医护研究与资料分析：SPSS的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本书具体言之，是反映如下的读者需求为目的所撰写的。

　　1. 在学校中曾学习过统计学与多变量分析，想利用SPSS软体来计算的人。
　　2. 对于如何判读SPSS的输出，未有足够知识的人。
　　3. 想了解SPSS基本用法的人。
　　4. 想透过SPSS使用实际的资料学习操作方法的人。
　　5. 对于论文或研究报告中出现的统计资料分析结果不知如何解释而感到苦恼的人。

　　本书是就资料分析的各种手法包括统计方法、多变量分析的具体计算方法以及SPSS基本操作方法，尽可能以容易理解的方式来撰写，适用于医护相关学系与研究所的授课教材，以及研究人士实务上进行资料分析时作为辅助工具。
 

现代社会学研究方法与数据处理实务 本书特色： 本书旨在系统介绍现代社会科学研究，特别是社会学领域中常用的定性与定量研究方法，并侧重于如何利用专业统计软件对收集到的数据进行高效、严谨的分析与解读。我们摒弃了纯粹的理论堆砌，而是紧密结合实际研究案例，为读者提供一套从研究设计、数据采集到统计分析的完整实操指南。 目标读者： 本书适合社会学、政治学、公共管理、人类学、市场研究等相关专业的高年级本科生、研究生，以及从事一线社会调查、政策评估和市场调研工作的专业人士。 第一部分：社会科学研究的基石 第一章：社会研究的逻辑与范式 本章首先阐述了社会科学研究区别于自然科学研究的独特之处，探讨了实证主义、解释主义（理解社会学）和批判理论等主流研究范式在方法论上的差异与兼容性。重点剖析了研究的“提出问题—构建理论—实证检验”这一科学循环过程。我们将详细讲解如何将一个模糊的社会现象转化为一个清晰、可操作的研究问题（Research Question）。 第二章：研究设计的艺术与科学 研究设计是确保研究有效性和可靠性的蓝图。本章深入探讨了实验设计（包括准实验设计）、调查研究设计（横断面与纵向设计）、以及定性研究中的案例研究和民族志设计。我们不仅会介绍经典的设计结构，还会讨论如何应对现实研究中常见的混淆变量、选择偏差和测量误差。读者将学会如何选择最适合自身研究目的的设计方案，并理解追踪研究和面板数据分析在揭示因果关系上的优势与挑战。 第三章：测量、抽样与数据质量控制 有效的测量是数据分析的前提。本章详述了社会学变量的类型（定类、定序、定距、定比）及其对应的统计处理限制。我们将详细介绍信度和效度（Construct Validity, Content Validity, Criterion Validity）的评估方法，包括内部一致性检验（如Cronbach's Alpha）。在抽样方面，本书全面覆盖了概率抽样（简单随机、系统、分层、整群）与非概率抽样（目的性抽样、滚雪球抽样）的技术细节，并强调了在不同抽样框架下，结果推广的限制。同时，本章对数据清洗和缺失值处理给出了详细的操作步骤和理论考量。 第二部分：定量分析的核心工具与应用 第四章：描述性统计：数据可视化的基础 定量分析始于对数据的初步描述。本章聚焦于集中趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（标准差、方差、四分位数间距）的计算与解释。本书将指导读者如何选择合适的图表类型（直方图、箱线图、散点图）来有效地展示数据分布特征，以及如何解读偏度和峰度对正态分布假设的影响。 第五章：推论统计学基础：假设检验的原理 本章是推论统计的入门。我们清晰阐述了零假设（H0）与备择假设（H1）的建立，P值、显著性水平（α）、第一类和第二类错误的概念。重点讲解了参数检验（如Z检验、t检验）与非参数检验（如卡方检验、Mann-Whitney U检验）的适用条件，确保读者能够根据数据的分布特征和研究设计，选择正确的统计检验方法。 第六章：差异性检验：组间比较的实战 本章侧重于比较不同群体之间的差异。详细讲解了独立样本t检验和配对样本t检验的应用场景。更重要的是，本书深入探讨了方差分析（ANOVA）——包括单因素和多因素ANOVA——如何有效地控制多个自变量的影响，并介绍了事后检验（Post-hoc Tests）的选择与解读，以确定具体是哪些组之间存在差异。 第七章：关联性分析：变量间的关系探索 本章探讨变量之间的相互依赖关系。我们区分了相关性（Correlation）与因果性（Causation）。重点讲解了皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数的计算、假设检验及系数的解释力度。本章还包含了列联表分析，侧重于如何使用卡方检验和相对风险（Odds Ratio）来评估分类变量之间的关联强度。 第八章：线性回归分析：预测与解释模型 线性回归是社会科学中最强大的预测工具之一。本章从简单线性回归（一元回归）开始，逐步过渡到多元线性回归（Multiple Regression）。我们详细解释了回归系数（Slope）的含义、R方（决定系数）的解读、以及模型拟合度的检验。此外，本章还包含回归假设的诊断（如多重共线性、异方差性）及处理方法，确保模型的稳健性。 第九章：进阶回归技术与模型选择 针对更复杂的预测需求，本章介绍了二元逻辑回归（Logistic Regression）在处理二分类因变量（如是/否、接受/拒绝）时的应用，以及如何解释Logit和Odds Ratio。同时，本章也触及了中介效应（Mediation）和调节效应（Moderation）的分析框架，这对于理解社会现象背后的复杂机制至关重要。 第三部分：定性研究的严谨性与整合 第十章：定性研究方法论的深入 本章将定性研究置于与定量研究平等的地位，探讨其在探索性研究和深度理解复杂社会过程中的价值。内容涵盖扎根理论（Grounded Theory）、现象学研究和叙事分析等主流方法。重点讲解了研究者在定性研究中如何保持主观性与客观性之间的平衡。 第十一章：定性数据的编码与主题分析 定性数据（访谈文本、观察记录）的分析需要系统化的流程。本章提供了一个从原始文本到理论建构的实用路线图：从开放式编码、主轴编码到选择性编码的完整过程。本书强调了“理论饱和度”的概念，并展示了如何通过建立代码簿来确保分析过程的可信度和一致性。 第十二章：混合方法研究：优势互补 混合方法（Mixed Methods）是当代社会科学的前沿。本章详细介绍了不同类型的混合研究设计（如探索性序列设计、解释性序列设计、三角互证设计）。核心在于指导读者如何策略性地将定量数据的广度与定性数据的深度相结合，从而对同一社会现象形成更全面、更有说服力的解释。 结语：研究的伦理与报告撰写 本书最后强调了社会研究中的伦理责任，包括知情同意、隐私保护和数据安全。同时，本书提供了如何撰写一份结构清晰、逻辑严谨的学术研究报告的指导，确保分析结果能够被清晰、负责任地传达给学术界和政策制定者。 全书宗旨： 通过对这些核心方法的系统学习和实践训练，读者将不再仅仅是数据的“使用者”，而是有能力独立构建、执行、分析并有效报告具有学术价值和社会影响力的社会科学研究的“研究者”。

作者简介

杨秋月

　　弘光科技大学健康事业管理系副教授兼系主任
　　国立成功大学基础医学研究所博士

陈耀茂

　　东海大学企管系所教授
　　日本(国立)电气通信大学经营工学研究所工学博士
 

SPSS基本用法
1.1　资料档案的制作法
1.2　资料的加工法

资料的表征
2.1　次数分配表
2.2　简单累计的图形表现
2.3　资料档案的制作法
2.4　交叉表与图形表现
2.5　相关系数
2.6　层别的分析

统计推论
3.1　有关平均值的推论
3.2　关于变异数的推论
3.3　有关相关系数的推论
3.4　有关交叉表的推论
3.5　比率的推论

变异数分析
4.1　单因子变异数分析（一元配置变异数分析）
4.2　多重比较
4.3　二因子变异数分析（二元配置变异数分析）
4.4　多因子变异数分析（多元配置变异数分析）
4.5　直交表

复回归分析
5.1　简单回归分析
5.2　复回归分析
5.3　非线性回归分析
5.4　多项式回归

无母数统计
6.1　简介
6.2　适合度检定
6.3　独立性检定
6.4　一致性检定
6.5　Wilcoxon的等级和检定
6.6　Wilcoxon的符号等级检定
6.7　Kruskal．Wallis的检定与多重比较
6.8　Friedman检定与多重比较
6.9　Kendall一致性系数
6.10　Kappa一致性系数
6.11　常态性检定（Shapiro-Wilk test）
6.12　两组独立样本K-S检定

测量的信度与效度
7.1　测量的信度
7.2　测量的效度
7.3　组内相关系数

主成分分析
8.1　主成分分析的概要
8.2　基于相关矩阵的主成分分析
8.3　基于共变异数矩阵的主成分分析
8.4　利用主成分分析检出多变量偏离值

因素分析
9.1　因素分析的概要
9.2　因素的撷取
9.3　因素的转轴
9.4　其他的分析

集群分析
10.1　观察值的集群
10.2　变数的集群

区别分析
11.1　区别分析的概要
11.2　解析例1（3组的情形）
11.3　解析例2（2组时）
11.4　关于区别分析其他问题Q&A

Logistic回归分析
12.1　二元Logistic回归
12.2　多元Logistic回归

次序回归分析
13.1　简介
13.2　案例
13.3　次序回归分析

对数线性模型
14.1　基本模型
14.2　Logit对数线性模型

存活分析
15.1　简介
15.2　Kaplan-Meier Method
15.3　比例风险模型

典型相关分析
16.1　概要
16.2　解析例

多元尺度法
17.1　简介
17.2　多元尺度法

多变量变异数分析
18.1　多变量变异数分析
18.2　多重比较
18.3　两因子MANOVA

多变量共变数分析
19.1　简介
19.2　独立样本单因子多变量共变数分析（一个共变量）
19.3　独立样本单因子多变量共变数分析（两个共变量）
19.4　独立样本二因子多变量共变数分析（交互作用不显着）
19.5　独立样本二因子多变量共变数分析（交互作用显着）
 
广义线性模型
20.1　广义线性模型
20.2　广义估计方程式

卜瓦松（Poisson）回归
21.1　简介
21.2　Poisson回归模型
21.3　Poisson回归分析的步骤

机率单位（Probit）分析
22.1　Probit分析简介
22.2　解析例
22.3　probit分析的步骤

神经网路—多层感知器
23.1　简介
23.2　解析例
23.3　阶层型神经网路的分析步骤

神经网路—放射状基底函数
24.1　简介
24.2　解析例

路径分析
25.1　简介
25.2　解析例
25.3　路径分析

结构方程模型
26.1　结构方程模型基本概念
26.2　应用结构方程模型的理由
26.3　模型验证的前提假设
26.4　模型架构与理论
26.5　SEM建构流程
26.6　分析结果的评估
26.7　解析例
26.8　共变异数构造分析

决策树
27.1　简介
27.2　解析例
24.3　决策树的分析步骤

类别回归分析
28.1　简介
28.2　案例
28.3　类别回归分析

PROCESS—调节变数与中介变数
29.1　简介
29.2　Process软体的下载

参考文献
 

序

　　本书是以想利用SPSS的读者为对象，就量化分析的各种方法，包括统计方法、多变量分析的具体计算方法，尽可能以容易理解的方式来撰写，适用于医护相关学系及研究所的授课教材，以及研究人士实务上进行资料分析时作为辅助工具。本书列举许多实务上的例题，希望让读者在学习上能更加容易。本书的基本架构如下：

　　1. SPSS的基本操作放在第1篇当作基本篇，包括分割档案、选择观察值、加权观察值、聚集、计算变数、重新编码变数、自动编码、visual binning等之资料整理与加工方法。

　　2. 统计的分析方法放在第2篇当作统计篇，内容包括资料的表征方法（描述性统计）、统计的推论（估计及检定）、变异数分析、回归分析、无母数统计等一般统计分析的方法。

　　3. 多变量分析方法放在第3篇当作应用篇，包括测量的信度与效度、主成分分析、因素分析、集群分析、区别分析、Logistic回归分析、对数线性模型、典型相关分析、多元尺度法、多变量变异数分析、多变量共变数分析、Poisson回归、Probit分析、路径分析、结构方程模型等较为广泛的方法。

　　此外，第2篇及第3篇内文中的Q&A中，记述各种方法的数学原理，除揭示SPSS的用法外，也记载各种方法的原理、应用方法、分析结果的解释。对SPSS的操作上有不明白之处，可提供快速导览。

　　本书具体言之，是反映如下的读者需求为目的所撰写的。

　　（1） 在大学中曾学习过统计学，想利用软体来计算的人。

　　（2） 对于如何判读SPSS的输出，未有足够知识的人。

　　（3） 想了解SPSS基本用法的人。

　　（4） 想透过SPSS使用实际的资料学习多变量分析的基本原理的人。

　　（5） 对于论文或研究报告中出现的统计资料分析结果却不知如何解释而感到苦恼的人。

　　本书最大的特色在于各篇中均安排有Q&A，在SPSS及资料分析的用法上感到困扰时，可提供协助，此外，本书中所举的案例也提供数据档提供读者方便使用。

　　本书所记述的解析例，原则上是使用SPSS中文22.0版计算的。本书的主要目的是在于让读者理解统计学的基础而使用SPSS作为计算的手段。因此，读者使用的版本只要不要太旧，基本上都不会有问题。一般来说，学习量化方法不一定经常需要最新的版本。

　　SPSS包含有多种分析模组，如将各种分析模组全部包含在内时，会使本书增厚不少，笔者认为与其网罗SPSS的全部方法，不如将重点放在泛用性较高的分析方法进行解说，其他则请参阅相关书籍。

　　使用本书时在统计学的授课中，「统计篇」的部分约略相当于半年的课程，而在多变量分析的授课中，「应用篇」的部分也约略相当于半年的课程，而「统计篇」加上「应用篇」的部分则相当于一年。在大学中对「叙述统计」、「统计检定」、「变异数分析」、「复回归分析」等的基础统计已有足够的知识及对实际的资料有过应用的研究生，则可跳过「统计篇」直接进入「应用篇」。当然，如使用上有不明之处，也可多活用Q&A的说明。

　　最后，希望能透过本书的学习来提升您资料分析的能力是作者的期待与荣幸。书中若有谬误之处尚请不吝指正。
 

利用SPSS进行各种分析时，第一步的作业是制作资料档案。选择只符合于某条件的观察值，或从既有的变数制作新变数的技术，即为进行第2章以后分析所需的技术。本章是在资料档案的制作方法中介绍较具典型者，同时就资料的基本加工进行说明。
 
1.1 资料档案的制作法
 
一、概要
 
即使想简单地制作SPSS所使用的资料档案，仍取决于原先的资料处于何种状态，作业量是有不同的。图1.1是以流程图表示至分析开始前的步骤。如果已经有以SPSS处理格式（.sav）所制作的资料档案，那么只是开启资料即可开始分析，若非如此，就需要以某种方法制作成SPSS格式的资料档案。
 
本节主要是说明在SPSS格式的资料档案中，变数的特性与数值要如何加以表现，虽然容易认为SPSS是只要选择清单即可分析，但资料档案如以错误的格式制作时，想要使用的解析方法就无法使用。考虑变数的特性之后再制作适合格式的资料档案是非常重要的。
 
如图1.1所示，资料档案可以使用SPSS所制作的档案，也可以将其他格式所制作的既有资料档案转换成SPSS格式的资料档案。考虑资料的状态、有无惯用的软体等，再选择作业量或输入失误最少的制作方法为宜。
 
二、资料档案的制作与变数的表现
 
资料档案的构成
 
已经存在有SPSS格式的资料时，只要连续按两下资料档案，SPSS即会启动。图1.2(a)是“升学时重视事项. sav”显示SPSS格式资料的图像例。图像的执行档是“.sav”或者让SPSS启动之后选择【档案】→【开启】→【资料】，再选择资料档案。要启动SPSS，可以连按两下桌面上的捷径（图1.2(b)），或从开始清单中选择【IBM SPSS Statistics 22】。
 
图1.3是开启“升学时重视事项. sav”档案的状态。大学生为对象，以3级让他们回答决定升学对象时有关5个事项是否重视的资料。SPSS的资料档案是由资料视图（图1.3(a)）与变数视图（图1.3(b)）所构成，按下方的标签（Tab）即可切换显示。
 
「资料视图」中之各列是表示观察值。如果是意见调查时，一列表示一位回答者的资料。各行表示变数，行的最上方显示变数名。习惯表格计算软体的人，会觉得很像试算表（spreadsheet）。但是，表格计算软体是在一张试算表上表现变数的特性与数值两者，但在SPSS的资料视图中所表现的只有数值而已，变数的特性则表现在变数视图中。「变数视图」是一列表示一个变数，各行所表现的则是「名称」、「类型」等的变数特性。

评分☆☆☆☆☆

这本《医护研究与资料分析：SPSS的应用》简直是护理学子甚至是临床研究者的救星！我本身在医院里做一些跟临床指标相关的研究，虽然对数据敏感，但真正着手分析起来，特别是 SPSS 这种专业软件，一开始真的让我头大。市面上关于 SPSS 的书很多，但大多偏向于统计学的理论讲解，或者就是操作手册式的罗列功能，看得我云里雾里，不知道该如何应用到我的研究场景中。直到我拿到这本《医护研究与资料分析：SPSS的应用》，才感觉看到了希望。它最大的亮点在于，它不是简单地教你点按钮，而是真正把 SPSS 的功能和医护研究的实际需求紧密结合起来。书里的案例都是从我们临床实际出发的，比如如何分析病人血压、血糖的变化趋势，如何评估某个新疗法的有效性，甚至是如何进行调查问卷的数据处理。它不是孤立地讲“描述性统计”或者“推断性统计”，而是告诉你，在医护研究的某个具体问题下，你需要用到哪些统计方法，如何在 SPSS 里实现，以及如何解读 SPSS 输出的结果。比如说，书中对于如何筛选数据、如何进行变量转换、如何处理缺失值这些基础但至关重要的步骤，都讲解得非常细致，而且配有清晰的截图，让我这种 SPSS 新手也能一步步跟着做。更棒的是，它在讲解统计原理时，也不是那种艰涩难懂的理论堆砌，而是用非常贴近医护研究的语言，解释为什么我们要用这个方法，它的原理是什么，以及在什么情况下适用，什么情况下不适用。这让我不仅仅是会操作 SPSS，更是理解了背后的统计逻辑，这对于我独立开展研究、写论文、甚至做出更科学的临床决策都至关重要。

评分☆☆☆☆☆

我目前在一家区域性医院担任研究协调员，经常需要协助医生完成各类临床研究项目，而数据分析始终是我觉得最棘手的部分。过去，我大多依赖于向统计科的同事求助，但这样效率不高，而且我也希望能独立掌握一部分数据分析技能。就在我感到迷茫的时候，我的一位资深同事向我推荐了《医护研究与资料分析：SPSS的应用》。这本书的确没让我失望。它的内容覆盖面很广，从基础的数据录入、清洗，到各种描述性统计、推论性统计方法，再到更高级的回归分析和生存分析，几乎囊括了医护研究中常用的数据分析技术。最让我欣慰的是，书中提供的案例都非常贴合临床实际，比如分析糖尿病患者的糖化血红蛋白变化，评估不同治疗方案的效果，甚至是进行一项关于医护人员工作满意度的调查。每一个案例都循序渐进，先设定研究目标，然后选择合适的统计方法，接着详细讲解如何在 SPSS 中进行操作，最后给出如何解读分析结果并得出结论。我尤其欣赏的是，书中在讲解统计方法时，会非常注重理论与实践的结合。它不会简单地告诉你“使用XX检验”，而是会解释为什么在这个场景下要使用XX检验，它的假设前提是什么，以及它的局限性。这一点对于我这样需要理解分析逻辑的人来说，真的非常重要。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在医院从事数据管理工作的技术人员，经常需要协助科研人员进行数据处理和统计分析。虽然我熟悉SPSS的基本操作，但对于如何在复杂的医护研究场景中应用SPSS，并且能够提供有价值的分析建议，我一直觉得有所欠缺。直到我开始阅读《医护研究与资料分析：SPSS的应用》，我才感觉自己找到了提升专业技能的金钥匙。这本书的内容非常系统和深入，它不仅仅讲解了SPSS的各项功能，更重要的是，它提供了大量医护研究的实际案例，并从数据分析的角度出发，给出了详细的解决方案。我特别喜欢书中关于数据清洗、数据转换和数据可视化部分的讲解，这些都是在实际工作中非常重要但又容易被忽视的环节。而且，书中对于各种统计方法的选择和应用，都有非常清晰的指导，这让我能够更好地理解科研人员的研究思路，并为他们提供更专业的支持。通过阅读这本书，我不仅提升了SPSS的操作技能，更重要的是，我学会了如何将SPSS与医护研究相结合，从而为医疗科研贡献更大的力量。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在临床一线工作的医生，虽然我经常接触到各种研究报告，但自己动手进行数据分析却显得有些力不从心。SPSS 这类统计软件对我来说，一开始就像一个黑箱，我只知道它们能“分析数据”，但具体怎么用，能分析出什么，我一直没有清晰的概念。直到我开始阅读《医护研究与资料分析：SPSS的应用》，我才真正打开了新世界的大门。这本书的视角非常独特，它不是从纯粹的统计学理论出发，而是从医护研究的实际需求出发，来讲解SPSS的应用。书中大量的案例都取材于临床实际，例如如何分析不同治疗方案对患者生活质量的影响，如何评估某项筛查方法的准确性，如何进行一项关于疾病发病率的流行病学调查。这些案例都非常贴近我的日常工作，让我能够很直观地理解SPSS在解决实际医学问题中的作用。书中对于 SPSS 各个功能模块的讲解，都非常细致，而且结合了具体的统计分析思路。比如，在讲解如何进行分组比较时，它会先阐述不同分组比较方法的原理和适用条件，然后一步步教你如何在 SPSS 中进行操作，并指导你如何解读统计结果，以及如何根据结果来回答你的研究问题。这让我不仅仅学会了操作，更是学会了如何思考。

评分☆☆☆☆☆

在我刚开始接触医学影像分析的研究时，数据统计分析是我最薄弱的环节。我需要处理大量的影像数据，并对其进行量化分析，但对于如何使用SPSS进行有效的统计分析，我一直感到迷茫。在查阅了多方资料后，我偶然发现了《医护研究与资料分析：SPSS的应用》，这本书彻底改变了我的看法。它不仅仅是一本SPSS操作指南，更是一本关于如何在医护研究中使用SPSS进行科学分析的“实战手册”。书中从研究设计的角度出发，引导读者如何根据研究问题选择合适的统计方法。我尤其欣赏书中对各种统计检验的详细阐述，它不仅解释了每种检验的原理和适用条件，还通过大量的图文并茂的SPSS操作演示，让读者能够轻松上手。例如，在分析不同影像学指标与疾病分期之间是否存在关联时，书中会详细讲解如何进行相关性分析和回归分析，以及如何解读分析结果。这本书让我明白，数据分析不仅仅是为了得出P值，更是为了发现数据背后的规律，为临床决策提供科学依据。

评分☆☆☆☆☆

自从我开始参与医学科研项目，SPSS 就成为了我最常接触到的统计软件。然而，市面上关于 SPSS 的书籍层出不穷，很多都只是机械地罗列操作步骤，看完之后只知道怎么“点”，却不明白“为什么”。直到我读到《医护研究与资料分析：SPSS的应用》，才真正感觉自己找到了“对的书”。这本书最大的优点在于，它不仅仅是关于SPSS的操作，更重要的是关于“如何用SPSS来做医护研究”。它将理论知识和实际应用完美地结合在一起，让我在学习SPSS功能的同时，也加深了对医学统计学原理的理解。书中大量的案例都来自于真实的医护研究场景，从疾病的诊断、治疗，到健康管理、流行病学调查，涵盖了非常广泛的领域。比如，书中关于如何分析病人的生命体征随时间的变化，如何评估某项干预措施对患者康复效果的影响，如何进行大规模流行病学调查数据的初步处理和分析，都提供了非常具体和详细的操作指导。而且，它还会引导读者思考，在不同的研究问题下，应该选择哪种统计方法，这些方法的优缺点是什么，以及如何正确解读SPSS输出的结果。这让我感觉，这本书不仅仅是一本操作手册，更像是一本“数据分析的思维指南”。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚开始接触医学统计研究的研究助理，面对堆积如山的病历数据和各种统计软件，感觉像进入了一个迷宫。以前也尝试过看一些介绍 SPSS 的书籍，但总觉得那些例子离我的工作太遥远，像是为统计学家写的，而不是为我们这些需要解决实际医学问题的人准备的。直到最近，我偶然间发现了这本《医护研究与资料分析：SPSS的应用》，简直是打开了我新世界的大门！这本书最大的特点就是它的“接地气”。它没有一开始就抛出一堆复杂的公式和术语，而是从一个实际的医护研究问题出发，循序渐进地引导你如何使用 SPSS 来解决。比如，书中用了一个关于“不同生活方式对老年人认知功能影响”的研究案例，非常生动地展示了如何导入数据，如何进行初步的描述性分析，比如计算平均年龄、平均认知评分，以及各项生活方式的比例。然后，它会接着讲，如果我们要探索生活方式和认知功能之间的关系，需要进行哪些更深入的分析，比如卡方检验、t检验，甚至是回归分析。最让我印象深刻的是，书里对 SPSS 输出结果的解读部分，非常到位。它不会仅仅告诉你“P值小于0.05”，而是会解释这个P值代表什么，它和你的研究假设有什么关系，以及你从中可以得出什么样的临床意义。这本书让我第一次体会到，原来数据分析并不是枯燥的数字游戏，而是能够帮助我们发现疾病规律、优化治疗方案、甚至改善患者生活质量的强大工具。而且，书中的排版也很舒适，图文并茂，一点也不枯燥。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对医学统计分析充满热情，但又感觉自己基础薄弱的研究生。在我的导师的建议下，我开始寻找一本能够系统性地讲解如何在SPSS中进行医学数据分析的书籍。我翻阅了好几本，但总觉得内容不够深入，或者案例不够贴切。直到我遇到了《医护研究与资料分析：SPSS的应用》，我才觉得我的寻觅之旅终于有了结果。这本书的内容设计非常合理，它从医护研究的基本流程出发，一步步引导读者掌握SPSS的应用。书中的内容非常全面，从数据录入、变量定义、数据清洗，到描述性统计、常用假设检验（如t检验、方差分析、卡方检验），再到回归分析、相关性分析，以及一些在医护研究中经常会遇到的特殊分析（例如生存分析），几乎无所不包。而且，每一个章节都配有大量图文并茂的SPSS操作截图，让我可以一边阅读，一边跟着操作，大大降低了学习难度。最令我称赞的是，书中不仅仅教你如何操作，更重要的是讲解了每种统计方法的理论基础、适用条件，以及如何根据研究目的来选择合适的统计方法。它还会教你如何理解SPSS输出结果中的各种统计量，并将其与医学研究问题联系起来，给出具有临床意义的解释。

评分☆☆☆☆☆

说实话，在决定要写一篇关于药物不良反应监测的学术论文之前，我对 SPSS 的认知仅限于“听过这个名字”。网上搜了一堆关于 SPSS 的教程，要么就是太基础，讲一些我早就知道的Excel功能，要么就是太高阶，一看就觉得“这对我目前的需求来说是不是有点过头了”。后来，我的导师推荐了这本《医护研究与资料分析：SPSS的应用》，我抱着试试看的心态翻开了它。结果，我真的被它深深吸引住了。这本书的编排逻辑非常清晰，它不是简单地把 SPSS 的所有功能按菜单顺序罗列出来，而是根据医护研究的常见流程来组织内容。从研究设计的思路，到如何根据研究目的选择合适的统计方法，再到如何在 SPSS 中实现这些方法，以及最后如何撰写统计分析报告，它提供了一个非常完整的框架。我尤其喜欢它在讲解各种统计检验方法时，都会先解释清楚这个检验的适用条件、研究假设，然后才展示如何在 SPSS 中进行操作，并且对结果进行解读。例如，在分析药物不良反应的发生率是否与患者的年龄、性别等因素有关时，书中会先讲解卡方检验的原理，然后一步步教我如何在 SPSS 中构建列联表，进行卡方检验，并且如何解释卡方值和P值，以及自由度。它还会提示一些可能遇到的问题，比如多重比较的问题，以及如何进行校正。这本书让我感觉，它不是在教我一个软件，而是在教我一种科学的研究方法。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻读护理学硕士学位的学生，毕业论文的数据分析是让我非常头疼的一个环节。我学过一些统计学的课程，但将理论知识转化为 SPSS 的实际操作，并且能够正确地解读结果，始终是一个挑战。在导师的推荐下，我开始阅读《医护研究与资料分析：SPSS的应用》。这本书就像是我在数据分析领域的“启蒙导师”。它深入浅出地讲解了SPSS的各项功能，并且将这些功能与护理研究中的实际问题紧密结合。我尤其喜欢书中关于文献回顾中数据分析方法的讲解，以及如何设计调查问卷并进行数据处理。书中的案例都非常实用，比如如何分析影响患者满意度的因素，如何评估一项护理干预措施的效果，如何进行一项关于护理人员职业倦怠的调查。这些案例都让我觉得，SPSS 并不是一个高高在上的统计工具，而是能够帮助我们解决实际护理问题的利器。书中对于 SPSS 输出结果的解读部分，也做得非常到位，它会明确告诉你，你看到的这些数字代表什么，以及你能够从中得出什么样的结论，并且如何将其应用到你的研究中。