SPSS与量化研究(2版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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SPSS统计软体因为操作上较为简单，是目前国内研究生最常用来进行分析论文资料的统计软体。

　　本书主要分成两个部分：第一个部分主要介绍量化资料的整理，包括资料输入与检核、反向题的分数转换、组别的整併、分数的加总等议题，这些议题是进行统计分析前的准备工作；第二部分则介绍SPSS的操作步骤，用以进行统计方法的考验，此部分主要介绍研究生较常採用的统计方法，包括描述统计、 t考验、单因子变异数分析、双因子变异数分析、积差相关、典型相关分析、多元回归分析、卡方考验等。

　　每种统计方法的介绍都包含SPSS的操作步骤、SPSS的报表解读，以及统计摘要表的呈现等三个部分。协助读者将统计结果，呈现符合规定的统计摘要表。

　　资料档下载请上五南图书网站www.wunan.com.tw

图书简介：数据驱动的决策艺术与科学——[此处插入其他图书名称，例如：《数据挖掘与商业智能实战指南》] 导语： 在当今信息爆炸的时代，数据不再仅仅是记录，而是驱动商业革新、学术突破乃至社会治理的核心资产。然而，海量数据的背后，隐藏着复杂性与挑战。如何从原始数据中提炼出洞察力（Insight），并将这些洞察转化为可执行的、有价值的决策，是每一位现代专业人士必须掌握的关键技能。 本书《[此处插入其他图书名称，例如：《数据挖掘与商业智能实战指南》]》并非专注于某一特定统计软件的操作手册，而是致力于构建一套完整、系统且实用的数据分析与商业智能（BI）的思维框架与实战流程。它旨在弥合理论知识与实际应用之间的鸿沟，帮助读者建立起“数据素养”，让数据真正成为提升竞争力的利器。 第一部分：数据分析的基石——思维框架与项目管理 本书伊始，我们将彻底摒弃“为分析而分析”的误区。真正的价值在于解决实际问题。 第一章：定义商业问题与数据化思维的转型。 成功的数据分析始于对业务痛点的深刻理解。本章将指导读者如何将模糊的商业目标转化为清晰、可量化的分析假设（Hypothesis）。我们将探讨“假设驱动”（Hypothesis-Driven）的研究范式，并介绍如何构建初步的“分析蓝图”，明确所需的数据类型、评估指标（KPIs）以及预期的产出物。 第二章：数据生命周期的系统管理。 数据分析是一个循环往复的过程，而非一次性任务。本章系统阐述数据从采集、清洗、存储、分析到最终部署和反馈的完整生命周期。我们侧重于数据治理（Data Governance）的基础概念，包括数据质量的定义、元数据管理的重要性，以及如何建立可靠的数据源追踪机制，确保分析结果的可信赖性（Trustworthiness）。 第三章：探索性数据分析（EDA）的艺术。 在进入复杂的模型构建之前，深入的探索至关重要。本章将教授读者如何通过可视化和描述性统计快速掌握数据集的“脾气秉性”。重点讨论如何识别和处理缺失值、异常值（Outliers）的潜在原因，并运用多种图表（如箱线图、散点图矩阵、热力图）来发现数据间的初步关系和隐藏的模式，为后续的建模工作奠定坚实基础。 第二部分：核心技术栈与模型构建——从描述到预测 本部分是全书的技术核心，重点不在于某一个软件的菜单操作，而在于算法选择的逻辑与模型结果的解读。 第四章：统计推断与显著性检验的严谨性。 许多商业决策基于样本数据对总体情况进行推断。本章将详细讲解统计推断的原理，包括置信区间（Confidence Intervals）的构建与解读，以及P值（P-value）在A/B测试和因果关系检验中的正确应用方式。我们将特别关注如何避免常见的统计误区，如多重比较问题（Multiple Comparisons Problem）的控制。 第五章：回归分析的深度应用与诊断。 回归模型是量化研究的基石。本书超越基础的线性回归，深入探讨了广义线性模型（GLMs）在处理非正态分布因变量（如计数数据、二元响应）时的优势。更重要的是，本章强调模型诊断的必要性，包括对多重共线性、异方差性等经典假设的检验，并提供了系统化的模型选择和简化策略，确保模型的稳健性（Robustness）。 第六章：预测建模的精进：从判别到分类。 面对分类问题（如客户流失预测、风险评估），本章详细介绍了判别分析（Discriminant Analysis）和逻辑回归（Logistic Regression）的对比应用。随后，我们转向更具前瞻性的机器学习方法，如决策树（Decision Trees）和集成学习方法（如随机森林和梯度提升机），重点在于理解不同模型的可解释性（Interpretability）与预测精度之间的权衡。 第七章：时间序列分析：洞察动态趋势与未来走向。 针对金融、库存管理等依赖时间顺序数据的领域，本章提供了时间序列分析的全面指南。内容涵盖平稳性检验、自相关函数（ACF）与偏自相关函数（PACF）的解读，ARIMA/SARIMA模型的构建与检验，以及如何利用指数平滑法和趋势分解法来有效预测未来走势。 第三部分：商业智能（BI）的落地与价值实现 分析的终点不是生成复杂的表格，而是驱动有效的行动。本部分聚焦于如何将技术成果转化为可被业务部门理解和使用的信息产品。 第八章：数据可视化：讲述数据的力量之证。 优秀的可视化是沟通的桥梁。本章不再罗列图表类型，而是侧重于叙事性可视化（Data Storytelling）的设计原则。我们将探讨如何根据分析的目标选择最合适的图表类型（例如，使用桑基图展示流程流向，使用热力图展示相关强度），以及如何通过视觉设计（颜色、布局、交互性）来引导受众的注意力，避免“误导性图表”。 第九章：建立可操作的决策支持系统。 真正的商业智能需要持续监控。本章介绍了构建动态仪表板（Dashboards）的关键要素，包括如何确定关键绩效指标（KPIs）的实时更新频率、如何设计用户友好的交互界面，以及如何将分析结果嵌入到日常运营流程中，实现“嵌入式分析”（Embedded Analytics）。 第十章：模型验证、部署与伦理考量。 任何模型在投入实战前都需要严格的外部验证。本章详细阐述了交叉验证（Cross-Validation）技术，以及如何评估模型的泛化能力（Generalization）。同时，鉴于数据分析日益深入社会生活的方方面面，本书最后强调了数据隐私保护、算法公平性（Fairness）和透明度的伦理责任，确保数据驱动的决策是负责任且可持续的。 结语： 本书为读者提供了一个从“数据无知者”成长为“数据赋能者”的完整路线图。通过学习本书所涵盖的严谨思维、核心技术和落地策略，您将能够自信地驾驭复杂数据，有效地沟通分析成果，并最终在您的领域内，做出更加精准、更具前瞻性的决策。本书强调的是分析的哲学、选择的逻辑以及执行的艺术，是献给所有渴望在数据时代抢占先机的研究者、管理者和实践者的必备参考书。

作者简介

凃金堂

　　现职：高雄师范大学师资培育中心副教授
　　学历：政治大学教育研究所博士
　　E-mail：tang@nknucc.nknu.edu.tw

　　测验学刊/教育与心理研究期刊论文/教育学刊/中等教育期刊 　审查委员

第一堂课：资料的输入与检核
第二堂课：反向题的转换
第三堂课：总量表与分量表的分数加总
第四堂课：组别的整併与分割
第五堂课：Z分数与T分数的计算
第六堂课：现况分析的叙述统计量
第七堂课：以t考验进行两个平均数差异情形的检定
第八堂课：以单因子变异数分析(one way anova)，探究三组别以上得分的差异情形
第九堂课：以双因子变异数分析，探究两个自变项的交互作用情形
第十堂课：以积差相关分析，探究两个变项的相关情形
第十一堂课：以典型相关分析，探讨两个变项的相关情形
第十二堂课：以多元回归分析，探究预测变项对效标变项的预测力
第十三堂课：以卡方分析，探讨不同组别的百分比同质性

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，《SPSS与量化研究(2版)》这本书，它不仅仅是在教你操作SPSS，更是在潜移默化地培养你成为一个合格的量化研究者。它里面有很多关于研究设计、问卷编制、抽样方法的介绍，这些都是量化研究的基础。而且，它在讲解SPSS的各种分析功能时，都会结合实际的研究场景，让你明白这些功能是用来解决什么样的研究问题的。比如，它在讲解相关分析的时候，会告诉你如何判断两个变量之间是否存在线性关系，以及如何解读相关系数的强弱和方向。在讲解方差分析的时候，会告诉你如何比较三个或三个以上组别的均值是否存在显著差异。这些讲解都非常贴合实际研究的需求，让我们在学习SPSS的同时，也能够不断巩固和提升自己的量化研究能力。

评分☆☆☆☆☆

我购买《SPSS与量化研究(2版)》的时候，主要看中的是它作为一本教科书的严谨性和系统性。我一直认为，一本好的学术书籍，首先要做到内容准确、逻辑清晰、结构合理。这本书在这几个方面都做得非常出色。从它的目录就可以看出，作者对整个量化研究的流程有着非常深入的理解，并且将SPSS的功能恰当地嵌入到这个流程的每一个环节。我特别欣赏的是，书中在介绍每一个统计方法的时候，都会先说明其理论基础和研究假设，然后再讲解SPSS的操作步骤，最后再强调结果的解读和注意事项。这种“是什么，怎么做，有什么用”的讲解模式，非常有助于读者建立扎实的知识体系，而不是仅仅停留在“如何操作”的层面。即使是对于一些初学者，也不会因为缺乏理论基础而感到无所适从。

评分☆☆☆☆☆

我最喜欢《SPSS与量化研究(2版)》的一点是，它非常注重理论与实践的结合。很多时候，我们学习统计软件，可能会遇到这样的困境：软件操作学得很溜，但对于背后的统计原理却一知半解，或者对于如何将研究问题转化为SPSS可以理解的分析步骤感到迷茫。这本书在这方面做得非常好。它不会一上来就抛出一堆复杂的公式和术语，而是循序渐进地引导读者理解量化研究的逻辑，从研究问题的提出、变量的界定，到数据收集、数据清洗，再到选择合适的统计方法进行分析，最后是结果的解释和报告撰写，整个流程都讲解得非常清晰。而且，书中提供的案例也都是贴合实际研究的，不是那种为了演示功能而随意捏造的数据。这些案例让我们能够更直观地看到，SPSS是如何在实际研究中发挥作用的，也帮助我们掌握了将研究理论转化为具体操作的技巧。

评分☆☆☆☆☆

《SPSS与量化研究(2版)》这本书，我早在第一版的时候就接触过了，那时候我还在大学念统计学，课程要求用到SPSS，市面上找来找去，这本算是比较系统也比较容易入门的。二版出来后，我立刻就入手了，毕竟研究的脚步一直在前进，软件功能也在不断更新，内容自然也会有所调整和优化。拿到书的那一刻，翻开第一页，就有一种熟悉又亲切的感觉。我一直觉得，做研究，特别是做量化研究，数据处理和分析是基础中的基础，如果这部分的基础打不牢，后面的研究设计、理论探讨什么的，都会显得有些空中楼阁。SPSS作为目前最主流的统计分析软件之一，它的易用性和功能强大是毋庸置疑的。而这本书，恰恰就是将SPSS这个强大的工具，与量化研究的整个过程紧密地结合起来，让读者不仅仅是学会点按钮、跑个分析，更能理解为什么这么做，以及如何解读结果。

评分☆☆☆☆☆

这本书《SPSS与量化研究(2版)》对于我来说，最大的价值在于它帮助我建立了一个完整的量化研究思维框架。我之前学习SPSS，可能更多地是零散地学习一些技巧，比如如何跑一个t检验，如何做个简单的图表。但是，这本书让我明白，SPSS只是工具，量化研究的逻辑和方法才是核心。它会从研究问题的提出开始，一步步引导你思考如何进行研究设计，如何定义变量，如何收集数据，然后才是如何选择合适的统计方法进行分析。我特别喜欢它在讲解不同统计方法时，都会强调这些方法的理论基础、适用条件以及结果的解读。这让我不再是机械地操作SPSS，而是能够理解每一步操作背后的意义，并能够根据研究问题的需要，灵活地运用SPSS来解决问题。

评分☆☆☆☆☆

《SPSS与量化研究(2版)》这本书，我觉得最棒的地方在于它非常接地气。很多关于SPSS的书籍，可能偏重于技术细节，读起来会比较枯燥。但这本书不一样，它在讲解SPSS操作的同时，始终围绕着量化研究这个大主题。它会告诉你，在研究的不同阶段，你可能需要用到SPSS的哪些功能，以及这些功能如何帮助你解决研究中的问题。我印象很深的是，书中关于数据可视化部分的讲解。它不只是教你如何画出各种图表，更重要的是，它会教你如何选择最合适的图表来呈现你的数据，以及如何通过图表来更直观地展示你的研究发现。这对于我们做研究报告，或者给别人展示研究结果的时候，非常有帮助，能够让我们的研究成果更加生动和易于理解。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种已经从事一段时间研究工作的人来说，《SPSS与量化研究(2版)》最吸引我的地方在于它对一些进阶统计方法的介绍和SPSS操作的深度挖掘。第一版的时候，我可能更多地关注基础的描述性统计、t检验、方差分析等。但随着研究的深入，我开始接触到回归分析、因子分析、聚类分析，甚至是一些更复杂的模型。二版在这方面的内容就更加丰富和完善了。它不仅详细讲解了这些方法的原理和适用条件，更重要的是，它提供了在SPSS中如何进行这些分析的详细步骤，以及如何解读复杂的输出结果。我尤其喜欢它关于回归分析部分的讲解，从线性回归到多元回归，再到逻辑回归，每一个步骤的逻辑都梳理得非常清楚，而且还探讨了模型诊断和解释的要点。这对于提升我的研究能力，让我能够处理更复杂的数据和回答更具挑战性的研究问题，起到了至关重要的作用。

评分☆☆☆☆☆

我在阅读《SPSS与量化研究(2版)》的过程中，深刻体会到了量化研究的严谨性。《SPSS与量化研究(2版)》这本书，它不仅仅是一本SPSS操作手册，更是一本关于如何进行规范化量化研究的指南。它从研究设计的源头就开始讲起，强调了研究问题的重要性，以及如何将抽象的研究概念转化为可操作的变量。这一点对于我来说非常重要，因为我经常发现自己的研究在执行过程中会遇到数据难以捕捉或者分析结果难以解释的情况，很多时候追根溯源，都出在最初的研究设计和变量定义不够清晰。这本书详细地讲解了如何进行变量的测量和编码，以及如何进行数据清洗和预处理，这些步骤对于保证数据的质量至关重要。它还会引导读者理解不同统计方法的适用条件和前提假设，让我们在选择分析方法时，能够有理有据，而不是随意试错。

评分☆☆☆☆☆

收到《SPSS与量化研究(2版)》这本书，我第一时间就翻阅了目录，看到它涵盖了从研究设计到数据分析，再到结果报告的整个流程，我就知道这本书的价值所在了。我之前在学习SPSS的时候，可能更偏向于孤立地学习某个功能，比如如何做描述性统计，如何跑个回归。但这本书的出现，让我看到了一个完整的框架。它不仅仅是讲解SPSS的各种操作指令，更重要的是，它将SPSS的应用与量化研究的理论和方法紧密地结合起来。它教会我如何根据我的研究问题，去选择合适的SPSS分析方法，如何去解读SPSS输出的结果，并且如何将这些结果有效地呈现在我的研究报告中。这本书的语言风格也很清晰易懂，不会让人觉得晦涩难懂，非常适合像我这样，希望系统学习SPSS并提升量化研究能力的人。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，要写好一份量化研究报告，数据分析部分是核心。而SPSS，《SPSS与量化研究(2版)》这本书，就是我们处理这些数据的得力助手。我最开始接触SPSS的时候，觉得它界面很复杂，不知道从哪里下手。但有了这本书，感觉就像有了一个循序渐进的向导。它不仅仅是教你如何点击菜单，运行命令，更重要的是，它会告诉你为什么要这样做，这个操作对应着什么样的统计学概念。比如，在讲数据录入和变量定义的时候，它会提醒你注意数据类型、缺失值处理等等细节，这些看似不起眼的地方，却可能直接影响到你后续分析的准确性。而对于统计分析的部分，从基础的描述性统计到进阶的回归分析、信度分析等等，这本书都做了非常详尽的讲解，并且提供了大量的图表和实例，让你能够清晰地理解每一种分析方法的逻辑和SPSS的操作步骤。