SPSS操作與應用－多變量分析實務(附光碟) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• SPSS
• 統計分析
• 多變量分析
• 數據分析
• 社會科學
• 統計學
• 應用統計
• SPSS操作
• 計量分析
• 研究方法

☆ 從使用者角度，探討多變量分析之資料處理程序與統計分析步驟
☆ 完整介紹多變量分析於SPSS軟體上的操作與統計應用
☆ 中文版視窗界麵解說，適用於各層次的使用者
☆ 另有詳細的報錶解析與統整的錶格範例，是寫作的工具書與量化研究的最佳參考書

　　本書以深入淺齣的方式，詳細闡釋多變量分析之資料處理、相關理論與統計分析流程，並從使用者觀點來說明中文版SPSS的操作與統計應用程序，配閤實際範例來解析、解讀輸齣報錶及整理歸納說明，全書以實務取嚮觀點齣發，脈絡一貫，體例完整，是研究者從事量化研究不可或缺的研究工具與參考書。 

作者簡介

吳明隆

現職：高雄師範大學師資培育中心副教授
學曆：高雄師範大學教育學博士
著作：SPSS操作與應用--變異數分析實務(五南)
　　　SPSS操作與應用—問捲統計分析實務(五南)
　　　結構方程模式－AMOS的操作與應用(五南)
　　　結構方程模式－SIMPLIS的應用(五南)
　　　SPSS與統計應用分析(五南)
　　　班級經營－理論與實務(五南)
　　　教育行動研究的理論與實務(五南)
　　　資訊科技與教學應用－議題、理論與實務(知城)
　　　SPSS統計應用學習實務＿深究經典版(知城)
電子郵件：t2673@nknucc.nknu.edu.tw 

深入淺齣：基於 R 語言的統計推斷與數據挖掘實踐 本書麵嚮對現代數據分析技術有迫切需求，並希望掌握前沿統計軟件工具的讀者。本書將數據分析的視角從傳統軟件平颱轉嚮當前學術界和工業界廣泛采用的 R 語言環境，聚焦於如何利用 R 的強大統計包生態係統，實現從基礎統計推斷到復雜數據挖掘模型的全流程實戰操作。 本書的核心理念在於“實踐驅動學習”，通過大量的真實世界數據集案例，引導讀者掌握 R 語言在數據處理、可視化以及高階統計建模中的應用技巧。全書內容組織嚴謹，邏輯清晰，旨在幫助讀者建立紮實的統計學基礎，並能熟練運用 R 語言解決實際問題。 --- 第一部分：R 語言環境與數據準備基礎 本部分為後續高級分析奠定堅實的基礎，詳細介紹瞭 R 語言環境的配置、基本操作以及數據預處理的關鍵技術。 第一章：R 語言環境的搭建與基礎語法 R 與 RStudio 桌麵環境的安裝與配置： 詳細指導讀者如何下載並安裝 R 統計軟件及其強大的集成開發環境 RStudio，配置工作目錄和項目結構。 R 語言核心數據結構解析： 深入講解嚮量（Vector）、矩陣（Matrix）、數組（Array）、列錶（List）和數據框（Data Frame）的創建、屬性查看與操作，這是 R 語言數據操作的基石。 基礎數據操作命令： 涵蓋子集提取（Subset Selection）、數據篩選（Filtering）、排序（Sorting）以及使用 `apply` 係列函數進行高效迭代的基礎操作。 函數與腳本編寫入門： 介紹自定義函數的基本結構，如何編寫可復用的 R 腳本，並進行基礎調試。 第二章：高效數據清洗與整理技術 Tidyverse 哲學與核心包簡介： 全麵介紹 `tidyverse` 係列包（特彆是 `dplyr` 和 `tidyr`）在數據整理中的革命性作用，理解“整潔數據”的定義。 數據導入與導齣： 掌握從 CSV、Excel（使用 `readxl`）、文本文件導入數據的方法，以及與數據庫（如 SQLite）的初步連接。 數據重塑與變換： 詳細講解 `pivot_longer()` 和 `pivot_wider()` 函數，實現數據的寬格式與長格式之間的靈活轉換，以適應不同統計模型的輸入要求。 缺失值（NA）的處理策略： 分析缺失值的類型（MCAR, MAR, NMAR），並實踐使用 `is.na()` 結閤插補技術（如均值/中位數插補、`mice` 包的高級插補方法）進行處理。 異常值檢測與處理： 利用箱綫圖、Z 分數法和 IQR 法識彆異常數據，並討論截斷、轉換或移除的適用場景。 第三章：探索性數據分析（EDA）與數據可視化 探索性數據分析的核心目標： 強調 EDA 在數據理解、假設形成和模型選擇中的關鍵作用。 使用 `ggplot2` 繪製高質量統計圖錶： 深入講解 `ggplot2` 的圖層語法（數據、幾何對象、映射、統計變換、坐標係），構建散點圖、直方圖、密度圖、條形圖、箱綫圖等。 多變量關係的圖形化： 學習使用分麵（Faceting）和顔色/形狀映射展示變量間的交互關係，如使用熱力圖和配對圖矩陣（Pair Plot）。 描述性統計量計算： 使用 `summary()`、`tapply()` 以及 `dplyr` 的聚閤函數（`group_by()` + `summarise()`）計算集中趨勢、離散度和分布特徵。 --- 第二部分：經典統計推斷與模型構建 本部分將視角轉嚮統計學的核心——概率論與推斷。讀者將學習如何運用 R 來檢驗假設、估計參數，並構建和解釋綫性模型。 第四章：概率分布與參數估計 常用概率分布的 R 實現： 實踐正態分布、泊鬆分布、二項分布等在 R 中的概率密度函數（`dnorm`）、纍積分布函數（`pnorm`）和隨機數生成（`rnorm`）。 抽樣分布與中心極限定理的模擬驗證： 通過 R 模擬，直觀理解大數定律和中心極限定理。 點估計與區間估計： 學習如何計算和解釋總體均值、比例和標準差的置信區間。 最大似然估計（MLE）的原理與 R 應用簡介。 第五章：假設檢驗的 R 實現與解讀 單樣本與雙樣本檢驗： 詳細介紹 Z 檢驗、t 檢驗（單樣本、獨立樣本、配對樣本）的 R 代碼實現（如 `t.test()`），包括對正態性和方差齊性前提的檢驗。 方差分析（ANOVA）： 實踐單因素、雙因素 ANOVA（`aov()` 函數），重點學習如何解釋 F 統計量和 P 值，以及事後多重比較（如 Tukey HSD）。 非參數檢驗方法： 當數據不滿足參數檢驗的前提條件時，學習使用 Mann-Whitney U 檢驗、Kruskal-Wallis 檢驗等在 R 中的操作。 假設檢驗的報告與報告規範（P 值、效應量）。 第六章：簡單與多元綫性迴歸模型 簡單綫性迴歸（SLR）的理論與 R 擬閤： 理解最小二乘法（OLS），使用 `lm()` 函數擬閤模型，並對迴歸係數進行 T 檢驗。 多元綫性迴歸（MLR）： 引入多個預測變量，學習如何解讀多重共綫性（VIF）、模型擬閤優度 ($R^2$、調整 $R^2$)。 模型診斷： 深入講解迴歸模型的四大診斷圖（殘差圖、QQ 圖、Cook's Distance），使用 `plot(lm_model)` 進行可視化診斷。 模型優化與選擇： 介紹變量選擇技術（逐步迴歸、AIC/BIC 準則），以及迴歸模型中的變量轉換（如對數變換）和啞變量的應用。 --- 第三部分：高級統計模型與數據挖掘工具 本部分著眼於更復雜的分析需求，涵蓋瞭分類數據分析、廣義綫性模型以及麵嚮預測任務的進階方法。 第七章：分類數據分析與卡方檢驗 分類變量的錶示與匯總： 使用 `table()` 函數創建列聯錶，理解頻數、行比例和列比例。 卡方檢驗的應用： 實踐獨立性檢驗和擬閤優度檢驗（`chisq.test()`），並探討費捨爾精確檢驗。 相對風險與優勢比（Odds Ratio）的計算與解釋。 Logit 轉換與比例的推導。 第八章：廣義綫性模型（GLM）：應對非正態因變量 GLM 基礎： 理解指數族分布、鏈接函數（Link Function）和隨機分量的概念。 Logistic 迴歸： 詳細講解邏輯斯諦迴歸（`glm(..., family = binomial)`），重點在於解釋 Log Odds 和 Odds Ratio，並評估模型性能（如 ROC 麯綫和 AUC）。 泊鬆迴歸： 針對計數數據（如事件發生次數）的應用，並討論過度分散（Overdispersion）問題的處理。 第九章：生存分析導論 生存數據的特點： 理解刪失（Censoring）的概念及其對分析的影響。 非參數方法： 使用 Kaplan-Meier 估計器（`survival` 包）估計生存函數，並用 Log-Rank 檢驗比較組間差異。 Cox 比例風險模型： 介紹半參數模型的原理，如何使用 `coxph()` 模型估計風險比（Hazard Ratio）並進行協變量分析。 第十章：數據挖掘基礎：分類與聚類 分類樹（Decision Trees）： 介紹基於 R 的分類與迴歸樹（CART）模型，學習如何通過可視化樹結構來解釋決策邊界。 K-均值聚類（K-Means）： 實踐使用 `kmeans()` 函數進行無監督學習，探討如何確定最佳聚類數（如肘部法則、輪廓係數）。 主成分分析（PCA）： 用於降維，講解如何使用 `prcomp()` 提取主成分並解釋方差解釋率，以簡化高維數據。 --- 附錄：R 語言資源與進階學習路徑 本附錄提供額外資源，幫助讀者持續提升 R 語言能力，包括常用軟件包的速查錶、性能優化技巧以及如何利用 R Markdown 進行專業報告的自動化生成。 本書的獨特優勢在於，它完全聚焦於 R 語言這一強大的、免費的、不斷進化的統計平颱，為讀者提供瞭超越單一軟件工具限製的、麵嚮未來數據科學挑戰的係統性分析能力。

第一章　集群分析與多元尺度分析
　　壹、集群分析相關理論
　　貳、階層集群分析法
　　參、K-Means集群分析法
　　肆、二階集群分析法
　　伍、集群分析與區彆分析
　　陸、多元尺度法

第二章　區彆分析
　　壹、區彆分析的相關理論
　　貳、區彆分析範例解析
　　參、三個群組之SPSS區彆分析程序
　　肆、四個群組之DISCRIM範例

第三章　多變量變異數分析
　　壹、相關理論
　　貳、多變量變異數分析範例解析
　　參、二組樣本單因子多變量變異數分析
　　肆、三個群組之單因子多變量檢定輸齣報錶

第四章　二因子多變量變異數分析
　　壹、二因子多變量變異數分析－交互作用顯著
　　貳、二因子多變量變異數分析－交互作用不顯著
　　參、研究架構圖的解析

第五章　典型相關
　　壹、理論基礎
　　貳、典型相關範例介紹
　　參、典型相關分析操作
　　肆、典型相關綜閤練習

第六章　二元邏輯斯迴歸
　　壹、相關理論
　　貳、二元邏輯斯迴歸分析的範例解析
　　參、虛擬變項之邏輯斯迴歸分析
　　肆、預測變項為連續變項之邏輯斯迴歸分析
　　伍、二元邏輯斯迴歸分析的實例

第七章　虛擬變項與多項式邏輯斯迴歸
　　壹、虛擬變項的邏輯斯迴歸實例
　　貳、直接以虛擬變項進行二元Logistic迴歸分析
　　參、序列邏輯斯迴歸分析實例
　　肆、多項式邏輯斯迴歸分析
　　伍、結果變項為計量變項的統計應用

第八章　主成分分析
　　壹、主成分分析相關理論
　　貳、SPSS操作程序範例
　　參、採用共變數矩陣進行主成分分析
　　肆、主成分於復迴歸分析中的應用

第九章　因素分析
　　壹、因素分析的相關理論
　　貳、因素分析操作程序
　　參、驗證性因素分析範例

第十章　多層次綫性模式
　　壹、多層次綫性模式基本理論
　　貳、多層次綫性模式範例解析
　　參、多層次綫性模式之模型
　　肆、SPSS混閤綫性模式操作程序
　　伍、MLM重復量測的應用

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當初會購入這本《SPSS操作與應用－多變項分析實務（附光碟）》，純粹是抱著「死馬當活馬醫」的心態，希望能解決我在進行論文研究時，SPSS 操作上的種種難題。沒想到，它卻帶給我巨大的驚喜！這本書的獨到之處在於，它非常注重「實務應用」，也就是說，它不是讓你死背軟體功能，而是教你如何運用 SPSS 這個強大的工具，去解決實際的研究問題。書中涵蓋的分析方法，從基本的描述性統計，到進階的迴歸分析、變異數分析等等，都提供瞭非常清晰、有係統的講解。我特別喜歡它對每一個分析方法，都提供瞭詳細的步驟說明，並且搭配瞭豐富的圖例，讓我能夠一目瞭然地理解操作流程。更重要的是，它不僅僅是教你如何操作，還會引導你如何解讀 SPSS 所輸齣的結果，以及如何根據結果來迴答你的研究問題。這對於我這樣對統計概念還不是非常熟悉的人來說，真是太重要瞭！光碟裡的範例資料，讓我能夠直接跟著書上的步驟練習，確保自己真正掌握瞭每一個技巧。老實說，這本書讓我對 SPSS 的掌握度有瞭質的提升，也讓我在撰寫論文的過程中，更加得心應手。它絕對是我近年來購買過最有價值的一本學術書籍。

评分☆☆☆☆☆

老實講，在入手《SPSS操作與應用－多變項分析實務（附光碟）》之前，我對 SPSS 的熟練度大概隻能說是「半調子」。雖然以前上過相關課程，但實際操作起來，總是抓不太到重點，尤其是在處理較複雜的多變項分析時，更是常常陷入睏境。這本書的齣現，簡直就是我的及時雨！它的優勢在於，不僅僅是教你點擊哪個按鈕，而是深入淺齣地解析瞭各種統計方法的核心概念，以及它們在實際研究中的應用時機。書中大量的實例，都是從真實的學術研究中提煉齣來的，涵蓋瞭各種常見的研究設計和資料類型，讓我能夠很輕易地將書中的知識轉化到自己的研究中。我特別喜歡它在講解每個分析方法時，會先建立基本的統計概念，然後再逐步引導到 SPSS 的操作步驟，這種循序漸進的方式，讓我覺得非常容易理解。更重要的是，它不隻教你「怎麼做」，更教你「為什麼要這麼做」，以及「如何解讀結果」。這對於我這樣需要獨立進行研究的學生來說，價值連城。光碟裡的範例資料集，更是讓我在傢裡也能實際演練，確保自己真正掌握瞭每一個步驟。有時候，光看書可能會覺得有點抽象，但有瞭實際操作的機會，一切就變得清晰明瞭。總之，這本書讓我對 SPSS 的掌握度有瞭質的飛躍，也讓我對自己的研究更有信心瞭。

评分☆☆☆☆☆

說實話，在翻開這本《SPSS操作與應用－多變項分析實務（附光碟）》之前，我對 SPSS 的認知，大概就是一個需要點擊很多按鈕的軟體，而且常常不知道為什麼要點。但這本書，真的就像為我開啟瞭一扇新世界的大門！它最讓我驚豔的地方，在於它極強的「應用性」。書中的案例，幾乎涵蓋瞭我所能想像到的各種研究情境，從社會科學的問捲調查，到實驗設計的數據分析，都有非常詳盡的講解。而且，它不是那種紙上談兵的理論，而是非常注重實際操作。每一個分析步驟，都配有詳細的圖文說明，讓我在跟著操作時，能夠非常直觀地理解。更關鍵的是，它不僅教你「怎麼做」，更教你「為什麼要這麼做」，以及「如何解讀 SPSS 所輸齣的結果」。這對於我這樣對統計原理還不是非常熟練的學習者來說，簡直是太重要瞭！光碟裡附帶的範例資料，更是讓我在傢裡也能夠隨時演練，真正將書本上的知識轉化為實際技能。有瞭這本書，我感覺自己不再害怕麵對數據，反而能夠自信地運用 SPSS 來探索數據中的奧秘，並為我的研究提供堅實的數據支持。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，這本《SPSS操作與應用－多變項分析實務（附光碟）》完全顛覆瞭我對 SPSS 教學書籍的想像！以往總覺得這類書籍內容比較枯燥，或者隻是流於軟體功能的介紹，但這本卻讓我耳目一新。它最大的優點在於，從研究者的角度齣發，深刻理解我們在實際操作中會遇到的各種睏境，並且提供瞭非常清晰、有條理的解決方案。書中的案例選擇都非常貼切，涵蓋瞭心理學、社會學、行銷學等不同領域的常見研究問題，讓我能夠快速找到與自己研究相關的應用情境。更值得稱讚的是，作者並沒有止步於單純的軟體操作講解，而是花瞭大量的篇幅去闡述每種統計分析方法背後的邏輯和假設，這對於建立我對統計概念的正確理解至關重要。有時候，我們即使按照軟體的步驟做完瞭分析，但卻不知道結果代錶什麼意義，或者為什麼要選擇這個方法，這本書正好補足瞭這個缺口。光碟裡的範例資料檔也相當實用，搭配書中步驟，可以讓初學者快速上手，減少摸索的時間。而且，它還針對常見的錯誤操作和結果解讀誤區，提供瞭詳細的說明和提醒，這對於避免我重蹈覆轍非常有幫助。老實說，我嘗試過幾本 SPSS 書籍，但這本是我目前為止覺得最有價值、最能幫助我提升研究能力的。它不隻是一本操作手冊，更像是一位經驗豐富的統計顧問，陪伴我走過研究的每一個階段。

评分☆☆☆☆☆

這本《SPSS操作與應用－多變項分析實務（附光碟）》完全超乎我的預期，讓我對 SPSS 這個軟體的應用有瞭全新的認識。過去，我總覺得 SPSS 是一個非常冰冷、難以接近的軟體，要學會它需要大量的時間和精力。然而，這本書用一種非常友善、易懂的方式，引導我一步步探索 SPSS 的強大功能。書中對於各種多變項分析方法的介紹，不是那種單純的公式堆砌，而是結閤瞭生動的案例，讓我們能夠理解這些方法是如何被應用在實際研究中的。我尤其欣賞它在講解 SPSS 操作時，不僅僅是列齣步驟，還會詳細說明每一個選項的意義，以及為什麼要這樣設定。這對於初學者來說，能夠幫助我們建立起正確的操作習慣，避免日後走彎路。光碟裡提供的範例資料，更是讓我在學習過程中能夠隨時進行練習，鞏固所學。我可以很明確地感受到，作者在編寫這本書時，是站在一個學習者的角度，去思考學習過程中可能遇到的問題，並提供瞭完善的解答。對於我這樣需要經常處理研究數據的學生來說，這本書就像是我的秘密武器，讓我能夠更有效率地進行資料分析，並做齣更有說服力的結論。它不僅僅是一本技術手冊，更是一本能夠啟發我研究靈感的寶典。

评分☆☆☆☆☆

這本《SPSS操作與應用－多變項分析實務（附光碟）》絕對是我見過最貼近實際研究需求的 SPSS 教學書籍瞭！它最大的優點在於，真正站在研究者的角度，去理解我們在進行數據分析時可能會遇到的種種睏境，並提供瞭非常具體、實用的解決方案。書中的案例涵蓋瞭非常廣泛的學科領域，從心理學、教育學到社會科學、行銷學，幾乎都能找到相應的應用範例。這讓我能夠很快速地將書中的知識，對應到自己的研究情境中。我尤其欣賞它在講解每一個多變項分析方法時，都先建立基本的統計學原理，然後再逐步引導到 SPSS 的操作步驟。這種「先知其然，再知其所以然」的教學方式，讓我能夠更深入地理解統計方法的邏輯，而不僅僅是停留在錶麵的操作。光碟裡的範例資料集，更是讓我在學習過程中能夠親自動手練習，加深印象。我可以很自信地說，在閱讀這本書之前，我對 SPSS 的理解僅僅是皮毛，而閱讀之後，我感覺自己彷彿獲得瞭一位 SPSS 導師，能夠更自信、更有效地進行數據分析，並從中獲得有意義的洞察。

评分☆☆☆☆☆

我必須得說，這本《SPSS操作與應用－多變項分析實務（附光碟）》完全是我接觸過的 SPSS 教學書籍中的一股清流！過去，我總覺得這類書寫得太過學術，或者隻是單純地羅列軟體功能，讀起來非常枯燥。但這本卻打破瞭我的固有印象，它以一種非常貼近實際操作的視角，帶領我一步步掌握 SPSS 的強大功能。書中對於各種多變項分析方法的講解，都非常深入淺齣，而且案例都選得非常貼切，涵蓋瞭多個學科領域，讓我能夠快速地將所學應用到自己的研究中。我尤其喜歡它在講解 SPSS 操作時，不僅僅是教你點擊哪個按鈕，而是會詳細解釋每個選項的意義，以及為何要這樣設定。這種「知其所以然」的講解方式，讓我在操作過程中，能夠更清楚地理解每一步驟的邏輯，也更能舉一反三。光碟裡的範例資料，更是讓我在學習過程中能夠隨時進行練習，加深印象。總之，這本書不僅提升瞭我對 SPSS 的操作熟練度，更幫助我建立瞭正確的統計思維，讓我在進行學術研究時，能夠更加得心應手。它絕對是我學術路上的一大助力！

评分☆☆☆☆☆

身為一個長期在學術研究領域打滾的學生，SPSS 對我來說，既是好朋友，有時候也是讓人頭痛的「磨人精」。而這本《SPSS操作與應用－多變項分析實務（附光碟）》絕對是我在 SPSS 學習路上遇到的一本「神書」。它最突齣的優勢，就是將複雜的多變項分析，以一種非常直觀、易懂的方式呈現齣來。書中的案例，都是貼近實際研究情境的，涵蓋瞭心理學、教育學、社會學等眾多領域，讓我可以很輕鬆地找到與自己研究相關的應用。我特別欣賞作者在講解每一個分析方法時，都先強調其背後的統計邏輯和適用條件，而不是直接跳到軟體操作。這種「知其然，更知其所以然」的教學方式，讓我能夠更深入地理解數據分析的精髓，而不隻是機械地執行步驟。光碟裡附帶的範例資料，更是讓我在學習過程中能夠隨時動手實踐，鞏固所學。我可以說，自從有瞭這本書，我再也不怕麵對那些複雜的統計報錶瞭，反而能夠遊刃有餘地進行數據分析，並從中提煉齣有價值的研究發現。它絕對是任何正在學習 SPSS、進行學術研究的學生，不可或缺的學習夥伴。

评分☆☆☆☆☆

天啊，拿到這本《SPSS操作與應用－多變項分析實務（附光碟）》簡直就像挖到寶一樣！身為一個在學術研究的汪洋大海中載浮載沉的學生，SPSS對我來說就像是個難解的迷宮，每次麵對那些密密麻麻的選項和報錶，都覺得頭大。但這本書，真的有種化繁為簡的神奇力量。它的編排方式非常人性化，從最基礎的資料輸入、管理，到進階的各種多變項分析方法，每一個步驟都寫得钜細靡遺，而且案例都貼近實際研究情境，不會是那種看瞭就「嗯，知道瞭」然後還是不會用的空泛說明。我尤其欣賞它對每一個分析方法背後的統計原理，都有淺顯易懂的解釋，不像有些書直接給你公式，搞得人頭昏眼花。更棒的是，書裡附的光碟，裡麵有完整的範例資料集，可以直接跟著書上的步驟操作，完全不怕自己弄錯，也省去瞭自己找資料的麻煩。以前我做報告，光是 SPSS 操作就卡關卡到懷疑人生，但有瞭這本書，真的感覺自己像是有瞭個隨身的 SPSS 老師，隨時都能翻齣來查找，而且每次翻開，都能有新的收穫。尤其是在處理問捲資料、實驗數據時，這本書提供的分析架構和解讀方式，讓我覺得豁然開朗。它不是那種讓你死記硬背軟體功能的書，而是真正教你如何運用 SPSS 這個強大的工具，去迴答你的研究問題，去闡述你的研究發現。老實說，剛開始買的時候，有點擔心會不會太學術、太理論，結果完全齣乎意料，非常實用，操作性極強。

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坦白說，我對 SPSS 的學習之路一直以來都充滿瞭挑戰，尤其是在麵對那些看起來很複雜的多變項分析時，常常感到力不從心。《SPSS操作與應用－多變項分析實務（附光碟）》的齣現，真的像一道曙光，照亮瞭我前進的方嚮。這本書最讓我讚賞的地方，就是它極緻的「實用性」。它不是那種讓你枯燥地背誦軟體指令的書，而是深入淺齣地引導你如何運用 SPSS 這個工具，去迴答真實的研究問題。書中的範例，都緊密結閤瞭當代的學術研究趨勢，涵蓋瞭從基礎的數據管理到進階的因子分析、集群分析等等，讓你能夠觸類旁通，將所學應用到自己的研究設計中。我特別喜歡它在講解每一個分析方法時，都有詳細的操作步驟，並且輔以大量的螢幕截圖，這讓我在跟著操作時，能夠非常清晰地知道自己應該點擊哪個選項，輸入哪些參數。更重要的是，它還針對每一個分析結果，都提供瞭非常細緻的解讀說明，這對於我這樣統計基礎較弱的學習者來說，簡直是無價之寶。光碟裡的範例資料，更是讓我在傢裡也能夠隨時隨地進行練習，確保自己真正掌握瞭每一個分析技巧。這本書讓我對 SPSS 的掌握度有瞭前所未有的提升，也讓我對自己的研究更有信心瞭！