市場調查實務：問捲設計與研究分析（4版） pdf epub mobi txt 電子書下載 2024

圖書介紹

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作者吳柏林

出版者新陸書局

翻譯者

出版日期齣版日期：2021/08/27

語言語言：繁體中文

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發表於2024-11-18

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圖書描述

　　這本書適閤的讀者為所有需要使用問捲調查的研究者，可能是問捲調查的工讀生、寫期末報告的大學生、正為學術論文煩惱的碩博班學生、學術界的研究人員、公司的市場調查員、或是想要為所設計的課程添加一些新味的學者。

　　根據使用者市場調查的結果，彙整不同的意見後，作者在第四版中增加瞭統計圖錶的應用，並將原先使用的統計軟體 SPSS 改為 Excel 的操作，希望透過內容的不斷的調整，以更符閤問捲調查的市場與教學實務需求。

　　本書第一部分，主要是講問捲編製的研究動機與目的，內容包括瞭為什麼要設計一份問捲，與如何建構有效率的問捲。

　　第二部分，則是訊息收集。在這個部分中，要進行資料蒐集，看看問捲是要用電話、傳統紙筆、麵訪、還是網路問捲來完成，每種資料蒐集的方式，都有其需要注意的地方，隻要蒐集的過程齣現瞭問題或瑕疵，對於最後推論的結果都可能造成嚴重的誤差。而這個階段也牽涉到樣本抽樣，大多時候，我們不可能對有興趣的樣本進行普測，所以一些基本的抽樣原理與方式，可以幫助我們在無法進行普測的情形下，也能夠對母體的參數有效推論。這個階段，還牽涉到整個問捲調查的品質管控與信效度的評估。

　　第三部分，則是介紹幾種常見的統計圖錶與統計方法，如變異數、卡方檢定、無母數等。

　　第四部分則提供瞭 google 問捲設計與大數據資料採礦的分析模式，此部分的完成需感謝葉俞佛老師與蔡明學教授的協助與指導。每個章節都有實證範例的應用，讀者應可從中感受到這些技術的應用精神所在。

　　最後，雖然本書已經過多次的排版校對，恐怕疏漏的地方仍在所難免，尚祈學者先進能夠不吝指正。

著者信息

作者簡介

吳柏林教授

　　學歷
　　◆ 美國印第安那大學數學博士

　　現職
　　◆ 國立政治大學應用數學係教授

　　經歷
　　◆ 英國劍橋大學客座研究教授
　　◆ 美國史丹佛大學客座研究教授
　　◆ 中國北京大學數學科學院客座教授
　　◆ 韓國國立漢城大學統計係客座教授
　　◆ 日本早稻田大學情報資訊與生產管理研究所特聘教授

　　榮譽
　　◆ 美國傅布萊特（Fulbright）研究學者獎
　　◆ 中華發展基金講座教授獎
　　◆ 國立政治大學傑齣研究教授講座
　　◆ 2011 International Society of Management Engineering: Life fellow

　　專長
　　◆ 時間數列分析與預測、應用統計、模糊邏輯與人工智慧、市場調查

謝名娟博士

　　學歷
　　◆ 美國愛荷華大學測驗與統計博士

　　現職
　　◆ 國傢教育研究院研究員
　　◆ 國立臺北教育大學課程與教學傳播科技研究所兼任教授

　　經歷
　　◆ 美國南美以美大學研究與評鑑中心訪問學者
　　◆ 美國研究機構心理計量師

　　專長
　　◆ 教育測驗與統計、心理計量、素養評量

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圖書目錄

1 問捲設計：研究動機目的
第 1 章緒言

第 2 章為何要設計問捲
2.1 問捲調查研究目的
2.2 語意計量與相似度
2.3 市場調查
2.4 問捲編製流程

第 3 章建構有效率的問捲
3.1 問捲的結構
3.2 問捲的類型
3.3 答題設計
3.4 編製的原則

2 資料搜集：抽樣與品質管控
第 4 章資料蒐集的方式
4.1 郵寄
4.2 麵訪與電訪
4.3 網路問捲
4.4 國內外大型問捲調查與教育資料庫簡介

第 5 章抽樣方法與隨機樣本
5.1 母體與抽樣
5.2 隨機抽樣方法
5.3 隨機抽樣誤差與樣本大小
5.4 國內外大型教育測驗的抽樣方式

第 6 章調查工程的品質管製
6.1 調查工程道德與責任
6.2 社會期待性偏誤
6.3 資料迴收率
6.4 資料格式設定與建檔

第 7 章信度估計與效度檢驗
7.1 信度估計
7.2 效度檢驗
7.3 SPSS 軟體操作

3 經典統計分析：知彼知己，百戰不殆
第 8 章統計圖錶
8.1 統計錶
8.2 統計圖
8.3 Excel軟體操作

第 9 章問捲分析方法
9.1 基本統計分析與檢定
9.2 變異數分析
9.3 相關分析與迴歸模式
9.4 Excel 的操作方法

第 10 章卡方檢定與無母數檢定
10.1 卡方檢定
10.2 無母數統計檢定方法
10.3 Excel 軟體操作

4 創新創意追求卓越：科技智慧的時代來臨
第 11 章 Google 問捲設計
11.1 建立Google 錶單
11.2 錶單元件介紹
11.3 錶單外觀設計
11.4 錶單設定
11.5 傳送錶單
11.6 資料基本統計與分析
11.7 Google 試算錶進階分析
11.8 延伸功能─外掛程式

第 12 章大數據與資料採礦
12.1 大數據的特點
12.2 大數據的應用
12.3 資料採礦
12.4 範例：應用決策樹分析問捲
12.5 機器學習
12.6 新興行業─資料科學傢