问卷统计分析实务——SPSS操作与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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吴明隆 著

图书标签:

• SPSS
• 统计分析
• 问卷调查
• 数据分析
• 社会科学
• 研究方法
• 实务
• 应用
• 量化研究
• 统计软件

出版社： 重庆大学出版社

ISBN：9787562450887

版次：1

商品编码：12286131

包装：平装

开本：32

出版时间：2018-01-01

用纸：胶版纸

内容简介

本书的内容架构，在于完整介绍问卷调查法中的数据处理与其统计分析流程，统计分析技术以SPSS统计软件包的操作界面与应用为主，内容除基本统计原理的解析外，着重的是SPSS统计软件包在量化研究上的应用。内容包括问卷编码、创建文件与数据处理转换、预试问卷之项目分析及信效度检验，以及正式问卷常用的统计方法介绍，包括相关、复选题及卡方检定、平均数的差异检定、单因子多变量变异数分析、回归分析、主成分回归分析、逻辑斯回归分析、区别分析等。
本书以实务应用及使用者界面为导向，对于以SPSS统计软件包来进行量化研究的使用者而言，相信有不少帮助，综括本书的内容，有五大特色：完整的操作步骤与使用程序介绍，研究者只要依书籍步骤，即能完成数据统计分析工作；操作画面与说明以SPSS14.0中文版窗口界面为主，符合多数研究者的需求；详细的报表解析与说明，让读者真正了解各种输出统计量的意义；报表结果的统整归纳，选用的范例可作为论文写作的参考；内容丰富而多元，兼顾基本统计与高等统计。

作者简介

吴明隆，教育学博士，台湾高雄师范大学师资培育中心教授。量化研究方法与软件应用方面资深专家，出版了《结构方程模式—SIMPLIS的应用》《结构方程模型—AMOS的操作与应用》《教育行动研究的理论与实务》《SPSS与统计应用分析》《SPSS操作与应用—问卷统计分析实务》等多

目录

第一篇 SPSS基本操作与问卷资料处理
第一章 视窗版SPSS的基本操作
第一节 视窗版SPSS的界面介绍
一、SPSS数据编辑窗口
二、SPSS语法编辑窗口
三、结果输出文件
第二节 数据编辑窗口
第三节 变量检视窗口
第四节 其他数据文件的输入
一、Excel创建文件范例
二、读取Excel文件程序
三、文本文件创建范例
四、语法窗口读人数据文件
第五节 统计分析的对话框
第六节 数据文件的合并
一、观察值的合并
二、变量的合并
第七节 SPSS系统的设定
一、工具栏的增删
二、其他系统化设定
第八节 问卷编码范例
第九节 抽样调查的样本数
第二章 数据文件的管理与转换
第一节 选择观察值
第二节 分割档案
一、分割档案的操作
二、分割档案输出报表
第三节 观察值变量转换等级
一、自动重新编码
二、等级观察值
三、重新编码
四、可视化聚集器
第四节 计算
第五节 计数
一、求出语文不及格的学生
二、求出每位观察值五科中有几科不及格
三、求出每位观察值答对的题数
第六节 排序与特定分组
一、观察值排序
二、将“测验平均”变量转换为三个组别
第七节 置换缺失值
第八节 数据整合
一、操作说明
二、输出结果
第三章 数据检核与转换范例
第一节 知识管理调查问卷
一、基本数据的检验
二、基本数据的转换
三、知识管理量表的检核
四、知识管理量表层面的加总
五、计算层面单题的平均
六、求出知识管理量表的描述性统计量
第二节 求测验成绩百分等级
一、操作程序一——等级观察值的操作
二、输出结果——等级观察值
三、操作程序二——次数分布表的操作
四、输出结果——次数分布表
第三节 [计算]与[重新编码]综合应用
一、增列人格类型四个暂时变量
二、将变量“人格B_O”“人格C_O”“人格D-O”重新编码
三、将四个增列编码的变量加总
四、删除增列的四个暂时条件变量
第四章 叙述统计量
一、次数分布表
二、描述性统计量
三、交叉表
四、[平均数]操作

第二篇 预试问卷分析流程与操作
第五章 量表项目分析
第一节 项目分析基本理念
第二节 项目分析实例
一、研究问题
二、检查键人数据有无极端值或错误值
三、反向题反向计分
四、量表题项的加总
五、求高低分组的临界分数以便分组
六、进行高低分组
七、求决断值——临界比
八、求参与量表题项与总分的相关
九、同质性检验一——信度检验
十、同质性检验二——共同性与因素负荷量
第六章 因素分析
第一节 效度的基本概念
第二节 因素分析的基本原理、方式及筛选原则
一、因素分析的基本原理
二、因素分析的主要方式
三、因素分析的筛选原则
第三节 因素分析操作程序
一、操作程序
二、第一次因素分析结果
三、第二次因素分析结果
四、表格范例
第七章 量表的信度
第一节 信度的基本内涵
第二节 操作程序与结果输出
一、“知识创新”层面的信度
二、“知识分享”层面的信度
三、“知识获取”层面的信度
四、学校知识管理量表的信度
第三节 再测信度的操作
一、层面分量表／量表的加总
二、求出再测信度——执行积差相关程序
第八章 因素分析特殊法
第一节 探索性因素分析
第二节 没有限定抽取因素法
一、操作程序
二、输出结果
第三节 限定抽取共同因素法
一、操作程序
二、输出结果
三、各层面的内部一致性信度
第四节 分层面个别进行因素分析法
一、第一个层面的因素分析
二、第二个层面的因素分析
三、第三个层面的因素分析
第五节 层面题项加总分析法
一、六个子层面变量的加总
二、子层面的因素分析
三、输出结果

第三篇 正式问卷资料分析与统计方法应用
第九章 复选题及卡方检验
第一节 复选题
一、操作说明
二、输出结果
第二节 单选项的统计分析
一、描述性统计量
二、次数分布表
三、题项适合度检验
四、不同年龄的父母对于学习科目重要性看法
五、百分比同质性检验
第十章 平均数差异检验
第一节 积差相关
研究问题1——积差相关
第二节 平均数差异检验——t检验
研究问题2——独立样本t检验
第三节 方差分析
一、研究问题3——方差分析
二、单因子方差分析
三、执行单变量程序
第四节 相依样本t检验
一、操作程序
二、输出结果
三、教学指标重要性三个层面间的差异比较
第五节 单因子多变量方差分析
一、操作程序
二、输出结果
第十一章 复回归分析
第一节 相关理论
第二节 回归分析操作界面的介绍
一、线性回归对话窗口
二、[线性回归：统计量]次对话窗口
三、[线性回归：图形]次对话窗口
四、[线性回归：储存]次对话窗口
五、[线性回归：选项]次对话窗口
第三节 解释型回归分析——强迫进入变量法的应用
一、操作程序
二、输出结果
第四节 预测型回归分析——逐步多元回归法的应用
一、操作程序
二、输出结果
第五节 阶层回归分析——强迫进入变量法
一、操作程序
二、输出结果
第六节 虚拟变量回归分析——强迫进入变量法
一、虚拟变量的回归实例
二、输出结果
第十二章 主成分回归分析与路径分析
第一节 高度多元共线性的回归解析
一、多元共线性的诊断
二、解释变量间高度共线性范例解析
第二节 主成分回归分析法的应用
一、一般复回归结果说明
二、抽取预测变量主成分
三、主成分回归分析
第三节 路径分析
一、路径分析的一般步骤
二、研究问题
三、因果模型图分析
四、操作程序
五、输出结果
第十三章 逻辑斯回归与区别分析
第一节 逻辑斯回归分析
一、列联表预测的逻辑斯回归分析
二、预测变量为连续变量的逻辑斯回归分析
三、逻辑斯回归分析范例
第二节 区别分析
一、理论基础
二、操作程序
三、输出结果
第十四章 探索性因素分析实例解析
第一节 探索性因素分析的步骤
一、全部题项均纳入
二、删除第25题（AD25）
三、删除第9题（AB09）
四、删除第22题（AD22）
五、删除第21题（AC21）
六、删除第12题（AB12）
七、删除第17题（AC17）
第二节 信度检验
一、指导式领导构面
二、支持式领导构面
三、参与式领导构面
四、成就式领导构面
第三节 校长情境领导量表第二种探索性因素分析结果
一、全部29题作为因素分析变量
二、删除第19道测量题项（Ac19参与式）
三、删除第21道测量题项（AC21参与式）
四、删除测量题项第09题（AB09支持式）
五、删除第12道测量题项（AB12支持式）
六、删除第18道测量题项（AC18参与式）
七、删除第13道测量题项（AB13支持式）
八、删除第20道测量题项（AC20参与式）
九、删除第14道测量题项（AB14支持式）
十、删除第17道测量题项（AC17参与式）
十一、增列第19道测量题项（AC19参与式）
十二、增列第13道测量题项（AB13支持式）
第四节 校长情境领导量表第三种探索性因素分析结果
第五节 组织沟通量表探索性因素分析解析
一、全部题项纳入因素分析
二、删除第14题（BC14向下）
三、删除第06题（BA06向上）
四、删除第12题（BB12平行）
五、删除第13题（BB13平行）
六、删除第17题（BC17向下）
七、删除第07题（BA07向上）
第六节 教师工作投入量表探索性因素分析范例解析
一、因素分析删题步骤
二、信度检验结果
参考文献

精彩书摘

第一章　视窗版SPSS的基本操作
在SPSS中文视窗版中，研究者利用图形界面，就可以进行数据处理与各种统计分析，借由图形视窗界面的简便操作，达到统计分析的功能。
第一节　视窗版SPSS的界面介绍
SPSS是社会科学统计软件包Statistical Package for the Social Science的简称。视窗界面的SPSS软件，不像早期PC的DOS系统，要撰写语法程序，才能统计出结果，如果语法有错、拼字有误或不符合其格式，则均会出现错误。视窗界面的改良，使研究者的操作如同一般的软件包一样，只要开启数据文件，以点选鼠标为主，辅以键盘输入，即可顺利进行统计分析，而其操作过程，也可全部转为程序语法文件，加以储存，以便日后编辑或执行相类似的统计分析。数据文件既可以以传统文本处理的方式创建，也可以数据库或电子表格方式创建，视窗界面的SPSS软件均能读取，依目前微软0ffice软件的使用率、普及率及其简便性，在创建数据文件方面，以Microsoft公司开发的Excel应用软件最为方便，因为在大笔数据中，Excel应用软件可以[冻结窗格]与[分割窗格]，对于数据的创建甚为方便。……

《量化研究方法与数据分析——SPSS进阶指南》 内容概述： 本书旨在为研究者、学生及数据分析从业者提供一套系统、深入的量化研究方法与SPSS数据分析实践指南。全书紧密围绕“如何科学地进行量化研究设计、实施与数据分析”这一核心，从理论基础到实操技巧，层层递进，力求帮助读者构建坚实的理论框架，并熟练掌握SPSS软件在各类复杂数据分析任务中的应用。本书强调从研究问题出发，理论指导实践，数据分析服务于研究目标，避免了单纯的软件功能堆砌，而是将SPSS操作有机地融入到严谨的研究方法论体系中。 第一部分：量化研究的基石——理论与设计 本部分深入探讨量化研究的理论基础，强调研究的科学性、逻辑性与严谨性。 第一章：量化研究的范式与伦理 研究范式辨析： 详细阐述实证主义、解释主义、批判理论等主流研究范式，帮助读者理解不同范式对研究设计、数据收集与分析的影响。重点在于理解科学研究的本质，以及如何根据研究问题选择合适的范式。 量化研究的核心理念： 深入剖析变量、假设、理论、模型等核心概念，讲解变量的类型（定类、定序、定距、定比）及其在数据分析中的意义。 研究伦理的重要性： 强调在量化研究中，保护研究对象隐私、知情同意、数据保密以及避免研究偏见等伦理原则的必要性，并探讨如何将伦理考量融入研究设计的各个环节。 第二章：严谨的研究设计 研究问题的凝练与操作化： 指导读者如何将宏观的研究兴趣转化为具体、可检验的研究问题。详细讲解如何将抽象的概念转化为可测量的变量，即概念的操作化过程，这是量化研究成功的关键第一步。 研究类型的选择： 介绍探索性研究、描述性研究、解释性研究、预测性研究、干预性研究等不同研究类型，并分析各自的特点、适用情境及研究设计要点。 抽样方法精讲： 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）与非概率抽样（方便抽样、判断抽样、配额抽样、滚雪球抽样）的原理、步骤、优缺点及适用范围，强调样本代表性对研究结果外推性的影响。 研究效度与信度： 深入阐述内部效度、外部效度、构念效度、效标效度等不同类型的效度，以及信度的概念与测量方法（重测信度、复本信度、内在一致性信度）。提供提高研究效度和信度的实践建议。 第二部分：SPSS实战——数据管理与基础分析 本部分将SPSS软件操作与数据分析实践紧密结合，从数据准备开始，逐步深入基础统计分析。 第三章：SPSS数据准备与管理 SPSS界面与基本操作： 熟悉SPSS的主界面（数据编辑器、输出查看器、语法编辑器），掌握数据录入、导入（Excel, CSV等）、导出、保存、打开等基本操作。 变量视图与数据视图： 详细讲解变量视图的各项设置（变量名、类型、宽度、小数位数、标签、值、缺失值、对齐、度量），以及如何在数据视图中进行数据录入与编辑。 数据清洗与转换： 聚焦实际数据处理中的常见问题，如缺失值处理（删除、均值填充、众数填充、回归填充等）、异常值识别与处理、数据格式转换、变量重编码（值重编码、变量重编码）、派生变量创建（计算变量）、字符串变量处理（合并、分割）等。 数据筛选与分割： 掌握通过“选择个案”功能实现条件筛选，以及通过“拆分文件”功能按不同分组变量对数据进行独立分析，为后续分组比较打下基础。 第四章：描述性统计的应用 描述性统计量计算： 运用SPSS的“描述”和“频率”功能，计算集中趋势（均值、中位数、众数）、离散趋势（标准差、方差、范围、四分位距）等描述性统计量。 图示化数据分布： 学习使用SPSS生成各类图表，包括直方图、条形图、饼图、折线图、散点图等，直观展示数据分布特征，识别偏态与峰度。 交叉分类与列联表： 运用“交叉表”功能分析两个或多个分类变量之间的关系，理解频数、百分比、期望频数等概念，为后续的关联性检验做准备。 第五章：推断性统计基础——假设检验 统计推断的基本原理： 讲解参数估计（点估计、区间估计）与假设检验的基本逻辑。理解零假设（H0）与备择假设（H1），以及P值、显著性水平（α）、统计功效等核心概念。 Z检验与T检验： 详细介绍单样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验的原理、SPSS操作步骤、结果解读，并讨论何时适用以及检验的前提条件。 方差分析（ANOVA）入门： 介绍单因素方差分析（One-Way ANOVA）用于比较三个或更多组独立样本的均值差异，包括SPSS操作、结果解释（F值、P值）以及事后多重比较（如Tukey, Bonferroni）。 第三部分：SPSS进阶——关系与模型分析 本部分将带领读者进入更高级的数据分析领域，重点关注变量之间的关系探究与统计模型构建。 第六章：变量间的相关性分析 Pearson相关系数： 讲解Pearson相关系数的计算、解释（方向与强度），以及SPSS操作。重点讨论相关性分析的前提条件（线性关系、正态性）。 Spearman等级相关与Kendall's Tau： 介绍当数据不满足Pearson相关分析的条件时（如定序变量或非正态分布的定距/定比变量），如何使用Spearman等级相关和Kendall's Tau分析变量间的单调关系。 偏相关分析： 解释偏相关如何控制第三方变量的影响，从而更准确地衡量两个变量之间的真实关系，并指导SPSS操作。 第七章：回归分析的深入应用 简单线性回归： 详细讲解回归模型的基本方程、回归系数的解释（斜率、截距）、决定系数（R²）的含义，以及SPSS操作。 多元线性回归： 介绍如何构建和解释包含多个自变量的回归模型，理解各回归系数的独立效应。重点讲解变量筛选方法（逐步回归、向前法、向后法）及其优缺点，以及模型诊断（残差分析、多重共线性检验-VIF）。 非线性回归初步： 简要介绍多项式回归等非线性回归模型，当变量间关系非线性时，如何利用SPSS进行建模。 第八章：分类变量的深入分析 卡方检验（Chi-Square Test）： 重点讲解Pearson卡方检验、似然比卡方检验、连续性校正（Yates校正）在分析两个分类变量之间关联性中的应用，以及SPSS操作与结果解读。 Fisher精确检验： 强调当样本量较小或期望频数过低时，Fisher精确检验的必要性与SPSS操作。 逻辑回归（Logistic Regression）： 介绍逻辑回归模型，尤其适用于因变量为二分类变量的情况。讲解Odds、Logit转换、Odds Ratio（OR）的解释，以及SPSS操作。 第九章：高级统计模型简介 因子分析（Factor Analysis）： 介绍因子分析的目的（降维、识别潜在结构），基本模型，SPSS中的主成分分析（PCA）与因子提取方法（如最大似然法），以及因子旋转（正交旋转、斜交旋转）的重要性。 聚类分析（Cluster Analysis）： 介绍聚类分析的分类（层级聚类、快速聚类），如何根据变量特征将样本分成若干个具有相似性的群体，并指导SPSS操作。 结构方程模型（SEM）概述： 简要介绍结构方程模型作为一种强大的统计工具，能够同时检验测量模型和结构模型，探索变量间的复杂关系。指出本章仅为初步介绍，更深入的学习需参考专门书籍。 第四部分：研究的深化与报告 本部分将引导读者关注研究结果的解读、报告撰写以及对研究的持续反思。 第十章：研究结果的解读与报告撰写 统计结果的深度解读： 强调不仅仅是报告SPSS输出的统计量，更重要的是结合研究问题、理论背景，对统计结果进行有意义的解释。 报告的结构与规范： 介绍标准的研究报告结构，包括引言、文献综述、研究方法、结果、讨论、结论与建议。 图表制作与呈现： 指导如何制作符合学术规范、清晰易懂的统计图表，并在报告中恰当地呈现。 避免常见的分析误区： 总结并警示常见的统计分析误区，如过度解读相关性、忽视前提条件、P值崇拜等。 附录：SPSS快捷键与常用语法 收录常用的SPSS快捷键，提高操作效率。 提供一些基础SPSS语法的示例，为有需要的读者提供参考。 本书特色： 理论与实践并重： 紧密结合量化研究方法论，不脱离研究的科学本质，将SPSS操作置于理论指导之下。 循序渐进，由浅入深： 从基础的数据准备到复杂的统计模型，结构清晰，难度递增，适合不同程度的读者。 案例驱动，真实应用： 每一项统计方法都配有清晰的案例说明，展示SPSS操作步骤和结果解读，强化学习效果。 强调方法论视角： 不仅教“怎么做”，更强调“为什么这么做”，帮助读者理解每种统计方法的原理、适用条件及局限性。 聚焦实际问题： 针对研究中常见的数据处理难题和分析挑战，提供实用的解决方案。 深入解读，避免误区： 强调对统计结果的深度解读，并提示常见的分析误区，提升读者的批判性思维能力。 本书适合高等院校相关专业的本科生、研究生，以及从事市场调研、社会科学研究、教育研究、心理学研究、管理学研究等领域的科研人员、数据分析师和从业者阅读。通过本书的学习，读者将能够独立开展量化研究，熟练运用SPSS软件进行数据分析，并能够撰写出具有科学性和说服力的研究报告。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得相当朴实，没有太多花哨的图形，但那种沉稳的蓝色调和清晰的字体组合在一起，给我的第一印象是“专业”和“严谨”。我平时工作需要处理大量的市场调研数据，以前总是头疼于那些复杂的统计数字和晦涩的术语，感觉自己像是在迷宫里打转。拿到这本书的时候，我原本心里是有点打鼓的，毕竟“实务”和“应用”听起来总是比纯理论要来得更接地气，但也担心它会不会过于简化，导致在实际操作中遇到一些意想不到的复杂情况束手无策。这本书的目录结构看起来非常清晰，从基础的数据录入到高级的回归分析，层层递进，似乎是为我这种需要快速上手、解决实际问题的人量身定做的。我特别关注了它在数据清洗和缺失值处理那几个章节的篇幅，因为这往往是统计分析中最容易出错，也最耗费精力的环节。如果这些基础打得扎实，那么接下来的模型建立和结果解释应该会顺畅很多，至少在软件操作层面上，不会因为生涩的界面而浪费时间。总体而言，它给我的感觉就像是一个资深的同事，在你准备开始一个大项目前，递给你的一份详细的工具箱清单，让你心里有底。

评分☆☆☆☆☆

这本书最打动我的地方在于它对“结果解读”的重视程度超过了对“操作步骤”的堆砌。很多统计分析的书籍很容易陷入技术细节的泥潭，告诉你如何让软件运行起来，但当输出结果出现时，读者往往会迷失在一堆P值、F统计量和标准化系数中，不知道哪个才是真正回答研究问题的关键。这本书则非常巧妙地将统计学的理论知识与实际业务场景紧密结合起来。比如，在讲解方差分析时，它不仅仅解释了多重比较的必要性，还会模拟一个实际的营销活动数据，告诉我们，如果某个因素的交互作用显著，那么在撰写商业报告时，应该如何向非统计背景的决策者阐述这个发现的商业含义。这种“翻译”能力，也就是把冰冷的数字转化为有洞察力的商业语言的能力，是这本书真正为我带来的核心价值。它不仅仅是一本工具书，更像是一本统计思维的入门向导，教我如何利用数据来说话，而不是被数据所淹没。

评分☆☆☆☆☆

我是一名研究生，我的导师要求我使用最规范的统计方法来撰写我的论文数据分析部分。我对SPSS软件本身并不陌生，毕竟平时偶尔会用它做一些描述性统计，但涉及到多层级回归和结构方程模型时，我就感觉力不从心了。这本书在处理高级分析时的严谨性给我留下了深刻印象。它没有回避那些复杂的模型设定和假设检验，但它处理问题的方式非常务实——它侧重于“如何确保你的模型设置符合分析要求，以及如何准确解读输出结果中的关键指标”。我尤其欣赏它对结果报告格式的建议。在学术写作中，统计结果的呈现方式和文字描述同等重要，这本书提供了一些规范的APA格式示例，告诉我们如何将复杂的表格提炼成清晰、有说服力的文字，这对于我们撰写毕业论文或者研究报告简直是雪中送炭。它教会我的不仅仅是如何点鼠标，更是如何像一个合格的研究人员那样思考和呈现数据背后的意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和纸质质量也值得一提，虽然不直接关系到内容，但对于一本需要频繁翻阅和在桌面上摊开对照操作的书籍来说，这一点非常重要。它的纸张不像那种光滑的铜版纸，而是带有轻微纹理的哑光纸，这样在做笔记或者用荧光笔标记时，墨迹不会洇开，而且在实验室或者办公室的灯光下阅读时，也不会产生刺眼的反射光。此外，这本书的版式设计非常人性化，文字和配图（软件操作界面截图）之间的排版错落有致，没有出现那种一页文字堆得满满当当，截图被挤压得看不清的窘境。在介绍操作步骤时，关键的菜单项和按钮通常会用粗体或不同的颜色突出显示，这使得我在实际操作中，可以快速地从文字描述跳转到屏幕上的对应元素，极大地提高了我的学习效率和操作准确性。这种对细节的关注，体现了编者对读者实际使用体验的尊重。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我过去尝试过几本类似的统计软件应用指南，很多书写得简直像是软件说明书的翻版，充满了密密麻麻的菜单路径和生硬的截图，读起来枯燥乏味，让人读两页就想合上。这本书的叙事方式明显不同，它更像是带着读者“走一遍流程”。我翻阅了其中关于“信效度检验”的那一章，发现作者不是简单地告诉我们“点击这里，然后选择那个选项”，而是会先解释为什么要进行这个检验（即背后的统计学逻辑），然后才展示操作步骤。这种“知其所以然”的讲解方式对我帮助太大了，它让我明白，统计分析不是按部就班的机械操作，而是需要思考的决策过程。例如，在解释因子分析的结果时，它用了好几个具体的例子来阐述如何判断特征值的累积贡献率是否足够高，以及如何命名和解释提取出的因子，这些实战性的建议，是那些纯粹的理论教科书里绝对找不到的。这种深入浅出的讲解，极大地降低了我对统计分析的畏惧感，让原本感觉高不可攀的统计概念变得触手可及。

评分☆☆☆☆☆

书的包装完好，物流也很好！书的体例也很好，实用性强！

评分☆☆☆☆☆

东西不错，送货及时，值得购买～

评分☆☆☆☆☆

抓紧时间看，写论文需要的，很厚的书啊。

评分☆☆☆☆☆

昨天下单今天就倒，服了京东快递速度。非常信赖京东。

评分☆☆☆☆☆

这本书帮朋友买的，据说挺好，很实用。

评分☆☆☆☆☆

做调查问卷汇总分析时，可以翻阅此书。

评分☆☆☆☆☆

数据分析用的，还不错

评分☆☆☆☆☆

这本书特别实用，适合初学者

评分☆☆☆☆☆

还没有来的及看，很期待能从里面获得自己想要的知识。