量化研究与统计分析——SPSS与R数据分析范例解析

定　　价：99 元

• 作者：邱皓政
• 出版时间：2024/4/1
• ISBN：9787568942461
• 出 版 社：重庆大学出版社

• 中图法分类：C819 
• 纸张：胶版纸
• 开本：16开

内容简介

本书从量化研究的基本概念、数据处理与数据查核、统计分析的原理与技术三部分着手进行材料的组织，并将三部分内容有机地结合了起来。相较于上一版的最大改动便是纳入了R语言的软件操作，以SPSS为主、以R为辅，始终强调实例分析，非常适合作为统计学、研究方法与数据分析的基础教程。

编辑推荐

量化研究是当代社会与行为科学的主流，统计分析则是量化研究的核心，当学生们苦恼于学统计、做研究、跑分析之时，《量化研究与统计分析：SPSS与R数据分析范例解析》一书能为他们提供一套系统化的知识与技术性导引。

区别于传统统计教科书的深奥难解、研究方法教材的浩瀚无边、统计软件操作指南的繁文缛节，本书作者以其多年研究实务与丰富教学经验，融研究原理、统计知识、软件操作三者精华，在基本原理与公式推导方面做了相当程度的精简，将量化研究实务工作与SPSS与R的应用加以整合，这使得本书的实用性与工具性十分突出。因此，本书极适合作为量化研究学习者的案头工具书。

本书长销近二十年，获得千万读者的认可。历经5个版本，跟随技术发展不断迭代。

作者介绍

邱浩政，美国南加州大学哲学博士，现为台湾师范大学企业管理学系特聘教授，从事研究方法，特别是量化分析的教学工作长达二十余年。研究方向为应用心理计量学，对结构方程模型、多水平线性模型和潜类别模型等高级建模技术较为擅长。

目 录

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

第二节　主要的量化研究设计

第三节　量化研究的结构与内容

第四节　量化研究的程序

第五节　结语

第二章 变量与测量

第一节　前言

第二节　变量的类型与尺度

第三节　测量的格式

第四节　反应心向

第二篇　数据处理与数据查核

第三章 数据编码与数据库建立

第一节　编码系统的建立与应用

第二节　SPSS 基本操作

第三节　数据库的建立

第四节　多选题处理与分析

第五节　排序题处理与分析

第四章　数据检核与整备

第一节　数据检核

第二节　缺失值处理

第三节　离群值的侦测与处置

第四节　数据转换

第五节　数据与档案管理

第五章　描述统计与图示技术

第一节　频数分布表

第二节　集中量数

第三节　变异量数

第四节　偏态与峰度

第五节　相对量数

第六节　标准分数

第七节　SPSS 的描述统计操作

第八节　SPSS 的统计图制作

第九节　R 的描述统计与图表运用

第三篇　统计分析的原理与技术

第六章　类别数据的分析：卡方检验

第一节　基本概念

第二节　类别变量的统计检验

第三节　替代性的关联系数

第四节　SPSS 的类别数据分析范例

第五节　R 的类别数据分析范例

第七章　平均数检验：t 检验

第一节　基本概念

第二节　平均数差异检验的原理

第三节　SPSS 的平均数检验范例

第四节　R 的平均数检验范例

第八章　平均数的方差分析：ANOVA

第一节　基本概念

第二节　方差分析的统计原理

第三节　ANOVA 的基本假设与相关问题

第四节　多重比较：事前与事后检验

第五节　协方差分析第六节　SPSS 的方差分析范例

第九章　多因子方差分析

第一节　基本概念

第二节　多因子方差分析的统计原理

第三节　相关样本多因子方差分析

第四节　多因子方差分析的平均数图示

第五节　SPSS 的多因子方差分析范例

第六节　R 的多因子方差分析范例

第十章　线性关系的分析：相关与回归

第一节　基本概念

第二节　积差相关的原理与特性

第三节　其他相关的概念

第四节　回归分析

第五节　SPSS 的相关与回归范例

第六节　R 的相关与回归分析范例

第十一章　多元回归

第一节　基本概念

第二节　多元回归的原理与特性

第三节　多元回归的变量选择模式

第四节　虚拟回归

第五节　SPSS 的多元回归范例

第十二章　中介与调节

第一节　绪论

第二节　调节效果分析

第三节　中介效果分析

第四节　SPSS 的调节与中介效果分析范例

第五节　PROCESS 的调节与中介效果分析范例

第六节　R 的调节与中介效果分析范例

第四篇　量化研究的基本概念.

第十三章　量表编制与信效度议题

第一节　项目分析的基本概念

第二节　信度

第三节　效度

第四节　信度与效度的关系

第十四章　项目分析与信度估计

第一节　项目分析的基本概念

第二节　项目分析的计量方法

第三节　SPSS 的项目分析范例

第四节　SPSS 的信度估计范例

第五节　R 的项目分析与信度分析范例

第十五章　因子分析：探索取向

第一节　基本概念

第二节　因子分析的基本原理

第三节　因子分析的程序

第四节　探索性因子分析范例

第五节　结语

第十六章　因子分析：验证取向

第一节　基本概念

第二节　验证性因子分析的特性

第三节　验证性因子分析的执行

第四节　验证性因子分析范例

第五节　结语

附录：R 的小世界R 简介与操作说明

第一节　R 是什么

第二节　R 与包安装

第三节　R 的数据与文件管理

第四节　结语

参考文献