应用统计分析：SPSS的运用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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■ 可做为「统计学」、「应用统计学」等课程之教材。
　　■ 适用于专题研究、学术论文写作之指引。
　　■ 每章节皆附范例、习题，方便授课教师验收学生学习成果。
　　■ 所有范例皆附教学影音档，促进读者学习效率，减轻授课教师负担。

　　鉴于SPSS突出的优越性，作者本着让更多的读者熟悉和掌握该软体的初衷，进而帮助读者强化分析数据的能力而编写本书。

　　本书特别适用于教学单位，在统计学或应用统计学等课程授课时使用。另外，亦非常适合须进行学术论文写作或个案专题者。其内容涵盖了一般论文或专题写作时，所须用到的各种统计方法，诸如：次数分配、现况分析、项目分析、无反应偏差、资料合併检验、共同方法变异、重要度—表现分析、相关分析、探索性因素分析、信度分析、收敛与区别效度检验、卡方检定、t检定、变异数分析、回归分析等。书中几乎所有范例都是实际硕士论文的原始资料与分析结果，期盼让读者能身历其境，融入研究情境中。

　　书中每一范例的操作过程与报表解说或内文中需额外讲解的部分，皆附影音档；读者可借由范例旁的QRcode，直接上网观看。借由本书的引导，读者便能顺利完成论文或专题的统计分析部分。
 

洞察数据，驱动决策：现代商业数据分析的实战指南 书名：洞察数据，驱动决策：现代商业数据分析的实战指南 图书简介 在信息爆炸的今天，数据已成为企业最宝贵的战略资源。然而，仅仅拥有数据远远不够，如何从海量信息中提炼出有价值的洞察，并将其转化为精准的商业决策，是每一位管理者和分析师面临的核心挑战。本书《洞察数据，驱动决策：现代商业数据分析的实战指南》正是为满足这一迫切需求而精心打造的。它并非一本晦涩难懂的统计学理论教科书，而是一部聚焦于商业应用、实战操作与决策思维的深度指南。 本书旨在弥合理论知识与实际业务场景之间的鸿沟，为读者提供一套完整、系统且高度可操作的数据分析方法论。我们深信，优秀的数据分析能力是建立在对业务问题的深刻理解和对工具的熟练运用之上的。因此，全书的结构围绕“理解业务问题—选择合适方法—执行分析—解读结果并形成建议”这一闭环展开。 第一部分：数据驱动的思维基石 在进入具体的技术操作之前，本书首先致力于构建读者坚实的数据驱动决策思维框架。 第一章：商业语境下的数据价值重塑。 这一章深入探讨了数据在现代商业生态中的战略地位。我们不再将数据视为孤立的报告数字，而是将其视为驱动增长、优化运营、预测市场趋势的核心资产。本章将详细阐述如何将模糊的业务痛点（例如：客户流失率高、新产品推广效果不佳）转化为清晰、可量化的分析问题（例如：哪些客户特征与流失强相关？推广渠道的投入产出比如何？）。我们将介绍问题界定（Problem Scoping） 的黄金法则，确保分析工作始终聚焦于能产生最大商业影响的领域。 第二章：数据的生命周期与质量管理。 任何分析的有效性都取决于输入数据的质量。本章系统梳理了商业数据从采集、存储、清洗到建模的全生命周期管理流程。我们将详细讲解数据治理的基本原则，包括元数据管理、数据血缘追踪的重要性。重点内容包括识别和处理常见的数据质量问题，如缺失值（Missing Data）、异常值（Outliers）、数据不一致性（Inconsistency）。我们将教授一套实用的数据清洗与预处理流程，确保后续建模的稳健性。 第二章还强调了数据的伦理与合规性，在日益严格的隐私法规（如GDPR、CCPA）背景下，如何负责任地使用客户数据，是现代企业必须掌握的底线。 第二部分：核心分析技术与模型选择 本部分是本书的实践核心，系统介绍从描述性统计到高级预测模型的全景技术栈，重点在于选择的合理性和结果的可解释性。 第三章：描述性分析与数据可视化：讲述数据背后的故事。 描述性统计是理解数据的第一步。本章详述了如何利用集中趋势、离散程度、分布形态等指标，快速掌握数据集的宏观特征。更重要的是，我们将深入讲解数据可视化在洞察发现中的强大作用。我们不仅教授“如何画图”，更着重于“如何通过图表有效地传达信息和发现”。从基础的直方图、箱线图到更复杂的散点图矩阵和时间序列图，每一种图表的适用场景和潜在的误导风险都将被清晰剖析。 第四章：推断性统计与假设检验：从样本到总体的高效决策。 在商业决策中，我们往往依赖有限的样本来推断整体市场的行为。本章将深入浅出地讲解推断性统计的核心概念，如置信区间、P值、I类/II类错误。我们将详细介绍A/B测试的设计、执行与结果解读的完整流程，这对于营销活动、产品迭代至关重要。涵盖的检验方法包括但不限于t检验、方差分析（ANOVA）以及卡方检验，并明确指出在不同业务场景下选择哪种检验方法的标准。 第五章：回归分析的深度应用：探寻驱动因素与预测未来。 回归分析是商业预测的基石。本书将超越基础的简单线性回归，重点讲解多元线性回归在多变量影响分析中的应用，例如确定影响销售额的关键营销投入组合。更进一步，我们将探讨逻辑回归在分类问题中的应用，如客户流失风险的预测模型建立。本书强调对模型假设的检验（如多重共线性、异方差性）和系数的业务化解释，确保模型不仅准确，而且可信、可解释。 第六章：时间序列分析与趋势预测。 针对销售预测、库存管理和产能规划等对时间敏感的业务场景，本章提供了专业的时间序列分析方法。我们将介绍如何分解时间序列（趋势、季节性、周期性、随机波动），并实战讲解经典的分解模型以及更先进的指数平滑法和ARIMA模型族在短期预测中的具体实施步骤和参数优化策略。 第三部分：高级分析技术与商业智能整合 为了应对更复杂的商业挑战，本书引入了现代数据分析中不可或缺的进阶技术。 第七章：分类与聚类分析：市场细分与客户画像。 客户细分是精准营销的关键。本章将介绍非监督学习在市场结构发现中的应用。我们将详细讲解K-均值聚类等算法，并侧重于如何根据业务目标确定最优的聚类数量（K值选择）以及如何对形成的细分市场进行业务特征描述（Profiling）。同时，我们将介绍判别分析和决策树在客户分类（如高价值客户识别）中的应用。 第八章：数据挖掘入门与关联规则发现。 针对零售和电子商务场景，本章重点介绍关联规则学习（Association Rule Mining），例如经典的“啤酒与尿布”问题。我们将讲解支持度（Support）、置信度（Confidence）和提升度（Lift）这三个核心指标，并指导读者如何利用这些洞察来优化商品陈列、推荐系统和捆绑销售策略。 第九章：从分析到行动：报告、仪表盘与决策支持系统。 顶尖的分析成果如果不能被高层快速理解，其价值就会大打折扣。本章聚焦于分析结果的有效沟通。我们将探讨构建高效商业仪表盘（Dashboard） 的原则，强调“少即是多”的设计理念。重点内容包括选择合适的关键绩效指标（KPIs）、设计叙事性的数据可视化，以及如何将复杂的分析结论提炼为可执行的商业建议（Actionable Insights），从而真正驱动业务流程的优化和战略的制定。 结语：迈向数据驱动的未来。 本书总结了数据分析师应具备的软技能，包括批判性思维、跨部门沟通能力以及持续学习新技术的心态，鼓励读者将所学知识内化为解决复杂商业问题的本能反应。 本书内容翔实，结合大量的真实或模拟的商业案例，强调从数据中提取商业价值的实战能力，是渴望将数据能力转化为竞争优势的商业专业人士、市场营销人员、运营经理以及有志于数据分析领域的职场新人的理想参考读物。它将引导您从“看到数据”到“理解数据”，最终实现“利用数据预测和改变未来”。

作者简介

陈宽裕

　　现职：屏东科技大学　休闲运动健康系　教授
　　学历：台湾大学　大气科学系　学士
　　清华大学　工业工程研究所　硕士
　　长荣大学　经营管理研究所　博士
　　嘉义大学　观光休闲研究所　博士班
　　Email: pf.kuan.yu.chen@gmail.com
 

序

第○章　使用本书前

第一章　简介与建立资料档
1-1 SPSS的主画面
1-2 开启资料档
1-3 编辑资料
1-4 建立新档案
1-5 资料的修改
1-6 资料档的储存
1-7 使用其它格式的资料档
1-8 SPSS的变数属性
第1章习题

第二章　问卷资料档的建立
2-1 李克特量表
2-2 范例问卷的结构
2-3 制作问卷的编码格式表
2-4 将Excel资料档汇入至SPSS
第2章习题

第三章　资料的编辑和转换
3-1 资料常态性的检测
3-2 离群值检测
3-3 横向计算
3-4 反向题重新计分
3-5 资料分组
3-6 计算分组平均数
第3章习题

第四章　基本统计分析
4-1 制作基本资料分析表
4-2 描述性统计资料
4-3 标准化值
第4章习题

第五章　重要度—表现分析法
5-1 重要度—表现分析法简介
5-2 IPA原理与分析步骤
5-3 IPA策略矩阵图
第5章习题

第六章　信度分析
6-1 信度简介
6-2 测量信度的方法
6-3 以信度分析删除不适切题项
6-4 求取构面的信度
第6章习题

第七章　效度与探索性因素分析
7-1 效度的意义与种类
7-2 探索性因素分析的意义
7-3 因素分析的数学模型
7-4 因素分析的相关概念
7-5 因素分析的基本步骤
7-6 以因素分析法进行项目分析
7-7 评估初步的建构效度
7-8 共同方法变异
7-9 有关因素分析的忠告
第7章习题

第八章　相关分析
8-1 相关分析的前提假设
8-2 相关系数的计算
8-3 相关分析的范例
8-4 收敛效度与区别效度的检测
8-5 偏相关分析
第8章习题

第九章　交叉表与卡方检定
9-1 认识交叉表
9-2 交叉表栏、列变数之关系分析
9-3 假设检定的基本概念
9-4 卡方检定的原理
9-5 交叉表卡方检定的相关问题
9-6 卡方检定范例
9-7 无反应偏差
第9章习题

第十章　平均数的差异性比较—t检定
10-1 推论统计与参数检定
10-2 参数之假设检定
10-3 两个样本之平均值比较—t检定
10-4 单一样本t检定
10-5 独立样本t检定
10-6 成对（相依）样本t检定
10-7 资料合併决定分析
第10章习题

第十一章　变异数分析
11-1 变异数分析简介
11-2 变异数分析的基本原理
11-3 单因子变异数分析的基本概念
11-4 单因子变异数分析的基本步骤
11-5 单因子变异数分析范例
11-6 一般线性模型简介
11-7 关联强度（strength of association）分析
11-8 单因子相依样本变异数分析
第11章习题

第十二章　回归分析
12-1 简单线性回归
12-2 多元回归分析
12-3 SPSS中建立回归模型的方法
12-4 残差分析
12-5 共线性问题和异常值问题
12-6 回归建模范例一
12-7 回归建模范例二
第12章习题

附录
一　品牌形象、知觉价值对品牌忠诚度关系之研究
二　游客体验、旅游意象与重游意愿关系之研究
三　景观咖啡厅商店意象、知觉价值、忠诚度与转换成本的关系
四　电信业服务品质问卷
五　澎湖休闲渔业观光意象原始问卷
六　医院服务品质问卷
参考文献
 

序

　　SPSS（Statistics Package for Social Science）是目前世界上最优秀的统计套装软体之一。且SPSS也已广泛被应用于自然科学与社会科学的研究中。鉴于SPSS突出的优越性，后学本着让更多的读者熟悉和掌握该软体的初衷，进而强化分析数据能力而编写本书。

　　本书特别适用于教学单位，在统计学或应用统计学等课程授课时使用。另外亦非常适合于需进行学术论文写作或个案专题者。其内容涵盖了一般论文或专题写作时，所需用到的各种统计方法，诸如：次数分配、现况分析、项目分析、无反应偏差、资料合併检验、共同方法变异、重要度—表现分析、相关分析、探索性因素分析、信度分析、收敛与区别效度检验、卡方检定、t检定、变异数分析、回归分析等。而且书中几乎所有的范例都是实际硕士论文的原始资料与分析结果，期盼让读者能身历其境，融入研究之情境中。

　　本书于内容编排的特点是对于每一个统计分析方法先简略阐述其基本概念，然后介绍该方法的功能与应用，再介绍该方法能做什么；接着再运用范例介绍怎样去做和如何解读分析结果。此外，本书在每一章后皆附有习题，方便授课教师验收学生的学习效果。另外本书的编排方式尚有一大特色，即对于每一范例的操作过程与报表解说或内文中需额外讲解的部分，皆附有影音档。借由影音档当可促进读者的学习效率，亦可减轻授课教师于课堂上的负担。

　　本书的特质应该较属于统计工具书，其目的是希望读者能透过本书的引导，而能自力完成论文或专题的统计分析部分。因此，本书特别着重于统计方法的实务应用与操作。书中很多统计理论或方法都是整理博、硕士论文中常用的解说与分析方式，以及参考国内知名作家如：林震岩教授、吴明隆教授、吴统雄教授、邱皓政教授、黄芳铭教授与荣泰生教授的着作而来。书中或有误谬、未附引註、文献遗漏等缺失。在此先向诸位先进与读者致上十二万分的歉意，并盼各方贤达能以正面思考之方式，提供后学补遗、改进之契机。

　　本书得以顺利出版，首先感谢五南图书公司的鼎力支持与协助，其次感谢亦师、亦友的长荣大学经营管理研究所王正华所长，还有对我容忍有加的家人以及默默协助我的同事、学生。由于编写时间仓促、后学水准亦有限，错误之处，在所难免，敬请批评指正，后学不胜感激！
 

评分☆☆☆☆☆

这本书真的可以说是为我量身定做的，尤其是在我进行学术论文的数据分析阶段。《应用统计分析：SPSS的运用》这本书，我最喜欢它的一个特质就是它的“应用导向”。它不是那种只停留在理论层面，让你感觉高深莫测的书，而是真正地将统计学与实际应用场景紧密结合。比如，在讲解卡方检验的时候，作者不会只是告诉你“卡方检验是用来检验两个分类变量之间是否相关的”，它会举出很多实际的例子，比如“某个营销活动是否会影响消费者的购买意愿？”这样的问题，然后一步步教你如何在SPSS中进行卡方检验，以及如何解读显著性水平。 我记得我最头疼的就是理解各种统计假设，比如正态性检验、方差齐性检验等等。这本书在这方面做得非常出色，它会详细解释为什么需要进行这些检验，以及在SPSS中如何操作，并且还会告诉你，如果这些假设不满足，我们应该怎么办。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我真正地理解了统计分析的内在逻辑。而且，书中还提供了大量的练习题，并且附有详细的解答，这对于巩固所学知识非常有帮助。我感觉自己就像在跟着一个经验丰富的导师在学习，每一次练习都让我更上一层楼。

评分☆☆☆☆☆

这本书，《应用统计分析：SPSS的运用》，简直是统计新手踏入这个充满数字与逻辑世界的宝藏！我当初拿到它的时候，说实话，对统计学一窍不通，感觉那是一堆天书。但这本书的魅力就在于，它用一种非常贴近实际应用的方式，一步步地引导你。我记得我第一次尝试用SPSS进行数据录入和整理时，脑子里是一片混沌，各种编码、变量视图、数据视图，让我头晕目眩。然而，书中详细的图文并茂的步骤，就像有位耐心的老师在我身边手把手地教我。它不是那种干巴巴地罗列公式和理论的书，而是告诉你，在实际研究中，你会遇到什么样的数据，需要解决什么样的问题，然后告诉你，SPSS能帮你如何一步步地实现。 从基础的描述性统计，比如计算平均数、中位数、标准差，到更复杂的推断性统计，如t检验、ANOVA，这本书都做了非常详尽的解释。特别让我印象深刻的是，它不仅仅是教你如何在SPSS里点几下按钮，而是会解释为什么我们要进行这样的检验，这个检验结果代表什么意义，以及如何解读这些输出结果。书中的案例都选取得非常贴切，很多都是我们日常生活中或学术研究中经常会遇到的场景，这让我在学习过程中，能够立刻将知识与实际联系起来，产生强烈的共鸣。而且，作者在讲解每个统计方法时，都会先简要介绍其理论基础，再展示SPSS的操作过程，最后深入分析结果，这种循序渐进的讲解方式，让我这个完全的初学者也能够逐渐掌握。

评分☆☆☆☆☆

作为一名需要经常处理实验数据的研究者，《应用统计分析：SPSS的运用》这本书，对我来说，绝对是一本“相见恨晚”的工具书。它将SPSS的各种功能，以及背后所代表的统计学原理，完美地融合在了一起。这本书最让我感到振奋的是，它不仅仅是停留在“如何操作”层面，而是深入到“为什么这样操作”的逻辑层面。 我曾经在进行组间比较时，总是对各种t检验和ANOVA的适用条件感到困惑。这本书就详细地解释了这些检验的前提假设，以及在SPSS中如何进行相应的检验。更重要的是，它还提供了如何处理不满足假设情况的备选方案。例如，在讲解非参数检验时，它会详细说明何时应该使用Mann-Whitney U检验，而不是传统的t检验，并且同样提供了清晰的SPSS操作步骤。这种严谨而又灵活的讲解方式，让我对数据分析的理解上升到了一个新的高度。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我一直以来都对数字和统计分析有点“恐惧症”。总觉得那是一个枯燥乏味、充满复杂公式的世界。直到我偶然间在书店看到了《应用统计分析：SPSS的运用》，并且翻阅了几页之后，我的看法彻底改变了。这本书的语言风格非常亲切，不像很多学术书籍那样生硬。它用一种非常生活化的例子来引入统计概念，让我感觉好像在读一本故事书，而不是一本教科书。 书中的SPSS操作指南更是细致入微，截图清晰，步骤明确，即使我完全没有接触过SPSS，也能一步步地跟着做。特别是在讲解回归分析的时候，我之前一直对这个概念感到模糊，但这本书通过几个非常生动的案例，将自变量、因变量、回归系数、判定系数等概念解释得一清二楚，并且清楚地展示了如何在SPSS中运行回归分析，以及如何解读那些复杂的表格。这本书让我第一次体会到，统计分析其实可以这么有趣，这么有力量。它不仅教会我如何使用工具，更重要的是，它让我明白了统计思维的重要性。

评分☆☆☆☆☆

我在一个非统计学专业的研究领域工作，但随着研究的深入，统计分析能力变得越来越重要。过去我一直对SPSS感到望而却步，觉得它太专业了，我肯定学不会。但是，《应用统计分析：SPSS的运用》这本书彻底颠覆了我的想法。这本书的特点在于，它从最基础的概念讲起，循序渐进，完全不依赖于读者预先具备的深厚统计学背景。我印象最深的是，在讲解信度与效度分析时，它用非常形象的比喻，解释了这两个概念的区别和联系，让我这个之前对这两个概念一知半解的人，一下子就豁然开朗。 这本书在SPSS操作的指导上，更是做到了极致的细致。它不仅仅告诉你点击哪个菜单、选择哪个选项，还会告诉你每个选项的作用是什么，以及为什么需要那样设置。我记得我第一次尝试进行因子分析时，因为对各种旋转方法和因子载荷的理解不够深入，总是做不出令自己满意的结果。但是，这本书通过几个不同的案例，演示了不同旋转方法的优劣，以及如何根据因子载荷来命名因子，这让我受益匪浅。总之，这本书就像一位经验丰富的向导，带领着我一步步穿越统计分析的迷宫，让我不再感到恐惧，反而充满了探索的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻读硕班的学生，论文研究是必不可少的一环。在着手我的实证研究之前，我对于如何处理和分析收集到的问卷数据感到非常头疼。我的导师推荐了这本《应用统计分析：SPSS的运用》，说是非常经典的教材。老实说，在翻开这本书之前，我对SPSS这个软件只闻其名，完全不知道如何上手。这本书给我的第一印象就是它的条理性非常强。从最基础的SPSS界面介绍，到数据输入、变量定义，再到各种统计图表的制作，它都安排得井井有条。我印象最深刻的是它关于数据清洗的部分，很多时候我们在收集数据时都会遇到一些不完整或者异常的数据点，这本书就详细地指导了我们如何识别和处理这些问题，避免对后续的分析造成偏差。 这本书最让我赞赏的一点是，它并没有遗漏任何一个可能对初学者造成困扰的细节。比如，在讲解如何进行数据转换时，它会详细说明不同转换函数的用途，以及它们在实际应用中的意义。又比如，在解读ANOVA的输出结果时，它不仅列出了p值，还会指导我们如何根据F值和效应量来判断实验处理的有效性。我曾经尝试过其他一些统计学书籍，但往往它们要么过于理论化，要么操作步骤不够清晰。但这本书不一样，它就像一位经验丰富的研究者，将自己多年的实践经验凝练其中，以最实用、最易懂的方式呈现出来。我能感觉到作者在编写这本书时，确实站在读者的角度，反复思考了哪些地方是新手最容易卡住的。

评分☆☆☆☆☆

我是一名即将毕业的研究生，对于论文的数据分析部分感到压力山大。在各种途径寻找学习SPSS和统计分析的方法时，我偶然发现了《应用统计分析：SPSS的运用》这本书。这本书让我印象最深刻的是它的“易读性”和“实用性”的完美结合。作者的语言风格非常平实，避免了过多专业术语的堆砌，用非常通俗易懂的方式解释复杂的统计概念。 在SPSS操作方面，这本书的指导细致到令人惊叹。每一个步骤都配有清晰的截图，并且对每一个选项的作用都进行了详细的解释。我记得我之前尝试过其他一些SPSS教程，但是往往会因为操作细节不够清晰而卡住，最终不了了之。但这本书不一样，我跟着它一步步操作，几乎没有遇到任何困难。它不仅教我如何进行描述性统计、t检验、ANOVA等基础分析，还深入讲解了如何进行回归分析、因子分析等进阶分析。最让我感到受益的是，书中对于如何解读统计输出结果，提供了非常详尽的指导，这让我能够真正理解我所做的分析意味着什么，而不是仅仅得到一堆数字。

评分☆☆☆☆☆

我之前在一家小型企业工作，负责一些基础的数据整理和分析。对于SPSS这款软件，我一直只知道它很强大，但始终没有找到一个好的入门途径。《应用统计分析：SPSS的运用》这本书，可以说是完全打开了我对SPSS和统计分析的大门。这本书最大的亮点在于它的“循序渐进”和“案例驱动”的学习模式。 它从最基本的SPSS界面介绍开始，一步步地引导读者熟悉数据录入、变量定义、数据管理等操作。然后，它再深入到各种统计方法的讲解，并且每一个统计方法都配有详细的案例。比如，在讲解方差分析（ANOVA）时，它会举出“不同教学方法对学生成绩的影响”这样的案例，然后详细演示如何在SPSS中进行单因素方差分析，以及如何解读F检验和p值。这种实践性的讲解方式，让我能够立刻将学到的知识应用到实际工作中，并且很快看到了成效。这本书让我第一次感觉到，统计分析不再是遥不可及的理论，而是可以用来解决实际问题的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

我对统计学一直抱有一种又爱又怕的情感。爱它的逻辑严谨，怕它的计算复杂。直到我遇到了《应用统计分析：SPSS的运用》这本书，这种感觉才得到了极大的缓解。《应用统计分析：SPSS的运用》这本书，它的魅力在于它将枯燥的统计学知识，通过SPSS这个强大的工具，变得生动有趣，并且极具实践指导意义。 我最喜欢的是它对每一个统计方法的“情境化”处理。它不会突然抛出一个统计名词，然后让你去消化，而是会先描绘一个实际场景，然后引出需要解决的统计问题，最后再告诉我们如何用SPSS来解决。比如，在讲解相关分析的时候，它会用“学生学习时长与考试成绩的关系”这样的例子，来引出需要进行相关分析，然后细致地展示如何在SPSS中计算 Pearson 相关系数，并解读相关强度和方向。这种教学方式，让我能够很容易地理解统计概念在实际应用中的价值。

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期在市场调研行业工作的人，我深切体会到数据分析的重要性。《应用统计分析：SPSS的运用》这本书，是我近年来读到的最实用、最贴近实际工作需求的图书之一。它不仅仅是一本SPSS的操作手册，更是一本关于如何运用统计学解决实际问题的指南。我记得我曾经在处理一项复杂的市场问卷数据时，遇到了瓶颈，完全不知道如何从海量的数据中提取有价值的信息。这本书就恰好解决了我的困惑。 它详细地介绍了如何进行信度与效度分析，如何进行因子分析，以及如何进行相关分析和回归分析，并且这些分析都紧密结合了实际的市场调研场景。例如，在讲解因子分析时，作者举例说明了如何通过对大量品牌属性进行因子分析，提炼出几个核心的品牌维度，这对于我理解消费者心理和制定品牌策略非常有启发。而且，书中的SPSS操作步骤非常清晰，每一处细节都考虑到了，让我能够毫不费力地跟着做。更重要的是，它不仅仅教你如何操作，还会深入讲解这些分析结果的实际意义，以及如何将这些分析结果转化为 actionable insights。