英文视窗版SPSS与行为科学研究(第三版)

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具体描述

  在行为科学中,随着统计方法论之进步,以及大量资料处理分析之必要,统计套装式程式之发展也应运而生。其中统计方法是研究之骨干,套装程式则是研究之血肉。缺乏套装程式之辅助,再多的统计方法也是枉然;同样地,没有统计方法论为基础之资料处理,自然无法精确地攫取讯息,甚至造成「垃圾进,垃圾出」之问题。本书即着眼于此,将两者加以结合,各章有关统计方法原理的介绍,尽可能不加入烦人的计算公式,以读者能理解与正确使用为原则。其次,再详细说明有关该统计方法之SPSS程式操作原理,以读者能熟知正确运用该方法之SPSS操作程序。最后,则引用国内外有关使用该统计方法之研究为实例,详细地解释电脑报表输出及使用的注意事项。因此,本书的最大特色在于是一本可以随时提供统计方法论应用参考之食谱式参考书。

图书简介:跨越数据鸿沟的实用指南——《进阶数据分析与研究设计精要》 前言: 在当代社会科学、心理学、教育学以及市场研究等诸多领域,数据的力量日益凸显。然而,冰冷的数据本身并不能说明一切,如何有效地提取信息、构建严谨的研究框架,并最终将分析结果转化为具有洞察力的见解,是每一位研究者面临的核心挑战。本书《进阶数据分析与研究设计精要》正是在此背景下应运而生,它旨在为具备一定基础统计知识的研究人员提供一套系统化、操作性强的理论框架和实践工具集,帮助他们从容应对复杂的研究问题。本书的视角聚焦于如何将理论模型有效地转化为可检验的实证研究,并辅以对分析结果的深入解读和批判性评估。 第一部分:研究设计的优化与严谨性构建 本部分将研究的起点——研究设计——置于核心地位。我们深知,一个设计缺陷的研究,再精密的统计分析也难以挽救其结论的有效性。 第一章:研究问题的界定与操作化 本章深入探讨如何将模糊的理论构想提炼为清晰、可量化的研究问题。我们将详细阐述变量的类型(连续型、分类型、定序型)及其在不同研究范式中的意义。重点讨论“操作性定义”的重要性,如何确保概念在实际测量中具有一致性和可靠性。通过丰富的案例分析,读者将学会如何避免概念混淆,构建出具有高信度和效度的测量工具。 第二章:抽样理论与代表性检验 抽样是连接样本与总体的桥梁。本章系统梳理了概率抽样(简单随机、系统、分层、整群)和非概率抽样(方便、判断、配额)的适用情境、优缺点及实施步骤。一个关键的环节是“代表性”的评估。我们将教授如何通过描述性统计和初步的推断性检验(如样本与普查数据的初步比较),来审视样本对目标总体的拟合程度,并讨论在样本代表性不足时,如何通过权重调整来缓解潜在的偏差。 第三章:实验设计与因果推断的基石 对于追求因果关系的研究而言,实验设计是黄金标准。本章详尽阐述了经典实验设计(前后测对照组设计、只设后测设计)的结构要素,并重点讲解了复杂实验设计,如因子设计(Factorial Designs)的构建原理。我们不仅关注内部效度(Internal Validity)的威胁(如成熟、历史、回归均值),还深入探讨了外部效度(External Validity)的提升策略。此外,准实验设计(如时间序列分析、控制组前后测设计)在无法进行完全随机化的真实世界研究中的应用,将提供实用的替代方案。 第二部分:描述性统计与数据准备的艺术 在正式推断之前,对数据的“熟悉”是至关重要的。本部分强调数据清洗和初步探索性分析的规范性流程。 第四章:数据结构化与预处理 本章聚焦于数据录入、转码与管理。我们将讲解如何有效地处理缺失值(Missing Data)——从简单的删除法到更复杂的插补技术(如均值插补、回归预测插补的局限性)。同时,异常值(Outliers)的识别与处理策略(如Winsorizing、数据转换)将被详细阐述,以确保后续统计检验的稳健性。 第五章:描述性统计的深入解读 描述性统计远非简单的均值和标准差。本章引导读者超越教科书式的定义,学习如何利用分布形态(偏度、峰度)来诊断数据分布的特征。重点将放在图形化探索上,如直方图、箱线图(Box Plots)和散点图矩阵(Scatterplot Matrices)在揭示变量间关系和数据质量方面的强大作用。 第三部分:推断性统计的进阶应用 本部分是本书的核心,侧重于处理多元和复杂关系时的统计模型构建与假设检验。 第六章:方差分析(ANOVA)的扩展模型 本章超越单因素ANOVA,深入讲解重复测量方差分析(Repeated Measures ANOVA)中对相关性结构的建模,以及如何处理混合模型(Mixed ANOVA)中组内与组间因素的交叉作用。对于多因素设计,我们将详细剖析主效应和交互效应的解释逻辑,强调何时应优先解释交互效应,而非简单的主效应。 第七章:回归分析的稳健性与多重共线性处理 线性回归是应用最广泛的技术之一,但其前提假设常常被忽视。本章详细论述了回归模型的诊断——残差分析的深度应用,以及如何识别和处理异方差性(Heteroscedasticity)。面对多重共线性(Multicollinearity)这一常见难题,我们将介绍方差膨胀因子(VIF)、偏最小二乘回归(PLS)等应对策略,以确保回归系数估计的稳定性和可解释性。 第八章:因子分析与结构方程模型导论 在测量学和理论构建中,潜在变量的测量至关重要。本章系统介绍探索性因子分析(EFA)和验证性因子分析(CFA)的步骤。我们将讲解因子提取方法的选择、因子旋转的理论依据(如正交旋转与斜交旋转的差异),以及如何评估模型的拟合优度。这将作为结构方程模型(SEM)的稳固基础,引导读者理解路径分析和SEM的基本结构,重点在于模型识别和路径系数的解释。 第九章:非参数统计学的实用选择 当数据不满足正态性或方差齐性的严格假设时,非参数检验是必要的替代方案。本章对比了参数检验与非参数检验的适用场景,详细介绍秩和检验(如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验)的应用,并讨论了如何解释非参数检验的结果,以避免过度保守的结论。 第四部分:结果的撰写、报告与伦理考量 统计分析的终点是将数字转化为可被同行理解和接受的知识。 第十章:研究结果的规范化报告 本章聚焦于如何根据学术规范(如APA风格)清晰、无歧义地报告统计结果。我们将提供详尽的模板,指导读者如何准确描述检验统计量(如t, F, $chi^2$)、自由度、P值、效应量(Effect Sizes,如Cohen's d, $eta^2$),以及置信区间(Confidence Intervals)的报告。重点强调效应量在判断实际意义上的重要性,而非仅仅依赖P值。 第十一章:研究伦理与数据透明度 本部分探讨了研究过程中的伦理责任。从知情同意的获取,到数据保密与匿名化处理,再到研究结果的公正呈现(避免“P值操纵”或选择性报告),我们强调科学诚信是研究工作的生命线。讨论了数据共享与可重复性(Replicability)在现代科学中的要求和实践方法。 结语: 《进阶数据分析与研究设计精要》提供的是一套方法的思维体系,而非僵硬的公式集。它要求读者在应用每一个统计工具时,都能回溯到背后的研究设计和理论假设。通过对研究设计的深思熟虑、对数据质量的严格把控,以及对进阶统计模型的精确运用,本书旨在培养出既懂理论又精于实证的研究人才,确保他们的研究发现能够站得住脚,经得起时间的检验。

著者信息

图书目录

第一章 SPSS之系统简介
第二章 资料档之建立与管理
第三章 视窗版资料之转换与统计分析
第四章 SPSS与次数分配及资料检查
第五章 SPSS与描述统计
第六章 SPSS与相关系数
第七章 SPSS与卡方检定
第八章 SPSS与平均数差异检定
第九章 SPSS与回归分析
第十章 SPSS与无母数统计分析

图书序言

图书试读

用户评价

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一直以來,我對SPSS的理解都是停留在「工具」的層面,就是為了完成研究而學習。直到我讀了這本《英文視窗版SPSS與行為科學研究(第三版)》,我才意識到SPSS其實可以與行為科學的研究理論有如此緊密的結合。在台灣,我們在學習行為科學研究方法時,常常會接觸到各種統計模型,但如何將這些模型在SPSS中具體實現,卻常常讓我們感到困惑。這本書正好彌補了這個缺口。它不僅僅是教你SPSS的各種功能,更重要的是,它引導你理解SPSS的每一個功能背後的「研究邏輯」。例如,書中在介紹「因子分析」時,它會先深入講解因子分析的理論基礎,解釋它在行為科學中用於探索潛在結構的意義,然後才引導你如何在SPSS中進行操作,並且如何解讀其因子載入、特徵值等輸出結果。我尤其欣賞書中關於「研究設計」與「統計方法選擇」的緊密關聯。它會根據不同的研究設計,例如實驗研究、問卷調查研究,推薦相應的SPSS分析方法,這讓我能夠更清晰地知道,在我的研究情境下,應該使用什麼樣的工具來回答我的研究問題。這本書讓我對SPSS的理解,從單純的軟體操作,提升到了對整個研究流程的策略性規劃,這對我未來進行更具深度和廣度的行為科學研究,提供了極大的幫助。

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這本《英文視窗版SPSS與行為科學研究(第三版)》真的讓我對SPSS的使用有了全新的認識。在台灣,很多SPSS的教材往往是比較偏重於操作的細節,而對於SPSS如何服務於行為科學的研究邏輯,卻是點到為止。這本書最大的特色就在於,它將SPSS的每一個操作步驟,都緊密地與行為科學研究的理論和實踐相結合。我印象最深刻的是,書中在介紹「多層次模型」時,它不僅僅是教你如何在SPSS中建立多層次結構,更深入地探討了在行為科學研究中,為什麼會出現層次性的資料結構(例如,學生嵌套在班級裡,班級嵌套在學校裡),以及多層次模型如何能夠更好地捕捉這種層次性帶來的影響。這讓我在學習SPSS的過程中,不再是機械地記憶指令,而是能夠從學術研究的角度,去理解SPSS的強大之處。書中對於「效應量」的重視,也讓我耳目一新。很多時候,我們過於關注p值,而忽略了效應量才是衡量研究結果實際意義的關鍵。這本書會引導我們在SPSS輸出結果的基礎上,進一步計算和解讀效應量,這對我提升研究報告的質量非常有幫助。總體來說,這本書讓我感覺自己不再是SPSS的「使用者」,而是能夠成為SPSS的「駕馭者」,能夠更有意識、更有策略地運用它來解決我的行為科學研究問題。

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這本《英文視窗版SPSS與行為科學研究(第三版)》對我來說,簡直是開啟了一扇全新的大門。在台灣,我們在行為科學的研究上,常常需要仰賴國際上最新的學術文獻,而這些文獻的資料分析往往是基於SPSS。然而,很多時候,我們在閱讀這些文獻時,雖然能理解其結論,但對於其背後的資料分析過程,卻感到一知半解,甚至不知從何下手。這本書恰好彌補了這個斷層。它不僅提供了詳盡的SPSS操作指南,更將其與行為科學研究的「脈絡」緊密結合。舉個例子,當書中探討某個發展心理學的議題時,它會先詳細介紹該議題的理論背景和研究現狀,然後引導讀者如何運用SPSS來分析與之相關的縱向資料或橫斷面資料。其中,對於「變數的選取與操作」這一部分的講解,我認為是極其精妙的。它不僅僅是教你如何從資料庫中選取變數,而是教你如何基於理論來「構建」變數,如何進行變數轉換、組合,甚至是如何處理測量時可能出現的誤差,這對於我們進行精準的行為測量至關重要。書中對於「探索性資料分析」(EDA)的重視,也讓我耳目一新。它鼓勵我們在正式進行假設檢定之前,先對資料進行充分的探索,例如繪製散點圖、箱線圖,計算描述性統計量,這能幫助我們及早發現資料中的潛在問題和趨勢,避免後續的無謂嘗試。總的來說,這本書不僅是一個SPSS的工具書,更是一本引導我們如何將SPSS應用於嚴謹的行為科學研究的「方法論」著作,讓我對未來的研究充滿信心。

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這本書《英文視窗版SPSS與行為科學研究(第三版)》真的是一本把我從「SPSS恐懼症」中解救出來的「神書」。在台灣,學習SPSS的過程,我常常覺得像是在跟一堆英文介面和專業術語搏鬥,很容易感到挫敗。但這本書的編排方式非常人性化,它將SPSS的操作與行為科學研究的邏輯,以一種非常自然的順序融合在一起。我特別欣賞它在「資料預處理」部分的細膩講解。很多時候,研究的瓶頸不在於統計方法本身,而在於資料的品質。書中詳細介紹了如何處理缺失值、如何識別和處理離群值,以及如何進行資料轉換和創建新的變數,這些都是在真實研究中必不可少的技能。而且,書中的案例都非常真實,而且是基於行為科學的常見研究主題,這讓我非常有代入感,能夠清晰地看到SPSS是如何一步步幫助我們驗證研究假設的。作者對於SPSS輸出結果的解讀也相當深入,它不僅僅是告訴你哪個數字代表什麼,更重要的是,它會引導你如何從這些數字中提煉出有意義的研究發現,以及如何將這些發現與理論進行對話。讀完這本書,我感覺自己對於SPSS的掌握,從單純的「點擊操作」提升到了「理解其背後邏輯」,這對我未來進行更深入的行為科學研究,提供了極大的信心。

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這本《英文視窗版SPSS與行為科學研究(第三版)》真的是讓我眼睛一亮,從我接觸SPSS以來,遇到過不少教材,但這本的切入點和深度是前所未有的。身為一個在台灣唸書,並且熱衷於行為科學研究的學生,我一直覺得SPSS這個強大的工具,在跟中文文獻結合時,總會有些隔閡。這本書的出版,正好填補了這個尷尬的空間。它不僅僅是教你SPSS的各種操作指令,更重要的是,它將SPSS的操作邏輯和行為科學研究的理論框架巧妙地融合在一起。例如,書中探討某個心理學現象時,會詳細闡述研究假設是如何形成的,然後一步步引導你如何在SPSS中設定變數、進行資料編碼,最後運用何種統計方法來驗證這些假設。我尤其欣賞它在「資料處理」這部分的細膩,很多時候,研究的成敗關鍵就在於資料的品質。書中針對常見的資料缺損、離群值、以及測量誤差等問題,都給出了非常實用且具體的解決方案,並且有實際案例佐證,這對我這種剛開始接觸大型資料集的研究者來說,簡直是救星。再者,作者對於不同行為科學領域的研究設計,例如實驗設計、準實驗設計、相關研究等,都做了深入淺出的介紹,並且將這些研究設計與SPSS的對應分析方法緊密連結。這讓我不再是單純地學習SPSS功能,而是真正理解了「為什麼」要使用某個功能,以及它在整個研究流程中扮演的角色。讀完這本書,我感覺自己對於研究的架構和SPSS的運用,都有了更為系統和深刻的理解,不再是零散的知識點拼湊,而是能夠融會貫通,真正將SPSS應用於我的研究之中。

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坦白說,我之前對SPSS的操作一直抱持著一種「硬碰硬」的態度,就是為了完成研究而學。但《英文視窗版SPSS與行為科學研究(第三版)》徹底改變了我的看法。這本書的編排方式非常貼心,它並沒有一開始就丟給你一堆複雜的統計名詞,而是從行為科學研究中最核心的問題出發,然後逐步引導讀者如何運用SPSS來解答這些問題。我印象最深刻的是,書中花了很多篇幅在「研究設計」和「資料概念化」上,這在很多SPSS教學書裡是被忽略的。作者強調,SPSS只是一個工具,真正的研究能力在於如何提出好的問題、如何設計出能回答這些問題的研究,以及如何正確地解讀SPSS輸出的結果。這本書的案例非常豐富,而且都是源自真實的行為科學研究,這讓我非常有代入感。比如,書中在介紹迴歸分析時,不是簡單地教你如何點擊「迴歸」選項,而是詳細講解了迴歸分析背後的原理、假設,以及如何根據研究問題選擇合適的迴歸模型。更重要的是,它還會教你如何辨識和處理可能影響迴歸結果的變數,例如共線性、異質性等等,這些都是在實際研究中非常頭痛的問題。書中對於圖表製作的指導也相當到位,畢竟好的圖表能讓研究結果更加清晰易懂,這也是很多學生容易忽略的環節。總體而言,這本書不僅提升了我SPSS的操作技能,更重要的是,它培養了我對研究的嚴謹態度和批判性思維,讓我不再是SPSS的操作匠人,而是能夠成為一個更具洞察力的研究者。

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說實話,對於SPSS,我一直覺得它像是一個黑盒子,你把資料丟進去,它吐出一堆數字,但有時候你卻不確定這些數字到底代表了什麼。這本《英文視窗版SPSS與行為科學研究(第三版)》就是那個能打開黑盒子,讓你看到裡面奧秘的鑰匙。它不是那種只教你點擊按鈕的書,而是讓你理解「為什麼」要點擊那個按鈕。在台灣,我們做行為科學研究,常常需要處理複雜的社會學、心理學數據,而SPSS是我們常用的工具。但很多時候,我們卡在不知道如何將理論假設轉化為SPSS的分析模型。這本書就解決了這個問題。它在介紹每一個統計分析方法時,都會先從行為科學研究的基本邏輯出發,例如提出研究問題、設定研究假設,然後才引導你如何在SPSS中實現這些。我尤其欣賞書中對「統計檢定的邏輯」的深入講解,它解釋了p值、信賴區間這些核心概念的真正含義,以及如何避免常見的統計誤區。此外,書中關於「效應值」和「樣本大小」的討論,也讓我意識到,研究的結論不僅在於能否拒絕虛無假設,更在於研究結果的實際意義和可信度,這點在很多SPSS教程裡是被忽略的。書中的案例都非常具有代表性,而且與我們在台灣所面臨的研究情境息息相關,這讓我在學習過程中非常有動力,也能夠將所學的知識直接應用到我的論文寫作中。

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坦白說,我之前對SPSS的操作一直抱持著一種「工具導向」的學習態度,就是為了完成研究而學。但《英文視窗版SPSS與行為科學研究(第三版)》徹底改變了我的看法。這本書的編排方式非常貼心,它並沒有一開始就丟給你一堆複雜的統計名詞,而是從行為科學研究中最核心的問題出發,然後逐步引導讀者如何運用SPSS來解答這些問題。我印象最深刻的是,書中花了很多篇幅在「研究設計」和「資料概念化」上,這在很多SPSS教學書裡是被忽略的。作者強調,SPSS只是一個工具,真正的研究能力在於如何提出好的問題、如何設計出能回答這些問題的研究,以及如何正確地解讀SPSS輸出的結果。這本書的案例非常豐富,而且都是源自真實的行為科學研究,這讓我非常有代入感。比如,書中在介紹迴歸分析時,不是簡單地教你如何點擊「迴歸」選項,而是詳細講解了迴歸分析背後的原理、假設,以及如何根據研究問題選擇合適的迴歸模型。更重要的是,它還會教你如何辨識和處理可能影響迴歸結果的變數,例如共線性、異質性等等,這些都是在實際研究中非常頭痛的問題。書中對於圖表製作的指導也相當到位,畢竟好的圖表能讓研究結果更加清晰易懂,這也是很多學生容易忽略的環節。總體而言,這本書不僅提升了我SPSS的操作技能,更重要的是,它培養了我對研究的嚴謹態度和批判性思維,讓我不再是SPSS的操作匠人,而是能夠成為一個更具洞察力的研究者。

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我一直覺得, SPPS 雖然功能強大,但如果只是照著書本上的步驟點擊,很容易變成「滑鼠操作員」,而無法真正理解統計分析的精髓。這本《英文視窗版SPSS與行為科學研究(第三版)》恰恰解決了這個痛點。它不是單純地教你SPSS的按鈕操作,而是從行為科學研究的「目的」出發,去引導你如何運用SPSS。書中在介紹各種統計方法時,都會先回歸到其背後的理論假設,以及在行為科學研究中,什麼樣的研究問題會適用這種方法。例如,在講解ANOVA時,它不僅僅是展示如何設定因子變數和應變數,更會深入討論ANOVA在比較不同群體平均數時的優勢和局限性,以及如何解讀F值和p值,並進一步探討效應值的重要性。我特別喜歡書中關於「研究假設的轉化」這一部分,它能幫助我們將抽象的理論概念,轉化為SPSS中可以操作的變數和分析模型,這個過程往往是很多初學者感到困惑的地方。而且,書中提供的案例都非常貼近我們在台灣進行的行為科學研究的實際情況,使用的詞彙和學術語言也很容易理解,這讓我在學習過程中能夠迅速上手,並且看到SPSS如何真實地應用於學術研究。透過這本書,我感覺自己不再是SPSS的使用者,而是能夠成為SPSS的「賦能者」,能夠更有意識、更有效地運用它來解決我的研究問題。

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這本《英文視窗版SPSS與行為科學研究(第三版)》真的是一本讓我相見恨晚的書。在台灣,行為科學的研究非常活躍,但我們在SPSS的應用上,卻常常覺得缺乏一個能夠真正貫通理論與實務的橋樑。這本書就恰恰扮演了這個角色。它的優點在於,它並非一本純粹的SPSS操作手冊,而是將SPSS的每一個功能,都置於行為科學研究的宏大框架之下進行講解。例如,書中在介紹「相關分析」時,不僅僅是教你如何進行皮爾森相關係數的計算,更會深入探討在行為科學研究中,我們為什麼要探討變數之間的相關性,相關係數的強度和方向各自代表什麼意義,以及如何避免將相關性誤解為因果關係。書中對於「資料清理與轉換」的篇幅也相當大,這部分往往是研究中最耗時但卻最關鍵的環節。它詳細講解了如何處理缺失值、如何進行資料標準化、如何建立複合變數,並且結合了行為科學中常見的量表測量,這對我來說非常有幫助。而且,書中的案例都非常貼近台灣學生的研究需求,很多術語和概念都用非常貼切的中文語境進行了輔助說明,這讓我在學習SPSS的過程中,能夠更順暢地將知識轉移到實際的研究應用中。總的來說,這本書讓我對SPSS的理解,從單純的軟體操作,提升到了對整個研究設計和資料分析邏輯的深刻洞察。

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