具体描述
有人说“统计不容易学”，那是没遇到一本好书。
作为一本本科生和研究生的教材，本书系统地介绍了常规专业调研工作中常用的统计分析方法及其基本原理，并就如何实际操作提供了具体说明和案例。这使得本书还可作为实务工具书、超越一般统计方法的教学参考书或专业著作。本书体现了作者多年的理论功底和丰富的实践经验，具有内容丰富、深入浅出、推理明晰和实用性强的特色。
作者简介
目录信息
读后感
无意间闯进课堂听了一下统计课，看大家都在翻这本“蓝皮书”，连老师也要不时地查看，于是好奇买来自己读了下。 入门的同学，没碰过SPSS的同学和没有数理基础的同学的确适合读这本书。虽然它很厚，但是看一页要花的时间并不长。 缺点：虽然有明确的章节，但是细节知识写得没...
评分无意间闯进课堂听了一下统计课，看大家都在翻这本“蓝皮书”，连老师也要不时地查看，于是好奇买来自己读了下。 入门的同学，没碰过SPSS的同学和没有数理基础的同学的确适合读这本书。虽然它很厚，但是看一页要花的时间并不长。 缺点：虽然有明确的章节，但是细节知识写得没...
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用户评价
我是一名在市场调研领域工作的专业人士，每天都在与海量的数据打交道。虽然我掌握了一定的统计基础，但在面对日益复杂和多样化的市场研究需求时，我常常感到自己的统计分析能力还不足以应对。特别是当我需要进行细分市场研究、客户满意度分析，或者评估营销活动的 ROI 时，我需要更精准、更深入的统计方法来指导我的决策。我一直在寻找一本能够将统计理论与市场调研实践紧密结合的书籍。《调查研究中的统计分析法》这个名字，精准地捕捉了我的需求。我非常期待书中能够详细介绍如何运用聚类分析（cluster analysis）来识别不同的客户群体，如何利用因子分析（factor analysis）来挖掘影响消费者决策的关键因素，以及如何运用方差分析（ANOVA）和回归分析来评估不同营销策略的有效性。我尤其关注书中是否会提供一些关于实验设计（experimental design）的统计学指导，比如如何在 A/B 测试中科学地设计对照组和实验组，以及如何分析和解读实验结果。这本书的出现，就像是给我这位在数据海洋中航行的船长指引了正确的航向，我期待它能帮助我提升分析的准确性和深度，为公司做出更明智的市场决策提供坚实的数据支持。
评分这本书，我实在是太期待了！光是听名字《调查研究中的统计分析法》，我就知道这肯定是一本能改变我研究之路的宝典。我目前正在进行一个社会学相关的课题，样本量不小，数据也相当复杂。每次面对那些数字和变量，我都感觉像是迷失在了一个巨大的迷宫里，找不到前进的方向。我花了不少时间阅读一些零散的资料，尝试理解那些复杂的统计术语，但总是不得要领，感觉自己离真正的“分析”还有很远的距离。特别是当我要处理那些非正态分布的数据，或者需要进行多重回归分析的时候，我总是抓耳挠腮，不知道该从何下手，也担心自己用的方法是否严谨，是否能支撑起我论文的结论。我听说这本书能够系统地梳理从数据收集到最终结论的全过程，并且对各种常用统计方法的应用场景、前提条件以及结果解读都做了详尽的说明。我尤其看重它是否能提供一些实际操作的指导，比如在SPSS或者R语言中如何一步步完成分析，以及如何避免常见的错误。毕竟，理论知识固然重要，但最终还是要落实到具体的研究实践中。我希望这本书能让我清晰地认识到，在调查研究的各个环节，到底应该选择哪种统计方法，以及如何才能将这些方法运用得恰到好处，让我的数据能够“说话”，从而有力地支撑我的研究观点。这本书的到来，无疑是我研究道路上的一盏明灯，我迫不及待地想翻开它，探索其中的奥秘，解决我目前遇到的所有难题，让我的研究能够更上一层楼，达到更高的学术水准。
评分作为一名有着多年经验但仍然在统计分析领域不断学习和精进的研究者，我对《调查研究中的统计分析法》这本书抱有极高的期待。在长期的实践中，我逐渐认识到，即便是最巧妙的研究设计，如果缺乏恰当的统计分析，也很难揭示其内在的规律和深层含义。我曾遇到过一些复杂的研究问题，需要处理多层次的嵌套数据，或者需要进行复杂的纵向数据分析，而现有的资料往往无法提供足够清晰和深入的指导。这本书的名字本身就暗示了它将聚焦于“调查研究”这一特定场景下的统计应用，这让我非常感兴趣。我希望它不仅仅停留在理论讲解，更能深入到实际操作层面，例如在处理分类变量时，如何选择合适的卡方检验或逻辑回归；在进行分组比较时，如何恰当地运用t检验、方差分析，以及如何处理多重比较的问题；以及在探索变量之间的关系时，如何进行相关的回归分析，并正确解读回归系数的意义。我特别关注书中是否会涉及一些进阶的分析技术，例如结构方程模型（SEM）或多水平模型（MLM），因为这些技术在当前的调查研究中越来越受到重视，但理解和运用起来却颇具挑战。我期望这本书能够提供详尽的步骤、清晰的图示和有说服力的案例，帮助我更精准地选择和运用统计工具，提高我的分析能力，从而为我的研究贡献更具洞察力的见解。
评分我对统计学一直抱有一种又爱又怕的复杂情感。爱的是它能够量化和解释世界，但又怕它深奥难懂，常常在学习过程中感到挫败。我目前正在进行一项关于消费行为的调查，涉及到大量的问卷数据，其中包含大量的量化指标和一些关键的人性化定性描述。我需要找到一种方法，能够将这些不同类型的数据有效整合，并从中找出有意义的模式。我尝试过一些在线的免费课程，但它们往往缺乏系统性，而且很难找到完全贴合我研究需求的案例。我希望《调查研究中的统计分析法》这本书能够提供一个清晰的框架，让我了解在调查研究的不同阶段，应该如何进行数据准备、数据探索、模型选择，以及最终的结果呈现。我尤其想知道，书中是否会详细讲解如何处理问卷数据中常见的“李克特量表”类型的 Likert scale 数据，以及如何进行因素分析来降维和识别潜在的结构。此外，我还需要了解如何有效地可视化我的数据和分析结果，以便更好地与团队成员沟通，并说服我的导师。这本书的出现，对我来说就像是一场及时雨，它预示着我将能够更自信、更有效地驾驭我的数据，将我的研究从“凭感觉”推向“凭数据说话”的科学境界。我期待它能成为我解开数据谜团的金钥匙。
评分我是一位对定量研究充满好奇却又常常感到无从下手的初学者，而《调查研究中的统计分析法》这个名字，恰好击中了我的痛点。目前我正在学习一项关于用户行为分析的课程，其中涉及到大量的用户行为数据，如何从这些看似杂乱无章的数据中提取有价值的信息，是我面临的最大挑战。老师布置的案例分析，常常需要我运用各种统计模型来验证假设，但我对这些模型背后的逻辑和适用范围的理解仍然非常肤浅。我试着去查阅一些专门的统计学教材，但那些过于理论化的讲解，常常让我感到枯燥乏味，难以消化。我更需要的是那种能够结合实际调查研究场景，一步步引导我如何选择、运用和解释统计方法的书籍。我听说这本书的作者在相关领域有着丰富的实践经验，能够将复杂的统计概念用通俗易懂的语言解释清楚，并且会提供大量的案例分析，涵盖不同类型的调查研究，这对我来说至关重要。我尤其关心书中是否会详细讲解如何进行信效度检验，如何处理缺失数据，以及如何进行因果关系分析等关键步骤。我希望这本书能帮助我建立起扎实的统计分析思维框架，让我能够自信地进行数据探索、模型构建和结果解释，从而在我的课程作业和未来的学术研究中取得更好的成绩。这本书的出现，就像是给我这位迷茫的探索者指引了方向，我非常期待它能带我走进统计分析的精彩世界。
评分对于我这样一位对数据分析有着浓厚兴趣但缺乏系统性指导的学习者来说，《调查研究中的统计分析法》这本书的书名本身就充满了吸引力。我目前的研究方向是教育心理学，经常需要处理关于学生学习行为、教学方法有效性等方面的调查数据。在我的研究中，我经常会遇到一些需要探究因果关系的问题，例如某种新的教学模式是否能显著提高学生的学习成绩，或者某种干预措施是否能有效改善学生的学习态度。我迫切需要了解如何在调查研究的设计阶段就考虑到统计分析的需求，以及在数据收集完成后，如何选择最恰当的统计方法来检验我的研究假设。我希望这本书能够详细讲解如何进行预后研究（cohort studies）和横断面研究（cross-sectional studies）中的统计分析，以及如何理解和应用配对t检验、独立样本t检验、单因素方差分析、双因素方差分析等经典方法。此外，我非常关心书中是否会涉及如何处理变量之间的相互作用（interaction effects）以及中介效应（mediation effects）的分析。这本书的出现，对我来说不仅仅是一本教科书，更像是一个能够引导我步入统计分析殿堂的引路人，它将帮助我将理论知识转化为实际的研究能力，让我的研究成果更具科学性和说服力。
评分作为一名新兴的社会经济学者，我深知扎实的统计分析能力是进行有深度、有洞察力研究的基础。《调查研究中的统计分析法》这本书的书名，精准地击中了我的学习目标。我目前的研究重点是分析不同区域的经济发展与居民生活水平之间的关系，这需要处理大量的区域经济数据和居民调查数据。我面临的主要挑战在于如何从这些庞杂的数据中识别出关键的经济指标，并运用恰当的统计模型来量化它们之间的关系，同时还要考虑到可能存在的异质性和空间自相关性。我希望这本书能够提供关于时间序列分析（time series analysis）或面板数据分析（panel data analysis）的深入指导，因为我的研究对象是随时间变化的区域数据。我特别想了解如何运用这些方法来检验经济政策的长期效应，或者分析经济增长的驱动因素。此外，我对于如何进行假设检验，以及如何构建和解释回归模型，特别是如何处理内生性问题（endogeneity）和选择性偏差（selection bias）等高级统计议题非常感兴趣。这本书的到来，对我来说就像是获得了一张通往高级经济统计分析的入场券，我迫不及待地想通过它来提升我的研究能力，为我的学术生涯奠定坚实的基础。
评分我是一名对科学研究充满热情但统计学功底相对薄弱的研究生，每一次遇到需要进行数据分析的课题，都感到压力巨大。《调查研究中的统计分析法》这本书的出现，无疑是我一直在寻找的那本能够系统地指导我完成研究的宝藏。我的研究课题涉及到对某个群体进行深入的观察和访谈，然后需要将收集到的定量和定性数据进行整合分析。我特别关注书中是否会提供关于如何处理混合方法研究（mixed methods research）中的统计分析技巧，例如如何将访谈中的一些编码后的类别变量纳入定量分析模型中，或者如何使用统计方法来验证定性研究发现的普遍性。我希望这本书能够清晰地阐述如何进行描述性统计分析，如均值、中位数、标准差的计算和解释，以及如何运用推断性统计分析，如假设检验来验证我的研究结论。我对于如何选择合适的检验统计量，如何理解p值和置信区间的含义，以及如何避免常见的统计误区有着强烈的学习需求。这本书的出现，让我看到了将我的研究从初步的想法变成有坚实数据支撑的严谨学术成果的希望。我期待它能成为我进行统计分析时最可靠的助手，帮助我克服学习上的障碍，让我能够更自信地开展我的研究。
评分我对统计学一直怀有敬畏之心，也深知其在科学研究中的重要性。然而，在实际操作中，我常常会因为对统计方法的理解不够深入而感到困惑。《调查研究中的统计分析法》这本书的出现，正是我需要的。我目前正在参与一项关于公共健康政策效果的评估项目，这需要我处理大量来自不同地区、不同时间段的健康数据。我希望这本书能够详细介绍如何进行相关性分析和回归分析，以探究不同健康干预措施与居民健康状况之间的关系。我尤其关注书中是否会提供关于如何处理具有潜在混淆变量（confounding variables）的数据，以及如何进行倾向性得分匹配（propensity score matching）等方法来近似随机实验。我还需要学习如何选择合适的统计软件（如 R 或 Python 的统计库）来执行这些分析，并如何正确解读软件输出的结果。书中的案例分析，我希望能够涵盖不同类型的公共健康问题，并展示如何将统计方法应用于实际政策评估中。这本书的出现，对我来说无疑是一次学习的良机，它将帮助我更有效地分析健康数据，为公共健康政策的制定提供更科学、更可靠的依据。我期待它能成为我进行数据驱动式公共健康研究的得力助手。
评分作为一名社会科学领域的博士生，我深知统计分析在严谨研究中的核心地位。《调查研究中的统计分析法》这个书名，立刻引起了我的注意，因为它直接指向了我研究过程中一个关键但常常令我头疼的环节。我目前的研究涉及一项大规模的社会调查，数据量庞大且结构复杂，其中包含多个层级的嵌套结构（例如，学生嵌套在班级，班级嵌套在学校）。我需要进行多水平建模（multilevel modeling）来解释这些层级效应，但市面上关于多水平建模的中文书籍，要么过于理论化，要么缺乏与实际调查研究的紧密结合。我希望这本书能够填补这一空白，提供清晰的理论阐释，更重要的是，能够给出在实际操作中如何运用SPSS、Stata或R等统计软件进行多水平建模的详细指南，包括如何构建模型、如何解释模型结果中的固定效应和随机效应，以及如何进行模型诊断。我特别期待书中能涵盖如何处理混合效应模型（mixed-effects models）中的各种常见问题，例如何时需要引入随机斜率，如何进行模型比较和选择。这本书的出现，对我来说意义重大，它将是我顺利完成博士论文，提出有力的研究论证的强大助力。我迫切地想从这本书中学习到最前沿、最实用的统计分析方法，让我的研究更具深度和说服力。
评分经典的蓝皮书，但是如果没有老师的教学，自学会较困难。
评分有大量的习题，但还是不推荐读这本。建议吴喜之的《统计学：从数据到结论》
评分怀念那段日子......
评分经典的蓝皮书，但是如果没有老师的教学，自学会较困难。
评分统计学 统计分析 大一的时候十分热爱的一本书，可惜书不知道哪里去了
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