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杜智敏，樊文强 著

图书标签:

• SPSS
• 社会调查
• 统计分析
• 数据分析
• 问卷分析
• 定量研究
• 社会科学
• 研究方法
• 统计软件
• 数据处理

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121250163

版次：1

商品编码：11611598

包装：平装

丛书名： 统计分析教材

开本：16开

出版时间：2015-01-01

用纸：胶版纸

页数：452

字数：723200

正文语种：中文

编辑推荐

　　《SPSS在社会调查中的应用》讲解全面，深入浅出，操作性强，易学易用。目前市面上尚无同类书。

内容简介

　　《SPSS在社会调查中的应用》为《社会调查方法与实践》的下册，重点讲述如何应用SPSS的功能实现抽样调查。本书共分为11章。第1章概述抽样调查的全过程；第2~10章按照对问卷统计分析的工作流展开，即第2章的内容是在采集数据之后，如何进行数据的净化、编码、数据文件的建立；第3、4章介绍如何通过统计表与统计图对样本数据进行频数分析；第5~9章介绍如何进行不同群体差异的比较；第10章说明对调查对象如何进行分类；第11章则讲明对问卷的信度与效度分析，对主成分分析与因子分析给予了比较详细的介绍。

作者简介

　　杜智敏，曾参与或主持完成国家、北京市哲学社会科学及中国高教学会的“八五”、 “九五”、“十五”多项教育研究课题，其中包括主持完成了对全国近万名大学生的学习策略调查、对北京市大学生的学情调查等研究课题。 多年来，发表论文数十篇。

目录

第1章 抽样调查与SPSS概述
1．1 抽样调查概述
1．1．1 抽样调查的概念与特点
1．1．2 抽样调查的过程
1．1．3 对抽样调查的评价
1．2 调查问卷的一般问题
1．2．1 问卷的结构
1．2．2 问卷的类型
1．2．3 编制问卷的过程
1．3 测量与封闭式题目的类型
1．3．1 变量的测量水平
1．3．2 封闭式题目的类型
1．3．3 利克特量表
1．4 对问卷统计分析的基本内容
1．4．1 以正确的观念指导统计分析
1．4．2 选择统计分析内容与方法的依据
1．4．3 统计分析的主要内容
1．5 SPSS及其在抽样调查中的应用
1．5．1 SPSS公司与SPSS统计软件包
1．5．2 SPSS的安装、 启动与退出
1．5．3 SPSS的运行方式
1．5．4 SPSS的操作环境
1．5．5 对话框
1．5．6 中英文版本的转换与变量列表
1．5．7 SPSS在抽样调查中的应用
附录 北京市大学生学情调查问卷

第2章 调查数据的预处理
2．1 对答卷的审核与编码
2．1．1 对答卷质量的审核
2．1．2 对问卷进行编码
2．2 建立SPSS格式的数据文件
2．2．1 利用数据编辑器窗口建立数据文件
2．2．2 Excel格式数据文件的转换
2．2．3 数据文件的合并
2．3 数据的净化
2．3．1 利用“探索（Explore）”清理极端值
2．3．2 利用“交叉表（Crosstabs）”检查互斥数据
2．3．3 重复个案的排查
2．3．4 答卷录入质量的检查
2．4 数据文件的整理
2．4．1 缺失值的处理
2．4．2 逆向题目的重新计分
2．4．3 选取数据子集
2．4．4 数据文件的拆分
2．4．5 数据文件行与列的转置
2．5 在数据文件中生成新变量
2．5．1 定类变量的计数
2．5．2 定序变量的综合指标
2．5．3 定量变量转化为定性变量
2．6 对个案加权
2．6．1 何时需要对个案加权
2．6．2 利用“加权个案（Weight Cases）”进行加权
2．6．3 对个案加权应注意的问题
附表

第3章 调查数据的分布特征
3．1 一个单选题的统计表与统计图――单变量的频数分析
3．1．1 频数分布表
3．1．2 常用的统计图
3．2 一个单选题的数据分布特征――单变量的特征量数
3．2．1 数据的集中趋势
3．2．2 数据的离中趋势
3．2．3 偏度与峰度
3．2．4 参数估计
3．2．5 相对量数
3．3 利用SPSS对一个单选题的统计分析
3．3．1 利用“频率（Frequencies）”作统计分析
3．3．2 利用“描述（Descriptives）”作数据特征分析
3．3．3 利用“探索（Explore）”作数据特征分析
3．3．4 利用“探索（Explore）”求总体比例的置信区间
3．4 多个单选题交叉分组下的频数分析――多变量的交互分析
3．4．1 交叉表
3．4．2 常用统计图
3．5 利用SPSS对多个单选题作交互分析
3．5．1 利用“交叉表（Crosstabs）”对多变量频数作交互分析
3．5．2 利用“探索（Explore）”计算分组数据的特征量数
3．5．3 利用“均值（Means）”计算分组数据的特征量数
3．6 利用SPSS做多项选择题的频数分析――多响应变量分析
3．6．1 多响应变量分析的提出
3．6．2 SPSS中多响应变量分析的功能
3．6．3 利用“多重响应（Multiple Response）”做多项选择题的频数分析
3．7 利用“比率（Ratio）”做比率分析
3．7．1 “比率（Ratio）”的结构与功能
3．7．2 操作步骤
3．7．3 输出结果及其解释
附表

第4章 统计图的制作与编辑
4．1 复式条形图的绘制
4．1．1 “条形图（Bar Charts）”的功能与结构
4．1．2 “个案组摘要”模式下的条形图
4．1．3 “各个变量的摘要”模式下的条形图
4．1．4 “个案值”模式下的条形图
4．2 线 图
4．2．1 “线图（Line Charts）”的功能与结构
4．2．2 “个案组摘要”模式下的线图
4．2．3 “各个变量的摘要”模式下的线图
4．2．4 “个案值”模式下的线图
4．3 人口金字塔图
4．3．1 “人口金字塔（Population Pyramid）”的功能与结构
4．3．2 绘制金字塔图的操作步骤
4．3．3 绘制金字塔图的几点说明
4．4 统计图的编辑
4．4．1 图形编辑窗口概述
4．4．2 对条形图的编辑
4．4．3 对其他图形的编辑
4．5 作图与读图
4．5．1 掌握制作统计图的基本原则
4．5．2 学会审图， 谨防统计图中的“陷阱”
4．5．3 学会读图， 抓住重点深入思考
附表

第5章 正态总体均值的差异检验――不同群体差异的比较之一
5．1 假设检验概述
5．1．1 假设检验的思路
5．1．2 假设检验的一般步骤
5．1．3 关于假设检验的几点说明
5．1．4 利用SPSS进行假设检验的步骤
5．2 统计检验的前期工作――对数据分布特征的检验
5．2．1 利用“探索： 图（Explore： Plots）”考察数据特征
5．2．2 利用“单样本K?S检验(1?sample K?S)”检验考察数据分布
5．3 单个正态总体均值的检验――单个群体与其总体均值差异的比较
5．3．1 单样本T检验概述
5．3．2 “单样本T检验（One?Samples T Test）”的操作步骤
5．3．3 输出结果及其解释
5．4 两个独立正态总体差异的检验――两个群体差异的比较之一
5．5 两个配对正态总体差异的显著性检验――两个群体差异的比较之二
5．6 单因素方差分析――多个群体差异的比较
5．6．1 单因素方差分析概述
5．6．2 利用“单因素ANOVA（One?Way ANOVA）”进行检验
附表

第6章 非正态总体的差异检验――不同群体差异比较之二
6．1 两个独立样本的非参数检验
6．1．1 非参数检验概述
6．1．2 SPSS提供的四种检验方法
6．1．3 利用“两个独立样本（2 Independent?Samples）”进行差异检验
6．2 两个相关样本差异的非参数检验
6．2．1 SPSS提供的四种检验方法之比较
6．2．2 利用“两个相关样本（2 Related?Samples）”进行差异检验
6．3 多个独立样本的非参数检验
6．3．1 使用的前提条件
6．3．2 SPSS提供的三种检验方法
6．3．3 利用“K个独立样本（K Independent Samples）”进行检验
6．4 多个相关样本的非参数检验
6．4．1 使用的前提条件
6．4．2 三种非参数检验方法的思路
6．4．3 利用“K个相关样本（K Related Samples）”进行检验
6．5 对比例的一致性检验
6．5．1 单个总体比例的检验
6．5．2 多个群体比例差异的比较
附表

第7章 事物间的相关关系
7．1 相关关系概述
7．1．1 函数关系与相关关系
7．1．2 散点图
7．1．3 相关系数
7．2 两个定性变量的相关分析
7．2．1 “分析（Analyze）”中有关相关分析的菜单
7．2．2 利用“交叉表（Crosstabs）”进行χ2独立性检验
7．2．3 两个定类变量间的相关系数
7．2．4 两个定序变量间的相关系数
7．3 定量变量的相关分析
7．3．1 两个定量变量的相关分析
7．3．2 定类变量与定量变量的相关分析
7．4 两个事物之间关系的进一步分析
7．4．1 详析分析的提出
7．4．2 利用SPSS做详析分析
7．5 单变量多因素方差分析
7．5．1 多因素方差分析概述
7．5．2 “单变量（Univariate）”的功能与结构
7．5．3 利用“单变量（Univariate）”进行单变量多因素方差分析
7．5．4 应用方差分析过程中的几点说明
附表

第8章 线性回归与曲线回归――事物间的非确定性因果关系之一
8．1 一元线性回归分析
8．1．1 回归分析概述
8．1．2 一元线性回归方程的建立
8．2 多元线性回归分析
8．2．1 一元与多元线性回归模型的比较
8．2．2 多重共线性的诊断
8．2．3 奇异值与影响点的诊断与处理
8．2．4 应用线性回归方程过程中的若干问题
8．3 利用“线性回归（Linear Regression）”进行线性回归分析
8．3．1 “线性（Linear）”的结构与功能
8．3．2 利用“线性（Linear）”进行线性回归分析
8．4 曲 线 估 计
8．4．1 非线性关系的线性化
8．4．2 “曲线估计（Curve Estimation）”的功能与结构
8．4．3 利用“曲线估计（Curve Estimation）”进行曲线估计
8．4．4 应用曲线估计过程中的若干问题
附表

第9章 Logistic回归分析――事物间的非确定性因果关系之二
9．1 Logistic回归分析概述
9．1．1 Logistic回归分析的提出
9．1．2 Logistic回归的基本思路
9．1．3 Logistic回归方程中的虚拟变量
9．1．4 Logistic回归方程中系数的直观解释
9．1．5 Logistic回归方程的检验
9．2 二项Logistic回归
9．2．1 二项Logistic回归分析的适用范围与步骤
9．2．2 “二项Logistic回归分析（Binary Logistic）”的功能与结构
9．2．3 “二项Logistic回归分析（Binary Logistic）”的应用
9．3 多项Logistic回归分析
9．3．1 多项Logistic回归分析模型
9．3．2 “多项Logistic回归分析（Multinomal Logistic）”的功能与结构
9．3．3 “多项Logistic回归分析（Multinomal Logistic）”的应用
9．4 多项有序回归分析
9．4．1 多项有序回归分析的功能与结构
9．4．2 多项有序回归分析的应用

第10章 对调查对象的分类
10．1 距离与相似性度量
10．1．1 聚类分析概述
10．1．2 聚类分析中对“亲疏程度”的测量
10．1．3 进行“亲疏程度”度量时应注意的问题
10．2 系 统 聚 类
10．2．1 使用系统聚类分析的条件与步骤
10．2．2 “系统聚类（Hierarchical Cluster）”的功能与结构
10．2．3 利用“系统聚类（Hierarchical Cluster）”进行分析聚类
10．3 K?均值聚类
10．3．1 使用K?均值聚类的条件与步骤
10．3．2 “K?均值聚类（K?Means Cluster）”的结构与功能
10．3．3 利用“K?均值聚类（K?Means Cluster）”进行聚类分析

第11章 问卷的质量分析
11．1 问卷的项目分析
11．1．1 项目分析的基本方法
11．1．2 利用SPSS进行项目分析
11．2 问卷的信度分析
11．2．1 对信度的估计
11．2．2 “可靠性分析（Reliability Analysis）”的结构与功能
11．2．3 利用“可靠性分析（Reliability Analysis）进行信度分析
11．3 问卷的效度分析
11．3．1 问卷的内容效度
11．3．2 效标关联效度
11．3．3 结构效度
11．4 主成分分析
11．4．1 主成分分析的基本思路
11．4．2 主成分分析的基本步骤
11．5 因 子 分 析
11．5．1 因子分析概述
11．5．2 因子分析的基本思路
11．5．3 因子分析的基本步骤
11．5．4 “因子分析（Factor Analysis）”的功能与结构
11．5．5 利用“因子分析（Factor Analysis）”进行结构效度分析
11．5．6 利用因子得分进行分类与评价
附表参考文献

精彩书摘

　　第一，采用自填式问卷或结构式访谈进行调查可以直接从调查对象那里获取第一手资料，比某些间接地、利用文献等得到的第二手资料更准确、更真实、更符合研究者的需要。　　第二，当研究对象是一个大型的群体时，抽样调查比其他调查方法更能节省时问、经费和人力，具有更高的效率。如采用团体调查方式进行问卷调查，在很短的时间内能够同时调查很多人；采用邮寄调查、网络调查，可以突破时空的限制，所有工作只需较少的研究人员来完成。　　第三，结构化的问卷、概率抽样的方法，使统计分析更为深入，其他方法不可比拟。　　（2）抽样调查也有一定的局限性，具体表现在以下几点：　　第一，问卷调查缺少弹性和深度。如问卷是在实施调查之前设计的，在实施调查时，一旦发现问题或要增减题目，很难做出相应的改变。问卷中大量的问题是要描述人们的态度、行为和特征，对“为什么”只能给出有限的几个选择，很难做到对原本复杂的问题进行比较深入的探讨。　　第二，容易受到人为因素的影响，效度较低。调查对象回答问卷的态度、对问卷的理解程度等都直接影响回收问卷的质量，所以收回的问卷有时可能并没有反映出调查对象潜在的价值观，调查对象的行为也并不一定总是与表述保持一致，通过问卷是否真正调查出我们所要调查的内容就特别值得关注。　　第三，问卷的回收率有时难以保证，根据抽样设计方案抽到的调查对象有可能出现拒答的问题。　　1．2调查问卷的一般问题1．2．1问卷的结构　　问卷一般由问卷标题、封面信、指导语、问题与选项、编码、结束语和其他资料七个部分组成。　　问卷的标题向调查对象概括地说明了调查的主题，起到画龙点睛的作用。标题的结构一般是：调查对象+调查内容+“调查问卷”。例如，“天津市居民住房状况调查问卷”、“中国公众科学素养调查问卷”、“青年发展状况调查问卷”等。　　问卷标题之后是给调查对象的一封短信，通常称为封面信或封面语。在封面信中应说明调查的目的和价值；调查对象的范围；调查对象做出回答的重要性；说明确保调查的秘密性以及回答本身对调查对象没有负面影响，要说明“对每个问题如何选项，没有对错之分”，以解除调查对象的心理压力，激励调查对象以认真、积极的态度对待调查。在信的开始或最后应说明调查者的身份，调查单位的名称，甚至将联系人的姓名、联系方式（电话号码或通信地址或电子信箱）也写上。信要写得简明、亲切，在字数上不要超过两三百字，在信的结尾处一定要真诚地对调查对象表示感谢。　　指导语的功能有如冰箱、电视之类家电的使用说明书，是向调查对象或施测人员说明填答问卷的方法、要求和注意事项，有时还要说明回答所需要的时间，用以指导调查对象如何正确回答问卷。在具体编写和安排上，如果问卷形式比较简单，而且调查对象文化层次比较高，指导语可以在封面信中做出说明。如果指导语篇幅比较长，就需要将封面信与指导语分开，在封面信的后面紧接着写指导语。另外，有时需要通过指导语对问题或概念含义做出解释。　　……

前言/序言

《社会调查方法与数据分析实务》 引言 在当今信息爆炸的时代，社会现象的复杂性和多样性日益凸显。深刻理解和把握这些现象，离不开系统、科学的社会调查。从宏观的社会趋势预测，到微观的个体行为洞察，社会调查都是获取真实、可靠信息的基石。然而，数据并非天然就蕴含意义，其价值的实现需要借助科学的调查设计、严谨的数据收集以及精密的统计分析。本书旨在为广大社会科学研究者、政策制定者、市场研究人员以及对社会现象充满好奇的读者，提供一套系统、实用的社会调查方法与数据分析指南。我们将带领您走过从调查设想到最终报告的全过程，让您能够独立、高效地开展一项有价值的社会调查，并从中提炼出具有深度和洞察力的分析结果。 第一部分：社会调查的理论基础与设计 第一章：社会调查的本质与价值 社会调查作为一种科学的研究方法，其核心在于通过系统性的数据收集和分析，来描述、解释和预测社会现象。它区别于道听途说、个人经验或主观臆断，强调的是证据、逻辑和可重复性。本章将深入探讨社会调查在理解社会结构、社会变迁、社会问题以及社会行为等方面的关键作用。我们将解析社会调查如何帮助我们区分相关与因果，如何识别社会规律，以及如何在政策制定、产品开发、市场营销等领域提供决策依据。同时，我们也将反思社会调查的局限性，例如抽样误差、测量误差等，并强调在实践中如何最大程度地规避这些问题，确保研究的科学性和可靠性。 第二章：研究问题的确立与文献回顾 任何一项成功的调查都始于一个清晰、可操作的研究问题。本章将指导您如何从广泛的社会现象中提炼出具有研究价值的科学问题。我们将学习如何界定问题的范围，如何将其转化为可检验的假设，以及如何确保研究问题的新颖性和重要性。研究问题的确立并非空中楼阁，而是建立在对现有知识的深入理解之上。因此，本章将重点介绍文献回顾的意义、方法与技巧。您将学会如何系统地检索、筛选和评价相关的学术文献、研究报告和官方统计数据，如何从中识别研究空白和潜在的研究方向，并如何将文献中的理论框架和研究发现融入到自己的研究设计中。 第三章：调查研究的设计策略 调查研究的设计是决定其成败的关键环节。本章将为您介绍几种主要的调查研究设计类型，包括横断研究、纵向研究（同期群研究、追踪研究）、描述性研究、探索性研究、解释性研究以及因果研究。我们将详细阐述不同设计类型的特点、适用场景、优缺点，并提供具体的案例分析。您将学习如何根据研究目的、研究问题和可用资源，选择最适合的研究设计。此外，本章还将深入探讨研究的总体、样本及其抽样方法。我们将详细介绍概率抽样（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样）和非概率抽样（方便抽样、判断抽样、配额抽样、滚雪球抽样）的原理、操作步骤和适用条件，以及如何根据样本特征来推断总体的性质，并讨论样本量确定的影响因素和常用方法。 第四章：测量工具的设计与信效度评估 准确的测量是获得高质量数据的前提。本章将聚焦于调查问卷的设计艺术。您将学习如何构建结构清晰、语言精炼、避免导向性和模糊性的问题，如何选择不同的题型（开放式、封闭式、量表式等），以及如何组织问卷的逻辑顺序。更重要的是，本章将深入讲解信度和效度的概念及其在测量工具评估中的重要性。您将学习如何通过内部一致性信度（如Cronbach's Alpha）、重测信度、复本信度等方法来评估量表的可靠性，以及如何从内容效度、效标效度（同时效度和预测效度）和结构效度（因子分析）等多个维度来检验量表的有效性。我们将提供具体的信效度评估步骤和解读方法，帮助您构建能够准确测量研究变量的测量工具。 第二部分：数据收集与管理 第五章：多种数据收集方式的应用 除了问卷调查，社会调查还可以采用多种数据收集方式。本章将对访谈（结构化访谈、半结构化访谈、非结构化访谈）、焦点小组、观察法、二手数据分析等方法进行详细介绍。您将了解各种方法的优势、局限性以及适用的研究场景。例如，访谈能够深入了解被访者的观点和情感；焦点小组适合探索群体动态和群体意见；观察法可以捕捉非语言行为和实际互动；而利用现有的统计数据或文献资料则能节省大量时间和成本。本章将提供如何设计访谈提纲、如何进行有效观察、如何获取和使用二手数据的实用技巧，并强调在数据收集过程中遵守伦理原则，保护被访者的隐私。 第六章：数据收集的现场实施与质量控制 再精心的设计也需要严谨的现场执行来保证。本章将关注数据收集过程中的实际操作细节。您将学习如何进行预试（Pilot Test）以发现并修正问卷或访谈提纲中的问题；如何对调查员进行培训，确保他们理解研究目标、掌握调查技巧并能准确执行标准；如何制定周密的现场工作计划，包括时间安排、人员分工、交通住宿等；以及如何建立有效的沟通和监督机制，及时发现并解决 fieldwork 中出现的问题。本章还将重点强调数据质量控制的重要性，包括数据录入的核查、数据逻辑的校验、异常值处理原则以及如何应对拒绝应答和数据缺失等情况。 第七章：数据清洗与预处理 原始数据往往是杂乱无章的，需要经过细致的清洗和预处理才能用于分析。本章将详细介绍数据清洗的各个环节。您将学习如何识别和处理数据中的错误值（如超出合理范围的值、不符合逻辑的值）、重复值、缺失值。我们将介绍不同的缺失值处理策略，如删除法、均值/中位数插补法、回归插补法等，并讨论它们各自的优缺点。此外，本章还将讲解数据转换的技术，例如变量 recoding（重编码）、创建派生变量、标准化/归一化数据等，以及如何对分类变量进行编码。通过本章的学习，您将掌握将原始数据转化为整洁、规范、可分析的数据集的核心技能。 第三部分：数据分析与结果解读 第八章：描述性统计分析 描述性统计是理解数据分布和特征的基础。本章将带领您深入了解描述性统计分析的核心概念和常用方法。您将学习如何使用集中趋势的度量（如均值、中位数、众数）来概括数据的中心位置，如何利用离散程度的度量（如方差、标准差、极差、四分位差）来描述数据的波动性，以及如何通过频数分布、百分比、累积频数等来展现变量的分布情况。本章还将介绍如何利用图表（如柱状图、饼图、折线图、散点图、箱线图）来直观地展示数据特征，帮助您快速把握数据的基本面貌。 第九章：推断性统计分析入门 推断性统计的目标是从样本数据推断总体的性质。本章将为您构建推断性统计分析的知识框架。您将首先理解概率论与统计推断的关系，学习点估计和区间估计的概念，以及置信区间的意义和计算方法。随后，我们将重点介绍假设检验的基本原理，包括零假设与备择假设、检验统计量、P值、显著性水平等关键要素。本章将详细讲解几种最常用的假设检验方法，例如单样本t检验、配对样本t检验、独立样本t检验，以及卡方检验，并提供如何选择合适的检验方法、如何进行检验操作以及如何解读检验结果的详细指导。 第十章：变量之间的关系分析 理解变量之间的关系是进行深度分析的关键。本章将引导您探索不同类型的变量关系。对于两个定性变量，您将学习如何使用列联表和卡方检验来分析它们之间是否存在关联。对于一个定性和一个定量变量，您将学习如何通过均值比较（如方差分析 ANOVA）来检验不同类别下定量变量的差异。对于两个定量变量，您将学习如何计算和解释相关系数（如Pearson相关系数）来衡量线性关系的强度和方向，并介绍回归分析的基本思想。本章将为您揭示变量之间相互作用的奥秘，为更复杂的模型分析打下基础。 第十一章：回归分析与预测模型 回归分析是研究变量之间数量关系和进行预测的重要工具。本章将深入讲解简单线性回归和多元线性回归。您将学习如何构建回归模型，理解回归系数的含义（截距项、斜率项），并掌握如何进行模型的拟合优度检验（如R方）。本章还将侧重于回归模型的诊断，包括对残差的分析，以检验模型假设是否成立，并介绍如何处理多重共线性等常见问题。此外，您将了解如何使用回归模型进行预测，并对预测的准确性进行评估。 第十二章：因子分析与聚类分析 因子分析是一种降维技术，旨在识别隐藏在大量变量背后的潜在因子。本章将介绍因子分析的基本原理，包括如何通过因子旋转（如最大方差旋转、四方旋转）来提高因子解释性，以及如何提取和解释因子。因子分析能够帮助您简化数据结构，发现更本质的变量。聚类分析则是一种探索性数据分析方法，用于将相似的对象分组。您将学习如何应用不同类型的聚类方法（如层次聚类、K-均值聚类），并理解如何选择合适的聚类算法和评估聚类结果。这两种方法在发现数据中的模式和结构方面具有重要价值。 第四部分：研究报告与伦理考量 第十三章：研究报告的撰写与呈现 一项出色的调查研究最终需要通过清晰、有力的报告来呈现。本章将指导您如何撰写规范的研究报告。您将学习报告的各个组成部分，包括标题、摘要、引言、文献综述、研究方法、结果、讨论、结论和参考文献。我们将重点讲解如何清晰、客观地呈现统计分析结果，如何使用图表来增强数据的说服力，以及如何进行有逻辑、有深度的讨论，解释研究发现的意义，并提出局限性和未来研究方向。您还将了解不同类型报告的写作风格，如学术论文、研究报告、政策简报等。 第十四章：社会调查的伦理与规范 科学研究必须坚守伦理底线。本章将强调社会调查中的伦理原则与规范。您将学习如何获得知情同意，如何保护被访者的隐私和匿名性，如何避免数据滥用和虚假陈述，以及如何正确地引用他人研究成果。我们将讨论在特殊人群（如儿童、弱势群体）调查中需要注意的伦理问题，以及如何处理研究中可能出现的利益冲突。遵守伦理规范不仅是对被访者的尊重，也是维护学术诚信和推动社会科学健康发展的必要保障。 结语 本书致力于为读者提供一套完整的社会调查方法与数据分析的实操框架。通过对本书内容的学习和实践，您将能够独立开展一项严谨、科学的社会调查，并能运用统计学工具对数据进行深入分析，最终提炼出有价值的洞察。社会调查是一个不断发展的领域，理论与方法也在不断更新。我们鼓励您在掌握基本方法的基础上，持续学习和探索，将所学知识灵活应用于解决实际社会问题，为理解和改善我们的社会贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

在处理推论性统计这部分内容时，这本书的讲解方式让我耳目一新。作者并没有直接抛出复杂的统计模型，而是首先回归到社会调查的核心问题：我们希望通过样本推断总体，那么SPSS是如何帮助我们实现这一目标的？他深入浅出地解释了假设检验的基本原理，以及为什么我们需要它。我特别喜欢他举的例子，比如如何利用t检验来比较两组人群的平均值是否存在显著差异，或者如何利用方差分析来检验多个组别之间的差异。这些例子都来自于真实的社会调查情境，让我能够迅速理解抽象的统计概念与实际问题的联系。更重要的是，书中对SPSS操作的详细指导，让我能够毫不费力地完成这些分析。作者一步步地演示了如何在SPSS中设置检验参数，如何解读输出结果中的p值，以及如何根据p值来做出统计推断。他还会提醒读者要注意检验的前提条件，以及在不满足前提条件时该如何选择替代方法。这种严谨细致的讲解，让我对SPSS的推论性统计功能有了更深刻的理解，也让我对通过数据进行科学推断充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

对于那些想要深入理解SPSS在社会研究中进行数据挖掘和模式识别的读者，这本书提供了一个非常好的起点。作者没有回避SPSS在这些高级分析领域的能力，而是选择了一种循序渐进的方式来介绍。我注意到书中花费了不少篇幅来讲解因子分析和聚类分析。在讲解因子分析时，作者先解释了其目的——降低数据的维度，发现潜在的隐藏因子，然后详细演示了如何在SPSS中进行探索性因子分析，包括如何选择因子提取方法、旋转方法，以及如何解读因子载荷矩阵。这对于我理解那些复杂的量表数据背后的潜在结构非常有帮助。而在聚类分析的部分，作者则讲解了不同聚类方法的原理，比如系统聚类和快速聚类，并且演示了如何在SPSS中应用这些方法，以及如何选择合适的聚类数目。他对聚类结果的解读也非常到位，指导读者如何从聚类结果中发现不同的用户群体或社会群体。这种对高级统计技术的介绍，既保证了理论的严谨性，又兼顾了操作的易懂性，让我能够初步领略SPSS在数据挖掘方面的魅力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容编排逻辑非常清晰，让我在学习SPSS的过程中感到得心应手。作者没有像一些教材那样堆砌大量晦涩难懂的专业术语，而是选择了一种更加“接地气”的方式来讲解。比如，在讲解描述性统计时，他不仅仅是介绍了均值、中位数、标准差这些基本概念，更重要的是结合了社会调查中常见的具体情境，比如如何用SPSS计算不同年龄段人群的平均收入，或者不同教育背景人群的满意度分布。我尤其欣赏作者在这一部分花费的笔墨，他详细阐述了如何利用SPSS生成各种图表，如直方图、饼图、条形图等，并且指导读者如何根据研究目的选择最合适的图表类型，以及如何解读图表所传达的信息。这对于我这样刚刚接触SPSS的初学者来说，实在是太有帮助了。书中的每一个步骤都配有详细的截图，我几乎可以跟着书中的演示一步步操作，完全不用担心会迷失方向。而且，作者还在讲解过程中穿插了一些“小贴士”和“注意事项”，提醒读者在实际操作中可能遇到的陷阱，以及如何规避它们，这让我感到非常贴心。总的来说，这本书在描述性统计的讲解上，做到了理论与实践的完美结合，既能让我理解统计概念，又能让我熟练掌握SPSS的操作技巧。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常灵活多变，既有严谨的学术论述，又不乏生动活泼的案例分析，使得阅读过程充满乐趣，完全没有枯燥乏味的感觉。作者擅长将复杂的统计概念转化为易于理解的语言，并通过大量的实例来佐证。比如，在讲解卡方检验时，他会引用一个关于不同地域居民对某种政策支持度差异的研究，详细地展示SPSS如何帮助我们分析这种关联性。读到这些案例，我仿佛置身于真实的调查现场，能够直观地感受到SPSS在解决实际问题中的强大力量。而且，书中还穿插了一些“趣闻轶事”或者“历史回顾”，介绍SPSS的发展历程或者一些经典的统计学家的贡献，这些内容虽然不直接涉及软件操作，但却能够极大地激发我的学习兴趣，让我对SPSS和统计学有了更全面的认识。这种多层次的叙事方式，让这本书不仅仅是一本教科书，更像是一本引人入胜的科普读物。

评分☆☆☆☆☆

在学习SPSS的过程中，我时常会遇到一些看似简单但却容易出错的细节问题，而这本书恰恰在这些细节上给予了我极大的帮助。作者在讲解过程中，不遗余力地分享了他在实际研究中积累的宝贵经验。比如，在进行数据导出时，他会详细说明不同文件格式的适用场景，以及如何设置导出参数以保证数据的完整性和准确性。在处理多语言数据时，他也提供了非常实用的技巧，比如如何正确设置字符编码，以避免乱码的出现。还有，书中还专门辟出章节讲解SPSS的宏命令和自定义对话框，这对于那些需要重复执行复杂分析流程的研究者来说，简直是福音。虽然我目前还不是高级用户，但我能感受到作者分享这些内容是为了让读者能够更高效、更灵活地运用SPSS。他对这些细节的关注，充分体现了他的专业性和责任感，让我觉得这本书的作者是一位真正懂得如何帮助学生解决实际问题的老师。

评分☆☆☆☆☆

这本书在提供SPSS具体操作步骤的同时，也巧妙地融入了社会学研究的伦理和规范。我尤其注意到作者在讲解数据处理和分析的各个环节时，都会提醒读者注意数据隐私保护和研究的客观性。例如，在介绍数据录入和清洗时，他会强调要避免主观臆断，尽可能地保留原始数据，除非有明确的科学依据需要进行转换。在讲解结果解读时，他会反复提醒读者要避免过度解读，要结合研究背景和社会现实来分析，并且要清晰地说明研究的局限性。这种对研究伦理的关注，让我觉得这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本能够培养严谨治学态度的指南。它教会我，在运用SPSS进行社会调查时，不仅要掌握技术，更要坚守学术诚信和研究的科学精神。这种全方位的指导，让我觉得这本书的价值远超一般的软件操作指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的印象，简洁却不失专业感，深蓝色调搭配银色字体，仿佛预示着它将带领读者走进一个充满数据分析的严谨世界。当我翻开第一页，扑面而来的不是枯燥的理论，而是作者以极其生动和贴近实际的语言，描绘了SPSS在社会调查中的广阔应用前景。我尤其喜欢它开篇就用几个引人入胜的社会学研究案例来铺垫，让读者能够立刻感受到SPSS并非只是一个冷冰冰的统计软件，而是能够帮助我们理解社会现象、揭示隐藏规律的强大工具。作者并没有一开始就陷入复杂的指令操作，而是循序渐进，先是解释了SPSS在整个社会调查流程中的定位，比如数据录入、清洗、描述性统计、推论性统计等等，每一个环节都通过具体的例子来阐述。我特别注意到作者在介绍数据录入时，详细讲解了不同变量类型（如定类、定序、定距、定比）的设置方法，以及如何进行数据校验，这对于确保后续分析的准确性至关重要。他还强调了数据清洗的重要性，比如如何识别和处理缺失值、异常值，以及如何对数据进行转换和重编码，这些细节的处理，充分体现了作者丰富的实践经验。读完这部分，我感觉自己已经对SPSS有了初步的认识，并且跃跃欲试，想要立刻动手操作。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我赞赏的一点是，它不仅仅局限于SPSS软件本身的操作，而是将SPSS置于整个社会调查的宏观框架下进行讲解。作者非常重视研究设计在数据分析中的作用。在很多章节中，他都会强调，SPSS的分析结果的有效性，很大程度上取决于我们前期研究设计是否合理，问卷设计是否科学。比如，在讲解抽样方法和样本量的确定时，他会提到这会影响到我们后续进行推论性统计的准确性。在讲解变量测量层次时，他会强调不同的测量层次决定了我们可以采用哪些统计方法。更让我印象深刻的是，作者在介绍SPSS的应用时，始终围绕着“回答社会学问题”这一核心目标。他反复强调，SPSS只是一个工具，最终的目的是通过数据分析来理解和解释社会现象。这种视角让我受益匪浅，不再仅仅将SPSS视为一个纯粹的技术操作软件，而是将其看作是社会科学研究中不可或缺的分析利器。

评分☆☆☆☆☆

这本书在处理相关性和回归分析时，展现出了极高的专业水准和教学智慧。作者并没有仅仅罗列SPSS的操作指令，而是首先深入浅出地解释了相关分析和回归分析的理论基础，比如什么是相关系数，它能告诉我们什么，以及线性回归模型的基本假设是什么。我尤其欣赏他用生活化的语言来解释这些概念，比如用“两个变量之间的亲密程度”来比喻相关性，用“预测一个变量如何依赖于另一个变量”来引入回归。然后，他将这些理论知识与SPSS的操作完美地结合起来。书中详细演示了如何计算皮尔逊相关系数，如何进行散点图的绘制和解读，以及如何进行简单线性回归和多元线性回归的分析。我最看重的是，作者非常细致地讲解了如何解读回归方程中的系数，以及如何评估模型的拟合优度（如R方值）和统计显著性（F检验和t检验）。他还特别强调了多重共线性的问题，并提供了SPSS中检测和处理的方法，这对于避免误导性的研究结论至关重要。读完这部分，我对SPSS在探索变量之间关系方面的能力有了全新的认识。

评分☆☆☆☆☆

总体而言，这本书为我打开了SPSS在社会调查领域应用的大门，并且让我体会到了数据分析的魅力。我从这本书中不仅学习到了SPSS软件的操作技巧，更重要的是，我学会了如何将统计学原理与社会科学研究相结合，如何用严谨的科学方法来分析和解释社会现象。这本书的结构严谨，内容详实，讲解清晰，并且注重实践操作，使得我在学习过程中受益匪浅。它让我对SPSS这项强大的工具有了更深入的认识，也让我对未来的社会调查研究充满了信心。我想，无论是一名学生、一位研究者，还是任何对社会数据分析感兴趣的人，都会从这本书中获得宝贵的知识和启示。这本书的价值，在于它不仅仅教会我“怎么做”，更重要的是教会我“为什么这么做”，以及“这样做有什么意义”。

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

研究工作的指导用书，实用！

评分☆☆☆☆☆

不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错

评分☆☆☆☆☆

好

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研究工作的指导用书，实用！

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好

评分☆☆☆☆☆

不错，挺好挺好.......

评分☆☆☆☆☆

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