抽样调查与SPSS应用

抽样调查与SPSS应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:
作者:
出品人:
页数:792
译者:
出版时间:2010-5
价格:68.00元
装帧:
isbn号码:9787121108679
丛书系列:
图书标签:
  • spss
  • 调查分析
  • 研究方法
  • 数学
  • 社会学
  • 抽样调查
  • SPSS
  • 统计学
  • 数据分析
  • 问卷设计
  • 数据处理
  • 统计软件
  • 实证研究
  • 社会科学
  • 研究方法
想要找书就要到 图书目录大全
立刻按 ctrl+D收藏本页
你会得到大惊喜!!

具体描述

《统计分析教材·抽样调查与SPSS应用》是作者结合自己多年来的研究生教学及课题研、调研工作的实践,并在吸取国内外相关研究成果的基础上编写而成。全书的内容编排与抽样调查的实施过程密相呼应。共设置有12章,在从总体上对抽样调查论述之后,第2、3章分别介绍纸质问卷和网络问卷的设计、抽样设计以及对样本数据的采集;第4章则是在采集数据之后如何净化数据、建立数据文件以及分析前的统计预处理;第5章至第10章介绍对调查数据的统计分析,主要包括调查数据的分布特征、不同调查群体差异的比较、调查项目之间的相关关系和不确定性因果关系以及对调查对象的分类;第11章为问卷的信度与效度分析,并将主成分分析与因子分析做了较为详尽的介绍;第12章介绍调查报告的撰写。《统计分析教材·抽样调查与SPSS应用》可作为高等学校社会科学类专业、师范院校本科生、研究生相关课程的教材或参考书、教师教学的参考以及其他科类本科生与研究生开展社会调查的指导书;可作为对中小学教师及校长的培训教材,也可供从事社会科学研究的实际工作者及各级管理部门、企事业单位、各种媒体等开展调查研究时,辅佐调查者工作的参考资料。

《统计学基础与方法》 本书旨在为读者提供一套扎实的统计学基础知识和实用应用技能,涵盖从基本概念到高级分析方法的全面讲解。内容设计循序渐进,逻辑清晰,力求让初学者能够快速入门,并为有一定基础的读者提供更深入的理解和更广阔的视野。 核心内容概述: 第一部分:统计学基本概念与描述性统计 绪论: 介绍统计学的定义、作用、发展历程,以及其在各个学科领域的应用价值。强调统计思维的重要性,以及如何理解和运用数据来做出更明智的决策。 数据的收集与类型: 详细阐述不同类型的数据(分类数据、顺序数据、区间数据、比例数据)的特征和区别,以及相应的抽样方法(简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样等)。重点讲解如何设计有效的问卷,避免常见的偏误,以及数据采集的伦理问题。 数据的整理与表示: 讲解如何对收集到的数据进行整理、分类和编码。系统介绍各种图表工具,如频数分布表、直方图、条形图、饼图、折线图、散点图等,并深入分析不同图表的适用场景和解读技巧,帮助读者直观地理解数据分布和变量关系。 集中趋势的度量: 深入探讨均值(算术平均数、加权平均数、几何平均数)、中位数、众数等集中趋势指标的计算方法、性质及其优缺点。分析在不同数据分布情况下,哪种指标更能代表数据的中心位置。 离散程度的度量: 详细讲解极差、四分位差、方差、标准差、变异系数等离散程度指标,以及它们在衡量数据分散程度方面的作用。通过实例说明如何利用这些指标评估数据的稳定性、离散性和可比性。 分布形态的度量: 介绍偏度(Skewness)和峰度(Kurtosis)的概念,以及它们如何描述数据分布的对称性和尖锐程度。讲解如何识别和解读不同类型的分布形态,为后续的推断性统计打下基础。 变量之间的关系: 介绍协方差和相关系数的概念,以及如何度量两个变量之间的线性关系强度和方向。讲解Pearson相关系数、Spearman秩相关系数等不同相关系数的计算和应用场景。 第二部分:概率论基础与概率分布 概率论基础: 介绍随机事件、概率的基本概念、公理化定义,以及条件概率、乘法法则、全概率公式、贝叶斯定理等核心概念。强调概率在统计推断中的基础性作用。 随机变量及其分布: 定义离散型随机变量和连续型随机变量,介绍其概率质量函数(PMF)和概率密度函数(PDF)。讲解期望值(E(X))和方差(Var(X))的计算,以及它们在描述随机变量取值情况上的意义。 常见概率分布: 离散概率分布: 详细讲解二项分布、泊松分布、几何分布、超几何分布等,分析它们的条件、应用场景和性质。 连续概率分布: 详细讲解均匀分布、指数分布、正态分布(及其重要性质,如3σ原则)、t分布、卡方分布、F分布等,阐述它们在统计建模和推断中的关键作用。 中心极限定理: 重点阐述中心极限定理的内容、意义及其在统计推断中的核心地位,说明为什么正态分布如此重要,以及它如何允许我们在样本量较大时进行统计推断。 第三部分:统计推断 参数估计: 点估计: 介绍矩估计法、最大似然估计法等估计方法,讲解点估计的性质(无偏性、有效性、一致性),以及如何评价估计量的优劣。 区间估计: 讲解置信区间的概念、构造原理以及解释方法。详细推导和应用单总体均值、比例,以及双总体均值、比例的置信区间的计算,并说明置信水平的含义。 假设检验: 假设检验的基本原理: 详细阐述原假设(H0)和备择假设(H1)的设定,检验统计量、拒绝域、显著性水平(α)、P值等核心概念。 单总体检验: 讲解Z检验、t检验、卡方检验、F检验在单总体均值、比例、方差等参数检验中的应用。 双总体检验: 讲解独立样本t检验、配对样本t检验、F检验、卡方检验在比较两个总体均值、比例、方差等参数时的应用。 方差分析(ANOVA): 介绍单因素方差分析和多因素方差分析的原理、模型、假设及检验步骤,以及如何通过F检验来比较多个总体的均值。 第四部分:回归分析与相关分析 相关分析: 回顾和深化变量间的线性关系度量,重点讲解Pearson相关系数的计算、检验以及解释。 简单线性回归: 模型与假设: 建立简单线性回归模型,阐述模型的假设条件(线性关系、误差独立同分布、正态性、方差齐性)。 参数估计: 讲解最小二乘法(OLS)用于估计回归系数(截距项和斜率项)。 模型评估: 讲解决定系数(R²)、调整决定系数、残差分析(如残差图、Cook距离)以及F检验和t检验用于评估模型的拟合优度和显著性。 预测与置信区间: 讲解如何利用回归模型进行预测,并计算预测值的置信区间和预测区间。 多元线性回归: 模型建立: 将回归模型推广到包含多个自变量的情况,讲解多元回归模型的形式。 参数估计与检验: 讲解多元回归系数的OLS估计、多重共线性问题及其诊断(VIF),以及模型整体显著性检验(F检验)和单个自变量显著性检验(t检验)。 模型选择: 介绍逐步回归、向前选择、向后删除等模型选择方法。 虚拟变量: 讲解如何使用虚拟变量(Dummy Variables)处理分类自变量。 第五部分:非参数统计与时间序列初步 非参数统计: 介绍在不满足参数统计假设时使用的非参数检验方法,如Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验、Friedman检验等,并说明其适用条件和优势。 时间序列分析初步: 简单介绍时间序列数据的特征(趋势、季节性、周期性、随机性),以及基本的平滑方法(如移动平均法)和预测方法。 本书特色: 理论与实践并重: 结合详实的理论阐述和丰富的实际案例,帮助读者理解统计概念的实际应用。 逻辑严谨,循序渐进: 内容从基础到进阶,层层递进,适合不同水平的读者。 强调统计思维: 不仅教授方法,更注重培养读者运用统计学解决问题的思维模式。 语言通俗易懂: 避免使用过多晦涩的专业术语,力求语言清晰、准确,便于理解。 通过学习本书,读者将能够系统地掌握统计学基本原理,熟练运用各种统计方法分析和解读数据,从而提升在科研、工作及日常生活中的数据素养和决策能力。

作者简介

目录信息

读后感

评分

书不错,从编制一份问卷开始,整个过程都有SPSS进行分析,在应用过程中这种方式很容易学到东西。不过对于专门的部分,比如回归分析中的路径分析阐述的内容比较少,配合其他SPSS的参考手册等学习起来就更加方便了。总之,是SPSS应用的一本好书。

评分

书不错,从编制一份问卷开始,整个过程都有SPSS进行分析,在应用过程中这种方式很容易学到东西。不过对于专门的部分,比如回归分析中的路径分析阐述的内容比较少,配合其他SPSS的参考手册等学习起来就更加方便了。总之,是SPSS应用的一本好书。

评分

书不错,从编制一份问卷开始,整个过程都有SPSS进行分析,在应用过程中这种方式很容易学到东西。不过对于专门的部分,比如回归分析中的路径分析阐述的内容比较少,配合其他SPSS的参考手册等学习起来就更加方便了。总之,是SPSS应用的一本好书。

评分

书不错,从编制一份问卷开始,整个过程都有SPSS进行分析,在应用过程中这种方式很容易学到东西。不过对于专门的部分,比如回归分析中的路径分析阐述的内容比较少,配合其他SPSS的参考手册等学习起来就更加方便了。总之,是SPSS应用的一本好书。

评分

书不错,从编制一份问卷开始,整个过程都有SPSS进行分析,在应用过程中这种方式很容易学到东西。不过对于专门的部分,比如回归分析中的路径分析阐述的内容比较少,配合其他SPSS的参考手册等学习起来就更加方便了。总之,是SPSS应用的一本好书。

用户评价

评分

我一直对数据驱动的决策深感好奇,但苦于没有系统性的学习路径,总是在零散的知识点中徘徊。直到我翻开这本《抽样调查与SPSS应用》,才发现原来我一直在寻找的宝藏就在这里。这本书的结构设计非常巧妙,它不是一上来就抛出晦涩难懂的理论,而是循序渐进地引导读者进入抽样调查的世界。从最基础的概念——什么是抽样,为什么需要抽样,到各种抽样方法的优劣势分析,比如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等等,书中都用非常形象的比喻和清晰的图示进行了解释。我尤其喜欢作者在讲解分层抽样时,用不同口味的冰淇淋来比喻不同群体的消费者,这种方式让我一下子就抓住了核心要点,理解了为什么在某些情况下,分层抽样比简单随机抽样更能保证样本的代表性。更让我惊喜的是,这本书并没有仅仅停留在理论层面,它紧密结合了SPSS软件的应用,将抽象的统计方法转化为实际可操作的步骤。每次讲解完一种抽样方法,作者都会紧接着演示如何在SPSS中实现,从数据导入、变量定义,到具体的抽样抽样过程,每一步都清晰明了,配有截图和详细的文字说明。这对于像我一样,之前对SPSS一窍不通的新手来说,简直是福音。我尝试跟着书中的步骤操作,很快就学会了如何生成随机数,如何根据设定的比例进行抽样,这些技能让我第一次感受到掌控数据的力量。这本书让我明白,抽样调查并非遥不可及,而是可以通过系统学习和软件辅助,变得触手可及。

评分

这本书真的颠覆了我对抽样调查的认知!我一直以为抽样调查就是随机挑几个人问问问题,然后把结果加起来,简单粗暴。但这本书却把整个过程剖析得淋漓尽致,从问卷设计的细节,到如何确保样本的代表性,再到数据分析的每一个步骤,都讲解得那么透彻。特别是关于抽样框的建立,我之前从未意识到它的重要性,作者通过生动的案例,让我明白了一个有偏差的抽样框可能导致多么严重的结论错误。还有信度和效度的概念,以前觉得只是教科书上的术语,现在才知道在实际调查中它们是多么关键的指标,直接关系到调查结果的可靠性。这本书的语言也很生动,不像很多学术著作那样枯燥乏味,作者用了很多生活中的例子,比如调查某个社区的居民满意度,或者研究某款产品的用户反馈,让我觉得抽样调查并不是高不可攀的理论,而是可以切实解决实际问题的工具。而且,书中还穿插了大量的SPSS操作技巧,我之前一直觉得SPSS是个神秘的黑盒子,输入数据之后就能得到一堆图表,但现在我能理解那些图表背后的逻辑,知道每一步操作的意义。比如,当我看到如何使用SPSS进行t检验,如何解释p值的时候,我突然觉得那些枯燥的数字变得鲜活起来,它们在诉说着数据的故事。这本书让我看到了抽样调查的严谨性和科学性,也让我对手中的数据有了更深的敬畏。我迫不及待地想把我学到的知识应用到我正在进行的一个小项目上,相信这本书一定能给我带来巨大的帮助。

评分

一直以来,我对统计学中“抽样”这个概念都停留在模糊的理解阶段,总觉得它像是数学中的一个分支,离我的日常生活很远。然而,自从我接触到《抽样调查与SPSS应用》这本书,我发现自己对抽样调查的认识被彻底改写了。这本书的叙述方式非常独特,它不是直接灌输枯燥的公式和定义,而是通过一个又一个贴近实际生活的研究案例,将抽样调查的精髓一点点揭示出来。例如,作者在讲解概率抽样和非概率抽样时,会用选择参加某个线上问卷的读者和随机抽取电话号码进行调查的读者进行对比,这让我一下子就明白了不同方法的优缺点,以及它们可能带来的偏差。最让我惊喜的是,这本书将SPSS软件的操作与抽样调查的理论完美地融合在了一起。我一直对SPSS望而却步,觉得它界面复杂,操作困难,但这本书通过非常详尽的步骤拆解,配以清晰的图文讲解,让我发现SPSS并没有想象中那么神秘。我跟着书中的指导,成功地在SPSS中实现了简单随机抽样,并对生成的数据进行了初步的描述性分析,这让我获得了前所未有的成就感。而且,书中还详细介绍了如何利用SPSS进行调查数据的清理和预处理,这对我来说是至关重要的,因为我之前总是苦恼于原始数据的杂乱无章。这本书不仅仅是一本关于抽样调查的书,更是一本关于如何用SPSS将抽样调查变为现实的实用指南。

评分

对于我这样一个长期从事市场研究工作的人来说,一本能够真正提升实操能力的书籍是极其珍贵的。《抽样调查与SPSS应用》恰恰满足了我的这一需求。我一直认为,抽样调查的质量直接决定了研究结果的可靠性,而SPSS则是实现科学分析的强大工具,但如何将两者有机结合,却是我长期以来遇到的瓶颈。这本书在这方面提供了非常到位的指导。它不仅详细讲解了各种抽样方法的理论基础,更重要的是,它深入剖析了在不同研究场景下,如何选择最适合的抽样方法,以及如何规避常见的抽样偏差。例如,在解释系统性偏差时,作者列举了多个因抽样框不完整或调查员主观臆断而导致的失败案例,这让我深感警醒,也更加理解了在实际操作中需要时刻保持警惕。在SPSS的应用部分,这本书的价值更是得到了充分体现。作者并没有简单罗列SPSS的功能,而是将SPSS的操作过程与抽样调查的逻辑紧密结合。他演示了如何利用SPSS对调查数据进行初步的描述性统计分析,如何计算样本的均值、方差,以及如何利用SPSS进行交叉分析,检验变量之间的关系。我印象特别深刻的是,书中关于置信区间和抽样误差的讲解,以及如何通过SPSS计算这些关键指标,这对于评估调查结果的精确度至关重要。读完这本书,我感觉自己对抽样调查的理解上升到了一个新的高度,也更有信心将SPSS的强大功能运用到我的日常工作中,产出更具深度和说服力的研究报告。

评分

我一直对如何从海量数据中提取有价值的信息感到好奇,但总觉得抽样调查和SPSS这些概念离我有些遥远。直到偶然的机会,我翻阅了《抽样调查与SPSS应用》这本书,才让我茅塞顿开。这本书最吸引我的地方在于,它将抽样调查的理论知识与SPSS软件的实践操作进行了完美的结合,让原本抽象的统计概念变得生动有趣。作者在讲解各种抽样方法时,不仅仅是枯燥地罗列公式,而是通过生动的比喻和生活化的例子,将抽样调查的逻辑原理娓娓道来。比如,在介绍分层抽样时,作者用不同年龄段的人群来比喻分层,让我一下子就理解了为什么要将总体进行分组,以确保样本能够更好地反映总体的结构。更令人惊喜的是,这本书并没有将SPSS仅仅作为一种数据处理工具来介绍,而是将其置于抽样调查的整个流程中,展示了SPSS在数据录入、变量定义、抽样实现、描述性统计分析等各个环节的应用。我跟着书中的指导,一步步操作,成功地在SPSS中完成了简单的随机抽样,并对抽样结果进行了初步的统计描述,这让我获得了极大的成就感。书中关于抽样误差和置信区间的讲解,也让我明白了如何评估抽样调查的准确性,如何更科学地解释调查结果。这本书真的让我看到了抽样调查的科学性和SPSS软件的强大威力,也点燃了我进一步探索数据分析世界的兴趣。

评分

作为一名刚刚进入数据分析领域的研究生,我深知扎实的统计基础和熟练的软件操作是必不可少的。《抽样调查与SPSS应用》这本书,可以说是为我量身打造的“入门利器”。在阅读这本书之前,我对抽样调查的理解主要停留在教科书上的理论知识,对于如何将这些理论应用于实际数据分析,我感到非常迷茫。这本书的优点在于,它并没有回避抽样调查中的复杂性,而是以一种非常系统和易于理解的方式,将各种抽样方法(如系统抽样、整群抽样、多阶段抽样等)的原理、适用场景以及潜在的偏差进行了深入的剖析。作者在讲解过程中,经常会引用一些经典的抽样调查案例,这使得理论知识不再是孤立的存在,而是与现实世界紧密相连。更让我赞赏的是,这本书将SPSS软件的应用贯穿始终。它不仅讲解了如何利用SPSS进行数据的录入、管理和基本描述性统计分析,更重要的是,它详细演示了如何利用SPSS来执行各种抽样方案,并对抽样结果进行初步的评估。例如,书中关于如何利用SPSS生成随机数并进行简单随机抽样的章节,对我来说受益匪浅,我终于可以亲手操作,验证书中的理论。此外,书中还涉及了如何使用SPSS进行置信区间的计算和抽样误差的评估,这些内容对于理解调查结果的精确度和可靠性至关重要。可以说,这本书为我打下了坚实的抽样调查基础,也让我对SPSS软件的应用有了更直观的认识,为我未来的研究奠定了良好的开端。

评分

在我对数据分析的探索过程中,抽样调查一直是我学习的重点和难点。《抽样调查与SPSS应用》这本书,为我提供了一个系统而全面的学习路径。这本书最大的亮点在于,它将抽样调查的理论知识与SPSS软件的实际操作进行了完美的融合,真正做到了理论与实践相结合。作者在讲解各种抽样方法时,不仅仅是机械地介绍概念,而是通过大量生动的案例,深入浅出地阐述了每种方法的原理、适用范围、优缺点以及潜在的偏差。例如,在讲解分层抽样时,作者会以大学招生为例,解释如何根据不同的专业类别进行分层,以确保抽取的学生样本能够代表整个学校的学生群体。这让我对分层抽样的理解更加深刻。更令我欣喜的是,这本书将SPSS软件的应用贯穿于整个抽样调查的过程中。它详细介绍了如何利用SPSS进行数据的录入、管理、预处理,以及如何运用SPSS来实现各种抽样方法。我跟着书中的步骤,一步步地在SPSS中完成了简单随机抽样、系统抽样等操作,并对抽样结果进行了初步的描述性统计分析,这让我获得了极大的成就感。此外,书中关于抽样误差、置信区间以及如何用SPSS计算这些关键指标的讲解,也为我提供了评估调查结果可靠性的重要工具。这本书不仅帮助我掌握了抽样调查的核心知识,也让我对SPSS软件的应用有了更深入的认识,为我未来的学术研究和实际工作奠定了坚实的基础。

评分

很多时候,我们都会接触到各种各样的调查数据,但如何科学地理解这些数据背后的逻辑,却是一个挑战。《抽样调查与SPSS应用》这本书,正好填补了我在这一方面的空白。我一直觉得,抽样调查是一门深奥的学问,充满了各种复杂的公式和理论,而SPSS则是一个神秘的分析工具。但这本书的出现,让这一切都变得不一样了。作者以一种非常亲民的方式,将抽样调查的原理讲解得透彻易懂。他会从一个日常的场景出发,比如超市里对顾客的满意度调查,然后引申出各种抽样方法的概念,比如简单随机抽样、便利抽样等等。在解释这些方法时,作者会详细分析它们的优缺点,以及在不同情况下应该如何选择。更让我惊喜的是,这本书将SPSS软件的应用作为核心内容进行讲解,并且与抽样调查的理论紧密结合。我之前对SPSS的印象是界面复杂、操作困难,但这本书通过非常详细的步骤分解,并配以大量的图示,让我发现SPSS其实并没有那么难以掌握。我跟着书中的指导,一步步地完成了数据的录入、变量的定义,以及最重要的——利用SPSS实现了简单的随机抽样,并对抽样结果进行了初步的描述性统计分析。这让我第一次体会到,原来数据分析可以如此直观和富有乐趣。这本书让我明白了,抽样调查不仅仅是一种统计方法,更是一种科学的思维方式,而SPSS则是实现这种思维方式的强大工具。

评分

在我看来,一本真正优秀的专业书籍,不仅要传授知识,更要激发读者的学习热情,并能切实指导实践。《抽样调查与SPSS应用》这本书,在这几个方面都做得相当出色。我之前对抽样调查的理解,总觉得停留在“大体上差不多”的层面,缺乏对科学抽样方法的系统认识。这本书的出现,彻底改变了我的这种看法。作者在讲解各种抽样技术时,不仅详细阐述了它们的原理和操作步骤,更重要的是,他深入分析了每种方法在实际应用中可能遇到的问题和需要注意的细节。比如,在介绍系统抽样时,作者会特别强调确定抽样间隔的原则,以及如何处理抽样框的首个元素,这些都是我在其他地方很少看到的细致讲解。更让我印象深刻的是,这本书将SPSS软件的应用完美地融入了抽样调查的教学过程中。它不是将SPSS作为独立的章节来讲解,而是将SPSS的操作步骤与抽样调查的理论知识同步进行。例如,在讲解如何进行分层抽样时,作者会详细演示如何在SPSS中先对数据进行分组,然后再按比例抽取样本,每一个操作都配有清晰的截图和详细的文字说明,让我这个SPSS新手也能轻松上手。此外,书中关于如何利用SPSS对抽样结果进行描述性统计分析,以及如何计算抽样误差和置信区间的内容,对我理解和评估调查结果的可靠性非常有帮助。这本书不仅让我掌握了抽样调查的科学方法,也让我对SPSS软件的应用有了更深入的理解,是一本极具价值的学习资料。

评分

一直以来,我对抽样调查这个概念都抱有一种敬而远之的态度,觉得它充满了各种复杂的统计术语和抽象的理论,难以真正理解和掌握。直到我遇到《抽样调查与SPSS应用》这本书,我才发现,原来抽样调查可以如此生动和实用。这本书最打动我的地方在于,它没有直接抛出晦涩难懂的定义,而是从实际应用出发,循序渐进地引导读者进入抽样调查的世界。作者通过大量的案例分析,比如市场调研、民意测验等,将抽象的抽样理论具象化。我特别喜欢作者在讲解不同抽样方法时,对每种方法的优缺点以及适用场景的详细阐述,这让我能够根据具体的研究目的,选择最合适的抽样策略。更令人惊喜的是,这本书将SPSS软件的应用作为核心内容,并且与抽样调查的理论知识无缝衔接。我之前对SPSS软件一直感到陌生,但这本书通过极其细致的步骤分解,配以清晰的图文指导,让我能够轻松地完成数据录入、变量设置,以及最重要的——利用SPSS实现各种抽样方法。我跟着书中的例子,成功地进行了简单随机抽样,并对抽样数据进行了描述性统计分析,这让我获得了前所未有的实践经验。这本书不仅让我理解了抽样调查的科学性和严谨性,也让我掌握了利用SPSS进行数据分析的实用技能,是一本真正能够帮助我提升能力的宝贵书籍。

评分

做调研写论文工具书

评分

做调研写论文工具书

评分

做调研写论文工具书

评分

做调研写论文工具书

评分

做调研写论文工具书

本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息,本站不存储任何数据与内容,任何内容与数据均与本站无关,如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度google,bing,sogou

© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有