SPSS与研究方法(3版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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近年来，SPSS被应用得愈来愈广泛，例如广告公司的研究人员，可利用SPSS来了解消费行为、广告效果；企业研究人员可利用SPSS来了解企业所面临的环境，并建议有效策略，以解决企业问题、满足消费者需要，使得企业更具有竞争优势；政府机构或民间团体也可利用SPSS来了解民意、预估选情等；学术研究者可利用SPSS来描述样本、检定所建立的研究假说，以顺利地完成专题研究报告、硕士论文或博士论文。本书共分14章，首先对SPSS及研究方法做说明，接着讨论资料蒐集方法与样本描述。然后从第3章到第14章，所说明的都是SPSS统计技术。说明的顺序是由简而繁，循序渐进。从单变量的假设检定开始说明，接着是关联性衡量，最后详细地说明在硕博士论文写作中，最常用到的多变量分析技术，相信读者可以举一反三，以收事半功倍之效。

深度解析与实践指南：数据驱动决策的基石 图书名称： 数据科学实战手册：从理论到应用的完整路径 内容简介： 本书旨在为希望掌握现代数据科学技能的读者提供一个全面、深入且高度实用的指南。我们不局限于单一软件工具的操作，而是将重点放在数据科学的核心思维框架、统计学原理、前沿算法的内在逻辑以及如何在真实世界项目中高效部署解决方案。 第一部分：数据科学思维与基础构架 本部分着重于建立坚实的理论基础和正确的数据驱动思维模式。在当今信息爆炸的时代，数据的价值不仅在于其数量，更在于我们如何从“噪音”中提取“信号”。 第一章：数据科学家的角色与职责 我们将探讨数据科学在不同行业中的定位，从商业智能（BI）到人工智能（AI）的过渡。重点分析一个数据项目从提出问题、数据获取、清洗、建模到最终部署的完整生命周期（CRISP-DM模型扩展）。我们强调，数据科学首先是一种解决问题的艺术，其次才是技术工具的应用。 第二章：统计学与概率论的实践重构 回归传统的统计学精髓，但侧重于其在现代计算环境下的应用。我们将深入讲解描述性统计、推断性统计（假设检验、置信区间）的底层逻辑，并特别关注常见的统计陷阱，例如多重共线性、P值误读、以及如何正确选择和解释非参数检验。本章将通过大量实例说明，为何理解数据背后的随机性和不确定性，是构建可靠模型的先决条件。 第三章：数据获取、清洗与预处理的艺术 真实世界的数据是混乱且充满缺失值的。本章是关于“数据卫生的艺术”。我们将详细介绍处理结构化数据（SQL、NoSQL基础概念）、半结构化数据（JSON/XML）和非结构化数据（文本数据基础抓取）的方法。重点内容包括：缺失值插补的有效策略（均值、中位数、多重插补MICE的原理）、异常值检测（基于IQR、Z-Score的局限性与更先进的孤立森林算法介绍）、以及数据标准化（Standardization vs. Normalization）的选择依据。 第二部分：核心建模技术与算法精讲 本部分深入探讨驱动现代数据分析和预测的核心机器学习算法，强调对算法原理的透彻理解，而非仅仅调用库函数。 第四章：监督学习的基石——线性模型与正则化 我们将从最基础的线性回归（OLS）出发，过渡到逻辑回归在分类问题中的应用。关键在于理解正则化（L1/Ridge与L2/Lasso）如何平衡模型的复杂度和泛化能力，以及如何使用交叉验证（Cross-Validation）来评估这些模型的性能。针对多分类问题，我们将讨论One-vs-Rest和Softmax回归的实现细节。 第五章：树模型与集成学习的威力 决策树的直观性是其魅力所在，但本书将重点介绍如何通过集成方法克服单棵树的过拟合问题。深度解析Bagging（随机森林）和Boosting（AdaBoost, Gradient Boosting Machines, XGBoost, LightGBM）的核心机制。我们不仅会演示参数调优，还会深入探讨Shapley值（SHAP values）在解释复杂树模型决策路径中的应用。 第六章：非监督学习：探索数据内在结构 本章关注如何在没有明确标签的情况下发现数据中的模式。重点讲解聚类分析（K-Means的收敛性问题、DBSCAN的密度概念）和降维技术。在降维方面，我们将详尽对比主成分分析（PCA）的几何意义与t-SNE、UMAP在高维可视化中的优势与适用场景。 第七章：时间序列分析的特殊考量 时间序列数据由于其自相关性，需要特殊的处理方法。本部分将覆盖基础的平稳性检验（ADF检验）、分解模型（趋势、季节性、残差）、以及ARIMA、SARIMA模型的构建与诊断。针对复杂非线性时间序列，我们会引入状态空间模型（如卡尔曼滤波）的概念。 第三部分：模型评估、部署与伦理考量 一个好的模型不仅要预测准确，更要可靠、可解释且负责任。 第八章：深入评估指标与模型诊断 仅仅依靠准确率（Accuracy）是远远不够的。本章详细阐述了混淆矩阵的构建，以及精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、ROC曲线与AUC值的实际意义。我们将讨论如何在类别不平衡（Imbalanced Data）的情况下，选择最合适的评估指标，并教授如何进行残差分析和模型诊断，以识别系统性偏差。 第九章：模型可解释性（XAI）的实践 在金融、医疗等高风险领域，模型的“黑箱”特性是致命的。本章致力于教授如何打开黑箱。除了前面提到的SHAP值外，我们还将介绍局部解释性模型无关解释（LIME），以及特征重要性的不同计算方法，确保模型决策过程透明化。 第十章：数据科学项目的生产化部署与伦理 讨论如何将训练好的模型转化为实际生产系统的步骤（Model Serving）。这包括API封装、容器化（Docker基础概念）以及性能监控。最后，本书以数据伦理为收尾，讨论算法偏见（Bias）、公平性（Fairness）的衡量标准，以及如何构建负责任的AI系统。 本书特色： 本书的叙述风格严谨而不失生动，每章均配有大量的伪代码示例和实战案例分析，旨在帮助读者跨越理论理解与工程实践之间的鸿沟。我们强调理解“为什么”，而非仅仅记住“怎么做”，从而培养读者独立解决复杂数据的能力。通过本书的学习，读者将能够自信地驾驭从数据探索到模型部署的整个数据科学流程。

作者简介

荣泰生

　　现任：
　　辅仁大学国际贸易与金融系、管理学研究所副教授
　　辅仁妇女大学、推广部硕士学分班讲座

　　学历：
　　大同工学院事业经营硕士
　　美国波士顿大学 (Boston University) 企业管理硕士
　　国立政治大学企业管理学博士

　　曾任：
　　政治大学企管系兼任讲师
　　哈佛企管顾问公司顾问
　　华得广告公司顾问
　　士林纺织公司顾问

　　着作：
　　SPSS与研究方法
　　企业研究方法
　　Excel与研究方法
　　Excel进阶财务管理与案例分析(校订)
　　网路行销：电子商务实务
　　管理资讯系统
　　资讯管理导论
　　行销学
　　企业概论
　　企业管理概论问题解答
　　企业管理概论
　　消费者行为
　　组织行为学
　　管理学
　　现代行销管理
　　行销研究

　　译作：
　　动脑成金
　　商场霸术
　　掌握权势
　　如何在三十五岁前财务独立
　　企业不倒翁
　　网路零售

序
第１章　认识IBM SPSS Statistics法
第２章　认识研究方法
第３章　样本描述与复选题分析
第４章　比较平均数
第５章　二因子变异数、共变数分析
第６章　无母数检定
第７章　关连性测量
第８章　因素分析与信度检定
第９章　集群分析
第10章　多元尺度法
第11章　多元回归分析
第12章　多变量变异数、共变数分析
第13章　区别分析
附　录　SPSS分析重要统计值

评分☆☆☆☆☆

收到这本《SPSS与研究方法(3版)》真的是解决了我不少燃眉之急。我目前正在准备我的毕业论文，需要进行大量的数据分析，而SPSS一直是我学习的重点。这本书的优点实在是太多了，让我不知道从何说起。首先，它对于研究方法的讲解非常清晰，从研究设计、问卷编制、抽样方法，到各种统计分析的假设条件和解读，都解释得非常透彻。我尤其欣赏它在不同研究情境下，如何选择合适的统计方法的指导，这让我能够更自信地为我的研究选择最适合的分析工具。再来，SPSS的操作指南更是细致入微，每个步骤都配有截图，非常直观，即使是第一次接触SPSS的同学，也能轻松上手。我尝试着书中的一些例子，发现自己很快就掌握了SPSS的基本操作，并能将其运用到我的论文数据分析中，感觉效率大大提升。

评分☆☆☆☆☆

刚收到《SPSS与研究方法(3版)》，迫不及待地翻开来看，果然没有让我失望！作为一名即将毕业的学生，研究方法和SPSS操作是我必须要掌握的技能。这本书的编写风格非常贴近我们的需求，语言通俗易懂，避免了过于晦涩的学术术语，让学习过程变得轻松愉快。我尤其赞赏作者在讲解SPSS操作时，能够顾及到不同程度的学习者。对于初学者，有非常详细的图文指引，一步步跟着做就能掌握；而对于有一定基础的学习者，书中也提供了许多进阶的技巧和注意事项，能够帮助我们更深入地理解SPSS的功能。更重要的是，本书将研究方法论和SPSS操作紧密结合，让我们在学习操作的同时，也能理解这些统计方法背后的逻辑和意义，这对于我们今后独立进行研究非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

当我开始接触社会科学研究的时候，就一直被各种统计分析方法弄得头昏脑胀。找了很久，终于找到了这本《SPSS与研究方法(3版)》。这本书的优点真的让我惊艳！首先，它对研究设计的各个环节都做了非常细致的讲解，从研究问题的提出，到研究目标的设定，再到如何科学地进行抽样，每一步都循序渐进，非常适合我们这些初学者。最让我惊喜的是，它不只是教我们怎么用SPSS，更重要的是教会我们怎么“思考”研究，怎么设计出严谨的研究方案。书中对于各种统计方法的原理和适用范围的解释，比我之前看的任何一本教材都要清晰易懂。我特别喜欢它在讲解迴归分析的部分，不仅一步步教你操作，还详细地解释了每个输出结果的含义，让我能真正理解模型的结果，而不是被数字淹没。

评分☆☆☆☆☆

这本书的厚度一看就知道内容很扎实，拿在手里沉甸甸的，很有分量。我一直觉得研究方法是学术研究的基石，但常常因为理论太抽象而难以理解。这本《SPSS与研究方法(3版)》恰恰在这方面做得非常出色。它将抽象的研究方法概念，透过SPSS这个强大的工具，变得非常具象化、操作化。我最喜欢的部分是它对统计假设的解释，以往总是记不住各种假设条件，看了这本书才知道原来它们是如此重要，而且作者还很贴心地给出了在SPSS中如何检验这些假设的方法。还有，像是卡方检验、T检验、ANOVA这些基础但又非常常用的统计方法，书里都讲得非常详细，并且结合实际案例，让你能立刻理解它的应用场景。读完这本书，我感觉自己对研究方法的掌握上了一个大台阶。

评分☆☆☆☆☆

一直很想把研究方法念熟，毕竟不只写论文会用到，未来工作也需要科学分析的能力。收到这本《SPSS与研究方法(3版)》的时候，我真的超级期待！书的封面设计很稳重，一看就知道是专业的学术书籍，排版也很舒服，字号大小适中，不会让人眼睛疲劳。我特别喜欢它在介绍SPSS操作的部分，非常详尽，从基础的资料输入、数据整理，到进阶的统计分析，都有图文并茂的说明，就算是SPSS新手也不用担心跟不上。而且，它不只教你怎么按按钮，更重要的是解释了每个统计方法的背后原理，以及什么时候该用哪种方法，这对我来说才是最重要的！有时候看其他书，只会讲操作，但如果你不理解原理，用了错误的统计方法，那结果就是错的，这本书就弥补了我的这个盲点。尤其是在做比较复杂的迴归分析时，它讲解得非常到位，让我不再害怕那些复杂的输出报表。