SPSS在社會調查中的應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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杜智敏，樊文強 著

圖書標籤:

• SPSS
• 社會調查
• 統計分析
• 數據分析
• 問捲分析
• 定量研究
• 社會科學
• 研究方法
• 統計軟件
• 數據處理

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121250163

版次：1

商品編碼：11611598

包裝：平裝

叢書名： 統計分析教材

開本：16開

齣版時間：2015-01-01

用紙：膠版紙

頁數：452

字數：723200

正文語種：中文

編輯推薦

　　《SPSS在社會調查中的應用》講解全麵，深入淺齣，操作性強，易學易用。目前市麵上尚無同類書。

內容簡介

　　《SPSS在社會調查中的應用》為《社會調查方法與實踐》的下冊，重點講述如何應用SPSS的功能實現抽樣調查。本書共分為11章。第1章概述抽樣調查的全過程；第2~10章按照對問捲統計分析的工作流展開，即第2章的內容是在采集數據之後，如何進行數據的淨化、編碼、數據文件的建立；第3、4章介紹如何通過統計錶與統計圖對樣本數據進行頻數分析；第5~9章介紹如何進行不同群體差異的比較；第10章說明對調查對象如何進行分類；第11章則講明對問捲的信度與效度分析，對主成分分析與因子分析給予瞭比較詳細的介紹。

作者簡介

　　杜智敏，曾參與或主持完成國傢、北京市哲學社會科學及中國高教學會的“八五”、 “九五”、“十五”多項教育研究課題，其中包括主持完成瞭對全國近萬名大學生的學習策略調查、對北京市大學生的學情調查等研究課題。 多年來，發錶論文數十篇。

目錄

第1章 抽樣調查與SPSS概述
1．1 抽樣調查概述
1．1．1 抽樣調查的概念與特點
1．1．2 抽樣調查的過程
1．1．3 對抽樣調查的評價
1．2 調查問捲的一般問題
1．2．1 問捲的結構
1．2．2 問捲的類型
1．2．3 編製問捲的過程
1．3 測量與封閉式題目的類型
1．3．1 變量的測量水平
1．3．2 封閉式題目的類型
1．3．3 利剋特量錶
1．4 對問捲統計分析的基本內容
1．4．1 以正確的觀念指導統計分析
1．4．2 選擇統計分析內容與方法的依據
1．4．3 統計分析的主要內容
1．5 SPSS及其在抽樣調查中的應用
1．5．1 SPSS公司與SPSS統計軟件包
1．5．2 SPSS的安裝、 啓動與退齣
1．5．3 SPSS的運行方式
1．5．4 SPSS的操作環境
1．5．5 對話框
1．5．6 中英文版本的轉換與變量列錶
1．5．7 SPSS在抽樣調查中的應用
附錄 北京市大學生學情調查問捲

第2章 調查數據的預處理
2．1 對答捲的審核與編碼
2．1．1 對答捲質量的審核
2．1．2 對問捲進行編碼
2．2 建立SPSS格式的數據文件
2．2．1 利用數據編輯器窗口建立數據文件
2．2．2 Excel格式數據文件的轉換
2．2．3 數據文件的閤並
2．3 數據的淨化
2．3．1 利用“探索（Explore）”清理極端值
2．3．2 利用“交叉錶（Crosstabs）”檢查互斥數據
2．3．3 重復個案的排查
2．3．4 答捲錄入質量的檢查
2．4 數據文件的整理
2．4．1 缺失值的處理
2．4．2 逆嚮題目的重新計分
2．4．3 選取數據子集
2．4．4 數據文件的拆分
2．4．5 數據文件行與列的轉置
2．5 在數據文件中生成新變量
2．5．1 定類變量的計數
2．5．2 定序變量的綜閤指標
2．5．3 定量變量轉化為定性變量
2．6 對個案加權
2．6．1 何時需要對個案加權
2．6．2 利用“加權個案（Weight Cases）”進行加權
2．6．3 對個案加權應注意的問題
附錶

第3章 調查數據的分布特徵
3．1 一個單選題的統計錶與統計圖――單變量的頻數分析
3．1．1 頻數分布錶
3．1．2 常用的統計圖
3．2 一個單選題的數據分布特徵――單變量的特徵量數
3．2．1 數據的集中趨勢
3．2．2 數據的離中趨勢
3．2．3 偏度與峰度
3．2．4 參數估計
3．2．5 相對量數
3．3 利用SPSS對一個單選題的統計分析
3．3．1 利用“頻率（Frequencies）”作統計分析
3．3．2 利用“描述（Descriptives）”作數據特徵分析
3．3．3 利用“探索（Explore）”作數據特徵分析
3．3．4 利用“探索（Explore）”求總體比例的置信區間
3．4 多個單選題交叉分組下的頻數分析――多變量的交互分析
3．4．1 交叉錶
3．4．2 常用統計圖
3．5 利用SPSS對多個單選題作交互分析
3．5．1 利用“交叉錶（Crosstabs）”對多變量頻數作交互分析
3．5．2 利用“探索（Explore）”計算分組數據的特徵量數
3．5．3 利用“均值（Means）”計算分組數據的特徵量數
3．6 利用SPSS做多項選擇題的頻數分析――多響應變量分析
3．6．1 多響應變量分析的提齣
3．6．2 SPSS中多響應變量分析的功能
3．6．3 利用“多重響應（Multiple Response）”做多項選擇題的頻數分析
3．7 利用“比率（Ratio）”做比率分析
3．7．1 “比率（Ratio）”的結構與功能
3．7．2 操作步驟
3．7．3 輸齣結果及其解釋
附錶

第4章 統計圖的製作與編輯
4．1 復式條形圖的繪製
4．1．1 “條形圖（Bar Charts）”的功能與結構
4．1．2 “個案組摘要”模式下的條形圖
4．1．3 “各個變量的摘要”模式下的條形圖
4．1．4 “個案值”模式下的條形圖
4．2 綫 圖
4．2．1 “綫圖（Line Charts）”的功能與結構
4．2．2 “個案組摘要”模式下的綫圖
4．2．3 “各個變量的摘要”模式下的綫圖
4．2．4 “個案值”模式下的綫圖
4．3 人口金字塔圖
4．3．1 “人口金字塔（Population Pyramid）”的功能與結構
4．3．2 繪製金字塔圖的操作步驟
4．3．3 繪製金字塔圖的幾點說明
4．4 統計圖的編輯
4．4．1 圖形編輯窗口概述
4．4．2 對條形圖的編輯
4．4．3 對其他圖形的編輯
4．5 作圖與讀圖
4．5．1 掌握製作統計圖的基本原則
4．5．2 學會審圖， 謹防統計圖中的“陷阱”
4．5．3 學會讀圖， 抓住重點深入思考
附錶

第5章 正態總體均值的差異檢驗――不同群體差異的比較之一
5．1 假設檢驗概述
5．1．1 假設檢驗的思路
5．1．2 假設檢驗的一般步驟
5．1．3 關於假設檢驗的幾點說明
5．1．4 利用SPSS進行假設檢驗的步驟
5．2 統計檢驗的前期工作――對數據分布特徵的檢驗
5．2．1 利用“探索： 圖（Explore： Plots）”考察數據特徵
5．2．2 利用“單樣本K?S檢驗(1?sample K?S)”檢驗考察數據分布
5．3 單個正態總體均值的檢驗――單個群體與其總體均值差異的比較
5．3．1 單樣本T檢驗概述
5．3．2 “單樣本T檢驗（One?Samples T Test）”的操作步驟
5．3．3 輸齣結果及其解釋
5．4 兩個獨立正態總體差異的檢驗――兩個群體差異的比較之一
5．5 兩個配對正態總體差異的顯著性檢驗――兩個群體差異的比較之二
5．6 單因素方差分析――多個群體差異的比較
5．6．1 單因素方差分析概述
5．6．2 利用“單因素ANOVA（One?Way ANOVA）”進行檢驗
附錶

第6章 非正態總體的差異檢驗――不同群體差異比較之二
6．1 兩個獨立樣本的非參數檢驗
6．1．1 非參數檢驗概述
6．1．2 SPSS提供的四種檢驗方法
6．1．3 利用“兩個獨立樣本（2 Independent?Samples）”進行差異檢驗
6．2 兩個相關樣本差異的非參數檢驗
6．2．1 SPSS提供的四種檢驗方法之比較
6．2．2 利用“兩個相關樣本（2 Related?Samples）”進行差異檢驗
6．3 多個獨立樣本的非參數檢驗
6．3．1 使用的前提條件
6．3．2 SPSS提供的三種檢驗方法
6．3．3 利用“K個獨立樣本（K Independent Samples）”進行檢驗
6．4 多個相關樣本的非參數檢驗
6．4．1 使用的前提條件
6．4．2 三種非參數檢驗方法的思路
6．4．3 利用“K個相關樣本（K Related Samples）”進行檢驗
6．5 對比例的一緻性檢驗
6．5．1 單個總體比例的檢驗
6．5．2 多個群體比例差異的比較
附錶

第7章 事物間的相關關係
7．1 相關關係概述
7．1．1 函數關係與相關關係
7．1．2 散點圖
7．1．3 相關係數
7．2 兩個定性變量的相關分析
7．2．1 “分析（Analyze）”中有關相關分析的菜單
7．2．2 利用“交叉錶（Crosstabs）”進行χ2獨立性檢驗
7．2．3 兩個定類變量間的相關係數
7．2．4 兩個定序變量間的相關係數
7．3 定量變量的相關分析
7．3．1 兩個定量變量的相關分析
7．3．2 定類變量與定量變量的相關分析
7．4 兩個事物之間關係的進一步分析
7．4．1 詳析分析的提齣
7．4．2 利用SPSS做詳析分析
7．5 單變量多因素方差分析
7．5．1 多因素方差分析概述
7．5．2 “單變量（Univariate）”的功能與結構
7．5．3 利用“單變量（Univariate）”進行單變量多因素方差分析
7．5．4 應用方差分析過程中的幾點說明
附錶

第8章 綫性迴歸與麯綫迴歸――事物間的非確定性因果關係之一
8．1 一元綫性迴歸分析
8．1．1 迴歸分析概述
8．1．2 一元綫性迴歸方程的建立
8．2 多元綫性迴歸分析
8．2．1 一元與多元綫性迴歸模型的比較
8．2．2 多重共綫性的診斷
8．2．3 奇異值與影響點的診斷與處理
8．2．4 應用綫性迴歸方程過程中的若乾問題
8．3 利用“綫性迴歸（Linear Regression）”進行綫性迴歸分析
8．3．1 “綫性（Linear）”的結構與功能
8．3．2 利用“綫性（Linear）”進行綫性迴歸分析
8．4 麯 綫 估 計
8．4．1 非綫性關係的綫性化
8．4．2 “麯綫估計（Curve Estimation）”的功能與結構
8．4．3 利用“麯綫估計（Curve Estimation）”進行麯綫估計
8．4．4 應用麯綫估計過程中的若乾問題
附錶

第9章 Logistic迴歸分析――事物間的非確定性因果關係之二
9．1 Logistic迴歸分析概述
9．1．1 Logistic迴歸分析的提齣
9．1．2 Logistic迴歸的基本思路
9．1．3 Logistic迴歸方程中的虛擬變量
9．1．4 Logistic迴歸方程中係數的直觀解釋
9．1．5 Logistic迴歸方程的檢驗
9．2 二項Logistic迴歸
9．2．1 二項Logistic迴歸分析的適用範圍與步驟
9．2．2 “二項Logistic迴歸分析（Binary Logistic）”的功能與結構
9．2．3 “二項Logistic迴歸分析（Binary Logistic）”的應用
9．3 多項Logistic迴歸分析
9．3．1 多項Logistic迴歸分析模型
9．3．2 “多項Logistic迴歸分析（Multinomal Logistic）”的功能與結構
9．3．3 “多項Logistic迴歸分析（Multinomal Logistic）”的應用
9．4 多項有序迴歸分析
9．4．1 多項有序迴歸分析的功能與結構
9．4．2 多項有序迴歸分析的應用

第10章 對調查對象的分類
10．1 距離與相似性度量
10．1．1 聚類分析概述
10．1．2 聚類分析中對“親疏程度”的測量
10．1．3 進行“親疏程度”度量時應注意的問題
10．2 係 統 聚 類
10．2．1 使用係統聚類分析的條件與步驟
10．2．2 “係統聚類（Hierarchical Cluster）”的功能與結構
10．2．3 利用“係統聚類（Hierarchical Cluster）”進行分析聚類
10．3 K?均值聚類
10．3．1 使用K?均值聚類的條件與步驟
10．3．2 “K?均值聚類（K?Means Cluster）”的結構與功能
10．3．3 利用“K?均值聚類（K?Means Cluster）”進行聚類分析

第11章 問捲的質量分析
11．1 問捲的項目分析
11．1．1 項目分析的基本方法
11．1．2 利用SPSS進行項目分析
11．2 問捲的信度分析
11．2．1 對信度的估計
11．2．2 “可靠性分析（Reliability Analysis）”的結構與功能
11．2．3 利用“可靠性分析（Reliability Analysis）進行信度分析
11．3 問捲的效度分析
11．3．1 問捲的內容效度
11．3．2 效標關聯效度
11．3．3 結構效度
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驟
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 因子分析的基本步驟
11．5．4 “因子分析（Factor Analysis）”的功能與結構
11．5．5 利用“因子分析（Factor Analysis）”進行結構效度分析
11．5．6 利用因子得分進行分類與評價
附錶參考文獻

精彩書摘

　　第一，采用自填式問捲或結構式訪談進行調查可以直接從調查對象那裏獲取第一手資料，比某些間接地、利用文獻等得到的第二手資料更準確、更真實、更符閤研究者的需要。　　第二，當研究對象是一個大型的群體時，抽樣調查比其他調查方法更能節省時問、經費和人力，具有更高的效率。如采用團體調查方式進行問捲調查，在很短的時間內能夠同時調查很多人；采用郵寄調查、網絡調查，可以突破時空的限製，所有工作隻需較少的研究人員來完成。　　第三，結構化的問捲、概率抽樣的方法，使統計分析更為深入，其他方法不可比擬。　　（2）抽樣調查也有一定的局限性，具體錶現在以下幾點：　　第一，問捲調查缺少彈性和深度。如問捲是在實施調查之前設計的，在實施調查時，一旦發現問題或要增減題目，很難做齣相應的改變。問捲中大量的問題是要描述人們的態度、行為和特徵，對“為什麼”隻能給齣有限的幾個選擇，很難做到對原本復雜的問題進行比較深入的探討。　　第二，容易受到人為因素的影響，效度較低。調查對象迴答問捲的態度、對問捲的理解程度等都直接影響迴收問捲的質量，所以收迴的問捲有時可能並沒有反映齣調查對象潛在的價值觀，調查對象的行為也並不一定總是與錶述保持一緻，通過問捲是否真正調查齣我們所要調查的內容就特彆值得關注。　　第三，問捲的迴收率有時難以保證，根據抽樣設計方案抽到的調查對象有可能齣現拒答的問題。　　1．2調查問捲的一般問題1．2．1問捲的結構　　問捲一般由問捲標題、封麵信、指導語、問題與選項、編碼、結束語和其他資料七個部分組成。　　問捲的標題嚮調查對象概括地說明瞭調查的主題，起到畫龍點睛的作用。標題的結構一般是：調查對象+調查內容+“調查問捲”。例如，“天津市居民住房狀況調查問捲”、“中國公眾科學素養調查問捲”、“青年發展狀況調查問捲”等。　　問捲標題之後是給調查對象的一封短信，通常稱為封麵信或封麵語。在封麵信中應說明調查的目的和價值；調查對象的範圍；調查對象做齣迴答的重要性；說明確保調查的秘密性以及迴答本身對調查對象沒有負麵影響，要說明“對每個問題如何選項，沒有對錯之分”，以解除調查對象的心理壓力，激勵調查對象以認真、積極的態度對待調查。在信的開始或最後應說明調查者的身份，調查單位的名稱，甚至將聯係人的姓名、聯係方式（電話號碼或通信地址或電子信箱）也寫上。信要寫得簡明、親切，在字數上不要超過兩三百字，在信的結尾處一定要真誠地對調查對象錶示感謝。　　指導語的功能有如冰箱、電視之類傢電的使用說明書，是嚮調查對象或施測人員說明填答問捲的方法、要求和注意事項，有時還要說明迴答所需要的時間，用以指導調查對象如何正確迴答問捲。在具體編寫和安排上，如果問捲形式比較簡單，而且調查對象文化層次比較高，指導語可以在封麵信中做齣說明。如果指導語篇幅比較長，就需要將封麵信與指導語分開，在封麵信的後麵緊接著寫指導語。另外，有時需要通過指導語對問題或概念含義做齣解釋。　　……

前言/序言

《社會調查方法與數據分析實務》 引言 在當今信息爆炸的時代，社會現象的復雜性和多樣性日益凸顯。深刻理解和把握這些現象，離不開係統、科學的社會調查。從宏觀的社會趨勢預測，到微觀的個體行為洞察，社會調查都是獲取真實、可靠信息的基石。然而，數據並非天然就蘊含意義，其價值的實現需要藉助科學的調查設計、嚴謹的數據收集以及精密的統計分析。本書旨在為廣大社會科學研究者、政策製定者、市場研究人員以及對社會現象充滿好奇的讀者，提供一套係統、實用的社會調查方法與數據分析指南。我們將帶領您走過從調查設想到最終報告的全過程，讓您能夠獨立、高效地開展一項有價值的社會調查，並從中提煉齣具有深度和洞察力的分析結果。 第一部分：社會調查的理論基礎與設計 第一章：社會調查的本質與價值 社會調查作為一種科學的研究方法，其核心在於通過係統性的數據收集和分析，來描述、解釋和預測社會現象。它區彆於道聽途說、個人經驗或主觀臆斷，強調的是證據、邏輯和可重復性。本章將深入探討社會調查在理解社會結構、社會變遷、社會問題以及社會行為等方麵的關鍵作用。我們將解析社會調查如何幫助我們區分相關與因果，如何識彆社會規律，以及如何在政策製定、産品開發、市場營銷等領域提供決策依據。同時，我們也將反思社會調查的局限性，例如抽樣誤差、測量誤差等，並強調在實踐中如何最大程度地規避這些問題，確保研究的科學性和可靠性。 第二章：研究問題的確立與文獻迴顧 任何一項成功的調查都始於一個清晰、可操作的研究問題。本章將指導您如何從廣泛的社會現象中提煉齣具有研究價值的科學問題。我們將學習如何界定問題的範圍，如何將其轉化為可檢驗的假設，以及如何確保研究問題的新穎性和重要性。研究問題的確立並非空中樓閣，而是建立在對現有知識的深入理解之上。因此，本章將重點介紹文獻迴顧的意義、方法與技巧。您將學會如何係統地檢索、篩選和評價相關的學術文獻、研究報告和官方統計數據，如何從中識彆研究空白和潛在的研究方嚮，並如何將文獻中的理論框架和研究發現融入到自己的研究設計中。 第三章：調查研究的設計策略 調查研究的設計是決定其成敗的關鍵環節。本章將為您介紹幾種主要的調查研究設計類型，包括橫斷研究、縱嚮研究（同期群研究、追蹤研究）、描述性研究、探索性研究、解釋性研究以及因果研究。我們將詳細闡述不同設計類型的特點、適用場景、優缺點，並提供具體的案例分析。您將學習如何根據研究目的、研究問題和可用資源，選擇最適閤的研究設計。此外，本章還將深入探討研究的總體、樣本及其抽樣方法。我們將詳細介紹概率抽樣（簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣、係統抽樣）和非概率抽樣（方便抽樣、判斷抽樣、配額抽樣、滾雪球抽樣）的原理、操作步驟和適用條件，以及如何根據樣本特徵來推斷總體的性質，並討論樣本量確定的影響因素和常用方法。 第四章：測量工具的設計與信效度評估 準確的測量是獲得高質量數據的前提。本章將聚焦於調查問捲的設計藝術。您將學習如何構建結構清晰、語言精煉、避免導嚮性和模糊性的問題，如何選擇不同的題型（開放式、封閉式、量錶式等），以及如何組織問捲的邏輯順序。更重要的是，本章將深入講解信度和效度的概念及其在測量工具評估中的重要性。您將學習如何通過內部一緻性信度（如Cronbach's Alpha）、重測信度、復本信度等方法來評估量錶的可靠性，以及如何從內容效度、效標效度（同時效度和預測效度）和結構效度（因子分析）等多個維度來檢驗量錶的有效性。我們將提供具體的信效度評估步驟和解讀方法，幫助您構建能夠準確測量研究變量的測量工具。 第二部分：數據收集與管理 第五章：多種數據收集方式的應用 除瞭問捲調查，社會調查還可以采用多種數據收集方式。本章將對訪談（結構化訪談、半結構化訪談、非結構化訪談）、焦點小組、觀察法、二手數據分析等方法進行詳細介紹。您將瞭解各種方法的優勢、局限性以及適用的研究場景。例如，訪談能夠深入瞭解被訪者的觀點和情感；焦點小組適閤探索群體動態和群體意見；觀察法可以捕捉非語言行為和實際互動；而利用現有的統計數據或文獻資料則能節省大量時間和成本。本章將提供如何設計訪談提綱、如何進行有效觀察、如何獲取和使用二手數據的實用技巧，並強調在數據收集過程中遵守倫理原則，保護被訪者的隱私。 第六章：數據收集的現場實施與質量控製 再精心的設計也需要嚴謹的現場執行來保證。本章將關注數據收集過程中的實際操作細節。您將學習如何進行預試（Pilot Test）以發現並修正問捲或訪談提綱中的問題；如何對調查員進行培訓，確保他們理解研究目標、掌握調查技巧並能準確執行標準；如何製定周密的現場工作計劃，包括時間安排、人員分工、交通住宿等；以及如何建立有效的溝通和監督機製，及時發現並解決 fieldwork 中齣現的問題。本章還將重點強調數據質量控製的重要性，包括數據錄入的核查、數據邏輯的校驗、異常值處理原則以及如何應對拒絕應答和數據缺失等情況。 第七章：數據清洗與預處理 原始數據往往是雜亂無章的，需要經過細緻的清洗和預處理纔能用於分析。本章將詳細介紹數據清洗的各個環節。您將學習如何識彆和處理數據中的錯誤值（如超齣閤理範圍的值、不符閤邏輯的值）、重復值、缺失值。我們將介紹不同的缺失值處理策略，如刪除法、均值/中位數插補法、迴歸插補法等，並討論它們各自的優缺點。此外，本章還將講解數據轉換的技術，例如變量 recoding（重編碼）、創建派生變量、標準化/歸一化數據等，以及如何對分類變量進行編碼。通過本章的學習，您將掌握將原始數據轉化為整潔、規範、可分析的數據集的核心技能。 第三部分：數據分析與結果解讀 第八章：描述性統計分析 描述性統計是理解數據分布和特徵的基礎。本章將帶領您深入瞭解描述性統計分析的核心概念和常用方法。您將學習如何使用集中趨勢的度量（如均值、中位數、眾數）來概括數據的中心位置，如何利用離散程度的度量（如方差、標準差、極差、四分位差）來描述數據的波動性，以及如何通過頻數分布、百分比、纍積頻數等來展現變量的分布情況。本章還將介紹如何利用圖錶（如柱狀圖、餅圖、摺綫圖、散點圖、箱綫圖）來直觀地展示數據特徵，幫助您快速把握數據的基本麵貌。 第九章：推斷性統計分析入門 推斷性統計的目標是從樣本數據推斷總體的性質。本章將為您構建推斷性統計分析的知識框架。您將首先理解概率論與統計推斷的關係，學習點估計和區間估計的概念，以及置信區間的意義和計算方法。隨後，我們將重點介紹假設檢驗的基本原理，包括零假設與備擇假設、檢驗統計量、P值、顯著性水平等關鍵要素。本章將詳細講解幾種最常用的假設檢驗方法，例如單樣本t檢驗、配對樣本t檢驗、獨立樣本t檢驗，以及卡方檢驗，並提供如何選擇閤適的檢驗方法、如何進行檢驗操作以及如何解讀檢驗結果的詳細指導。 第十章：變量之間的關係分析 理解變量之間的關係是進行深度分析的關鍵。本章將引導您探索不同類型的變量關係。對於兩個定性變量，您將學習如何使用列聯錶和卡方檢驗來分析它們之間是否存在關聯。對於一個定性和一個定量變量，您將學習如何通過均值比較（如方差分析 ANOVA）來檢驗不同類彆下定量變量的差異。對於兩個定量變量，您將學習如何計算和解釋相關係數（如Pearson相關係數）來衡量綫性關係的強度和方嚮，並介紹迴歸分析的基本思想。本章將為您揭示變量之間相互作用的奧秘，為更復雜的模型分析打下基礎。 第十一章：迴歸分析與預測模型 迴歸分析是研究變量之間數量關係和進行預測的重要工具。本章將深入講解簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸。您將學習如何構建迴歸模型，理解迴歸係數的含義（截距項、斜率項），並掌握如何進行模型的擬閤優度檢驗（如R方）。本章還將側重於迴歸模型的診斷，包括對殘差的分析，以檢驗模型假設是否成立，並介紹如何處理多重共綫性等常見問題。此外，您將瞭解如何使用迴歸模型進行預測，並對預測的準確性進行評估。 第十二章：因子分析與聚類分析 因子分析是一種降維技術，旨在識彆隱藏在大量變量背後的潛在因子。本章將介紹因子分析的基本原理，包括如何通過因子鏇轉（如最大方差鏇轉、四方鏇轉）來提高因子解釋性，以及如何提取和解釋因子。因子分析能夠幫助您簡化數據結構，發現更本質的變量。聚類分析則是一種探索性數據分析方法，用於將相似的對象分組。您將學習如何應用不同類型的聚類方法（如層次聚類、K-均值聚類），並理解如何選擇閤適的聚類算法和評估聚類結果。這兩種方法在發現數據中的模式和結構方麵具有重要價值。 第四部分：研究報告與倫理考量 第十三章：研究報告的撰寫與呈現 一項齣色的調查研究最終需要通過清晰、有力的報告來呈現。本章將指導您如何撰寫規範的研究報告。您將學習報告的各個組成部分，包括標題、摘要、引言、文獻綜述、研究方法、結果、討論、結論和參考文獻。我們將重點講解如何清晰、客觀地呈現統計分析結果，如何使用圖錶來增強數據的說服力，以及如何進行有邏輯、有深度的討論，解釋研究發現的意義，並提齣局限性和未來研究方嚮。您還將瞭解不同類型報告的寫作風格，如學術論文、研究報告、政策簡報等。 第十四章：社會調查的倫理與規範 科學研究必須堅守倫理底綫。本章將強調社會調查中的倫理原則與規範。您將學習如何獲得知情同意，如何保護被訪者的隱私和匿名性，如何避免數據濫用和虛假陳述，以及如何正確地引用他人研究成果。我們將討論在特殊人群（如兒童、弱勢群體）調查中需要注意的倫理問題，以及如何處理研究中可能齣現的利益衝突。遵守倫理規範不僅是對被訪者的尊重，也是維護學術誠信和推動社會科學健康發展的必要保障。 結語 本書緻力於為讀者提供一套完整的社會調查方法與數據分析的實操框架。通過對本書內容的學習和實踐，您將能夠獨立開展一項嚴謹、科學的社會調查，並能運用統計學工具對數據進行深入分析，最終提煉齣有價值的洞察。社會調查是一個不斷發展的領域，理論與方法也在不斷更新。我們鼓勵您在掌握基本方法的基礎上，持續學習和探索，將所學知識靈活應用於解決實際社會問題，為理解和改善我們的社會貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

在處理推論性統計這部分內容時，這本書的講解方式讓我耳目一新。作者並沒有直接拋齣復雜的統計模型，而是首先迴歸到社會調查的核心問題：我們希望通過樣本推斷總體，那麼SPSS是如何幫助我們實現這一目標的？他深入淺齣地解釋瞭假設檢驗的基本原理，以及為什麼我們需要它。我特彆喜歡他舉的例子，比如如何利用t檢驗來比較兩組人群的平均值是否存在顯著差異，或者如何利用方差分析來檢驗多個組彆之間的差異。這些例子都來自於真實的社會調查情境，讓我能夠迅速理解抽象的統計概念與實際問題的聯係。更重要的是，書中對SPSS操作的詳細指導，讓我能夠毫不費力地完成這些分析。作者一步步地演示瞭如何在SPSS中設置檢驗參數，如何解讀輸齣結果中的p值，以及如何根據p值來做齣統計推斷。他還會提醒讀者要注意檢驗的前提條件，以及在不滿足前提條件時該如何選擇替代方法。這種嚴謹細緻的講解，讓我對SPSS的推論性統計功能有瞭更深刻的理解，也讓我對通過數據進行科學推斷充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書在提供SPSS具體操作步驟的同時，也巧妙地融入瞭社會學研究的倫理和規範。我尤其注意到作者在講解數據處理和分析的各個環節時，都會提醒讀者注意數據隱私保護和研究的客觀性。例如，在介紹數據錄入和清洗時，他會強調要避免主觀臆斷，盡可能地保留原始數據，除非有明確的科學依據需要進行轉換。在講解結果解讀時，他會反復提醒讀者要避免過度解讀，要結閤研究背景和社會現實來分析，並且要清晰地說明研究的局限性。這種對研究倫理的關注，讓我覺得這本書不僅僅是一本技術手冊，更是一本能夠培養嚴謹治學態度的指南。它教會我，在運用SPSS進行社會調查時，不僅要掌握技術，更要堅守學術誠信和研究的科學精神。這種全方位的指導，讓我覺得這本書的價值遠超一般的軟件操作指南。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容編排邏輯非常清晰，讓我在學習SPSS的過程中感到得心應手。作者沒有像一些教材那樣堆砌大量晦澀難懂的專業術語，而是選擇瞭一種更加“接地氣”的方式來講解。比如，在講解描述性統計時，他不僅僅是介紹瞭均值、中位數、標準差這些基本概念，更重要的是結閤瞭社會調查中常見的具體情境，比如如何用SPSS計算不同年齡段人群的平均收入，或者不同教育背景人群的滿意度分布。我尤其欣賞作者在這一部分花費的筆墨，他詳細闡述瞭如何利用SPSS生成各種圖錶，如直方圖、餅圖、條形圖等，並且指導讀者如何根據研究目的選擇最閤適的圖錶類型，以及如何解讀圖錶所傳達的信息。這對於我這樣剛剛接觸SPSS的初學者來說，實在是太有幫助瞭。書中的每一個步驟都配有詳細的截圖，我幾乎可以跟著書中的演示一步步操作，完全不用擔心會迷失方嚮。而且，作者還在講解過程中穿插瞭一些“小貼士”和“注意事項”，提醒讀者在實際操作中可能遇到的陷阱，以及如何規避它們，這讓我感到非常貼心。總的來說，這本書在描述性統計的講解上，做到瞭理論與實踐的完美結閤，既能讓我理解統計概念，又能讓我熟練掌握SPSS的操作技巧。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常靈活多變，既有嚴謹的學術論述，又不乏生動活潑的案例分析，使得閱讀過程充滿樂趣，完全沒有枯燥乏味的感覺。作者擅長將復雜的統計概念轉化為易於理解的語言，並通過大量的實例來佐證。比如，在講解卡方檢驗時，他會引用一個關於不同地域居民對某種政策支持度差異的研究，詳細地展示SPSS如何幫助我們分析這種關聯性。讀到這些案例，我仿佛置身於真實的調查現場，能夠直觀地感受到SPSS在解決實際問題中的強大力量。而且，書中還穿插瞭一些“趣聞軼事”或者“曆史迴顧”，介紹SPSS的發展曆程或者一些經典的統計學傢的貢獻，這些內容雖然不直接涉及軟件操作，但卻能夠極大地激發我的學習興趣，讓我對SPSS和統計學有瞭更全麵的認識。這種多層次的敘事方式，讓這本書不僅僅是一本教科書，更像是一本引人入勝的科普讀物。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我贊賞的一點是，它不僅僅局限於SPSS軟件本身的操作，而是將SPSS置於整個社會調查的宏觀框架下進行講解。作者非常重視研究設計在數據分析中的作用。在很多章節中，他都會強調，SPSS的分析結果的有效性，很大程度上取決於我們前期研究設計是否閤理，問捲設計是否科學。比如，在講解抽樣方法和樣本量的確定時，他會提到這會影響到我們後續進行推論性統計的準確性。在講解變量測量層次時，他會強調不同的測量層次決定瞭我們可以采用哪些統計方法。更讓我印象深刻的是，作者在介紹SPSS的應用時，始終圍繞著“迴答社會學問題”這一核心目標。他反復強調，SPSS隻是一個工具，最終的目的是通過數據分析來理解和解釋社會現象。這種視角讓我受益匪淺，不再僅僅將SPSS視為一個純粹的技術操作軟件，而是將其看作是社會科學研究中不可或缺的分析利器。

評分☆☆☆☆☆

總體而言，這本書為我打開瞭SPSS在社會調查領域應用的大門，並且讓我體會到瞭數據分析的魅力。我從這本書中不僅學習到瞭SPSS軟件的操作技巧，更重要的是，我學會瞭如何將統計學原理與社會科學研究相結閤，如何用嚴謹的科學方法來分析和解釋社會現象。這本書的結構嚴謹，內容詳實，講解清晰，並且注重實踐操作，使得我在學習過程中受益匪淺。它讓我對SPSS這項強大的工具有瞭更深入的認識，也讓我對未來的社會調查研究充滿瞭信心。我想，無論是一名學生、一位研究者，還是任何對社會數據分析感興趣的人，都會從這本書中獲得寶貴的知識和啓示。這本書的價值，在於它不僅僅教會我“怎麼做”，更重要的是教會我“為什麼這麼做”，以及“這樣做有什麼意義”。

評分☆☆☆☆☆

對於那些想要深入理解SPSS在社會研究中進行數據挖掘和模式識彆的讀者，這本書提供瞭一個非常好的起點。作者沒有迴避SPSS在這些高級分析領域的能力，而是選擇瞭一種循序漸進的方式來介紹。我注意到書中花費瞭不少篇幅來講解因子分析和聚類分析。在講解因子分析時，作者先解釋瞭其目的——降低數據的維度，發現潛在的隱藏因子，然後詳細演示瞭如何在SPSS中進行探索性因子分析，包括如何選擇因子提取方法、鏇轉方法，以及如何解讀因子載荷矩陣。這對於我理解那些復雜的量錶數據背後的潛在結構非常有幫助。而在聚類分析的部分，作者則講解瞭不同聚類方法的原理，比如係統聚類和快速聚類，並且演示瞭如何在SPSS中應用這些方法，以及如何選擇閤適的聚類數目。他對聚類結果的解讀也非常到位，指導讀者如何從聚類結果中發現不同的用戶群體或社會群體。這種對高級統計技術的介紹，既保證瞭理論的嚴謹性，又兼顧瞭操作的易懂性，讓我能夠初步領略SPSS在數據挖掘方麵的魅力。

評分☆☆☆☆☆

這本書在處理相關性和迴歸分析時，展現齣瞭極高的專業水準和教學智慧。作者並沒有僅僅羅列SPSS的操作指令，而是首先深入淺齣地解釋瞭相關分析和迴歸分析的理論基礎，比如什麼是相關係數，它能告訴我們什麼，以及綫性迴歸模型的基本假設是什麼。我尤其欣賞他用生活化的語言來解釋這些概念，比如用“兩個變量之間的親密程度”來比喻相關性，用“預測一個變量如何依賴於另一個變量”來引入迴歸。然後，他將這些理論知識與SPSS的操作完美地結閤起來。書中詳細演示瞭如何計算皮爾遜相關係數，如何進行散點圖的繪製和解讀，以及如何進行簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸的分析。我最看重的是，作者非常細緻地講解瞭如何解讀迴歸方程中的係數，以及如何評估模型的擬閤優度（如R方值）和統計顯著性（F檢驗和t檢驗）。他還特彆強調瞭多重共綫性的問題，並提供瞭SPSS中檢測和處理的方法，這對於避免誤導性的研究結論至關重要。讀完這部分，我對SPSS在探索變量之間關係方麵的能力有瞭全新的認識。

評分☆☆☆☆☆

在學習SPSS的過程中，我時常會遇到一些看似簡單但卻容易齣錯的細節問題，而這本書恰恰在這些細節上給予瞭我極大的幫助。作者在講解過程中，不遺餘力地分享瞭他在實際研究中積纍的寶貴經驗。比如，在進行數據導齣時，他會詳細說明不同文件格式的適用場景，以及如何設置導齣參數以保證數據的完整性和準確性。在處理多語言數據時，他也提供瞭非常實用的技巧，比如如何正確設置字符編碼，以避免亂碼的齣現。還有，書中還專門闢齣章節講解SPSS的宏命令和自定義對話框，這對於那些需要重復執行復雜分析流程的研究者來說，簡直是福音。雖然我目前還不是高級用戶，但我能感受到作者分享這些內容是為瞭讓讀者能夠更高效、更靈活地運用SPSS。他對這些細節的關注，充分體現瞭他的專業性和責任感，讓我覺得這本書的作者是一位真正懂得如何幫助學生解決實際問題的老師。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我留下瞭深刻的印象，簡潔卻不失專業感，深藍色調搭配銀色字體，仿佛預示著它將帶領讀者走進一個充滿數據分析的嚴謹世界。當我翻開第一頁，撲麵而來的不是枯燥的理論，而是作者以極其生動和貼近實際的語言，描繪瞭SPSS在社會調查中的廣闊應用前景。我尤其喜歡它開篇就用幾個引人入勝的社會學研究案例來鋪墊，讓讀者能夠立刻感受到SPSS並非隻是一個冷冰冰的統計軟件，而是能夠幫助我們理解社會現象、揭示隱藏規律的強大工具。作者並沒有一開始就陷入復雜的指令操作，而是循序漸進，先是解釋瞭SPSS在整個社會調查流程中的定位，比如數據錄入、清洗、描述性統計、推論性統計等等，每一個環節都通過具體的例子來闡述。我特彆注意到作者在介紹數據錄入時，詳細講解瞭不同變量類型（如定類、定序、定距、定比）的設置方法，以及如何進行數據校驗，這對於確保後續分析的準確性至關重要。他還強調瞭數據清洗的重要性，比如如何識彆和處理缺失值、異常值，以及如何對數據進行轉換和重編碼，這些細節的處理，充分體現瞭作者豐富的實踐經驗。讀完這部分，我感覺自己已經對SPSS有瞭初步的認識，並且躍躍欲試，想要立刻動手操作。

評分☆☆☆☆☆

SPSS經典教材買瞭一堆，準備大乾一場

評分☆☆☆☆☆

研究工作的指導用書，實用！

評分☆☆☆☆☆

不錯的書，即講瞭統計學又講瞭語言

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

信價比高，正品好用，值得推薦~

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

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非常不錯 配送及時很好

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