问卷数据分析——破解SPSS的六类分析思路 spass数据分析软件教程书籍 问卷统计分析实务 SP pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 北京新脚步图书专营店

出版社： 1

ISBN：9787121307355

商品编码：27658217212

丛书名： 问卷数据分析

 

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著    者：

作 译 者：

出版时间：2017-03 千 字 数：359 版    次：01-01 页    数：240 印刷时间： 开    本：16开 印    次：01-01 装    帧： I S B N ：9787121307355   重    印：新书 换    版：

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纸质书定价：￥59.0

本书系统介绍了使用SPSS进行问卷调查分析的思路及方法，其中共分为四部分，分别是问卷设计、问卷分析六类思路解读、数据分析方法在SPSS中的操作和答疑解惑。其中问卷设计适用于所有读者，建议读者在设计问卷前详细阅读此部分内容。读者可以结合实际情况选读问卷分析六类思路解读这一部分内容。数据分析方法在SPSS中的操作这部分内容详细讲解了各类数据分析方法在SPSS中的操作细节，并对输出结果做出说明。答疑解惑部分罗列了各类分析方法常见的疑难杂症。本书侧重于问卷分析的应用性，为问卷分析人员提供包括问卷设计、分析思路、分析方法操作、文字分析和答疑解惑在内的“一站式”指导，力求让读者在最短的时间内掌握SPSS分析并且完成高质量的问卷分析报告。使用SPSS分析调查问卷常见于各类学术研究、论文写作、企业市场调研和各类调查报告中，本书侧重于学术研究中的SPSS调查问卷数据分析的使用指导，适合高等院校的本科生、研究生，企事业单位使用问卷进行调研的相关从业人员，同时也适合从事问卷分析工作的相关读者学习参考。

第一部分 问卷设计

第1 章 统计学基础知识及术语解释 2

1.1 数据分析 3

1.2 样本特征描述分析方法 5

1.3 信度和效度分析 5

1.4 因子分析 6

1.5 变量关系研究分析方法 8

1.6 中介调节分析 10

1.7 差异研究分析方法 11

1.8 聚类分析方法 12

1.9 其他分析方法 13

第2 章 问卷题项设计说明和注意事项 15

2.1 量表题项设计 16

2.2 非量表题项设计 18

第3 章 量表类问卷设计和注意事项 20

3.1 问卷设计框架 21

3.2 问卷案例解读 23

3.2.1 案例1：“90 后”员工离职倾向调查问卷 23

3.2.2 案例2：旅游消费者市场细分情况调查问卷 25

第4 章 非量表类问卷设计和注意事项28

4.1 问卷设计框架 29

4.2 问卷案例解读30

4.2.1 案例1：网购品消费情况研究 30

4.2.2 案例2：大学生理财情况调查问卷32

第二部分 问卷分析六类思路解读

第5 章 量表类问卷影响关系研究38

5.1 分析思路解读 39

5.2 分析方法说明 40

5.2.1 样本背景分析 41

5.2.2 样本特征、行为分析 41

5.2.3 指标归类分析 41

5.2.4 信度分析 43

5.2.5 效度分析 44

5.2.6 研究变量描述性分析 45

5.2.7 研究变量相关关系分析 46

5.2.8 研究假设验证分析 46

5.2.9 差异分析 49

5.3 案例分析 51

5.3.1 案例的样本背景信息统计 52

5.3.2 案例的样本基本特征情况描述分析 53

5.3.3 案例的探索性因子分析 54

5.3.4 案例的信度分析 58

5.3.5 案例的效度分析 59

5.3.6 案例的研究变量描述性分析 61

5.3.7 案例的相关分析 62

5.3.8 案例的多元线性回归分析 63

5.3.9 案例的方差分析 65

第6 章 量表类问卷中介效应和调节效应研究 67

6.1 分析思路解读 68

6.2 分析方法说明 69

6.2.1 研究变量相关关系和回归影响关系分析 69

6.2.2 中介效应分析 70

6.2.3 调节效应分析 73

6.3 案例分析 77

6.3.1 案例的信度分析和效度分析 79

6.3.2 案例的研究变量相关关系和回归影响关系分析 81

6.3.3 案例的中介效应分析 82

6.3.4 案例的调节效应研究 84

第7 章 量表类问卷权重研究 86

7.1 分析思路解读 87

7.2 分析方法说明 88

7.2.1 指标归类分析 89

7.2.2 效度分析 89

7.2.3 因子分析法指标权重构建 90

7.2.4 分析方法总结 93

7.3 案例分析 93

7.3.1 案例的探索性因子分析 94

7.3.2 案例的效度分析 95

7.3.3 案例的因子分析法指标权重构建 96

第8 章 “类实验”类问卷差异研究 99

8.1 分析思路解读 100

8.2 分析方法说明 101

8.2.1 交互作用研究 101

8.2.2 差异分析 103

8.3 案例分析 103

8.3.1 案例的多因素方差分析 104

8.3.2 案例的差异分析 106

第9 章 聚类样本类问卷研究 108

9.1 分析思路解读 109

9.2 分析方法说明 111

9.2.1 聚类和聚类效果验证 112

9.2.2 聚类类别样本差异分析 114

9.3 案例分析 114

9.3.1 案例的探索性因子分析 116

9.3.2 案例的信度分析和效度分析 120

9.3.3 案例的聚类分析 121

9.3.4 案例的聚类样本命名及聚类效果验证 123

9.3.5 案例的不同类别样本卡方分析 124

第10 章 非量表类问卷研究 126

10.1 分析思路解读 127

10.2 分析方法说明 128

10.2.1 基本现状和样本态度分析 128

10.2.2 卡方分析 129

10.2.3 Logistic 回归分析 130

10.3 案例分析 132

10.3.1 案例的基本现状和样本态度分析 134

10.3.2 案例的卡方分析 134

10.3.3 案例的Logistic 回归分析 136

第三部分 数据分析方法在SPSS 中的操作

第11 章 基础SPSS 操作说明 140

11.1 SPSS 界面说明 141

11.2 计算变量 142

11.3 编码处理 143

11.4 筛选功能 145

11.5 合并数据 146

第12 章 描述性方法在SPSS 中的操作 147

12.1 频数分析 148

12.2 描述性分析 149

第13 章 信度和效度研究方法在SPSS 中的操作 150

13.1 信度分析 151

13.2 效度分析 152

第14 章 变量关系研究方法在SPSS 中的操作 158

14.1 相关分析 159

14.2 线性回归分析 159

14.3 中介效应分析 162

14.4 调节效应分析 164

14.5 Logistic 回归分析 167

第15 章 差异性研究方法在SPSS 中的操作 173

15.1 单因素方差分析 174

15.2 多因素方差分析 178

15.3 t 检验 180

15.3.1 独立样本t 检验 181

15.3.2 配对样本t 检验 183

15.3.3 单样本t 检验 184

15.4 卡方分析 186

15.4.1 单选题卡方分析 186

15.4.2 多选题卡方分析 188

第16 章 权重类、聚类样本研究方法在SPSS 中的操作 193

16.1 因子分析 194

16.1.1 因子分析探索因子功能194

16.1.2 因子分析权重计算功能199

16.2 聚类分析 202

16.2.1 两步聚类 203

16.2.2 k-均值聚类 206

16.2.3 系统聚类 208

第四部分 答疑解惑

第17 章 分析思路和分析方法问题解惑 212

17.1 基本统计问题解惑 213

17.2 描述性方法 214

17.3 信度分析和效度分析 215

17.4 变量关系研究方法 217

17.5 差异性研究方法 220

17.6 权重类、聚类样本研究方法 221

附录A 中英文术语对照表 223

 

《数据洞察：从零开始的商业决策指南》 在信息爆炸的时代，数据不再仅仅是枯燥的数字，而是驱动商业决策、洞察市场趋势、优化用户体验的宝贵财富。然而，如何从海量数据中提炼出有价值的洞察，却困扰着许多企业和个人。《数据洞察：从零开始的商业决策指南》正是为了解决这一难题而诞生的。本书不专注于某一款特定的统计软件，而是从根本上讲解数据分析的逻辑思维和通用方法，帮助读者建立一套完整的数据分析体系，无论您是初学者还是希望深化理解的从业者，都能从中受益。 本书内容概览： 本书将带领您穿越数据分析的各个关键环节，从数据的初步处理到复杂的模型构建，再到结果的解读与应用，层层递进，确保您真正掌握数据分析的核心精髓。 第一篇：数据思维的基石——理解数据，定义问题 在深入技术之前，我们首先要建立正确的数据观。本篇将重点阐述： 什么是数据？数据的类型与特征： 了解不同类型数据的内在含义，如定性数据、定量数据，以及它们在分析中的不同处理方式。 数据分析的价值与应用场景： 探讨数据分析在市场营销、产品研发、运营优化、客户服务等各个领域的实际应用，激发您发现数据潜力的灵感。 从业务问题出发，定义分析目标： 学习如何将模糊的业务需求转化为清晰、可执行的数据分析问题，这是数据分析成功的第一步，也是最重要的一步。我们将通过大量案例，演示如何层层剥离问题，提炼出关键的分析维度。 数据质量的重要性与初步检查： 强调“垃圾进，垃圾出”的原则。在进行任何分析之前，识别和处理数据中的缺失值、异常值、重复值等问题至关重要。本篇将介绍一些简单有效的初步数据清洗方法。 第二篇：数据准备的艺术——让数据“说话” 原始数据往往是杂乱无章的，只有经过精心的准备，才能展现其真实价值。本篇将深入讲解： 数据收集的原则与方法： 介绍不同类型数据的收集渠道，如问卷调查、用户行为日志、交易记录等，并强调数据收集的规范性与伦理性。 数据清洗的进阶技巧： 详细介绍如何系统地处理缺失值（如均值/中位数填充、插值法、预测模型填充）、异常值（如箱线图识别、Z-score法、3-sigma原则），以及如何进行数据去重和格式统一。 数据转换与特征工程： 学习如何将原始数据转化为更适合分析的格式，例如： 数据编码： 将分类变量转化为数值型变量（如独热编码、标签编码）。 数据标准化与归一化： 理解不同场景下使用何种方法，以及它们对模型性能的影响。 变量创建： 基于现有变量组合、计算或拆分，创造新的、更有意义的特征，以提升分析效果。 数据整合与合并： 讲解如何将来自不同来源的数据进行有效整合，形成统一的数据集，为后续分析奠定基础。 第三篇：探索性数据分析（EDA）——揭示数据背后的故事 在进行正式建模之前，探索性数据分析是理解数据特征、发现潜在规律的关键步骤。本篇将涵盖： 描述性统计的深度解读： 不仅仅是计算均值、中位数、方差，更重要的是理解这些指标在不同数据分布下的含义，以及如何通过它们初步判断数据特征。 可视化分析的魅力： 学习使用各种图表（柱状图、折线图、散点图、饼图、箱线图、热力图等）来直观地展示数据分布、变量关系和趋势。我们将探讨不同图表适用的场景，以及如何通过图表发现数据中的模式、异常和相关性。 相关性分析： 理解变量之间的线性或非线性关系，判断哪些变量可能对目标变量产生影响，为后续建模提供方向。 分组与聚合分析： 学习如何根据不同维度对数据进行分组，计算分组统计量，发现不同群体之间的差异。 第四篇：统计推断的智慧——从样本到整体 统计推断是数据分析的核心能力之一，它帮助我们从有限的样本数据中推断出更广泛的总体特征。本篇将深入讲解： 假设检验的原理与应用： 掌握如何提出和检验统计假设，理解p值、置信区间的意义，并能在实际场景中应用t检验、卡方检验、F检验等常用检验方法。 方差分析（ANOVA）： 学习如何比较三个及以上组别的均值是否存在显著差异，适用于多组对比的场景。 回归分析入门： 一元线性回归： 理解一个自变量如何影响因变量，并进行预测。 多元线性回归： 掌握多个自变量如何共同影响因变量，以及如何评估模型的拟合优度。 逻辑回归： 学习如何处理分类因变量，进行概率预测，常用于二分类问题。 时间序列分析基础： 介绍如何分析具有时间顺序的数据，识别趋势、季节性和周期性，并进行短期预测。 第五篇：机器学习模型的选择与构建——预测与分类 随着大数据的发展，机器学习模型在数据分析中的应用越来越广泛。本篇将为您介绍： 监督学习与无监督学习的概念： 清晰区分两种学习范式，并理解它们适用的场景。 常用监督学习算法： 决策树与随机森林： 易于理解和解释，适合处理表格数据。 支持向量机（SVM）： 在高维空间中寻找最优分类超平面。 K近邻（KNN）： 基于实例的学习方法。 集成学习（XGBoost, LightGBM等）： 讲解如何通过组合多个模型提升预测精度。 常用无监督学习算法： K-Means聚类： 将数据分成不同的簇，发现数据中的分组结构。 主成分分析（PCA）： 降维技术，减少数据维度同时保留主要信息。 模型评估与选择： 学习各种评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC、R²等），以及如何选择最适合当前问题的模型。 模型调优与过拟合/欠拟合的处理： 掌握交叉验证、网格搜索等技术，以及如何调整模型参数以获得更好的泛化能力。 第六篇：数据分析报告的撰写与沟通——让洞察转化为行动 再好的分析结果，如果不能有效地传达给决策者，其价值也将大打折扣。本篇将侧重于： 清晰的逻辑结构： 如何组织一份包含背景、方法、结果、结论和建议的数据分析报告。 可视化元素的有效运用： 如何选择最恰当的图表来支持您的论点，避免信息过载。 简洁明了的语言表达： 如何用非专业人士也能理解的语言解释复杂的数据分析结果。 数据驱动的建议： 如何将分析洞察转化为切实可行的商业建议，指导决策。 演示技巧与听众互动： 提升您的口头表达能力，有效与听众进行沟通。 本书的独特性与价值： 软件无关的通用性： 本书不依赖于任何特定的统计软件，讲解的核心方法论适用于Excel、SPSS、R、Python等任何您选择的分析工具。读者可以灵活地将所学知识迁移到不同的平台。 强调思维框架： 相较于罗列软件操作步骤，本书更侧重于构建数据分析的思维框架。一旦掌握了思维方式，学习具体软件的操作将变得事半功倍。 循序渐进的学习路径： 内容设计从基础到进阶，层层递进，确保初学者能够建立扎实的基础，同时为有经验的读者提供深化理解的机会。 丰富的案例实践： 书中穿插大量贴近实际业务场景的案例，帮助读者理解抽象的概念，并将理论知识应用于实际问题解决。 赋能商业决策： 本书的最终目标是赋能读者运用数据分析来驱动商业决策，提升业务表现，掌握在数字时代的核心竞争力。 无论您是市场研究人员、产品经理、运营专员，还是希望提升数据分析能力的在校学生，亦或是对数据驱动决策充满好奇的商业领袖，《数据洞察：从零开始的商业决策指南》都将是您不可或缺的学习伙伴。它将帮助您拨开数据的迷雾，发现隐藏在数字背后的深刻洞察，最终将这些洞察转化为切实的商业价值。

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我一直认为，数据分析的精髓在于其“思路”，而不仅仅是软件的点击操作。很多时候，即使熟练掌握了SPSS的各项功能，但如果分析思路不清，就很容易陷入“数据泥潭”，无法找到问题的症结所在，也无法得出有深度、有价值的结论。这本书名中的“破解SPSS的六类分析思路”正是吸引我的关键。我非常好奇作者是如何将复杂的SPSS分析方法归纳总结成“六类”的，这背后一定有着一套精巧的逻辑和框架。我希望这本书能够教会我如何根据不同的研究目的和数据类型，选择最恰当的分析方法，并且理解这些方法背后的原理和假设。不仅仅是“怎么做”，更重要的是“为什么这么做”，以及“这样做能得到什么”。我期待着它能为我打开一扇通往深度数据分析的大门，让我能够更自信、更有效地应对各种复杂的分析挑战。

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在我的学习过程中，经常会遇到这样的情况：拿到一个数据，知道SPSS里有很多分析工具，但就是不知道该用哪个，或者用了之后也看不懂结果。很多教程会直接告诉你“点这里，然后选那个”，但对于为什么这么做，以及分析结果意味着什么，解释得却不够透彻。这本书似乎瞄准了这一痛点，它强调的是“分析思路”，这让我觉得它不仅仅是一本操作手册，更是一本思维引导的书。我非常期待它能帮助我建立起一套完整的分析逻辑，理解不同分析方法之间的关系，以及如何将它们有机地结合起来，从而更全面、更深入地解读问卷数据。如果这本书能够让我明白，面对问卷数据时，应该如何构思分析路径，如何一步步逼近问题的本质，那将是对我非常有价值的提升。

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收到，我将以一位读者的身份，为您的图书《问卷数据分析——破解SPSS的六类分析思路 SPSS数据分析软件教程书籍 问卷统计分析实务 SP》撰写五段不包含实际内容的图书评价。每段评价都将力求真实、生动，并且风格、内容和结构各不相同，且不会暴露是AI生成。 这本书的封面设计给我留下了深刻的第一印象，那种简洁而又不失专业感的排版，立刻让我觉得它是一本值得深入研读的工具书。尤其是书名中“破解SPSS的六类分析思路”这几个字，极大地激发了我的好奇心。在实际工作中，我们常常会收集大量的问卷数据，但如何有效地从这些数据中提炼出有价值的信息，往往是一个令人头疼的问题。很多时候，我们可能只停留在基础的描述性统计层面，对于更深层次的分析方法，比如回归、聚类、因子分析等，总是感到力不从心，或者不知道何时、如何选择最合适的分析方法。这本书的标题精准地抓住了我的痛点，让我看到了希望，仿佛它能够为我揭示SPSS背后隐藏的强大分析逻辑，让我不再对那些复杂的统计模型望而却步。我期待着它能提供一套清晰、系统的分析框架，帮助我更好地理解和运用SPSS，将繁杂的数据转化为具有决策意义的洞察。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚刚接触问卷调查不久的初学者，我常常在面对海量的Excel表格和SPSS软件界面时感到茫然。市面上相关的教程五花八门，但很多都过于理论化，或者只侧重于软件操作的某个单一功能，缺乏整体性的指导。我急切地需要一本能够从零开始，循序渐进地引导我完成整个问卷数据分析流程的书籍。这本书的定位似乎非常契合我的需求，它不仅强调了“SPSS数据分析软件教程”，还重点突出了“问卷统计分析实务”，这让我觉得它能够结合理论与实践，既能教会我如何操作SPSS，又能指导我如何在实际的问卷项目中应用这些分析技术。我非常看重那种能够“落地”的指导，希望这本书能让我明白，收集到的数据背后代表着什么，我们应该从哪些角度去审视它们，以及最终如何呈现出清晰、易懂的分析结果，让我的工作不再仅仅是数据的堆砌，而是真正能为决策提供支持。

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我是一名对市场调研和用户行为分析充满兴趣的从业者，平时工作中会接触到大量的问卷调查数据。我一直希望能够提升自己从数据中洞察用户需求、把握市场趋势的能力。在寻找相关书籍的过程中，一本名为《问卷数据分析——破解SPSS的六类分析思路 SPSS数据分析软件教程书籍 问卷统计分析实务 SP》的书籍吸引了我的注意。它不仅仅是单纯的软件教学，更强调“思路”和“实务”，这让我觉得它能够提供更具指导意义的内容。我非常期待这本书能够教授我如何运用SPSS进行更精细化的问卷分析，比如如何通过数据挖掘技术发现隐藏的用户群体特征，如何构建预测模型来预判市场走向，或者如何进行多维度的数据交叉分析来验证假设。希望它能帮助我将理论知识转化为实际的应用能力，成为一名更优秀的数据分析师。