SPSS與研究方法(3版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• SPSS
• 統計分析
• 研究方法
• 社會科學
• 數據分析
• 統計學
• 心理學
• 教育研究
• 問捲分析
• 定量研究

近年來，SPSS被應用得愈來愈廣泛，例如廣告公司的研究人員，可利用SPSS來瞭解消費行為、廣告效果；企業研究人員可利用SPSS來瞭解企業所麵臨的環境，並建議有效策略，以解決企業問題、滿足消費者需要，使得企業更具有競爭優勢；政府機構或民間團體也可利用SPSS來瞭解民意、預估選情等；學術研究者可利用SPSS來描述樣本、檢定所建立的研究假說，以順利地完成專題研究報告、碩士論文或博士論文。本書共分14章，首先對SPSS及研究方法做說明，接著討論資料蒐集方法與樣本描述。然後從第3章到第14章，所說明的都是SPSS統計技術。說明的順序是由簡而繁，循序漸進。從單變量的假設檢定開始說明，接著是關聯性衡量，最後詳細地說明在碩博士論文寫作中，最常用到的多變量分析技術，相信讀者可以舉一反三，以收事半功倍之效。

深度解析與實踐指南：數據驅動決策的基石 圖書名稱： 數據科學實戰手冊：從理論到應用的完整路徑 內容簡介： 本書旨在為希望掌握現代數據科學技能的讀者提供一個全麵、深入且高度實用的指南。我們不局限於單一軟件工具的操作，而是將重點放在數據科學的核心思維框架、統計學原理、前沿算法的內在邏輯以及如何在真實世界項目中高效部署解決方案。 第一部分：數據科學思維與基礎構架 本部分著重於建立堅實的理論基礎和正確的數據驅動思維模式。在當今信息爆炸的時代，數據的價值不僅在於其數量，更在於我們如何從“噪音”中提取“信號”。 第一章：數據科學傢的角色與職責 我們將探討數據科學在不同行業中的定位，從商業智能（BI）到人工智能（AI）的過渡。重點分析一個數據項目從提齣問題、數據獲取、清洗、建模到最終部署的完整生命周期（CRISP-DM模型擴展）。我們強調，數據科學首先是一種解決問題的藝術，其次纔是技術工具的應用。 第二章：統計學與概率論的實踐重構 迴歸傳統的統計學精髓，但側重於其在現代計算環境下的應用。我們將深入講解描述性統計、推斷性統計（假設檢驗、置信區間）的底層邏輯，並特彆關注常見的統計陷阱，例如多重共綫性、P值誤讀、以及如何正確選擇和解釋非參數檢驗。本章將通過大量實例說明，為何理解數據背後的隨機性和不確定性，是構建可靠模型的先決條件。 第三章：數據獲取、清洗與預處理的藝術 真實世界的數據是混亂且充滿缺失值的。本章是關於“數據衛生的藝術”。我們將詳細介紹處理結構化數據（SQL、NoSQL基礎概念）、半結構化數據（JSON/XML）和非結構化數據（文本數據基礎抓取）的方法。重點內容包括：缺失值插補的有效策略（均值、中位數、多重插補MICE的原理）、異常值檢測（基於IQR、Z-Score的局限性與更先進的孤立森林算法介紹）、以及數據標準化（Standardization vs. Normalization）的選擇依據。 第二部分：核心建模技術與算法精講 本部分深入探討驅動現代數據分析和預測的核心機器學習算法，強調對算法原理的透徹理解，而非僅僅調用庫函數。 第四章：監督學習的基石——綫性模型與正則化 我們將從最基礎的綫性迴歸（OLS）齣發，過渡到邏輯迴歸在分類問題中的應用。關鍵在於理解正則化（L1/Ridge與L2/Lasso）如何平衡模型的復雜度和泛化能力，以及如何使用交叉驗證（Cross-Validation）來評估這些模型的性能。針對多分類問題，我們將討論One-vs-Rest和Softmax迴歸的實現細節。 第五章：樹模型與集成學習的威力 決策樹的直觀性是其魅力所在，但本書將重點介紹如何通過集成方法剋服單棵樹的過擬閤問題。深度解析Bagging（隨機森林）和Boosting（AdaBoost, Gradient Boosting Machines, XGBoost, LightGBM）的核心機製。我們不僅會演示參數調優，還會深入探討Shapley值（SHAP values）在解釋復雜樹模型決策路徑中的應用。 第六章：非監督學習：探索數據內在結構 本章關注如何在沒有明確標簽的情況下發現數據中的模式。重點講解聚類分析（K-Means的收斂性問題、DBSCAN的密度概念）和降維技術。在降維方麵，我們將詳盡對比主成分分析（PCA）的幾何意義與t-SNE、UMAP在高維可視化中的優勢與適用場景。 第七章：時間序列分析的特殊考量 時間序列數據由於其自相關性，需要特殊的處理方法。本部分將覆蓋基礎的平穩性檢驗（ADF檢驗）、分解模型（趨勢、季節性、殘差）、以及ARIMA、SARIMA模型的構建與診斷。針對復雜非綫性時間序列，我們會引入狀態空間模型（如卡爾曼濾波）的概念。 第三部分：模型評估、部署與倫理考量 一個好的模型不僅要預測準確，更要可靠、可解釋且負責任。 第八章：深入評估指標與模型診斷 僅僅依靠準確率（Accuracy）是遠遠不夠的。本章詳細闡述瞭混淆矩陣的構建，以及精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數、ROC麯綫與AUC值的實際意義。我們將討論如何在類彆不平衡（Imbalanced Data）的情況下，選擇最閤適的評估指標，並教授如何進行殘差分析和模型診斷，以識彆係統性偏差。 第九章：模型可解釋性（XAI）的實踐 在金融、醫療等高風險領域，模型的“黑箱”特性是緻命的。本章緻力於教授如何打開黑箱。除瞭前麵提到的SHAP值外，我們還將介紹局部解釋性模型無關解釋（LIME），以及特徵重要性的不同計算方法，確保模型決策過程透明化。 第十章：數據科學項目的生産化部署與倫理 討論如何將訓練好的模型轉化為實際生産係統的步驟（Model Serving）。這包括API封裝、容器化（Docker基礎概念）以及性能監控。最後，本書以數據倫理為收尾，討論算法偏見（Bias）、公平性（Fairness）的衡量標準，以及如何構建負責任的AI係統。 本書特色： 本書的敘述風格嚴謹而不失生動，每章均配有大量的僞代碼示例和實戰案例分析，旨在幫助讀者跨越理論理解與工程實踐之間的鴻溝。我們強調理解“為什麼”，而非僅僅記住“怎麼做”，從而培養讀者獨立解決復雜數據的能力。通過本書的學習，讀者將能夠自信地駕馭從數據探索到模型部署的整個數據科學流程。

作者簡介

榮泰生

　　現任：
　　輔仁大學國際貿易與金融係、管理學研究所副教授
　　輔仁婦女大學、推廣部碩士學分班講座

　　學曆：
　　大同工學院事業經營碩士
　　美國波士頓大學 (Boston University) 企業管理碩士
　　國立政治大學企業管理學博士

　　曾任：
　　政治大學企管係兼任講師
　　哈佛企管顧問公司顧問
　　華得廣告公司顧問
　　士林紡織公司顧問

　　著作：
　　SPSS與研究方法
　　企業研究方法
　　Excel與研究方法
　　Excel進階財務管理與案例分析(校訂)
　　網路行銷：電子商務實務
　　管理資訊係統
　　資訊管理導論
　　行銷學
　　企業概論
　　企業管理概論問題解答
　　企業管理概論
　　消費者行為
　　組織行為學
　　管理學
　　現代行銷管理
　　行銷研究

　　譯作：
　　動腦成金
　　商場霸術
　　掌握權勢
　　如何在三十五歲前財務獨立
　　企業不倒翁
　　網路零售

序
第１章　認識IBM SPSS Statistics法
第２章　認識研究方法
第３章　樣本描述與復選題分析
第４章　比較平均數
第５章　二因子變異數、共變數分析
第６章　無母數檢定
第７章　關連性測量
第８章　因素分析與信度檢定
第９章　集群分析
第10章　多元尺度法
第11章　多元迴歸分析
第12章　多變量變異數、共變數分析
第13章　區彆分析
附　錄　SPSS分析重要統計值

评分☆☆☆☆☆

收到這本《SPSS與研究方法(3版)》真的是解決瞭我不少燃眉之急。我目前正在準備我的畢業論文，需要進行大量的數據分析，而SPSS一直是我學習的重點。這本書的優點實在是太多瞭，讓我不知道從何說起。首先，它對於研究方法的講解非常清晰，從研究設計、問捲編製、抽樣方法，到各種統計分析的假設條件和解讀，都解釋得非常透徹。我尤其欣賞它在不同研究情境下，如何選擇閤適的統計方法的指導，這讓我能夠更自信地為我的研究選擇最適閤的分析工具。再來，SPSS的操作指南更是細緻入微，每個步驟都配有截圖，非常直觀，即使是第一次接觸SPSS的同學，也能輕鬆上手。我嘗試著書中的一些例子，發現自己很快就掌握瞭SPSS的基本操作，並能將其運用到我的論文數據分析中，感覺效率大大提升。

评分☆☆☆☆☆

一直很想把研究方法念熟，畢竟不隻寫論文會用到，未來工作也需要科學分析的能力。收到這本《SPSS與研究方法(3版)》的時候，我真的超級期待！書的封麵設計很穩重，一看就知道是專業的學術書籍，排版也很舒服，字號大小適中，不會讓人眼睛疲勞。我特彆喜歡它在介紹SPSS操作的部分，非常詳盡，從基礎的資料輸入、數據整理，到進階的統計分析，都有圖文並茂的說明，就算是SPSS新手也不用擔心跟不上。而且，它不隻教你怎麼按按鈕，更重要的是解釋瞭每個統計方法的背後原理，以及什麼時候該用哪種方法，這對我來說纔是最重要的！有時候看其他書，隻會講操作，但如果你不理解原理，用瞭錯誤的統計方法，那結果就是錯的，這本書就彌補瞭我的這個盲點。尤其是在做比較復雜的迴歸分析時，它講解得非常到位，讓我不再害怕那些復雜的輸齣報錶。

评分☆☆☆☆☆

剛收到《SPSS與研究方法(3版)》，迫不及待地翻開來看，果然沒有讓我失望！作為一名即將畢業的學生，研究方法和SPSS操作是我必須要掌握的技能。這本書的編寫風格非常貼近我們的需求，語言通俗易懂，避免瞭過於晦澀的學術術語，讓學習過程變得輕鬆愉快。我尤其贊賞作者在講解SPSS操作時，能夠顧及到不同程度的學習者。對於初學者，有非常詳細的圖文指引，一步步跟著做就能掌握；而對於有一定基礎的學習者，書中也提供瞭許多進階的技巧和注意事項，能夠幫助我們更深入地理解SPSS的功能。更重要的是，本書將研究方法論和SPSS操作緊密結閤，讓我們在學習操作的同時，也能理解這些統計方法背後的邏輯和意義，這對於我們今後獨立進行研究非常有幫助。

评分☆☆☆☆☆

這本書的厚度一看就知道內容很紮實，拿在手裏沉甸甸的，很有分量。我一直覺得研究方法是學術研究的基石，但常常因為理論太抽象而難以理解。這本《SPSS與研究方法(3版)》恰恰在這方麵做得非常齣色。它將抽象的研究方法概念，透過SPSS這個強大的工具，變得非常具象化、操作化。我最喜歡的部分是它對統計假設的解釋，以往總是記不住各種假設條件，看瞭這本書纔知道原來它們是如此重要，而且作者還很貼心地給齣瞭在SPSS中如何檢驗這些假設的方法。還有，像是卡方檢驗、T檢驗、ANOVA這些基礎但又非常常用的統計方法，書裏都講得非常詳細，並且結閤實際案例，讓你能立刻理解它的應用場景。讀完這本書，我感覺自己對研究方法的掌握上瞭一個大颱階。

评分☆☆☆☆☆

當我開始接觸社會科學研究的時候，就一直被各種統計分析方法弄得頭昏腦脹。找瞭很久，終於找到瞭這本《SPSS與研究方法(3版)》。這本書的優點真的讓我驚艷！首先，它對研究設計的各個環節都做瞭非常細緻的講解，從研究問題的提齣，到研究目標的設定，再到如何科學地進行抽樣，每一步都循序漸進，非常適閤我們這些初學者。最讓我驚喜的是，它不隻是教我們怎麼用SPSS，更重要的是教會我們怎麼“思考”研究，怎麼設計齣嚴謹的研究方案。書中對於各種統計方法的原理和適用範圍的解釋，比我之前看的任何一本教材都要清晰易懂。我特彆喜歡它在講解迴歸分析的部分，不僅一步步教你操作，還詳細地解釋瞭每個輸齣結果的含義，讓我能真正理解模型的結果，而不是被數字淹沒。