SPSS问卷统计分析快速上手祕笈 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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◎本书提供初学者对问卷数据的有效处理和量化研究的理解。
　　◎配合新版SPSS视窗介面图示及报表输出诠释，有助于读者练习操作与阅读。
　　◎全书章节环环相扣，让读者能快速了解SPSS统计分析的结构及使用时机。
　　◎从「使用者」角度出发，内容浅颢易懂，可轻松了解的统计分析应用专书。

　　本书资料档，请至五南网站：www.wunan.com.tw 输入书号1H0S，即可连结至下载处。

　　全书共十五章，内容包括问卷量表测量题项的编码、题项变项的界定、新版SPSS视窗介面图示的介绍、资料档的建立与汇入、因子变项水准群组的合併、量表向度现况分析与适用的统计方法程序等。而基本统计内容包括积差相关分析、独立样本与相依样本t检定、复回归分析、信度考验等；进阶统计包括典型相关分析、二因子变异数分析、共变数分析、逻辑斯回归分析与ROC曲线分析等。

　　本书统计分析程序融入大量新版SPSS视窗介面图示，有助于研究者操作，依据操作图示解说，可快速理解研究问题之假设检定对应的统计分析方法，并能有效处理数据资料档，节省研究者者自我探索的时间！

　　内容深入浅出、层次分明，对于从事问卷分析或其他方面有兴趣的研究者，能快速掌握统计分析使用的时机与处理方法，并运用SPSS进行资料处理和结果解释，是初学者最适合的一本研究工具书。
 

好的，这是一份关于“SPSS问卷统计分析快速上手秘籍”之外的、内容翔实的图书简介。 --- 图书名称：数据驱动决策的基石：现代商业分析与应用实践 图书简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动商业决策和组织变革的核心资产。然而，原始数据的海洋往往令人望而却步，如何将这些数据转化为可操作的洞察，是当代管理者、分析师和研究人员面临的共同挑战。《数据驱动决策的基石：现代商业分析与应用实践》正是为填补这一知识鸿沟而精心打造的。本书旨在系统性地梳理现代商业分析的理论框架、方法论和前沿技术，帮助读者构建一个坚实的数据素养基础，并将其高效应用于实际的商业场景中。 本书的编写并非侧重于某一特定软件的工具操作指南，而是聚焦于统计思维、分析模型选择与应用、数据可视化叙事以及业务决策整合的完整流程。我们相信，只有深刻理解“为何”和“如何”进行分析，而非仅仅掌握软件的“点击步骤”，才能真正实现数据驱动的价值。 第一部分：分析思维与数据素养的重塑 本部分是全书的理论基石。我们首先探讨了数据驱动决策的本质，破除了对“大数据的迷思”，强调了数据质量和业务背景理解的重要性。 第一章：商业分析的战略定位 本章深入剖析了商业分析在组织中的战略作用，从描述性分析（发生了什么）到预测性分析（将发生什么）再到规范性分析（我们应该做什么）的层级递进。我们详细阐述了关键绩效指标（KPIs）的设计原则，如何将模糊的业务目标转化为可量化的分析问题。此外，本章还对比了不同分析流派（如精益分析、敏捷分析）的核心理念，为后续的方法选择打下基础。 第二章：统计基础与假设检验的严谨性 摒弃繁复的数学推导，本章聚焦于分析师必须掌握的核心统计概念。内容涵盖概率分布的实际意义（正态分布、泊松分布等在业务中的对应场景）、抽样误差与置信区间的实际解释。重点章节在于假设检验的逻辑流程：如何设定原假设与备择假设，理解P值、I类和II类错误对业务决策的风险影响。我们将这些抽象概念与市场调研、A/B测试等具体业务案例相结合，确保读者能以批判性的眼光审视统计结果。 第三章：数据准备与伦理考量 “垃圾进，垃圾出”（Garbage In, Garbage Out）是分析领域的铁律。本章系统讲解了从数据采集到清洗的完整流程，包括缺失值处理的策略（插补法、删除法及其后果）、异常值的识别与处理技术（箱线图、Z-Score的局限性）。更为重要的是，本章引入了数据伦理与隐私保护的现代要求，讨论了在分析过程中如何确保公平性、避免算法偏见，以及合规性（如GDPR或特定行业法规）对数据处理流程的约束。 第二部分：核心分析模型与应用场景 本部分是本书实践性的核心，着重于介绍不同业务问题适用的统计模型及其选择标准，而非特定软件的按钮指引。 第四章：差异检验与关系探究 本章侧重于比较不同群体之间是否存在显著差异。内容包括t检验（单样本、独立样本、配对样本）的应用边界，方差分析（ANOVA）在多因素比较中的应用，以及非参数检验在数据不满足正态性假设时的必要性。我们将重点放在解读模型输出的交互效应，例如，在用户体验研究中，如何判断不同年龄段用户对新界面的反应是否存在显著差异。 第五章：线性回归模型的构建与诊断 回归分析是预测分析的支柱。本章从简单线性回归出发，逐步过渡到多元线性回归，重点讲解了模型构建的步骤：变量选择（逐步法、向后剔除法），共线性问题的识别与处理，以及残差分析的重要性。我们详细阐述了如何解释回归系数的业务含义（例如，成本驱动因素的百分比影响），并深入探讨了逻辑回归在分类问题（如客户流失预测、购买倾向判断）中的应用。 第六章：时间序列分析基础 对于涉及趋势、季节性和周期性的业务数据（如销售额、库存水平），时间序列分析至关重要。本章介绍了时间序列分解的基本方法，平稳性的检验，以及自回归移动平均（ARMA/ARIMA）模型的概念。我们强调了模型选择（如AIC/BIC准则）和诊断检验（Ljung-Box检验）在确保预测准确性中的作用。 第七章：探索性数据分析（EDA）与数据可视化叙事 强大的分析能力需要清晰的沟通渠道。本章将EDA视为分析的“侦查”阶段，强调了通过图形化手段发现数据结构、趋势和异常点的能力。内容涵盖了散点图矩阵、热力图、小提琴图等高级可视化工具的选择。重点在于“可视化叙事”——如何设计图表以引导观众关注关键发现，避免信息过载，确保结论的简洁有力。 第三部分：分析成果转化与决策整合 分析的价值在于其对业务的指导作用。本部分关注如何将技术性的分析报告转化为可执行的商业策略。 第八章：实验设计与因果推断 在现代商业中，A/B测试是检验新策略有效性的标准方法。本章详细讲解了科学的实验设计，包括样本量确定、随机化过程、以及如何处理“辛普森悖论”等潜在的混淆因素。我们着重讨论了如何进行功效分析，确保实验结果具有足够的统计能力来支持决策，并界定了因果推断与简单相关性之间的关键区别。 第九章：从洞察到行动：报告与沟通的艺术 本章是技术与商业的桥梁。我们提供了构建高影响力分析报告的结构化指南，强调“结论先行”的原则。内容涉及如何针对不同受众（执行层、运营层）定制报告的深度和侧重点，如何有效地展示复杂模型的局限性，并提供清晰的、基于证据的行动建议。 第十章：前沿趋势与可持续发展 最后，本章展望了分析领域的未来发展，探讨了机器学习在商业预测中的角色（区别于传统统计建模的侧重点），以及在面对日益复杂的业务问题时，如何保持分析方法的灵活性和适应性。本章鼓励读者持续学习，将数据分析能力融入日常的战略规划和运营优化中。 --- 目标读者： 本书面向所有希望通过严谨的统计思维和现代分析方法提升业务决策质量的专业人士。这包括市场研究人员、运营分析师、产品经理、管理咨询顾问、以及需要在研究中进行严谨数据分析的硕博研究生。读者应具备基础的数学和逻辑思维能力，但无需深厚的统计学背景，因为本书会从应用角度全面构建所需的知识体系。 本书特色： 方法论驱动： 侧重于分析模型的选择逻辑和应用场景，而非特定软件的快捷键。 业务导向： 所有理论讲解均配有详尽的、跨行业的商业案例解析。 批判性思维培养： 引导读者质疑数据、模型和结论的潜在缺陷，确保决策的稳健性。

作者简介

吴明隆

　　现职
　　高雄师范大学师资培育中心教授

　　学历
　　高雄师范大学教育学博士
　　电子邮件：t2673@nknucc.nknu.edu.tw

张毓仁

　　现职
　　屏东县崎峰国小教师

　　学历
　　中央大学课程与教学所博士
 

Chapter 1 问卷与变项界定   

Chapter 2 变项建档
壹、IMB SPSS 统计介面视窗
贰、变数检视/变数视图工作表
一、名称
二、类型与小数
三、标签
四、数值
五、遗漏值
六、「直栏」宽度
七、「对齐」与「测量」直栏
贰、资料视图/资料检视工作表
一、汇入资料档程序
二、开启资料档程序
三、学习成就资料档的汇入
四、设定因子变项的水准群组标记
参、其他设定
肆、资料档排序

Chapter 3 图表编修
壹、长条图
贰、圆饼图
参、盒形图
肆、线形图
伍、立体长条图

Chapter 4 水准数值群组的合併
壹、担任职务变项水准群组的合併
贰、服务年资变项水准群组的合併

Chapter 5 增列量表向度变项
壹、量表反向题的重新编码
一、重新编码成同一变数
二、选取反向题题项
三、设定旧值与新值的关系
贰、量表向度的加总

Chapter 6 现况分析
壹、内涵说明
贰、操作程序
参、报表结果
肆、向度单题平均
一、职场灵性视窗介面
二、教师幸福感视窗介面
三、语法编辑器视窗
四、单题平均变项的叙述统计量
伍、其他描述性统计量程序
陆、分组描述性统计量

Chapter 7 相依样本平均数差异
壹、相依样本 t 检定
贰、单因子相依样本变异数分析
一、操作程序
二、输出报表
参、教师幸福感量表三个向度差异比较
一、操作程序
二、输出报表
肆、四个向度变项的比较
一、操作程序
二、输出报表

Chapter 8 相关分析
壹、适用时机
一、正相关
二、负相关
三、零相关
四、曲线相关
贰、操作程序
参、输出报表
肆、增列共变异数矩阵
伍、散佈图

Chapter 9 独立样本 t 检定
壹、适用时机
贰、操作程序
参、输出报表
肆、性别变项在教师幸福感的差异比较
一、操作程序
二、输出报表
伍、求出效果值 <一>
一、操作程序
二、输出报表
陆、求出效果值 <二>
一、操作程序
二、输出报表
柒、因子变项为三分类别以上
一、只进行科任与级任群体比较
二、只进行兼行政与级任群体比较

Chapter 10 单因子独立样本变异数分析
壹、适用时机
贰、操作程序
参、输出报表
一、不同担任职务在教师职场灵性的差异比较结果如下
二、不同担任职务在幸福感的差异比较
肆、服务地区在教师职场灵性与幸福感的差异比较
一、不同服务地区在教师职场灵性的差异比较
二、不同服务地区在教师幸福感的差异比较
伍、服务年资在教师职场灵性与幸福感的差异比较
一、不同服务年资在教师职场灵性的差异比较
二、不同服务年资在教师幸福感的差异比较
陆、以多变量程序求效果量
一、操作程序
二、输出报表
三、合併担任职务在幸福感的关联强度系数数
柒、以单变量程序求效果量
一、操作程序
二、输出报表

Chapter 11 复回归分析
壹、适用时机
贰、强迫输入法程序
一、操作程序 (依变项为心理幸福)
二、输出报表
三、依变项为情绪幸福向度
四、依变项为社会幸福向度
五、依变项为整体幸福感
参、逐步回归分析法
一、操作程序
二、输出报表
三、依变项为向度变项
肆、性别变项的转换

Chapter 12 典型相关
壹、基本概念
贰、操作程序
参、输出报表

Chapter 13 信度分析
壹、基本概念
贰、操作程序
一、人我连结向度信度
二、工作意义向度信度
三、超越信念向度信度
四、整体职场灵性信度
参、教师幸福感量表的信度检定
一、心理幸福向度信度
二、情绪幸福向度信度
三、社会幸福向度信度
四、整体幸福感信度

Chapter 14 二因子独立样本变异数分析   
壹、操作程序   
一、开启单变量对话视窗   
二、选取变项
三、绘制交互作用剖面图
贰、输出报表   
参、计量变项作为因子变项   
一、整体职场灵性转换为因子变项   
二、执行单变量程序   
三、输出报表   
四、选择观察值程序   
肆、交互作用不显着   
参考书目

Chapter 15 逻辑斯回归与 ROC 曲线分析   
壹、基本概念   
贰、ROC 报表   
参、操作程序   
一、ROC 曲线操作步骤   
二、ROC 曲线程序输出报表   
三、另类的 ROC 曲线图   
肆、ROC 曲线的比较   
一、操作程序   
二、输出报表   
伍、逻辑斯回归与 ROC 曲线   
一、逻辑斯回归操作程序   
二、ROC 曲线的操作程序   
三、输出报表   
陆、ROC 曲线下面积的检定   
一、套件 {pROC} 函数 roc.test ( )   
二、套件 {fbroc} 函数 boot.paired.roc ( )   

参考书目

序

　　《SPSS 问卷统计分析快速上手祕笈》一书在提供初学者对于问卷数据的有效处理，了解量化研究的内涵。本书与之前相关 SPSS 统计分析专书最大的不同，在于全书章节 (除最后二章共变数分析与 ROC 曲线分析) 统计方法的应用分析与假设检定，均与第一章研究架构图与其研究工具环环相扣，有助于从事问卷分析的研究者很快了解统计分析使用的时机与完整处理流程，及如何以 SPSS 统计软体进行资料的处理与结果解释。

　　书籍内容包括问卷量表测量题项的编码、题项变项的界定、新版 SPSS 视窗介面图示的介绍、资料档的建立与汇入、因子变项水准群组的合併、反向题的反向计分、量表向度变项的加总、量表向度现况的分析与适用的统计方法程序。基本统计内容包括积差相关分析、独立样本与相依样本 t 检定、独立样本与重复量数变异数分析、复回归分析、信度考验等；进阶统计包括典型相关分析、二因子变异数分析、共变数分析、逻辑斯回归分析与 ROC 曲线分析等。

　　书中统计分析程序说明融入了大量新版的 SPSS 视窗介面图示，有助于研究者的阅读与练习操作。研究者依据操作图示解说，可以快速理解研究问题之假设检定对应的统计分析方法、并能有效的以统计分析软体处理数据资料档。输出结果报表的完整诠释与表格整理可作为研究者文字撰述的参考与表格呈现的范例，节省研究者许多自我探索的时间。本书各章内涵的叙写尽量以使用者为中心的角度出发，以初学者能理解的话语来诠释统计学专门术语，是一本友善的、简易的、能与之沟通的应用统计分析专书；单元的编排循序渐进，论述内容浅显易懂，是一本务实导向与应用性广的书籍。若是研究者对于某些单元想更深入的了解，可以参阅笔者编着的一系列SPSS 统计应用分析专书。

　　本书得以顺利出版，要感谢五南图书公司的鼎力支持与协助，尤其是侯家岚主编与编辑群的行政支援与帮忙。作者于本书的撰写期间虽然十分投入用心，但恐有能力不及或论述未周详之处，这些疏漏或错误的内容，盼请读者、各方先进或专家学者不吝斧正。

第九章、独立样本 t 检定
 
壹、适用时机
 
二个平均数间的差异检定，採用的统计方法为 t 检定，若是二个平均数来自不同的群体，此种 t 检定称为独立样本 t 检定，二个测量分数如果均来自相同的一群样本观察值或受试者，此种 t 检定称为相依样本 t 检定，或重复量数 t 检定。相依样本 t 检定如准实验设计中，实验组前测分数与后测分数之差异值是否显着等于 0 的考验、控制组前测分数与后测分数之差异值是否显着等于 0 的考验。
 
独立样本 t 检定之组别变项为二分类别变项，检定变项为计量变项。范例架构中的性别人口变项为二分类别变项，水准数值 1 为男生群组、水准数值 2 为女生群组；教师职场灵性、教师幸福感均为计量变项，探讨不同教师性别在教师职场灵性、教师幸福感的差异，採用的统计方法为独立样本 t 检定。独立样本 t 检定的对立假设与虚无假设分别为：
 
1. 对立假设：二个群体的平均数间差异值不等于 0
 
μ 1 ≠ μ 2，或 μ 1 – μ 2 ≠ 0
 
2. 虚无假设：二个群体的平均数间差异值等于 0
 
μ 1 = μ 2，或 μ 1 – μ 2 = 0
 
虚无假设假定二个群体平均数相等或二个群体平均数差异值等于 0，表示二个群体在变项的平均数没有差异，群组 1 的平均数 = 群组 2 的平均数。
 
统计分析结果有以下二种情形：
 
1. 显着性 p < .05，出现虚无假设的机率很低，有足够证据可以拒绝虚无假设(当某一事件出现的机率很小时，宁愿作出此事件可能是不成立的推论) →接受对立假设 μ 1 – μ 2 ≠ 0，二个群体平均数间的差异值显着不等于 0，即 μ 1≠ μ 2。二个母群体的平均数不相等，有可能是 μ 1 > μ 2，或可能 μ 1 < μ 2，那一个群组的平均数比较高，可以直接从描述性统计量之平均数判别或从 t 统计量判断，当 t 统计量为正，表示第一个群组的平均数比第二个群组的平均数高；若是 t 统计量为负，表示第一个群组的平均数比第二个群组的平均数小。
 
2. 显着性 p ≥ .05，出现虚无假设的机率很高，没有足够证据拒绝虚无假设 (当某一事件出现的机率很大时，可作出此事件可能是成立的推论) →接受虚无假设 μ 1 – μ 2 = 0，二个群体平均数间的差异值显着等于 0，即 μ 1 = μ 2 (二个群体的平均数相等)。

评分☆☆☆☆☆

身為一個對統計學理論感到既敬畏又有些抗拒的學生，每次接觸到SPSS軟體，總是讓我倍感壓力。那些複雜的圖形介面、眾多的選項和術語，讓我常常感到無從下手。然而，《SPSS問卷統計分析快速 والث策祕笈》這本書，卻徹底顛覆了我對SPSS的刻板印象。它以一種非常親切、實用的方式，將SPSS的操作技巧融入到實際的問卷分析情境中。從最基礎的問卷資料輸入、變數的編碼與定義，到資料的清洗與整理，書中都提供了非常詳盡的步驟指導，並且配備了清晰易懂的螢幕截圖，讓我能夠毫不費力地跟隨。我特別要強調書中關於資料清洗的章節，它詳細地講解了如何處理遺失值、如何識別並處理異常值，以及如何進行變數的轉換。這些步驟看似簡單，卻是保證後續統計分析準確性的基石，而這本書卻能用非常平易近人的方式，將這些重要的知識傳達給我。更讓我驚喜的是，當書中介紹到各種常用的統計分析方法時，例如描述性統計、獨立樣本T檢定、配對樣本T檢定、單因子變異數分析（ANOVA）、卡方檢定，以及基礎的線性迴歸分析，都是結合了實際的研究問題來進行說明。它不僅教我如何在SPSS中執行這些分析，更重要的是，它引導我如何解讀SPSS輸出的結果，讓我能夠真正理解統計數據所代表的意義。書中的語言風格也非常貼近台灣在地讀者的習慣，讀起來非常順暢，沒有艱澀難懂的學術術語，讓我在學習過程中能夠感到自信與愉悅。這本書的價值在於它真正實現了「快速上手」，它不僅幫助我克服了對SPSS的恐懼，更讓我對問卷數據的分析充滿了興趣和信心。

评分☆☆☆☆☆

我是一位在非營利組織工作的專案經理，時常需要進行各種滿意度調查、需求評估等問卷研究。過去，每當問卷收集完畢，我就得面對SPSS這個令我頭痛的軟體。它的介面複雜，各種統計選項更是讓我眼花繚亂，往往得花上數倍的時間去摸索，才能勉強完成基本的數據呈現，更不用說深入的統計分析了。直到朋友推薦了《SPSS問卷統計分析快速上手祕笈》，我的情況才有了戲劇性的轉變。這本書的優點在於它完全從實務操作的角度出發，沒有過多的理論鋪陳，而是直接教你如何動手。從問卷資料的輸入、變數的編碼，到資料的清理與篩選，書中提供了非常詳細的步驟，並且搭配了清晰的截圖，讓我這個對SPSS一竅不通的人，也能夠按部就班地完成。我尤其要稱讚它在講解資料清洗的部分，像是如何處理遺失值、如何偵測並修正異常值，這些都是我在過去經常忽略但卻極為重要的環節。更讓我印象深刻的是，書中在介紹各種常用的統計分析方法時，例如描述性統計、平均數比較、卡方檢定、以及基礎的迴歸分析，都是結合了實際的案例來進行說明。例如，在講解卡方檢定時，書中就利用了常見的客戶回饋問卷案例，教我如何分析不同人口統計變數與特定產品偏好之間的關聯。它不僅教我如何在SPSS中執行這些分析，更重要的是，它引導我如何解讀SPSS輸出的報表，讓我能夠真正理解數據所傳達的訊息。書中的語言非常貼近台灣人的語感，讀起來一點也不會感到生硬或有壓力，反而像是和一位經驗豐富的同事在交流。總而言之，這本書確實做到了「快速上手」，它讓我能夠更有效率地完成問卷數據的分析，並為我的專案決策提供更有力的數據支持。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本《SPSS問卷統計分析快速上手祕笈》時，我正處於一個對數據分析感到無比迷惘的階段。身為一名社會科學領域的研究生，問卷調查是我的家常便飯，但每次收集完數據後，面對龐雜的SPSS軟體，總是讓我望之卻步，常常花費大量時間在摸索操作，而非專注於分析的邏輯。這本書就像是及時雨，它沒有讓我陷入艱澀的統計理論或是冗長的軟體功能介紹，而是直接切入核心，以非常接地氣的方式，引導我一步步完成問卷數據的輸入、清洗，以及最關鍵的統計分析。最讓我印象深刻的是，它用許多實際的案例，像是市場調查、滿意度分析等等，讓我能夠快速理解各項統計方法的應用情境。舉例來說，當我需要進行描述性統計時，書中不僅提供了如何點選SPSS的步驟，更深入淺出地解釋了平均數、標準差、中位數等指標的意義，以及在問卷分析中它們扮演的角色。又例如，在進行信效度分析時，以往我都是看著那些數字卻不知所云，但這本書卻用非常清晰的圖表和文字，一步步拆解了Cronbach's alpha係數、因素分析等概念，並教我如何判斷問卷的品質。書中的語言也十分貼近台灣讀者的習慣，不會出現過於學術化的術語，讓我在閱讀時毫無壓力，彷彿是和一位經驗豐富的學長姐在交流。我尤其喜歡它在介紹迴歸分析時，並沒有一味地講述數學模型，而是強調如何從SPSS輸出的結果中，判讀自變數和依變數之間的關係，以及如何解讀調整後R平方值、F檢定和p值，這對於我日後撰寫研究報告，解釋變數間的影響力非常有幫助。總體而言，這本書確實做到了「快速上手」，讓我從對SPSS的恐懼，轉變為對數據分析的信心，大大提升了我的研究效率。

评分☆☆☆☆☆

這本《SPSS問卷統計分析快速上手祕笈》的出現，可說是解決了我長期以來在問卷數據分析上的一大痛點。身為一個行銷企劃，我需要定期進行市場調查、產品滿意度分析等，問卷調查是不可或缺的一環。但每次問卷填答完畢，我就得面對SPSS這個龐然大物，常常感到無所適從。它的介面複雜，各種統計選項和理論解釋，對我來說就像天書一樣。然而，這本書卻以一種極為務實、操作導向的方式，將SPSS的學習門檻大幅降低。它從最基礎的資料輸入、變數定義、到資料的清理與整理，都提供了非常詳細的步驟說明，並且搭配了清晰的螢幕截圖，讓我能夠一步步跟隨，輕鬆學會。我尤其要稱讚它在講解資料清洗的章節，它用非常具體的案例，教我如何處理遺失值、如何偵測並修正異常值，以及如何進行變數的轉換。這些看似簡單卻極為關鍵的步驟，卻是確保後續分析結果準確性的基礎，而這本書卻能用非常淺顯易懂的語言，將這些重要的知識傳達給我。更讓我感到欣喜的是，當書中介紹到各種常用的統計分析方法時，像是描述性統計、信效度分析、T檢定、ANOVA、卡方檢定，以及基礎的迴歸分析，都是結合了實際的研究情境來進行說明。它不僅教我如何在SPSS中執行這些分析，更重要的是，它引導我如何解讀SPSS輸出的報表，讓我能夠真正理解數據所代表的意義。書中的語言風格也非常貼近台灣在地讀者的習慣，讀起來非常順暢，沒有艱澀難懂的學術術語，讓我在學習過程中能夠感到自信與愉悅。總而言之，這本書真正做到了「快速上手」，它不僅提升了我分析問卷數據的效率，更增強了我對數據分析的信心，讓我在工作上能做出更明智的決策。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，《SPSS問卷統計分析快速上手祕笈》這本書，簡直就是為我這種對統計軟體一竅不通，但又不得不處理大量問卷數據的研究新手量身打造的。過去，每次看到SPSS的介面，我就會感到一股無形的壓力，腦袋裡充斥著各種統計術語，像是迴歸、因子、信度等等，感覺離自己好遙遠。但這本書卻用一種非常輕鬆、甚至是帶點趣味的方式，引導我走進SPSS的世界。它從最基本、最貼近實際操作的步驟開始，像是如何建立資料庫、如何定義變數、以及如何輸入數據，都寫得非常詳細。我尤其欣賞書中在講解資料清洗的段落，它用非常具體的例子，教我如何處理不完整的問卷、如何修正輸入錯誤，以及如何識別和處理潛在的異常值。這對於我確保後續分析的品質非常關鍵，以往我總是草草帶過，導致分析結果不盡理想。更讓我感動的是，當書中介紹到各種統計分析方法時，它總是會先說明這個方法是用來解決什麼問題，然後再一步步教我如何在SPSS中操作，並最重要的是，如何解讀SPSS輸出的報表。例如，當我需要進行分組比較時，書中就清楚地說明了如何使用T檢定和ANOVA，並且詳細地解析了p值、F值以及各項顯著性指標的意義，讓我不再只是看到一堆數字，而是能真正理解數據告訴我的故事。書中的語言非常口語化，沒有艱澀難懂的學術術語，就像是和一位經驗豐富的學長在聊天一樣，讓我能夠輕鬆地吸收知識。這本書的優點在於它真正做到了「快速上手」，讓我不再害怕SPSS，反而對數據分析充滿了興趣，大大提升了我處理研究資料的效率與信心。

评分☆☆☆☆☆

自從踏入學術研究的領域，問卷調查一直是我的主要研究方法之一，但每次收集完問卷後，面對SPSS這個強大的統計軟體，我總會感到力不從心。過去，我花了大量的時間在摸索軟體的各種功能，試圖理解那些複雜的統計指令，但常常是事倍功半，效果不彰。直到我遇見了《SPSS問卷統計分析快速上手祕笈》這本書，我才找到了真正解決問題的鑰匙。這本書的優點在於它以一種非常接地氣的方式，直接切入了研究者最需要的部分。它從建立問卷資料庫、定義變數、資料輸入等基礎操作開始，提供了非常詳細的步驟說明，並且搭配了清晰的畫面截圖，讓我這個SPSS的初學者也能夠輕鬆地學會。我尤其欣賞書中在講解資料清洗的章節，它用非常具體的案例，教我如何處理遺失值、如何偵測並修正異常值，以及如何進行變數的轉換。這些看似細微的步驟，卻是確保後續統計分析結果準確性的關鍵。更讓我感到欣喜的是，書中在介紹各種常用的統計方法時，像是描述性統計、信效度分析、T檢定、ANOVA、卡方檢定、迴歸分析等，都是結合了實際的研究情境來闡述。它不僅教我如何在SPSS中執行這些分析，更重要的是，它引導我理解這些統計方法背後的邏輯，以及如何解讀SPSS輸出的報表。例如，當介紹到迴歸分析時，書中就詳細解釋了如何判斷自變數對依變數的影響力，以及如何解讀模型的顯著性。它的語言風格也非常貼近台灣在地讀者的習慣，讀起來十分親切，沒有艱澀難懂的學術術語，讓我能夠在輕鬆的氛圍中，掌握SPSS的運用技巧。總而言之，這本書真正做到了「快速上手」，它不僅提升了我分析問卷數據的效率，更增強了我對數據分析的信心。

评分☆☆☆☆☆

這本《SPSS問卷統計分析快速上手祕笈》的出現，無疑是我最近研究生涯中的一盞明燈。過去，每次執行研究計畫，問卷填答後的數據整理與分析環節，總是我心中最大的阻礙。SPSS軟體雖然功能強大，但其複雜的介面和龐雜的統計指令，常常讓我感到無從下手，有時甚至為了完成一個簡單的數據呈現，就要花上好幾個小時在不斷的嘗試與錯誤中。然而，這本書卻以一種極為務實的姿態，為我打開了一扇通往數據分析世界的新大門。它沒有在開頭就丟給我一堆理論公式，而是從最基礎的問卷資料建檔、變數編碼、以及資料清洗這些關鍵步驟開始，用非常具體的步驟說明，讓我能夠順利地將紙本問卷轉化為SPSS可識別的數據。書中對於資料清洗的講解尤其細緻，像是如何處理遺失值、如何偵測異常值，以及如何進行變數轉換，都提供了非常實用的技巧。這對於確保後續分析結果的準確性至關重要，也是過去我常常忽略的環節。更讓我驚喜的是，書中在介紹常用的統計方法時，例如T檢定、ANOVA、卡方檢定等，都是結合實際的研究情境來闡述，讓我能夠理解這些方法適用於解決哪些類型的研究問題，以及如何從SPSS的輸出報告中提取有用的資訊。特別是卡方檢定的部分，書中詳細解釋了如何解讀列聯表的分析結果，以及如何判斷變數之間是否存在顯著關聯，這對於我分析不同群體在問卷上的差異非常有幫助。它的語言風格也非常貼近台灣讀者的使用習慣，許多詞彙的運用和解釋都非常親切，讓我閱讀時感到非常輕鬆自在，完全沒有壓力。這本書的價值在於它不僅教授操作技巧，更引導我思考數據背後的意義，讓我在進行問卷分析時，不再只是單純地執行軟體指令，而是能更深入地理解統計結果所代表的含義。

评分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個長期以來習慣手工處理數據，對各種統計軟體總是有著莫名的抗拒感的人來說，《SPSS問卷統計分析快速上手祕笈》的出現，無疑是一場及時雨。以往，當我必須處理大量的問卷數據時，SPSS總是讓我望而卻步。複雜的介面、陌生的術語、以及看似無窮無盡的選項，都讓我感到壓力重重。但這本書卻以一種極其友善且直觀的方式，引導我走進SPSS的世界。它並沒有一開始就丟給我一堆枯燥的理論，而是從最貼近實際操作的步驟開始，例如如何正確地建立問卷的資料庫、如何定義變數的屬性、以及如何有效地輸入問卷數據。我特別欣賞書中對於資料清洗的講解，它用非常具體的例子，教我如何處理填答不完整的問卷、如何識別並修正輸入錯誤，以及如何處理潛在的異常值。這些步驟對於確保後續分析結果的準確性至關重要，而這本書卻能用非常清晰、易於理解的方式，將這些重要的知識傳達給我。更讓我感到驚喜的是，書中在介紹各種常用的統計分析方法時，例如描述性統計、信效度分析、T檢定、ANOVA、卡方檢定、以及基礎的迴歸分析，都是結合了實際的研究情境來進行說明。它不僅教我如何在SPSS中執行這些分析，更重要的是，它引導我如何解讀SPSS輸出的報表，讓我能夠真正理解統計數據所代表的意義。書中的語言風格也非常貼近台灣在地讀者的習慣，讀起來非常順暢，沒有艱澀難懂的學術術語，讓我在學習過程中能夠感到自信與愉悅。這本書的價值在於它真正實現了「快速上手」，它不僅幫助我克服了對SPSS的恐懼，更讓我對問卷數據的分析充滿了興趣和信心，大大提升了我的研究效率。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，當我第一次拿到《SPSS問卷統計分析快速上手祕笈》這本書時，內心是抱持著一絲懷疑的。畢竟，要一本從頭到尾都「快速上手」SPSS的書，聽起來有點像是一個美好的願景。然而，實際翻閱過後，我不得不佩服作者的功力。這本書的編排非常巧妙，它沒有一開始就丟給我一堆艱澀的統計學理論，而是直接切入最實用的部分，也就是SPSS的操作。從最基礎的數據輸入、變數定義，到資料的清理與篩選，書中都提供了非常詳盡的步驟說明，並且搭配了清楚的截圖，讓我這個SPSS新手也能夠輕鬆跟隨。我尤其喜歡它在講解如何進行資料清洗的章節，它用了很多實際的例子，像是如何處理受訪者填答不完整的問卷，或是如何識別並修正輸入錯誤，這對於確保後續統計分析的準確性非常重要，而這也是過去我常常感到頭痛的地方。更讓我驚豔的是，書中在介紹各種常用的統計分析方法時，例如描述性統計、卡方檢定、T檢定、ANOVA，乃至於迴歸分析，都是結合了具體的研究情境來闡述。它不僅教我如何在SPSS中點選操作，更重要的是，它引導我理解這些統計方法背後的邏輯，以及如何解讀SPSS輸出的報表。例如，當介紹到卡方檢定時，書中就詳細解釋了如何判斷類別變數之間是否存在關聯，以及如何解讀p值來判斷關聯性的顯著程度。它的語言風格也非常貼近台灣的讀者，沒有過於生硬的學術術語，讀起來非常順暢，彷彿是有一位經驗豐富的老師在身旁指導。總體來說，這本書確實做到了「快速上手」，它幫助我克服了對SPSS的恐懼，讓我能夠更自信地投入到問卷數據的分析工作中，大大提升了我的研究效率。

评分☆☆☆☆☆

這本《SPSS問卷統計分析快速上手祕笈》對我來說，就像是在混亂的迷霧中點亮了一盞明燈。身為一個初入學術研究領域的新手，問卷設計和執行只是計畫的開始，真正的挑戰往往來自於填答完問卷後，那些堆積如山的數據。SPSS軟體龐大的功能表和複雜的操作邏輯，過去總是讓我望而卻步，常常感到無所適從，甚至花費了大量寶貴的時間在摸索基本的操作，而非聚焦於數據的意義。然而，這本書卻以一種極為友善且實用的方式，引導我一步步克服了這些困難。它並不是一味地羅列軟體功能，而是從研究者最常遇到的實際情境出發，例如如何有效地輸入問卷數據、如何進行資料的清理與轉換，以及如何選擇適合的統計方法。書中對於資料清洗的講解尤其令我受益匪淺，它詳細地解釋了如何處理遺失值、如何偵測並處理異常數據，以及如何進行變數的重新編碼與計算。這些步驟對於確保後續統計分析的準確性至關重要，而這本書卻能用非常淺顯易懂的語言，將這些看似複雜的步驟化繁為簡。當我需要進行描述性統計、推論性統計，或是進階的迴歸分析時，書中都提供了清晰的操作指引，並且更重要的是，它教導我如何解讀SPSS輸出的報表。例如，在進行獨立樣本T檢定時，書中不僅教我如何點選選項，更深入地解析了Levene檢定、t值、自由度以及p值的意義，讓我能夠判斷兩組樣本之間是否存在顯著差異。它所採用的語言風格也非常貼近台灣在地文化，讀起來毫無隔閡感，彷彿是和一位熟識的學長姐在分享經驗。這本書的價值在於它真正實現了「快速上手」，讓我從對SPSS的恐懼轉變為對數據分析的掌握感，大大提升了我在學術研究中的效率與自信。