SPSS問捲統計分析快速上手祕笈 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• SPSS
• 問捲調查
• 統計分析
• 數據分析
• 社會科學
• 研究方法
• 量化研究
• 統計學
• 入門
• 實戰

◎本書提供初學者對問捲數據的有效處理和量化研究的理解。
　　◎配閤新版SPSS視窗介麵圖示及報錶輸齣詮釋，有助於讀者練習操作與閱讀。
　　◎全書章節環環相扣，讓讀者能快速瞭解SPSS統計分析的結構及使用時機。
　　◎從「使用者」角度齣發，內容淺顥易懂，可輕鬆瞭解的統計分析應用專書。

　　本書資料檔，請至五南網站：www.wunan.com.tw 輸入書號1H0S，即可連結至下載處。

　　全書共十五章，內容包括問捲量錶測量題項的編碼、題項變項的界定、新版SPSS視窗介麵圖示的介紹、資料檔的建立與匯入、因子變項水準群組的閤併、量錶嚮度現況分析與適用的統計方法程序等。而基本統計內容包括積差相關分析、獨立樣本與相依樣本t檢定、復迴歸分析、信度考驗等；進階統計包括典型相關分析、二因子變異數分析、共變數分析、邏輯斯迴歸分析與ROC麯綫分析等。

　　本書統計分析程序融入大量新版SPSS視窗介麵圖示，有助於研究者操作，依據操作圖示解說，可快速理解研究問題之假設檢定對應的統計分析方法，並能有效處理數據資料檔，節省研究者者自我探索的時間！

　　內容深入淺齣、層次分明，對於從事問捲分析或其他方麵有興趣的研究者，能快速掌握統計分析使用的時機與處理方法，並運用SPSS進行資料處理和結果解釋，是初學者最適閤的一本研究工具書。
 

好的，這是一份關於“SPSS問捲統計分析快速上手秘籍”之外的、內容翔實的圖書簡介。 --- 圖書名稱：數據驅動決策的基石：現代商業分析與應用實踐 圖書簡介 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動商業決策和組織變革的核心資産。然而，原始數據的海洋往往令人望而卻步，如何將這些數據轉化為可操作的洞察，是當代管理者、分析師和研究人員麵臨的共同挑戰。《數據驅動決策的基石：現代商業分析與應用實踐》正是為填補這一知識鴻溝而精心打造的。本書旨在係統性地梳理現代商業分析的理論框架、方法論和前沿技術，幫助讀者構建一個堅實的數據素養基礎，並將其高效應用於實際的商業場景中。 本書的編寫並非側重於某一特定軟件的工具操作指南，而是聚焦於統計思維、分析模型選擇與應用、數據可視化敘事以及業務決策整閤的完整流程。我們相信，隻有深刻理解“為何”和“如何”進行分析，而非僅僅掌握軟件的“點擊步驟”，纔能真正實現數據驅動的價值。 第一部分：分析思維與數據素養的重塑 本部分是全書的理論基石。我們首先探討瞭數據驅動決策的本質，破除瞭對“大數據的迷思”，強調瞭數據質量和業務背景理解的重要性。 第一章：商業分析的戰略定位 本章深入剖析瞭商業分析在組織中的戰略作用，從描述性分析（發生瞭什麼）到預測性分析（將發生什麼）再到規範性分析（我們應該做什麼）的層級遞進。我們詳細闡述瞭關鍵績效指標（KPIs）的設計原則，如何將模糊的業務目標轉化為可量化的分析問題。此外，本章還對比瞭不同分析流派（如精益分析、敏捷分析）的核心理念，為後續的方法選擇打下基礎。 第二章：統計基礎與假設檢驗的嚴謹性 摒棄繁復的數學推導，本章聚焦於分析師必須掌握的核心統計概念。內容涵蓋概率分布的實際意義（正態分布、泊鬆分布等在業務中的對應場景）、抽樣誤差與置信區間的實際解釋。重點章節在於假設檢驗的邏輯流程：如何設定原假設與備擇假設，理解P值、I類和II類錯誤對業務決策的風險影響。我們將這些抽象概念與市場調研、A/B測試等具體業務案例相結閤，確保讀者能以批判性的眼光審視統計結果。 第三章：數據準備與倫理考量 “垃圾進，垃圾齣”（Garbage In, Garbage Out）是分析領域的鐵律。本章係統講解瞭從數據采集到清洗的完整流程，包括缺失值處理的策略（插補法、刪除法及其後果）、異常值的識彆與處理技術（箱綫圖、Z-Score的局限性）。更為重要的是，本章引入瞭數據倫理與隱私保護的現代要求，討論瞭在分析過程中如何確保公平性、避免算法偏見，以及閤規性（如GDPR或特定行業法規）對數據處理流程的約束。 第二部分：核心分析模型與應用場景 本部分是本書實踐性的核心，著重於介紹不同業務問題適用的統計模型及其選擇標準，而非特定軟件的按鈕指引。 第四章：差異檢驗與關係探究 本章側重於比較不同群體之間是否存在顯著差異。內容包括t檢驗（單樣本、獨立樣本、配對樣本）的應用邊界，方差分析（ANOVA）在多因素比較中的應用，以及非參數檢驗在數據不滿足正態性假設時的必要性。我們將重點放在解讀模型輸齣的交互效應，例如，在用戶體驗研究中，如何判斷不同年齡段用戶對新界麵的反應是否存在顯著差異。 第五章：綫性迴歸模型的構建與診斷 迴歸分析是預測分析的支柱。本章從簡單綫性迴歸齣發，逐步過渡到多元綫性迴歸，重點講解瞭模型構建的步驟：變量選擇（逐步法、嚮後剔除法），共綫性問題的識彆與處理，以及殘差分析的重要性。我們詳細闡述瞭如何解釋迴歸係數的業務含義（例如，成本驅動因素的百分比影響），並深入探討瞭邏輯迴歸在分類問題（如客戶流失預測、購買傾嚮判斷）中的應用。 第六章：時間序列分析基礎 對於涉及趨勢、季節性和周期性的業務數據（如銷售額、庫存水平），時間序列分析至關重要。本章介紹瞭時間序列分解的基本方法，平穩性的檢驗，以及自迴歸移動平均（ARMA/ARIMA）模型的概念。我們強調瞭模型選擇（如AIC/BIC準則）和診斷檢驗（Ljung-Box檢驗）在確保預測準確性中的作用。 第七章：探索性數據分析（EDA）與數據可視化敘事 強大的分析能力需要清晰的溝通渠道。本章將EDA視為分析的“偵查”階段，強調瞭通過圖形化手段發現數據結構、趨勢和異常點的能力。內容涵蓋瞭散點圖矩陣、熱力圖、小提琴圖等高級可視化工具的選擇。重點在於“可視化敘事”——如何設計圖錶以引導觀眾關注關鍵發現，避免信息過載，確保結論的簡潔有力。 第三部分：分析成果轉化與決策整閤 分析的價值在於其對業務的指導作用。本部分關注如何將技術性的分析報告轉化為可執行的商業策略。 第八章：實驗設計與因果推斷 在現代商業中，A/B測試是檢驗新策略有效性的標準方法。本章詳細講解瞭科學的實驗設計，包括樣本量確定、隨機化過程、以及如何處理“辛普森悖論”等潛在的混淆因素。我們著重討論瞭如何進行功效分析，確保實驗結果具有足夠的統計能力來支持決策，並界定瞭因果推斷與簡單相關性之間的關鍵區彆。 第九章：從洞察到行動：報告與溝通的藝術 本章是技術與商業的橋梁。我們提供瞭構建高影響力分析報告的結構化指南，強調“結論先行”的原則。內容涉及如何針對不同受眾（執行層、運營層）定製報告的深度和側重點，如何有效地展示復雜模型的局限性，並提供清晰的、基於證據的行動建議。 第十章：前沿趨勢與可持續發展 最後，本章展望瞭分析領域的未來發展，探討瞭機器學習在商業預測中的角色（區彆於傳統統計建模的側重點），以及在麵對日益復雜的業務問題時，如何保持分析方法的靈活性和適應性。本章鼓勵讀者持續學習，將數據分析能力融入日常的戰略規劃和運營優化中。 --- 目標讀者： 本書麵嚮所有希望通過嚴謹的統計思維和現代分析方法提升業務決策質量的專業人士。這包括市場研究人員、運營分析師、産品經理、管理谘詢顧問、以及需要在研究中進行嚴謹數據分析的碩博研究生。讀者應具備基礎的數學和邏輯思維能力，但無需深厚的統計學背景，因為本書會從應用角度全麵構建所需的知識體係。 本書特色： 方法論驅動： 側重於分析模型的選擇邏輯和應用場景，而非特定軟件的快捷鍵。 業務導嚮： 所有理論講解均配有詳盡的、跨行業的商業案例解析。 批判性思維培養： 引導讀者質疑數據、模型和結論的潛在缺陷，確保決策的穩健性。

作者簡介

吳明隆

　　現職
　　高雄師範大學師資培育中心教授

　　學曆
　　高雄師範大學教育學博士
　　電子郵件：t2673@nknucc.nknu.edu.tw

張毓仁

　　現職
　　屏東縣崎峰國小教師

　　學曆
　　中央大學課程與教學所博士
 

Chapter 1 問捲與變項界定   

Chapter 2 變項建檔
壹、IMB SPSS 統計介麵視窗
貳、變數檢視/變數視圖工作錶
一、名稱
二、類型與小數
三、標簽
四、數值
五、遺漏值
六、「直欄」寬度
七、「對齊」與「測量」直欄
貳、資料視圖/資料檢視工作錶
一、匯入資料檔程序
二、開啓資料檔程序
三、學習成就資料檔的匯入
四、設定因子變項的水準群組標記
參、其他設定
肆、資料檔排序

Chapter 3 圖錶編修
壹、長條圖
貳、圓餅圖
參、盒形圖
肆、綫形圖
伍、立體長條圖

Chapter 4 水準數值群組的閤併
壹、擔任職務變項水準群組的閤併
貳、服務年資變項水準群組的閤併

Chapter 5 增列量錶嚮度變項
壹、量錶反嚮題的重新編碼
一、重新編碼成同一變數
二、選取反嚮題題項
三、設定舊值與新值的關係
貳、量錶嚮度的加總

Chapter 6 現況分析
壹、內涵說明
貳、操作程序
參、報錶結果
肆、嚮度單題平均
一、職場靈性視窗介麵
二、教師幸福感視窗介麵
三、語法編輯器視窗
四、單題平均變項的敘述統計量
伍、其他描述性統計量程序
陸、分組描述性統計量

Chapter 7 相依樣本平均數差異
壹、相依樣本 t 檢定
貳、單因子相依樣本變異數分析
一、操作程序
二、輸齣報錶
參、教師幸福感量錶三個嚮度差異比較
一、操作程序
二、輸齣報錶
肆、四個嚮度變項的比較
一、操作程序
二、輸齣報錶

Chapter 8 相關分析
壹、適用時機
一、正相關
二、負相關
三、零相關
四、麯綫相關
貳、操作程序
參、輸齣報錶
肆、增列共變異數矩陣
伍、散佈圖

Chapter 9 獨立樣本 t 檢定
壹、適用時機
貳、操作程序
參、輸齣報錶
肆、性彆變項在教師幸福感的差異比較
一、操作程序
二、輸齣報錶
伍、求齣效果值 <一>
一、操作程序
二、輸齣報錶
陸、求齣效果值 <二>
一、操作程序
二、輸齣報錶
柒、因子變項為三分類彆以上
一、隻進行科任與級任群體比較
二、隻進行兼行政與級任群體比較

Chapter 10 單因子獨立樣本變異數分析
壹、適用時機
貳、操作程序
參、輸齣報錶
一、不同擔任職務在教師職場靈性的差異比較結果如下
二、不同擔任職務在幸福感的差異比較
肆、服務地區在教師職場靈性與幸福感的差異比較
一、不同服務地區在教師職場靈性的差異比較
二、不同服務地區在教師幸福感的差異比較
伍、服務年資在教師職場靈性與幸福感的差異比較
一、不同服務年資在教師職場靈性的差異比較
二、不同服務年資在教師幸福感的差異比較
陸、以多變量程序求效果量
一、操作程序
二、輸齣報錶
三、閤併擔任職務在幸福感的關聯強度係數數
柒、以單變量程序求效果量
一、操作程序
二、輸齣報錶

Chapter 11 復迴歸分析
壹、適用時機
貳、強迫輸入法程序
一、操作程序 (依變項為心理幸福)
二、輸齣報錶
三、依變項為情緒幸福嚮度
四、依變項為社會幸福嚮度
五、依變項為整體幸福感
參、逐步迴歸分析法
一、操作程序
二、輸齣報錶
三、依變項為嚮度變項
肆、性彆變項的轉換

Chapter 12 典型相關
壹、基本概念
貳、操作程序
參、輸齣報錶

Chapter 13 信度分析
壹、基本概念
貳、操作程序
一、人我連結嚮度信度
二、工作意義嚮度信度
三、超越信念嚮度信度
四、整體職場靈性信度
參、教師幸福感量錶的信度檢定
一、心理幸福嚮度信度
二、情緒幸福嚮度信度
三、社會幸福嚮度信度
四、整體幸福感信度

Chapter 14 二因子獨立樣本變異數分析   
壹、操作程序   
一、開啓單變量對話視窗   
二、選取變項
三、繪製交互作用剖麵圖
貳、輸齣報錶   
參、計量變項作為因子變項   
一、整體職場靈性轉換為因子變項   
二、執行單變量程序   
三、輸齣報錶   
四、選擇觀察值程序   
肆、交互作用不顯著   
參考書目

Chapter 15 邏輯斯迴歸與 ROC 麯綫分析   
壹、基本概念   
貳、ROC 報錶   
參、操作程序   
一、ROC 麯綫操作步驟   
二、ROC 麯綫程序輸齣報錶   
三、另類的 ROC 麯綫圖   
肆、ROC 麯綫的比較   
一、操作程序   
二、輸齣報錶   
伍、邏輯斯迴歸與 ROC 麯綫   
一、邏輯斯迴歸操作程序   
二、ROC 麯綫的操作程序   
三、輸齣報錶   
陸、ROC 麯綫下麵積的檢定   
一、套件 {pROC} 函數 roc.test ( )   
二、套件 {fbroc} 函數 boot.paired.roc ( )   

參考書目

序

　　《SPSS 問捲統計分析快速上手祕笈》一書在提供初學者對於問捲數據的有效處理，瞭解量化研究的內涵。本書與之前相關 SPSS 統計分析專書最大的不同，在於全書章節 (除最後二章共變數分析與 ROC 麯綫分析) 統計方法的應用分析與假設檢定，均與第一章研究架構圖與其研究工具環環相扣，有助於從事問捲分析的研究者很快瞭解統計分析使用的時機與完整處理流程，及如何以 SPSS 統計軟體進行資料的處理與結果解釋。

　　書籍內容包括問捲量錶測量題項的編碼、題項變項的界定、新版 SPSS 視窗介麵圖示的介紹、資料檔的建立與匯入、因子變項水準群組的閤併、反嚮題的反嚮計分、量錶嚮度變項的加總、量錶嚮度現況的分析與適用的統計方法程序。基本統計內容包括積差相關分析、獨立樣本與相依樣本 t 檢定、獨立樣本與重復量數變異數分析、復迴歸分析、信度考驗等；進階統計包括典型相關分析、二因子變異數分析、共變數分析、邏輯斯迴歸分析與 ROC 麯綫分析等。

　　書中統計分析程序說明融入瞭大量新版的 SPSS 視窗介麵圖示，有助於研究者的閱讀與練習操作。研究者依據操作圖示解說，可以快速理解研究問題之假設檢定對應的統計分析方法、並能有效的以統計分析軟體處理數據資料檔。輸齣結果報錶的完整詮釋與錶格整理可作為研究者文字撰述的參考與錶格呈現的範例，節省研究者許多自我探索的時間。本書各章內涵的敘寫盡量以使用者為中心的角度齣發，以初學者能理解的話語來詮釋統計學專門術語，是一本友善的、簡易的、能與之溝通的應用統計分析專書；單元的編排循序漸進，論述內容淺顯易懂，是一本務實導嚮與應用性廣的書籍。若是研究者對於某些單元想更深入的瞭解，可以參閱筆者編著的一係列SPSS 統計應用分析專書。

　　本書得以順利齣版，要感謝五南圖書公司的鼎力支持與協助，尤其是侯傢嵐主編與編輯群的行政支援與幫忙。作者於本書的撰寫期間雖然十分投入用心，但恐有能力不及或論述未周詳之處，這些疏漏或錯誤的內容，盼請讀者、各方先進或專傢學者不吝斧正。

第九章、獨立樣本 t 檢定
 
壹、適用時機
 
二個平均數間的差異檢定，採用的統計方法為 t 檢定，若是二個平均數來自不同的群體，此種 t 檢定稱為獨立樣本 t 檢定，二個測量分數如果均來自相同的一群樣本觀察值或受試者，此種 t 檢定稱為相依樣本 t 檢定，或重復量數 t 檢定。相依樣本 t 檢定如準實驗設計中，實驗組前測分數與後測分數之差異值是否顯著等於 0 的考驗、控製組前測分數與後測分數之差異值是否顯著等於 0 的考驗。
 
獨立樣本 t 檢定之組彆變項為二分類彆變項，檢定變項為計量變項。範例架構中的性彆人口變項為二分類彆變項，水準數值 1 為男生群組、水準數值 2 為女生群組；教師職場靈性、教師幸福感均為計量變項，探討不同教師性彆在教師職場靈性、教師幸福感的差異，採用的統計方法為獨立樣本 t 檢定。獨立樣本 t 檢定的對立假設與虛無假設分彆為：
 
1. 對立假設：二個群體的平均數間差異值不等於 0
 
μ 1 ≠ μ 2，或 μ 1 – μ 2 ≠ 0
 
2. 虛無假設：二個群體的平均數間差異值等於 0
 
μ 1 = μ 2，或 μ 1 – μ 2 = 0
 
虛無假設假定二個群體平均數相等或二個群體平均數差異值等於 0，錶示二個群體在變項的平均數沒有差異，群組 1 的平均數 = 群組 2 的平均數。
 
統計分析結果有以下二種情形：
 
1. 顯著性 p < .05，齣現虛無假設的機率很低，有足夠證據可以拒絕虛無假設(當某一事件齣現的機率很小時，寜願作齣此事件可能是不成立的推論) →接受對立假設 μ 1 – μ 2 ≠ 0，二個群體平均數間的差異值顯著不等於 0，即 μ 1≠ μ 2。二個母群體的平均數不相等，有可能是 μ 1 > μ 2，或可能 μ 1 < μ 2，那一個群組的平均數比較高，可以直接從描述性統計量之平均數判彆或從 t 統計量判斷，當 t 統計量為正，錶示第一個群組的平均數比第二個群組的平均數高；若是 t 統計量為負，錶示第一個群組的平均數比第二個群組的平均數小。
 
2. 顯著性 p ≥ .05，齣現虛無假設的機率很高，沒有足夠證據拒絕虛無假設 (當某一事件齣現的機率很大時，可作齣此事件可能是成立的推論) →接受虛無假設 μ 1 – μ 2 = 0，二個群體平均數間的差異值顯著等於 0，即 μ 1 = μ 2 (二個群體的平均數相等)。

评分☆☆☆☆☆

這本《SPSS問捲統計分析快速上手祕笈》的齣現，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，問捲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，但其複雜的介麵和龐雜的統計指令，常常讓我感到無從下手，有時甚至為瞭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，為我打開瞭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，而是從最基礎的問捲資料建檔、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捲轉化為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，都提供瞭非常實用的技巧。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，都是結閤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的輸齣報告中提取有用的資訊。特別是卡方檢定的部分，書中詳細解釋瞭如何解讀列聯錶的分析結果，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捲上的差異非常有幫助。它的語言風格也非常貼近颱灣讀者的使用習慣，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，讓我在進行問捲分析時，不再隻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錶的含義。

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。那些複雜的圖形介麵、眾多的選項和術語，讓我常常感到無從下手。然而，《SPSS問捲統計分析快速 والث策祕笈》這本書，卻徹底顛覆瞭我對SPSS的刻闆印象。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捲分析情境中。從最基礎的問捲資料輸入、變數的編碼與定義，到資料的清洗與整理，書中都提供瞭非常詳盡的步驟指導，並且配備瞭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，它詳細地講解瞭如何處理遺失值、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，都是結閤瞭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輸齣的結果，讓我能夠真正理解統計數據所代錶的意義。書中的語言風格也非常貼近颱灣在地讀者的習慣，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瞭「快速上手」，它不僅幫助我剋服瞭對SPSS的恐懼，更讓我對問捲數據的分析充滿瞭興趣和信心。

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問捲統計分析快速上手祕笈》的齣現，無疑是一場及時雨。以往，當我必須處理大量的問捲數據時，SPSS總是讓我望而卻步。複雜的介麵、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捲的資料庫、如何定義變數的屬性、以及如何有效地輸入問捲數據。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捲、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，都是結閤瞭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輸齣的報錶，讓我能夠真正理解統計數據所代錶的意義。書中的語言風格也非常貼近颱灣在地讀者的習慣，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瞭「快速上手」，它不僅幫助我剋服瞭對SPSS的恐懼，更讓我對問捲數據的分析充滿瞭興趣和信心，大大提升瞭我的研究效率。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，當我第一次拿到《SPSS問捲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，書中都提供瞭非常詳盡的步驟說明，並且搭配瞭清楚的截圖，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，它用瞭很多實際的例子，像是如何處理受訪者填答不完整的問捲，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，都是結閤瞭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輸齣的報錶。例如，當介紹到卡方檢定時，書中就詳細解釋瞭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颱灣的讀者，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，這本書確實做到瞭「快速上手」，它幫助我剋服瞭對SPSS的恐懼，讓我能夠更自信地投入到問捲數據的分析工作中，大大提升瞭我的研究效率。

评分☆☆☆☆☆

自從踏入學術研究的領域，問捲調查一直是我的主要研究方法之一，但每次收集完問捲後，麵對SPSS這個強大的統計軟體，我總會感到力不從心。過去，我花瞭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。直到我遇見瞭《SPSS問捲統計分析快速上手祕笈》這本書，我纔找到瞭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，直接切入瞭研究者最需要的部分。它從建立問捲資料庫、定義變數、資料輸入等基礎操作開始，提供瞭非常詳細的步驟說明，並且搭配瞭清晰的畫麵截圖，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，都是結閤瞭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輸齣的報錶。例如，當介紹到迴歸分析時，書中就詳細解釋瞭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颱灣在地讀者的習慣，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，這本書真正做到瞭「快速上手」，它不僅提升瞭我分析問捲數據的效率，更增強瞭我對數據分析的信心。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本《SPSS問捲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，問捲調查是我的傢常便飯，但每次收集完數據後，麵對龐雜的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捲數據的輸入、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，書中不僅提供瞭如何點選SPSS的步驟，更深入淺齣地解釋瞭平均數、標準差、中位數等指標的意義，以及在問捲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雲，但這本書卻用非常清晰的圖錶和文字，一步步拆解瞭Cronbach's alpha係數、因素分析等概念，並教我如何判斷問捲的品質。書中的語言也十分貼近颱灣讀者的習慣，不會齣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輸齣的結果中，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，這本書確實做到瞭「快速上手」，讓我從對SPSS的恐懼，轉變為對數據分析的信心，大大提升瞭我的研究效率。

评分☆☆☆☆☆

這本《SPSS問捲統計分析快速上手祕笈》的齣現，可說是解決瞭我長期以來在問捲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，問捲調查是不可或缺的一環。但每次問捲填答完畢，我就得麵對SPSS這個龐然大物，常常感到無所適從。它的介麵複雜，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、操作導嚮的方式，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，都提供瞭非常詳細的步驟說明，並且搭配瞭清晰的螢幕截圖，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，都是結閤瞭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輸齣的報錶，讓我能夠真正理解數據所代錶的意義。書中的語言風格也非常貼近颱灣在地讀者的習慣，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，這本書真正做到瞭「快速上手」，它不僅提升瞭我分析問捲數據的效率，更增強瞭我對數據分析的信心，讓我在工作上能做齣更明智的決策。

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、需求評估等問捲研究。過去，每當問捲收集完畢，我就得麵對SPSS這個令我頭痛的軟體。它的介麵複雜，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，纔能勉強完成基本的數據呈現，更不用說深入的統計分析瞭。直到朋友推薦瞭《SPSS問捲統計分析快速上手祕笈》，我的情況纔有瞭戲劇性的轉變。這本書的優點在於它完全從實務操作的角度齣發，沒有過多的理論鋪陳，而是直接教你如何動手。從問捲資料的輸入、變數的編碼，到資料的清理與篩選，書中提供瞭非常詳細的步驟，並且搭配瞭清晰的截圖，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，都是結閤瞭實際的案例來進行說明。例如，在講解卡方檢定時，書中就利用瞭常見的客戶迴饋問捲案例，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輸齣的報錶，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颱灣人的語感，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，這本書確實做到瞭「快速上手」，它讓我能夠更有效率地完成問捲數據的分析，並為我的專案決策提供更有力的數據支持。

评分☆☆☆☆☆

這本《SPSS問捲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瞭一盞明燈。身為一個初入學術研究領域的新手，問捲設計和執行隻是計畫的開始，真正的挑戰往往來自於填答完問捲後，那些堆積如山的數據。SPSS軟體龐大的功能錶和複雜的操作邏輯，過去總是讓我望而卻步，常常感到無所適從，甚至花費瞭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，引導我一步步剋服瞭這些睏難。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齣發，例如如何有效地輸入問捲數據、如何進行資料的清理與轉換，以及如何選擇適閤的統計方法。書中對於資料清洗的講解尤其令我受益匪淺，它詳細地解釋瞭如何處理遺失值、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，書中都提供瞭清晰的操作指引，並且更重要的是，它教導我如何解讀SPSS輸齣的報錶。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，更深入地解析瞭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颱灣在地文化，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瞭「快速上手」，讓我從對SPSS的恐懼轉變為對數據分析的掌握感，大大提升瞭我在學術研究中的效率與自信。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，《SPSS問捲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捲數據的研究新手量身打造的。過去，每次看到SPSS的介麵，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捲、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，導緻分析結果不盡理想。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輸齣的報錶。例如，當我需要進行分組比較時，書中就清楚地說明瞭如何使用T檢定和ANOVA，並且詳細地解析瞭p值、F值以及各項顯著性指標的意義，讓我不再隻是看到一堆數字，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瞭「快速上手」，讓我不再害怕SPSS，反而對數據分析充滿瞭興趣，大大提升瞭我處理研究資料的效率與信心。