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胡昌亞

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《数据驱动的社会科学研究：SPSS与Excel应用实践》 内容简介 本书聚焦于社会科学研究者在数据处理、统计分析和结果可视化方面所面临的实际挑战，旨在提供一套全面、易于上手的操作指南。全书以SPSS和Microsoft Excel作为核心工具，系统地讲解从研究设计、数据清洗到高级统计建模的全过程。不同于侧重理论的统计学教材，本书更强调操作的实用性和分析的准确性，确保读者能够将学到的知识立即应用于自身的学术研究中。 第一部分：研究准备与数据管理基础 本部分是整个研究流程的基石。我们将深入探讨如何构建一个清晰、可靠的研究设计，并据此准备数据。 第一章：研究设计与数据源识别 本章首先阐述定量研究的基本逻辑，包括变量的类型（定类、定序、定距、定比）与测量层次的确定，这对后续选择合适的统计方法至关重要。接着，我们详细分析不同类型数据的来源，如问卷调查、二手数据库（如国家统计局数据、国际社会调查项目ISSP）的获取与导入。重点讲解如何根据研究问题，预先规划数据结构，避免后期数据重构的麻烦。 第二章：Excel在数据预处理中的核心作用 Excel作为最普及的电子表格工具，在数据清洗和初步整理阶段发挥着不可替代的作用。本章会详细介绍使用Excel进行数据录入规范化、异常值识别与处理的技巧。内容包括： 数据清洗技巧： 利用筛选、排序和条件格式快速定位错误输入、缺失值和逻辑矛盾。 变量转换与计算： 使用公式（如IF、VLOOKUP、SUMIFS）进行变量的创建、合并和重编码。 数据透视表（Pivot Tables）： 展示如何利用数据透视表进行描述性统计的快速预览，为后续的SPSS分析提供初步的直观感受。 第三章：SPSS数据视图与变量视图精要 SPSS是社会科学领域应用最广泛的统计软件之一。本章将详尽介绍SPSS界面的关键组成部分。 变量视图的精确定义： 重点讲解标签（Label）、值（Value）、缺失值（Missing Values）和测量水平（Measure）的设置，强调规范化设置是保证统计结果准确的前提。 数据视图的操作： 如何安全导入外部数据（如Excel文件），并处理不同编码格式（如ASCII、UTF-8）的兼容性问题。 数据转换工具箱： 涵盖变量计算、重编码（Recode into Same/Different Variables）、分类函数（Categorize）、以及缺失值替换（Replace Missing Values）的详细步骤和适用场景。 第二部分：描述性统计与初步探索 在正式检验假设之前，充分了解数据的分布特征至关重要。本部分侧重于描述性分析。 第四章：单变量分布的详尽描述 本章指导读者如何利用SPSS进行描述性分析，并结合Excel进行结果的补充可视化。 集中趋势与离散程度： 均值、中位数、众数、标准差、方差、极差的计算与解释。 频率分析与图表制作： 使用“频率”对话框生成频数表，并重点讲解条形图、饼图和直方图的绘制及其在报告中的规范表达。 第五章：双变量关系探索：交叉分析与相关性 本章是探索变量间初步关系的核心。 交叉分析（Crosstabs）： 详细解析卡方检验（Chi-square Test）的原理、输出结果的阅读（期望频数、调整残差）及其在定类变量关系检验中的应用。 相关性分析： 介绍Pearson、Spearman和Kendall's Tau等相关系数的适用条件，指导读者如何判断相关强度和显著性。 SPSS图表生成： 散点图（Scatter Plots）的制作，用于直观展示连续变量间的关系趋势。 第三部分：推断性统计与假设检验 本部分深入到社会科学研究的核心——基于样本推断总体的统计检验。 第六章：基于T检验与方差分析的组间比较 本章系统讲解比较不同群体均值差异的常用方法。 T检验系列： 独立样本T检验、配对样本T检验和单样本T检验的操作流程、前提假设（正态性、方差齐性）的检验（如Levene检验）和结果解读。 方差分析（ANOVA）： 单因素方差分析（One-Way ANOVA）的实施，重点讲解F统计量的意义和事后检验（Post Hoc Tests，如Tukey, LSD）的选择与应用，以确定具体是哪些组之间存在显著差异。 第七章：方差分析的扩展应用：多因素与重复测量 针对更复杂的实验设计，本章介绍高级的方差分析技术。 多因素方差分析（Factorial ANOVA）： 讲解如何检验主效应和交互作用效应，并演示在SPSS中如何设置和解读交互图。 重复测量方差分析（Repeated Measures ANOVA）： 适用于纵向研究和前后测设计，重点讲解球形度检验（Sphericity Assumption）的处理。 第八章：回归分析：预测与模型构建 回归分析是社会科学中最重要的预测工具。本章将回归分析的理论与SPSS操作紧密结合。 简单线性回归与多元线性回归： 模型的建立、系数（B、Beta）的解释、R方与调整R方的意义。 模型诊断： 探讨多重共线性（VIF值）、残差分析（标准化残差图）的重要性，确保模型的稳健性。 中介与调节效应的初步探讨： 基于回归框架，介绍如何通过变量中心化和交互项来初步识别中介和调节效应。 第四部分：高级分析技术与结果呈现 本部分面向需要处理更复杂数据结构或进行更深入探索的研究者。 第九章：非参数检验的应用场景 当数据不满足正态性或方差齐性等参数检验的前提假设时，非参数检验是必要的备选方案。本章详细介绍： Mann-Whitney U 检验（对应独立T检验）。 Kruskal-Wallis H 检验（对应单因素方差分析）。 Spearman 等秩相关。 第十章：信度与效度分析：量表质量的保障 在社会学、心理学研究中，测量工具的可靠性至关重要。 内部一致性检验： 详细讲解Cronbach's Alpha的计算、解读，以及如何识别和处理有问题的题项。 分半信度与重测信度。 第十一章：利用Excel进行专业级图表制作与报告撰写 SPSS输出的结果通常需要进一步美化才能用于正式报告。 图表定制化： 如何将SPSS生成的图表导入Excel或直接在Excel中重新制作，以满足APA或其他期刊的格式要求（如设置坐标轴、调整字体、添加误差线）。 统计结果的规范化报告： 结合APA风格，指导读者如何将SPSS的统计输出（如t值、df、p值、F值、$eta^2$等）准确无误地转化为流畅的学术语言。 本书特色： 工具驱动： 围绕SPSS和Excel两大主流软件展开，侧重“如何做”而非纯理论推导。 案例导向： 每一个分析步骤都配有详尽的图文操作流程和真实社会科学研究案例的解读。 规范性： 强调数据处理的严谨性、分析前提的检验以及统计结果的规范报告，帮助读者撰写出符合学术标准的论文。 本书适合社会学、政治学、教育学、管理学等领域的研究生、博士生以及需要进行定量数据分析的科研工作者和专业人士。通过本书的学习，读者将能独立完成从数据准备到高级统计分析的全流程工作。

评分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計很有意思，封面選用的色彩搭配非常舒服，給人一種沉穩又不失專業的感覺，這對我們這些正在苦惱於論文寫作的學生來說，簡直是心靈上的慰藉啊！不過，說實話，光是看封面，很難準確判斷它到底能幫到我多少。畢竟現在市面上的學術工具書多如牛毛，很多時候買回來才發現內容過於理論化，跟實際操作完全脫節。我比較期待的是，書裡面是不是真的能提供一些「手把手」的教學，而不是一堆艱澀難懂的統計術語。如果能多放一些圖文並茂的步驟說明，甚至是針對常見的學術研究情境，提供幾個實用的分析範例，那就太棒了。畢竟，把複雜的統計軟體操作轉化成容易理解的步驟，才是真正考驗作者功力的關鍵所在。我很在意的是，它能不能讓我這個平時不太碰統計的人，也能在短時間內掌握分析的精髓，進而順利產出論文的結果討論章節。這本書的外觀給了我不錯的第一印象，希望內涵也能同樣紮實，別讓我期望落空。

评分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和紙質摸起來確實不錯，這點必須肯定。但真正讓我好奇的是，作者是如何平衡「實作教學」與「學術理論」之間的比例的？我個人是那種偏向實作派的學習者，理論基礎或許可以透過其他管道補強，但我最需要的是能立刻上手、快速解決我當前研究瓶頸的工具。如果這本書的篇幅過多地著墨於複雜的統計原理推導，我可能會感到有些吃力，畢竟在論文截止日期逼近的時候，我需要的是效率。我期望書中能提供大量的截圖和實際的操作流程展示，最好是能涵蓋資料輸入、變項編碼、以及報告撰寫的標準格式。特別是台灣的學術格式有其特殊要求，如果書中能對此有所著墨，那就更貼心了。不然，光是為了調整報告的呈現方式，就得花費額外的時間去對照APA或其他指定格式，實在很耗費心神。希望這本書能讓我把更多精力放在思考研究內容本身，而不是被軟體操作細節絆住腳步。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本書的時候，我第一個感覺是內容的編排似乎有點太過於緊湊了，對於初學者來說，可能需要花費相當的時間去消化。我對學術軟體的接觸不算少，但總覺得很多教材都把重點放在「點擊哪個按鈕」而不是「為什麼要這樣點擊」。這本書如果能深入淺出地解釋背後的統計邏輯，那它就成功了一大半。我特別希望它能針對台灣學術圈比較常使用的研究設計（例如問卷調查、前後測對照組設計等），提供專門的分析模版和參數設定建議。畢竟，不同的研究問題，適用的檢定方法天差地遠。如果它只是一本通用的操作手冊，那對我來說價值就會大打折扣。我會仔細檢查裡面的章節結構，看看是否能有效地引導讀者從資料清理到結果解釋的完整流程。畢竟，論文寫作的難點往往不在於跑出數字，而在於如何用學術語言「解讀」這些數字，並將其邏輯流暢地呈現在文獻中。

评分☆☆☆☆☆

從書名來看，它給人的感覺是強調「效率」和「結果導向」。這對現今研究速度要求越來越高的環境下，絕對是個賣點。不過，我比較擔心的是，過度強調效率，會不會導致對某些細微的統計前提假設討論不足？例如，常態性檢定、同質性考驗等，這些在學術審稿時常常被嚴格檢視的環節，書中是否提供了清晰的診斷與補救措施？如果只是簡單地說「跑這個分析」，而忽略了背後的潛在問題，那論文被退稿的風險就會大大增加。我希望這本書能夠扮演一個「審慎的嚮導」角色，而不僅僅是一個操作說明書。它應該提醒我們在做決策時需要考慮哪些潛在的統計陷阱，以及如何透過軟體工具來驗證這些前提。畢竟，一篇紮實的論文，基礎得夠穩固才行，否則再華麗的統計技巧也只是空中樓閣，禁不起檢驗。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我對「用新工具完成論文」這類主題的書籍抱持著一種審慎樂觀的態度。現在網路上免費的教學影片琳瑯滿目，但它們的缺點就是缺乏系統性，而且品質參差不齊。這本書如果能提供一個完整、有脈絡的學習路徑，從最基本的描述性統計開始，逐步進階到高等的迴歸或結構方程模型（如果有的話），那會非常具有吸引力。我特別關注的是，它在「寫作」方面的著墨有多少。統計分析的結果只是論文的一小部分，如何將這些冰冷的數字轉化成一篇有說服力的討論，才是真正展現研究價值的關鍵。如果作者能分享一些撰寫「結果」與「討論」章節的實用句型或常見陷阱，那絕對是物超所值。畢竟，學術寫作是一種訓練，工具只是輔助，如何用精準的語言表達發現，才是長久之計。我會特別留意它在引導讀者從數據到文字轉化過程中的指導力度。