觀察法等，並討論如何根據研究設計和變量的性質選擇最有效的數據收集方式。 第二部分：數據分析的基石——統計學原理與方法 數據分析是量化研究的“心髒”，它將原始數據轉化為有意義的洞察。本部分將基於紮實的統計學原理，係統介紹常用的數據分析方法。 數據的清洗、整理與初步描述： 在進行深入分析之前，數據的質量至關重要。本章將指導讀者如何識彆和處理缺失值、異常值，如何進行數據編碼和轉換，以及如何進行基本的數據錄入和管理。隨後，我們將介紹描述性統計的概念，包括集中趨勢（均值、中位數、眾數）、離散趨勢（方差、標準差、極差）和分布形態（偏度、峰度）的計算與解讀。 推斷性統計：從樣本到總體的飛躍： 本章將深入淺齣地講解推斷性統計的核心思想，包括概率、抽樣分布、點估計與區間估計、假設檢驗的基本邏輯。我們將詳細介紹單樣本t檢驗、配對樣本t檢驗、獨立樣本t檢驗等基本檢驗方法，以及卡方檢驗等非參數檢驗方法，幫助讀者理解如何通過樣本數據對總體的參數做齣推斷。 變量之間的關係探索： 相關分析： 深入講解 Pearson 相關係數、Spearman 秩相關係數的計算、解釋及其適用條件。我們將強調相關不等於因果這一重要概念。 迴歸分析： 本章將是統計分析的重頭戲。我們將從簡單綫性迴歸齣發，逐步深入到多元綫性迴歸。重點講解迴歸模型的構建、係數的解釋、擬閤優度（R²）、假設檢驗（F檢驗、t檢驗）以及殘差分析。我們將探討多重共綫性、異方差等常見問題及其處理方法。 方差分析（ANOVA）： 講解如何使用單因素方差分析、雙因素方差分析等方法，來檢驗不同組彆之間均值的差異，以及各因素的交互作用。 分類變量的分析： 針對定類和定序變量，我們將介紹卡方檢驗在檢驗變量之間獨立性方麵的應用，並探討對數綫性模型等更高級的分類數據分析方法。 聚類分析與因子分析（初步介紹）： 我們將初步介紹聚類分析如何將相似的個體或對象進行分組，以及因子分析如何通過降維技術，識彆變量背後的潛在結構。這部分內容為讀者進一步探索更復雜的分析模型打下基礎。 第三部分：結果的呈現與解讀——溝通的藝術 再詳實的分析，如果不能清晰有效地傳達給他人，其價值將大打摺扣。本部分將聚焦於研究結果的呈現、解釋與溝通。 統計結果的可視化： “一圖勝韆言”。本章將指導讀者如何根據不同的數據類型和分析目的，選擇最恰當的可視化圖錶，如柱狀圖、摺綫圖、散點圖、箱綫圖、餅圖、雷達圖等。我們將強調圖錶設計的基本原則，使其清晰、準確、易於理解。 研究報告的撰寫： 我們將提供一份量化研究報告的標準結構，包括引言、文獻綜述、研究方法、結果、討論與結論等部分。重點講解如何在每個部分中邏輯嚴謹、條理清晰地陳述研究內容，尤其是在描述方法和呈現結果時，如何做到既準確又易懂。 結果的解讀與討論： 如何將統計數據“翻譯”成有意義的結論？本章將指導讀者如何結閤研究假設，對統計結果進行深入解讀，識彆研究的局限性，並提齣有價值的討論和建議。我們將強調避免過度解讀或誤讀統計結果，並學會如何解釋統計顯著性和實際顯著性之間的關係。 溝通與應用： 最終，量化研究的目的是服務於決策和行動。本章將探討如何將研究發現有效地傳達給不同的受眾（如學術界、政策製定者、企業管理層、普通公眾），並如何將研究結果轉化為具體的實踐建議和行動計劃。 本書的特色與價值： 強調思維而非工具： 我們注重培養讀者在研究設計和數據分析過程中的邏輯思維和批判性思維，而非僅僅停留在軟件操作的層麵。這使得本書的內容具有長久的生命力。 理論與實踐緊密結閤： 每一項統計方法都輔以清晰的理論講解，並提供符閤實際的案例分析，幫助讀者理解“為何”以及“如何”應用。 結構化與係統性： 全書從宏觀的研究設計到微觀的數據處理，再到結果的呈現，形成瞭一個完整的知識體係。 普適性強： 本書所講解的量化研究方法和統計學原理，廣泛應用於社會科學、管理學、醫學、工程學等眾多領域。即使讀者不熟悉特定的統計軟件，也能憑藉本書所傳授的知識，迅速掌握任意一款統計軟件的應用。 注重研究倫理與嚴謹性： 我們在講解過程中，始終強調研究的科學性和倫理規範，引導讀者進行負責任的量化研究。 《量化研究方法與數據解讀：從理論到實踐》是一本麵嚮研究者、學生、數據分析師以及任何希望提升數據素養的專業人士的實用指南。通過學習本書，您將能夠獨立設計和執行嚴謹的量化研究，深入理解數據背後的含義，並自信地將您的研究發現轉化為有影響力的洞察和決策。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名稱精準地概括瞭它的核心內容，這對於我這樣希望快速掌握一門技能的讀者來說，是非常重要的。我正在準備一個與我工作緊密相關的項目，需要進行大量的用戶調研，而問捲是獲取信息的主要途徑。我一直對如何設計一份既能獲取真實反饋又不至於讓受訪者感到厭煩的問捲感到睏惑。市麵上相關的書籍不少，但很多要麼過於學術化，讓人望而卻步，要麼過於簡單粗暴，缺乏深度。這本書提到的“調查問捲設計與處理分析”這樣一個完整鏈條，讓我覺得它能提供一個係統性的解決方案。特彆是它強調瞭“SPSS與Excel實現”，這錶明它不僅僅是理論的探討，更是實際操作的指導。我希望書中能有詳細的操作步驟和案例分析，能夠讓我一步一步地跟著學習，並且將這些方法應用到我的實際工作中。如果書中能包含一些關於數據可視化和報告撰寫的技巧，那就更完美瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計倒是挺吸引人的，那種嚴謹又不失親和力的排版，讓人一眼就能感受到這是一本實操性很強的書。我在找尋一些關於如何科學地構建問捲、避免常見陷阱的書籍，正好看到這本。我初步翻閱瞭一下目錄，感覺內容安排得很循序漸進，從問捲設計的理論基礎，到具體的問捲條目構建、量錶設計，再到後續的數據錄入和基礎的統計分析方法，都覆蓋到瞭。尤其吸引我的是它提到瞭SPSS和Excel這兩個非常實用的工具，畢竟在實際的調查研究中，這些軟件是我們必不可少的助手。我之前也接觸過一些問捲設計的書籍，但很多都停留在理論層麵，缺乏具體的指導，或者使用的軟件過於小眾，不便於普及。這本書能將理論與工具結閤，讓我覺得非常實用，有望幫助我提升問捲設計的水平，做齣更有效、更科學的調查。我期待它能給我帶來一些新的視角和方法，讓我能夠更自信地開展自己的研究項目，減少在問捲設計過程中可能齣現的彎路。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字讓我眼前一亮，因為它直擊瞭我目前最迫切的需求——如何將我的調查想法轉化為實際可行的問捲，並且能夠對收集到的數據進行有效的分析。我一直覺得，一個好的調查結果，一半在於問捲設計的好壞，另一半則在於數據處理的精準度。很多時候，即使問捲設計得再精巧，如果後續的數據處理跟不上，那也隻能是事倍功半。看到書中提到瞭SPSS和Excel，我感到非常欣慰。SPSS作為專業的統計分析軟件，功能強大，但上手也需要一定的引導，而Excel雖然大傢都很熟悉，但在數據處理和基礎分析方麵也有很多不為人知的技巧。這本書能將這兩個工具的使用融入到問捲設計和分析的整個流程中，我相信它會成為我案頭必備的工具書。我尤其希望它能提供一些關於如何根據研究目的選擇閤適的量錶、如何進行預調查、如何處理無效問捲等具體的操作建議，這樣我就可以在實際操作中少走很多彎路，提高工作效率。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對數據分析充滿好奇但又缺乏係統性指導的讀者。當我在書店看到這本書的標題——《調查問捲設計與處理分析：Spss與Excel實現》時，我的目光立刻被它吸引住瞭。我深知，一份好的調查問捲是成功研究的基石，而精準的數據處理與分析則是挖掘信息、得齣結論的關鍵。過去，我常常在設計問捲時感到無從下手，糾結於問題的措辭、選項的設計，擔心自己的設計會影響數據的準確性。更不用說在收集到數據後，麵對一堆數字，不知道該如何下手去分析。這本書將“設計”與“處理分析”緊密結閤，並且明確瞭“SPSS與Excel實現”，這正是我所需要的。我希望這本書能夠教會我如何構建一個邏輯清晰、條理分明的問捲，如何根據不同的研究目標選擇最閤適的題型和量錶，以及最重要的是，如何利用SPSS和Excel這兩個強大而易於上手的工具，對收集到的數據進行科學、高效的分析。我特彆期待書中能有詳細的步驟指導和豐富的案例，讓我能夠邊學邊練，真正掌握問捲設計與數據分析的技能。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我拿到這本書的時候，是被它的“SPSS與Excel實現”幾個字吸引的。我之前接觸過一些問捲調查，也嘗試過自己設計問捲，但每次到瞭數據分析環節就卡殼瞭。Excel我雖然會用，但對於處理大量的調查數據，總覺得力不從心，而且也擔心自己分析得不夠專業。SPSS聽過很久，也知道它很厲害，但一直沒有找到一個好的途徑去學習。這本書的齣現，就像為我指明瞭一條路。我期待它能夠從最基礎的問捲設計開始，一步一步地引導我完成整個流程。比如，如何設計齣沒有歧義、易於理解的問題，如何選擇閤適的量錶類型，如何進行有效編碼等等。然後，重點是我希望它能詳細講解如何在SPSS和Excel中進行數據錄入、清洗、以及進行一些基本的統計分析，比如描述性統計、相關性分析、甚至一些簡單的推斷性統計。如果能有一些常見的調查問捲類型的實例分析，那就更好瞭，讓我可以套用到我自己的情況中。