SPSS統計分析實務. pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:旗標

作者:楊世瑩

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:20050421

价格:NT$ 540

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isbn号码:9789574422470

丛书系列:

图书标签:

• 统计
• SPSS
• 統計分析
• 實務
• 數據分析
• 統計學
• 社會科學
• 研究方法
• SPSS教學
• 量化研究
• 統計軟體

好的，这里为您提供一个关于《SPSS统计分析实务》之外的图书简介。这份简介聚焦于定性研究方法与应用，旨在为读者提供一个与定量分析工具（如SPSS）截然不同的研究视角和实践指南。 图书名称：深度洞察：质性研究的设计、实施与报告 导言：超越数字的探寻 在信息爆炸的时代，数据如同血液般贯穿于各个领域的研究活动中。然而，冰冷的数字往往只能描绘现象的轮廓，却难以触及行为背后的深层动机、复杂的社会情境以及个体经验的细微差别。许多重要的“为什么”和“如何”的问题，无法仅凭统计推断得到圆满的解答。 本书《深度洞察：质性研究的设计、实施与报告》，正是在这样的背景下应运而生。它不是关于如何操作统计软件的指南，而是献给所有渴望理解人类经验、社会互动及文化现象背后复杂机制的研究者、政策制定者和实践工作者的“质性探究之钥”。我们相信，真正的理解源于深入的对话、细致的观察和对语境的尊重。 第一部分：质性研究的哲学基石与范式选择 (The Foundations of Inquiry) 本部分将带领读者系统地理解质性研究的认识论和本体论基础，帮助研究者在面对复杂现实时，建立起坚实的理论支架。 第一章：质性研究的本质与价值 探讨质性研究（Qualitative Research）与定量研究（Quantitative Research）的核心差异，阐释质性研究在探索性研究、理解复杂情境和理论建构中的独特不可替代性。我们将讨论“真实性”、“可信赖性”和“移情”（Empathy）在质性探究中的核心地位。 第二章：主要的质性研究范式 详细解析不同质性研究流派的哲学立场和应用场景。内容涵盖： 现象学（Phenomenology）： 关注个体对特定经验的“生活世界”的描述与理解。 扎根理论（Grounded Theory）： 如何从数据中系统性地归纳、生成新的理论模型。 人种志/民族志（Ethnography）： 通过田野工作，深入理解特定文化群体或社区的整体图景。 案例研究（Case Study）： 对特定个体、组织或事件进行深度、全景式的剖析。 叙事研究（Narrative Inquiry）： 聚焦于个体如何通过故事来组织和理解其生命经验。 第三章：研究伦理与反思性实践 质性研究高度依赖研究者与被研究者的互动。本章将重点探讨在人际互动中必须遵守的伦理规范，包括知情同意的动态过程、隐私保护、以及研究者必须进行的“反思性实践”（Reflexivity）——即如何持续审视自身背景、偏见和立场对数据收集与解释的影响。 第二部分：精湛的质性数据收集技术 (Mastering Data Collection) 数据质量是质性研究的生命线。本部分将提供详尽的操作指南，确保研究者能够有效地捕获丰富的、具有深度的原始资料。 第四章：深度访谈的艺术与技巧 超越结构化提问，专注于半结构化和非结构化深度访谈的实施。内容涵盖： 如何设计灵活且富有弹性的访谈提纲。 开场白、探针技术（Probing）的运用，如“追问”、“澄清”、“沉默的运用”。 录音、笔记与访谈后记录（Memoing）的同步管理。 小组座谈会（Focus Group）的主持技巧与群体动力学处理。 第五章：田野工作与参与式观察 本章是关于如何“在场”的指南。详细介绍参与式观察的层次（从完全参与到完全观察），如何建立与受访群体的信任关系（Rapport），以及如何高效地进行田野笔记（Fieldnotes）的撰写——记录观察到的行为、环境、以及研究者的即时感受。 第六章：文本、图像与其他多模态数据的收集 质性数据远不止访谈记录。本章探讨如何系统性地收集和分析文档（政策文件、信件）、照片、视频、社交媒体帖子等非口语化数据，并将其有机整合到研究框架中。 第三部分：严谨的数据分析与解释 (Rigorous Analysis and Interpretation) 收集到丰富的原始资料后，如何将其转化为有意义的发现是关键挑战。本部分将详细拆解主流的质性分析流程。 第七章：从原始数据到编码（Coding） 这是质性分析的核心步骤。我们将介绍从开放式编码（Open Coding）、主轴编码（Axial Coding）到选择性编码（Selective Coding）的系统化过程（尤其侧重于扎根理论的视角）。重点讲解如何撰写代码书（Codebook），确保分析的透明性和一致性。 第八章：主题萃取与范畴构建 超越简单的归类，学习如何从编码中提炼出具有解释力的核心主题（Themes）和概念范畴（Categories）。本章将介绍利用软件辅助工具（如Nvivo, Atlas.ti等，但侧重于分析逻辑而非软件操作）来管理大规模数据，并进行对比分析（Constant Comparative Method）的实践。 第九章：叙事与案例的深入解读 针对叙事研究和案例研究，本章提供特定的解释框架，包括情节分析（Plot Analysis）和跨案例综合（Cross-Case Synthesis），强调在解释过程中，如何平衡“研究者理解”与“受访者意义”之间的张力。 第四部分：确保质性研究的质量与传播 (Ensuring Quality and Dissemination) 如何让同行和读者相信您的质性发现是可靠且深刻的？本部分聚焦于评估标准和有效的报告策略。 第十章：质性研究的“可信赖性”标准 介绍替代传统定量研究中“信度”和“效度”的评估标准，包括： 可信性（Credibility）： 采用三角互证法（Triangulation）、成员核查（Member Checking）等技术。 可转移性（Transferability）： 如何提供“浓厚描述”（Thick Description）以供读者进行情境迁移。 可靠性与可确认性（Dependability & Confirmability）： 建立审计追踪（Audit Trail）以确保研究过程的透明化。 第十一章：撰写引人入胜的质性研究报告 质性研究的报告应兼具学术严谨性与文本感染力。本章指导读者如何有效地整合引文（Quotations）来支持论点，构建具有逻辑连贯性的叙事结构，并清晰地阐述研究的理论贡献和实践启示。 结语：质性研究的未来展望 本书旨在提供一个全面而实用的质性研究操作手册，帮助读者跨越从哲学思考到田野实践，再到严谨分析的完整周期。我们鼓励每一位读者，用这份指南作为工具箱，去捕捉世界中那些复杂、多维且充满人情味的故事与真相。 目标读者： 社会学、人类学、教育学、心理学、管理学、公共卫生等领域的研究生、博士生，以及需要进行深入问题探究的从业人员。

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这本书的理论阐述部分，简直就是一场令人昏昏欲睡的学术马拉松，充满了生硬的、从教科书上直接复制粘贴下来的晦涩术语，完全没有考虑到读者的实际认知曲线。作者似乎坚信，只要堆砌足够多的专业名词，就能体现出内容的深度，结果却适得其反，让原本就不容易理解的统计学变得更加玄乎。比如，在讲解回归模型的假设检验时，作者用了三整页的篇幅来铺陈那些冗长且相互矛盾的数学证明，却没有用哪怕一段清晰、直白的语言来解释，这些假设对于实际数据分析意味着什么，或者说，当这些假设被轻微违反时，我们应该采取何种补救措施。整个行文逻辑跳跃性极大，前一页还在讨论残差的正态性，下一页就直接跳到了多重共线性的处理，中间缺少了至关重要的“承上启下”的过渡和思考引导。阅读这本书的感觉，就像是跟着一个语速极快、且患有严重演讲障碍的教授在听课，你能感觉到他知识储备丰富，但就是无法将有效信息准确地传递给你。

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这本书的排版和印刷质量简直是一场视觉的灾难，仿佛是上个世纪八十年代的复印件直接拿来装订的。纸张粗糙得让人怀疑是不是直接从废品回收站里找来的，油墨晕染得厉害，很多公式和图表都模糊不清，特别是那些关键的统计假设和检验步骤，看了半天也无法确定作者到底想表达的是什么。更别提那些案例数据了，很多表格的对齐都歪七扭八八，看得人眼睛疼。我花了将近一个小时试图去辨认一个复杂的方差分析表中的P值，结果差点没把我的老花镜给揉碎。如果这本书的作者或者出版社对自己的作品质量有一点点敬畏之心，绝对不会允许这种级别的产品流入市场。对于任何一个依赖清晰图表进行学习的初学者来说，这本书简直就是一座难以逾越的视觉障碍，而不是学习的桥梁。我不得不承认，拿到书的那一刻，我就开始怀疑我是否应该把时间花在试图“解读”这些印刷错误上，而不是真正的统计概念本身。这哪里是“实务”，分明是“实物毁眼”！

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对于一个急需掌握软件实际操作的动手型学习者来说，这本书提供的帮助微乎其微，简直是浪费时间。它过于沉迷于“理论应该是什么样”以及“软件按钮在哪里”，却完全忽略了“面对真实混乱数据时，我该怎么办”这一核心问题。举个例子，书中讲解缺失值处理时，只提到了最简单的“列表删除法”和“均值替代法”，对于更常用、更有效的多重插补（Multiple Imputation）或者使用E-M算法等现代方法，只是一笔带过，仿佛这些高级功能并不存在于SPSS的工具箱里一样。当读者真的带着从书中习得的知识去打开一个包含大量混合类型缺失值的真实数据集时，会立刻发现书本知识的苍白无力。它提供的是一个理想化的、被精心清理过的实验场，而不是我们日常工作中那个充满噪点和未知陷阱的分析战场。这本书培养出来的，顶多是一个能跑通基本菜单操作的“按钮点击员”，而非一个能解决实际问题的统计分析师。

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案例的选取和应用方面，这本书彻底暴露了其脱离实际的本质。书里提供的所有“实务”案例，都像是从上世纪七十年代的统计学样题库里打捞出来的“古董”。比如，那个关于“某工厂生产的灯泡平均寿命”的例子，用了五六页的篇幅去跑一个非常基础的单样本t检验，数据陈旧到让人哭笑不得，而且分析过程极其机械化，完全没有体现出现代数据分析中对变量筛选、异常值处理、模型稳健性检验的任何思考。更要命的是，作者在展示SPSS操作步骤时，似乎是按照软件界面的截图顺序来写的，而不是按照分析逻辑的自然流程。读者必须得频繁地在文字描述和软件界面之间来回切换，才能勉强跟上他那套僵硬的“点击-下一步-完成”的流程，完全没有体现出数据分析师需要具备的批判性思维和对结果的深度解读能力。这本书教你的，只是如何按部就班地操作软件，而不是如何像一个真正的分析师那样去思考问题。

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这本书的组织结构简直是谜一般的混乱，完全没有遵循任何合理的知识递进逻辑。它似乎是把所有作者能想到的统计方法，不分主次地一股脑塞进不同的章节里，然后用一些非常牵强的理由将它们联系起来。比如，在讲完高级的结构方程模型（SEM）之后，它突然插入了一章关于“如何正确地设置SPSS的变量标签和缺失值定义”，这种内容的错位感非常强烈，让人在进行高阶学习时，不得不被拉回到最基础的操作层面，极大地打断了思维的连贯性。而且，书中的某些章节似乎是独立撰写后，再强行拼凑在一起的，段落之间的衔接生硬，概念的引入和回顾都显得非常突兀。读这本书，更像是在翻阅一本厚厚的、内容未经验证的统计方法百科全书的目录，而不是一本精心编排的教学指南。我花了大量时间去构建知识框架，但发现这本书提供的，只是一堆散乱的砖块。

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