Marketing Research with SPSS pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley

作者:Carl McDaniel Jr.

出品人:

页数:784

译者:

出版时间:2009-12-14

价格:$ 266.96

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470087022

丛书系列:

图书标签:

• 市场调研
• SPSS
• 统计分析
• 数据分析
• 营销
• 商业研究
• 定量研究
• 研究方法
• 学术
• 教材

市场营销研究方法与实践指南 本书旨在为市场营销专业人士、商业分析师以及对消费者行为和市场趋势有深入探究需求的读者，提供一套全面、实用的市场营销研究框架和操作指南。本书的重点在于构建扎实的理论基础，并辅以严谨的实践工具，确保研究结果的可靠性和决策的有效性。 本书内容涵盖了市场营销研究的整个生命周期，从研究问题的界定、研究设计的规划，到数据收集、分析处理，直至最终报告的撰写与成果的应用。我们摒弃了对特定统计软件操作的冗余描述，转而聚焦于研究者应具备的思维模式、方法论的选择标准以及结果解读的深度。 第一部分：市场营销研究的基石与战略规划 第一章：现代市场营销研究的定位与价值 本章深入探讨了在数据爆炸时代，市场营销研究在企业战略制定中的核心地位。我们将分析定性研究与定量研究的相互补充关系，阐明研究过程如何从描述性调查转向预测性建模。重点解析了研究伦理、数据隐私（如GDPR、CCPA等合规性要求）在研究设计初期的考量，以及如何确保研究的商业相关性和操作可行性。 第二章：研究问题的界定与目标设定 一个清晰、界限分明的研究问题是成功研究的起点。本章详细介绍了如何将模糊的商业挑战转化为可操作的研究命题。内容包括利益相关者访谈技巧、现有信息（二手数据）的系统性回顾，以及如何构建逻辑严密的“研究蓝图”（Research Blueprint），明确界定研究范围、预期产出和关键绩效指标（KPIs）。我们将引入“研究假设矩阵”，帮助研究者系统地组织和检验一系列相互关联的假设。 第三章：研究设计：选择合适的路线图 研究设计的质量决定了研究的成败。本章详尽阐述了三大类研究设计——探索性、描述性和因果性研究的适用场景与限制。我们将重点讨论实验设计（如A/B测试、因子设计）在线上和线下环境中的构建方法，并对比不同的抽样策略（概率抽样与非概率抽样），分析其对研究结论推断范围的影响。如何通过预测试（Pilot Study）来优化研究工具，是本章的实践重点。 第二部分：数据采集与工具构建的艺术 第四章：测量理论与量表构建 市场营销研究的核心在于对不可观测的“构造体”（Constructs），如品牌忠诚度、顾客满意度、感知价值等进行准确测量。本章系统梳理了经典的测量水平（名义、顺序、间隔、比例），并详细介绍了李克特量表（Likert）、语义差异量表（Semantic Differential）以及更先进的“视觉模拟量表”（Visual Analog Scales, VAS）的构建原则。特别强调了信度（Reliability）和效度（Validity）的评估标准，包括内容效度、建构效度（收敛效度与区别效度）的检验流程。 第五章：定性研究方法：深入洞察消费者心智 本章聚焦于理解“为什么”的定性研究。内容包括深度访谈（IDIs）的提纲设计与引导技巧，焦点小组（Focus Group）的主持与气氛控制，以及投射技术（如词语联想、情景构建、第三人称法）在挖掘深层动机中的应用。此外，还将介绍新兴的定性工具，如数字民族志（Digital Ethnography）和社交聆听（Social Listening）的数据整理与初步编码流程。 第六章：问卷设计与数据收集的优化 本章是实用指南，旨在最大化数据的质量和响应率。涵盖了问卷的逻辑流程设计、问题措辞的清晰度标准（避免双重否定、引导性问题），以及展示方式（如卡片排序法、等级排序法）的选择。对于在线调查平台的使用，我们将重点讨论防作弊机制、时间戳分析和逻辑跳转的设置，确保收集到的数据是真实且结构化的。 第三部分：数据的深度分析与解释 第七章：描述性统计与数据清洗的必要性 在进入推论性统计之前，对原始数据进行彻底的清洗和描述是至关重要的。本章讲解如何识别和处理缺失值（Imputation Techniques）、异常值（Outliers）以及不一致的回答。描述性统计部分将超越简单的均值和标准差，深入探讨数据分布形态（偏度和峰度），以及如何利用交叉表（Crosstabulation）进行初步的群体差异探索。 第八章：推论性统计基础：检验差异与关联 本章是推论统计的核心章节。我们将详细介绍t检验、方差分析（ANOVA）在比较不同群体间均值差异的应用，并重点解析如何选择合适的多重比较检验（如Tukey’s HSD）。在关联性分析方面，着重讲解皮尔逊相关系数的适用条件以及斯皮尔曼等级相关系数在非参数数据中的应用，并强调理解统计显著性（p-value）与实际业务重要性（Effect Size）之间的区别。 第九章：高级模型构建：回归分析的实际应用 回归分析是预测和解释变量间关系的强大工具。本章将构建多重线性回归模型，指导读者如何选择预测变量、诊断多重共线性问题、检验残差的正态性与同方差性。随后，将扩展到逻辑回归（Logistic Regression），用于分析二元结果（如购买/不购买），并讨论如何解释回归系数在营销决策中的实际含义，例如确定关键驱动因素的相对重要性。 第十章：因子分析与结构方程模型（SEM）的策略应用 本章面向希望构建和验证复杂理论模型的读者。因子分析（Factor Analysis）部分将指导如何通过降维技术，从大量观测变量中提取潜在的市场构建因子。结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）部分，将讲解如何同时检验测量模型和结构模型，评估品牌健康度模型或客户旅程模型之间的路径依赖关系，帮助研究者建立起理论驱动的营销框架。 第四部分：研究成果的转化与影响 第十一章：市场细分与聚类分析 细分是精准营销的前提。本章将侧重于非层次聚类方法（如K-Means）和层次聚类方法在市场细分中的应用。重点在于如何确定最佳的聚类数量（如肘部法则、轮廓系数法），以及如何基于统计结果（如ANOVA）为生成的市场细分群体创建清晰、可操作的“用户画像”（Persona）。 第十二章：研究报告撰写与成果沟通 研究的价值最终体现在其影响力上。本章提供了一套结构化的报告撰写指南，包括执行摘要（Executive Summary）的撰写艺术、方法论的透明度要求，以及如何将复杂的统计发现转化为清晰、有说服力的商业建议（Actionable Insights）。我们将探讨多种演示技巧，如信息图表设计和故事化叙事（Storytelling with Data），以确保研究结论能够有效触达并说服高层决策者。 结论：从数据到洞察的持续迭代 本书总结了市场营销研究的闭环流程，强调研究不是一次性的项目，而是一个持续学习和适应市场变化的过程。本书鼓励读者在实践中不断优化研究流程，将方法论的严谨性与商业敏锐度相结合，从而驱动持续的营销创新和增长。

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我个人认为，这本书最独特的贡献在于它成功地将“市场研究方法论”的哲学深度与“SPSS 操作的实用性”进行了无缝对接。很多学生或从业者会陷入一个误区：过度迷信软件的强大功能，认为只要把数据喂给 SPSS，它就能吐出金子。然而，本书中的案例分析无时无刻不在提醒读者，数据分析的起点是清晰的商业问题，终点是可付诸行动的洞察，而 SPSS 只是实现这一过程的媒介。例如，在讨论信度与效度检验时，作者不仅仅是展示了 Cronbach's Alpha 的计算，更重要的是，他深入剖析了为什么一个量表的信度高不代表它测量的就是我们想测量的那个“构念”（即效度问题），并指导读者如何运用探索性因子分析（EFA）来初步验证结构。这种对研究设计严谨性的强调，让读者不再满足于仅仅跑出一个“显著”的结果，而是开始追问：“这个结果在商业情境中是否真的站得住脚？”通过这本书的引导，我学会了用一种更审慎、更具批判性的眼光去看待每一次数据分析项目，极大地提升了自己作为市场研究人员的专业素养。

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我必须承认，刚拿到这本书时，我对它的期望值其实是比较保守的，毕竟市面上关于 SPSS 的教程汗牛充栋。但这本书在“应用性”和“深度”之间找到了一个近乎完美的平衡点。很多教材在介绍回归分析时，往往只停留在线性回归的基本假设检验上，但这本书却花了相当大的篇幅去讨论多重共线性、异方差这些在真实商业数据中几乎必然出现的问题，并且针对性地给出了在 SPSS 环境下如何诊断和修正的实用技巧。更让我印象深刻的是它对“选择模型”的讲解，它不是简单地罗列各种模型，而是构建了一个清晰的决策树：如果你面对的是分类因变量，你应该考虑 Logit 还是 Probit？如果你的数据是非正态分布的，如何调整你的分析策略？书中大量的图示和截图，配合着清晰的文字说明，使得原本需要反复查阅官方手册才能搞懂的复杂操作，变得一目了然。我尤其欣赏它在结果解读上的严谨态度，它反复强调，数据分析的价值不在于得出“显著”的结果，而在于能否准确地将统计发现转化为可执行的市场策略。这本书让我从一个只会运行命令的“操作员”，逐渐成长为一个能够批判性地审视数据和模型的“分析师”。

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这本书的排版和结构设计也体现了作者对读者的极大体贴。它不是那种厚重到让人望而生畏的教科书，而是采用了模块化、易于检索的结构。每一个章节都像一个独立的“实战任务包”，从背景介绍到数据准备，再到结果可视化，步骤清晰，逻辑连贯。最实用的一点是，它似乎预见到了读者在实际操作中可能遇到的各种“陷阱”。比如，关于缺失值处理的部分，作者并没有简单地建议使用均值填充，而是详细比较了列表删除、成对删除以及更复杂的回归插补法的优劣，并结合 SPSS 的实际功能进行了演示。这种对细节的关注，极大地节省了我们在面对真实、混乱的数据集时摸索的时间。每当我在工作中遇到一个棘手的统计问题，翻开这本书，总能很快定位到相关的章节，找到那张精准的 SPSS 结果图和配套的解释，这让它成为了我工作台边最常翻阅的工具书，而非束之高阁的理论教材。它真正实现了“工具书”的职能，随时可以为我的分析工作提供即时的、基于统计学的有效支持。

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这本《Marketing Research with SPSS》简直是为我们这种既想深入理解市场调研的理论精髓，又被海量数据分析软件操作搞得焦头烂额的学生和初级从业者量身定做的宝典。我刚接触市场调研这门课的时候，感觉那些复杂的统计术语和回归分析模型就像一层厚厚的迷雾，让人望而生畏。市面上很多教材要么过于侧重理论的晦涩阐述，要么就是生硬地堆砌 SPSS 的操作步骤，缺乏将两者有机结合的桥梁。然而，这本书的厉害之处就在于，它没有让我陷入“为 SPSS 而学 SPSS”的怪圈。它首先清晰地梳理了从研究设计、抽样方法到问卷构建的整个流程，让你明白每一步背后的商业逻辑是什么。然后，它非常巧妙地将 SPSS 的实际操作嵌入到具体的案例分析中，比如如何用因子分析来提炼消费者潜在需求，如何用判别分析来区分不同客户群体。讲解时，作者仿佛是一位经验丰富的导师，他不会只告诉你点击哪个菜单，而是会深入解释为什么选择这个检验方法，以及输出结果的那些 P 值和 R 方究竟代表了什么实际意义。读完关于描述性统计的那几章后，我第一次真正理解了“平均数”背后的局限性，也学会了如何用更稳健的指标来描述市场现状。可以说，它极大地降低了从理论到实践的跨越门槛，让人对数据分析这项技能充满了信心。

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对于那些已经有些基础，但希望将自己的市场调研技能提升到“精通”层次的人来说，这本书的价值在于它对“非参数检验”和“多变量分析”的详尽覆盖。我过去总觉得非参数方法是不得已而为之的次优选择，直到阅读了书中关于中位数检验和秩和检验的章节，我才领悟到，在某些特定的定序数据或存在严重异常值的情况下，它们是如何提供比传统参数检验更可靠的洞察的。特别是在涉及顾客满意度评分（通常是李克特量表）这类数据时，这本书展示了如何恰当地应用非参数方法，而不是粗暴地将其当作间隔数据处理。更进一步，对于复杂的市场细分问题，书中对聚类分析（K-Means 和层次聚类）的对比分析非常到位，它不仅展示了 SPSS 中的操作流程，更重要的是，它引导读者思考：聚类的“最佳”分组数是如何确定的？这些细分群体在统计学意义上是否真的存在显著差异？这本书没有给出简单的答案，而是提供了一套严谨的分析框架，迫使读者去深入挖掘数据的内在结构，这种启发式的教学方法，远胜于那种填鸭式的教学。

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