量化研究与统计分析：SPSS操作与范例说明 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 量化研究
• SPSS
• 统计分析
• 数据分析
• 社会科学
• 研究方法
• 统计学
• SPSS操作
• 范例
• 实证研究

一般对于统计学的学习常存在艰深难懂、公式繁杂等刻板印象，本书系以应用统计学、量化研究方法、资料处理与分析等课程为主要目标，以深入浅出的撰写方式，运用SPSS软体的范例档案，综整统计方法的应用、统计软体的操作、统计报表的解读等三个教学目标于「范例解析」一节，以快速了解各章节之课程内容，适用于社会科学领域之大二、大三课程、商管学院大学部专题或者是硕博士论文撰写等教学及参考用书。

本书特色

　　一、应用统计方法，进行议题研究：以问题导向为主轴，说明如何从议题中抽取研究变项，变项确认后如何判断资料尺度，资料尺度确定后该使用何种统计方法进行议题分析。

　　二、操作统计软体，进行数据分析：以SPSS中文版软体为工具，逐步撰写SPSS的操作步骤，并配合软体画面逐项说明，借由引导式教学提升学习效果。

　　三、解读统计报表，进行结果解释：以SPSS软体操作后产生之统计报表为结果解释基础，逐一说明其统计图表所代表的统计意义、决策准则和研究议题的实务管理意涵。

　　四、提供课后习题，进行学习评量：每章末皆附有「本章习题」QR Code，读者可以自行扫描下载习题，检测学习的成果。

现代数据分析与可视化：R语言实战指南 作者： [此处留空，或者可以想象一个资深数据科学家的名字] 出版社： [此处留空，或者可以想象一个专业技术图书出版社的名称] 字数： 约1500字 --- 简介 在信息爆炸的今天，数据已成为驱动决策、创新和进步的核心资产。然而，原始数据的价值往往隐藏在复杂的结构和海量的信息之中。本书《现代数据分析与可视化：R语言实战指南》旨在为广大科研人员、商业分析师、数据科学家及相关领域的学生提供一套系统、全面且高度实用的R语言数据处理与分析工具箱。本书摒弃了冗长枯燥的理论说教，聚焦于动手实践、代码应用和结果解读，确保读者能够迅速掌握从数据获取到洞察提取的全流程技能。 本书的定位是成为一本面向应用的实战手册，它将带领读者深入探索R语言在数据科学生态系统中的强大能力，特别强调数据清洗、探索性数据分析（EDA）、高级统计建模以及专业级数据可视化的实操技巧。 第一部分：R语言环境搭建与基础数据操作（面向初学者和快速入门） 本部分为后续高级分析奠定坚实的基础。我们不会将篇幅浪费在介绍基础的编程语法概念，而是直接切入数据分析师的日常工作流程。 1. R与RStudio环境的精细化配置 详细指导读者如何安装最新版本的R和RStudio，并根据个人习惯对IDE进行个性化设置，包括主题、快捷键和工作目录管理。重点介绍如何高效管理项目结构，确保代码的可复现性。 2. 核心数据结构与Tidyverse哲学 深入讲解R语言中核心数据结构（向量、列表、矩阵、数据框）的特性及其适用场景。随后，本书将全面引入Tidyverse生态系统（`ggplot2`, `dplyr`, `tidyr`, `readr`等包）的理念。我们将详细阐释“整洁数据”（Tidy Data）的原则，并演示如何使用`dplyr`进行高效的数据筛选、排序、分组聚合与转换，替代传统R语言中繁琐的索引操作。 3. 数据导入、清洗与重塑的艺术 数据获取是分析的起点。 本章将覆盖多种数据源的接入，包括本地CSV、Excel（使用`readxl`）、文本文件、JSON格式，甚至是通过API接口获取的网络数据。 数据清洗是耗时最多的环节，本书将重点介绍如何系统地处理缺失值（使用`naniar`或`mice`包进行插补策略的选择与实施）、异常值识别与处理（基于IQR或Z-score的自动化检测）、数据类型的强制转换与合并操作（`bind_rows`与`join`家族）。 同时，我们将展示如何利用`tidyr`包进行数据的“长格式”与“宽格式”之间的灵活转换（`pivot_longer`和`pivot_wider`），以适应不同分析模型的要求。 第二部分：探索性数据分析（EDA）与动态可视化（聚焦洞察发现） 有效的探索性数据分析是构建任何成功模型的先决条件。本部分完全基于`ggplot2`框架，强调图形的语法、美学映射以及信息传达的准确性。 4. `ggplot2`：构建专业级统计图形 详细讲解`ggplot2`的图层语法结构（数据、映射、几何对象、统计变换、坐标系、分面）。实例覆盖： 单变量分布： 直方图、密度图、箱线图的对比应用。 双变量关系： 散点图、平滑回归线（`geom_smooth`）在不同分布下的应用选择。 多变量关系的可视化： 使用颜色、大小、形状和分面技术（Facetting）展示三维及更高维度的数据关系。 5. 进阶可视化与交互式展示 超越静态图表，本书将介绍用于商业报告和交互式仪表盘的工具： 时间序列可视化： 利用`lubridate`处理时间数据，并用专业图表展示趋势、周期性和季节性。 地理空间数据处理： 引入`sf`和`tmap`包，对地理坐标进行清洗、关联和地图绘制。 交互式仪表板构建： 介绍`plotly`库，实现对静态`ggplot`图表的动态化升级，以及`Shiny`框架的基本构建模块，使用户能够创建可交互的数据应用界面。 第三部分：高级统计建模与机器学习前沿（侧重模型选择与解读） 本书在统计建模部分，将侧重于模型选择的逻辑、假设检验的恰当性以及结果的实际业务解读，而非复杂的数学推导。 6. 经典统计推断与假设检验的R实现 系统回顾并实操应用T检验、方差分析（ANOVA/MANOVA）的R代码实现。重点在于如何正确设定对比（Contrasts）以及如何解读模型的残差分析以验证模型的适用性。我们将使用`car`包辅助诊断，并利用`emmeans`进行事后多重比较的科学处理。 7. 线性与非线性回归模型的高级应用 多元线性回归： 模型的选择（逐步法、AIC/BIC标准）、多重共线性诊断（VIF检测）、异方差与自相关问题的处理。 广义线性模型（GLM）： 逻辑回归（Logistic Regression）和泊松回归（Poisson Regression）在分类和计数数据分析中的实战。如何使用`summary()`和`Anova()`函数准确解读系数的意义。 8. 机器学习基础与模型评估 引入`tidymodels`框架，这是一个与Tidyverse哲学一致的现代机器学习工作流程。 数据预处理： 特征工程、特征缩放（标准化/归一化）、因子编码。 模型构建实践： 决策树、随机森林（Random Forest）和梯度提升模型（XGBoost/LightGBM的R接口）。 模型性能评估： 深入理解交叉验证（Cross-Validation）、混淆矩阵、ROC曲线与AUC值的计算与判读。重点强调模型的可解释性而非单纯的预测精度。 第四部分：数据报告与可复现性（面向专业交付） 本书的最后一部分关注如何将分析成果转化为专业、可信赖的报告。 9. R Markdown：整合代码、结果与文本 详细教授R Markdown文档的编写规范，演示如何无缝嵌入代码块、输出结果、表格和图形。重点讲解如何一键生成PDF、HTML网页报告，并使用`kableExtra`定制化生成美观的统计表格，确保分析过程的完全透明和可复现性。 --- 目标读者与本书特色 本书的目标读者是对数据分析有实际需求，并希望掌握R语言这一强大工具的专业人士。我们提供大量、贴近真实业务场景的案例数据，覆盖市场调研、金融风险、公共卫生和运营效率等多个领域。 本书最大的特色在于其面向应用的结构设计：它不旨在成为一本理论教科书，而是致力于成为一本当你面对特定数据问题时，能够快速查阅并直接套用代码解决问题的“工具手册”。通过系统学习，读者将不仅学会“如何运行代码”，更将理解“为何要这样运行代码”，从而真正掌握现代数据分析的精髓。

作者简介

王智立
 
　　现职：
　　■ 铭传大学应用统计与资料科学系所副教授
　　■ 铭传大学前程规划处处长

　　学历：
　　■ 淡江大学管理学博士
　　■ 中央大学统计学硕士

　　经历：
　　■ 铭传大学教务处 副教务长
　　■ 铭传大学应用统计资讯学系主任暨研究所所长
　　■ 铭传大学传播管理研究所所长
　　■ 台北市、新北市、桃园市政府、行政院退辅会、客委会施政满意度和市场调查委託案谘询与评选委   员
　　■ 教育部就业薪资巨量分析谘询委员、调查计画案评选委员
　　■ 中国统计学社统计学术委员会委员
　　■ 台湾智慧科技与应用统计学会理事

　　研究领域与专长：资料探勘、抽样调查、量化研究与统计分析

黄国忠

　　现职：南华大学企业管理学系所教授

　　学历：淡江大学管理学硕士、博士

　　经历：
　　■ 南华大学企业管理学系主任暨研究所所长
　　■ 崇右技术学院企业管理学系主任

　　研究领域与专长：抽样方法、管理科学 、量化研究与统计分析

第1章 SPSS介绍与资料处理
第2章 资料衡量尺度与资料检阅
第3章 统计图表制作与复选题分析
第4章 叙述统计
第5章 抽样方法与假设检定之概念
第6章 卡方检定
第7章 平均数的差异性检定
第8章 变异数分析
第9章 相关分析
第10章 回归分析
第11章 路径分析与中介、干扰效果
第12章 项目分析与信效度分析
第13章 主成份分与因素分析

评分☆☆☆☆☆

作为一名从事市场调研多年的从业者，我一直在寻找一本既能系统讲解量化研究理论，又能提供实用 SPSS 操作指导的书籍。市面上的同类书籍，要么理论过于晦涩，要么操作过于简略，难以满足我这种需要将理论与实践紧密结合的需求。直到我看到这本《量化研究与统计分析：SPSS 操作与范例说明》，我才觉得我的寻找终于有了结果。书的结构设计非常科学，它首先梳理了量化研究的完整流程，从研究问题的提出，到研究设计的选择，再到数据的收集与分析，以及最终的报告撰写，都进行了系统性的阐述。这让我对整个量化研究的逻辑链条有了更清晰的认识。而在 SPSS 操作方面，本书更是做到了极致。它提供的范例涵盖了各种常见的统计分析方法，从描述性统计到推论性统计，再到更复杂的模型分析，都进行了详尽的操作演示。书中的每一个步骤都配有清晰的截图，并且对操作的逻辑和目的进行了深入的解释。更难能可贵的是，作者在讲解每一个统计方法时，都会结合实际的应用场景，让你明白这个方法在解决什么样的问题，以及如何解读其输出结果。这对于我们这些需要将分析结果转化为商业洞察的从业者来说，至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容，可以说是将枯燥的统计理论与实际操作的鸿沟，用一种非常人性化的方式巧妙地填补了。我之前接触过一些统计学书籍，虽然理论讲得头头是道，但一旦涉及到 SPSS 的具体操作，就变得语焉不详，很多时候只能自己摸索，效率低下且容易出错。而这本《量化研究与统计分析：SPSS 操作与范例说明》，就完全避免了这个问题。它的叙述语言非常平实，完全没有那种学术著作的疏离感，更像是一位经验丰富的学长或同事在分享他的学习心得和实践经验。书中所列举的范例，都是非常贴近现实生活中的应用场景，比如对客户满意度进行分析，找出影响用户留存的关键因素，或者对销售数据进行预测等等，这些都是我非常有兴趣且能立即应用到我工作中的案例。我尤其欣赏书中的“一步一图”式的讲解方式，对于 SPSS 软件中的每一个菜单、每一个选项，都配有清晰的截图，并且配以简洁明了的操作说明。这对于我这种“截图党”来说，简直是天赐福音。它让我不再因为找不到菜单或者不确定某个选项的含义而卡壳。而且，书里还非常注重对统计结果的解读，不仅仅是告诉你怎么跑出数字，更重要的是帮你理解这些数字背后的含义，以及如何用通俗易懂的语言将其表达出来。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我是一个对统计数字感到有点“恐慌”的人。每次看到那些复杂的公式和图表，总觉得离自己很远，更别说去实际操作 SPSS 软件了。但我的工作性质又要求我必须掌握一定的量化分析能力，于是我抱着“死马当活马医”的心态，买下了这本书。结果，我真的被它“治愈”了！作者的叙述风格非常友善，他用最简单易懂的语言，一点点地引导我走进量化研究的世界。书中的 SPSS 操作部分，简直是新手福音。每一个步骤都有详细的截图和说明，而且讲解的逻辑非常清晰，让我能跟得上他的节奏。最让我感到惊喜的是，书中提供的范例都非常贴近生活，比如如何分析网购平台的评论数据，找出用户喜欢的商品特点，或者如何分析健身APP的用户数据，了解用户的运动习惯。这些案例让我觉得，量化分析并非高高在上，而是与我们的日常生活息息相关。更重要的是，书里在讲解操作的同时，还会穿插一些统计学的基本概念，但都是用非常通俗易懂的方式解释，一点都不会让人感到晦涩。我不再是机械地跟着步骤操作，而是开始理解为什么要做这些操作，以及这些操作能带来什么样的信息。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种需要经常处理各种调查数据的人来说，一本能够快速上手，并且提供实用解决方案的 SPSS 教材至关重要。过去我也接触过不少相关的书籍，但很多要么是理论过于深奥，让我无法理解实际操作的意义；要么是操作步骤过于简略，让我难以找到自己所需的功能。这本《量化研究与统计分析：SPSS 操作与范例说明》却让我眼前一亮。它最大的优点在于，将理论讲解与 SPSS 操作完美地结合在了一起。在讲解每一个统计分析方法时，作者首先会简要阐述其理论基础和适用条件，让你理解“为什么”要用这个方法，而不是盲目地跟着步骤操作。随后，则会提供非常详细的 SPSS 操作指南，包括清晰的截图和精确的步骤说明。我尤其欣赏书中所选择的范例，它们都是非常贴近实际工作场景的，例如市场细分、客户满意度分析、产品销售预测等。这些范例不仅能让我学到具体的 SPSS 操作技巧，更能让我理解这些技巧在实际工作中的应用价值。书中的讲解语言也非常通俗易懂，即使是对统计学不太熟悉的读者，也能轻松理解。总而言之，这本书为我提供了一个高效学习 SPSS 和量化研究的平台，让我能够更快更好地解决实际工作中遇到的数据分析问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身打造的！一直以来，我对量化研究和统计分析都抱着一种既好奇又畏惧的心情。理论知识总感觉有点抽象，而实际操作 SPSS 更是让我望而却步。我尝试过一些网上的教程，但总觉得零散不成体系，而且很多例子都过于学术化，跟我们实际工作中可能会遇到的情况相去甚远。直到我翻开这本书，才真正找到了“救星”。作者的讲解风格非常亲切，就像是一位经验丰富的朋友在手把手地教你一样。他没有上来就抛出一堆专业术语，而是从最基础的概念讲起，循序渐进。我特别喜欢书中的“SPSS 操作与范例说明”这个部分，这正是我的痛点！书里提供了非常多贴近实际的案例，比如市场调查数据分析、用户行为预测等等，这些都是我在工作中经常会接触到的场景。看着作者一步步演示如何在 SPSS 中进行数据录入、清洗、描述性统计、推论性统计，再到结果解读，我仿佛也跟着操作了一遍。更重要的是，书里对于每个操作步骤都解释得非常详细，为什么这么做，每一步的意义是什么，都解释得清清楚楚，而不是简单地罗列菜单选项。这让我觉得，我不是在机械地复制粘贴，而是在真正理解统计分析的逻辑。以前觉得 SPSS 是个“黑盒子”，输入数据就能跑出结果，但这本书让我明白，背后的原理和操作步骤才是关键。

评分☆☆☆☆☆

我本身就读的是一个偏文科的专业，对于统计学和量化研究一直心存畏惧。每次看到 SPSS 那个复杂的界面，我就觉得压力山大。然而，毕业论文又不得不涉及到这方面的知识。这本书，真的像一个“及时雨”，拯救了我。它的语言非常朴实，没有那种学术论文的生硬感，读起来感觉很舒服。作者在讲解 SPSS 的操作时，真的非常细致，每一个步骤都配有清晰的截图，并且会用通俗易懂的语言解释这个操作的含义和目的。我最喜欢的是书中的范例，它们都非常贴近我们的生活，比如分析大学生的消费习惯，或者研究社交媒体对青少年心理的影响等等。这些范例让我觉得，量化研究并不是遥不可及的，而是可以用来解决我们身边的问题的。通过跟着书中的步骤一步步操作，我不仅学会了如何使用 SPSS，更重要的是，我开始理解了统计分析的逻辑。我知道了，原来跑出来的那些数字，背后代表着什么，以及我们应该如何去解读它们。这本书让我从一个对 SPSS “零基础”的状态，逐渐变得能够独立完成一些基本的统计分析，这对我完成毕业论文，以及未来的学习和工作，都打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚入行的市场研究助理，平时的工作会接触到大量的问卷数据，如何有效地处理和分析这些数据，一直是我的一个瓶颈。我深知统计分析能力对职业发展的重要性，但过去的学习经历中，统计学似乎总是一门难以亲近的学科，理论公式看得我头晕眼花，而 SPSS 这个软件更是让我觉得无从下手。幸运的是，我发现了这本《量化研究与统计分析：SPSS 操作与范例说明》。这本书的内容组织非常合理，它并没有一开始就深入那些晦涩难懂的统计模型，而是从最基础的 SPSS 软件界面介绍、数据管理开始，一步一步地引导读者熟悉整个操作流程。书中所举的范例，都非常有代表性，很多都是我在日常工作中会遇到的实际问题，比如如何进行数据的信效度分析、如何进行交叉表分析来探究不同变量之间的关系、如何进行回归分析来预测销量等等。书中的每一个操作步骤都被图文并茂地呈现出来，而且对于每一步操作的目的和可能出现的问题都进行了详细的解释。这让我这个 SPSS 新手，也能看得懂、学得会、用得上。我最惊喜的是，书中不仅仅是教你如何“点点点”，更是帮你建立起了量化研究的逻辑思维。它会告诉你，在进行某项统计分析之前，你需要先思考什么问题，假设什么，最后如何解读 SPSS 输出的结果。这种“知其然，更知其所以然”的学习方式，让我觉得非常受用。

评分☆☆☆☆☆

作为一个初入学术界的研究者，我对于如何将理论研究转化为实际的数据分析，一直感到有些迷茫。特别是在掌握 SPSS 这一强大的统计软件时，更是觉得困难重重。市面上很多 SPSS 的教程，要么过于技术化，让非统计专业的我难以理解；要么案例过于简单，无法满足我进行严谨学术研究的需求。这本书的出现，可以说是解了我燃眉之急。它在讲解 SPSS 操作的同时，非常注重对量化研究理论的阐释，将理论与实践紧密地联系在一起。我尤其喜欢书中对于研究设计、数据收集和变量测量等方面的细致讲解，这为我后续的数据分析打下了坚实的基础。在 SPSS 操作部分，作者提供了非常详尽的图文并茂的步骤说明，而且每一个操作都会解释其目的和背后的统计学意义。我印象深刻的是，书中提供的案例研究，涵盖了从基本的描述性统计到复杂的回归模型，能够很好地帮助我理解不同统计方法的应用场景和结果解读。这对于我撰写学术论文，进行严谨的量化研究，提供了非常宝贵的指导。我不再是孤立地学习 SPSS 功能，而是能够将其融入到整个研究的逻辑框架中，从而更有效地支持我的研究结论。

评分☆☆☆☆☆

作为一名正在撰写毕业论文的研究生，量化研究是我的论文必不可少的一部分。然而，在实际操作 SPSS 进行数据分析时，我总是感到力不从心。理论知识学了不少，但将理论转化为实际操作，尤其是面对复杂的统计模型时，常常陷入困境。这本书的出现，简直是及时雨！它的结构安排非常清晰，前半部分深入浅出地讲解了量化研究的基本原理和设计思路，让我对整个研究过程有了更系统的认识。而后半部分的 SPSS 操作指南，更是我的“福音”。书中的范例非常贴合学术研究的需求，例如样本数据的选取、问卷设计后的数据录入与清洗、以及各种假设检验（如 t 检验、ANOVA、卡方检验等）的实现，都提供了详细的步骤和清晰的图示。更让我印象深刻的是，作者在讲解每个统计方法时，不仅说明了如何操作，更深入地解释了该方法的理论基础、适用条件以及结果的解读。例如，在讲解回归分析时，作者不仅演示了如何建立多元回归模型，还详细阐述了如何判断模型的拟合优度、各个自变量的显著性以及系数的经济含义。这让我明白，统计分析不是“黑箱操作”，而是需要严谨的逻辑和深入的理解。这本书的范例具有很强的借鉴意义，能够帮助我更好地将论文中的理论框架转化为可执行的数据分析方案，并最终有效地支持我的研究结论。

评分☆☆☆☆☆

我在尝试理解一些社会科学研究中的量化分析方法时，常常会遇到一个困境：理论讲得头头是道，但一涉及到 SPSS 操作，就觉得云里雾里。很多书籍要么是纯理论，要么是纯操作手册，很少能将两者有机地结合起来。这本书的出现，恰好解决了我的这个痛点。它不仅仅是一本 SPSS 操作指南，更是一本关于量化研究的“思考指南”。作者在讲解 SPSS 功能的同时，并没有忘记回归到研究的本质。他会在介绍某个统计技术之前，先阐述其背后的研究逻辑和适用场景，让你明白“为什么”要用这个方法，而不是仅仅告诉你“怎么”用。书中的案例非常接地气，涵盖了教育、心理、市场营销等多个领域，这些都与我的专业背景有所关联。我尤其喜欢书中对于 SPSS 输出结果的解读部分，它详细说明了如何理解各个统计指标的含义，以及如何根据这些指标来回答研究问题。这对于我这种“结果导向”的学习者来说，非常有帮助。以前我常常会跑出一堆数据，但不知道这些数据意味着什么，甚至不知道如何将这些数据转化为有意义的结论。这本书提供了清晰的思路，让我能够更好地将统计分析的成果应用到我的实际研究中。