Quantitative Data Analysis with SPSS 14, 15 and 16

作者:Bryman, Alan/ Cramer, Duncan

页数:408

出版时间:2008-12

价格:$ 101.64

isbn号码:9780415440882

具体描述

This edition has been completely updated to accommodate the needs of users of SPSS Releases 14, 15 and 16, whilst still being applicable to those using SPSS Releases 10-13. Alan Bryman and Duncan Cramer provide a non-technical approach to quantitative data analysis and a user-friendly introduction to the widely used SPSS. No previous familiarity with computing or statistics is required to benefit from this step-by-step guide to statistical techniques, which includes: non-parametric tests; correlation; simple and multiple regression; analysis of variance and covariance; and, factor analysis.The authors discuss key issues facing the newcomer to research, such as how to decide which statistical procedure is suitable, and how to interpret the subsequent results. In this title, each chapter contains worked examples to illustrate the points raised and ends with a comprehensive range of exercises which allow the reader to test their understanding of the topic. For the first time, the book includes a helpful glossary of key terms. The datasets used in "Quantitative Data Analysis with SPSS 14, 15 & 16" are available online; in addition, a set of multiple-choice questions and a chapter-by-chapter PowerPoint lecture course are available here free of charge to lecturers who adopt the book.

用户评价

这本书的封面设计真是让人眼前一亮，那种沉稳的蓝色调配上清晰的字体，一看就知道是面向专业人士的工具书。我刚拿到手的时候，就迫不及待地翻阅了目录，发现它对SPSS这款统计软件的介绍非常详尽，尤其对于那些初次接触量化分析，或者希望系统学习SPSS操作的新手来说，简直是一本救星。书中对基本统计概念的阐述非常到位，不像有些教材那样干巴巴地堆砌公式，而是结合实际案例，一步步引导读者理解“为什么”要使用某个特定的统计检验，而不是仅仅停留在“怎么做”的层面。比如，它在讲解回归分析那几章时，不仅仅是教你怎么在菜单里点击，更深入地探讨了残差分析的重要性以及如何解读模型的拟合优度，这对于保证研究结果的可靠性至关重要。我特别欣赏作者在强调软件操作的同时，并没有忽略统计学理论的严谨性，这种平衡把握得非常好，让读者在实操中也能不断巩固理论基础。如果说有什么可以改进的地方，也许是对于更高级的混合效应模型或者结构方程模型的覆盖可以再深入一些，但考虑到它主要面向的是SPSS的初中级用户，目前的广度和深度已经非常令人满意了。总的来说，这是一本兼具实用性和理论深度的优秀教材，强烈推荐给所有需要用SPSS进行严谨数据分析的研究生和研究人员。

老实说法，这本书的内容深度和广度确实让人印象深刻，特别是它对于不同研究设计下相应统计方法的选择策略的梳理，简直是教科书级别的典范。我之前在进行一个纵向研究时，对于如何正确设置重复测量方差分析的假设检验感到非常困惑，市面上很多书籍要么是蜻蜓点水，要么就是纯粹的数学推导。然而，这本书却通过一个非常贴近社会科学研究的虚拟案例，清晰地展示了何时应该使用固定效应模型，何时混合模型更为恰当，并且详细解释了这些选择背后的统计逻辑和对结果解释的实际影响。作者的行文风格非常严谨，充满了学术的魅力，每一个论点都有数据和软件输出作为支撑，让人无法反驳。我尤其欣赏它在假设检验部分所花费的篇幅，对于Type I和Type II错误、功效分析的讨论非常透彻，这对于提升研究的科学性至关重要。对于那些已经有一定统计基础，希望从“会用”SPSS升级到“精通”数据分析的学者来说，这本书无疑是一次知识的集中补给。唯一的缺点可能在于，对于那些对统计学原理完全陌生的读者来说，可能需要先储备一些基础知识，否则在理解某些高阶统计概念时会感到吃力。

这本书的排版简直是一场视觉的灾难，厚厚的一本，纸张的质感也只能算中规中矩，完全没有现在市面上那些精装专业书籍的精致感。坦白讲，我一开始是被它的标题吸引过来的，毕竟是关于SPSS最新版本的，但翻开内页后，我就开始怀疑自己的选择。大量的截图和代码块堆积在一起，中间穿插着一些晦涩难懂的术语解释，阅读体验极其不连贯。很多时候，我需要反复对照书上的图示和我的电脑屏幕，才能确定自己是否找对了菜单位置，这种低效的学习过程让人非常沮丧。更让我抓狂的是，作者似乎默认读者对数据清洗和预处理已经有相当的了解，对于如何处理缺失值、异常值这些在实际研究中占了绝大部分精力的工作，介绍得过于简略和草率，仿佛它们只是不值一提的附属品。我花了大量时间去查阅其他在线资源，才把书中一笔带过的那些关键步骤给补全。如果你期待的是一本能让你轻松、愉悦地掌握SPSS精髓的指南，那你大概率会失望。它更像是一本操作手册的集合，缺少了引导人思考和批判性应用的能力培养。

这本书简直是为那些习惯于“动手实践”的学习者量身打造的，而不是那些喜欢先看一堆理论再动手的理论家。我最喜欢它的地方在于它的“项目驱动”结构。每一章都以一个明确的研究问题开始，然后立刻带入SPSS的操作界面，告诉你：“要解决这个问题，你需要这么做”。这种即学即用的方式极大地提高了我的学习效率。例如，在学习因子分析时，书中没有用大段文字解释KMO值和Bartlett球形检验的数学原理，而是直接给出了一个实例数据集，引导我们计算这些指标，然后根据输出结果判断因子提取是否有效，并给出了如何根据因子载荷矩阵进行解释的实战技巧。这种“手把手”的教学模式，加上书中所附带的数据集链接（如果有的），真的能让人在短时间内建立起对SPSS操作的信心。对我这种更侧重于应用层面，对复杂的概率分布和假设检验的数学推导不那么感兴趣的人来说，这种注重流程和结果解读的书籍是最好的选择。它成功地将SPSS从一个令人望而生畏的软件，变成了一个可以信赖的分析伙伴。

当我翻阅这本书时，我立刻察觉到它在时间维度上的局限性。虽然标题提到了SPSS的14、15和16版本，但这些版本在今天的统计软件领域已经算是相当古老了。这带来的直接后果是，很多当前数据分析领域非常热门的新功能和改进，比如更强大的数据可视化工具、更友好的机器学习模块接口，或者针对大数据集的优化处理方式，在书中完全找不到踪影。例如，现在我们更倾向于使用更现代的回归模型拟合诊断方法，或者利用更灵活的脚本语言进行自动化分析，但这本书的示例和操作界面都停留在那个特定历史阶段的SPSS界面上，这使得我在对照我电脑上安装的最新版SPSS时，需要不断地进行菜单位置和选项名称的转换，非常耗费精力。这就像是拿着一份十年前的地图去寻找今天的目的地，虽然大方向没错，但细节上的不匹配足以让人感到挫败。如果这本书能有一个配套的在线更新或者明确指出哪些操作在后续版本中已被淘汰并提供了替代方案，那它的价值会高出许多。就目前来看，它更像是一份有价值的历史参考资料，而非最新的实战指南。