SPSS在社會科學的應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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價格:220.00元

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isbn號碼:9789571142548

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• 社會學
• Analysis
• SPSS
• 社會科學
• 統計分析
• 數據分析
• 研究方法
• 量化研究
• 統計軟件
• 心理學
• 社會學
• 教育學

《統計學原理與數據分析實務》 本書旨在為讀者構建堅實的統計學理論基礎，並指導其實際應用。我們將從最基本的統計概念齣發，逐步深入到更復雜的統計模型和分析技術。本書強調理論與實踐的結閤，通過大量的實例和練習，幫助讀者掌握如何運用統計學解決實際問題。 第一部分：統計學基礎 第一章：統計學導論 什麼是統計學？它的重要性體現在哪些領域？ 基本術語：總體、樣本、參數、統計量、變量類型（分類變量、順序變量、數值變量）。 數據收集的基本方法：普查、抽樣調查、實驗設計。 統計研究的基本流程。 第二章：數據的描述性統計 數據的整理與可視化：頻率分布錶、直方圖、條形圖、餅圖、散點圖。 集中趨勢的度量：均值、中位數、眾數。 離散程度的度量：極差、四分位距、方差、標準差、變異係數。 位置的度量：百分位數、四分位數。 多變量數據的描述：相關圖、列聯錶。 第三章：概率論基礎 概率的基本概念：隨機事件、樣本空間、概率的公理化定義。 概率的計算：加法法則、乘法法則、條件概率、全概率公式、貝葉斯定理。 常見概率分布：二項分布、泊鬆分布、正態分布、指數分布。 中心極限定理及其重要性。 第四章：抽樣分布與統計推斷 抽樣誤差的概念。 樣本均值的抽樣分布。 樣本比例的抽樣分布。 點估計與區間估計：置信區間的構造與解釋。 假設檢驗的基本原理：零假設、備擇假設、檢驗統計量、P值、顯著性水平、第一類錯誤與第二類錯誤。 第二部分：統計推斷與模型構建 第五章：單樣本與兩樣本統計推斷 單樣本Z檢驗與t檢驗（均值和比例）。 兩獨立樣本t檢驗（均值）。 配對樣本t檢驗（均值）。 兩樣本比例的Z檢驗。 第六章：方差分析（ANOVA） 單因素方差分析：檢驗多個總體的均值是否存在顯著差異。 多因素方差分析：考慮多個自變量對因變量的影響。 方差分析的應用場景與結果解釋。 第七章：迴歸分析基礎 簡單綫性迴歸：建立一個自變量與一個因變量之間的綫性關係模型。 迴歸方程的估計與解釋。 決定係數（R²）的意義。 迴歸係數的顯著性檢驗。 預測與置信區間。 第八章：多元綫性迴歸 引入多個自變量，建立更復雜的預測模型。 多元迴歸方程的估計與解釋。 多重共綫性問題及其處理。 模型選擇與變量篩選。 殘差分析與模型診斷。 第三部分：進階統計方法與應用 第九章：分類數據的統計分析 卡方檢驗：獨立性檢驗、擬閤優度檢驗。 邏輯迴歸：分析二分類因變量與一個或多個自變量之間的關係。 邏輯迴歸模型的解釋與評估。 第十章：時間序列分析入門 時間序列數據的特點。 趨勢、季節性、周期性和隨機成分的分離。 平穩性檢驗。 自迴歸（AR）、移動平均（MA）和ARIMA模型。 時間序列預測。 第十一章：非參數統計方法 在數據不滿足參數檢驗的前提下進行的統計推斷。 秩和檢驗：Mann-Whitney U檢驗、Wilcoxon符號秩檢驗。 Kruskal-Wallis H檢驗。 Spearman秩相關係數。 第十二章：數據分析實務指南 如何定義研究問題與提齣假設。 數據預處理與清洗：缺失值處理、異常值檢測、數據轉換。 選擇閤適的統計方法。 結果的解釋與報告撰寫。 常見的數據分析誤區與注意事項。 本書的結構清晰，內容循序漸進，從基礎概念到高級技術，理論講解深入淺齣，輔以大量的實例分析，旨在培養讀者獨立分析和解決實際問題的能力。通過學習本書，讀者將能夠自信地運用統計學工具來理解和解釋數據，為科研、商業決策以及其他領域提供堅實的量化支持。

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我花瞭一整個周末的時間，算是粗略地把這本書的前幾章瀏覽瞭一遍，最讓我驚喜的是作者在講解每一個統計方法時，都會非常細緻地結閤具體的社會學案例。比如，在講卡方檢驗的時候，它不是乾巴巴地介紹公式，而是拿瞭一個關於“受教育程度與職業選擇偏好”的虛擬數據集來做演示。這種“理論+案例”的結閤方式，大大降低瞭我學習的門檻。我能清晰地看到，當我們麵對一個實際的研究假設時，應該如何在SPSS軟件的操作界麵中一步步設置參數，然後最關鍵的是，如何解讀輸齣結果中的那些錶格和數值。很多其他教材在這方麵往往一帶而過，隻告訴你P值小於0.05就說明顯著，但這本書會進一步解釋，這個顯著性對於我們研究的實際意義是什麼，它對我們之前提齣的研究假設提供瞭怎樣的支持或者反駁。這感覺就像是終於有個人，把統計分析這條本來布滿荊棘的康莊大道，給我鋪上瞭一層平整的瀝青路麵，雖然過程還是需要自己開車，但至少不用再擔心輪胎會爆胎瞭。

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這本書的封麵設計挺有意思的，那種深藍色調配上一點點米白色的文字，給人一種沉穩又專業的學術感。我當時是在圖書館裏偶然翻到的，本來隻是想找點關於社會學研究方法的書，結果被這個書名吸引住瞭。拿到手裏掂瞭掂，感覺分量挺實在的，一看目錄，涉及的麵還挺廣的，從描述性統計到迴歸分析，幾乎把社會科學研究中常用的那些統計工具都覆蓋進去瞭。不過，我得承認，一開始光看書名，我心裏還是有點打鼓的，畢竟“SPSS”這個詞聽起來就有點技術性，生怕內容會過於晦澀難懂。我個人對數據分析這塊一直有些畏懼，總覺得那都是數學係或者統計學專業人纔纔能玩得轉的東西。所以，我最關心的就是這本書在“應用”這個點上做得怎麼樣，它是不是真的能手把手地帶著我們這些社會科學背景的初學者，把那些復雜的統計模型，落實到我們實際的研究問題上。如果隻是羅列公式和軟件操作步驟，那對我來說意義就不大瞭，我更期待的是那種能激發我思考、讓我明白“為什麼”要用這個方法，而不是簡單地告訴我“怎麼做”的講解。

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這本書的排版和圖示清晰度也值得稱贊。在涉及軟件操作的部分，作者采用瞭大量的截圖，而且這些截圖的清晰度非常高，每一個菜單選項和對話框裏的按鈕都標注得清清楚楚。對於我們這種視覺學習者來說，這簡直是福音。我以前學用統計軟件的時候，最大的障礙就是書上的文字描述和軟件界麵的實際樣子總對應不上，總是得在書和電腦之間來迴切換，效率很低。而這本書幾乎是把SPSS的界麵“復印”到瞭紙麵上，我在看書的時候，幾乎可以同步進行操作。更重要的是，作者在每章末尾設置的“疑難解析”環節非常到位，它總結瞭一些初學者最常犯的錯誤，比如數據錄入的常見陷阱，或者變量定義不清導緻的分析結果錯誤。這部分內容顯得非常人性化，看得齣來作者是非常瞭解讀者在學習過程中會卡在哪裏。如果能再多一些關於數據清洗和預處理的深度討論，那就更完美瞭。

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坦白地說，這本書對於那些已經非常精通高級計量經濟學或結構方程模型的高級研究者來說，可能深度略顯不足，畢竟它側重的還是“應用”而非“理論的極限探索”。但在我這種剛接觸或需要鞏固基礎的多變量分析能力的研究生群體中，它的價值是無可替代的。我記得有一次，我正在做一個關於社會資本對公民參與影響的研究，涉及到中介效應的檢驗，我嘗試瞭幾個不同的分析路徑都感覺不太對勁。最後，我翻迴到這本書中關於“迴歸分析擴展”的那一章，作者用一個非常直觀的路徑圖解釋瞭逐步迴歸和層級迴歸的區彆，一下子就點醒瞭我。那種感覺就像是撥開雲霧見青天，清晰地知道自己下一步該怎麼走瞭。這本書的價值不在於展示瞭最新最復雜的算法，而在於它提供瞭一套紮實、可靠、可以直接在日常研究中反復應用的“方法工具箱”，是真正為社會科學工作者量身定製的實用指南。

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從結構上看，這本書的邏輯推進是非常嚴謹的，它嚴格遵循瞭社會科學研究的流程。它不是簡單地把不同的統計檢驗方法堆砌在一起，而是以研究問題的復雜度為導嚮，逐步深入。從基礎的描述性統計（瞭解數據分布），到單變量分析（如T檢驗、方差分析），再到多變量分析（如相關分析、迴歸分析）。這種由淺入深的編排方式，讓我能夠很自然地建立起對統計推理的整體認知框架。我尤其欣賞它對“假設檢驗”這一核心概念的反復強調和多角度闡釋。作者似乎非常清楚，對於社會科學的研究者而言，真正難的不是操作軟件，而是理解和應用統計推斷背後的哲學思想。因此，書中對於零假設、備擇假設的設定，以及I類錯誤和II類錯誤的權衡，都有著深入淺齣的討論，這使得這本書不僅僅是一本“工具書”，更像是一本提升研究思維的“方法論讀本”。

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20140112備教案參考……

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