Marketing Research and Spss 11.0 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:Malhotra, Naresh K.

出品人:

页数:864

译者:

出版时间:

价格:159.6

装帧:HRD

isbn号码:9780131041899

丛书系列:

图书标签:

• 市场调研
• SPSS
• 数据分析
• 统计学
• 营销学
• 研究方法
• 定量研究
• SPSS 11
• 0
• 商业研究
• 社会科学

《市场研究与SPSS 11.0：深度解析与实践指南》 本书旨在为市场研究领域的学者、从业者以及对数据分析感兴趣的学生提供一本详实且极具实践价值的参考书。我们深知，在当今快速变化的市场环境中，精准、科学的市场研究是企业制定战略、优化决策的关键。而SPSS作为一款功能强大、易于上手的统计分析软件，更是现代市场研究不可或缺的工具。 本书并非简单地介绍SPSS软件的操作步骤，而是着重于将市场研究的核心理论与SPSS软件的强大功能有机结合，带领读者从基础概念出发，逐步深入到高级分析技巧。我们力求让读者不仅学会“怎么做”，更能理解“为什么这么做”，从而培养出独立解决复杂市场研究问题的能力。 核心内容概述： 第一部分：市场研究基础与方法论 市场研究的本质与价值： 探讨市场研究在企业运营中的战略地位，分析其如何帮助企业识别机遇、规避风险、理解消费者、洞察竞争对手。我们将从理论层面梳理市场研究的定义、目标、流程以及不同类型（如探索性研究、描述性研究、因果性研究）的特点与适用场景。 研究设计与方案制定： 详细阐述如何构建科学的研究设计。这包括明确研究问题、确定研究目标、选择合适的研究方法（如定量研究、定性研究、混合研究），以及设计抽样方案（概率抽样与非概率抽样）。我们将重点讲解如何根据不同的研究目的来设计有效的问卷，以及在设计过程中需要注意的关键要素，如变量的定义、量表的选择、题项的措辞等。 数据收集方法： 覆盖市场研究中常用的数据收集技术，包括问卷调查（在线、电话、面访）、焦点小组、深度访谈、观察法等。我们将讨论各种方法的优缺点，以及如何根据研究的实际情况选择最有效的数据收集方式。 数据质量与预处理： 强调数据质量的重要性，并提供一系列实用的数据清洗和预处理技术。这包括识别和处理异常值、缺失值，数据转换，以及如何对原始数据进行编码和分组，为后续的统计分析奠定坚实基础。 第二部分：SPSS 11.0 核心功能深度解析 SPSS 11.0 界面与基本操作： 引导读者熟悉SPSS 11.0的用户界面，包括数据视图、变量视图、输出窗口等。我们将演示如何输入、导入和导出数据，以及进行基本的数据管理操作，如排序、筛选、分割文件等。 描述性统计分析： 讲解如何利用SPSS 11.0进行描述性统计分析，以全面了解数据的基本特征。我们将详细介绍频率分析、交叉制表、描述性统计量（均值、中位数、标准差、方差等）的计算和解释，以及如何生成直方图、条形图、饼图等可视化图表，直观展示数据分布和关系。 推断性统计分析入门： 介绍统计推断的基本概念，如假设检验、置信区间等。我们将带领读者掌握SPSS 11.0中常用的推断性统计方法，包括单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验、方差分析（ANOVA）等，并指导如何解读检验结果，判断统计显著性。 关联性分析： 深入探讨变量之间的关系。我们将详细讲解相关分析（Pearson相关系数、Spearman相关系数）的应用场景和SPSS 11.0的操作方法。 回归分析： 重点介绍回归分析，这是揭示变量间数量关系的强大工具。我们将从简单线性回归开始，逐步过渡到多元线性回归，讲解如何建立回归模型、解释回归系数、评估模型拟合度（R方），以及进行模型诊断。 因子分析与聚类分析： 讲解如何利用SPSS 11.0进行降维和分组。因子分析用于识别潜在的结构变量，而聚类分析则用于将相似的个体或变量进行分组，这在消费者细分、产品分类等场景中尤为重要。 其他高级分析技术： 根据SPSS 11.0的功能，我们将适时介绍其他可能包含的统计分析方法，例如信度与效度分析（常用于量表开发）、卡方检验（用于分析分类变量间的关系）等，并说明其在市场研究中的应用。 第三部分：SPSS 11.0 在市场研究中的综合应用案例 本书最大的亮点在于其丰富的实践案例。我们将选取不同行业、不同类型的市场研究问题，通过SPSS 11.0的实际操作，一步步演示如何应用所学知识来解决实际问题。这些案例将涵盖： 消费者满意度调查分析： 如何通过SPSS分析问卷数据，评估消费者满意度水平，并找出影响满意度的关键因素。 品牌认知度与形象研究： 如何利用SPSS对市场数据进行分析，了解品牌在消费者心中的认知度、形象以及与竞争对手的对比。 产品开发与测试分析： 如何通过SPSS分析消费者对新产品的偏好和接受度，为产品改进提供数据支持。 广告效果评估： 如何利用SPSS量化分析广告投放的效果，评估广告的传播度和影响力。 销售数据分析与预测： 如何利用SPSS分析历史销售数据，识别销售模式，并进行初步的销售预测。 本书特色： 理论与实践并重： 既有扎实的理论基础，又有详实的软件操作指导，真正做到学以致用。 步骤清晰，图文并茂： SPSS 11.0的操作步骤配以详细的截图，易于读者跟随学习。 案例丰富，贴近实际： 选取具有代表性的市场研究案例，让读者在解决实际问题的过程中掌握方法。 语言通俗易懂，适合不同背景读者： 无论您是市场研究领域的初学者，还是有一定经验的从业者，都能从中获益。 我们相信，通过本书的学习，读者将能够熟练运用SPSS 11.0进行高效、科学的市场研究，从而在激烈的市场竞争中获得更强的洞察力和决策优势。

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我用这本书来指导我的期末项目时，发现它最独特的一个地方在于它对“定性研究与定量研究的整合”的处理方式。很多教材将两者视为泾渭分明的对立面，但这本书却巧妙地展示了如何利用焦点小组（定性）的结果来指导SPSS中问卷题项的优化（定量），反之亦然。它在“混合方法研究设计”一章中，提供了一个迭代模型的案例，清晰地展示了定性洞察如何帮助研究人员在定量分析中规避“概念错误”。这种跨越方法论边界的整合视野，极大地拓宽了我对市场研究广度的认知。它让我不再将统计分析视为一个孤立的“黑箱操作”，而是整个研究生命周期中一个相互支撑、互相印证的关键环节。这本书给我带来的最大收获，不是掌握了一个软件的特定功能，而是获得了一种更加全面、更加灵活、更具批判性的研究思维模式。

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这本书的封面设计简直是直击我的灵魂深处，那种深沉的蓝色调，配上简洁有力的字体，一下子就让我感觉这不是一本泛泛而谈的教材，而是一部可以深入挖掘数据矿藏的实战手册。我是一个市场营销专业的硕士研究生，手头堆着好几本经典的“营销研究”书籍，但无一例外，它们要么过于理论化，让我抓不住重点，要么就是案例陈旧，跟不上现在瞬息万变的市场节奏。拿到这本《Marketing Research and Spss 11.0》时，我最期待的就是它如何在理论的严谨性和实践的操作性之间找到那个完美的平衡点。我翻开目录，看到“探索性研究设计”、“描述性研究中的抽样技术”这些章节，心里就已经有底了——作者绝对是深谙从提出问题到设计方案的全过程。尤其让我眼前一亮的是，它似乎在数据采集和预处理部分花了大量的篇幅，这对于我们这些真正要面对 messy data 的学生来说，简直是救命稻草。我迫不及待地想看看，作者是如何将那些枯燥的统计学概念，转化为可以在实际问卷中直接应用的指导，而不是仅仅停留在公式的堆砌上。这本书给我的第一印象是，它不仅仅是知识的传递，更像是一个经验丰富的前辈在手把手教你如何避免那些新手常犯的错误。

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阅读体验上，这本书的排版和语言风格呈现出一种极其务实、近乎军事化的精准。没有冗长空洞的哲学思辨，也没有故作高深的学术腔调。每一段文字都像是在进行一场高效的会议报告，直奔主题，逻辑链条清晰得让人拍案叫绝。我注意到，作者在插入图表和流程图时，都经过了精心设计，它们不是简单的内容复述，而是对复杂概念的视觉提炼。比如，在讲解实验设计中“控制组”和“实验组”的设置差异时，它用了一个类似流程图的结构，三步到位地展示了因果关系推导的难度所在。这对于我这种视觉型学习者来说，简直是福音。我经常在学习其他书籍时，需要停下来自己画草图来理清思路，但这本书似乎已经帮我完成了大部分的预处理工作。这种对读者学习路径的体贴，让原本枯燥的统计学习过程变得更加流畅和可预测，让人愿意一页接着一页地读下去，因为它总能及时地提供下一个清晰的“路标”。

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这本书真正展现出它深厚功力的地方，在于它对“研究伦理”和“报告撰写”这些常常被教科书略去或敷衍带过的环节的重视。在当今大数据时代，数据隐私和研究的透明度是营销人员必须面对的重大议题。这本书用了一个独立的章节来探讨问卷设计中的“社会赞许性偏差”以及如何在数据收集后进行“匿名化处理”，这体现了作者极强的行业责任感。更让我惊喜的是，它提供了一整套如何将复杂统计结果“翻译”成高管易懂的商业建议的模板。它没有仅仅满足于告诉你R值是多少，p值是多少，而是教你如何构建一个叙事：“基于此分析，我们建议将营销预算向A渠道倾斜15%，预期能带来X%的转化率提升。” 这种从数据到决策的完整闭环构建，是我在其他任何市场研究读物中都未能找到如此系统化的指导。它真正将“研究”从一个学术练习提升到了商业战略工具的高度。

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说实话，我本来对任何带有特定软件版本号的书籍都抱有一丝警惕，毕竟技术更迭的速度快得惊人，一个“11.0”听起来确实有点年代感了。然而，当我深入阅读到关于回归分析和因子分析的那几章时，我发现，这本书的精髓压根就不是那个特定版本的SPSS界面操作，而是背后所蕴含的统计学逻辑和营销洞察。作者在解释多元线性回归时，并没有直接跳到“点击菜单-选择变量”的流程，而是先用一个非常生动的商业场景，比如“价格敏感度分析”，来阐述为什么要选择这个模型，以及如何解读系数的实际商业含义。这种“先为什么，再怎么做”的叙事结构，极大地帮助我构建起一个完整的分析思维框架。对我这种喜欢刨根问底的人来说，这本书的价值恰恰在于它对基础理论的扎实梳理，而不是那些可能很快就会过时的软件界面截图。它让我明白，SPSS只是工具，真正的“研究”能力，才是核心竞争力。我特别留意了它在处理多重共线性问题上的论述，那段分析简直是教科书级别的清晰，完全消除了我之前对复杂模型应用时的诸多困惑。

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