Marketing Research and SPSS 11.0, Fourth Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:Alvin C. Burns

出品人:

页数:688

译者:

出版时间:2002-12-12

价格:USD 145.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780131027947

丛书系列:

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市场研究与SPSS 11.0：第四版 概述 《市场研究与SPSS 11.0：第四版》是一本旨在帮助读者掌握市场研究核心原理并熟练运用SPSS统计软件进行数据分析的综合性教材。本书将理论知识与实践操作相结合，从市场研究的定义、目的、流程出发，深入讲解了各种研究方法、数据收集技术以及SPSS软件在数据管理、描述性统计、推断性统计和多变量分析等方面的强大功能。本书内容详实，循序渐进，理论阐述清晰易懂，SPSS操作步骤演示直观准确，旨在培养读者独立进行市场研究、解读数据并作出有效商业决策的能力。 目标读者 本书适合以下人群阅读： 市场营销专业的学生： 为其学习市场研究理论、掌握实证分析方法打下坚实基础。 商科及相关专业的学生： 学习如何运用科学的调研方法和数据分析工具解决商业问题。 市场研究从业者： 提升市场研究的专业技能，掌握最新数据分析软件的应用。 企业管理者及决策者： 了解市场研究的价值，能够更有效地指导和评估市场研究项目。 对市场研究和数据分析感兴趣的读者： 学习一套系统性的研究方法和分析工具。 本书结构与内容详解 本书共分为四个主要部分，共包含若干章节，全面覆盖了市场研究的各个关键环节。 第一部分：市场研究基础 本部分是理解和进行市场研究的基石，旨在为读者建立宏观的认识框架。 第一章：市场研究的定义、性质与作用 深入探讨市场研究的核心概念，解释其在现代商业环境中的不可或缺性。 阐述市场研究的性质，如科学性、系统性、客观性等。 详细分析市场研究在制定营销策略、评估市场机会、理解消费者行为、开发新产品、监控竞争对手以及优化营销组合等方面的关键作用。 介绍市场研究在不同行业和不同决策情境下的应用案例，帮助读者建立直观的认识。 第二章：市场研究的类型与过程 区分并介绍不同类型的市场研究，如探索性研究、描述性研究和因果性研究，并讲解它们各自适用的场景。 详细阐述市场研究的一般过程，包括问题界定、研究设计、数据收集、数据分析、报告撰写和成果应用等关键步骤。 强调在研究过程中各个环节的相互关联性和重要性。 第三章：市场研究问题的界定与研究设计 指导读者如何准确、清晰地界定研究问题，这是整个研究成功的首要前提。 讲解如何将模糊的商业问题转化为可操作的研究问题和研究目标。 介绍不同类型研究设计（如实验设计、调查设计）的特点、优缺点及其选择依据。 阐述研究设计的关键要素，包括研究范围、研究单位、研究时间等。 第二部分：数据收集与测量 本部分将重点关注如何有效地获取研究所需的数据，并确保数据的质量。 第四章：二手资料研究 介绍二手资料的来源、类型、特点和价值。 讲解如何有效地搜集、评估和利用各类二手资料，如政府统计数据、行业报告、学术文献、公司年报等。 分析二手资料研究在前期探索性研究和验证假设中的作用。 第五章：定量研究中的数据收集方法——调查法 详细讲解结构化问卷调查法，包括问卷的设计原则、常用题型、量表类型（如李克特量表、语义差异量表）。 介绍不同调查方式的优缺点，如电话调查、面访调查、邮寄调查、在线调查，并分析它们在成本、效率、覆盖范围和数据质量上的差异。 探讨抽样方法，包括概率抽样（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样）和非概率抽样（方便抽样、判断抽样、配额抽样、滚雪球抽样），以及各种方法的适用场景。 第六章：定性研究中的数据收集方法 介绍深度访谈、焦点小组、观察法等定性研究方法。 阐述这些方法在探索消费者动机、态度、情感以及理解复杂现象方面的独特优势。 讲解定性研究的实施技巧和数据记录方式。 第七章：测量与量表设计 深入讲解测量的基本概念，如构念、变量、指标。 介绍测量的信度（Reliability）和效度（Validity）的含义、评估方法和提高途径，这是保证数据质量的关键。 详细介绍各种常用的测量量表（如李克特量表、图示量表、排序量表）的设计和应用。 第三部分：SPSS 11.0 软件应用与数据分析 本部分是本书的核心实践部分，将SPSS软件操作与市场研究中的具体分析技术紧密结合。 第八章：SPSS 11.0 软件基础操作 介绍SPSS 11.0的界面布局、菜单功能以及基本操作流程。 讲解如何创建、打开、保存数据文件。 详细介绍数据视图（Data View）和变量视图（Variable View）的编辑功能，包括变量的定义、数值编码、缺失值设置、变量标签、值标签等。 教授如何进行基本的数据录入和数据编辑。 第九章：SPSS 11.0 数据管理与转换 讲解SPSS中常用的数据筛选、排序、选择案例等数据预处理功能。 教授如何进行变量的计算、派生和转换，如根据已有变量创建新变量（例如，计算总分、计算比率），以及变量的重新编码（Recoding）等。 介绍如何合并、追加数据文件，以及进行数据转置等高级数据管理操作。 第十章：SPSS 11.0 描述性统计分析 介绍描述性统计的目的和意义，即用简洁的统计指标概括数据的基本特征。 教授如何在SPSS中使用“描述”（Descriptives）功能计算均值、中位数、众数、标准差、方差、最小值、最大值、范围、偏度、峰度等。 指导读者如何使用“频率”（Frequencies）功能生成频数分布表、百分比、累计百分比，并绘制各种图表，如条形图、饼图、直方图。 重点讲解如何通过图表直观地展示数据分布特征。 第十一章：SPSS 11.0 统计推断基础：假设检验 引入统计推断的基本概念，包括总体、样本、参数、统计量、抽样分布。 详细解释假设检验的基本原理，包括原假设（H0）、备择假设（H1）、检验统计量、显著性水平（α）和P值。 介绍并演示SPSS中常用的单样本t检验、配对样本t检验、独立样本t检验，以及单因素方差分析（One-Way ANOVA）的应用。 指导读者如何根据分析目的选择合适的检验方法，并正确解读SPSS输出结果中的P值，作出统计决策。 第十二章：SPSS 11.0 关联性分析：相关与回归 讲解相关分析的概念，区分正相关、负相关和无相关。 教授如何使用SPSS进行Pearson积矩相关系数的计算和检验，以及Spearman秩相关系数的计算，并解读相关系数的强度和方向。 深入讲解简单线性回归分析，包括回归模型构建、回归系数的解释、决定系数（R²）的意义。 介绍SPSS中多元线性回归分析的应用，解释多个自变量对因变量的影响，以及如何进行模型诊断和评估。 第十三章：SPSS 11.0 探索性因子分析 (EFA) 介绍因子分析的定义、目的和应用场景，特别是在构念效度检验和简化变量数量方面的作用。 讲解因子分析的基本原理，包括因子载荷、特征值、公共因子方差。 指导读者如何在SPSS中进行EFA的设置，如因子提取方法（主成分分析、主轴因子法）、旋转方法（正交旋转、斜交旋转）。 教授如何解读因子分析的输出结果，包括碎石图、因子载荷矩阵，并进行因子命名。 第十四章：SPSS 11.0 聚类分析与判别分析 介绍聚类分析（Cluster Analysis）的原理和应用，用于发现数据中的自然分组，如客户细分。 讲解SPSS中两种主要的聚类方法：系统聚类（Hierarchical Clustering）和K-均值聚类（K-Means Clustering），并演示其操作步骤。 介绍判别分析（Discriminant Analysis）的原理和应用，用于构建预测模型，将个体归入预定的类别，如客户流失预测。 演示SPSS中判别分析的实施过程和结果解读。 第四部分：市场研究报告与应用 本部分将引导读者将分析结果转化为具有实践指导意义的报告，并探讨市场研究的实际应用。 第十五章：市场研究报告的撰写与呈现 提供市场研究报告的标准结构，包括执行摘要、引言、研究方法、研究结果、讨论与结论、建议、附录等。 指导读者如何清晰、准确、有逻辑地呈现研究过程和分析结果。 强调报告的语言风格、图表运用以及针对不同受众的报告调整。 第十六章：市场研究的应用与伦理 探讨市场研究在产品开发、定价策略、渠道管理、促销活动、品牌建设等具体营销决策中的实际应用。 讨论市场研究过程中可能遇到的伦理问题，如隐私保护、数据保密、研究偏倚等，并提出相应的规避措施。 强调研究的客观性和公正性对于最终决策的重要性。 本书特色 理论与实践高度融合： 既有扎实的市场研究理论基础，又有详尽的SPSS软件操作指导。 SPSS版本更新： 聚焦于SPSS 11.0这一经典且仍被广泛使用的版本，操作步骤清晰具体。 循序渐进的教学设计： 从基础概念到高级分析，内容由浅入深，适合不同基础的读者。 丰富的案例分析： 结合实际市场研究场景，通过案例讲解理论知识和软件应用。 强调结果解读： 不仅教授如何操作软件，更注重引导读者理解统计结果的意义，并将其转化为有价值的商业洞察。 实用性强： 旨在培养读者独立解决市场研究问题的能力，使其能够胜任相关工作岗位。 结论 《市场研究与SPSS 11.0：第四版》是一本全面、深入、实用的市场研究与数据分析指南。通过学习本书，读者将能够系统掌握市场研究的科学方法，熟练运用SPSS软件进行各种复杂的数据分析，并最终能够基于严谨的研究和数据洞察，为商业决策提供强有力的支持。本书将是每一位致力于提升市场研究专业能力或希望在数据驱动时代取得成功的专业人士的宝贵参考。

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真正让我感到价值提升的，是书中穿插的那些关于“研究伦理”和“结果汇报”的讨论。在这个数据滥用和“结果导向”盛行的时代，这本书对研究诚信的强调显得尤为珍贵。它不仅教你如何科学地分析数据，更是在提醒研究者，你的每一个选择——从问卷措辞到数据剔除——都带有道德责任。关于最终报告撰写的部分，提供了非常实用的框架结构，教导如何有效地向非专业背景的高层管理者传达复杂的研究发现，这简直是职场人士的救命稻草。它教导的不是如何把数据塞进PPT，而是如何构建一个让决策者无法抗拒的叙事链条。通过几个失败案例的反思，作者展示了“好的研究”是如何因为“糟糕的沟通”而功亏一篑的，这一点，在许多纯技术书籍中是极其罕见的深度洞察。这本书的最终价值，已经超越了工具书的范畴，更像是一位资深顾问在言传身教，教你如何成为一个既有技术功底，又懂得商业沟通的完整研究人员。

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这本书的语言风格有一种老派学者的严谨性，但又不失现代学术语境下的精确性。它很少使用过于花哨的修辞，遣词造句都非常克制和专业，这确保了在术语翻译和概念界定时，不会产生任何歧义。这种严肃性带来的好处是，当你引用其中的某个定义或方法论时，你会感到非常心安理得，因为它经受住了严格的推敲。不过，这种风格也意味着它并不是一本轻松的“速成读物”。如果你期望在咖啡馆里快速翻阅几页就能掌握市场研究的精髓，这本书可能会让你感到有些吃力，因为它要求读者保持高度的专注力，去追踪那些复杂的逻辑推演和统计假设检验的过程。我记得在阅读回归分析的假设检验章节时，需要反复对照书中的注释和图例，才能完全跟上作者的思路，这是一种需要投入精力的“硬核”阅读体验。它更像是一本可以放在案头随时查阅的工具书和方法论指导手册，而不是一本可以一口气读完的小说。

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至于SPSS操作部分的讲解，我必须承认，它做得相当细致，但这种细致也带来了一种特定的阅读体验。它似乎是为那些从未接触过任何统计软件的新手量身定做的，每一个点击、每一个菜单路径都交代得一清二楚，生怕读者漏看一个小数点后的设置。对于我这种已经使用SPSS多年，更关注高阶统计模型和数据清洗技巧的资深用户来说，前期的基础操作部分略显冗长，读起来有点像是在复习早已烂熟于心的常识。然而，这种“唠叨”也有其好处，它迫使我停下来，重新审视自己日常操作中那些可能被我无意中跳过或简化的步骤，比如数据转换的严谨性校验，或者缺失值处理的几种不同策略的优劣对比。特别是关于数据可视化那一章，它提供的不仅仅是SPSS的默认输出，而是如何利用软件的定制功能，生成更具叙事性的图表，这一点给我启发很大，让我想起很多时候，数据分析的最终价值，体现在图表能否一语道破问题的核心。总的来说，这部分内容扎实可靠，但读者的既有经验会决定其阅读速度和兴趣点。

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这本书的装帧设计倒是挺吸引眼球的，封面那种深沉的蓝色配上简洁的白色字体，给人一种专业又沉稳的感觉。我刚拿到手的时候，花了不少时间在琢磨它到底能给我带来什么。毕竟现在市面上的市场研究书籍汗牛充栋，能让人眼前一亮的真不多见。这本书的排版清晰度非常高，即便是那些复杂的统计图表，也能被印制得相当锐利，这一点对于需要反复对照和学习的读者来说，简直是福音。翻开目录，就能感觉到作者在内容组织上的匠心独运，从基础理论的梳理，到实际操作的步骤，逻辑链条衔接得非常自然，没有那种生硬的跳跃感。特别是对于初次接触SPSS这类软件的用户，那种由浅入深的引导方式，让人感觉学习曲线被平缓了许多。我记得我当时翻到关于抽样方法的章节时，那些图示和案例分析，简直就像是手把手在教我如何在实际工作中避开常见的陷阱。而且，书的侧边留白处理得恰到好处，方便读者在阅读过程中随时做批注和标记，这在深度学习时非常关键。总而言之，这本书的物理呈现和初始印象，无疑是成功且令人期待的，它建立了一个非常可靠的知识载体基础。

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读完前几章，我最大的感受是作者对于“研究设计”这一核心环节的重视程度，简直到了吹毛求疵的地步。很多教材往往把重点放在数据分析的“术”上，而忽略了“道”的构建，导致读者学会了如何跑出结果，却不明白这些结果背后的意义和局限性。这本书则不然，它花费了大量的篇幅，深入探讨了如何从一个模糊的市场问题，提炼出一个清晰、可量化的研究假设。我尤其欣赏它在定性研究与定量研究融合部分的处理方式，那种辩证的视角，远超出了传统教科书的刻板叙述。例如，在讨论焦点小组访谈的效度时，作者不仅列举了常见的偏见来源，还提供了一套非常实用的访谈引导员培训清单，这绝对是实战派的干货。再往后看，关于信度和效度的检验部分，作者没有简单地罗列公式，而是用了很多实际的商业案例来解释，为什么在某些特定行业背景下，某些指标的阈值需要被动态调整，这极大地提高了知识的可迁移性。这种深度和广度兼备的论述方式，让我在合上书本时，感觉自己不再是机械地执行步骤，而是真正开始思考“我为什么要这么做”这个问题了。

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