Essentials of Marketing Research With Spss 13.0 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Kumar, V.

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:71

装帧:Pap

isbn号码:9780470009468

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• 市场调研
• SPSS
• 数据分析
• 统计学
• 营销学
• 研究方法
• 商业研究
• 定量研究
• SPSS 13
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• 学术著作

市场研究基础与前沿：理论、方法与实践指南 本书旨在为市场研究领域的学生、从业者以及希望深入理解消费者行为和市场动态的专业人士提供一套全面、深入且与时俱进的知识体系。它超越了传统的数据收集和分析范畴，侧重于构建严谨的研究框架、选择恰当的研究设计，并将最新的技术趋势融入到经典的研究范式之中。 本书的核心结构分为三大板块：市场研究的战略视角与基础构建、核心研究方法的深度解析、以及前沿技术与伦理考量。 --- 第一部分：市场研究的战略视角与基础构建 本部分着眼于将市场研究置于企业整体战略的宏观框架下进行审视，强调研究活动如何驱动商业决策，并奠定扎实的研究基础。 第一章：市场研究在商业决策中的定位 本章深入探讨了现代企业中市场研究部门的角色演变，从单纯的数据提供者转变为战略合作伙伴。我们将解析市场研究如何识别机会、规避风险、优化产品生命周期管理。重点讨论市场情报系统（MIS）的设计与实施，以及如何构建一个能够持续、主动响应市场变化的内部反馈机制。内容涵盖了市场研究在创新管理、竞争情报分析和客户关系管理（CRM）中的关键作用。 第二章：研究流程的严谨性与项目管理 本章详细阐述了从提出商业问题到最终形成可执行建议的完整研究流程。我们将采用流程导向的方法，细致剖析研究问题的界定——如何将模糊的商业挑战转化为可操作的研究假设（Hypotheses）。流程管理方面，本书强调项目时间表、预算控制和跨部门沟通的技巧，确保研究项目高效、高质量地完成。特别关注研究方案（Research Proposal）的撰写标准，包括目标设定、方法论选择的合理性论证，以及资源需求的精确估算。 第三章：探索性研究：洞察的起点 探索性研究是理解复杂现象和生成新视角的关键。本章专注于定性研究的科学性。内容包括： 焦点小组（Focus Groups）的组织与引导技巧，如何处理群体动力学，并挖掘潜藏的深层动机。 深度访谈（In-depth Interviews, IDI）的设计，特别是对敏感或专业主题的访谈技巧，如投射技术（Projective Techniques）的应用，以绕过受访者的直接防御。 二手资料的系统性检索与批判性评估，区分信息价值与信息偏差。 --- 第二部分：核心研究方法的深度解析 本部分是本书的方法论核心，旨在提供对定量和定性研究设计与执行的详尽指导，侧重于方法的适用性、内部效度和外部效度的保证。 第四章：测量理论与量表构建 有效的市场研究依赖于精确的测量。本章深入探讨测量的本质，从操作性定义（Operational Definition）开始，详细讲解名义、顺序、间隔和比例四种测量层次的差异及其对后续统计分析的约束。量表构建方面，我们将教授李克特量表（Likert Scales）、语义差异量表（Semantic Differential）的构建原则，并通过实例演示信度（Reliability）检验（如Cronbach’s Alpha）和效度（Validity）评估（如内容效度、建构效度）的实际操作步骤。 第五章：抽样设计：代表性与效率的平衡 本章讲解如何从总体中选取具有代表性的样本。内容涵盖： 概率抽样方法：简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样，并分析每种方法在不同市场环境下的优劣。 非概率抽样方法：目的性抽样、方便抽样和滚雪球抽样，以及在探索性研究中合理运用这些方法的边界。 样本量的确定：基于置信区间和误差幅度计算样本量的公式推导与实际应用，并讨论聚类分析（Cluster Analysis）在确定最优抽样框架中的作用。 第六章：实验设计与因果关系推断 本章聚焦于需要建立明确因果关系的研究，如广告测试、定价敏感性实验。我们将详细介绍真实验设计（如前后测控制组设计、经典被试内设计）与类实验设计（Quasi-Experiments）的结构与差异。重点强调外部效度（Generalizability）的威胁，如霍桑效应、历史效应等，以及如何通过严格的实验控制来最小化这些威胁，确保研究结果的因果推断具有科学支撑。 第七章：描述性研究：市场画像的构建 描述性研究旨在描绘市场特征。本章侧重于横断面研究（Cross-Sectional Studies）和纵向研究（Longitudinal Studies）的对比。纵向研究部分会详细讲解面板数据（Panel Data）的构建、维护与分析，这对于追踪消费者行为随时间的变化至关重要。同时，本章会探讨如何使用描述性统计（如分布、集中趋势、离散度）来构建清晰、直观的市场结构描述。 第八章：数据分析的基石：假设检验与多元回归 本章从统计学的角度深入数据分析。首先，系统讲解零假设与备择假设的建立，以及P值、显著性水平（Alpha Level）的正确解读。随后，深入剖析线性回归模型，包括： 简单回归：模型拟合优度（R方）的解释。 多元回归：处理多重共线性（Multicollinearity）的诊断与缓解，以及如何纳入虚拟变量（Dummy Variables）来处理分类自变量。 逻辑回归（Logistic Regression）在预测二元结果（如购买/不购买）中的应用。 --- 第三部分：高级分析、新兴技术与伦理实践 本部分面向希望将研究提升到更高层次的读者，涵盖了复杂数据结构的分析技术，以及当前技术浪潮对市场研究带来的挑战与机遇。 第九章：探索性与判别性多元统计分析 本章介绍了用于揭示数据结构和进行群体区分的高级技术： 因子分析（Factor Analysis）：用于降维和识别潜在结构，特别是构建更简洁的测量模型。 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）：作为因子分析的替代方法，用于数据压缩。 聚类分析（Cluster Analysis）：系统介绍K-均值、层次聚类等方法，用于市场细分（Market Segmentation）的实证基础构建。 判别分析（Discriminant Analysis）：用于确定哪些变量最能区分预先定义的群体。 第十章：高级建模技术：结构方程模型与路径分析 对于需要检验复杂理论模型的研究者，本章将结构方程模型（SEM）作为核心工具进行介绍。我们将详细讲解路径分析的基本框架，如何进行测量模型的拟合评估（如CFI, TLI, RMSEA），以及潜变量（Latent Variables）的估计过程。这对于检验消费者满意度、品牌忠诚度等抽象概念之间的关系网络至关重要。 第十一章：在线数据、大数据与社交媒体分析 本章关注现代研究环境下的数据获取与分析。重点不再局限于传统问卷，而是转向非结构化和半结构化数据： 网络文本挖掘（Text Mining）：利用自然语言处理（NLP）技术从客户评论、论坛帖子中提取情感（Sentiment Analysis）和主题（Topic Modeling）。 大数据背景下的研究挑战：讨论样本代表性、数据质量和分析速度的需求。 社交网络分析（SNA）在识别意见领袖（Opinion Leaders）和传播路径中的应用。 第十二章：市场研究的伦理规范与数据隐私 在数据驱动时代，伦理问题愈发突出。本章详细阐述知情同意的界限、数据匿名化与安全保护的行业标准。讨论如何平衡企业对客户洞察的需求与个人隐私权的保护，特别是在GDPR、CCPA等全球性法规背景下的合规性要求。同时，探讨研究人员在报告结果时应坚持的客观性和透明度原则。 --- 本书的编写风格强调理论与实践的紧密结合，通过大量的案例分析和方法论的批判性讨论，确保读者不仅掌握“如何做”，更能理解“为什么这样做”以及“在何种情境下这样做最有效”。

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我之前一直觉得市场研究报告的撰写是一件非常头疼的事情，尤其是如何将枯燥的数据和图表转化为有说服力的文字，让我倍感压力。然而，这本书在最后几章的内容，简直是为我量身打造的“报告撰写指南”。它详细地讲解了如何组织报告的结构，如何清晰地呈现研究发现，如何提出具有 actionable 的建议。我尤其喜欢它关于如何讲好一个“数据故事”的阐述，让我明白了不仅仅是数据的堆砌，更重要的是如何通过数据来讲述一个引人入胜的商业故事。书中提供的范例报告，让我看到了优秀的市场研究报告应该是什么样的，也让我学习到了很多表达技巧。它让我明白了，市场研究的最终目的，是为商业决策提供支持，而一份清晰、有力的报告，是实现这一目标的关键。这本书让我从一个“会做数据”的人，变成了一个“会讲数据”的人，这对于我未来的职业发展意义重大。

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坦白说，在翻阅这本书之前，我对SPSS软件的了解仅限于“听说过”。而这本书，就像一位经验丰富的向导，带领我一步步深入SPSS的世界。我尤其欣赏它对于SPSS操作细节的耐心讲解，例如如何准确地定义变量类型，如何进行数据转换，如何处理缺失值等等，这些看似微小的细节，却在实际操作中直接影响到研究结果的准确性。书中提供的每一个命令和菜单选项，都有清晰的解释和截图，让我即使是初学者，也能跟着操作，几乎不会出错。我还发现，这本书非常注重理论与实践的结合，它不会孤立地讲解SPSS的某个功能，而是将这些功能融入到具体的市场研究场景中，让我明白这些操作的实际意义。比如，在讲解聚类分析时，它会结合一个实际的客户细分案例，让我明白如何通过SPSS找到不同的客户群体。这种“学以致用”的学习体验，极大地增强了我的学习动力。它让我明白，SPSS不仅仅是一个数据处理工具，更是一个强大的分析利器，能够帮助我们揭示隐藏在数据背后的商业秘密。

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这本书真的把我从一个对市场营销研究毫无头绪的新手，变成了一个能够独立分析和解读数据的“小专家”。当初拿到这本书，我最看重的就是它名字里的“SPSS 13.0”，因为我知道，理论再好，如果不能落地，那都是纸上谈兵。而这本书恰恰弥补了这一点，它没有像许多理论书籍那样，只是泛泛地讲一些概念，而是非常具体地、一步一步地教你如何操作SPSS。从数据的录入、清洗，到描述性统计、推断性统计，再到各种图表的生成，这本书都给出了非常详尽的图文指导。我记得当时我跟着书里的案例，第一次成功地用SPSS跑出了消费者满意度的均值和标准差，那种成就感简直无与伦比。而且，它还讲解了如何根据研究目标选择合适的统计方法，这对于我来说至关重要，因为我之前常常纠结于“我到底该用T检验还是ANOVA？”之类的问题。书中给出的清晰的判断逻辑，让我豁然开朗。更让我惊喜的是，这本书的例子大多来源于真实的市场情境，让我感觉自己学的知识可以直接应用到工作或学习中，而不是象牙塔里的理论。它就像一个循循善诱的老师，总是能在我最需要帮助的时候，伸出援手，让我少走了很多弯路。

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我之前一直觉得市场营销研究是一门很高深的学问，充满了各种复杂的模型和理论，让人望而却步。然而，这本书的出现，彻底颠覆了我的看法。它以一种非常亲民、易懂的方式，将复杂的概念拆解开来，让我能够轻松地理解。书中大量的案例分析，让我看到了理论如何转化为实际的商业洞察。我尤其喜欢书中关于问卷设计的部分，它详细讲解了如何避免提问的偏见，如何设计出能够真正捕捉消费者行为的题目。我还学习到了如何进行信效度分析，这对于保证研究结果的可靠性至关重要。最让我印象深刻的是，书中并没有仅仅停留在“怎么做”，而是深入探讨了“为什么这么做”以及“这样做有什么意义”。它引导我去思考研究的最终目的是什么，如何将研究结果有效地传达给决策者。阅读这本书的过程，我感觉自己不仅仅是在学习一个工具的使用，更是在培养一种严谨的、基于数据的研究思维。它教会了我如何从海量的信息中提取有价值的洞察，如何用数据说话，而不是凭感觉猜测。这本书就像一扇窗户，让我看到了市场营销研究背后严谨的科学性和强大的商业价值。

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这本书最让我觉得“物超所值”的地方在于，它不仅仅是一本关于市场营销研究的书，更是一本关于如何提升数据分析能力的宝典。我发现，书中的许多分析方法和统计技巧，不仅仅局限于市场营销领域，还可以广泛应用于其他需要数据分析的学科和工作中。例如，书中对回归分析的深入讲解，让我理解了变量之间的关系，以及如何预测未来的趋势。我还学会了如何运用方差分析来比较不同群体的差异，这在很多领域都非常有价值。更重要的是，这本书帮助我建立了一种“数据驱动”的思维模式。在面对任何问题时，我都会下意识地去思考“我需要哪些数据来解答这个问题？”，“我该如何分析这些数据？”。这种思维方式的转变，对我个人的成长和工作效率的提升都有着不可估量的影响。它让我不再害怕面对复杂的数据，而是能够自信地去挖掘数据中的价值，从中获得洞察和启示。

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