SPSS與量化研究(2版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• SPSS
• 量化研究
• 統計分析
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SPSS統計軟體因為操作上較為簡單，是目前國內研究生最常用來進行分析論文資料的統計軟體。

　　本書主要分成兩個部分：第一個部分主要介紹量化資料的整理，包括資料輸入與檢核、反嚮題的分數轉換、組彆的整併、分數的加總等議題，這些議題是進行統計分析前的準備工作；第二部分則介紹SPSS的操作步驟，用以進行統計方法的考驗，此部分主要介紹研究生較常採用的統計方法，包括描述統計、 t考驗、單因子變異數分析、雙因子變異數分析、積差相關、典型相關分析、多元迴歸分析、卡方考驗等。

　　每種統計方法的介紹都包含SPSS的操作步驟、SPSS的報錶解讀，以及統計摘要錶的呈現等三個部分。協助讀者將統計結果，呈現符閤規定的統計摘要錶。

　　資料檔下載請上五南圖書網站www.wunan.com.tw

圖書簡介：數據驅動的決策藝術與科學——[此處插入其他圖書名稱，例如：《數據挖掘與商業智能實戰指南》] 導語： 在當今信息爆炸的時代，數據不再僅僅是記錄，而是驅動商業革新、學術突破乃至社會治理的核心資産。然而，海量數據的背後，隱藏著復雜性與挑戰。如何從原始數據中提煉齣洞察力（Insight），並將這些洞察轉化為可執行的、有價值的決策，是每一位現代專業人士必須掌握的關鍵技能。 本書《[此處插入其他圖書名稱，例如：《數據挖掘與商業智能實戰指南》]》並非專注於某一特定統計軟件的操作手冊，而是緻力於構建一套完整、係統且實用的數據分析與商業智能（BI）的思維框架與實戰流程。它旨在彌閤理論知識與實際應用之間的鴻溝，幫助讀者建立起“數據素養”，讓數據真正成為提升競爭力的利器。 第一部分：數據分析的基石——思維框架與項目管理 本書伊始，我們將徹底摒棄“為分析而分析”的誤區。真正的價值在於解決實際問題。 第一章：定義商業問題與數據化思維的轉型。 成功的數據分析始於對業務痛點的深刻理解。本章將指導讀者如何將模糊的商業目標轉化為清晰、可量化的分析假設（Hypothesis）。我們將探討“假設驅動”（Hypothesis-Driven）的研究範式，並介紹如何構建初步的“分析藍圖”，明確所需的數據類型、評估指標（KPIs）以及預期的産齣物。 第二章：數據生命周期的係統管理。 數據分析是一個循環往復的過程，而非一次性任務。本章係統闡述數據從采集、清洗、存儲、分析到最終部署和反饋的完整生命周期。我們側重於數據治理（Data Governance）的基礎概念，包括數據質量的定義、元數據管理的重要性，以及如何建立可靠的數據源追蹤機製，確保分析結果的可信賴性（Trustworthiness）。 第三章：探索性數據分析（EDA）的藝術。 在進入復雜的模型構建之前，深入的探索至關重要。本章將教授讀者如何通過可視化和描述性統計快速掌握數據集的“脾氣秉性”。重點討論如何識彆和處理缺失值、異常值（Outliers）的潛在原因，並運用多種圖錶（如箱綫圖、散點圖矩陣、熱力圖）來發現數據間的初步關係和隱藏的模式，為後續的建模工作奠定堅實基礎。 第二部分：核心技術棧與模型構建——從描述到預測 本部分是全書的技術核心，重點不在於某一個軟件的菜單操作，而在於算法選擇的邏輯與模型結果的解讀。 第四章：統計推斷與顯著性檢驗的嚴謹性。 許多商業決策基於樣本數據對總體情況進行推斷。本章將詳細講解統計推斷的原理，包括置信區間（Confidence Intervals）的構建與解讀，以及P值（P-value）在A/B測試和因果關係檢驗中的正確應用方式。我們將特彆關注如何避免常見的統計誤區，如多重比較問題（Multiple Comparisons Problem）的控製。 第五章：迴歸分析的深度應用與診斷。 迴歸模型是量化研究的基石。本書超越基礎的綫性迴歸，深入探討瞭廣義綫性模型（GLMs）在處理非正態分布因變量（如計數數據、二元響應）時的優勢。更重要的是，本章強調模型診斷的必要性，包括對多重共綫性、異方差性等經典假設的檢驗，並提供瞭係統化的模型選擇和簡化策略，確保模型的穩健性（Robustness）。 第六章：預測建模的精進：從判彆到分類。 麵對分類問題（如客戶流失預測、風險評估），本章詳細介紹瞭判彆分析（Discriminant Analysis）和邏輯迴歸（Logistic Regression）的對比應用。隨後，我們轉嚮更具前瞻性的機器學習方法，如決策樹（Decision Trees）和集成學習方法（如隨機森林和梯度提升機），重點在於理解不同模型的可解釋性（Interpretability）與預測精度之間的權衡。 第七章：時間序列分析：洞察動態趨勢與未來走嚮。 針對金融、庫存管理等依賴時間順序數據的領域，本章提供瞭時間序列分析的全麵指南。內容涵蓋平穩性檢驗、自相關函數（ACF）與偏自相關函數（PACF）的解讀，ARIMA/SARIMA模型的構建與檢驗，以及如何利用指數平滑法和趨勢分解法來有效預測未來走勢。 第三部分：商業智能（BI）的落地與價值實現 分析的終點不是生成復雜的錶格，而是驅動有效的行動。本部分聚焦於如何將技術成果轉化為可被業務部門理解和使用的信息産品。 第八章：數據可視化：講述數據的力量之證。 優秀的可視化是溝通的橋梁。本章不再羅列圖錶類型，而是側重於敘事性可視化（Data Storytelling）的設計原則。我們將探討如何根據分析的目標選擇最閤適的圖錶類型（例如，使用桑基圖展示流程流嚮，使用熱力圖展示相關強度），以及如何通過視覺設計（顔色、布局、交互性）來引導受眾的注意力，避免“誤導性圖錶”。 第九章：建立可操作的決策支持係統。 真正的商業智能需要持續監控。本章介紹瞭構建動態儀錶闆（Dashboards）的關鍵要素，包括如何確定關鍵績效指標（KPIs）的實時更新頻率、如何設計用戶友好的交互界麵，以及如何將分析結果嵌入到日常運營流程中，實現“嵌入式分析”（Embedded Analytics）。 第十章：模型驗證、部署與倫理考量。 任何模型在投入實戰前都需要嚴格的外部驗證。本章詳細闡述瞭交叉驗證（Cross-Validation）技術，以及如何評估模型的泛化能力（Generalization）。同時，鑒於數據分析日益深入社會生活的方方麵麵，本書最後強調瞭數據隱私保護、算法公平性（Fairness）和透明度的倫理責任，確保數據驅動的決策是負責任且可持續的。 結語： 本書為讀者提供瞭一個從“數據無知者”成長為“數據賦能者”的完整路綫圖。通過學習本書所涵蓋的嚴謹思維、核心技術和落地策略，您將能夠自信地駕馭復雜數據，有效地溝通分析成果，並最終在您的領域內，做齣更加精準、更具前瞻性的決策。本書強調的是分析的哲學、選擇的邏輯以及執行的藝術，是獻給所有渴望在數據時代搶占先機的研究者、管理者和實踐者的必備參考書。

作者簡介

凃金堂

　　現職：高雄師範大學師資培育中心副教授
　　學曆：政治大學教育研究所博士
　　E-mail：tang@nknucc.nknu.edu.tw

　　測驗學刊/教育與心理研究期刊論文/教育學刊/中等教育期刊 　審查委員

第一堂課：資料的輸入與檢核
第二堂課：反嚮題的轉換
第三堂課：總量錶與分量錶的分數加總
第四堂課：組彆的整併與分割
第五堂課：Z分數與T分數的計算
第六堂課：現況分析的敘述統計量
第七堂課：以t考驗進行兩個平均數差異情形的檢定
第八堂課：以單因子變異數分析(one way anova)，探究三組彆以上得分的差異情形
第九堂課：以雙因子變異數分析，探究兩個自變項的交互作用情形
第十堂課：以積差相關分析，探究兩個變項的相關情形
第十一堂課：以典型相關分析，探討兩個變項的相關情形
第十二堂課：以多元迴歸分析，探究預測變項對效標變項的預測力
第十三堂課：以卡方分析，探討不同組彆的百分比同質性

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得，《SPSS與量化研究(2版)》這本書，它不僅僅是在教你操作SPSS，更是在潛移默化地培養你成為一個閤格的量化研究者。它裏麵有很多關於研究設計、問捲編製、抽樣方法的介紹，這些都是量化研究的基礎。而且，它在講解SPSS的各種分析功能時，都會結閤實際的研究場景，讓你明白這些功能是用來解決什麼樣的研究問題的。比如，它在講解相關分析的時候，會告訴你如何判斷兩個變量之間是否存在綫性關係，以及如何解讀相關係數的強弱和方嚮。在講解方差分析的時候，會告訴你如何比較三個或三個以上組彆的均值是否存在顯著差異。這些講解都非常貼閤實際研究的需求，讓我們在學習SPSS的同時，也能夠不斷鞏固和提升自己的量化研究能力。

评分☆☆☆☆☆

我最喜歡《SPSS與量化研究(2版)》的一點是，它非常注重理論與實踐的結閤。很多時候，我們學習統計軟件，可能會遇到這樣的睏境：軟件操作學得很溜，但對於背後的統計原理卻一知半解，或者對於如何將研究問題轉化為SPSS可以理解的分析步驟感到迷茫。這本書在這方麵做得非常好。它不會一上來就拋齣一堆復雜的公式和術語，而是循序漸進地引導讀者理解量化研究的邏輯，從研究問題的提齣、變量的界定，到數據收集、數據清洗，再到選擇閤適的統計方法進行分析，最後是結果的解釋和報告撰寫，整個流程都講解得非常清晰。而且，書中提供的案例也都是貼閤實際研究的，不是那種為瞭演示功能而隨意捏造的數據。這些案例讓我們能夠更直觀地看到，SPSS是如何在實際研究中發揮作用的，也幫助我們掌握瞭將研究理論轉化為具體操作的技巧。

评分☆☆☆☆☆

《SPSS與量化研究(2版)》這本書，我早在第一版的時候就接觸過瞭，那時候我還在大學念統計學，課程要求用到SPSS，市麵上找來找去，這本算是比較係統也比較容易入門的。二版齣來後，我立刻就入手瞭，畢竟研究的腳步一直在前進，軟件功能也在不斷更新，內容自然也會有所調整和優化。拿到書的那一刻，翻開第一頁，就有一種熟悉又親切的感覺。我一直覺得，做研究，特彆是做量化研究，數據處理和分析是基礎中的基礎，如果這部分的基礎打不牢，後麵的研究設計、理論探討什麼的，都會顯得有些空中樓閣。SPSS作為目前最主流的統計分析軟件之一，它的易用性和功能強大是毋庸置疑的。而這本書，恰恰就是將SPSS這個強大的工具，與量化研究的整個過程緊密地結閤起來，讓讀者不僅僅是學會點按鈕、跑個分析，更能理解為什麼這麼做，以及如何解讀結果。

评分☆☆☆☆☆

我購買《SPSS與量化研究(2版)》的時候，主要看中的是它作為一本教科書的嚴謹性和係統性。我一直認為，一本好的學術書籍，首先要做到內容準確、邏輯清晰、結構閤理。這本書在這幾個方麵都做得非常齣色。從它的目錄就可以看齣，作者對整個量化研究的流程有著非常深入的理解，並且將SPSS的功能恰當地嵌入到這個流程的每一個環節。我特彆欣賞的是，書中在介紹每一個統計方法的時候，都會先說明其理論基礎和研究假設，然後再講解SPSS的操作步驟，最後再強調結果的解讀和注意事項。這種“是什麼，怎麼做，有什麼用”的講解模式，非常有助於讀者建立紮實的知識體係，而不是僅僅停留在“如何操作”的層麵。即使是對於一些初學者，也不會因為缺乏理論基礎而感到無所適從。

评分☆☆☆☆☆

收到《SPSS與量化研究(2版)》這本書，我第一時間就翻閱瞭目錄，看到它涵蓋瞭從研究設計到數據分析，再到結果報告的整個流程，我就知道這本書的價值所在瞭。我之前在學習SPSS的時候，可能更偏嚮於孤立地學習某個功能，比如如何做描述性統計，如何跑個迴歸。但這本書的齣現，讓我看到瞭一個完整的框架。它不僅僅是講解SPSS的各種操作指令，更重要的是，它將SPSS的應用與量化研究的理論和方法緊密地結閤起來。它教會我如何根據我的研究問題，去選擇閤適的SPSS分析方法，如何去解讀SPSS輸齣的結果，並且如何將這些結果有效地呈現在我的研究報告中。這本書的語言風格也很清晰易懂，不會讓人覺得晦澀難懂，非常適閤像我這樣，希望係統學習SPSS並提升量化研究能力的人。

评分☆☆☆☆☆

《SPSS與量化研究(2版)》這本書，我覺得最棒的地方在於它非常接地氣。很多關於SPSS的書籍，可能偏重於技術細節，讀起來會比較枯燥。但這本書不一樣，它在講解SPSS操作的同時，始終圍繞著量化研究這個大主題。它會告訴你，在研究的不同階段，你可能需要用到SPSS的哪些功能，以及這些功能如何幫助你解決研究中的問題。我印象很深的是，書中關於數據可視化部分的講解。它不隻是教你如何畫齣各種圖錶，更重要的是，它會教你如何選擇最閤適的圖錶來呈現你的數據，以及如何通過圖錶來更直觀地展示你的研究發現。這對於我們做研究報告，或者給彆人展示研究結果的時候，非常有幫助，能夠讓我們的研究成果更加生動和易於理解。

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得，要寫好一份量化研究報告，數據分析部分是核心。而SPSS，《SPSS與量化研究(2版)》這本書，就是我們處理這些數據的得力助手。我最開始接觸SPSS的時候，覺得它界麵很復雜，不知道從哪裏下手。但有瞭這本書，感覺就像有瞭一個循序漸進的嚮導。它不僅僅是教你如何點擊菜單，運行命令，更重要的是，它會告訴你為什麼要這樣做，這個操作對應著什麼樣的統計學概念。比如，在講數據錄入和變量定義的時候，它會提醒你注意數據類型、缺失值處理等等細節，這些看似不起眼的地方，卻可能直接影響到你後續分析的準確性。而對於統計分析的部分，從基礎的描述性統計到進階的迴歸分析、信度分析等等，這本書都做瞭非常詳盡的講解，並且提供瞭大量的圖錶和實例，讓你能夠清晰地理解每一種分析方法的邏輯和SPSS的操作步驟。

评分☆☆☆☆☆

我在閱讀《SPSS與量化研究(2版)》的過程中，深刻體會到瞭量化研究的嚴謹性。《SPSS與量化研究(2版)》這本書，它不僅僅是一本SPSS操作手冊，更是一本關於如何進行規範化量化研究的指南。它從研究設計的源頭就開始講起，強調瞭研究問題的重要性，以及如何將抽象的研究概念轉化為可操作的變量。這一點對於我來說非常重要，因為我經常發現自己的研究在執行過程中會遇到數據難以捕捉或者分析結果難以解釋的情況，很多時候追根溯源，都齣在最初的研究設計和變量定義不夠清晰。這本書詳細地講解瞭如何進行變量的測量和編碼，以及如何進行數據清洗和預處理，這些步驟對於保證數據的質量至關重要。它還會引導讀者理解不同統計方法的適用條件和前提假設，讓我們在選擇分析方法時，能夠有理有據，而不是隨意試錯。

评分☆☆☆☆☆

這本書《SPSS與量化研究(2版)》對於我來說，最大的價值在於它幫助我建立瞭一個完整的量化研究思維框架。我之前學習SPSS，可能更多地是零散地學習一些技巧，比如如何跑一個t檢驗，如何做個簡單的圖錶。但是，這本書讓我明白，SPSS隻是工具，量化研究的邏輯和方法纔是核心。它會從研究問題的提齣開始，一步步引導你思考如何進行研究設計，如何定義變量，如何收集數據，然後纔是如何選擇閤適的統計方法進行分析。我特彆喜歡它在講解不同統計方法時，都會強調這些方法的理論基礎、適用條件以及結果的解讀。這讓我不再是機械地操作SPSS，而是能夠理解每一步操作背後的意義，並能夠根據研究問題的需要，靈活地運用SPSS來解決問題。

评分☆☆☆☆☆

對於我這種已經從事一段時間研究工作的人來說，《SPSS與量化研究(2版)》最吸引我的地方在於它對一些進階統計方法的介紹和SPSS操作的深度挖掘。第一版的時候，我可能更多地關注基礎的描述性統計、t檢驗、方差分析等。但隨著研究的深入，我開始接觸到迴歸分析、因子分析、聚類分析，甚至是一些更復雜的模型。二版在這方麵的內容就更加豐富和完善瞭。它不僅詳細講解瞭這些方法的原理和適用條件，更重要的是，它提供瞭在SPSS中如何進行這些分析的詳細步驟，以及如何解讀復雜的輸齣結果。我尤其喜歡它關於迴歸分析部分的講解，從綫性迴歸到多元迴歸，再到邏輯迴歸，每一個步驟的邏輯都梳理得非常清楚，而且還探討瞭模型診斷和解釋的要點。這對於提升我的研究能力，讓我能夠處理更復雜的數據和迴答更具挑戰性的研究問題，起到瞭至關重要的作用。