量化研究与统计分析

量化研究与统计分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:重庆大学出版社
作者:邱皓政
出品人:
页数:354
译者:
出版时间:2009-3
价格:49.50元
装帧:
isbn号码:9787562448211
丛书系列:万卷方法
图书标签:
  • 研究方法
  • 统计学
  • 量化研究与统计分析
  • 方法论
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具体描述

《量化研究与统计分析:SPSS中文视窗版数据分析范例解析》分别从量化研究的基本思路和方法、统计原理和技术、软件应用三部分进行材料的组织,并将三部分内容有机地结合了起来,并对二十余种常用量化分析技术辅以完整的范例。这种组织方式相对于目前流行的分别将统计学和软件应用分别成书的做法,更能帮助读者在整体上学会做量化研究。在难度的把握上,《量化研究与统计分析:SPSS中文视窗版数据分析范例解析》主要立足于为量化研究的初学者服务的思想,材料选择、内容设计都比较基础,因此,完全可以作为社会学、心理学 、管理学、教育学等学科的本科生和研究生的量化研究方法课程的教材。《量化研究与统计分析:SPSS中文视窗版数据分析范例解析》的读者对象是量化研究方法的学习者和使用者,适合社会科学各学科高年级本科生、硕博士研究生自学,也适合教师教学辅助参考。

《洞察数据,驾驭未来:现代数据分析实战指南》 在这信息爆炸的时代,数据已成为驱动决策、洞悉趋势、引领创新的核心力量。然而,数据的价值并非唾手可得,它隐藏在海量信息之中,需要精密的工具和严谨的方法去发掘。《洞察数据,驾驭未来:现代数据分析实战指南》是一本旨在赋能读者掌握现代数据分析核心技能的实用性著作。本书不涉及量化研究的理论框架构建,也不深入探讨复杂的统计学原理的数学推导,而是将焦点置于如何运用实际的分析技术,从数据中提炼出有价值的见解,并将其转化为可执行的商业或研究策略。 本书以“实践为导向”为核心理念,将读者从数据准备的初步阶段,引导至数据可视化和解读的最终环节。我们相信,掌握数据分析的关键在于“做什么”和“怎么做”,而非仅仅理解“为什么”。因此,本书内容紧密围绕实际应用,力求让每一位读者都能在阅读过程中,逐步构建起一套独立进行数据分析的能力。 第一部分:数据世界的敲门砖——数据处理与预备 数据分析的基石在于数据的质量与可用性。本部分将详细阐述数据清洗、转换与整合的实用技巧,涵盖以下关键内容: 数据获取与导入: 介绍从不同来源(如CSV文件、数据库、API接口)导入数据的常用方法和注意事项。我们将重点关注数据格式的标准化,例如日期、文本、数值类型的统一处理。 数据清洗的艺术: 深入讲解如何识别和处理缺失值(如删除、插补),检测和纠正异常值(如基于阈值、统计方法),以及处理重复数据和不一致的数据格式。我们将提供多种实用的数据清洗策略,并讨论其适用场景。 数据转换与特征工程: 演示如何进行数据转换,例如对数变换、标准化、归一化等,以适应不同的分析模型。同时,我们将介绍特征工程的基本概念,以及如何通过组合、衍生现有特征来创造新的、更有信息量的特征,为后续分析打下坚实基础。 数据整合与合并: 讲解如何将来自不同来源的数据集进行有效的合并和连接,例如基于共同键的JOIN操作,以及如何处理不同数据粒度的问题。 第二部分:从数据到洞察——探索性数据分析与可视化 在数据准备就绪后,下一步便是通过探索性数据分析(EDA)来理解数据的内在结构和规律,并利用可视化手段直观地呈现分析结果。本部分将聚焦于此: 描述性统计的直观呈现: 重点介绍如何计算和解读关键的描述性统计量,如均值、中位数、标准差、方差、分位数等,并通过图表(如直方图、箱线图、散点图)直观展示数据的分布特征。 关系探索与关联分析: 教授如何识别变量之间的关系,包括计算相关系数(如皮尔逊相关系数),并利用散点图矩阵、热力图等工具来可视化变量间的相关性。我们将展示如何发现潜在的模式和关联。 数据可视化的最佳实践: 深入探讨不同类型图表的选择与应用,例如条形图、折线图、饼图、散点图、密度图、地理图等,以及如何根据分析目的和受众选择最有效的可视化方式。我们将强调图表设计的原则,如清晰度、准确性、信息密度,并介绍常用的可视化工具(如Python的Matplotlib/Seaborn,R的ggplot2,或者Tableau/Power BI等商业软件的基础应用)。 发现隐藏模式: 介绍一些基础的模式识别技术,例如通过聚类分析(如K-means)来发现数据中的自然分组,以及如何对时间序列数据进行初步的趋势和季节性分析。 第三部分:驱动决策——模型应用与结果解读 在理解数据的基础上,本书将进一步引导读者了解如何应用常见的数据分析模型来解决实际问题,并有效地解读模型结果。本书侧重于模型的使用而非理论推导: 预测性建模入门: 介绍线性回归、逻辑回归等基础的预测模型,重点在于如何构建模型、训练模型、以及如何评估模型的预测性能(如R方、准确率、召回率、F1分数等)。我们将提供实际案例,展示如何根据模型结果进行预测。 分类与聚类应用: 探讨如何利用分类模型(如决策树、支持向量机SVM)解决分类问题,以及如何运用聚类模型(如层次聚类)对数据进行细分和群体分析。我们将关注模型的可解释性和应用场景。 文本数据分析基础: 介绍如何对文本数据进行初步处理,如分词、词频统计,以及如何应用简单的文本挖掘技术来提取信息和主题。 模型结果的解释与沟通: 强调模型结果并非终点,关键在于如何将其转化为有说服力的见解,并清晰地传达给非技术背景的决策者。我们将分享报告撰写和演示的技巧,以及如何将数据分析结果与业务目标相结合。 本书特色: 面向实践: 每一章节都配有丰富的实际操作案例,并提供可运行的代码示例(如Python或R),让读者可以边学边练。 工具灵活: 尽管会涉及常用工具,但本书更侧重于通用的分析思路和方法,读者可以根据自己的偏好和项目需求选择合适的工具。 循序渐进: 内容从基础的数据处理到高级的应用探索,层层递进,确保读者能够逐步掌握数据分析的全过程。 聚焦价值: 始终围绕“如何从数据中获取价值”这一核心目标,帮助读者将分析技能转化为实际的洞察和行动。 《洞察数据,驾驭未来:现代数据分析实战指南》将成为您在数据驱动世界中探索、发现和决策的得力伙伴。无论您是希望提升业务决策能力的企业管理者,还是致力于深入挖掘研究数据的科研人员,亦或是渴望在职场中掌握核心竞争力的分析师,本书都将为您提供一套全面而实用的学习路径。拿起这本书,开启您的数据探索之旅,用数据点亮您的未来。

作者简介

目录信息

第一篇 量化研究的基本概念 第一章 科学研究与量化方法 第一节 科学研究的概念与方法 一、科学的目的与功能 二、科学研究的特性 三、科学研究的内容 四、理论及其功能 第二节 主要的量化研究设计 一、调查法 二、相关法 三、实验法 四、量化方法之比较 第三节 量化研究的结构与内容 一、绪论 二、方法 三、结果 四、讨论 第四节 量化研究的程序 一、理论引导阶段 二、数据搜集阶段 三、数据分析阶段 第五节 计算机软件包在科学研究上的应用 第二章 测量理论与方法 第一节 测量的基本概念 一、测量的意义 二、测量与统计的基础:变异 第二节 测量的尺度 一、名义尺度 二、顺序尺度 三、等距尺度 四、比率尺度 五、测量尺度的比较 第三节 测量的格式 一、测量格式的基本特性 二、量化研究的测量格式 三、测量格式的比较第二篇 数据处理与数据查核 第三章 数据计算机化与SPSS介绍 第一节 编码系统的建立与应用 一、编码系统与工具发展的优先性 二、编码系统的概念 三、文字资料的计量处理 四、编码表 五、废卷处理 第二节 SPSS的介绍 一、SPSS简介 二、SPSS的基本运作原理 三、SPSS的基本操作 四、SPSS的各种窗口 第四章 数据库的建立 第一节 建立SPSS数据文件 一、SPSS数据窗口的开启 二、数据库的建立 第二节 其他文档的转入 一、EXCEL文档读人 二、由文字文档(ASCII档'.dat)读人 第三节 复选题处理与分析 一、复选题的基本格式 二、基本分析策略 三、复选题分析 第四节 排序题处理与分析 一、排序题的基本格式 二、次数分布表的应用 三、交叉表的应用 …… 第五章 数据与文档管理 第六章 数据检核 第七章 数据的图示 第八章 描述统计的原理与应用第三篇 统计分析的原理与技术 第九章 类别数据的分析——卡方检验 第十章 平均数的差异检验——τ检验 第十一章 平均数的变异分析——ANOVA 第十二章 多因子变异数分析 第十三章 线性关系的分析——相关与回归 第十四章 多元回归第四篇 测验编制的分析技术 第十五章 测验发展与信效度 第十六章 项目分析与信度估计 第十七章 因素分析
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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我对数据可视化在研究中的作用一直很重视。虽然这本书的标题主要聚焦于量化研究与统计分析,但我在阅读中也感受到了作者对数据呈现方式的关注。他不仅仅教我们如何进行分析,也暗示了如何将分析结果清晰、有效地传达出去。优秀的图表和可视化能够极大地增强研究的可读性和影响力。我期待在未来的学习中,能够进一步发掘书中关于数据呈现的潜在价值,将严谨的统计分析成果,以更直观、更具说服力的方式呈现给读者。

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这本书给我的感觉,就像是一位经验丰富的导师,在我探索量化研究的道路上,为我指引方向,传授知识。它不仅仅是一本教科书,更是一种思维的启迪。在阅读的过程中,我不仅仅是学习了统计方法,更重要的是学会了如何批判性地思考,如何用数据来支撑自己的观点,如何清晰地表达自己的研究成果。这本书让我对量化研究有了更全面、更深入的认识,也为我未来的学术研究和职业发展奠定了坚实的基础。我深信,这本书的价值将远远超出我预期的范围。

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我一直认为,科学研究的灵魂在于其严谨性和客观性。这本书正是这种精神的体现。它在讲解统计分析方法的同时,也贯穿了对研究伦理和数据可信度的强调。作者反复强调,任何分析都必须建立在真实可靠的数据之上,并且在结果的呈现上要诚实客观,不夸大,不隐瞒。这让我对量化研究有了更深刻的理解,它不仅仅是数字游戏,更是一种对真相的追求。我受益于书中关于如何识别和避免数据偏差的讨论,以及如何批判性地审视他人研究结果的指导。

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在信息时代,数据分析能力已成为一项必备的技能。而这本书,为我提供了坚实的基础和系统的指导。我一直认为,理论知识的学习固然重要,但更关键的是如何将其转化为实际操作能力。本书的价值在于,它不仅提供了丰富的理论知识,更注重实践操作的指导。从数据预处理的注意事项,到各种统计软件的应用技巧,都进行了详细的介绍。作者仿佛一位经验丰富的向导,带领我在量化研究的道路上不断前进,不断克服遇到的困难。它让我更加自信地面对各种数据分析任务,并且能够有条不紊地完成。

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我一直对如何从看似杂乱无章的数据中提炼出有价值的信息感到困惑。这本书的出现,仿佛为我点亮了一盏明灯。它系统地阐述了各种常用的统计分析方法,从描述性统计的基石,到推断性统计的进阶,每一种方法都讲解得详尽而清晰。我尤其对回归分析和方差分析的部分印象深刻,作者通过循序渐进的讲解,将这些复杂的概念变得易于理解,并且配以相应的实例,让我能够亲手去实践,去感受数据是如何被分析和解释的。这本书不仅仅是知识的传递,更是一种能力的培养,它教会我如何选择合适的统计工具,如何解读统计结果,以及如何避免常见的统计陷阱。

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我对那些能够清晰地解释复杂概念的作者总是充满敬意。这本书的作者就是这样的人。他对统计学概念的讲解,如同层层剥茧,将深奥的原理化繁为简,直至浅显易懂。我尤其欣赏他在讲解抽样理论时,用到的各种生动形象的比喻,让我瞬间就明白了那些看似抽象的概念。此外,他对各种统计检验方法的应用场景和适用条件的分析,也让我受益匪浅。这本书不仅仅是提供了一种工具,更重要的是它传递了一种思考问题的方式,一种用数据说话,用逻辑推理的严谨态度。

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翻开这本书,扑面而来的不是枯燥的公式堆砌,而是对研究方法论的深入探讨。我一直认为,再精妙的统计模型,如果建立在不坚实的理论基础上,都可能导致谬以千里。这本书恰恰满足了我对研究设计和数据收集方法论的求知欲。它不仅解释了“是什么”,更强调了“为什么”和“怎么做”。从研究问题的界定,到研究假设的提出,再到抽样方法的选择,每一步都似乎有章可循,严谨而细致。我尤其欣赏作者在论述过程中,引用了大量生动的案例,这些案例让我能够更直观地理解抽象的概念,并将理论知识与实际应用联系起来。它让我意识到,量化研究并非仅仅是技术活,更是一种科学的思维方式,一种对未知世界保持探索精神的体现。

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在学习任何一门学科时,我都习惯于从基础打起,确保对基本概念的理解是牢固的。这本书恰好满足了我的这一需求。它从最基础的统计学概念开始,循序渐进地深入到更复杂的分析技术。对于我这样的初学者来说,这种结构化的学习路径显得尤为重要。作者不仅解释了“是什么”,更着重于“为什么”。他会告诉你为什么需要进行某种统计检验,而不是简单地告诉你如何操作。这种深入的解释,让我能够真正理解统计分析的内在逻辑,而不是仅仅停留在机械的操作层面。

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一本厚重的著作,封面设计简洁,但那种沉甸甸的分量,总能让人在拿到它的时候,心中升起一种对知识的敬畏。我一直对数据背后的故事充满好奇,总觉得数字不仅仅是冷冰冰的符号,它们背后蕴藏着千丝万缕的联系,等待着被我们解读。这本书的名字,像一把钥匙,似乎能打开通往那个神秘世界的大门。我期待它能带领我,一步步揭开那些隐藏在海量数据中的规律,理解那些统计学的术语是如何转化为洞察力的。更重要的是,我希望它能教会我如何用严谨的态度去审视信息,如何避免被表面的现象所迷惑,从而做出更明智的判断。在信息爆炸的时代,拥有独立思考和分析能力变得尤为重要,我相信这本书将成为我在这条道路上的得力助手,帮助我更好地理解世界,更好地做出选择。

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一直以来,我对如何进行严谨的学术研究,如何用科学的方法来验证自己的想法,都抱有极大的兴趣。这本书的出现,可以说是我在这条探索之路上的一个重要里程碑。它不仅仅是关于统计方法,更重要的是它建立了一种科学的思维框架。从研究问题的提出,到研究设计的规划,再到数据收集的规范,每一个环节都力求严谨。我特别喜欢书中关于各种研究设计的对比和分析,这让我能够根据不同的研究目标,选择最合适的研究方法。它让我明白,量化研究并非一蹴而就,而是需要耐心、细致和对科学原理的深刻理解。

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其实我只看了因子分析这一章,可是它解决了我所有的疑问,好的参考书就应该是这样嘛

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其实我只看了因子分析这一章,可是它解决了我所有的疑问,好的参考书就应该是这样嘛

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但是没有 线性模型。。。我看得好晕T-T

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吴老师的书写的真好,方法论的书能写成这个样子真是让人愉悦

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其实我只看了因子分析这一章,可是它解决了我所有的疑问,好的参考书就应该是这样嘛

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