問捲統計分析實務——SPSS操作與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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吳明隆 著

圖書標籤:

• SPSS
• 統計分析
• 問捲調查
• 數據分析
• 社會科學
• 研究方法
• 實務
• 應用
• 量化研究
• 統計軟件

齣版社： 重慶大學齣版社

ISBN：9787562450887

版次：1

商品編碼：12286131

包裝：平裝

開本：32

齣版時間：2018-01-01

用紙：膠版紙

內容簡介

本書的內容架構，在於完整介紹問捲調查法中的數據處理與其統計分析流程，統計分析技術以SPSS統計軟件包的操作界麵與應用為主，內容除基本統計原理的解析外，著重的是SPSS統計軟件包在量化研究上的應用。內容包括問捲編碼、創建文件與數據處理轉換、預試問捲之項目分析及信效度檢驗，以及正式問捲常用的統計方法介紹，包括相關、復選題及卡方檢定、平均數的差異檢定、單因子多變量變異數分析、迴歸分析、主成分迴歸分析、邏輯斯迴歸分析、區彆分析等。
本書以實務應用及使用者界麵為導嚮，對於以SPSS統計軟件包來進行量化研究的使用者而言，相信有不少幫助，綜括本書的內容，有五大特色：完整的操作步驟與使用程序介紹，研究者隻要依書籍步驟，即能完成數據統計分析工作；操作畫麵與說明以SPSS14.0中文版窗口界麵為主，符閤多數研究者的需求；詳細的報錶解析與說明，讓讀者真正瞭解各種輸齣統計量的意義；報錶結果的統整歸納，選用的範例可作為論文寫作的參考；內容豐富而多元，兼顧基本統計與高等統計。

作者簡介

吳明隆，教育學博士，颱灣高雄師範大學師資培育中心教授。量化研究方法與軟件應用方麵資深專傢，齣版瞭《結構方程模式—SIMPLIS的應用》《結構方程模型—AMOS的操作與應用》《教育行動研究的理論與實務》《SPSS與統計應用分析》《SPSS操作與應用—問捲統計分析實務》等多

目錄

第一篇 SPSS基本操作與問捲資料處理
第一章 視窗版SPSS的基本操作
第一節 視窗版SPSS的界麵介紹
一、SPSS數據編輯窗口
二、SPSS語法編輯窗口
三、結果輸齣文件
第二節 數據編輯窗口
第三節 變量檢視窗口
第四節 其他數據文件的輸入
一、Excel創建文件範例
二、讀取Excel文件程序
三、文本文件創建範例
四、語法窗口讀人數據文件
第五節 統計分析的對話框
第六節 數據文件的閤並
一、觀察值的閤並
二、變量的閤並
第七節 SPSS係統的設定
一、工具欄的增刪
二、其他係統化設定
第八節 問捲編碼範例
第九節 抽樣調查的樣本數
第二章 數據文件的管理與轉換
第一節 選擇觀察值
第二節 分割檔案
一、分割檔案的操作
二、分割檔案輸齣報錶
第三節 觀察值變量轉換等級
一、自動重新編碼
二、等級觀察值
三、重新編碼
四、可視化聚集器
第四節 計算
第五節 計數
一、求齣語文不及格的學生
二、求齣每位觀察值五科中有幾科不及格
三、求齣每位觀察值答對的題數
第六節 排序與特定分組
一、觀察值排序
二、將“測驗平均”變量轉換為三個組彆
第七節 置換缺失值
第八節 數據整閤
一、操作說明
二、輸齣結果
第三章 數據檢核與轉換範例
第一節 知識管理調查問捲
一、基本數據的檢驗
二、基本數據的轉換
三、知識管理量錶的檢核
四、知識管理量錶層麵的加總
五、計算層麵單題的平均
六、求齣知識管理量錶的描述性統計量
第二節 求測驗成績百分等級
一、操作程序一——等級觀察值的操作
二、輸齣結果——等級觀察值
三、操作程序二——次數分布錶的操作
四、輸齣結果——次數分布錶
第三節 [計算]與[重新編碼]綜閤應用
一、增列人格類型四個暫時變量
二、將變量“人格B_O”“人格C_O”“人格D-O”重新編碼
三、將四個增列編碼的變量加總
四、刪除增列的四個暫時條件變量
第四章 敘述統計量
一、次數分布錶
二、描述性統計量
三、交叉錶
四、[平均數]操作

第二篇 預試問捲分析流程與操作
第五章 量錶項目分析
第一節 項目分析基本理念
第二節 項目分析實例
一、研究問題
二、檢查鍵人數據有無極端值或錯誤值
三、反嚮題反嚮計分
四、量錶題項的加總
五、求高低分組的臨界分數以便分組
六、進行高低分組
七、求決斷值——臨界比
八、求參與量錶題項與總分的相關
九、同質性檢驗一——信度檢驗
十、同質性檢驗二——共同性與因素負荷量
第六章 因素分析
第一節 效度的基本概念
第二節 因素分析的基本原理、方式及篩選原則
一、因素分析的基本原理
二、因素分析的主要方式
三、因素分析的篩選原則
第三節 因素分析操作程序
一、操作程序
二、第一次因素分析結果
三、第二次因素分析結果
四、錶格範例
第七章 量錶的信度
第一節 信度的基本內涵
第二節 操作程序與結果輸齣
一、“知識創新”層麵的信度
二、“知識分享”層麵的信度
三、“知識獲取”層麵的信度
四、學校知識管理量錶的信度
第三節 再測信度的操作
一、層麵分量錶／量錶的加總
二、求齣再測信度——執行積差相關程序
第八章 因素分析特殊法
第一節 探索性因素分析
第二節 沒有限定抽取因素法
一、操作程序
二、輸齣結果
第三節 限定抽取共同因素法
一、操作程序
二、輸齣結果
三、各層麵的內部一緻性信度
第四節 分層麵個彆進行因素分析法
一、第一個層麵的因素分析
二、第二個層麵的因素分析
三、第三個層麵的因素分析
第五節 層麵題項加總分析法
一、六個子層麵變量的加總
二、子層麵的因素分析
三、輸齣結果

第三篇 正式問捲資料分析與統計方法應用
第九章 復選題及卡方檢驗
第一節 復選題
一、操作說明
二、輸齣結果
第二節 單選項的統計分析
一、描述性統計量
二、次數分布錶
三、題項適閤度檢驗
四、不同年齡的父母對於學習科目重要性看法
五、百分比同質性檢驗
第十章 平均數差異檢驗
第一節 積差相關
研究問題1——積差相關
第二節 平均數差異檢驗——t檢驗
研究問題2——獨立樣本t檢驗
第三節 方差分析
一、研究問題3——方差分析
二、單因子方差分析
三、執行單變量程序
第四節 相依樣本t檢驗
一、操作程序
二、輸齣結果
三、教學指標重要性三個層麵間的差異比較
第五節 單因子多變量方差分析
一、操作程序
二、輸齣結果
第十一章 復迴歸分析
第一節 相關理論
第二節 迴歸分析操作界麵的介紹
一、綫性迴歸對話窗口
二、[綫性迴歸：統計量]次對話窗口
三、[綫性迴歸：圖形]次對話窗口
四、[綫性迴歸：儲存]次對話窗口
五、[綫性迴歸：選項]次對話窗口
第三節 解釋型迴歸分析——強迫進入變量法的應用
一、操作程序
二、輸齣結果
第四節 預測型迴歸分析——逐步多元迴歸法的應用
一、操作程序
二、輸齣結果
第五節 階層迴歸分析——強迫進入變量法
一、操作程序
二、輸齣結果
第六節 虛擬變量迴歸分析——強迫進入變量法
一、虛擬變量的迴歸實例
二、輸齣結果
第十二章 主成分迴歸分析與路徑分析
第一節 高度多元共綫性的迴歸解析
一、多元共綫性的診斷
二、解釋變量間高度共綫性範例解析
第二節 主成分迴歸分析法的應用
一、一般復迴歸結果說明
二、抽取預測變量主成分
三、主成分迴歸分析
第三節 路徑分析
一、路徑分析的一般步驟
二、研究問題
三、因果模型圖分析
四、操作程序
五、輸齣結果
第十三章 邏輯斯迴歸與區彆分析
第一節 邏輯斯迴歸分析
一、列聯錶預測的邏輯斯迴歸分析
二、預測變量為連續變量的邏輯斯迴歸分析
三、邏輯斯迴歸分析範例
第二節 區彆分析
一、理論基礎
二、操作程序
三、輸齣結果
第十四章 探索性因素分析實例解析
第一節 探索性因素分析的步驟
一、全部題項均納入
二、刪除第25題（AD25）
三、刪除第9題（AB09）
四、刪除第22題（AD22）
五、刪除第21題（AC21）
六、刪除第12題（AB12）
七、刪除第17題（AC17）
第二節 信度檢驗
一、指導式領導構麵
二、支持式領導構麵
三、參與式領導構麵
四、成就式領導構麵
第三節 校長情境領導量錶第二種探索性因素分析結果
一、全部29題作為因素分析變量
二、刪除第19道測量題項（Ac19參與式）
三、刪除第21道測量題項（AC21參與式）
四、刪除測量題項第09題（AB09支持式）
五、刪除第12道測量題項（AB12支持式）
六、刪除第18道測量題項（AC18參與式）
七、刪除第13道測量題項（AB13支持式）
八、刪除第20道測量題項（AC20參與式）
九、刪除第14道測量題項（AB14支持式）
十、刪除第17道測量題項（AC17參與式）
十一、增列第19道測量題項（AC19參與式）
十二、增列第13道測量題項（AB13支持式）
第四節 校長情境領導量錶第三種探索性因素分析結果
第五節 組織溝通量錶探索性因素分析解析
一、全部題項納入因素分析
二、刪除第14題（BC14嚮下）
三、刪除第06題（BA06嚮上）
四、刪除第12題（BB12平行）
五、刪除第13題（BB13平行）
六、刪除第17題（BC17嚮下）
七、刪除第07題（BA07嚮上）
第六節 教師工作投入量錶探索性因素分析範例解析
一、因素分析刪題步驟
二、信度檢驗結果
參考文獻

精彩書摘

第一章　視窗版SPSS的基本操作
在SPSS中文視窗版中，研究者利用圖形界麵，就可以進行數據處理與各種統計分析，藉由圖形視窗界麵的簡便操作，達到統計分析的功能。
第一節　視窗版SPSS的界麵介紹
SPSS是社會科學統計軟件包Statistical Package for the Social Science的簡稱。視窗界麵的SPSS軟件，不像早期PC的DOS係統，要撰寫語法程序，纔能統計齣結果，如果語法有錯、拼字有誤或不符閤其格式，則均會齣現錯誤。視窗界麵的改良，使研究者的操作如同一般的軟件包一樣，隻要開啓數據文件，以點選鼠標為主，輔以鍵盤輸入，即可順利進行統計分析，而其操作過程，也可全部轉為程序語法文件，加以儲存，以便日後編輯或執行相類似的統計分析。數據文件既可以以傳統文本處理的方式創建，也可以數據庫或電子錶格方式創建，視窗界麵的SPSS軟件均能讀取，依目前微軟0ffice軟件的使用率、普及率及其簡便性，在創建數據文件方麵，以Microsoft公司開發的Excel應用軟件最為方便，因為在大筆數據中，Excel應用軟件可以[凍結窗格]與[分割窗格]，對於數據的創建甚為方便。……

《量化研究方法與數據分析——SPSS進階指南》 內容概述： 本書旨在為研究者、學生及數據分析從業者提供一套係統、深入的量化研究方法與SPSS數據分析實踐指南。全書緊密圍繞“如何科學地進行量化研究設計、實施與數據分析”這一核心，從理論基礎到實操技巧，層層遞進，力求幫助讀者構建堅實的理論框架，並熟練掌握SPSS軟件在各類復雜數據分析任務中的應用。本書強調從研究問題齣發，理論指導實踐，數據分析服務於研究目標，避免瞭單純的軟件功能堆砌，而是將SPSS操作有機地融入到嚴謹的研究方法論體係中。 第一部分：量化研究的基石——理論與設計 本部分深入探討量化研究的理論基礎，強調研究的科學性、邏輯性與嚴謹性。 第一章：量化研究的範式與倫理 研究範式辨析： 詳細闡述實證主義、解釋主義、批判理論等主流研究範式，幫助讀者理解不同範式對研究設計、數據收集與分析的影響。重點在於理解科學研究的本質，以及如何根據研究問題選擇閤適的範式。 量化研究的核心理念： 深入剖析變量、假設、理論、模型等核心概念，講解變量的類型（定類、定序、定距、定比）及其在數據分析中的意義。 研究倫理的重要性： 強調在量化研究中，保護研究對象隱私、知情同意、數據保密以及避免研究偏見等倫理原則的必要性，並探討如何將倫理考量融入研究設計的各個環節。 第二章：嚴謹的研究設計 研究問題的凝練與操作化： 指導讀者如何將宏觀的研究興趣轉化為具體、可檢驗的研究問題。詳細講解如何將抽象的概念轉化為可測量的變量，即概念的操作化過程，這是量化研究成功的關鍵第一步。 研究類型的選擇： 介紹探索性研究、描述性研究、解釋性研究、預測性研究、乾預性研究等不同研究類型，並分析各自的特點、適用情境及研究設計要點。 抽樣方法精講： 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）與非概率抽樣（方便抽樣、判斷抽樣、配額抽樣、滾雪球抽樣）的原理、步驟、優缺點及適用範圍，強調樣本代錶性對研究結果外推性的影響。 研究效度與信度： 深入闡述內部效度、外部效度、構念效度、效標效度等不同類型的效度，以及信度的概念與測量方法（重測信度、復本信度、內在一緻性信度）。提供提高研究效度和信度的實踐建議。 第二部分：SPSS實戰——數據管理與基礎分析 本部分將SPSS軟件操作與數據分析實踐緊密結閤，從數據準備開始，逐步深入基礎統計分析。 第三章：SPSS數據準備與管理 SPSS界麵與基本操作： 熟悉SPSS的主界麵（數據編輯器、輸齣查看器、語法編輯器），掌握數據錄入、導入（Excel, CSV等）、導齣、保存、打開等基本操作。 變量視圖與數據視圖： 詳細講解變量視圖的各項設置（變量名、類型、寬度、小數位數、標簽、值、缺失值、對齊、度量），以及如何在數據視圖中進行數據錄入與編輯。 數據清洗與轉換： 聚焦實際數據處理中的常見問題，如缺失值處理（刪除、均值填充、眾數填充、迴歸填充等）、異常值識彆與處理、數據格式轉換、變量重編碼（值重編碼、變量重編碼）、派生變量創建（計算變量）、字符串變量處理（閤並、分割）等。 數據篩選與分割： 掌握通過“選擇個案”功能實現條件篩選，以及通過“拆分文件”功能按不同分組變量對數據進行獨立分析，為後續分組比較打下基礎。 第四章：描述性統計的應用 描述性統計量計算： 運用SPSS的“描述”和“頻率”功能，計算集中趨勢（均值、中位數、眾數）、離散趨勢（標準差、方差、範圍、四分位距）等描述性統計量。 圖示化數據分布： 學習使用SPSS生成各類圖錶，包括直方圖、條形圖、餅圖、摺綫圖、散點圖等，直觀展示數據分布特徵，識彆偏態與峰度。 交叉分類與列聯錶： 運用“交叉錶”功能分析兩個或多個分類變量之間的關係，理解頻數、百分比、期望頻數等概念，為後續的關聯性檢驗做準備。 第五章：推斷性統計基礎——假設檢驗 統計推斷的基本原理： 講解參數估計（點估計、區間估計）與假設檢驗的基本邏輯。理解零假設（H0）與備擇假設（H1），以及P值、顯著性水平（α）、統計功效等核心概念。 Z檢驗與T檢驗： 詳細介紹單樣本T檢驗、獨立樣本T檢驗、配對樣本T檢驗的原理、SPSS操作步驟、結果解讀，並討論何時適用以及檢驗的前提條件。 方差分析（ANOVA）入門： 介紹單因素方差分析（One-Way ANOVA）用於比較三個或更多組獨立樣本的均值差異，包括SPSS操作、結果解釋（F值、P值）以及事後多重比較（如Tukey, Bonferroni）。 第三部分：SPSS進階——關係與模型分析 本部分將帶領讀者進入更高級的數據分析領域，重點關注變量之間的關係探究與統計模型構建。 第六章：變量間的相關性分析 Pearson相關係數： 講解Pearson相關係數的計算、解釋（方嚮與強度），以及SPSS操作。重點討論相關性分析的前提條件（綫性關係、正態性）。 Spearman等級相關與Kendall's Tau： 介紹當數據不滿足Pearson相關分析的條件時（如定序變量或非正態分布的定距/定比變量），如何使用Spearman等級相關和Kendall's Tau分析變量間的單調關係。 偏相關分析： 解釋偏相關如何控製第三方變量的影響，從而更準確地衡量兩個變量之間的真實關係，並指導SPSS操作。 第七章：迴歸分析的深入應用 簡單綫性迴歸： 詳細講解迴歸模型的基本方程、迴歸係數的解釋（斜率、截距）、決定係數（R²）的含義，以及SPSS操作。 多元綫性迴歸： 介紹如何構建和解釋包含多個自變量的迴歸模型，理解各迴歸係數的獨立效應。重點講解變量篩選方法（逐步迴歸、嚮前法、嚮後法）及其優缺點，以及模型診斷（殘差分析、多重共綫性檢驗-VIF）。 非綫性迴歸初步： 簡要介紹多項式迴歸等非綫性迴歸模型，當變量間關係非綫性時，如何利用SPSS進行建模。 第八章：分類變量的深入分析 卡方檢驗（Chi-Square Test）： 重點講解Pearson卡方檢驗、似然比卡方檢驗、連續性校正（Yates校正）在分析兩個分類變量之間關聯性中的應用，以及SPSS操作與結果解讀。 Fisher精確檢驗： 強調當樣本量較小或期望頻數過低時，Fisher精確檢驗的必要性與SPSS操作。 邏輯迴歸（Logistic Regression）： 介紹邏輯迴歸模型，尤其適用於因變量為二分類變量的情況。講解Odds、Logit轉換、Odds Ratio（OR）的解釋，以及SPSS操作。 第九章：高級統計模型簡介 因子分析（Factor Analysis）： 介紹因子分析的目的（降維、識彆潛在結構），基本模型，SPSS中的主成分分析（PCA）與因子提取方法（如最大似然法），以及因子鏇轉（正交鏇轉、斜交鏇轉）的重要性。 聚類分析（Cluster Analysis）： 介紹聚類分析的分類（層級聚類、快速聚類），如何根據變量特徵將樣本分成若乾個具有相似性的群體，並指導SPSS操作。 結構方程模型（SEM）概述： 簡要介紹結構方程模型作為一種強大的統計工具，能夠同時檢驗測量模型和結構模型，探索變量間的復雜關係。指齣本章僅為初步介紹，更深入的學習需參考專門書籍。 第四部分：研究的深化與報告 本部分將引導讀者關注研究結果的解讀、報告撰寫以及對研究的持續反思。 第十章：研究結果的解讀與報告撰寫 統計結果的深度解讀： 強調不僅僅是報告SPSS輸齣的統計量，更重要的是結閤研究問題、理論背景，對統計結果進行有意義的解釋。 報告的結構與規範： 介紹標準的研究報告結構，包括引言、文獻綜述、研究方法、結果、討論、結論與建議。 圖錶製作與呈現： 指導如何製作符閤學術規範、清晰易懂的統計圖錶，並在報告中恰當地呈現。 避免常見的分析誤區： 總結並警示常見的統計分析誤區，如過度解讀相關性、忽視前提條件、P值崇拜等。 附錄：SPSS快捷鍵與常用語法 收錄常用的SPSS快捷鍵，提高操作效率。 提供一些基礎SPSS語法的示例，為有需要的讀者提供參考。 本書特色： 理論與實踐並重： 緊密結閤量化研究方法論，不脫離研究的科學本質，將SPSS操作置於理論指導之下。 循序漸進，由淺入深： 從基礎的數據準備到復雜的統計模型，結構清晰，難度遞增，適閤不同程度的讀者。 案例驅動，真實應用： 每一項統計方法都配有清晰的案例說明，展示SPSS操作步驟和結果解讀，強化學習效果。 強調方法論視角： 不僅教“怎麼做”，更強調“為什麼這麼做”，幫助讀者理解每種統計方法的原理、適用條件及局限性。 聚焦實際問題： 針對研究中常見的數據處理難題和分析挑戰，提供實用的解決方案。 深入解讀，避免誤區： 強調對統計結果的深度解讀，並提示常見的分析誤區，提升讀者的批判性思維能力。 本書適閤高等院校相關專業的本科生、研究生，以及從事市場調研、社會科學研究、教育研究、心理學研究、管理學研究等領域的科研人員、數據分析師和從業者閱讀。通過本書的學習，讀者將能夠獨立開展量化研究，熟練運用SPSS軟件進行數據分析，並能夠撰寫齣具有科學性和說服力的研究報告。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得相當樸實，沒有太多花哨的圖形，但那種沉穩的藍色調和清晰的字體組閤在一起，給我的第一印象是“專業”和“嚴謹”。我平時工作需要處理大量的市場調研數據，以前總是頭疼於那些復雜的統計數字和晦澀的術語，感覺自己像是在迷宮裏打轉。拿到這本書的時候，我原本心裏是有點打鼓的，畢竟“實務”和“應用”聽起來總是比純理論要來得更接地氣，但也擔心它會不會過於簡化，導緻在實際操作中遇到一些意想不到的復雜情況束手無策。這本書的目錄結構看起來非常清晰，從基礎的數據錄入到高級的迴歸分析，層層遞進，似乎是為我這種需要快速上手、解決實際問題的人量身定做的。我特彆關注瞭它在數據清洗和缺失值處理那幾個章節的篇幅，因為這往往是統計分析中最容易齣錯，也最耗費精力的環節。如果這些基礎打得紮實，那麼接下來的模型建立和結果解釋應該會順暢很多，至少在軟件操作層麵上，不會因為生澀的界麵而浪費時間。總體而言，它給我的感覺就像是一個資深的同事，在你準備開始一個大項目前，遞給你的一份詳細的工具箱清單，讓你心裏有底。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我過去嘗試過幾本類似的統計軟件應用指南，很多書寫得簡直像是軟件說明書的翻版，充滿瞭密密麻麻的菜單路徑和生硬的截圖，讀起來枯燥乏味，讓人讀兩頁就想閤上。這本書的敘事方式明顯不同，它更像是帶著讀者“走一遍流程”。我翻閱瞭其中關於“信效度檢驗”的那一章，發現作者不是簡單地告訴我們“點擊這裏，然後選擇那個選項”，而是會先解釋為什麼要進行這個檢驗（即背後的統計學邏輯），然後纔展示操作步驟。這種“知其所以然”的講解方式對我幫助太大瞭，它讓我明白，統計分析不是按部就班的機械操作，而是需要思考的決策過程。例如，在解釋因子分析的結果時，它用瞭好幾個具體的例子來闡述如何判斷特徵值的纍積貢獻率是否足夠高，以及如何命名和解釋提取齣的因子，這些實戰性的建議，是那些純粹的理論教科書裏絕對找不到的。這種深入淺齣的講解，極大地降低瞭我對統計分析的畏懼感，讓原本感覺高不可攀的統計概念變得觸手可及。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和紙質質量也值得一提，雖然不直接關係到內容，但對於一本需要頻繁翻閱和在桌麵上攤開對照操作的書籍來說，這一點非常重要。它的紙張不像那種光滑的銅版紙，而是帶有輕微紋理的啞光紙，這樣在做筆記或者用熒光筆標記時，墨跡不會洇開，而且在實驗室或者辦公室的燈光下閱讀時，也不會産生刺眼的反射光。此外，這本書的版式設計非常人性化，文字和配圖（軟件操作界麵截圖）之間的排版錯落有緻，沒有齣現那種一頁文字堆得滿滿當當，截圖被擠壓得看不清的窘境。在介紹操作步驟時，關鍵的菜單項和按鈕通常會用粗體或不同的顔色突齣顯示，這使得我在實際操作中，可以快速地從文字描述跳轉到屏幕上的對應元素，極大地提高瞭我的學習效率和操作準確性。這種對細節的關注，體現瞭編者對讀者實際使用體驗的尊重。

評分☆☆☆☆☆

這本書最打動我的地方在於它對“結果解讀”的重視程度超過瞭對“操作步驟”的堆砌。很多統計分析的書籍很容易陷入技術細節的泥潭，告訴你如何讓軟件運行起來，但當輸齣結果齣現時，讀者往往會迷失在一堆P值、F統計量和標準化係數中，不知道哪個纔是真正迴答研究問題的關鍵。這本書則非常巧妙地將統計學的理論知識與實際業務場景緊密結閤起來。比如，在講解方差分析時，它不僅僅解釋瞭多重比較的必要性，還會模擬一個實際的營銷活動數據，告訴我們，如果某個因素的交互作用顯著，那麼在撰寫商業報告時，應該如何嚮非統計背景的決策者闡述這個發現的商業含義。這種“翻譯”能力，也就是把冰冷的數字轉化為有洞察力的商業語言的能力，是這本書真正為我帶來的核心價值。它不僅僅是一本工具書，更像是一本統計思維的入門嚮導，教我如何利用數據來說話，而不是被數據所淹沒。

評分☆☆☆☆☆

我是一名研究生，我的導師要求我使用最規範的統計方法來撰寫我的論文數據分析部分。我對SPSS軟件本身並不陌生，畢竟平時偶爾會用它做一些描述性統計，但涉及到多層級迴歸和結構方程模型時，我就感覺力不從心瞭。這本書在處理高級分析時的嚴謹性給我留下瞭深刻印象。它沒有迴避那些復雜的模型設定和假設檢驗，但它處理問題的方式非常務實——它側重於“如何確保你的模型設置符閤分析要求，以及如何準確解讀輸齣結果中的關鍵指標”。我尤其欣賞它對結果報告格式的建議。在學術寫作中，統計結果的呈現方式和文字描述同等重要，這本書提供瞭一些規範的APA格式示例，告訴我們如何將復雜的錶格提煉成清晰、有說服力的文字，這對於我們撰寫畢業論文或者研究報告簡直是雪中送炭。它教會我的不僅僅是如何點鼠標，更是如何像一個閤格的研究人員那樣思考和呈現數據背後的意義。

評分☆☆☆☆☆

數據分析步驟很詳盡，要慢慢看。

評分☆☆☆☆☆

到貨速度非常快，書質量不錯。

評分☆☆☆☆☆

買來寫論文參考的

評分☆☆☆☆☆

質量好。價格實惠。京東購物讓人滿意放心

評分☆☆☆☆☆

抓緊時間看，寫論文需要的，很厚的書啊。

評分☆☆☆☆☆

很實用，很清楚很清晰的一本數據處理書，適閤初學者。

評分☆☆☆☆☆

做調查問捲匯總分析時，可以翻閱此書。

評分☆☆☆☆☆

超詳細的spss攻略，你值得擁有

評分☆☆☆☆☆

操作聽具體的，中科院的一位哥哥推薦的。