万卷方法丛书·基于变量类型做好统计分析：SPSS实例示范 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 蓝石 著

图书标签:

• 统计分析
• SPSS
• 方法丛书
• 变量类型
• 数据分析
• 案例教学
• 社会科学
• 研究方法
• 应用统计
• 万卷方法丛书

出版社： 重庆大学出版社

ISBN：9787562484943

版次：1

商品编码：11565791

包装：平装

丛书名： 万卷方法丛书

开本：16开

出版时间：2014-10-01

用纸：胶版纸

页数：292

字数：367000

编辑推荐

　　《万卷方法丛书·基于变量类型做好统计分析：SPSS实例示范》是一本实用导向的书，它想要帮助的读者具备以下特点：
　　·对统计学有一点基本知识。
　　·知道统计检验应当与变量的类型相匹配，但在做具体分析时往往对选择哪一种检验感到迷惑。
　　·急需在自己的科研项目或者论文写作运用统计分析。
　　注意，这里我们用的词是“急需”。对于时间比较充足的学者，我们建议阅读和购买《社会统计学》（布莱洛克经典版）这样的书籍，因为真正要用好统计分析方法还是应当“知其所以然”。
　　而那些因对统计学“小白”而抓狂的小伙伴们，在这本之前，不妨先读读那本“不太一样”的教材——《爱上统计学》，也许对统计学从此改观，运用更加得心应手。
　　本书曾名《社会科学定量研究的变量类型、方法选择及范例解析》，出版后获得诸多读者好评。此次修订，增加了结构方程模型方面的内容。

内容简介

　　只有研究方法正确，才能保证研究结论的可靠。不同类型的自变量和因变量，对应着不同的统计分析方法。
　　《万卷方法丛书·基于变量类型做好统计分析：SPSS实例示范》旨在帮助读者：在明确了研究主题、对象和问题之后，如何根据自变量和因变量的类型，迅速地选择、恰当地运用统计分析方法。本书对每一种统计分析方法均提供范例，并逐一解释统计分析图表中数据的含义，按照国际通行的学术规范（APA格式）用中英两种语言陈述研究问题和研究结论，力图帮助研究者像“完成填空题”那样简便地写作符合国际规范的学术论文。

作者简介

　　蓝石，美国科罗拉多州立大学哲学博士(教育领导学、定量分析比较研究、教育比较研究)，师从美国著名的实验心理学、研究方法论大师乔治·；摩根博士。在美国数个大学担任教授、高层管理者多年。现任美国迪佛莱大学葶蕾园校区教务长(教务副校长)、教授。

精彩书评

　　感觉范例挺实用，可以套用。
　　——网友商山飞鸿

　　这本书写得很通俗易懂，很好上手操作。
　　——网友心冷如尘

　　本书适合不太了解统计学原理，只要求会用统计方法、软件（SPSS）做社会科学领域问题统计分析的研究者。
　　——网友chutian

目录

1 社会科学定量研究规范方法概论
2 单自变量拥有两大类值的参数分析方法实例
3 单自变量拥有两大类值的非参数分析方法实例
4 单自变量拥有三个或三个以上类值的参数分析方法实例
5 单自变量拥有三个或三个以上类值的非参数分析方法实例
6 多自变量、单因变量无交互性比较研究实例
7 自变量为混合变量的比较研究步骤实例
8 多自变量、单因变量有显著交互性比较研究实例
9 多自变量、多因变量有显著交互性比较研究实例
10 两个变量的相关分析实例
11 多个自变量(多维变量)的相关分析实例
12 结构方程模型初探
13 验证性因子分析以及模型拟合
附录
参考文献

《万卷方法丛书·基于变量类型做好统计分析：SPSS实例示范》图书简介 统计学，作为一门研究如何搜集、整理、分析和解释数据的科学，是现代科学研究不可或缺的基石。无论是社会科学、医学、工程，还是经济学，数据的力量都日益凸显。然而，真正掌握统计分析并将其有效应用于实际研究，却是一项充满挑战的任务。许多研究者在面对海量数据时，往往会陷入迷茫，不知道从何下手，或者分析结果不尽人意。究其原因，往往在于对统计学基本原理的理解不够深入，尤其是对变量类型的认识不足，以及未能熟练掌握统计分析工具的应用。 《万卷方法丛书·基于变量类型做好统计分析：SPSS实例示范》正是为解决这些普遍存在的难题而精心打造。本书并非一本枯燥乏味的理论说教，而是以“方法”为核心，以“实例”为载体，旨在帮助广大统计学学习者、研究者和实践者，建立起一套清晰、系统、实用的统计分析思维框架。我们深信，理解变量的本质，是做好统计分析的第一步，也是最关键的一步。 本书的核心价值与亮点： 1. 深刻洞察变量类型： 统计分析的起点是数据，而数据的灵魂在于变量。不同的变量类型（如定类变量、定序变量、定距变量、定比变量）决定了可以进行的统计分析方法、检验的假设以及解读结果的逻辑。本书将以详尽的图文并茂的方式，深入剖析各类变量的特点、属性及其在统计分析中的意义。我们将超越简单的定义，引导读者理解为何需要区分变量类型，以及不同变量类型在实际数据收集和处理中可能遇到的问题。例如，为何对定类变量进行平均数计算是无效的？如何处理定序变量的排序信息？定距变量和定比变量在含义和可比性上的细微差别又将如何影响我们的分析？本书将通过丰富的案例，让读者在实践中深刻体会变量类型的“威力”。 2. SPSS实操精讲： SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）作为全球最广泛使用的统计分析软件之一，其强大的功能和相对友好的界面，使其成为数据分析领域的首选工具。然而，即便拥有强大的软件，缺乏正确的操作思路和方法，也无法发挥其应有的价值。本书将把SPSS作为核心的实践平台，围绕变量类型的不同，逐步引导读者掌握SPSS的各项关键操作。从数据的录入、清洗、转换，到各类统计分析的执行，本书都将提供清晰、直观的步骤指导。我们将重点讲解如何在SPSS中正确定义和编码变量，如何利用SPSS的图形化界面完成复杂的统计计算，以及如何解读SPSS输出结果中的关键信息。通过本书的学习，读者将能够自信地使用SPSS处理各种数据，并将理论知识转化为实际操作能力。 3. 基于变量类型的统计分析方法系统梳理： 本书并非简单地罗列SPSS的操作技巧，而是将统计分析方法与变量类型紧密结合，构建起一套科学的分析流程。我们将围绕“研究问题”这一核心，引导读者思考：面对这样的研究问题，需要收集什么样的数据？这些数据中包含哪些类型的变量？针对这些变量组合，最适合的统计分析方法是什么？本书将涵盖： 描述性统计： 针对不同变量类型，如何选择合适的描述性统计量（如频率、百分比、均值、中位数、标准差、极差等）来刻画数据的集中趋势、离散程度和分布形态。SPSS中的frequency tables, descriptive statistics, explore等功能将得到详尽演示。 推断性统计： 当我们需要从样本推断总体时，如何根据变量类型选择合适的统计检验方法。我们将详细讲解： 均值比较： 独立样本t检验、配对样本t检验、单因素方差分析（ANOVA）等，重点在于理解自变量和因变量的变量类型如何决定了这些方法的选择。 比例/频数分析： 卡方检验（Chi-square test）、Fisher精确检验等，用于分析定性变量之间的关联性。 相关与回归分析： 皮尔逊相关、斯皮尔曼相关、线性回归、逻辑回归等，重点在于区分不同变量类型组合下的相关性和预测模型。 方差分析（ANOVA）与协方差分析（ANCOVA）： 探讨多个因素对因变量的影响，以及如何控制协变量。 非参数检验： 当数据不满足参数检验的假设时，如何选择合适的非参数检验方法，例如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis H检验等。 4. 贴近实际的研究案例： 理论的生命在于实践。本书精选了来自不同学科领域的典型研究案例，涵盖了市场调研、教育评估、社会调查、医学研究等多个场景。每一个案例都力求真实、贴切，让读者在熟悉的语境中学习统计分析。我们会详细展示： 案例背景介绍： 清楚说明研究要解决的问题。 数据准备与变量定义： 如何根据研究问题梳理数据，以及如何为SPSS中的变量设定正确的类型和标签。 统计分析过程： 结合SPSS操作，一步步演示如何执行相应的统计分析。 结果解读与意义阐释： 如何理解SPSS输出的统计量，并将其转化为具有实际意义的研究结论。 潜在问题与改进建议： 探讨在分析过程中可能遇到的挑战，并提供规避和改进的方法。 5. 强调统计思维与数据素养： 本书的目标远不止教会读者“点鼠标”和“看结果”，更重要的是培养一种严谨的统计思维。我们将引导读者思考： 研究假设的建立： 如何将研究问题转化为可检验的统计假设。 分析方法的选择理由： 为何选择某个特定的统计方法，其背后的理论依据是什么。 结果的审慎解读： 如何避免过度解读或误读统计结果，理解统计显著性与实际意义的区别。 数据的局限性： 认识到任何数据和分析方法都有其局限性，并能在结论中恰当说明。 数据可视化： 如何利用SPSS创建有效的图表（柱状图、折线图、散点图、饼图等）来直观展示数据和分析结果，这对于沟通和理解至关重要。 本书适合哪些读者？ 统计学初学者： 对统计学感到困惑，希望从基础入手，建立扎实的统计分析能力。 社会科学、管理学、教育学、医学等领域的研究者： 需要处理和分析大量数据，但缺乏专业的统计学背景。 正在撰写毕业论文或学术报告的学生： 需要掌握数据分析方法，以支撑自己的研究结论。 数据分析从业者： 希望系统梳理和巩固统计分析知识，提高SPSS应用水平。 对数据分析感兴趣的任何人： 希望理解数据背后的逻辑，并能用科学的方法解读信息。 《万卷方法丛书·基于变量类型做好统计分析：SPSS实例示范》将陪伴您踏上一段由“数据”通往“洞察”的旅程。我们相信，通过本书的学习，您不仅能熟练掌握SPSS这一强大的工具，更能建立起一套基于变量类型的、系统而科学的统计分析思维，让您在面对复杂数据时，能够游刃有余，得出严谨、可靠的研究结论。从理解变量的本质开始，让您的统计分析能力迈上新的台阶！

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我购买很多专业书籍时，往往发现它们要么过于理论化以至于无法应用，要么过于注重软件操作而缺乏理论根基。然而，这本书成功地找到了一个绝佳的平衡点。它既有扎实的理论支撑，确保我们理解统计学的严肃性，同时又通过大量的、步骤清晰的软件实例，确保读者能够立即上手操作。对我这种偏好动手实践的学习者来说，这种结合方式简直是完美。每当我对某个概念理解产生困惑时，翻到对应的实例部分，通过实际操作一遍，立刻就能豁然开朗。这本书就像是一位耐心的导师，在你迷茫时提供理论指引，在你动手时提供具体的操作地图，这种全方位的支持，使得学习过程不再是孤军奋战，而是充满了被引导和被帮助的感觉。

评分☆☆☆☆☆

从一个资深数据分析师的角度来看，这本书的价值远超一本基础教程的范畴。它提供了一种非常系统化的、面向实践的分析框架。书中对于数据清洗和预处理的环节着墨不少，这一点我非常赞赏，因为在现实工作中，数据质量往往决定了分析结果的成败，而很多教材往往一笔带过。这本书却把“垃圾进，垃圾出”的道理讲得非常透彻，并且给出了非常具体的处理建议和SPS操作步骤。更重要的是，它教会了我们如何根据变量的特性来选择最合适的统计检验，这才是进行有效分析的核心能力。它不是简单地罗列软件操作手册，而是将软件操作融入到整个分析流程中，形成了一个完整的闭环学习体验，这对于提升专业水准是立竿见影的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和排版实在是没话说，拿到手里就觉得是一本精心制作的专业书籍。封面设计简约大气，内页的纸张质感也非常好，阅读起来非常舒服，长时间盯着屏幕看久了眼睛会累，但捧着这本书看，感受是完全不一样的。作者在内容组织上看得出来下了不少功夫，逻辑非常清晰流畅，从基础概念的引入到复杂模型的构建，每一步都讲解得循序渐进，让人很容易跟上思路。尤其是一些图表的展示，制作得非常精美，无论是清晰度还是信息的传达效率都非常高，比起那些只有文字堆砌的教材，这本书在视觉体验上简直是享受。而且，书中的案例选择也非常贴近实际工作场景，不会让人觉得是空泛的理论说教。对于我这种需要经常处理数据分析工作的人来说，能找到一本既有深度又不失可读性的书，简直是太幸运了。这本书的细节处理到位，体现了出版方对读者的尊重，让人爱不释手。

评分☆☆☆☆☆

这本书的篇幅虽然不短，但阅读起来丝毫没有拖沓感，每一页的信息量都非常饱满，但又恰到好处地留出了思考的空间。我特别欣赏它在处理复杂算法时所采取的策略——不是简单地罗列公式，而是深入剖析了背后的统计学思想和应用条件。很多其他教材只是告诉你“用这个方法”，但这本书会告诉你“为什么”要用这个方法，以及“什么时候”用这个方法会更合适，如果不按规范来可能导致什么样的偏差。这种对方法论的深度挖掘，对于我们这些真正想把分析做扎实的人来说，是至关重要的。它培养的不是一个只会敲键盘的工具人，而是一个具有批判性思维的数据分析师。通过这本书，我开始更深层次地思考自己过去在处理数据时可能存在的盲点，受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

我花了大概一周的时间粗略翻阅了这本书的目录和一些重点章节，最大的感受是作者的讲解风格非常“实在”。他似乎完全摒弃了那些华而不实的学术术语，而是用一种非常口语化、非常贴近初学者的语言来阐述那些原本可能令人望而生畏的统计学原理。这种讲解方式极大地降低了学习门槛，让原本觉得统计分析是“高深莫测”的领域变得触手可及。举个例子，书中在解释某个检验的原假设和备择假设时，用了一个非常生活化的比喻，一下子就把抽象的概念给具象化了，我立刻就明白了。这种因材施教的教学艺术，是很多专业书籍所缺乏的。它不是那种高高在上的“专家宣言”，更像是经验丰富的前辈手把手带着你一起摸索前进，让人在学习过程中充满了信心，感觉自己真的可以掌握这些技能，而不是被动地接受知识灌输。

评分☆☆☆☆☆

还有一本还没到。下单的时候显示能配货，第二天到，已经10了，还显示在向经销商采购。什么时候到呀，1111就这样啊！

评分☆☆☆☆☆

图书品质不错，内容丰富。

评分☆☆☆☆☆

学习研究方法，非常值得一读

评分☆☆☆☆☆

很好，用着舒服，价钱优惠！

评分☆☆☆☆☆

很好，用着舒服，价钱优惠！

评分☆☆☆☆☆

质量不错，下次继续购买

评分☆☆☆☆☆

图书品质不错，内容丰富。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

小哈子很喜欢，价格不错。