醫護研究與資料分析：SPSS的應用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• SPSS
• 醫學統計
• 生物統計
• 數據分析
• 醫學研究
• 統計學
• 科研方法
• 醫護
• 臨床研究
• 統計軟件

本書具體言之，是反映如下的讀者需求為目的所撰寫的。

　　1. 在學校中曾學習過統計學與多變量分析，想利用SPSS軟體來計算的人。
　　2. 對於如何判讀SPSS的輸齣，未有足夠知識的人。
　　3. 想瞭解SPSS基本用法的人。
　　4. 想透過SPSS使用實際的資料學習操作方法的人。
　　5. 對於論文或研究報告中齣現的統計資料分析結果不知如何解釋而感到苦惱的人。

　　本書是就資料分析的各種手法包括統計方法、多變量分析的具體計算方法以及SPSS基本操作方法，盡可能以容易理解的方式來撰寫，適用於醫護相關學係與研究所的授課教材，以及研究人士實務上進行資料分析時作為輔助工具。
 

現代社會學研究方法與數據處理實務 本書特色： 本書旨在係統介紹現代社會科學研究，特彆是社會學領域中常用的定性與定量研究方法，並側重於如何利用專業統計軟件對收集到的數據進行高效、嚴謹的分析與解讀。我們摒棄瞭純粹的理論堆砌，而是緊密結閤實際研究案例，為讀者提供一套從研究設計、數據采集到統計分析的完整實操指南。 目標讀者： 本書適閤社會學、政治學、公共管理、人類學、市場研究等相關專業的高年級本科生、研究生，以及從事一綫社會調查、政策評估和市場調研工作的專業人士。 第一部分：社會科學研究的基石 第一章：社會研究的邏輯與範式 本章首先闡述瞭社會科學研究區彆於自然科學研究的獨特之處，探討瞭實證主義、解釋主義（理解社會學）和批判理論等主流研究範式在方法論上的差異與兼容性。重點剖析瞭研究的“提齣問題—構建理論—實證檢驗”這一科學循環過程。我們將詳細講解如何將一個模糊的社會現象轉化為一個清晰、可操作的研究問題（Research Question）。 第二章：研究設計的藝術與科學 研究設計是確保研究有效性和可靠性的藍圖。本章深入探討瞭實驗設計（包括準實驗設計）、調查研究設計（橫斷麵與縱嚮設計）、以及定性研究中的案例研究和民族誌設計。我們不僅會介紹經典的設計結構，還會討論如何應對現實研究中常見的混淆變量、選擇偏差和測量誤差。讀者將學會如何選擇最適閤自身研究目的的設計方案，並理解追蹤研究和麵闆數據分析在揭示因果關係上的優勢與挑戰。 第三章：測量、抽樣與數據質量控製 有效的測量是數據分析的前提。本章詳述瞭社會學變量的類型（定類、定序、定距、定比）及其對應的統計處理限製。我們將詳細介紹信度和效度（Construct Validity, Content Validity, Criterion Validity）的評估方法，包括內部一緻性檢驗（如Cronbach's Alpha）。在抽樣方麵，本書全麵覆蓋瞭概率抽樣（簡單隨機、係統、分層、整群）與非概率抽樣（目的性抽樣、滾雪球抽樣）的技術細節，並強調瞭在不同抽樣框架下，結果推廣的限製。同時，本章對數據清洗和缺失值處理給齣瞭詳細的操作步驟和理論考量。 第二部分：定量分析的核心工具與應用 第四章：描述性統計：數據可視化的基礎 定量分析始於對數據的初步描述。本章聚焦於集中趨勢（均值、中位數、眾數）、離散程度（標準差、方差、四分位數間距）的計算與解釋。本書將指導讀者如何選擇閤適的圖錶類型（直方圖、箱綫圖、散點圖）來有效地展示數據分布特徵，以及如何解讀偏度和峰度對正態分布假設的影響。 第五章：推論統計學基礎：假設檢驗的原理 本章是推論統計的入門。我們清晰闡述瞭零假設（H0）與備擇假設（H1）的建立，P值、顯著性水平（α）、第一類和第二類錯誤的概念。重點講解瞭參數檢驗（如Z檢驗、t檢驗）與非參數檢驗（如卡方檢驗、Mann-Whitney U檢驗）的適用條件，確保讀者能夠根據數據的分布特徵和研究設計，選擇正確的統計檢驗方法。 第六章：差異性檢驗：組間比較的實戰 本章側重於比較不同群體之間的差異。詳細講解瞭獨立樣本t檢驗和配對樣本t檢驗的應用場景。更重要的是，本書深入探討瞭方差分析（ANOVA）——包括單因素和多因素ANOVA——如何有效地控製多個自變量的影響，並介紹瞭事後檢驗（Post-hoc Tests）的選擇與解讀，以確定具體是哪些組之間存在差異。 第七章：關聯性分析：變量間的關係探索 本章探討變量之間的相互依賴關係。我們區分瞭相關性（Correlation）與因果性（Causation）。重點講解瞭皮爾遜相關係數、斯皮爾曼等級相關係數的計算、假設檢驗及係數的解釋力度。本章還包含瞭列聯錶分析，側重於如何使用卡方檢驗和相對風險（Odds Ratio）來評估分類變量之間的關聯強度。 第八章：綫性迴歸分析：預測與解釋模型 綫性迴歸是社會科學中最強大的預測工具之一。本章從簡單綫性迴歸（一元迴歸）開始，逐步過渡到多元綫性迴歸（Multiple Regression）。我們詳細解釋瞭迴歸係數（Slope）的含義、R方（決定係數）的解讀、以及模型擬閤度的檢驗。此外，本章還包含迴歸假設的診斷（如多重共綫性、異方差性）及處理方法，確保模型的穩健性。 第九章：進階迴歸技術與模型選擇 針對更復雜的預測需求，本章介紹瞭二元邏輯迴歸（Logistic Regression）在處理二分類因變量（如是/否、接受/拒絕）時的應用，以及如何解釋Logit和Odds Ratio。同時，本章也觸及瞭中介效應（Mediation）和調節效應（Moderation）的分析框架，這對於理解社會現象背後的復雜機製至關重要。 第三部分：定性研究的嚴謹性與整閤 第十章：定性研究方法論的深入 本章將定性研究置於與定量研究平等的地位，探討其在探索性研究和深度理解復雜社會過程中的價值。內容涵蓋紮根理論（Grounded Theory）、現象學研究和敘事分析等主流方法。重點講解瞭研究者在定性研究中如何保持主觀性與客觀性之間的平衡。 第十一章：定性數據的編碼與主題分析 定性數據（訪談文本、觀察記錄）的分析需要係統化的流程。本章提供瞭一個從原始文本到理論建構的實用路綫圖：從開放式編碼、主軸編碼到選擇性編碼的完整過程。本書強調瞭“理論飽和度”的概念，並展示瞭如何通過建立代碼簿來確保分析過程的可信度和一緻性。 第十二章：混閤方法研究：優勢互補 混閤方法（Mixed Methods）是當代社會科學的前沿。本章詳細介紹瞭不同類型的混閤研究設計（如探索性序列設計、解釋性序列設計、三角互證設計）。核心在於指導讀者如何策略性地將定量數據的廣度與定性數據的深度相結閤，從而對同一社會現象形成更全麵、更有說服力的解釋。 結語：研究的倫理與報告撰寫 本書最後強調瞭社會研究中的倫理責任，包括知情同意、隱私保護和數據安全。同時，本書提供瞭如何撰寫一份結構清晰、邏輯嚴謹的學術研究報告的指導，確保分析結果能夠被清晰、負責任地傳達給學術界和政策製定者。 全書宗旨： 通過對這些核心方法的係統學習和實踐訓練，讀者將不再僅僅是數據的“使用者”，而是有能力獨立構建、執行、分析並有效報告具有學術價值和社會影響力的社會科學研究的“研究者”。

作者簡介

楊鞦月

　　弘光科技大學健康事業管理係副教授兼係主任
　　國立成功大學基礎醫學研究所博士

陳耀茂

　　東海大學企管係所教授
　　日本(國立)電氣通信大學經營工學研究所工學博士
 

SPSS基本用法
1.1　資料檔案的製作法
1.2　資料的加工法

資料的錶徵
2.1　次數分配錶
2.2　簡單纍計的圖形錶現
2.3　資料檔案的製作法
2.4　交叉錶與圖形錶現
2.5　相關係數
2.6　層彆的分析

統計推論
3.1　有關平均值的推論
3.2　關於變異數的推論
3.3　有關相關係數的推論
3.4　有關交叉錶的推論
3.5　比率的推論

變異數分析
4.1　單因子變異數分析（一元配置變異數分析）
4.2　多重比較
4.3　二因子變異數分析（二元配置變異數分析）
4.4　多因子變異數分析（多元配置變異數分析）
4.5　直交錶

復迴歸分析
5.1　簡單迴歸分析
5.2　復迴歸分析
5.3　非綫性迴歸分析
5.4　多項式迴歸

無母數統計
6.1　簡介
6.2　適閤度檢定
6.3　獨立性檢定
6.4　一緻性檢定
6.5　Wilcoxon的等級和檢定
6.6　Wilcoxon的符號等級檢定
6.7　Kruskal．Wallis的檢定與多重比較
6.8　Friedman檢定與多重比較
6.9　Kendall一緻性係數
6.10　Kappa一緻性係數
6.11　常態性檢定（Shapiro-Wilk test）
6.12　兩組獨立樣本K-S檢定

測量的信度與效度
7.1　測量的信度
7.2　測量的效度
7.3　組內相關係數

主成分分析
8.1　主成分分析的概要
8.2　基於相關矩陣的主成分分析
8.3　基於共變異數矩陣的主成分分析
8.4　利用主成分分析檢齣多變量偏離值

因素分析
9.1　因素分析的概要
9.2　因素的擷取
9.3　因素的轉軸
9.4　其他的分析

集群分析
10.1　觀察值的集群
10.2　變數的集群

區彆分析
11.1　區彆分析的概要
11.2　解析例1（3組的情形）
11.3　解析例2（2組時）
11.4　關於區彆分析其他問題Q&A

Logistic迴歸分析
12.1　二元Logistic迴歸
12.2　多元Logistic迴歸

次序迴歸分析
13.1　簡介
13.2　案例
13.3　次序迴歸分析

對數綫性模型
14.1　基本模型
14.2　Logit對數綫性模型

存活分析
15.1　簡介
15.2　Kaplan-Meier Method
15.3　比例風險模型

典型相關分析
16.1　概要
16.2　解析例

多元尺度法
17.1　簡介
17.2　多元尺度法

多變量變異數分析
18.1　多變量變異數分析
18.2　多重比較
18.3　兩因子MANOVA

多變量共變數分析
19.1　簡介
19.2　獨立樣本單因子多變量共變數分析（一個共變量）
19.3　獨立樣本單因子多變量共變數分析（兩個共變量）
19.4　獨立樣本二因子多變量共變數分析（交互作用不顯著）
19.5　獨立樣本二因子多變量共變數分析（交互作用顯著）
 
廣義綫性模型
20.1　廣義綫性模型
20.2　廣義估計方程式

蔔瓦鬆（Poisson）迴歸
21.1　簡介
21.2　Poisson迴歸模型
21.3　Poisson迴歸分析的步驟

機率單位（Probit）分析
22.1　Probit分析簡介
22.2　解析例
22.3　probit分析的步驟

神經網路—多層感知器
23.1　簡介
23.2　解析例
23.3　階層型神經網路的分析步驟

神經網路—放射狀基底函數
24.1　簡介
24.2　解析例

路徑分析
25.1　簡介
25.2　解析例
25.3　路徑分析

結構方程模型
26.1　結構方程模型基本概念
26.2　應用結構方程模型的理由
26.3　模型驗證的前提假設
26.4　模型架構與理論
26.5　SEM建構流程
26.6　分析結果的評估
26.7　解析例
26.8　共變異數構造分析

決策樹
27.1　簡介
27.2　解析例
24.3　決策樹的分析步驟

類彆迴歸分析
28.1　簡介
28.2　案例
28.3　類彆迴歸分析

PROCESS—調節變數與中介變數
29.1　簡介
29.2　Process軟體的下載

參考文獻
 

序

　　本書是以想利用SPSS的讀者為對象，就量化分析的各種方法，包括統計方法、多變量分析的具體計算方法，盡可能以容易理解的方式來撰寫，適用於醫護相關學係及研究所的授課教材，以及研究人士實務上進行資料分析時作為輔助工具。本書列舉許多實務上的例題，希望讓讀者在學習上能更加容易。本書的基本架構如下：

　　1. SPSS的基本操作放在第1篇當作基本篇，包括分割檔案、選擇觀察值、加權觀察值、聚集、計算變數、重新編碼變數、自動編碼、visual binning等之資料整理與加工方法。

　　2. 統計的分析方法放在第2篇當作統計篇，內容包括資料的錶徵方法（描述性統計）、統計的推論（估計及檢定）、變異數分析、迴歸分析、無母數統計等一般統計分析的方法。

　　3. 多變量分析方法放在第3篇當作應用篇，包括測量的信度與效度、主成分分析、因素分析、集群分析、區彆分析、Logistic迴歸分析、對數綫性模型、典型相關分析、多元尺度法、多變量變異數分析、多變量共變數分析、Poisson迴歸、Probit分析、路徑分析、結構方程模型等較為廣泛的方法。

　　此外，第2篇及第3篇內文中的Q&A中，記述各種方法的數學原理，除揭示SPSS的用法外，也記載各種方法的原理、應用方法、分析結果的解釋。對SPSS的操作上有不明白之處，可提供快速導覽。

　　本書具體言之，是反映如下的讀者需求為目的所撰寫的。

　　（1） 在大學中曾學習過統計學，想利用軟體來計算的人。

　　（2） 對於如何判讀SPSS的輸齣，未有足夠知識的人。

　　（3） 想瞭解SPSS基本用法的人。

　　（4） 想透過SPSS使用實際的資料學習多變量分析的基本原理的人。

　　（5） 對於論文或研究報告中齣現的統計資料分析結果卻不知如何解釋而感到苦惱的人。

　　本書最大的特色在於各篇中均安排有Q&A，在SPSS及資料分析的用法上感到睏擾時，可提供協助，此外，本書中所舉的案例也提供數據檔提供讀者方便使用。

　　本書所記述的解析例，原則上是使用SPSS中文22.0版計算的。本書的主要目的是在於讓讀者理解統計學的基礎而使用SPSS作為計算的手段。因此，讀者使用的版本隻要不要太舊，基本上都不會有問題。一般來說，學習量化方法不一定經常需要最新的版本。

　　SPSS包含有多種分析模組，如將各種分析模組全部包含在內時，會使本書增厚不少，筆者認為與其網羅SPSS的全部方法，不如將重點放在泛用性較高的分析方法進行解說，其他則請參閱相關書籍。

　　使用本書時在統計學的授課中，「統計篇」的部分約略相當於半年的課程，而在多變量分析的授課中，「應用篇」的部分也約略相當於半年的課程，而「統計篇」加上「應用篇」的部分則相當於一年。在大學中對「敘述統計」、「統計檢定」、「變異數分析」、「復迴歸分析」等的基礎統計已有足夠的知識及對實際的資料有過應用的研究生，則可跳過「統計篇」直接進入「應用篇」。當然，如使用上有不明之處，也可多活用Q&A的說明。

　　最後，希望能透過本書的學習來提升您資料分析的能力是作者的期待與榮幸。書中若有謬誤之處尚請不吝指正。
 

利用SPSS進行各種分析時，第一步的作業是製作資料檔案。選擇隻符閤於某條件的觀察值，或從既有的變數製作新變數的技術，即為進行第2章以後分析所需的技術。本章是在資料檔案的製作方法中介紹較具典型者，同時就資料的基本加工進行說明。
 
1.1 資料檔案的製作法
 
一、概要
 
即使想簡單地製作SPSS所使用的資料檔案，仍取決於原先的資料處於何種狀態，作業量是有不同的。圖1.1是以流程圖錶示至分析開始前的步驟。如果已經有以SPSS處理格式（.sav）所製作的資料檔案，那麼隻是開啓資料即可開始分析，若非如此，就需要以某種方法製作成SPSS格式的資料檔案。
 
本節主要是說明在SPSS格式的資料檔案中，變數的特性與數值要如何加以錶現，雖然容易認為SPSS是隻要選擇清單即可分析，但資料檔案如以錯誤的格式製作時，想要使用的解析方法就無法使用。考慮變數的特性之後再製作適閤格式的資料檔案是非常重要的。
 
如圖1.1所示，資料檔案可以使用SPSS所製作的檔案，也可以將其他格式所製作的既有資料檔案轉換成SPSS格式的資料檔案。考慮資料的狀態、有無慣用的軟體等，再選擇作業量或輸入失誤最少的製作方法為宜。
 
二、資料檔案的製作與變數的錶現
 
資料檔案的構成
 
已經存在有SPSS格式的資料時，隻要連續按兩下資料檔案，SPSS即會啓動。圖1.2(a)是“升學時重視事項. sav”顯示SPSS格式資料的圖像例。圖像的執行檔是“.sav”或者讓SPSS啓動之後選擇【檔案】→【開啓】→【資料】，再選擇資料檔案。要啓動SPSS，可以連按兩下桌麵上的捷徑（圖1.2(b)），或從開始清單中選擇【IBM SPSS Statistics 22】。
 
圖1.3是開啓“升學時重視事項. sav”檔案的狀態。大學生為對象，以3級讓他們迴答決定升學對象時有關5個事項是否重視的資料。SPSS的資料檔案是由資料視圖（圖1.3(a)）與變數視圖（圖1.3(b)）所構成，按下方的標簽（Tab）即可切換顯示。
 
「資料視圖」中之各列是錶示觀察值。如果是意見調查時，一列錶示一位迴答者的資料。各行錶示變數，行的最上方顯示變數名。習慣錶格計算軟體的人，會覺得很像試算錶（spreadsheet）。但是，錶格計算軟體是在一張試算錶上錶現變數的特性與數值兩者，但在SPSS的資料視圖中所錶現的隻有數值而已，變數的特性則錶現在變數視圖中。「變數視圖」是一列錶示一個變數，各行所錶現的則是「名稱」、「類型」等的變數特性。

评分☆☆☆☆☆

說實話，在決定要寫一篇關於藥物不良反應監測的學術論文之前，我對 SPSS 的認知僅限於“聽過這個名字”。網上搜瞭一堆關於 SPSS 的教程，要麼就是太基礎，講一些我早就知道的Excel功能，要麼就是太高階，一看就覺得“這對我目前的需求來說是不是有點過頭瞭”。後來，我的導師推薦瞭這本《醫護研究與資料分析：SPSS的應用》，我抱著試試看的心態翻開瞭它。結果，我真的被它深深吸引住瞭。這本書的編排邏輯非常清晰，它不是簡單地把 SPSS 的所有功能按菜單順序羅列齣來，而是根據醫護研究的常見流程來組織內容。從研究設計的思路，到如何根據研究目的選擇閤適的統計方法，再到如何在 SPSS 中實現這些方法，以及最後如何撰寫統計分析報告，它提供瞭一個非常完整的框架。我尤其喜歡它在講解各種統計檢驗方法時，都會先解釋清楚這個檢驗的適用條件、研究假設，然後纔展示如何在 SPSS 中進行操作，並且對結果進行解讀。例如，在分析藥物不良反應的發生率是否與患者的年齡、性彆等因素有關時，書中會先講解卡方檢驗的原理，然後一步步教我如何在 SPSS 中構建列聯錶，進行卡方檢驗，並且如何解釋卡方值和P值，以及自由度。它還會提示一些可能遇到的問題，比如多重比較的問題，以及如何進行校正。這本書讓我感覺，它不是在教我一個軟件，而是在教我一種科學的研究方法。

评分☆☆☆☆☆

這本《醫護研究與資料分析：SPSS的應用》簡直是護理學子甚至是臨床研究者的救星！我本身在醫院裏做一些跟臨床指標相關的研究，雖然對數據敏感，但真正著手分析起來，特彆是 SPSS 這種專業軟件，一開始真的讓我頭大。市麵上關於 SPSS 的書很多，但大多偏嚮於統計學的理論講解，或者就是操作手冊式的羅列功能，看得我雲裏霧裏，不知道該如何應用到我的研究場景中。直到我拿到這本《醫護研究與資料分析：SPSS的應用》，纔感覺看到瞭希望。它最大的亮點在於，它不是簡單地教你點按鈕，而是真正把 SPSS 的功能和醫護研究的實際需求緊密結閤起來。書裏的案例都是從我們臨床實際齣發的，比如如何分析病人血壓、血糖的變化趨勢，如何評估某個新療法的有效性，甚至是如何進行調查問捲的數據處理。它不是孤立地講“描述性統計”或者“推斷性統計”，而是告訴你，在醫護研究的某個具體問題下，你需要用到哪些統計方法，如何在 SPSS 裏實現，以及如何解讀 SPSS 輸齣的結果。比如說，書中對於如何篩選數據、如何進行變量轉換、如何處理缺失值這些基礎但至關重要的步驟，都講解得非常細緻，而且配有清晰的截圖，讓我這種 SPSS 新手也能一步步跟著做。更棒的是，它在講解統計原理時，也不是那種艱澀難懂的理論堆砌，而是用非常貼近醫護研究的語言，解釋為什麼我們要用這個方法，它的原理是什麼，以及在什麼情況下適用，什麼情況下不適用。這讓我不僅僅是會操作 SPSS，更是理解瞭背後的統計邏輯，這對於我獨立開展研究、寫論文、甚至做齣更科學的臨床決策都至關重要。

评分☆☆☆☆☆

我是一名對醫學統計分析充滿熱情，但又感覺自己基礎薄弱的研究生。在我的導師的建議下，我開始尋找一本能夠係統性地講解如何在SPSS中進行醫學數據分析的書籍。我翻閱瞭好幾本，但總覺得內容不夠深入，或者案例不夠貼切。直到我遇到瞭《醫護研究與資料分析：SPSS的應用》，我纔覺得我的尋覓之旅終於有瞭結果。這本書的內容設計非常閤理，它從醫護研究的基本流程齣發，一步步引導讀者掌握SPSS的應用。書中的內容非常全麵，從數據錄入、變量定義、數據清洗，到描述性統計、常用假設檢驗（如t檢驗、方差分析、卡方檢驗），再到迴歸分析、相關性分析，以及一些在醫護研究中經常會遇到的特殊分析（例如生存分析），幾乎無所不包。而且，每一個章節都配有大量圖文並茂的SPSS操作截圖，讓我可以一邊閱讀，一邊跟著操作，大大降低瞭學習難度。最令我稱贊的是，書中不僅僅教你如何操作，更重要的是講解瞭每種統計方法的理論基礎、適用條件，以及如何根據研究目的來選擇閤適的統計方法。它還會教你如何理解SPSS輸齣結果中的各種統計量，並將其與醫學研究問題聯係起來，給齣具有臨床意義的解釋。

评分☆☆☆☆☆

我目前在一傢區域性醫院擔任研究協調員，經常需要協助醫生完成各類臨床研究項目，而數據分析始終是我覺得最棘手的部分。過去，我大多依賴於嚮統計科的同事求助，但這樣效率不高，而且我也希望能獨立掌握一部分數據分析技能。就在我感到迷茫的時候，我的一位資深同事嚮我推薦瞭《醫護研究與資料分析：SPSS的應用》。這本書的確沒讓我失望。它的內容覆蓋麵很廣，從基礎的數據錄入、清洗，到各種描述性統計、推論性統計方法，再到更高級的迴歸分析和生存分析，幾乎囊括瞭醫護研究中常用的數據分析技術。最讓我欣慰的是，書中提供的案例都非常貼閤臨床實際，比如分析糖尿病患者的糖化血紅蛋白變化，評估不同治療方案的效果，甚至是進行一項關於醫護人員工作滿意度的調查。每一個案例都循序漸進，先設定研究目標，然後選擇閤適的統計方法，接著詳細講解如何在 SPSS 中進行操作，最後給齣如何解讀分析結果並得齣結論。我尤其欣賞的是，書中在講解統計方法時，會非常注重理論與實踐的結閤。它不會簡單地告訴你“使用XX檢驗”，而是會解釋為什麼在這個場景下要使用XX檢驗，它的假設前提是什麼，以及它的局限性。這一點對於我這樣需要理解分析邏輯的人來說，真的非常重要。

评分☆☆☆☆☆

自從我開始參與醫學科研項目，SPSS 就成為瞭我最常接觸到的統計軟件。然而，市麵上關於 SPSS 的書籍層齣不窮，很多都隻是機械地羅列操作步驟，看完之後隻知道怎麼“點”，卻不明白“為什麼”。直到我讀到《醫護研究與資料分析：SPSS的應用》，纔真正感覺自己找到瞭“對的書”。這本書最大的優點在於，它不僅僅是關於SPSS的操作，更重要的是關於“如何用SPSS來做醫護研究”。它將理論知識和實際應用完美地結閤在一起，讓我在學習SPSS功能的同時，也加深瞭對醫學統計學原理的理解。書中大量的案例都來自於真實的醫護研究場景，從疾病的診斷、治療，到健康管理、流行病學調查，涵蓋瞭非常廣泛的領域。比如，書中關於如何分析病人的生命體徵隨時間的變化，如何評估某項乾預措施對患者康復效果的影響，如何進行大規模流行病學調查數據的初步處理和分析，都提供瞭非常具體和詳細的操作指導。而且，它還會引導讀者思考，在不同的研究問題下，應該選擇哪種統計方法，這些方法的優缺點是什麼，以及如何正確解讀SPSS輸齣的結果。這讓我感覺，這本書不僅僅是一本操作手冊，更像是一本“數據分析的思維指南”。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻讀護理學碩士學位的學生，畢業論文的數據分析是讓我非常頭疼的一個環節。我學過一些統計學的課程，但將理論知識轉化為 SPSS 的實際操作，並且能夠正確地解讀結果，始終是一個挑戰。在導師的推薦下，我開始閱讀《醫護研究與資料分析：SPSS的應用》。這本書就像是我在數據分析領域的“啓濛導師”。它深入淺齣地講解瞭SPSS的各項功能，並且將這些功能與護理研究中的實際問題緊密結閤。我尤其喜歡書中關於文獻迴顧中數據分析方法的講解，以及如何設計調查問捲並進行數據處理。書中的案例都非常實用，比如如何分析影響患者滿意度的因素，如何評估一項護理乾預措施的效果，如何進行一項關於護理人員職業倦怠的調查。這些案例都讓我覺得，SPSS 並不是一個高高在上的統計工具，而是能夠幫助我們解決實際護理問題的利器。書中對於 SPSS 輸齣結果的解讀部分，也做得非常到位，它會明確告訴你，你看到的這些數字代錶什麼，以及你能夠從中得齣什麼樣的結論，並且如何將其應用到你的研究中。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在醫院從事數據管理工作的技術人員，經常需要協助科研人員進行數據處理和統計分析。雖然我熟悉SPSS的基本操作，但對於如何在復雜的醫護研究場景中應用SPSS，並且能夠提供有價值的分析建議，我一直覺得有所欠缺。直到我開始閱讀《醫護研究與資料分析：SPSS的應用》，我纔感覺自己找到瞭提升專業技能的金鑰匙。這本書的內容非常係統和深入，它不僅僅講解瞭SPSS的各項功能，更重要的是，它提供瞭大量醫護研究的實際案例，並從數據分析的角度齣發，給齣瞭詳細的解決方案。我特彆喜歡書中關於數據清洗、數據轉換和數據可視化部分的講解，這些都是在實際工作中非常重要但又容易被忽視的環節。而且，書中對於各種統計方法的選擇和應用，都有非常清晰的指導，這讓我能夠更好地理解科研人員的研究思路，並為他們提供更專業的支持。通過閱讀這本書，我不僅提升瞭SPSS的操作技能，更重要的是，我學會瞭如何將SPSS與醫護研究相結閤，從而為醫療科研貢獻更大的力量。

评分☆☆☆☆☆

我是一名剛開始接觸醫學統計研究的研究助理，麵對堆積如山的病曆數據和各種統計軟件，感覺像進入瞭一個迷宮。以前也嘗試過看一些介紹 SPSS 的書籍，但總覺得那些例子離我的工作太遙遠，像是為統計學傢寫的，而不是為我們這些需要解決實際醫學問題的人準備的。直到最近，我偶然間發現瞭這本《醫護研究與資料分析：SPSS的應用》，簡直是打開瞭我新世界的大門！這本書最大的特點就是它的“接地氣”。它沒有一開始就拋齣一堆復雜的公式和術語，而是從一個實際的醫護研究問題齣發，循序漸進地引導你如何使用 SPSS 來解決。比如，書中用瞭一個關於“不同生活方式對老年人認知功能影響”的研究案例，非常生動地展示瞭如何導入數據，如何進行初步的描述性分析，比如計算平均年齡、平均認知評分，以及各項生活方式的比例。然後，它會接著講，如果我們要探索生活方式和認知功能之間的關係，需要進行哪些更深入的分析，比如卡方檢驗、t檢驗，甚至是迴歸分析。最讓我印象深刻的是，書裏對 SPSS 輸齣結果的解讀部分，非常到位。它不會僅僅告訴你“P值小於0.05”，而是會解釋這個P值代錶什麼，它和你的研究假設有什麼關係，以及你從中可以得齣什麼樣的臨床意義。這本書讓我第一次體會到，原來數據分析並不是枯燥的數字遊戲，而是能夠幫助我們發現疾病規律、優化治療方案、甚至改善患者生活質量的強大工具。而且，書中的排版也很舒適，圖文並茂，一點也不枯燥。

评分☆☆☆☆☆

作為一名在臨床一綫工作的醫生，雖然我經常接觸到各種研究報告，但自己動手進行數據分析卻顯得有些力不從心。SPSS 這類統計軟件對我來說，一開始就像一個黑箱，我隻知道它們能“分析數據”，但具體怎麼用，能分析齣什麼，我一直沒有清晰的概念。直到我開始閱讀《醫護研究與資料分析：SPSS的應用》，我纔真正打開瞭新世界的大門。這本書的視角非常獨特，它不是從純粹的統計學理論齣發，而是從醫護研究的實際需求齣發，來講解SPSS的應用。書中大量的案例都取材於臨床實際，例如如何分析不同治療方案對患者生活質量的影響，如何評估某項篩查方法的準確性，如何進行一項關於疾病發病率的流行病學調查。這些案例都非常貼近我的日常工作，讓我能夠很直觀地理解SPSS在解決實際醫學問題中的作用。書中對於 SPSS 各個功能模塊的講解，都非常細緻，而且結閤瞭具體的統計分析思路。比如，在講解如何進行分組比較時，它會先闡述不同分組比較方法的原理和適用條件，然後一步步教你如何在 SPSS 中進行操作，並指導你如何解讀統計結果，以及如何根據結果來迴答你的研究問題。這讓我不僅僅學會瞭操作，更是學會瞭如何思考。

评分☆☆☆☆☆

在我剛開始接觸醫學影像分析的研究時，數據統計分析是我最薄弱的環節。我需要處理大量的影像數據，並對其進行量化分析，但對於如何使用SPSS進行有效的統計分析，我一直感到迷茫。在查閱瞭多方資料後，我偶然發現瞭《醫護研究與資料分析：SPSS的應用》，這本書徹底改變瞭我的看法。它不僅僅是一本SPSS操作指南，更是一本關於如何在醫護研究中使用SPSS進行科學分析的“實戰手冊”。書中從研究設計的角度齣發，引導讀者如何根據研究問題選擇閤適的統計方法。我尤其欣賞書中對各種統計檢驗的詳細闡述，它不僅解釋瞭每種檢驗的原理和適用條件，還通過大量的圖文並茂的SPSS操作演示，讓讀者能夠輕鬆上手。例如，在分析不同影像學指標與疾病分期之間是否存在關聯時，書中會詳細講解如何進行相關性分析和迴歸分析，以及如何解讀分析結果。這本書讓我明白，數據分析不僅僅是為瞭得齣P值，更是為瞭發現數據背後的規律，為臨床決策提供科學依據。