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量化研究与统计分析——SPSS与R数据分析范例解析

【正版新书】量化研究与统计分析 SPSS与R数据分析范例解析 2024

邱皓政 / 重庆大学出版社 / 2024-04 / 平装

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图书 > 社会文化
量化研究与统计分析——SPSS与R数据分析范例解析
作者: 邱皓政

出版社: 重庆大学出版社

出版时间: 2024-04

版次: 1

ISBN: 9787568942461

定价: 99.00

装帧: 平装

开本: 其他

页数: 468页

字数: 698千字
内容简介：

本书融研究方法、统计知识、软件操作三者精华，二十余种常用量化分析技术讲解均有图文并茂、步骤详细的范例，十分便于读者学习领会并迅速上手。本书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，本书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，接近可以作为社会学、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。

作者简介：

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

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