量化研究与统计分析 SPSS中文视窗版数据分析范例解析【2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载】

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第一篇 量化研究的基本概念1

第一章 科学研究与量化方法2

第一节 科学研究的概念与方法2

一、科学的目的与功能3

二、科学研究的特性4

三、科学研究的内容5

四、理论及其功能7

第二节 主要的量化研究设计8

一、调查法8

二、相关法9

三、实验法9

四、量化方法之比较10

第三节 量化研究的结构与内容12

一、绪论13

二、方法13

三、结果14

四、讨论15

第四节 量化研究的程序15

一、理论引导阶段16

二、数据搜集阶段16

三、数据分析阶段17

第五节 计算机软件包在科学研究上的应用19

第二章 测量理论与方法21

第一节 测量的基本概念21

一、测量的意义21

二、测量与统计的基础：变异22

第二节 测量的尺度23

一、名义尺度23

二、顺序尺度24

三、等距尺度24

四、比率尺度25

五、测量尺度的比较26

第三节 测量的格式27

一、测量格式的基本特性27

二、量化研究的测量格式28

三、测量格式的比较33

第二篇 数据处理与数据查核35

第三章 数据计算机化与SPSS介绍36

第一节 编码系统的建立与应用36

一、编码系统与工具发展的优先性36

二、编码系统的概念37

三、文字资料的计量处理37

四、编码表38

五、废卷处理42

第二节 SPSS的介绍43

一、SPSS简介43

二、SPSS的基本运作原理43

三、SPSS的基本操作45

四、SPSS的各种窗口48

第四章 数据库的建立57

第一节 建立SPSS数据文件58

一、SPSS数据窗口的开启58

二、数据库的建立59

第二节 其他文档的转入63

一、EXCEL文档读入63

二、由文字文档（ASCII档案，.dat）读入64

第三节 复选题处理与分析65

一、复选题的基本格式65

二、基本分析策略66

三、复选题分析67

第四节 排序题处理与分析70

一、排序题的基本格式70

二、次数分布表的应用72

三、交叉表的应用74

第五章 数据与文档管理76

第一节 数据管理功能76

一、新增变量与观察值76

二、数据查询77

三、数据排序77

四、数据转置78

五、定义变量属性78

第二节 文档管理功能80

一、观察值加权80

二、分割文档82

三、选择观察值84

四、数据合并：新增观察值87

五、数据合并：新增变量88

第三节 数据转换功能89

一、计算89

二、重新编码91

三、数据分组93

四、计数96

五、等级观察值98

第六章 数据检核101

第一节 数据查核101

一、过程检核101

二、终点查核102

第二节 遗漏值处理102

一、遗漏的型态102

二、遗漏值的处置103

三、SPSS的遗漏值处理功能106

第三节 偏离值的侦测与处置109

一、单变量偏离检验109

二、多变量偏离检验111

三、偏离值的处理114

第四节 反应心向115

一、反应心向的界定115

二、反应心向的处理115

第七章 数据的图示118

第一节 次数分布表的运用118

一、基本原理118

二、次数分布的图示119

三、茎叶图119

四、次数分布表的制作121

第二节 统计图的运用122

一、茎叶图的制作123

二、长条图的制作124

三、线形图的制作126

四、散布图的制作127

第八章 描述统计的原理与应用132

第一节 集中量数132

一、平均数132

二、中位数133

三、众数133

四、集中量数的特性与使用时机133

第二节 变异量数134

一、全距135

二、四分差135

三、以离均差为基础的变异量数135

四、变异量数的特性与使用时机136

第三节 偏态与峰度137

一、偏态137

二、峰度138

三、偏态与峰度的判断138

第四节 相对量数139

一、百分等级与百分位数140

第五节 标准分数140

一、Z分数141

二、正态化Z分数141

三、T分数142

第六节 描述统计的SPSS操作142

一、次数分布表功能142

二、描述性统计量功能144

三、观察值摘要功能145

四、相对量数转换147

五、Z分数转换149

六、T分数转换149

第三篇 统计分析的原理与技术151

第九章 类别数据的分析——卡方检验152

第一节 基本概念152

一、类别数据的呈现152

二、类别数据的检验形式153

第二节 类别变量的统计检验154

一、残差分析154

二、卡方检验156

三、校正公式156

第三节 类别变量的关联系数157

一、Phi（φ）系数157

二、列联系数与V系数158

三、Lambda（λ）系数158

四、Tau（Ty）系数159

第四节 顺序变量的关联分析159

一、Gamma系数160

二、Tau-b与Tau-c系数160

三、Kappa量数161

四、Somers's dyx161

第五节 范例解析162

第十章 平均数的差异检验——t检验168

第一节 基本概念168

一、Z检验与t检验168

二、单总体与多总体检验169

三、单尾与双尾检验169

四、独立样本与相依样本169

第二节 平均数差异检验的原理170

一、抽样分布与中央极限定理170

二、统计检验的决策原则171

三、平均数的统计检验172

四、t检验的基本假设174

第三节 范例解析174

第十一章 平均数的变异分析——ANOVA180

第一节 基本概念180

第二节 变异数分析的统计原理182

一、基本原理182

二、变异数的计算与拆解183

三、相依样本的变异数分析184

四、固定效果模式与随机效果模式186

五、实验、族系与比较错误率186

六、效果量187

七、ANOVA的基本假设与相关问题189

第三节 多重比较：事前与事后检验189

一、事前比较190

二、事后比较190

第四节 共变数分析193

一、控制的概念193

二、连续变量作为共变量194

三、共变数分析的原理194

四、变异量拆解195

第五节 范例解析196

第十二章 多因子变异数分析208

第一节 基本概念208

一、多因子变异数分析的数据形式208

二、多因子变异数分析的各种效果209

第二节 多因子变异数分析的统计原理210

一、变异数拆解210

二、整体检验与事后检验210

三、单纯主要效果检验212

第三节 带有相依样本的多因子变异数分析213

一、基本概念213

二、变异数拆解214

三、整体效果的假设检验214

四、多因子变异数分析的交互作用图示216

第四节 范例解析217

第十三章 线性关系的分析——相关与回归243

第一节 基本概念243

第二节 积差相关的原理与特性244

一、变异数与共变数244

二、积差相关系数245

三、积差相关系数的特性245

四、积差相关的假设检验246

五、Spearman等级相关246

六、点二系列相关246

第三节 回归分析247

一、回归分析的概念247

二、最小平方法与回归方程式247

三、回归系数248

四、回归误差与可解释变异248

五、回归模型的显著性检验250

六、估计标准误250

七、回归系数的统计检验251

八、回归系数的区间估计251

九、回归分析的基本假设251

第四节 范例解析252

第十四章 多元回归258

第一节 基本概念258

第二节 多元回归的原理与特性259

一、多元相关259

二、多元回归方程式260

三、回归系数的统计检验260

四、共线性诊断261

第三节 多元回归的变量选择模式262

一、同时回归分析262

二、逐步回归分析263

三、阶层回归分析265

四、三种回归方法的比较267

第四节 范例解析268

第四篇 测验编制的分析技术277

第十五章 测验发展与信效度278

第一节 测验发展的程序与步骤278

一、准备阶段279

二、预试阶段281

三、正式阶段282

四、后续发展阶段282

第二节 信度283

一、信度的意义283

二、信度系数的原理283

三、测量误差与测量标准误284

四、信度的估计方法284

五、影响信度的因素287

第三节 效度287

一、效度的意义287

二、效度的类型与原理288

三、其他效度的讨论289

四、效度衡鉴技术291

五、影响效度的因素293

第四节 信度与效度之关系294

第十六章 项目分析与信度估计296

第一节 项目分析的基本概念296

一、项目难度296

二、项目鉴别度297

第二节 项目分析的计量方法299

一、遗漏值判断法299

二、描述统计指数299

三、题目总分相关法300

四、内部一致性效标法300

五、因素负荷量判断法301

第三节 项目分析实际范例301

一、遗漏检验与描述统计检测302

二、极端组比较305

三、同质性检验310

四、综合判断316

第四节 信度估计范例317

一、Cronbach's α系数317

二、折半信度分析结果320

第十七章 因素分析323

第一节 基本概念323

第二节 因素分析的基本特性324

一、简化结构原则324

二、因素与共变结构325

三、因素分析的条件325

第三节 因素分析的数学原理326

一、因素分析涉及之各矩阵326

二、相关系数适切性的判断326

三、因素的萃取328

四、因素个数的决定331

五、特征向量、特征值与萃取变异332

六、因素结构与负荷量333

七、因素转轴334

八、因素分数335

第四节 范例解析335

参考文献342

术语英汉对照表347

万卷方法总书目353

范例目录142

范例8 描述统计的SPSS操作142

范例9.1适合度检验162

范例9.2独立性检验163

范例10.1单样本t检验174

范例10.2双样本平均数检验（独立样本）176

范例10.3相依设计双样本平均数检验178

范例11.1独立样本单因子变异数分析196

范例11.2相依样本单因子变异数分析：重复量数200

范例11.3单因子共变数分析204

范例12.1二因子变异数分析（完全独立设计）217

范例12.2二因子变异数分析（混合设计）225

范例12.3二因子变异数分析（完全相依设计）234

范例13.1 Pearson、Spearman、点二系列相关252

范例13.2简单回归分析255

范例14.1同时回归分析（解释型回归）268

范例14.2逐步回归分析（预测型回归）271

范例14.3阶层回归分析273

范例16.1遗漏检验与描述统计检测302

范例16.2极端组比较305

范例16.3同质性检验310

范例16.4 Cronbach'sα系数317

范例16.5折半信度分析结果320

范例17 因素分析范例解析335