具体描述
量化研究是當代社會與行為科學的強勢典範，統計分析則是量化研究的核心，當學生們苦惱於學統計、做研究、跑SPSS之時，《量化研究與統計分析》一書提供了一套從研究的學理──統計的知識──操作的能力，三合一的系統化知識與技術性介紹。難得的是，本書有別於傳統統計教科書的深奧難解、研究方法教材的浩瀚無邊、SPSS操作指南的繁文縟節，作者以其多年研究實務與豐富教學經驗，於書中萃取了研究方法、統計學與資料分析三種教材之精華，簡化了統計軟體的操作介紹，將量化研究的實務工作與SPSS中文視窗版軟體的應用加以整合，凸顯出本書實用性與工具性價值。
本書不僅是大專院校相關科系學生必備的參考書，也是學術研究工作者量化研究的工具書。
作者简介
現任：國立中央大學企業管理學系副教授
國立政治大學創新與創造力研究中心研究員
國立台灣師範大學、國立交通大學兼任副教授
學歷：美國南加州大學University of Southern California哲學博士，主修心理計量學
經歷：美國加州大學洛杉磯分校（UCLA）神經醫學研究中心統計分析師
教育部訓育委員會助研究員
輔仁大學心理學系
世新大學社會心理系
台灣統計方法學學會理事長
台灣心理學會秘書長
著作：《潛在類別模型的理論與應用》（北京教育科學）
《結構方程模式：LISREL的應用》（雙葉）
《量化研究法(一)：研究設計與資料處理》（雙葉）
《量化研究法(二)：統計原理與分析技術》（雙葉）
《多層次模型分析導論》(譯)（五南）
《創造力的發展與實踐》期刊專題（應用心理研究）
目录信息
第一章 科學研究與量化方法
第二章 測量理論與方法
第二篇 資料處理與數據查核
第三章 資料電腦化與SPSS介紹
第四章 資料庫建立
第五章 資料與檔案管理
第六章 資料檢核
第七章 資料的圖示
第八章 描述統計的原理與應用
第三篇 統計分析的原理與技術
第九章 類別資料的分析─卡方考驗
第十章 平均數差異檢定─t考驗
第十一章 平均數的變異分析─ANOVA
第十二章 多因子變異數分析
第十三章 線性關係的分析─相關與迴歸
第十四章 多元迴歸
第四篇 測驗編製的分析技術
第十五章 測驗發展與信效度
第十六章 項目分析與信度估計
第十七章 因素分析
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读后感
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用户评价
初翻此书，以为会遇到晦涩难懂的数学原理和繁琐的数据操作。然而，作者的笔触如同涓涓细流，将深奥的统计概念娓娓道来，构建起一个逻辑清晰、层层递进的知识体系。书中的语言风格，并非那种高高在上的学术腔调，而是充满了耐心与引导，仿佛一位经验丰富的导师，在你疑惑之处，及时点拨，在你迷茫之时，予你方向。作者在处理诸如“假设检验”这样极具挑战性的内容时，并没有一味地堆砌公式，而是深入浅出地阐述其背后的统计思想，例如“原假设”和“备择假设”的意义，以及“P值”在决策过程中所扮演的角色。他通过模拟实际的科学研究场景，例如药物疗效的评估，来解释如何通过统计检验来判断观察到的效果是否具有统计学意义，还是仅仅随机因素造成的巧合。这种将抽象概念具象化的方法，极大地降低了我的理解门槛，让我能够更直观地把握这些核心概念。此外，作者在书中还详细地介绍了不同类型的统计检验方法，例如t检验、卡方检验、ANOVA等，并对它们的应用条件和适用范围进行了清晰的界定。让我印象深刻的是，他对不同检验方法之间的细微差别进行了深入的探讨，并提示读者在实际应用中应如何审慎选择，避免误用。这不仅仅是知识的传授，更是一种科学方法的培养，教会我在面对数据时，如何运用恰当的工具，得出可靠的结论。书中的案例研究，更是锦上添花。它们并非孤立的理论演练，而是将统计方法巧妙地融入到具体的现实问题中，例如，如何利用统计分析来解释股票市场的波动，或者如何评估一项新的营销策略是否能够有效地提升销售额。这些案例，让我看到了量化研究在各个领域的巨大潜力和价值。
评分我必须承认，在接触到这本书之前，我对“量化研究”这个词汇的理解，还停留在比较浅显的层面，以为它不过是运用一些统计软件，生成一些图表，然后得出结论。但这本书，彻底颠覆了我原有的认知。作者以一种宏大的视角，将量化研究置于科学探究的宏大框架之下，强调其作为一种严谨的、基于证据的认识世界的方式。书中对研究设计、样本选取、数据收集、变量测量等一系列前期准备工作的阐述，其细致程度令我惊叹。作者反复强调，有效的量化研究，其根基在于科学严谨的设计，而非仅仅依赖后期的数据分析。他用生动的语言，阐释了如何构建具有逻辑一致性的研究框架，如何避免研究过程中的系统性偏差，以及如何确保测量工具的信度和效度。这一点，对于很多初学者来说，无疑是一笔宝贵的财富，因为它帮助我们认识到，统计分析并非孤立的环节，而是整个研究过程中的一个重要组成部分，其有效性很大程度上取决于前期工作的质量。书中对不同研究方法的介绍，也极具启发性。从描述性统计到推断性统计，从相关分析到回归分析，作者都进行了深入浅出的讲解，并结合了大量的实际应用场景，让我看到了这些方法在不同学科领域中的广泛适用性。例如，在心理学研究中，如何运用方差分析来比较不同干预措施的效果；在经济学研究中，如何运用时间序列分析来预测经济走势。这些鲜活的案例，让我对量化研究的强大力量有了更深刻的体会。更让我印象深刻的是，作者在强调统计分析技术的同时，也始终不忘回归到研究的本质——解决实际问题。他鼓励读者在应用统计工具时，时刻保持对研究问题的敏感度，用数据说话，用逻辑支撑，最终得出具有科学价值和实践意义的结论。
评分一本封面朴实无华的书，初次翻阅时，我并未抱有多大的期待，以为只是一本枯燥的理论堆砌。然而，随着指尖划过纸张，字里行间流淌出的严谨逻辑与深邃洞察，逐渐将我牢牢吸引。作者以一种近乎雕琢的工匠精神，精心打磨每一个概念，细致入微地剖析统计方法的原理，仿佛在带领读者穿越迷雾，一步步走向清晰的真相。书中涉及的那些令人望而生畏的数学公式，在作者的巧妙引导下，变得不再是冰冷的符号，而是解决实际问题的有力工具。他并非简单地罗列公式，而是深入浅出地解释其背后的思想，阐述它们如何在现实世界中发挥作用，帮助我们理解数据背后隐藏的模式与规律。特别是关于变量选择的章节，作者提出的多种方法，并对其优劣进行了深入的比较分析，让我对如何在众多变量中找到真正具有解释力的因素有了全新的认识。这不仅仅是知识的传授，更是一种思维方式的启迪，教会我在面对复杂数据时，如何保持批判性思维，如何审慎地选择分析工具，以及如何避免常见的统计陷阱。书中的案例分析更是点睛之笔，它们并非凭空捏造的理论范例，而是贴近真实研究情境的演绎，让抽象的概念变得鲜活可感。通过对这些案例的解读，我能够清晰地看到，那些看似高深莫测的统计技术，是如何被有效地应用于解决实际问题的，例如在市场营销中预测消费者行为，或者在金融领域评估投资风险。这本书，无疑为我打开了一扇通往量化研究世界的大门，让我看到了数据背后蕴含的巨大价值，以及如何通过严谨的统计分析，将这些价值转化为可操作的洞察。它就像一位经验丰富的向导，在我探索量化研究的道路上，指明方向，扫清障碍，让我充满了继续深入的信心与动力。
评分初次捧读此书，便被其严谨的学术态度与清晰的逻辑结构所吸引。作者以一种近乎“匠心”的态度，将量化研究的复杂概念，化繁为简，清晰呈现。书中的语言风格，不像某些学术著作那样枯燥乏味，而是充满了引导性和启发性，仿佛一位经验丰富的向导，在你探索未知领域时，为你指明方向。作者在讲解“相关分析”时，并没有简单地介绍皮尔逊相关系数，而是深入地阐述了相关系数的含义、计算方法，以及它在解释两个变量之间线性关系时的局限性。他强调，相关不等于因果，并提示读者在解读相关分析结果时，必须保持批判性思维，避免过度推断。这一点，对于初学者来说，是极其宝贵的提醒。让我印象深刻的是，作者在书中详细地介绍了“卡方检验”的应用场景。他通过具体的案例，例如分析不同性别的购物偏好是否存在差异，来阐述卡方检验是如何用于检验两个分类变量之间是否存在关联的。这种“寓教于例”的方式，让我能够轻松地掌握这些统计方法。此外，作者在书中还对“统计显著性”这一概念进行了深入的探讨。他清晰地解释了P值的含义，以及它在科学研究中扮演的角色。他强调，统计显著性并不等同于实际意义上的重要性，提醒读者在解读研究结果时，要综合考虑统计学意义和实际应用价值。这本书，不仅仅是一本关于量化研究的教科书，更是一本关于如何用科学的方法进行思考和决策的指南。它让我认识到，数据分析并非仅仅是技术的应用，更是一种严谨的科学思维方式。
评分这本书，如同一本精心编织的知识网，将量化研究的各个要素，如同一颗颗璀璨的明珠，串联起来，展现出其内在的逻辑与魅力。作者的写作风格，与其说是教学，不如说是“启迪”。他能够巧妙地将那些抽象的统计理论，与现实世界中的各种现象联系起来，让读者在理解理论的同时，也能感受到其强大的应用价值。作者在讲解“贝叶斯统计”这一相对复杂的统计学派时，并没有直接抛出复杂的数学公式，而是从其核心思想——“先验概率”和“后验概率”的概念入手，用生动的例子，阐释了如何根据新的观测数据，不断更新我们的概率认知。这种循序渐进的讲解方式，让原本令人生畏的贝叶斯统计，变得触手可及。让我感到惊喜的是，作者在书中还对“机器学习”在量化研究中的应用进行了初步的介绍。他简要地阐述了监督学习和无监督学习的基本概念，并提及了一些常用的算法，例如线性回归、逻辑回归、聚类分析等。虽然篇幅不多，但足以让我窥见量化研究与前沿科技相结合的无限可能。书中穿插的案例研究，更是让我看到了量化研究的实际应用价值。这些案例，涵盖了金融、市场营销、社会科学等多个领域，让我看到了如何运用统计分析来解决实际问题，例如，如何构建金融风险评估模型，或者如何分析消费者行为模式。这本书，让我看到了量化研究的广度和深度，以及它在现代社会中所扮演的重要角色。
评分读完这本书，我脑海中涌现的第一个词是“通透”。作者以一种近乎“去魅”的方式，展现了量化研究的精髓。他并非刻意制造神秘感，而是将那些看似高深的统计学理论，还原成解决问题的工具和思维方式。书中的讲解，逻辑严谨，结构清晰，如同精心设计的导航系统，带领读者一步步深入量化研究的腹地。作者在介绍“多重共线性”这一概念时，并没有止步于告知其危害，而是深入地解释了其产生的根源，以及在模型构建中应如何避免和处理。他甚至提供了一些实用的操作建议，例如在进行回归分析前，可以先计算变量之间的相关性矩阵，或者在模型中加入正则化项来缓解共线性的影响。这种“授人以渔”的教学方式，让我受益匪浅。让我特别欣赏的是，作者在讲解过程中，始终强调“理论与实践相结合”。他并非一味地灌输枯燥的理论，而是穿插了大量的实际案例，这些案例涵盖了经济学、社会学、医学等多个领域，让我看到了量化研究在不同学科中的应用前景。例如，在经济学领域，如何运用面板数据分析来研究经济增长的影响因素；在社会学领域，如何利用调查数据来分析社会不平等现象。这些案例，让我对量化研究的实用性有了更深刻的认识。此外，作者在书中还对“因果推断”这一极具挑战性的课题进行了探讨。他清晰地阐述了相关不等于因果的经典论断，并介绍了一些初步的因果推断方法，例如倾向性得分匹配法，让我们对如何从相关性数据中更谨慎地推断因果关系有了初步的了解。这本书，不仅仅是一本关于量化研究的教科书，更是一本关于如何用数据说话，如何用逻辑思考的指南。
评分合上这本书，我的脑海中浮现的，是对数据驱动决策的全新认知。作者以一种极其“务实”的风格，将量化研究的理论与实践紧密结合，为读者提供了一个清晰、可操作的研究框架。他并非只关注那些高大上的统计模型，而是从最基础的研究设计谈起，强调了研究问题、研究假设、变量定义的重要性。让我印象深刻的是，作者在讲解“实验设计”时，详细地介绍了随机对照试验（RCT）的优势，以及如何在条件不允许的情况下，采用准实验设计等替代方案。他通过具体的案例，例如评估一项教育改革的效果，来展示如何设计一个科学的实验，以减少偏倚，从而得出更可靠的结论。书中对“非参数检验”的介绍，也让我看到了统计学方法的丰富性。作者解释了在数据不满足参数检验的假设时，如何运用诸如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验等非参数方法来进行统计推断。这种对各种统计方法的全面介绍，让我认识到，在量化研究中，总有一款合适的工具，能够帮助我们解决问题。让我感到惊喜的是，作者在书中还对“可视化”在数据分析中的重要性进行了强调。他提供了大量的图表示例，展示了如何通过不同的可视化方式，来清晰地呈现数据特征，以及如何通过图表来辅助模型的解释和诊断。这本书，不仅仅是一本关于量化研究的教科书，更是一本关于如何用数据说话，如何用科学的方法进行决策的实践指南。它让我看到了量化研究的强大力量，以及它在现代社会中所扮演的关键角色。
评分作为一名长久以来对数字感到“疏远”的学生，我一直将统计学视为高不可攀的数学分支。然而，这本书，彻底改变了我的看法。作者的写作风格，与其说是教学，不如说是“引路”。他没有直接抛出那些令人头晕的公式，而是先从宏观的视角，阐释了数据在现代社会中的重要性，以及量化研究为何成为一种不可或缺的探索方式。他巧妙地将统计学与现实生活中的各种场景联系起来，例如，通过分析不同城市的人均消费水平来理解经济发展差异，或者通过对比不同教育模式的学生学习成绩来评估教学方法的优劣。这种“接地气”的讲解方式，瞬间拉近了我与统计学之间的距离。随后，作者才逐步引入具体的统计概念。他并非直接讲解复杂的计算过程，而是侧重于解释每一个统计指标的含义，以及它能够反映出什么样的信息。例如，当他讲解“均值”时，他会用通俗易懂的比喻，解释它代表着数据的中心趋势；当他讲解“标准差”时，他会用生动的语言，描绘数据的离散程度。这种循序渐进的讲解方式，让我在理解基本概念时，感到轻松而愉悦。特别是在介绍回归分析的部分，作者花了大量的篇幅来讲解“拟合优度”和“残差分析”的重要性。他强调，仅仅得到一个回归方程是不够的，更重要的是要评估这个方程的解释能力，以及是否存在未被模型捕捉到的规律。这种对细节的关注，体现了作者严谨的治学态度，也让我认识到，统计分析的深度远不止于表面。这本书，让我看到了统计学作为一种思维工具的强大之处，它不仅能够帮助我们整理和分析数据，更能帮助我们清晰地认识事物的本质，做出更明智的决策。
评分我不得不说，这本书的价值，远远超出了我的预期。在我看来，量化研究不仅仅是运用复杂的统计软件，它更是一种严谨的科学思维模式。作者正是以这种思维模式为核心，构建了本书的知识体系。他并非简单地罗列统计方法的名称，而是深入地探讨了每种方法背后的逻辑原理，以及它们是如何在现实世界中发挥作用的。例如，在讲解“方差分析（ANOVA）”时，作者并没有仅仅介绍F统计量，而是详细地解释了方差分析是如何将总变异分解为组间变异和组内变异，以及如何通过比较这两个变异的比例来判断不同组别之间是否存在显著差异。这种深入的讲解，让我对ANOVA的理解，从“知道怎么做”上升到了“知道为什么这么做”。让我特别受益的是，作者在书中花费了大量的篇幅来讨论“模型诊断”的重要性。他强调，即使得到了一个看似不错的模型结果，也必须进行一系列的诊断，以确保模型的有效性和可靠性。例如，他介绍了如何检查残差的分布，如何判断是否存在异方差性，以及如何评估模型的稳健性。这些细节，对于避免得出错误的结论至关重要。书中穿插的案例研究，更是让我看到了量化研究的实际应用价值。这些案例，并非教科书式的理论演练，而是贴近实际的研究场景，例如，在医疗健康领域，如何利用统计模型来预测疾病的发生风险；在市场营销领域，如何运用数据分析来优化广告投放策略。这些案例，让我对量化研究的广度和深度有了更深刻的认识。这本书，无疑为我打开了量化研究领域的一扇大门，让我看到了数据背后蕴含的巨大潜力，以及如何通过严谨的分析，将这些潜力转化为有价值的见解。
评分在翻阅这本书之前，我对于“量化研究”的认知，更像是雾里看花，总觉得隔着一层纱，看不真切。这本书，则像是一双巧手，轻轻拨开了迷雾，让我看到了数据背后隐藏的逻辑之美。作者的笔触，与其说是教学，不如说是“共情”。他能够理解初学者在面对统计学时的困惑与畏惧，并以一种极其耐心和友好的方式，引领着读者一步步踏入量化研究的世界。书中对于“数据清洗”这一环节的详述，让我印象深刻。作者并非简单地提及，而是详细地列举了各种常见的数据质量问题，例如缺失值、异常值、格式不一致等，并给出了具体的处理策略。他强调，高质量的数据分析，其前提是高质量的数据，这一理念，对于许多初学者来说，是至关重要的启示。让我惊喜的是，作者在讲解“抽样方法”时，并非只停留在理论层面，而是结合了实际的调查场景，生动地展示了简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等不同方法的优劣势，以及在何种情况下应选择哪种方法。这种“情景化”的教学方式，让我能够更直观地理解这些抽样理论的实际应用。书中对“数据可视化”的强调，也让我耳目一新。作者认为，有效的可视化不仅是为了美观，更是为了清晰地传达研究结果，以及帮助研究者更好地理解数据。他介绍了一些常用的可视化工具和技巧，并提供了大量的图表示例，让我看到了如何通过恰当的图表，将复杂的数据洞察，转化为易于理解的图形语言。这本书，不仅仅教会了我如何进行量化研究，更教会了我如何以一种更系统、更科学的方式来认识和理解世界。
评分原来原版还有“基础版”三个字。
评分原来原版还有“基础版”三个字。
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