具體描述
量化研究是實證研究的派典，而統計更是量化研究的分析策略。統計學的方法是一門邏輯方法與態度，統計應用到社會科學最重要是要驗證假設，最重要是保存簡單與簡約（keep it short and simple, KISS），所以統計學的應用要保持KISS原則。
本書主要是要使統計學免除一些煩瑣的公式，強調如此按錶操作，期讓學生能不討厭統計，而且可以索圖操作。本書包括十一章，分成第一章〈量化研究的科學取嚮〉、第二章〈電腦化及量化資料編碼〉、第三章〈描述性統計〉、第四章〈推論統計與SPSS〉、第五章〈雙變項之差異性分析與SPSS〉、第六章〈雙變項之相關性分析與SPSS〉、第七章〈無母數分析與SPSS〉、第八章〈多元迴歸分析與SPSS〉、第九章〈信度分析、因素分析與SPSS〉、第十章〈羅吉斯迴歸分析及邏輯對數分析與SPSS〉及第十一章〈後記：SPSS操作筆記〉，分彆介紹描述統計、推論統計以及簡單的一些多變項統計，介紹完統計概念，再分彆介紹SPSS的軟體操作以及最後的製錶。最後一章乃是將操作程序寫成口訣，以提供學生們對SPSS操作的認識以及研究生撰寫論文熟悉量化研究的操作方法。
作者簡介
郭靜晃
學曆
美國俄亥俄州立大學傢庭關係與人類發展學係博士
現任
中國文化大學社會福利學係教授兼係主任
中華民國青少年兒童福利學會理事長
著者信息
圖書目錄
序 i
Chapter 1 量化研究的科學取嚮 1
第一節 科學研究的目的 3
第二節 科學研究分類 9
第三節 量化研究之內涵 20
Chapter 2 電腦化及量化資料編碼 25
第一節 電腦化 26
第二節 編碼 28
第三節 SPSS的介紹 32
第四節 編碼與SPSS 35
Chapter 3 描述性統計 45
第一節 描述性統計 46
第二節 描述性統計在SPSS之運用 55
Chapter 4 推論統計與SPSS 75
第一節 推論統計之基本概念 76
第二節 點估計、區間估計在SPSS之運用 84
Chapter 5 雙變項之差異性分析與SPSS 89
第一節 雙變項分析 90
第二節 兩變項之差異性分析 95
第三節 差異性檢定在SPSS之運用 114
Chapter 6 雙變項之相關性分析與SPSS 137
第一節 相關係數之特性與特色 139
第二節 迴歸分析 153
第三節 雙變項之其他相關與關聯 167
第四節 雙變項相關與迴歸在SPSS之運用 173
第五節 雙變項之關聯係數 183
Chapter 7 無母數分析與SPSS 195
第一節 無母數統計檢定 199
第二節 無母數統計檢定在SPSS之運用 225
Chapter 8 多元迴歸分析與SPSS 245
第一節 多變項分析 246
第二節 多元迴歸分析 250
第三節 SPSS復迴歸分析中選取變項的方法 253
第四節 淨相關與部分相關 256
第五節 路徑分析 257
第六節 正典相關 260
第七節 多元迴歸在SPSS之運用 267
Chapter 9 信度分析、因素分析及SPSS之運用 289
第一節 量錶之製作 290
第二節 項目分析、因素分析與內部一緻性在SPSS之運用 310
Chapter 10 羅吉斯迴歸分析及邏輯對數分析與SPSS 335
第一節 羅吉斯迴歸分析 336
第二節 邏輯對數分析 340
第三節 羅吉斯迴歸在SPSS之運用 342
第四節 邏輯對數綫性在SPSS之運用 346
Chapter 11 後記：SPSS操作筆記 353
參考書目 371
圖書序言
序
在教統計的教學生涯中，有些學生一上課就先錶明數學不行，常對於統計的分析原理、公式産生排斥的心理，甚至認為SPSS就是統計。此外，也有學生錶示統計已三修，每次統計考試必然在M餐廳待上一天，無數的漢堡及可樂都比統計的試算有趣多多。這種焦慮可能來自於數學焦慮，也可能來自於研究方法的邏輯基礎不夠。拜科技所賜，所有統計公式皆嵌入在電腦的套裝軟體，如SPSS、SAS或BMDP的設計完善，加上視窗Window及Microsoft操作係統的發展，使是在量化研究的資料處理分析的速度及正確性，但也無形中抹煞瞭學生的思考能力。
社會科學統計最重要是應用，尤其要瞭解變項之測量尺度，其實按照研究的假設，再逐步應用簡單及簡約原則（keep it short and simple, KISS），運用套裝軟體即可完成資料處理。然而，學生常以為統計的輸齣錶即是最後的結果，殊不知統計還是要製錶、製圖，再利用統計術語來解決假設的問題。
本書是因揚智文化事業股份有限公司葉總經理的力促，期望有一本更精簡的統計書籍，以提高學生學習的動機及避免學生們的統計恐懼癥，最好能按步驟操作也能瞭解統計，本書就在此期待中被催生，而本書的完成不是完成一本統計原理而是期待製作成一本統計食譜，以期能讓學生在短時間，能瞭解統計的運用，以及提供量化研究中資料整理的參考。
本書力求文字簡單，並輔以SPSS操作步驟，至於有關統計的原理與公式，個人期望學生可以再參考其他統計書籍，例如林清山的《心理與教育統計學》，或邱皓政的《量化研究與統計分析》，這兩本書籍已將統計原理及分析寫得很清楚及精簡。本書冀望學生能去除統計焦慮並能充實統計知識及解決量化研究的分析疑慮。
本書之付梓感謝揚智文化事業股份有限公司的督促及鼓勵，以及閻總編輯辛苦的催稿及校稿，為本書之付梓提供各種協助，纔能使本書在短時間內順利交稿及齣版，在此錶達誠摯的謝意。此外，也特彆感謝M同學給我的激勵來完成本書，將此申謝。
郭靜晃 謹識
陽明山華崗 2013年初春
圖書試讀
用戶評價
這本書在“推論性統計”部分的講解，也讓我受益匪淺。在我過去的工作中，常常需要進行假設檢驗，比如“新廣告的投放是否顯著提升瞭産品銷量？”，或者“不同地區的用戶對我們産品的滿意度是否存在顯著差異？”。過去，我常常是憑感覺或者一些模糊的經驗來判斷，缺乏科學依據。這本書提供瞭非常係統的推論性統計方法介紹，從單樣本t檢驗、配對樣本t檢驗、獨立樣本t檢驗，到方差分析（ANOVA），再到卡方檢驗，都進行瞭詳細的闡述。我特彆欣賞它在解釋每一種檢驗方法時，都首先引入實際應用場景，比如用一個具體的市場調研案例來引入獨立樣本t檢驗，讓我們知道在什麼情況下需要使用它。然後，它會詳細介紹檢驗的步驟，包括如何設置原假設和備擇假設，如何解讀SPSS輸齣的P值，以及如何根據P值來做齣統計推斷。書中還強調瞭檢驗的前提條件，比如正態性檢驗、方差齊性檢驗，以及如何處理不滿足前提條件的情況。這些細節的講解，讓我在進行假設檢驗時，能夠更加嚴謹和自信，避免瞭因為誤用統計方法而得齣錯誤的結論。
评分《SPSS統計實務操作》在“迴歸分析”部分的講解，是我近期最常翻閱的部分。在産品定價、市場預測以及用戶行為分析等領域，迴歸分析都扮演著至關重要的角色。過去，我總覺得迴歸分析離我比較遙遠，操作起來也比較復雜，涉及到各種係數的解讀。這本書則把這個復雜的概念變得生動易懂。它從最簡單的綫性迴歸開始，一步一步地教我們如何建立模型，如何解讀迴歸係數的含義，比如“自變量每變化一個單位，因變量會如何變化？”。更重要的是，它還深入淺齣地講解瞭多元綫性迴歸，以及如何進行變量篩選，如何處理多重共綫性問題。書中還提到瞭邏輯迴歸，這對於預測用戶是否會購買某個産品或者是否會點擊某個廣告等二元分類問題非常有用。我尤其喜歡它在講解模型擬閤優度時，比如R方值的解讀，以及如何通過殘差分析來檢驗模型的假設。這些深入的分析，讓我能夠更好地理解數據之間的關係，並能更準確地預測未來趨勢，為公司的戰略決策提供更有力的支持。
评分《SPSS統計實務操作》在“信度和效度分析”方麵的講解，對於我這個從事消費者調研工作的人來說，簡直是福音。在設計問捲、衡量消費者態度或滿意度時，信度和效度是衡量問捲質量的關鍵指標。過去，我對於信度分析（比如Cronbach's Alpha係數）的理解僅停留在“數值越高越好”這個層麵，但具體如何操作，以及如何根據分析結果來優化問捲，一直是個模糊的概念。這本書對此進行瞭非常詳盡的解釋，它不僅介紹瞭Cronbach's Alpha的計算方法，還教會我們如何通過刪除某個題目來提高信度，如何識彆並處理低信度的題目。在效度分析方麵，它詳細介紹瞭內容效度、結構效度和效標效度，並提供瞭SPSS相應的操作方法，比如如何通過因子分析來檢驗結構效度。這些講解讓我能夠更科學地評估和構建測量工具，確保我們收集到的數據是可靠和有意義的，從而提升瞭整個研究的質量和可信度。
评分《SPSS統計實務操作》在“高級統計方法”的介紹，也讓我看到瞭自己能力的提升空間。雖然我目前主要運用的是基礎的統計分析，但書中對一些進階方法的初步介紹，比如“多層綫性模型”、“結構方程模型”等，讓我對其有瞭初步的瞭解，並且看到瞭未來可以學習和探索的方嚮。書中並沒有把這些高級方法講得過於高深莫測，而是通過簡要的案例和概念解釋，讓我明白它們的應用場景和基本原理。這讓我明白，SPSS並不僅僅是一個進行簡單數據處理和分析的工具，它還可以支持更復雜的統計建模。這種“授人以漁”的理念，讓我覺得這本書不僅是一本操作手冊，更是一本能夠引導我持續學習和成長的指導書。我甚至開始思考，在未來的一些項目中，是否可以嘗試運用這些更高級的模型來解決更復雜的研究問題。
评分總的來說，《SPSS統計實務操作》這本書，對於像我這樣需要在實際工作中大量運用統計分析的讀者來說，是一本不可多得的寶典。它覆蓋的知識點非常全麵，從數據準備到各種統計分析方法，再到圖錶製作和結果解讀，都進行瞭深入淺齣的講解。最重要的是，它始終緊扣“實務操作”這個主題，用大量的案例和清晰的步驟，將理論知識與實踐緊密結閤。我曾經嘗試過其他一些統計書籍，但很多都過於理論化，或者操作步驟不夠詳盡，遇到實際問題時還是會無從下手。這本書則不同，它就像一個經驗豐富的導師，一步一步地引導我掌握SPSS的各項功能，解決我在工作中遇到的實際難題。它不僅僅教會瞭我“怎麼做”，更重要的是讓我明白瞭“為什麼這麼做”，以及如何科學地解釋和運用統計結果。這本書的價值，遠遠超齣瞭我當初的預期，它已經成為瞭我案頭必備的參考書。
评分讓我驚喜的是，《SPSS統計實務操作》在“相關性分析”部分的講解，也相當到位。在很多市場研究項目中，我們都需要瞭解不同變量之間的關聯程度，比如“廣告投入與銷售額之間是否存在正相關？”，或者“消費者年齡與産品偏好之間是否存在某種關係？”。過去，我隻是簡單地計算一下皮爾遜相關係數，但總覺得對結果的解讀不夠深入。這本書則在此基礎上，進一步探討瞭斯皮爾曼等級相關係數，適用於非正態分布的數據，以及肯德爾等級相關係數。它不僅教我們如何計算相關係數，更重要的是，它強調瞭相關性不等於因果性，並提供瞭多種可視化方法來展示相關性，比如散點圖矩陣。書中還深入講解瞭如何解讀相關係數的顯著性水平，以及如何通過相關性分析來為後續的迴歸分析提供初步的變量選擇依據。這種嚴謹的統計思維和豐富的操作技巧，讓我能夠更準確地理解變量之間的關係，避免瞭望文生義的誤判。
评分《SPSS統計實務操作》這本書，我拿到手的時候，就覺得它應該能幫我解決不少研究上的睏擾。我從事的是市場研究工作，平時接觸的數據量很大，而且種類繁多，從基本的消費者人口統計信息，到復雜的購買行為、品牌偏好等等，都需要進行細緻的分析。過去，我常常需要花費大量的時間去學習各種統計軟件的零散知識，網上搜集教程，看瞭又看，但總感覺零散不成體係，遇到實際問題時，還是會卡住。這本書的齣現，對我來說，簡直就像及時雨。我尤其欣賞它在“數據準備與清理”這個章節裏的詳細講解。我過去最頭疼的就是數據錄入錯誤、缺失值處理、異常值識彆等問題，這些直接影響到後續分析的準確性。書中不僅列舉瞭各種常見的數據問題，還一步一步地教你如何使用SPSS的功能來解決它們，比如如何利用“查找和替換”功能修正錄入錯誤，如何使用“個案加權”來處理缺失值，以及如何通過“箱型圖”或“散點圖”來識彆異常值。更重要的是，它還提供瞭很多實用的技巧，比如如何批量處理多個變量，如何保存清洗後的數據以備不時之需。這部分的學習，讓我感覺自己的數據處理能力有瞭質的飛躍，為後續的統計分析打下瞭堅實的基礎，也讓我不再對“髒數據”感到束手無策，而是能夠自信地應對。
评分說實話，在接觸《SPSS統計實務操作》之前，我對SPSS的印象就是一個功能強大的統計軟件，但總覺得它界麵復雜，操作門檻有點高。這本書的另一個亮點，就是它非常注重“從零開始”的引導。我特彆喜歡它在介紹“描述性統計”時的循序漸進。一開始，它沒有直接扔給我一大堆公式或者復雜的術語，而是先從最基本的需求齣發，比如“我想知道我的樣本平均年齡是多少？”，或者“我的産品在不同年齡段的銷售量分布是怎樣的？”。然後，它就一步一步地教你如何在SPSS中找到相應的菜單，選擇正確的分析選項。比如，計算平均數、中位數、眾數、標準差這些基本指標，以及繪製直方圖、餅圖、條形圖來直觀展示數據分布，書中都給齣瞭非常清晰的截圖和操作步驟。我印象深刻的是，它不僅僅是告訴你“點這裏，選那個”，還會解釋為什麼選擇這個選項，這個選項代錶的含義是什麼，以及這個結果能告訴我們什麼。這種“知其然，更知其所以然”的講解方式，讓我覺得學習起來既輕鬆又有效，能夠真正理解統計概念，而不是機械地模仿操作。這對於我這樣不具備深厚統計學背景的讀者來說，尤為重要。
评分這本書中關於“圖錶製作與美化”的部分，也給我留下瞭深刻的印象。我一直認為，好的統計分析成果，不僅需要嚴謹的數據支持，還需要清晰直觀的展示。SPSS本身就提供瞭豐富的圖錶功能，但如何利用這些功能製作齣既美觀又能有效傳達信息的圖錶，是很多讀者都麵臨的挑戰。《SPSS統計實務操作》在這方麵提供瞭非常實用的指導。它不僅介紹瞭如何製作各種常用的圖錶，比如條形圖、摺綫圖、餅圖、散點圖、箱型圖等，還詳細講解瞭如何對圖錶進行自定義設置，包括修改標題、軸標簽、圖例、顔色、字體大小等。書中還強調瞭圖錶的選擇原則，比如什麼情況下適閤用摺綫圖，什麼情況下適閤用條形圖，以及如何避免圖錶誤導。這使得我能夠將復雜的統計結果，以一種更加專業、易於理解的方式呈現給決策者，極大地提升瞭溝通效率和說服力。
评分這本書在“因子分析”和“聚類分析”方麵的講解，也極大地拓寬瞭我的視野。在市場研究中，我們經常需要對大量的變量進行降維，找齣潛在的共性因素，或者將具有相似特徵的消費者進行分組。過去，我對於這些多變量統計方法感到有些畏懼，覺得它們非常高深。然而，《SPSS統計實務操作》用非常貼近實務的方式，將這些復雜的分析方法進行瞭清晰的梳理。在因子分析部分，它首先解釋瞭什麼是潛在因子，以及為什麼我們需要進行因子分析。然後，它詳細介紹瞭如何使用SPSS進行主成分分析和最大似然法提取因子，如何進行因子鏇轉，以及如何命名和解釋提取齣來的因子。這對於我們理解消費者心理、産品屬性的潛在維度非常有幫助。在聚類分析部分，它介紹瞭不同類型的聚類方法，比如層次聚類和K-均值聚類，以及如何選擇閤適的聚類變量和聚類數量。這對於我們進行市場細分，找到目標客戶群體，製定個性化的營銷策略至關重要。
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