問捲數據分析——破解SPSS的六類分析思路 spass數據分析軟件教程書籍 問捲統計分析實務 SP pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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齣版社： 1

ISBN：9787121307355

商品編碼：27658217212

叢書名： 問捲數據分析

 

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作 譯 者：

齣版時間：2017-03 韆 字 數：359 版    次：01-01 頁    數：240 印刷時間： 開    本：16開 印    次：01-01 裝    幀： I S B N ：9787121307355   重    印：新書 換    版：

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紙質書定價：￥59.0

本書係統介紹瞭使用SPSS進行問捲調查分析的思路及方法，其中共分為四部分，分彆是問捲設計、問捲分析六類思路解讀、數據分析方法在SPSS中的操作和答疑解惑。其中問捲設計適用於所有讀者，建議讀者在設計問捲前詳細閱讀此部分內容。讀者可以結閤實際情況選讀問捲分析六類思路解讀這一部分內容。數據分析方法在SPSS中的操作這部分內容詳細講解瞭各類數據分析方法在SPSS中的操作細節，並對輸齣結果做齣說明。答疑解惑部分羅列瞭各類分析方法常見的疑難雜癥。本書側重於問捲分析的應用性，為問捲分析人員提供包括問捲設計、分析思路、分析方法操作、文字分析和答疑解惑在內的“一站式”指導，力求讓讀者在最短的時間內掌握SPSS分析並且完成高質量的問捲分析報告。使用SPSS分析調查問捲常見於各類學術研究、論文寫作、企業市場調研和各類調查報告中，本書側重於學術研究中的SPSS調查問捲數據分析的使用指導，適閤高等院校的本科生、研究生，企事業單位使用問捲進行調研的相關從業人員，同時也適閤從事問捲分析工作的相關讀者學習參考。

第一部分 問捲設計

第1 章 統計學基礎知識及術語解釋 2

1.1 數據分析 3

1.2 樣本特徵描述分析方法 5

1.3 信度和效度分析 5

1.4 因子分析 6

1.5 變量關係研究分析方法 8

1.6 中介調節分析 10

1.7 差異研究分析方法 11

1.8 聚類分析方法 12

1.9 其他分析方法 13

第2 章 問捲題項設計說明和注意事項 15

2.1 量錶題項設計 16

2.2 非量錶題項設計 18

第3 章 量錶類問捲設計和注意事項 20

3.1 問捲設計框架 21

3.2 問捲案例解讀 23

3.2.1 案例1：“90 後”員工離職傾嚮調查問捲 23

3.2.2 案例2：旅遊消費者市場細分情況調查問捲 25

第4 章 非量錶類問捲設計和注意事項28

4.1 問捲設計框架 29

4.2 問捲案例解讀30

4.2.1 案例1：網購品消費情況研究 30

4.2.2 案例2：大學生理財情況調查問捲32

第二部分 問捲分析六類思路解讀

第5 章 量錶類問捲影響關係研究38

5.1 分析思路解讀 39

5.2 分析方法說明 40

5.2.1 樣本背景分析 41

5.2.2 樣本特徵、行為分析 41

5.2.3 指標歸類分析 41

5.2.4 信度分析 43

5.2.5 效度分析 44

5.2.6 研究變量描述性分析 45

5.2.7 研究變量相關關係分析 46

5.2.8 研究假設驗證分析 46

5.2.9 差異分析 49

5.3 案例分析 51

5.3.1 案例的樣本背景信息統計 52

5.3.2 案例的樣本基本特徵情況描述分析 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 案例的研究變量描述性分析 61

5.3.7 案例的相關分析 62

5.3.8 案例的多元綫性迴歸分析 63

5.3.9 案例的方差分析 65

第6 章 量錶類問捲中介效應和調節效應研究 67

6.1 分析思路解讀 68

6.2 分析方法說明 69

6.2.1 研究變量相關關係和迴歸影響關係分析 69

6.2.2 中介效應分析 70

6.2.3 調節效應分析 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 案例的研究變量相關關係和迴歸影響關係分析 81

6.3.3 案例的中介效應分析 82

6.3.4 案例的調節效應研究 84

第7 章 量錶類問捲權重研究 86

7.1 分析思路解讀 87

7.2 分析方法說明 88

7.2.1 指標歸類分析 89

7.2.2 效度分析 89

7.2.3 因子分析法指標權重構建 90

7.2.4 分析方法總結 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標權重構建 96

第8 章 “類實驗”類問捲差異研究 99

8.1 分析思路解讀 100

8.2 分析方法說明 101

8.2.1 交互作用研究 101

8.2.2 差異分析 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 案例的差異分析 106

第9 章 聚類樣本類問捲研究 108

9.1 分析思路解讀 109

9.2 分析方法說明 111

9.2.1 聚類和聚類效果驗證 112

9.2.2 聚類類彆樣本差異分析 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 案例的聚類分析 121

9.3.4 案例的聚類樣本命名及聚類效果驗證 123

9.3.5 案例的不同類彆樣本卡方分析 124

第10 章 非量錶類問捲研究 126

10.1 分析思路解讀 127

10.2 分析方法說明 128

10.2.1 基本現狀和樣本態度分析 128

10.2.2 卡方分析 129

10.2.3 Logistic 迴歸分析 130

10.3 案例分析 132

10.3.1 案例的基本現狀和樣本態度分析 134

10.3.2 案例的卡方分析 134

10.3.3 案例的Logistic 迴歸分析 136

第三部分 數據分析方法在SPSS 中的操作

第11 章 基礎SPSS 操作說明 140

11.1 SPSS 界麵說明 141

11.2 計算變量 142

11.3 編碼處理 143

11.4 篩選功能 145

11.5 閤並數據 146

第12 章 描述性方法在SPSS 中的操作 147

12.1 頻數分析 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 變量關係研究方法在SPSS 中的操作 158

14.1 相關分析 159

14.2 綫性迴歸分析 159

14.3 中介效應分析 162

14.4 調節效應分析 164

14.5 Logistic 迴歸分析 167

第15 章 差異性研究方法在SPSS 中的操作 173

15.1 單因素方差分析 174

15.2 多因素方差分析 178

15.3 t 檢驗 180

15.3.1 獨立樣本t 檢驗 181

15.3.2 配對樣本t 檢驗 183

15.3.3 單樣本t 檢驗 184

15.4 卡方分析 186

15.4.1 單選題卡方分析 186

15.4.2 多選題卡方分析 188

第16 章 權重類、聚類樣本研究方法在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 因子分析權重計算功能199

16.2 聚類分析 202

16.2.1 兩步聚類 203

16.2.2 k-均值聚類 206

16.2.3 係統聚類 208

第四部分 答疑解惑

第17 章 分析思路和分析方法問題解惑 212

17.1 基本統計問題解惑 213

17.2 描述性方法 214

17.3 信度分析和效度分析 215

17.4 變量關係研究方法 217

17.5 差異性研究方法 220

17.6 權重類、聚類樣本研究方法 221

附錄A 中英文術語對照錶 223

 

《數據洞察：從零開始的商業決策指南》 在信息爆炸的時代，數據不再僅僅是枯燥的數字，而是驅動商業決策、洞察市場趨勢、優化用戶體驗的寶貴財富。然而，如何從海量數據中提煉齣有價值的洞察，卻睏擾著許多企業和個人。《數據洞察：從零開始的商業決策指南》正是為瞭解決這一難題而誕生的。本書不專注於某一款特定的統計軟件，而是從根本上講解數據分析的邏輯思維和通用方法，幫助讀者建立一套完整的數據分析體係，無論您是初學者還是希望深化理解的從業者，都能從中受益。 本書內容概覽： 本書將帶領您穿越數據分析的各個關鍵環節，從數據的初步處理到復雜的模型構建，再到結果的解讀與應用，層層遞進，確保您真正掌握數據分析的核心精髓。 第一篇：數據思維的基石——理解數據，定義問題 在深入技術之前，我們首先要建立正確的數據觀。本篇將重點闡述： 什麼是數據？數據的類型與特徵： 瞭解不同類型數據的內在含義，如定性數據、定量數據，以及它們在分析中的不同處理方式。 數據分析的價值與應用場景： 探討數據分析在市場營銷、産品研發、運營優化、客戶服務等各個領域的實際應用，激發您發現數據潛力的靈感。 從業務問題齣發，定義分析目標： 學習如何將模糊的業務需求轉化為清晰、可執行的數據分析問題，這是數據分析成功的第一步，也是最重要的一步。我們將通過大量案例，演示如何層層剝離問題，提煉齣關鍵的分析維度。 數據質量的重要性與初步檢查： 強調“垃圾進，垃圾齣”的原則。在進行任何分析之前，識彆和處理數據中的缺失值、異常值、重復值等問題至關重要。本篇將介紹一些簡單有效的初步數據清洗方法。 第二篇：數據準備的藝術——讓數據“說話” 原始數據往往是雜亂無章的，隻有經過精心的準備，纔能展現其真實價值。本篇將深入講解： 數據收集的原則與方法： 介紹不同類型數據的收集渠道，如問捲調查、用戶行為日誌、交易記錄等，並強調數據收集的規範性與倫理性。 數據清洗的進階技巧： 詳細介紹如何係統地處理缺失值（如均值/中位數填充、插值法、預測模型填充）、異常值（如箱綫圖識彆、Z-score法、3-sigma原則），以及如何進行數據去重和格式統一。 數據轉換與特徵工程： 學習如何將原始數據轉化為更適閤分析的格式，例如： 數據編碼： 將分類變量轉化為數值型變量（如獨熱編碼、標簽編碼）。 數據標準化與歸一化： 理解不同場景下使用何種方法，以及它們對模型性能的影響。 變量創建： 基於現有變量組閤、計算或拆分，創造新的、更有意義的特徵，以提升分析效果。 數據整閤與閤並： 講解如何將來自不同來源的數據進行有效整閤，形成統一的數據集，為後續分析奠定基礎。 第三篇：探索性數據分析（EDA）——揭示數據背後的故事 在進行正式建模之前，探索性數據分析是理解數據特徵、發現潛在規律的關鍵步驟。本篇將涵蓋： 描述性統計的深度解讀： 不僅僅是計算均值、中位數、方差，更重要的是理解這些指標在不同數據分布下的含義，以及如何通過它們初步判斷數據特徵。 可視化分析的魅力： 學習使用各種圖錶（柱狀圖、摺綫圖、散點圖、餅圖、箱綫圖、熱力圖等）來直觀地展示數據分布、變量關係和趨勢。我們將探討不同圖錶適用的場景，以及如何通過圖錶發現數據中的模式、異常和相關性。 相關性分析： 理解變量之間的綫性或非綫性關係，判斷哪些變量可能對目標變量産生影響，為後續建模提供方嚮。 分組與聚閤分析： 學習如何根據不同維度對數據進行分組，計算分組統計量，發現不同群體之間的差異。 第四篇：統計推斷的智慧——從樣本到整體 統計推斷是數據分析的核心能力之一，它幫助我們從有限的樣本數據中推斷齣更廣泛的總體特徵。本篇將深入講解： 假設檢驗的原理與應用： 掌握如何提齣和檢驗統計假設，理解p值、置信區間的意義，並能在實際場景中應用t檢驗、卡方檢驗、F檢驗等常用檢驗方法。 方差分析（ANOVA）： 學習如何比較三個及以上組彆的均值是否存在顯著差異，適用於多組對比的場景。 迴歸分析入門： 一元綫性迴歸： 理解一個自變量如何影響因變量，並進行預測。 多元綫性迴歸： 掌握多個自變量如何共同影響因變量，以及如何評估模型的擬閤優度。 邏輯迴歸： 學習如何處理分類因變量，進行概率預測，常用於二分類問題。 時間序列分析基礎： 介紹如何分析具有時間順序的數據，識彆趨勢、季節性和周期性，並進行短期預測。 第五篇：機器學習模型的選擇與構建——預測與分類 隨著大數據的發展，機器學習模型在數據分析中的應用越來越廣泛。本篇將為您介紹： 監督學習與無監督學習的概念： 清晰區分兩種學習範式，並理解它們適用的場景。 常用監督學習算法： 決策樹與隨機森林： 易於理解和解釋，適閤處理錶格數據。 支持嚮量機（SVM）： 在高維空間中尋找最優分類超平麵。 K近鄰（KNN）： 基於實例的學習方法。 集成學習（XGBoost, LightGBM等）： 講解如何通過組閤多個模型提升預測精度。 常用無監督學習算法： K-Means聚類： 將數據分成不同的簇，發現數據中的分組結構。 主成分分析（PCA）： 降維技術，減少數據維度同時保留主要信息。 模型評估與選擇： 學習各種評估指標（如準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC、R²等），以及如何選擇最適閤當前問題的模型。 模型調優與過擬閤/欠擬閤的處理： 掌握交叉驗證、網格搜索等技術，以及如何調整模型參數以獲得更好的泛化能力。 第六篇：數據分析報告的撰寫與溝通——讓洞察轉化為行動 再好的分析結果，如果不能有效地傳達給決策者，其價值也將大打摺扣。本篇將側重於： 清晰的邏輯結構： 如何組織一份包含背景、方法、結果、結論和建議的數據分析報告。 可視化元素的有效運用： 如何選擇最恰當的圖錶來支持您的論點，避免信息過載。 簡潔明瞭的語言錶達： 如何用非專業人士也能理解的語言解釋復雜的數據分析結果。 數據驅動的建議： 如何將分析洞察轉化為切實可行的商業建議，指導決策。 演示技巧與聽眾互動： 提升您的口頭錶達能力，有效與聽眾進行溝通。 本書的獨特性與價值： 軟件無關的通用性： 本書不依賴於任何特定的統計軟件，講解的核心方法論適用於Excel、SPSS、R、Python等任何您選擇的分析工具。讀者可以靈活地將所學知識遷移到不同的平颱。 強調思維框架： 相較於羅列軟件操作步驟，本書更側重於構建數據分析的思維框架。一旦掌握瞭思維方式，學習具體軟件的操作將變得事半功倍。 循序漸進的學習路徑： 內容設計從基礎到進階，層層遞進，確保初學者能夠建立紮實的基礎，同時為有經驗的讀者提供深化理解的機會。 豐富的案例實踐： 書中穿插大量貼近實際業務場景的案例，幫助讀者理解抽象的概念，並將理論知識應用於實際問題解決。 賦能商業決策： 本書的最終目標是賦能讀者運用數據分析來驅動商業決策，提升業務錶現，掌握在數字時代的核心競爭力。 無論您是市場研究人員、産品經理、運營專員，還是希望提升數據分析能力的在校學生，亦或是對數據驅動決策充滿好奇的商業領袖，《數據洞察：從零開始的商業決策指南》都將是您不可或缺的學習夥伴。它將幫助您撥開數據的迷霧，發現隱藏在數字背後的深刻洞察，最終將這些洞察轉化為切實的商業價值。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對市場調研和用戶行為分析充滿興趣的從業者，平時工作中會接觸到大量的問捲調查數據。我一直希望能夠提升自己從數據中洞察用戶需求、把握市場趨勢的能力。在尋找相關書籍的過程中，一本名為《問捲數據分析——破解SPSS的六類分析思路 SPSS數據分析軟件教程書籍 問捲統計分析實務 SP》的書籍吸引瞭我的注意。它不僅僅是單純的軟件教學，更強調“思路”和“實務”，這讓我覺得它能夠提供更具指導意義的內容。我非常期待這本書能夠教授我如何運用SPSS進行更精細化的問捲分析，比如如何通過數據挖掘技術發現隱藏的用戶群體特徵，如何構建預測模型來預判市場走嚮，或者如何進行多維度的數據交叉分析來驗證假設。希望它能幫助我將理論知識轉化為實際的應用能力，成為一名更優秀的數據分析師。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，數據分析的精髓在於其“思路”，而不僅僅是軟件的點擊操作。很多時候，即使熟練掌握瞭SPSS的各項功能，但如果分析思路不清，就很容易陷入“數據泥潭”，無法找到問題的癥結所在，也無法得齣有深度、有價值的結論。這本書名中的“破解SPSS的六類分析思路”正是吸引我的關鍵。我非常好奇作者是如何將復雜的SPSS分析方法歸納總結成“六類”的，這背後一定有著一套精巧的邏輯和框架。我希望這本書能夠教會我如何根據不同的研究目的和數據類型，選擇最恰當的分析方法，並且理解這些方法背後的原理和假設。不僅僅是“怎麼做”，更重要的是“為什麼這麼做”，以及“這樣做能得到什麼”。我期待著它能為我打開一扇通往深度數據分析的大門，讓我能夠更自信、更有效地應對各種復雜的分析挑戰。

評分☆☆☆☆☆

收到，我將以一位讀者的身份，為您的圖書《問捲數據分析——破解SPSS的六類分析思路 SPSS數據分析軟件教程書籍 問捲統計分析實務 SP》撰寫五段不包含實際內容的圖書評價。每段評價都將力求真實、生動，並且風格、內容和結構各不相同，且不會暴露是AI生成。 這本書的封麵設計給我留下瞭深刻的第一印象，那種簡潔而又不失專業感的排版，立刻讓我覺得它是一本值得深入研讀的工具書。尤其是書名中“破解SPSS的六類分析思路”這幾個字，極大地激發瞭我的好奇心。在實際工作中，我們常常會收集大量的問捲數據，但如何有效地從這些數據中提煉齣有價值的信息，往往是一個令人頭疼的問題。很多時候，我們可能隻停留在基礎的描述性統計層麵，對於更深層次的分析方法，比如迴歸、聚類、因子分析等，總是感到力不從心，或者不知道何時、如何選擇最閤適的分析方法。這本書的標題精準地抓住瞭我的痛點，讓我看到瞭希望，仿佛它能夠為我揭示SPSS背後隱藏的強大分析邏輯，讓我不再對那些復雜的統計模型望而卻步。我期待著它能提供一套清晰、係統的分析框架，幫助我更好地理解和運用SPSS，將繁雜的數據轉化為具有決策意義的洞察。

評分☆☆☆☆☆

在我的學習過程中，經常會遇到這樣的情況：拿到一個數據，知道SPSS裏有很多分析工具，但就是不知道該用哪個，或者用瞭之後也看不懂結果。很多教程會直接告訴你“點這裏，然後選那個”，但對於為什麼這麼做，以及分析結果意味著什麼，解釋得卻不夠透徹。這本書似乎瞄準瞭這一痛點，它強調的是“分析思路”，這讓我覺得它不僅僅是一本操作手冊，更是一本思維引導的書。我非常期待它能幫助我建立起一套完整的分析邏輯，理解不同分析方法之間的關係，以及如何將它們有機地結閤起來，從而更全麵、更深入地解讀問捲數據。如果這本書能夠讓我明白，麵對問捲數據時，應該如何構思分析路徑，如何一步步逼近問題的本質，那將是對我非常有價值的提升。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛剛接觸問捲調查不久的初學者，我常常在麵對海量的Excel錶格和SPSS軟件界麵時感到茫然。市麵上相關的教程五花八門，但很多都過於理論化，或者隻側重於軟件操作的某個單一功能，缺乏整體性的指導。我急切地需要一本能夠從零開始，循序漸進地引導我完成整個問捲數據分析流程的書籍。這本書的定位似乎非常契閤我的需求，它不僅強調瞭“SPSS數據分析軟件教程”，還重點突齣瞭“問捲統計分析實務”，這讓我覺得它能夠結閤理論與實踐，既能教會我如何操作SPSS，又能指導我如何在實際的問捲項目中應用這些分析技術。我非常看重那種能夠“落地”的指導，希望這本書能讓我明白，收集到的數據背後代錶著什麼，我們應該從哪些角度去審視它們，以及最終如何呈現齣清晰、易懂的分析結果，讓我的工作不再僅僅是數據的堆砌，而是真正能為決策提供支持。