量化研究与统计分析：SPSS（PASW）数据分析范例解析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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邱皓政 著

图书标签:

• SPSS
• 统计分析
• 量化研究
• 数据分析
• 社会科学
• 研究方法
• PASW
• 统计软件
• 案例分析
• 实证研究

出版社： 重庆大学出版社

ISBN：9787562473114

版次：1

商品编码：11273297

包装：平装

丛书名： 万卷方法

开本：16开

出版时间：2013-06-01

用纸：胶版纸

页数：386

正文语种：中文

内容简介

　　《量化研究与统计分析：SPSS（PASW）数据分析范例解析》指导读者科学地设计量化研究，规范地收集研究数据，无需繁琐的统计演算公式，借助SPSS强大的数据处理功能，跟随作者的演示和解析即能完成量化研究数据向实际研究成果的转化。《量化研究与统计分析：SPSS（PASW）数据分析范例解析》引导读者建立一套研究学理一统计知识一操作能力三位一体的知识与技术。为适应新近的科学研究的需要，此次修订更新了大量内容。
　　《量化研究与统计分析：SPSS（PASW）数据分析范例解析》强化了方差分析与多元回归的范例，新增了调节变量与中介变量的分析；并以实例详尽示范了量表编制中的探索性与验证性因素分析。
　　《量化研究与统计分析：SPSS（PASW）数据分析范例解析》以SPSS（PASW）18为基础演示了软件操作步骤。
　　《量化研究与统计分析：SPSS（PASW）数据分析范例解析》的这些特点和内容，使本书不仅可以作为各大高校统计学、研究方法与数据分析课程的教科书，它还是一本简单易懂的量化研究工具书。

目录

第一篇 量化研究的基本概念
第一章 科学研究与量化方法
第一节 科学研究的概念与方法
一、科学的目的与功能
二、科学研究的特性
三、科学研究的内容
四、理论及其功能
第二节 主要的量化研究设计
一、调査法
二、相关研究法
三、实验法
四、量化方法之比较
第三节 量化研究的结构与内容
一、学术论文的形式
二、论文的结构与内容
第四节 量化研究的程序
一、理论引导阶段
二、数据搜集阶段
三、数据分析阶段
第五节 结语
第二章 测量理论与方法

第二篇 数据处理与数据查核
第三章 数据计算机化与数据库建立
第五章 描述统计与图示技术

第三篇 统计分析的原理与技术
第六章 类别数据的分析——卡方检验
第七章 平均数的差异检验——t检验
第八章 平均数的方差分析——ANOVA
第九章 多因子方差分析
第十章 线性关系的分析——相关与回归
第十一章 多元回归
第十二章 回归的延伸应用——控制、调节、中介与路径分析

第四篇 量表编制的分析技术
第十三章 量表编制与信效度
第十四章 项目分析与信度估计
第十五章 因素分析：探索取向
第十六章 因素分析：验证取向
参考文献
术语英汉对照表

量化研究与统计分析：SPSS（PASW）数据分析范例解析 一、 引言：量化研究浪潮中的导航指南 在当今大数据时代，量化研究已成为各学科领域洞察现象、验证理论、预测趋势的基石。无论是社会科学、市场营销、医学健康，还是教育管理、工程技术，掌握科学的数据分析方法都显得尤为重要。然而，海量的数据和复杂的统计模型常常让初学者望而却步。本书《量化研究与统计分析：SPSS（PASW）数据分析范例解析》正是应运而生，旨在为广大研究者，尤其是统计分析的初学者，提供一本既系统又实用的学习手册。本书以SPSS（PASW）这一在学术界和商业界广泛应用的统计软件为载体，通过详实的项目案例，引导读者一步步掌握量化研究的设计、数据收集、整理、统计分析到结果解读的全过程。本书强调理论与实践相结合，力求让读者在动手操作中理解统计原理，在解决实际问题的过程中提升数据分析能力。 二、 量化研究方法论：严谨的科学探索之路 量化研究的核心在于通过数值化的方式来描述、测量和分析现象，从而揭示事物之间的数量关系和规律。本书将首先带领读者走进量化研究的宏观图景。我们会探讨量化研究的哲学基础，理解其追求客观性、普遍性和可重复性的特点。接着，我们将深入剖析量化研究的整个流程： 1. 研究问题的提出与界定： 如何从一个模糊的现象中提炼出具体、可测量、可检验的研究问题？本书将介绍多种启发研究问题的方法，并强调研究问题在整个研究中的核心地位。 2. 文献回顾与理论框架构建： 学习如何进行系统性的文献检索，梳理前人的研究成果，为自己的研究奠定坚实的理论基础，并从中导出研究假设。 3. 研究设计： 这是量化研究的骨架。本书将详细介绍不同类型vi的研究设计，如实验研究、准实验研究、调查研究、相关研究等，并分析它们各自的适用场景、优缺点以及在SPSS中如何体现。我们将特别关注变量的测量、抽样方法的选择以及如何确保研究的内部效度和外部效度。 4. 数据收集： 探讨各种数据收集工具和技术，如问卷调查、访谈（结构化）、观察（结构化）等，并重点讲解如何在SPSS中为不同的数据类型（定类、定序、定距、定比）进行变量的定义和编码。 5. 数据管理与预处理： 真实世界的数据往往充满“噪声”。本书将详细介绍SPSS中数据录入、数据清洗（如查找和处理缺失值、异常值）、数据转换（如变量重编码、计算新变量）等关键步骤，确保数据的准确性和可靠性。 6. 统计分析： 这是量化研究的核心技术环节。本书将循序渐进地介绍SPSS中各种统计方法的应用，从描述性统计到推断性统计，从单变量分析到多变量分析。 7. 结果解释与报告： 如何将SPSS输出的复杂表格和图表转化为易于理解的文字描述？如何根据统计结果回答研究问题、检验研究假设？本书将指导读者如何撰写规范的研究报告，包括图表的使用、统计术语的解释以及研究的局限性讨论。 三、 SPSS（PASW）数据分析范例解析：从理论到实践的无缝对接 SPSS（Statistical Package for the Social Sciences），现已发展为PASW（Predictive Analytics Software），是全球最受欢迎的统计分析软件之一。其友好的用户界面和强大的统计功能，使其成为学术研究和商业实践的得力助手。本书的独特之处在于，它并非简单罗列SPSS的菜单功能，而是围绕一系列精心设计的、贴近真实研究场景的范例，将统计理论与SPSS操作紧密结合。 范例将涵盖以下核心主题，并深入解析其SPSS操作步骤与结果解读： 1. 描述性统计与数据可视化： 目的： 初步了解数据的基本特征，如集中趋势、离散程度、分布形态。 SPSS操作： 频率分析、描述统计量计算、探索性数据分析（EDA）、图表生成（直方图、条形图、饼图、箱线图、散点图等）。 范例应用： 分析一份市场调查问卷中关于消费者基本人口统计学特征（年龄、性别、教育程度、收入）的分布；可视化产品满意度评分的分布情况。 解读要点： 如何从均值、中位数、众数、标准差、方差等统计量理解数据；如何通过图表直观展示数据分布和关系。 2. 参数检验与非参数检验： 目的： 检验样本统计量是否能代表总体特征，或比较不同群体之间的差异。 SPSS操作： 单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验： 比较均值是否存在显著差异。 单因素方差分析（ANOVA）： 比较三个或以上组别的均值差异。 卡方检验（χ²检验）： 检验分类变量之间的独立性或拟合优度。 非参数检验（如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis H检验）： 适用于数据不满足参数检验假设（如正态性）的情况。 范例应用： 检验两种不同教学方法对学生学习成绩是否有显著影响；分析不同地区消费者的购买意愿是否存在差异；研究广告类型与消费者购买行为之间的关系。 解读要点： 理解P值、显著性水平（α）、效应量；掌握如何根据数据类型和研究问题选择合适的检验方法；如何判断检验结果的统计学意义和实际意义。 3. 相关分析与回归分析： 目的： 探究变量之间的线性关系强度与方向，以及一个或多个变量如何预测另一个变量。 SPSS操作： Pearson相关系数、Spearman等级相关系数： 衡量变量间的线性关系。 简单线性回归、多元线性回归： 建立预测模型。 逻辑回归： 用于预测二分类结果。 范例应用： 研究学习时间与考试成绩之间的相关性；预测房屋价格的决定因素（面积、地段、房龄等）；分析客户满意度对客户忠诚度的影响。 解读要点： 理解相关系数的取值范围与含义；解释回归方程的系数（斜率、截距）；评估模型的拟合优度（R²）；识别多重共线性问题。 4. 因子分析与聚类分析： 目的： 探索潜在的测量维度（因子），或将相似的样本或变量进行分组。 SPSS操作： 因子分析（主成分分析、主轴因子法）： 降维，发现潜在结构。 聚类分析（K-means聚类、层次聚类）： 样本分组或变量分组。 范例应用： 从大量问卷题目中提取出影响消费者购买决策的关键因素；将具有相似消费行为的顾客进行分群，以便进行精准营销。 解读要点： 理解因子载荷、方差贡献率、KMO值、Bartlett球体检验；如何根据聚类结果描述群体的特征。 5. 高级分析技术简介（根据篇幅和读者需求选择性引入）： 目的： 介绍更复杂的统计模型，如结构方程模型（SEM）、多层次模型（MLM）等。 SPSS操作： 简要介绍SPSS中可用的相关模块（如AMOS）或数据准备方法。 范例应用： 演示如何通过SEM分析测量模型和结构模型；解释多层次模型在处理嵌套数据（如学生嵌套在班级中）时的优势。 解读要点： 了解这些高级技术的应用场景和基本原理。 四、 学习方法与建议：掌握工具，融会贯通 本书的学习不仅仅是机械地点击SPSS的菜单，更重要的是理解每一步操作背后的统计学原理。为了最大化学习效果，我们建议： 理论与实践并重： 在阅读理论章节时，尝试在SPSS中复现相关的统计概念；在操作范例时，深入思考其统计学意义。 动手实践是关键： SPSS软件是实现量化研究的工具，熟练掌握软件操作是基础。本书提供的每一个范例都鼓励读者亲手操作，尝试修改数据，观察结果的变化。 理解输出结果： SPSS会生成大量的统计输出，学会筛选、理解和解释这些输出至关重要。本书将详细指导读者如何解读SPSS输出表格中的关键信息。 举一反三： 本书的范例旨在教授方法，而非限制思路。读者应尝试将所学方法应用于自己的研究领域，并根据实际情况进行调整和创新。 批判性思维： 统计分析的结果并非终点，而是解释现象的依据。读者需要结合研究背景，进行审慎的分析和判断，避免过度解读或得出错误的结论。 五、 结论：成为数据时代的有力导航者 《量化研究与统计分析：SPSS（PASW）数据分析范例解析》旨在成为您量化研究之路上的得力助手。通过系统性的理论阐述和丰富实用的SPSS范例解析，本书将帮助您： 建立坚实的量化研究理论基础。 熟练掌握SPSS（PASW）软件的数据分析功能。 自信地进行各种统计分析，从描述到推断。 有效地解读和呈现统计分析结果。 提升在学术研究和实际工作中解决问题的能力。 我们相信，通过本书的学习，您将不再畏惧枯燥的数据和复杂的统计公式，而是能够驾驭量化研究的力量，在信息爆炸的时代，做出更明智、更具洞察力的决策，成为一名真正的数据分析行家。

评分☆☆☆☆☆

这是一本在实操层面极具价值的参考书。它巧妙地将量化研究的核心理念与SPSS（PASW）软件的强大功能融为一体，通过大量的真实数据分析范例，为读者构建起了一套完整的SPSS数据分析知识体系。我尤其喜欢书中对于数据可视化部分的细致讲解。它不仅仅停留在教你如何生成图表，更深入地探讨了不同类型图表（如散点图、柱状图、折线图等）在数据呈现上的优势与局限，以及如何通过SPSS优化图表的美观度和信息传达效率，这对于撰写学术论文的图表部分非常有帮助。 书中对于高级统计方法的介绍也相当到位，例如聚类分析和判别分析。它清晰地展示了如何在SPSS中执行这些分析，并详细解释了输出结果中各项指标的含义，例如聚类分析中的聚类中心和簇的形成，以及判别分析中的判别函数和分类准确率。这些内容对于我理解和运用更复杂的统计模型起到了关键的推动作用。总的来说，这本书的价值在于，它不仅教你“怎么做”，更引导你“为什么这么做”，从而真正提升读者的统计分析素养。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，就像是手里握着一本“统计分析秘籍”，随时可以翻阅并解决我在数据分析过程中遇到的实际问题。它的核心优势在于，将抽象的统计理论与具体的SPSS（PASW）操作完美地结合起来。书中收录的案例非常丰富，几乎涵盖了我作为一名研究者可能遇到的绝大多数统计分析场景。举个例子，在进行因子分析时，书中不仅演示了SPSS的操作界面和参数设置，还详细讲解了如何理解KMO检验和Bartlett球体检验的结果，以及如何对提取的因子进行命名和解释，这让我受益匪浅。 更让我欣喜的是，书中对于统计假设的阐述非常到位，并且在案例中清晰地展示了如何通过SPSS来验证这些假设，以及如果假设不满足时，应该如何调整分析策略。书中对于ANOVA（方差分析）的讲解尤其细致，它详细说明了单因素、双因素方差分析的原理、SPSS操作流程以及事后多重比较的意义，对于理解变量之间的关系非常有帮助。此外，书中对于模型拟合的讨论也给了我不少启发，让我明白如何在SPSS中对模型的拟合程度进行科学的评估。

评分☆☆☆☆☆

这本《量化研究与统计分析：SPSS（PASW）数据分析范例解析》在结构设计上，巧妙地平衡了理论深度与实践操作。其内容安排紧凑而有序，从基础的数据导入与管理，逐步深入到各种统计分析技术的应用。特别值得称赞的是，书中针对不同类型的研究问题，提供了多组精心设计的SPSS操作范例。这些范例不仅仅是简单的操作演示，更包含了对统计原理的精辟解读，以及对分析结果的深入剖析。 我发现书中对于假设检验的讲解尤其清晰。它不仅介绍了各种假设检验方法的适用条件和SPSS操作步骤，还着重强调了如何根据研究目的选择合适的检验方法，以及如何准确解读检验结果。书中还花了相当的篇幅来介绍模型诊断和效果评估，这对于提升研究的严谨性和可信度至关重要。无论是对回归模型残差的分析，还是对模型拟合优度的评估，书中都提供了详实的SPSS操作和结果解读指南，让读者能够避免常见的分析误区。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是我近期读到的一本非常实用的数据分析指南。刚拿到手时，我对“量化研究与统计分析”这类主题有些望而却步，总觉得会充斥着枯燥的公式和难以理解的理论。但这本书在SPSS（PASW）数据分析的范例解析部分，给了我极大的惊喜。它并没有直接抛出复杂的统计模型，而是从实际应用场景出发，一步步地引导读者如何运用SPSS来解决研究中的问题。书中提供的案例都非常贴近学术研究的实际需求，涵盖了从数据录入、清洗，到描述性统计、推断性统计，再到高级统计方法的应用。 尤其是那些详细的步骤截图和清晰的讲解，让我这个SPSS新手也能快速上手。我特别喜欢它在解释统计概念时，会用通俗易懂的语言，并结合案例数据进行说明，让我不再对“P值”、“置信区间”这些术语感到困惑。书中对于数据可视化部分的指导也非常到位，如何选择合适的图表类型来呈现数据，以及如何在SPSS中进行美化，这些细节都极大地提升了我报告的专业度和美观度。总而言之，这本书就像一位耐心的导师，手把手地教你如何将理论知识转化为实际的数据分析能力，对于想要提升自己量化研究技能的学者和学生来说，绝对是不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，无疑为众多在量化研究和统计分析领域探索的学子们提供了一盏明灯。其最大的亮点在于，它并非高屋建瓴地讲解理论，而是将重点聚焦于SPSS（PASW）这一强大统计软件的实操应用。书中精心挑选了大量典型的研究案例，几乎涵盖了社会科学、经济学、心理学等多个领域中常见的统计分析需求。例如，在进行相关性分析时，它不仅教会了我们如何运用SPSS得出相关系数和显著性水平，更深入地阐释了不同相关系数的含义以及在研究解释中的注意事项。 我尤其欣赏书中对于数据预处理环节的详尽描述。很多时候，数据分析的成败往往取决于前期的准备工作，而这本书在这方面给予了充分的关注。从缺失值处理、异常值检测，到变量的转换和编码，每一个环节都伴随着具体的SPSS操作指导和详实的解释，让读者能够深刻理解每一步操作的目的和潜在影响。此外，书中对于回归分析、方差分析等常用统计方法的讲解，也做到了深入浅出，从模型构建到结果解读，都进行了条理清晰的梳理，为读者提供了坚实的理论基础和实践指导。

评分☆☆☆☆☆

为什么下单时显示可配货，第二天可送到，实际下单了已经一个多星期还在显示向经销商进货。这不是欺骗吗

评分☆☆☆☆☆

正版书，赞～～～

评分☆☆☆☆☆

非常好

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物流速度快，质量好，值得阅读

评分☆☆☆☆☆

内容上和另外一本重大的出的有很多重复。

评分☆☆☆☆☆

还可以。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

很不错，挺好用的，满意

评分☆☆☆☆☆

专业书籍，内容不错，正在学习，推荐购买。

评分☆☆☆☆☆

很详细的spss教程，略微有些枯燥