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本書(shū)從量化研究的基本概念、數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)查核、統(tǒng)計(jì)分析的原理與技術(shù)三部分著手進(jìn)行材料的組織，并將三部分內(nèi)容有機(jī)地結(jié)合了起來(lái)。相較于上一版的最大改動(dòng)便是納入了R語(yǔ)言的軟件操作，以SPSS為主、以R為輔，始終強(qiáng)調(diào)實(shí)例分析，非常適合作為統(tǒng)計(jì)學(xué)、研究方法與數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)教程。

量化研究是當(dāng)代社會(huì)與行為科學(xué)的主流，統(tǒng)計(jì)分析則是量化研究的核心，當(dāng)學(xué)生們苦惱于學(xué)統(tǒng)計(jì)、做研究、跑分析之時(shí)，《量化研究與統(tǒng)計(jì)分析：SPSS與R數(shù)據(jù)分析范例解析》一書(shū)能為他們提供一套系統(tǒng)化的知識(shí)與技術(shù)性導(dǎo)引。

區(qū)別于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)教科書(shū)的深?yuàn)W難解、研究方法教材的浩瀚無(wú)邊、統(tǒng)計(jì)軟件操作指南的繁文縟節(jié)，本書(shū)作者以其多年研究實(shí)務(wù)與豐富教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，融研究原理、統(tǒng)計(jì)知識(shí)、軟件操作三者精華，在基本原理與公式推導(dǎo)方面做了相當(dāng)程度的精簡(jiǎn)，將量化研究實(shí)務(wù)工作與SPSS與R的應(yīng)用加以整合，這使得本書(shū)的實(shí)用性與工具性十分突出。因此，本書(shū)極適合作為量化研究學(xué)習(xí)者的案頭工具書(shū)。

本書(shū)長(zhǎng)銷(xiāo)近二十年，獲得千萬(wàn)讀者的認(rèn)可。歷經(jīng)5個(gè)版本，跟隨技術(shù)發(fā)展不斷迭代。

邱浩政，美國(guó)南加州大學(xué)哲學(xué)博士，現(xiàn)為臺(tái)灣師范大學(xué)企業(yè)管理學(xué)系特聘教授，從事研究方法，特別是量化分析的教學(xué)工作長(zhǎng)達(dá)二十余年。研究方向?yàn)閼?yīng)用心理計(jì)量學(xué)，對(duì)結(jié)構(gòu)方程模型、多水平線性模型和潛類(lèi)別模型等高級(jí)建模技術(shù)較為擅長(zhǎng)。

第一篇　量化研究的基本概念

第一章 科學(xué)研究與量化方法

第一節(jié)　科學(xué)研究的概念與方法

第二節(jié)　主要的量化研究設(shè)計(jì)

第三節(jié)　量化研究的結(jié)構(gòu)與內(nèi)容

第四節(jié)　量化研究的程序

第五節(jié)　結(jié)語(yǔ)

第二章 變量與測(cè)量

第一節(jié)　前言

第二節(jié)　變量的類(lèi)型與尺度

第三節(jié)　測(cè)量的格式

第四節(jié)　反應(yīng)心向

第二篇　數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)查核

第三章 數(shù)據(jù)編碼與數(shù)據(jù)庫(kù)建立

第一節(jié)　編碼系統(tǒng)的建立與應(yīng)用

第二節(jié)　SPSS 基本操作

第三節(jié)　數(shù)據(jù)庫(kù)的建立

第四節(jié)　多選題處理與分析

第五節(jié)　排序題處理與分析

第四章　數(shù)據(jù)檢核與整備

第一節(jié)　數(shù)據(jù)檢核

第二節(jié)　缺失值處理

第三節(jié)　離群值的偵測(cè)與處置

第四節(jié)　數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

第五節(jié)　數(shù)據(jù)與檔案管理

第五章　描述統(tǒng)計(jì)與圖示技術(shù)

第一節(jié)　頻數(shù)分布表

第二節(jié)　集中量數(shù)

第三節(jié)　變異量數(shù)

第四節(jié)　偏態(tài)與峰度

第五節(jié)　相對(duì)量數(shù)

第六節(jié)　標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)

第七節(jié)　SPSS 的描述統(tǒng)計(jì)操作

第八節(jié)　SPSS 的統(tǒng)計(jì)圖制作

第九節(jié)　R 的描述統(tǒng)計(jì)與圖表運(yùn)用

第三篇　統(tǒng)計(jì)分析的原理與技術(shù)

第六章　類(lèi)別數(shù)據(jù)的分析：卡方檢驗(yàn)

第一節(jié)　基本概念

第二節(jié)　類(lèi)別變量的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)

第三節(jié)　替代性的關(guān)聯(lián)系數(shù)

第四節(jié)　SPSS 的類(lèi)別數(shù)據(jù)分析范例

第五節(jié)　R 的類(lèi)別數(shù)據(jù)分析范例

第七章　平均數(shù)檢驗(yàn)：t 檢驗(yàn)

第一節(jié)　基本概念

第二節(jié)　平均數(shù)差異檢驗(yàn)的原理

第三節(jié)　SPSS 的平均數(shù)檢驗(yàn)范例

第四節(jié)　R 的平均數(shù)檢驗(yàn)范例

第八章　平均數(shù)的方差分析：ANOVA

第一節(jié)　基本概念

第二節(jié)　方差分析的統(tǒng)計(jì)原理

第三節(jié)　ANOVA 的基本假設(shè)與相關(guān)問(wèn)題

第四節(jié)　多重比較：事前與事后檢驗(yàn)

第五節(jié)　協(xié)方差分析第六節(jié)　SPSS 的方差分析范例

第九章　多因子方差分析

第一節(jié)　基本概念

第二節(jié)　多因子方差分析的統(tǒng)計(jì)原理

第三節(jié)　相關(guān)樣本多因子方差分析

第四節(jié)　多因子方差分析的平均數(shù)圖示

第五節(jié)　SPSS 的多因子方差分析范例

第六節(jié)　R 的多因子方差分析范例

第十章　線性關(guān)系的分析：相關(guān)與回歸

第一節(jié)　基本概念

第二節(jié)　積差相關(guān)的原理與特性

第三節(jié)　其他相關(guān)的概念

第四節(jié)　回歸分析

第五節(jié)　SPSS 的相關(guān)與回歸范例

第六節(jié)　R 的相關(guān)與回歸分析范例

第十一章　多元回歸

第一節(jié)　基本概念

第二節(jié)　多元回歸的原理與特性

第三節(jié)　多元回歸的變量選擇模式

第四節(jié)　虛擬回歸

第五節(jié)　SPSS 的多元回歸范例

第十二章　中介與調(diào)節(jié)

第一節(jié)　緒論

第二節(jié)　調(diào)節(jié)效果分析

第三節(jié)　中介效果分析

第四節(jié)　SPSS 的調(diào)節(jié)與中介效果分析范例

第五節(jié)　PROCESS 的調(diào)節(jié)與中介效果分析范例

第六節(jié)　R 的調(diào)節(jié)與中介效果分析范例

第四篇　量化研究的基本概念.

第十三章　量表編制與信效度議題

第一節(jié)　項(xiàng)目分析的基本概念

第二節(jié)　信度

第三節(jié)　效度

第四節(jié)　信度與效度的關(guān)系

第十四章　項(xiàng)目分析與信度估計(jì)

第一節(jié)　項(xiàng)目分析的基本概念

第二節(jié)　項(xiàng)目分析的計(jì)量方法

第三節(jié)　SPSS 的項(xiàng)目分析范例

第四節(jié)　SPSS 的信度估計(jì)范例

第五節(jié)　R 的項(xiàng)目分析與信度分析范例

第十五章　因子分析：探索取向

第一節(jié)　基本概念

第二節(jié)　因子分析的基本原理

第三節(jié)　因子分析的程序

第四節(jié)　探索性因子分析范例

第五節(jié)　結(jié)語(yǔ)

第十六章　因子分析：驗(yàn)證取向

第一節(jié)　基本概念

第二節(jié)　驗(yàn)證性因子分析的特性

第三節(jié)　驗(yàn)證性因子分析的執(zhí)行

第四節(jié)　驗(yàn)證性因子分析范例

第五節(jié)　結(jié)語(yǔ)

附錄：R 的小世界R 簡(jiǎn)介與操作說(shuō)明

第一節(jié)　R 是什么

第二節(jié)　R 與包安裝

第三節(jié)　R 的數(shù)據(jù)與文件管理

第四節(jié)　結(jié)語(yǔ)

參考文獻(xiàn)