量化研究法1 ：研究設計與資料處理.SPSS中文視窗版操作實務詳析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:雙葉

作者:邱皓政

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:20050616

价格:0

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isbn号码:9789867433237

丛书系列:

图书标签:

• 量化研究
• 研究設計
• SPSS
• 資料處理
• 統計分析
• 社會科學
• 中文SPSS
• 實務操作
• 研究方法
• 統計學

这本书深入剖析了量化研究的核心环节，为读者构建起坚实的理论基础与精湛的操作技能。 第一部分：研究设计——严谨的基石 本部分着重于量化研究的起点，即科学、严谨的研究设计。我们将引导您从明确研究问题和目标出发，逐步学习如何将模糊的学术困惑转化为可操作的研究假设。 研究问题的确立与界定： 我们将详细阐述如何识别有价值的研究问题，以及如何对研究问题进行清晰、具体的界定，确保研究方向的准确性。这包括对现有文献的回顾、对现实问题的观察以及对理论空白的挖掘。 研究目标的设定： 学习如何将研究问题转化为具体、可衡量的研究目标。我们将区分描述性目标、相关性目标和因果性目标，并教授您如何根据研究问题的性质来设定恰当的目标。 研究假设的提出与检验： 深入探讨研究假设的逻辑构建，包括零假设（H0）和备择假设（H1）的含义及其在研究中的作用。我们将指导您如何根据理论和已有证据提出具有可检验性的研究假设，并为后续的数据分析奠定基础。 研究设计的类型与选择： 详细介绍不同类型的量化研究设计，包括： 实验设计 (Experimental Designs)： 强调其在探究因果关系中的核心地位，详细讲解真实验设计（包括随机分组、对照组、处理组）和准实验设计（因随机化程度不足而出现的变体），以及它们在实验控制和内部效度上的权衡。 调查研究 (Survey Research)： 聚焦于通过问卷或访谈收集大量个体数据以描述群体特征、态度或行为的研究。我们将讨论横断面设计（Cross-sectional Designs）和纵向设计（Longitudinal Designs）的异同，以及它们在揭示趋势和变化方面的应用。 相关研究 (Correlational Research)： 阐释其用于探究变量之间关系强度和方向的目的，而非判断因果。我们将重点介绍其在预测和理论检验中的价值，以及对相关性不等于因果关系的深刻理解。 因果比较研究 (Causal-Comparative Research)： 解释其在分析既有变量差异对结果影响时的应用，特别是在无法进行实验控制的情况下。 抽样技术： 详细讲解抽样的重要性以及各种抽样方法，包括： 概率抽样 (Probability Sampling)： 如简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样，它们如何确保样本的代表性，从而增强研究结果的外部效度。 非概率抽样 (Non-probability Sampling)： 如方便抽样、判断抽样、配额抽样和滚雪球抽样，分析其在特定情境下的适用性以及可能带来的局限性。 测量工具的设计与效度、信度： 深入探讨如何构建和选择有效的测量工具，如问卷、量表、标准化测试等。 效度 (Validity)： 详细讲解内容效度、结构效度（聚合效度、区分效度）、效标效度（同时效度、预测效度）的概念和评估方法，确保测量工具真正反映了研究者想要测量的概念。 信度 (Reliability)： 重点阐述重测信度、复本信度、内在一致性信度（如Cronbach's Alpha）和评分者信度，确保测量工具结果的稳定性和一致性。 第二部分：数据处理——SPSS实战详解 本部分将带领您走进SPSS中文视窗版的操作世界，将抽象的研究设计转化为具体的数据分析过程。 SPSS界面导览与基本操作： 从SPSS软件的启动、熟悉菜单栏、工具栏、变量视图和数据视图的各项功能开始，确保读者能够熟练地在软件中进行导航和基础数据录入。 数据录入与管理： 变量定义： 详细介绍如何为研究中的变量（定类、定序、定距、定比）进行精确定义，包括变量名、变量标签、值标签、测量级别等关键设置。 数据输入： 提供各种数据输入技巧，包括手动输入、从Excel等外部文件导入数据，以及如何处理缺失值、异常值。 数据转换： 教授如何进行数据 recoding（重编码）、计算新变量（Compute Variable）、合并文件（Merge Files）、分割文件（Split Files）等操作，以满足不同的分析需求。 描述性统计分析： 频率分析 (Frequencies)： 如何计算变量的频率、百分比，生成频率表和柱状图、饼图，直观展现数据的分布情况。 集中趋势测量： 计算均值（Mean）、中位数（Median）、众数（Mode），并理解它们各自的适用场景。 离散程度测量： 计算标准差（Standard Deviation）、方差（Variance）、极差（Range）、四分位距（Interquartile Range），评估数据的变异程度。 图表制作： 学习绘制直方图（Histograms）、箱线图（Boxplots）、散点图（Scatterplots）等，以图形化方式呈现数据特征。 推论性统计分析： t检验 (t-tests)： 详细讲解独立样本t检验（Independent-Samples T Test）用于比较两组独立样本的均值，以及配对样本t检验（Paired-Samples T Test）用于比较同一组对象在不同时间点或不同条件下的均值。 方差分析 (ANOVA)： 深入介绍单因素方差分析（One-Way ANOVA）用于比较三个或更多组独立样本的均值，以及多因素方差分析（Factorial ANOVA）用于探究多个自变量对因变量的联合影响。我们将涵盖方差齐性检验（Levene's Test）和事后检验（Post Hoc Tests）的运用。 相关分析 (Correlations)： 教授皮尔逊积矩相关系数（Pearson Correlation Coefficient）用于衡量两个连续变量之间的线性关系强度和方向，以及斯皮尔曼等级相关系数（Spearman Rank Correlation）用于非参数数据的相关分析。 回归分析 (Regression Analysis)： 简单线性回归 (Simple Linear Regression)： 探讨一个自变量如何预测一个因变量，以及如何解释回归系数、判定系数（R-squared）和回归方程。 多元线性回归 (Multiple Linear Regression)： 学习如何同时纳入多个自变量来预测因变量，理解各预测变量的相对重要性，并进行模型拟合度的评估。 卡方检验 (Chi-Square Test)： 讲解用于分析两个分类变量之间关联性的卡方检验，包括拟合优度卡方检验和独立性卡方检验。 非参数检验 (Non-parametric Tests)： 在数据不满足参数检验的假设时，介绍Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis H检验等替代方法。 结果解读与报告： 强调如何准确解读SPSS输出的统计结果，包括p值、置信区间、效应量（Effect Size）等，并将分析结果清晰、规范地呈现于研究报告中。 通过系统学习，读者将能够独立完成从研究问题的提出、研究设计的构建，到数据的收集、整理、分析和结果解读的全过程，为开展严谨、科学的量化研究提供坚实保障。

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我对这本书的排版和图示设计印象尤为深刻，这直接关系到阅读体验的舒适度和信息吸收的效率。色彩搭配得非常专业且不刺眼，关键图表和核心概念的呈现方式极具条理感，重点突出且逻辑链条一目了然。举个例子，在讨论抽样误差的章节中，作者没有采用大段的文字堆砌，而是设计了一系列精巧的示意图，将不同抽样方法的优缺点和适用场景进行了直观对比。这种视觉化的教学手法，极大地降低了理解复杂统计概念的门槛。我发现自己不再需要频繁地翻回前面的章节去回顾定义，因为关键的术语和公式都巧妙地镶嵌在图表旁边，形成了一个完整的学习闭环，这种设计上的用心程度，在学术著作中是相当罕见的。

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这本教材的章节安排简直是为我量身定做的，尤其是它对研究伦理和文献综述的讲解部分，深入浅出地剖析了如何在学术研究的初始阶段就建立起坚实的基础。作者并没有止步于简单的理论陈述，而是结合了大量的案例分析，让我清晰地认识到，好的研究设计远比炫酷的统计方法更为重要。我特别欣赏它强调的“研究问题先行”的理念，这套逻辑体系帮助我摆脱了过去那种“先找数据再看能得出什么结论”的误区。书中关于如何构建一个清晰、可操作的研究框架的步骤讲解得极其细致，每一步都有明确的指导和相应的注意事项，读起来让人信心倍增，感觉即便是初次接触科研的我，也能按图索骥，搭建起自己的研究蓝图。这种对流程的精细把控，远超我之前读过的许多理论性著作。

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坦白说，我过去在处理问卷数据时，总是对数据清洗和预处理感到头疼，总觉得这是最繁琐且容易出错的环节。然而，这本书在数据准备和初步探索性分析（EDA）这一块的讲解力度，完全出乎我的意料。它详尽地列出了从数据录入错误检查到缺失值处理的各种常见场景，并且针对每一种情况，都提供了非常实用的“陷阱规避清单”。特别是它对离群值（Outlier）的处理建议，不是简单地建议删除，而是提供了更具情境化的判断标准，比如何时应该替换、何时应该单独分析，这体现了作者深厚的实战经验。这种对“边角料”环节的重视，让我的数据处理工作效率和准确性都得到了质的飞跃。

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这本书的叙述风格非常具有启发性，它不像一本冰冷的教科书，更像是一位经验丰富的老教授在耳边循循善诱。作者在解释复杂的统计假设检验时，常常会穿插一些个人对学科发展趋势的洞见，使得枯燥的数学原理也变得鲜活起来。比如，它在介绍多元回归分析的章节里，并没有简单地罗列公式，而是花费大量篇幅探讨了在社会科学研究中，如何批判性地解读模型的结果，以及如何避免过度拟合的陷阱。这种超越技术层面的反思和引导，让我对定量研究的认识从“工具操作”提升到了“学术思辨”的高度，极大地拓宽了我的研究视野，让我意识到数据背后的社会意义同样重要。

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我必须强调，这本书的结构安排体现了极高的教学智慧，它巧妙地平衡了理论的深度与实操的广度。在介绍完每一个核心分析方法后，它都紧接着提供了一系列针对该方法的批判性思考题，这迫使读者在学完技术之后立刻进行反思和内化。我最喜欢这种“学——思—用”的节奏。它不仅仅教你“如何做”（How），更重要的是引导你思考“为何如此做”（Why），以及“做完之后怎么办”（What Next）。这种循序渐进的引导，成功地将我从一个被动的知识接收者，转变为一个主动的问题解决者，让我对未来独立开展项目充满了信心。

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