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出版者:Springer

作者:Susan B. Gerber

出品人:

页数:242

译者:

出版时间:2005-03-25

价格:USD 49.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780387400839

丛书系列:

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深入探索社会科学研究：统计分析与数据处理的基石 本书并非《Using SPSS for Windows》，而是一部聚焦于社会科学研究方法与数据分析的权威指南。本书旨在为严肃的学术研究者、严谨的社会调查人员以及渴望掌握前沿定量分析技能的学生，提供一个全面、深入且实用的统计学知识与实证研究框架。我们的核心目标是培养读者从研究设计伊始，到数据清洗、模型构建、结果解释乃至最终报告撰写的全过程的批判性思维与操作能力，而非仅仅停留在特定软件的操作层面。 --- 第一部分：研究设计与数据思维的构建 本书的基石在于坚实的理论与方法论基础。我们深知，没有扎实的研究设计，再先进的统计工具也无法产出有价值的洞见。 第一章：实证研究的逻辑与哲学探源 本章将引领读者回顾社会科学研究的认识论基础，从实证主义（Positivism）到后实证主义（Post-Positivism），探讨量化研究在解释复杂社会现象中的优势与局限。重点阐述因果推断的逻辑结构，区分相关性与因果性，并详细介绍实验设计（包括真实验、类实验和准实验设计）的要素和关键的内部效度、外部效度威胁。 第二章：测量理论与变量构建的艺术 数据的质量直接决定了分析的深度。本章深入探讨测量的本质，细致区分潜变量（Latent Variables）与观测变量（Observed Variables）。我们将详尽介绍测量层次（定类、定序、定距、定比）对后续统计选择的决定性影响。特别关注信度（Reliability）的评估方法（如克隆巴赫 $alpha$ 系数、重测信度）和效度（Validity）的类型（如内容效度、建构效度、效标关联效度），并提供如何通过探索性因子分析（EFA）或验证性因子分析（CFA）来构建和检验复杂量表结构的实操指南。 第三章：抽样理论与代表性 抽样是连接样本与总体的桥梁。本章系统讲解概率抽样方法（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样）的实施细节与数学原理，并对比非概率抽样（如方便抽样、滚雪球抽样）在特定研究场景下的适用性。读者将学会如何计算必要的样本量以达到预期的统计功效（Power），并理解抽样误差（Sampling Error）在推断统计中的核心地位。 --- 第二部分：描述统计与数据准备的精细化处理 在进入推断性分析之前，数据准备工作是确保分析准确性的关键环节。 第四章：描述性统计：数据概览与初步探索 本章专注于如何用简洁的数字和图形语言描述数据集的特征。内容涵盖集中趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（标准差、方差、四分位数间距）的计算及其适用场景。图示技术部分，我们强调直方图、箱线图、散点图在揭示数据分布形态、识别异常值和初步探索变量间关系方面的不可替代性。 第五章：数据清洗、转换与预处理的规范化流程 高质量的研究依赖于干净的数据集。本章提供一套严格的数据清洗流程，包括：缺失值（Missing Data）的处理策略（如均值/中位数/众数填补、回归预测、多重填补法-Multiple Imputation）的优劣分析；异常值（Outliers）的识别标准（如Z分数法、IQR法）与处理原则；以及数据转换技术，如对非正态分布数据进行对数、平方根或倒数转换，以满足参数检验的要求。 第六章：假设检验的理论框架 清晰的假设检验是科学推理的核心。本章详细阐述零假设（$H_0$）与备择假设（$H_1$）的构建、I类错误（$alpha$ 错误）与II类错误（$eta$ 错误）的权衡。重点解析P值（p-value）的真正含义，以及如何正确理解统计显著性与实际重要性（Effect Size）之间的区别。 --- 第三部分：推断性统计模型：从基础到高级应用 本部分是本书的方法论核心，侧重于统计推断模型的原理、适用条件及结果的严谨解释。 第七章：参数检验：差异与联系的基石 本章细致区分了参数检验和非参数检验的应用场景。对于参数检验，我们将深入剖析t检验（单样本、独立样本、配对样本）的数学前提（如正态性、方差齐性）和操作步骤。接着，我们将全面介绍方差分析（ANOVA），从单因素ANOVA到多因素ANOVA（包含交互作用的解释），并延伸至重复测量ANOVA在纵向数据分析中的应用。 第八章：相关性分析与线性回归的深度剖析 本章聚焦于变量间关系的量化。相关性部分，不仅讲解皮尔逊$r$的相关性，还会探讨斯皮尔曼$ ho$和肯德尔$ au$在处理非参数数据时的优势。在线性回归部分，我们将详细推导简单线性回归模型，并扩展至多元线性回归。重点在于：回归系数（Coefficient）的解释、模型拟合优度（$R^2$和调整$R^2$）、多重共线性（Multicollinearity）的诊断（如VIF值）与处理、以及残差分析在检验模型假设中的作用。 第九章：方差分析与回归的统一框架：混合模型与协方差分析 本章将方差分析（ANOVA）和回归（Regression）整合到一般的线性模型（GLM）框架下进行统一理解。详细介绍协方差分析（ANCOVA）如何控制混淆变量（Confounding Variables）的影响。此外，本章引入了更复杂的模型，如重复测量数据的混合效应模型（Mixed-Effects Models）的基本概念，为处理具有层次结构或追踪测量的数据做好铺垫。 第十章：分类数据分析：卡方检验与逻辑回归 社会科学中大量数据为分类变量。本章专门处理这类数据。我们将详尽讲解卡方检验（拟合优度检验、独立性检验）的原理和应用限制。随后，本书将重点引入逻辑回归（Logistic Regression），包括二元逻辑回归（预测二分类结果，如是/否）和多元逻辑回归。读者将学会如何解释优势比（Odds Ratio）和概率预测，这是对分类结果进行准确推断的关键。 第十一章：进阶模型：因子分析、路径分析与结构方程模型简介 为满足高级研究需求，本章对结构方程模型（SEM）的理论进行了介绍。我们会区分探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）的目的与步骤，并简要介绍如何构建和检验描述潜变量关系的路径分析（Path Analysis）模型，为读者未来深入学习结构方程建模打下坚实的理论基础。 --- 第四部分：研究报告与分析的伦理与规范 第十二章：结果的解释、报告规范与统计伦理 最终的分析必须转化为清晰、可验证的学术表达。本章指导读者如何根据APA或其他主流学科的规范，撰写包含统计细节的实验报告。我们将强调效应量（Effect Size）在报告中的重要性，并讨论数据透明性、可重复性研究（Replication Studies）的伦理要求，确保研究成果的科学严谨性和社会责任感。 --- 本书特点总结： 理论驱动，实践指导： 强调统计背后的数学逻辑和理论假设，而非孤立地教授操作步骤。 全面覆盖： 涵盖了从研究设计、数据清洗到复杂多变量分析的全流程。 概念清晰： 致力于用清晰的语言解释复杂的统计概念，避免专业术语的滥用。 面向应用： 虽然不侧重于某一特定软件的菜单点击，但提供的分析思路和模型选择逻辑，是任何统计软件都能映射和执行的基础框架。 本书的目标是培养读者成为一名能独立思考、审慎选择统计工具、并能准确解释复杂实证结果的研究者。

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《Using SPSS for Windows》对于“非参数检验”部分的覆盖，也做得相当全面。我一直以为SPSS只能处理符合正态分布的数据，直到我读到这本书。作者清晰地解释了什么时候需要使用非参数检验，以及它们相对于参数检验的优势和劣势。书中详细介绍了Mann-Whitney U检验（用于比较两独立样本）、Wilcoxon符号秩检验（用于比较配对样本）、Kruskal-Wallis H检验（用于比较三组以上独立样本）以及Friedman检验（用于比较三组以上配对样本）等常用的非参数检验方法。对于每种方法，作者都给出了清晰的操作步骤和案例，并且解释了如何解读相应的p值。我印象深刻的是，作者强调了非参数检验在数据不满足正态性或方差齐性假设时的重要性，这在实际数据分析中非常常见。此外，书中还提到了Spearman秩相关检验，用于处理定序变量之间的相关性问题。通过这一章节的学习，我打破了对SPSS的固有认知，了解到它也能灵活地处理各种类型的数据，这让我能够更自信地应对更广泛的统计分析任务。

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书的最后一部分，作者对SPSS的一些高级功能和应用进行了概览，这让我感觉受益匪浅，也看到了SPSS的强大之处。《Using SPSS for Windows》简要介绍了SPSS在“时间序列分析”和“多层次模型”等领域的应用。虽然我目前还没有深入接触这些内容，但作者的介绍让我对SPSS的潜力有了更宏观的认识，也激发了我未来进一步学习的兴趣。书中还提到了SPSS的“宏”功能，以及如何通过编程来自动化一些重复性的分析任务，这一点对我来说非常具有吸引力，因为我经常需要处理大量类似的数据和进行重复的分析。作者用一个简单的例子演示了如何编写一个简单的宏，这让我觉得即使是编程初学者，也能够通过这本书迈出自动化分析的第一步。此外，书中还对SPSS的扩展性进行了一些介绍，比如如何与其他软件（如R、Python）进行集成。这让我意识到，SPSS不仅仅是一个独立的软件，更可以成为我数据分析工具箱中的重要组成部分，与其他工具协同工作，发挥更大的效用。总而言之，《Using SPSS for Windows》是一本非常全面、实用且易于理解的书籍，它为我打下了坚实的数据分析基础，也为我指明了未来学习的方向。

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《Using SPSS for Windows》在“因子分析”和“聚类分析”等探索性数据分析技术方面的讲解，也让我耳目一新。我之前对这些方法了解不多，觉得它们可能离我的日常工作比较远。但作者通过一些非常贴切的例子，比如“探索消费者对某类产品的多维偏好”或者“根据客户行为将客户进行细分”，让我看到了这些方法的实际应用价值。书中对因子分析的讲解，从识别潜在的公因子，到如何选择因子载荷的阈值，再到如何命名和解释提取出来的因子，都进行了非常详细的说明。作者还强调了在进行因子分析前对数据进行KMO检验和Bartlett球体检验的重要性，以及如何解读这些检验结果。对于聚类分析，书中介绍了不同的聚类方法，如层次聚类和K-means聚类，并详细解释了如何选择合适的聚类个数，以及如何解读聚类结果。我特别喜欢书中关于如何根据聚类结果来描述和分析不同客户群体的部分，这让我觉得这些统计方法不仅仅是枯燥的计算，更是能够为实际决策提供有力支持的工具。这本书让我对SPSS的潜力有了更深的认识，也激发了我进一步探索这些高级分析方法的兴趣。

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这本书对于“方差分析”（ANOVA）的讲解，也做得非常出色。《Using SPSS for Windows》并非简单地罗列菜单项，而是从方差分析的基本思想出发，解释了为什么需要使用ANOVA来比较多个组别的均值。作者用一个简单的例子，比如“比较三种不同肥料对农作物产量的影响”，来引出单因素方差分析的原理。在SPSS操作部分，他详细演示了如何设置因子变量和响应变量，如何选择“One-Way ANOVA”选项，以及如何进行事后检验（post-hoc tests）来确定具体是哪些组别之间存在显著差异。书中对于ANOVA的假设条件（如方差齐性、正态性）也进行了详细的说明，并给出了在SPSS中如何进行这些检验的方法。我特别欣赏作者在讲解ANOVA时，不仅仅停留在单因素的层面，还对双因素ANOVA甚至多因素ANOVA进行了初步的介绍，让我了解到SPSS在处理更复杂的实验设计时也同样强大。书中的案例都非常具有代表性，能够让我联想到自己在学习或工作中可能遇到的类似问题。通过这本书，我不仅学会了如何操作SPSS进行ANOVA，更重要的是，我理解了ANOVA背后所代表的统计思想，这让我能够在面对实际问题时，更准确地选择合适的统计方法。

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作为一个刚开始接触数据分析，尤其是SPSS软件的新手，我带着几分忐忑与好奇翻开了《Using SPSS for Windows》。书的封面设计简洁明了，没有过于花哨的图案，给人一种专业、严谨的感觉。在正式进入SPSS的操作界面之前，作者首先花了不少篇幅来介绍数据分析的基本概念和SPSS在统计学领域扮演的角色。这点我非常赞赏，因为很多软件操作指南往往直接跳到软件的界面和功能，对于像我这样完全没有基础的读者来说，一开始会感到云里雾里，不知道为什么要进行这些操作，这些统计量代表什么。作者用通俗易懂的语言解释了变量、观测值、数据类型等基本术语，并结合一些生活化的例子，让我迅速理解了数据分析的逻辑框架。例如，在解释“描述性统计”时，作者并没有枯燥地列出一堆公式，而是通过一个关于“某班级学生身高体重分布”的例子，引导我思考如何通过均值、标准差等指标来概括一个数据集的特征。这种循序渐进的讲解方式，大大降低了我的学习门槛，让我觉得数据分析并没有想象中那么高深莫测。书本的纸张质量也很好，印刷清晰，字体大小适中，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳，这对于一个需要大量阅读和实践的学习者来说，是非常重要的细节。整体而言，这本书给我的第一印象是扎实、可靠，为我后续的学习打下了坚实的基础，让我对接下来的SPSS软件学习充满了期待。

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《Using SPSS for Windows》在讲解“回归分析”这一重要统计方法时，展现了其深度和广度。我一直对回归分析感到有些畏惧，觉得它涉及的数学公式和理论比较复杂。但是，这本书通过一个清晰的案例，比如“分析影响商品销售额的因素”，一步步地引导我理解了线性回归、多元回归的基本原理。作者不仅仅给出了在SPSS中如何进行回归分析的操作步骤，更重要的是，他花费了大量篇幅来讲解如何解读回归分析的输出结果。从R方、调整R方来评估模型的整体拟合度，到t检验和F检验来判断自变量的显著性，再到回归系数的解释，书中都进行了非常详尽的说明。我尤其喜欢关于“多重共线性”的讨论，作者解释了这个问题可能带来的负面影响，并提供了方差膨胀因子（VIF）等指标来检测和评估。此外，书中还涉及了非线性回归、逻辑回归等更高级的模型，虽然我目前还没有深入学习，但作者的介绍让我对SPSS在这些领域的应用有了初步的认识，也为我未来的学习方向指明了道路。阅读过程中，我感觉作者就像一位经验丰富的统计学教授，能够将晦涩的理论用生动的方式呈现出来，让我能够真正理解并掌握这些复杂的分析技术。

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《Using SPSS for Windows》在“调查问卷数据分析”方面，提供了非常实用的指导。很多时候，我们收集到的数据都来自于问卷调查，而这些数据往往具有一定的特殊性，比如包含大量分类变量、李克特量表等。作者在这方面的内容安排得非常到位，他详细讲解了如何对问卷数据进行编码、录入和初步的描述性分析。对于李克特量表数据，书中介绍了如何计算量表的总分、平均分，以及如何进行信度分析（如Cronbach's alpha）来评估量表的内部一致性。我印象深刻的是，作者还讲解了如何使用SPSS进行交叉制表分析（Crosstabs）来探索不同分类变量之间的关系，并结合卡方检验来评估这些关系是否具有统计学意义。此外，书中还涉及了如何使用SPSS进行卡方检验、Fisher精确检验等，这些都是在分析分类数据时非常重要的统计方法。作者的讲解方式非常贴近实际，能够让我快速地将学到的知识应用到我自己的问卷数据分析中，这对于提高我的数据分析能力非常有帮助。

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我之前尝试过其他一些统计软件的学习资料，但往往内容过于零散，或者过于学术化，让人望而却步。而《Using SPSS for Windows》则像一个循序渐进的向导，将复杂的统计分析过程分解成一个个易于理解的步骤。书中对于“数据清洗与预处理”部分的讲解，是我认为它与其他同类书籍最大的不同之处。很多教程都假设数据是完美的，直接开始进行分析，但现实中的数据往往是杂乱无章的，包含缺失值、异常值、录入错误等等。《Using SPSS for Windows》花了相当大的篇幅来介绍如何识别和处理这些问题，例如，它详细讲解了如何使用“Frequencies”来查看变量的分布情况，如何用“Descriptives”来发现异常值，以及如何使用“Recode”和“Compute Variable”来转换变量和生成新变量。作者还解释了为什么进行数据清洗如此重要，以及不同的处理方法可能对最终分析结果产生的影响。我印象最深刻的是关于缺失值处理的部分，作者并没有给出一个万能的解决方案，而是分析了不同缺失值类型（完全随机缺失、随机缺失、非随机缺失）的特点，并介绍了插补法、删除法等不同方法的优缺点，引导读者根据具体情况做出选择。这种严谨的态度和实用的技巧，让我觉得这本书不仅仅是教我“怎么做”，更是教我“为什么这么做”，让我能够更深入地理解数据分析的内在逻辑。

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在讲解“数据可视化”方面，《Using SPSS for Windows》也给了我很大的启发。我之前总是习惯于将分析结果简单地以表格形式呈现，但作者却强调了图表在数据呈现中的重要性。《Using SPSS for Windows》详细介绍了SPSS中各种常用图表的制作方法，包括柱状图、折线图、饼图、散点图、箱线图等等。作者不仅仅告诉了我如何生成这些图表，更重要的是，他解释了不同图表适合呈现的数据类型和分析目的。例如，他会指导我如何使用柱状图来比较不同组别的均值，如何使用折线图来展示趋势变化，如何使用散点图来探索变量之间的关系，以及如何使用箱线图来直观地展示数据的分布和离散程度。书中还涉及到如何对图表进行美化和定制，比如修改坐标轴标签、添加标题、改变颜色等，这让我的报告看起来更加专业和吸引人。我尤其喜欢书中关于“组合图表”的讲解，让我能够将多个信息点有效地整合在一张图中。通过这本书，我不仅学会了如何制作美观的图表，更重要的是，我学会了如何选择最合适的图表来有效地传达我的分析发现，这对于我撰写研究报告和进行演示非常有帮助。

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在学习SPSS具体操作的章节，我被作者的细致程度深深打动了。《Using SPSS for Windows》并没有把重点放在罗列SPSS所有菜单和按钮的功能，而是挑选了最常用、最核心的统计分析方法，并为每一种方法都提供了详细的操作步骤和实际案例。比如，在讲解“独立样本t检验”时，作者不仅仅告诉了我“Analyze”菜单下“Compare Means”下面的“Independent-Samples T Test”选项，还详细解释了进行t检验的条件、原假设和备择假设，以及如何解读t检验的结果。更重要的是，他提供了一个非常贴近实际的案例，比如比较不同教学方法对学生考试成绩的影响，并展示了如何在SPSS中输入数据、设置变量、运行分析，最后一步步解读输出结果中的p值、置信区间等关键信息。书中提供的截图也非常清晰，与实际的SPSS界面高度吻合，让我在操作过程中很少会迷失方向。作者还特别强调了在进行统计分析时需要注意的一些陷阱和误区，比如数据不符合正态分布时的替代方法，或者多重共线性问题如何影响回归分析的解释。这些“过来人”的经验分享，对于新手来说简直是宝藏，避免了我可能走过的弯路。我尤其喜欢书本在讲解每个分析方法后，都会给出一个“思考题”或者“拓展练习”，鼓励读者自己动手去尝试，这比单纯地照搬教程要有效得多。

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有操作说明，使用实例，还有APA汇报的范例，很好

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