量化研究法(二)：统计原理与分析技术(二版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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量化研究法第二册《统计原理与分析技术》分成〈基础统计原理〉、〈平均数考验〉、〈关联分析〉三篇，共十七章。内容围绕在各种重要统计方法的原理说明，并搭配SPSS最新版本进行示范演练，原理阐述深入浅出，演算公式定义完备，范例具体务实，操作步骤显明易懂，结果解释说明完善。

　　深入讨论各种变异数分析方法：提供实验研究最完备的原理说明与分析指南。

　　系统介绍相关与回归方法：整合传统与当代最新的回归应用，说明「中介」与「调节」的概念与分析策略。

　　统计原理的阐述完整清晰：配合SPSS最新版本操作示范，理论与实务兼备，为研究者与学员之必备专书。

　　系列丛书体系完整：引导读者循序渐进建立量化研究能力，是学术研究与高阶量化分析人员养成之最佳教材。
 

量化研究法（二）：统计原理与分析技术（二版） 本书导读：驾驭数据，洞察真相 在当今信息爆炸的时代，无论是社会科学、经济管理、医学健康还是工程技术领域，对精确、可靠的量化证据的需求从未如此迫切。数据不再是简单的数字堆砌，而是蕴含着深刻规律和趋势的宝贵资源。然而，如何有效地从海量数据中提炼出有意义的结论，如何设计出严谨的实验或调查，并运用恰当的统计工具来验证假设，是摆在每一位研究者面前的严峻挑战。《量化研究法（二）：统计原理与分析技术（二版）》正是为了解决这一核心问题而精心编撰的指南。 本书是量化研究方法系列中的第二卷，承接了基础理论的构建，将研究的焦点全面转向统计推断和高级分析技术的实际应用。它不仅仅是一本工具书，更是一部引导研究者建立严谨量化思维框架的实践手册。我们力求在保持学术深度与确保实践可操作性之间找到完美的平衡，确保读者在掌握统计学知识的同时，能够熟练地将其应用于真实的研究场景中。 --- 第一部分：统计推断的基石——从样本到总体 本部分内容聚焦于量化研究的核心环节——基于有限样本数据对未知总体做出可靠推断的过程。统计推断的严谨性直接决定了研究结论的有效性和可信度。 第一章：概率论基础与抽样分布的重塑 在深入研究具体检验方法之前，理解随机性是至关重要的。本章将系统回顾对后续章节至关重要的概率论核心概念，包括随机变量、常见的概率分布（如正态分布、二项分布、泊松分布）的性质与应用场景。重点在于阐释中心极限定理和大数定律，这些定理是连接样本统计量与总体参数的桥梁。我们将详细分析不同抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样、集群抽样）对抽样分布形态的影响，并引入标准误的概念，为构建置信区间和进行假设检验奠定坚实的理论基础。 第二章：参数估计的艺术与科学 参数估计是量化研究中确定总体特征值的关键步骤。本章首先区分和比较点估计与区间估计的优劣。对于区间估计，我们将深入探讨置信区间的构造原理，强调置信水平的选择与解释的准确性。内容涵盖基于不同分布（如$t$分布、$F$分布、$chi^2$分布）的总体均值、总体比例和总体方差的区间估计。同时，本章会介绍两种主要的估计方法：矩估计法（Method of Moments, MM）和极大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation, MLE），剖析MLE在渐近性质上的优越性，并结合实际案例演示如何评估估计量的无偏性、有效性和一致性。 第三章：假设检验的逻辑框架与基本检验 假设检验是量化研究中用于做出决策的规范流程。本章详细拆解了假设检验的五大步骤：提出原假设与备择假设、选择检验统计量、确定显著性水平、计算$p$值与决策规则。我们将重点讲解第一类错误（$alpha$错误）和第二类错误（$eta$错误）的权衡，并引入统计功效（Power）的概念，指导研究者进行合理的样本量确定。 随后，本章系统介绍了单样本检验和独立/配对样本检验中的基础工具，包括： 均值的$t$检验：单样本$t$检验、两独立样本$t$检验、配对样本$t$检验的适用条件、计算步骤与结果解释。 比例的$Z$检验。 方差的卡方检验（$chi^2$检验）：用于单个总体方差的检验及两个总体方差齐性检验（$F$检验）。 --- 第二部分：方差的精细剖析——方差分析与回归模型的进阶 如果说$t$检验是比较两个组别均值的利器，那么方差分析（ANOVA）则是处理多组别比较的强大工具。而回归分析，则是揭示变量间数量关系和预测未来的核心技术。本部分着重于这些多变量分析技术的原理和应用。 第四章：方差分析（ANOVA）的原理与扩展 本章深入探讨方差分析，其核心思想是将总变异分解为组间变异和组内变异。我们将详细阐述单因素方差分析（One-Way ANOVA）的统计模型、$F$统计量的构造及其检验逻辑。 针对多重比较问题，本章不仅介绍了事后检验（Post-hoc tests）的必要性，还详细比较了Tukey's HSD、Bonferroni校正等方法的适用场景与保守程度。 进阶部分，本章扩展至双因素方差分析（Two-Way ANOVA），重点解析了交互作用效应（Interaction Effects）的识别与解释，这对于理解复杂研究设计中不同因素的联合影响至关重要。同时，本章也简要介绍了重复测量设计（Repeated Measures ANOVA）的初步概念。 第五章：简单线性回归与相关分析 回归分析是量化研究中最常用的预测工具。本章从相关分析入手，介绍皮尔逊积差相关系数（Pearson's $r$）的计算、假设检验及其局限性。 随后，聚焦简单线性回归模型 ($Y = eta_0 + eta_1 X + epsilon$)。内容涵盖： 1. 最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）：推导回归系数的估计公式。 2. 模型拟合优度评估：决定系数 ($R^2$)的含义、调整$R^2$的必要性。 3. 回归系数的统计推断：对斜率和截距的$t$检验。 4. 残差分析：检验OLS基本假设（线性、独立性、同方差性、正态性）的图形化诊断方法，确保模型可靠性。 第六章：多元线性回归的深度应用 现实世界的研究很少局限于两个变量。本章将简单回归扩展到多元线性回归模型，引入多个自变量来共同预测因变量。 核心内容包括： 模型设定与系数解释：在控制其他变量影响下的偏回归系数的精确解释。 多重共线性（Multicollinearity）的诊断与处理：通过方差膨胀因子（VIF）识别并讨论如何缓解共线性问题。 变量选择策略：系统介绍逐步回归（Stepwise）、向前选择（Forward Selection）和向后剔除（Backward Elimination）等方法的优缺点及潜在偏差。 模型假设的拓展检验：在多变量背景下对异方差性（如使用White检验）和残差正态性的进一步检验。 --- 第三部分：模型扩展与非参数技术的选择 本部分内容拓宽了读者的分析视野，涵盖了更复杂的模型结构，并提供了在数据不满足正态性等严格假设时所依赖的替代方案。 第七章：方差分析与回归的融合——协方差分析（ANCOVA） 协方差分析（ANCOVA）是连接ANOVA和回归分析的重要桥梁。本章阐述了ANCOVA如何通过引入协变量（Covariates）来控制混淆变量（Confounding Variables）的影响，从而提高统计检验的功效。重点讲解了如何检验协变量与因子之间的交互作用，以及如何利用调整后的均值（Adjusted Means）进行更精确的组间比较。 第八章：非参数统计：数据不完美的应对之道 当数据不满足参数检验所要求的正态性、方差齐性或数据为有序变量时，非参数方法成为必要的选择。本章详细介绍了对应于经典参数检验的非参数替代方案： 基于秩的检验：如Wilcoxon符号秩检验（对应配对$t$检验）、Mann-Whitney U检验（对应独立样本$t$检验）。 多组别非参数检验：Kruskal-Wallis $H$检验（对应单因素ANOVA）和Friedman检验（对应重复测量ANOVA）。 相关性替代：Spearman等级相关系数。 本章强调了非参数检验的适用条件、计算逻辑，以及与参数检验相比在功效上的权衡。 --- 结语：走向高级建模的阶梯 《量化研究法（二）：统计原理与分析技术（二版）》旨在为读者提供一个坚实、全面的统计分析工具箱。掌握本书内容，意味着研究者不仅能熟练运用$t$检验、ANOVA和回归等经典方法，更能理解其背后的统计逻辑，并在面对复杂数据结构和不理想的数据条件时，做出科学合理的分析决策。本书为后续深入学习结构方程模型（SEM）、时间序列分析或生存分析等更高级的定量技术，铺平了不可或缺的道路。我们相信，通过对本卷知识的系统掌握，您的量化研究能力将实现质的飞跃。

作者简介

邱皓政

　　现职    国立台湾师范大学管理学院教授    

　　学历    美国南加州大学（University of Southern California) 哲学博士（Ph.D.），主修心理计量学（Psychometrics）。    

　　经历    曾任教于国立中央大学、国立交通大学、辅仁大学、世新大学等校，并曾担任美国加州大学洛杉矶分校（UCLA）神经医学研究中心统计分析师、教育部训育委员会助理研究员、台湾心理学会祕书长、华南师范大学客座教授、北京中国科学院访问教授。    
研究兴趣与专长    研究兴趣为统计方法与应用技术、组织行为、人力资源管理、心理测验学、创造力与组织创新，专长议题为结构方法与多变量统计方法。    

　　着作    曾发表中英文期刊与研讨会论文百余篇，着有《结构方程模式》、《量化研究法一：研究设计与资料分析》、《量化研究法三：测验原理与量表发展技术》、《多层次模式与纵贯资料分析》、《潜在类别分析》、《统计学原理》等专书。    
 

第一篇　基础统计原理

第01章　统计学概论
　1.1 前言
　1.2 统计学发展的脉络
　1.3 统计的基本元素
　1.4 统计学的分类
　1.5 结语：真的有这么难吗？

第02章　描述统计与图表
　2.1 前言
　2.2 次数分配
　2.3 集中量数
　2.4 变异量数
　2.5 偏态与峰度
　2.6 统计图示
　2.7 SPSS 操作示范
　 　 范例 2.1 次数分配与描述统计的操作示范
　 　 范例 2.2 预检资料的操作示范
　2.8 结语

第03章　机率、分配与标准分数
　3.1 前言
　3.2 机率原理
　3.3 机率分配
　3.4 标准分数
　3.5 SPSS 操作示范
　 　 范例 3.1 机率分配的操作示范
　 　 范例 3.2 Z 分数的操作示范
　 　 范例 3.3 T 分数的操作示范
　3.6 结语

第04章　抽样与估计
　4.1 前言
　4.2 抽样与抽样分配
　4.3 估计
　4.4 SPSS 操作示范
　 　 范例 4.1 平均数的区间估计
　 　 范例 4.2 百分比的区间估计
　4.5 结语

第05章　假设考验
　5.1 前言
　5.2 假设考验的基本原理
　5.3 假设考验的决策方法
　5.4 平均数假设考验
　5.5 类别变数假设考验
　5.6 SPSS 操作示范
　 　 范例 5.1 单一样本t 检定
　 　 范例 5.2 单因子χ2 检定
　5.7 结语

第二篇　平均数考验

第06章　平均数差异检定
　6.1 前言
　6.2 平均数差异检定的原理
　6.3 t 检定的基本假设
　6.4 SPSS 操作示范
　 　 范例 6.1 独立样本t 检定
　 　 范例 6.2 相依样本t 检定（重复量数设计）
　 　 范例 6.3 相依样本t 检定（配对样本设计）
　6.5 结语

第07章　变异数分析
　7.1 前言
　7.2 变异数分析的基本概念
　7.3 效果量与检定力分析
　7.4 多重比较
　7.5 变异数分析的基本假设
　7.6 SPSS 操作示范
　 　 范例 7.1 单因子变异数分析
　7.7 结语

第08章　多因子变异数分析
　8.1 前言
　8.2 多因子设计的原理
　8.3 单纯主要效果检验
　8.4 多因子变异数分析的图示
　8.5 型I、II、III、IV 平方和
　8.6 SPSS 操作示范
　 　 范例 8.1 二因子变异数分析（完全独立设计）
　8.8 结语
　附录：以SPSS 语法进行单纯主要效果考验

第09章　相依样本变异数分析
　9.1 前言
　9.2 相依样本设计的原理
　9.3 相依样本设计的效果量
　9.4 多因子相依样本变异数分析
　9.5 球形假设问题
　9.6 SPSS 操作示范
　 　 范例 9.1 重复量数单因子变异数分析
　 　 范例 9.2 配对设计单因子变异数分析
　 　 范例 9.3 完全相依设计二因子变异数分析
　9.7 结语
　附录：以SPSS 语法进行单纯主要效果考验

第10章　混合设计变异数分析
　10.1 前言
　10.2 混合设计的统计原理
　10.3 拉丁方格设计
　10.4 SPSS 操作示范
　 　 范例 10.1 混合设计二因子变异数分析
　 　 范例 10.2 拉丁方格分析
　10.5 结语
　附录：以SPSS 语法进行单纯主要效果考验

第11章　共变数分析
　11.1 前言
　11.2 共变数分析的特性
　11.3 共变数分析的统计原理
　11.4 共变数分析的应用议题
　11.5 SPSS 操作示范
　 　 范例 11.1 单因子共变数分析
　 　 范例 11.2 二因子共变数分析
　11.6 结语

第三篇　关联分析

第12章　类别变数分析
　12.1 前言
　12.2 类别变数的列联表分析
　12.3 类别变数的关联系数
　12.4 顺序变数的关联系数
　12.5 SPSS 操作示范
　 　 范例 12.1 类别变数关联分析
　 　 范例 12.2 顺序变数关联分析
　12.6 结语：关联系数的比较

第13章　相关与回归分析
　13.1 前言
　13.2 相关分析
　13.3 其他相关系数
　13.4 回归分析
　13.5 SPSS 操作示范
　 　 范例 13.1 相关分析
　 　 范例 13.2 净相关与部分相关分析
　 　 范例 13.3 简单回归分析
　13.6 结语

第14章　多元回归
　14.1 前言
　14.2 多元回归的统计原理
　14.3 多元回归的执行程序
　14.4 多项式回归分析
　14.5 SPSS 操作示范
　 　 范例 14.1 解释型回归分析
　 　 范例 14.2 预测型回归分析
　 　 范例 14.3 阶层回归分析
　 　 范例 14.4 曲线回归分析
　14.6 结语

第15章　虚拟变数回归
　15.1 前言
　15.2 虚拟变数回归原理
　15.3 单因子（k = 2）虚拟回归
　15.4 单因子（k > 2）虚拟回归
　15.5 多因子虚拟回归
　15.6 SPSS 操作示范
　 　 范例 15.1 单因子虚拟回归
　 　 范例 15.2 二因子虚拟回归
　15.7 结语

第16章　交互作用与调节效果回归
　16.1 前言
　16.2 交互作用回归的基本原理
　16.3 混合自变数回归
　16.4 SPSS 操作示范
　 　 范例 16.1 交互作用回归（连续调节变数）
　 　 范例 16.2 交互作用回归（类别调节变数）
　16.5　结语

第17章　中介效果回归与路径分析
　17.1 前言
　17.2 中介效果回归分析
　17.3 调节式中介与中介式调节
　17.4 路径分析
　17.5 SPSS 操作示范
　 　 范例 17.1 中介效果分析范例
　 　 范例 17.2 调节式中介效果分析范例
　 　 范例 17.3 路径分析范例
　17.6 结语

附录
　附录A：常态分配累积机率与尾机率对照表
　附录B：t分配临界值与显着水准对照表
　附录C：F分配临界值与显着水准对照表
　附录D：χ2分配临界值与显着水准对照表

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作为一名在学术领域摸索多年的研究者，我深知扎实的统计学功底对于进行严谨量化研究的重要性。许多时候，研究的深度和结论的可信度，都取决于对统计原理的理解是否到位。这本书的书名“量化研究法(二)：统计原理与分析技术(二版)”无疑触及了我长期以来想要攻克的难点。我期待这本书能够系统地梳理和讲解统计学的核心概念，例如参数估计、置信区间、p值的含义与误用、不同检验方法的选择依据等等，并能深入探讨各种多变量分析技术，如方差分析、协方差分析、卡方检验等，详细阐述它们的原理、假设条件和应用范畴。我希望这本书不仅是知识的罗列，更能引导读者进行批判性思考，理解统计分析的局限性，从而避免过度解读或误用统计结果。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我对于这本书的期待值非常高，因为“二版”这两个字本身就意味着它经历了时间的沉淀和读者的反馈，应该在内容上有了进一步的打磨和完善。市面上关于量化研究的书籍不少，但很多要么过于理论化，让人望而生畏；要么过于浅显，无法满足深入研究的需求。我希望这本书能够在这两者之间找到一个绝佳的平衡点。我尤其关心它在统计学原理的讲解上是否能够做到既严谨又不失通俗，比如对于概率论、假设检验等基础概念的阐述，是否能够用更贴近实际的例子来帮助我们理解其核心思想。另外，在分析技术方面，我非常期待它能够涵盖目前学界主流的统计软件（如SPSS、R、Stata）的应用，并且能提供详细的操作步骤和结果解读，这样我才能将理论知识真正转化为实践能力。

评分☆☆☆☆☆

我最近正在着手准备一篇关于用户行为分析的量化研究报告，过程中遇到了不少瓶颈，特别是在数据建模和统计推断方面。我了解到量化研究方法是解决这类问题的利器，而这本书的名字恰好点明了我的需求——“统计原理与分析技术”。我希望这本书能够为我提供一套完整且实用的方法论框架，帮助我理解不同统计模型（如时间序列分析、聚类分析）的适用场景和背后的逻辑。更重要的是，我希望能从中学习到如何有效地进行数据预处理、选择合适的统计检验方法，以及如何准确地解读统计分析结果，并将其转化为有说服力的研究结论。如果书中能包含一些实际案例的分析过程，那就再好不过了，这样我就可以对照学习，加速提升自己的研究能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当朴实，没有太多花哨的元素，深蓝色的背景配上白色的书名和作者名字，给人一种严谨、专业的视觉感受。书脊的厚度表明它内容相当丰富，这让我对即将深入的知识海洋充满期待。我购买这本书的初衷，是因为我对量化研究领域产生了浓厚的兴趣，尤其是希望能够系统地掌握其中的统计原理和分析技术。在学习过程中，我发现自己常常会在某些概念上感到困惑，比如回归分析中的多重共线性问题，或者是因子分析与主成分分析的细微差别。我希望这本书能够像一位循循善诱的导师，将这些复杂的理论掰开了、揉碎了，用清晰易懂的语言进行阐释，并且能够提供足够的案例来佐证，让我能够融会贯通，举一反三。

评分☆☆☆☆☆

在信息爆炸的时代，如何从海量数据中提炼出有价值的洞见，是许多专业人士面临的共同挑战。量化研究法正是实现这一目标的重要途径。我之所以对这本书产生兴趣，是因为它聚焦于“统计原理与分析技术”，这正是我目前迫切需要掌握的核心技能。我希望这本书能够帮助我理解各种统计模型的构建思路，例如线性回归、逻辑回归、判别分析等，并提供清晰的步骤来指导我如何选择最适合特定研究问题的模型。同时，我也期待书中能够讲解如何运用统计软件进行数据分析，包括如何编写代码、如何进行数据可视化，以及如何有效地呈现分析结果，使之能够被非统计学背景的读者所理解和接受。一本好的教材，应该能够激发读者的兴趣，并赋予他们解决实际问题的能力。