量化研究與統計分析：SPSS操作與範例說明 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 量化研究
• SPSS
• 統計分析
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• 統計學
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• 範例
• 實證研究

一般對於統計學的學習常存在艱深難懂、公式繁雜等刻闆印象，本書係以應用統計學、量化研究方法、資料處理與分析等課程為主要目標，以深入淺齣的撰寫方式，運用SPSS軟體的範例檔案，綜整統計方法的應用、統計軟體的操作、統計報錶的解讀等三個教學目標於「範例解析」一節，以快速瞭解各章節之課程內容，適用於社會科學領域之大二、大三課程、商管學院大學部專題或者是碩博士論文撰寫等教學及參考用書。

本書特色

　　一、應用統計方法，進行議題研究：以問題導嚮為主軸，說明如何從議題中抽取研究變項，變項確認後如何判斷資料尺度，資料尺度確定後該使用何種統計方法進行議題分析。

　　二、操作統計軟體，進行數據分析：以SPSS中文版軟體為工具，逐步撰寫SPSS的操作步驟，並配閤軟體畫麵逐項說明，藉由引導式教學提升學習效果。

　　三、解讀統計報錶，進行結果解釋：以SPSS軟體操作後産生之統計報錶為結果解釋基礎，逐一說明其統計圖錶所代錶的統計意義、決策準則和研究議題的實務管理意涵。

　　四、提供課後習題，進行學習評量：每章末皆附有「本章習題」QR Code，讀者可以自行掃描下載習題，檢測學習的成果。

現代數據分析與可視化：R語言實戰指南 作者： [此處留空，或者可以想象一個資深數據科學傢的名字] 齣版社： [此處留空，或者可以想象一個專業技術圖書齣版社的名稱] 字數： 約1500字 --- 簡介 在信息爆炸的今天，數據已成為驅動決策、創新和進步的核心資産。然而，原始數據的價值往往隱藏在復雜的結構和海量的信息之中。本書《現代數據分析與可視化：R語言實戰指南》旨在為廣大科研人員、商業分析師、數據科學傢及相關領域的學生提供一套係統、全麵且高度實用的R語言數據處理與分析工具箱。本書摒棄瞭冗長枯燥的理論說教，聚焦於動手實踐、代碼應用和結果解讀，確保讀者能夠迅速掌握從數據獲取到洞察提取的全流程技能。 本書的定位是成為一本麵嚮應用的實戰手冊，它將帶領讀者深入探索R語言在數據科學生態係統中的強大能力，特彆強調數據清洗、探索性數據分析（EDA）、高級統計建模以及專業級數據可視化的實操技巧。 第一部分：R語言環境搭建與基礎數據操作（麵嚮初學者和快速入門） 本部分為後續高級分析奠定堅實的基礎。我們不會將篇幅浪費在介紹基礎的編程語法概念，而是直接切入數據分析師的日常工作流程。 1. R與RStudio環境的精細化配置 詳細指導讀者如何安裝最新版本的R和RStudio，並根據個人習慣對IDE進行個性化設置，包括主題、快捷鍵和工作目錄管理。重點介紹如何高效管理項目結構，確保代碼的可復現性。 2. 核心數據結構與Tidyverse哲學 深入講解R語言中核心數據結構（嚮量、列錶、矩陣、數據框）的特性及其適用場景。隨後，本書將全麵引入Tidyverse生態係統（`ggplot2`, `dplyr`, `tidyr`, `readr`等包）的理念。我們將詳細闡釋“整潔數據”（Tidy Data）的原則，並演示如何使用`dplyr`進行高效的數據篩選、排序、分組聚閤與轉換，替代傳統R語言中繁瑣的索引操作。 3. 數據導入、清洗與重塑的藝術 數據獲取是分析的起點。 本章將覆蓋多種數據源的接入，包括本地CSV、Excel（使用`readxl`）、文本文件、JSON格式，甚至是通過API接口獲取的網絡數據。 數據清洗是耗時最多的環節，本書將重點介紹如何係統地處理缺失值（使用`naniar`或`mice`包進行插補策略的選擇與實施）、異常值識彆與處理（基於IQR或Z-score的自動化檢測）、數據類型的強製轉換與閤並操作（`bind_rows`與`join`傢族）。 同時，我們將展示如何利用`tidyr`包進行數據的“長格式”與“寬格式”之間的靈活轉換（`pivot_longer`和`pivot_wider`），以適應不同分析模型的要求。 第二部分：探索性數據分析（EDA）與動態可視化（聚焦洞察發現） 有效的探索性數據分析是構建任何成功模型的先決條件。本部分完全基於`ggplot2`框架，強調圖形的語法、美學映射以及信息傳達的準確性。 4. `ggplot2`：構建專業級統計圖形 詳細講解`ggplot2`的圖層語法結構（數據、映射、幾何對象、統計變換、坐標係、分麵）。實例覆蓋： 單變量分布： 直方圖、密度圖、箱綫圖的對比應用。 雙變量關係： 散點圖、平滑迴歸綫（`geom_smooth`）在不同分布下的應用選擇。 多變量關係的可視化： 使用顔色、大小、形狀和分麵技術（Facetting）展示三維及更高維度的數據關係。 5. 進階可視化與交互式展示 超越靜態圖錶，本書將介紹用於商業報告和交互式儀錶盤的工具： 時間序列可視化： 利用`lubridate`處理時間數據，並用專業圖錶展示趨勢、周期性和季節性。 地理空間數據處理： 引入`sf`和`tmap`包，對地理坐標進行清洗、關聯和地圖繪製。 交互式儀錶闆構建： 介紹`plotly`庫，實現對靜態`ggplot`圖錶的動態化升級，以及`Shiny`框架的基本構建模塊，使用戶能夠創建可交互的數據應用界麵。 第三部分：高級統計建模與機器學習前沿（側重模型選擇與解讀） 本書在統計建模部分，將側重於模型選擇的邏輯、假設檢驗的恰當性以及結果的實際業務解讀，而非復雜的數學推導。 6. 經典統計推斷與假設檢驗的R實現 係統迴顧並實操應用T檢驗、方差分析（ANOVA/MANOVA）的R代碼實現。重點在於如何正確設定對比（Contrasts）以及如何解讀模型的殘差分析以驗證模型的適用性。我們將使用`car`包輔助診斷，並利用`emmeans`進行事後多重比較的科學處理。 7. 綫性與非綫性迴歸模型的高級應用 多元綫性迴歸： 模型的選擇（逐步法、AIC/BIC標準）、多重共綫性診斷（VIF檢測）、異方差與自相關問題的處理。 廣義綫性模型（GLM）： 邏輯迴歸（Logistic Regression）和泊鬆迴歸（Poisson Regression）在分類和計數數據分析中的實戰。如何使用`summary()`和`Anova()`函數準確解讀係數的意義。 8. 機器學習基礎與模型評估 引入`tidymodels`框架，這是一個與Tidyverse哲學一緻的現代機器學習工作流程。 數據預處理： 特徵工程、特徵縮放（標準化/歸一化）、因子編碼。 模型構建實踐： 決策樹、隨機森林（Random Forest）和梯度提升模型（XGBoost/LightGBM的R接口）。 模型性能評估： 深入理解交叉驗證（Cross-Validation）、混淆矩陣、ROC麯綫與AUC值的計算與判讀。重點強調模型的可解釋性而非單純的預測精度。 第四部分：數據報告與可復現性（麵嚮專業交付） 本書的最後一部分關注如何將分析成果轉化為專業、可信賴的報告。 9. R Markdown：整閤代碼、結果與文本 詳細教授R Markdown文檔的編寫規範，演示如何無縫嵌入代碼塊、輸齣結果、錶格和圖形。重點講解如何一鍵生成PDF、HTML網頁報告，並使用`kableExtra`定製化生成美觀的統計錶格，確保分析過程的完全透明和可復現性。 --- 目標讀者與本書特色 本書的目標讀者是對數據分析有實際需求，並希望掌握R語言這一強大工具的專業人士。我們提供大量、貼近真實業務場景的案例數據，覆蓋市場調研、金融風險、公共衛生和運營效率等多個領域。 本書最大的特色在於其麵嚮應用的結構設計：它不旨在成為一本理論教科書，而是緻力於成為一本當你麵對特定數據問題時，能夠快速查閱並直接套用代碼解決問題的“工具手冊”。通過係統學習，讀者將不僅學會“如何運行代碼”，更將理解“為何要這樣運行代碼”，從而真正掌握現代數據分析的精髓。

作者簡介

王智立
 
　　現職：
　　■ 銘傳大學應用統計與資料科學係所副教授
　　■ 銘傳大學前程規劃處處長

　　學曆：
　　■ 淡江大學管理學博士
　　■ 中央大學統計學碩士

　　經曆：
　　■ 銘傳大學教務處 副教務長
　　■ 銘傳大學應用統計資訊學係主任暨研究所所長
　　■ 銘傳大學傳播管理研究所所長
　　■ 颱北市、新北市、桃園市政府、行政院退輔會、客委會施政滿意度和市場調查委託案諮詢與評選委   員
　　■ 教育部就業薪資巨量分析諮詢委員、調查計畫案評選委員
　　■ 中國統計學社統計學術委員會委員
　　■ 颱灣智慧科技與應用統計學會理事

　　研究領域與專長：資料探勘、抽樣調查、量化研究與統計分析

黃國忠

　　現職：南華大學企業管理學係所教授

　　學曆：淡江大學管理學碩士、博士

　　經曆：
　　■ 南華大學企業管理學係主任暨研究所所長
　　■ 崇右技術學院企業管理學係主任

　　研究領域與專長：抽樣方法、管理科學 、量化研究與統計分析

第1章 SPSS介紹與資料處理
第2章 資料衡量尺度與資料檢閱
第3章 統計圖錶製作與復選題分析
第4章 敘述統計
第5章 抽樣方法與假設檢定之概念
第6章 卡方檢定
第7章 平均數的差異性檢定
第8章 變異數分析
第9章 相關分析
第10章 迴歸分析
第11章 路徑分析與中介、乾擾效果
第12章 項目分析與信效度分析
第13章 主成份分與因素分析

评分☆☆☆☆☆

作為一名從事市場調研多年的從業者，我一直在尋找一本既能係統講解量化研究理論，又能提供實用 SPSS 操作指導的書籍。市麵上的同類書籍，要麼理論過於晦澀，要麼操作過於簡略，難以滿足我這種需要將理論與實踐緊密結閤的需求。直到我看到這本《量化研究與統計分析：SPSS 操作與範例說明》，我纔覺得我的尋找終於有瞭結果。書的結構設計非常科學，它首先梳理瞭量化研究的完整流程，從研究問題的提齣，到研究設計的選擇，再到數據的收集與分析，以及最終的報告撰寫，都進行瞭係統性的闡述。這讓我對整個量化研究的邏輯鏈條有瞭更清晰的認識。而在 SPSS 操作方麵，本書更是做到瞭極緻。它提供的範例涵蓋瞭各種常見的統計分析方法，從描述性統計到推論性統計，再到更復雜的模型分析，都進行瞭詳盡的操作演示。書中的每一個步驟都配有清晰的截圖，並且對操作的邏輯和目的進行瞭深入的解釋。更難能可貴的是，作者在講解每一個統計方法時，都會結閤實際的應用場景，讓你明白這個方法在解決什麼樣的問題，以及如何解讀其輸齣結果。這對於我們這些需要將分析結果轉化為商業洞察的從業者來說，至關重要。

评分☆☆☆☆☆

我是一名剛入行的市場研究助理，平時的工作會接觸到大量的問捲數據，如何有效地處理和分析這些數據，一直是我的一個瓶頸。我深知統計分析能力對職業發展的重要性，但過去的學習經曆中，統計學似乎總是一門難以親近的學科，理論公式看得我頭暈眼花，而 SPSS 這個軟件更是讓我覺得無從下手。幸運的是，我發現瞭這本《量化研究與統計分析：SPSS 操作與範例說明》。這本書的內容組織非常閤理，它並沒有一開始就深入那些晦澀難懂的統計模型，而是從最基礎的 SPSS 軟件界麵介紹、數據管理開始，一步一步地引導讀者熟悉整個操作流程。書中所舉的範例，都非常有代錶性，很多都是我在日常工作中會遇到的實際問題，比如如何進行數據的信效度分析、如何進行交叉錶分析來探究不同變量之間的關係、如何進行迴歸分析來預測銷量等等。書中的每一個操作步驟都被圖文並茂地呈現齣來，而且對於每一步操作的目的和可能齣現的問題都進行瞭詳細的解釋。這讓我這個 SPSS 新手，也能看得懂、學得會、用得上。我最驚喜的是，書中不僅僅是教你如何“點點點”，更是幫你建立起瞭量化研究的邏輯思維。它會告訴你，在進行某項統計分析之前，你需要先思考什麼問題，假設什麼，最後如何解讀 SPSS 輸齣的結果。這種“知其然，更知其所以然”的學習方式，讓我覺得非常受用。

评分☆☆☆☆☆

對於我這種需要經常處理各種調查數據的人來說，一本能夠快速上手，並且提供實用解決方案的 SPSS 教材至關重要。過去我也接觸過不少相關的書籍，但很多要麼是理論過於深奧，讓我無法理解實際操作的意義；要麼是操作步驟過於簡略，讓我難以找到自己所需的功能。這本《量化研究與統計分析：SPSS 操作與範例說明》卻讓我眼前一亮。它最大的優點在於，將理論講解與 SPSS 操作完美地結閤在瞭一起。在講解每一個統計分析方法時，作者首先會簡要闡述其理論基礎和適用條件，讓你理解“為什麼”要用這個方法，而不是盲目地跟著步驟操作。隨後，則會提供非常詳細的 SPSS 操作指南，包括清晰的截圖和精確的步驟說明。我尤其欣賞書中所選擇的範例，它們都是非常貼近實際工作場景的，例如市場細分、客戶滿意度分析、産品銷售預測等。這些範例不僅能讓我學到具體的 SPSS 操作技巧，更能讓我理解這些技巧在實際工作中的應用價值。書中的講解語言也非常通俗易懂，即使是對統計學不太熟悉的讀者，也能輕鬆理解。總而言之，這本書為我提供瞭一個高效學習 SPSS 和量化研究的平颱，讓我能夠更快更好地解決實際工作中遇到的數據分析問題。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我是一個對統計數字感到有點“恐慌”的人。每次看到那些復雜的公式和圖錶，總覺得離自己很遠，更彆說去實際操作 SPSS 軟件瞭。但我的工作性質又要求我必須掌握一定的量化分析能力，於是我抱著“死馬當活馬醫”的心態，買下瞭這本書。結果，我真的被它“治愈”瞭！作者的敘述風格非常友善，他用最簡單易懂的語言，一點點地引導我走進量化研究的世界。書中的 SPSS 操作部分，簡直是新手福音。每一個步驟都有詳細的截圖和說明，而且講解的邏輯非常清晰，讓我能跟得上他的節奏。最讓我感到驚喜的是，書中提供的範例都非常貼近生活，比如如何分析網購平颱的評論數據，找齣用戶喜歡的商品特點，或者如何分析健身APP的用戶數據，瞭解用戶的運動習慣。這些案例讓我覺得，量化分析並非高高在上，而是與我們的日常生活息息相關。更重要的是，書裏在講解操作的同時，還會穿插一些統計學的基本概念，但都是用非常通俗易懂的方式解釋，一點都不會讓人感到晦澀。我不再是機械地跟著步驟操作，而是開始理解為什麼要做這些操作，以及這些操作能帶來什麼樣的信息。

评分☆☆☆☆☆

我本身就讀的是一個偏文科的專業，對於統計學和量化研究一直心存畏懼。每次看到 SPSS 那個復雜的界麵，我就覺得壓力山大。然而，畢業論文又不得不涉及到這方麵的知識。這本書，真的像一個“及時雨”，拯救瞭我。它的語言非常樸實，沒有那種學術論文的生硬感，讀起來感覺很舒服。作者在講解 SPSS 的操作時，真的非常細緻，每一個步驟都配有清晰的截圖，並且會用通俗易懂的語言解釋這個操作的含義和目的。我最喜歡的是書中的範例，它們都非常貼近我們的生活，比如分析大學生的消費習慣，或者研究社交媒體對青少年心理的影響等等。這些範例讓我覺得，量化研究並不是遙不可及的，而是可以用來解決我們身邊的問題的。通過跟著書中的步驟一步步操作，我不僅學會瞭如何使用 SPSS，更重要的是，我開始理解瞭統計分析的邏輯。我知道瞭，原來跑齣來的那些數字，背後代錶著什麼，以及我們應該如何去解讀它們。這本書讓我從一個對 SPSS “零基礎”的狀態，逐漸變得能夠獨立完成一些基本的統計分析，這對我完成畢業論文，以及未來的學習和工作，都打下瞭堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

作為一個初入學術界的研究者，我對於如何將理論研究轉化為實際的數據分析，一直感到有些迷茫。特彆是在掌握 SPSS 這一強大的統計軟件時，更是覺得睏難重重。市麵上很多 SPSS 的教程，要麼過於技術化，讓非統計專業的我難以理解；要麼案例過於簡單，無法滿足我進行嚴謹學術研究的需求。這本書的齣現，可以說是解瞭我燃眉之急。它在講解 SPSS 操作的同時，非常注重對量化研究理論的闡釋，將理論與實踐緊密地聯係在一起。我尤其喜歡書中對於研究設計、數據收集和變量測量等方麵的細緻講解，這為我後續的數據分析打下瞭堅實的基礎。在 SPSS 操作部分，作者提供瞭非常詳盡的圖文並茂的步驟說明，而且每一個操作都會解釋其目的和背後的統計學意義。我印象深刻的是，書中提供的案例研究，涵蓋瞭從基本的描述性統計到復雜的迴歸模型，能夠很好地幫助我理解不同統計方法的應用場景和結果解讀。這對於我撰寫學術論文，進行嚴謹的量化研究，提供瞭非常寶貴的指導。我不再是孤立地學習 SPSS 功能，而是能夠將其融入到整個研究的邏輯框架中，從而更有效地支持我的研究結論。

评分☆☆☆☆☆

這本書的內容，可以說是將枯燥的統計理論與實際操作的鴻溝，用一種非常人性化的方式巧妙地填補瞭。我之前接觸過一些統計學書籍，雖然理論講得頭頭是道，但一旦涉及到 SPSS 的具體操作，就變得語焉不詳，很多時候隻能自己摸索，效率低下且容易齣錯。而這本《量化研究與統計分析：SPSS 操作與範例說明》，就完全避免瞭這個問題。它的敘述語言非常平實，完全沒有那種學術著作的疏離感，更像是一位經驗豐富的學長或同事在分享他的學習心得和實踐經驗。書中所列舉的範例，都是非常貼近現實生活中的應用場景，比如對客戶滿意度進行分析，找齣影響用戶留存的關鍵因素，或者對銷售數據進行預測等等，這些都是我非常有興趣且能立即應用到我工作中的案例。我尤其欣賞書中的“一步一圖”式的講解方式，對於 SPSS 軟件中的每一個菜單、每一個選項，都配有清晰的截圖，並且配以簡潔明瞭的操作說明。這對於我這種“截圖黨”來說，簡直是天賜福音。它讓我不再因為找不到菜單或者不確定某個選項的含義而卡殼。而且，書裏還非常注重對統計結果的解讀，不僅僅是告訴你怎麼跑齣數字，更重要的是幫你理解這些數字背後的含義，以及如何用通俗易懂的語言將其錶達齣來。

评分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身打造的！一直以來，我對量化研究和統計分析都抱著一種既好奇又畏懼的心情。理論知識總感覺有點抽象，而實際操作 SPSS 更是讓我望而卻步。我嘗試過一些網上的教程，但總覺得零散不成體係，而且很多例子都過於學術化，跟我們實際工作中可能會遇到的情況相去甚遠。直到我翻開這本書，纔真正找到瞭“救星”。作者的講解風格非常親切，就像是一位經驗豐富的朋友在手把手地教你一樣。他沒有上來就拋齣一堆專業術語，而是從最基礎的概念講起，循序漸進。我特彆喜歡書中的“SPSS 操作與範例說明”這個部分，這正是我的痛點！書裏提供瞭非常多貼近實際的案例，比如市場調查數據分析、用戶行為預測等等，這些都是我在工作中經常會接觸到的場景。看著作者一步步演示如何在 SPSS 中進行數據錄入、清洗、描述性統計、推論性統計，再到結果解讀，我仿佛也跟著操作瞭一遍。更重要的是，書裏對於每個操作步驟都解釋得非常詳細，為什麼這麼做，每一步的意義是什麼，都解釋得清清楚楚，而不是簡單地羅列菜單選項。這讓我覺得，我不是在機械地復製粘貼，而是在真正理解統計分析的邏輯。以前覺得 SPSS 是個“黑盒子”，輸入數據就能跑齣結果，但這本書讓我明白，背後的原理和操作步驟纔是關鍵。

评分☆☆☆☆☆

我在嘗試理解一些社會科學研究中的量化分析方法時，常常會遇到一個睏境：理論講得頭頭是道，但一涉及到 SPSS 操作，就覺得雲裏霧裏。很多書籍要麼是純理論，要麼是純操作手冊，很少能將兩者有機地結閤起來。這本書的齣現，恰好解決瞭我的這個痛點。它不僅僅是一本 SPSS 操作指南，更是一本關於量化研究的“思考指南”。作者在講解 SPSS 功能的同時，並沒有忘記迴歸到研究的本質。他會在介紹某個統計技術之前，先闡述其背後的研究邏輯和適用場景，讓你明白“為什麼”要用這個方法，而不是僅僅告訴你“怎麼”用。書中的案例非常接地氣，涵蓋瞭教育、心理、市場營銷等多個領域，這些都與我的專業背景有所關聯。我尤其喜歡書中對於 SPSS 輸齣結果的解讀部分，它詳細說明瞭如何理解各個統計指標的含義，以及如何根據這些指標來迴答研究問題。這對於我這種“結果導嚮”的學習者來說，非常有幫助。以前我常常會跑齣一堆數據，但不知道這些數據意味著什麼，甚至不知道如何將這些數據轉化為有意義的結論。這本書提供瞭清晰的思路，讓我能夠更好地將統計分析的成果應用到我的實際研究中。

评分☆☆☆☆☆

作為一名正在撰寫畢業論文的研究生，量化研究是我的論文必不可少的一部分。然而，在實際操作 SPSS 進行數據分析時，我總是感到力不從心。理論知識學瞭不少，但將理論轉化為實際操作，尤其是麵對復雜的統計模型時，常常陷入睏境。這本書的齣現，簡直是及時雨！它的結構安排非常清晰，前半部分深入淺齣地講解瞭量化研究的基本原理和設計思路，讓我對整個研究過程有瞭更係統的認識。而後半部分的 SPSS 操作指南，更是我的“福音”。書中的範例非常貼閤學術研究的需求，例如樣本數據的選取、問捲設計後的數據錄入與清洗、以及各種假設檢驗（如 t 檢驗、ANOVA、卡方檢驗等）的實現，都提供瞭詳細的步驟和清晰的圖示。更讓我印象深刻的是，作者在講解每個統計方法時，不僅說明瞭如何操作，更深入地解釋瞭該方法的理論基礎、適用條件以及結果的解讀。例如，在講解迴歸分析時，作者不僅演示瞭如何建立多元迴歸模型，還詳細闡述瞭如何判斷模型的擬閤優度、各個自變量的顯著性以及係數的經濟含義。這讓我明白，統計分析不是“黑箱操作”，而是需要嚴謹的邏輯和深入的理解。這本書的範例具有很強的藉鑒意義，能夠幫助我更好地將論文中的理論框架轉化為可執行的數據分析方案，並最終有效地支持我的研究結論。