SPSS在社会调查中的应用 下载 mobi epub pdf 电子书 2024

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编辑推荐

　　《SPSS在社会调查中的应用》讲解全面，深入浅出，操作性强，易学易用。目前市面上尚无同类书。

内容简介

　　《SPSS在社会调查中的应用》为《社会调查方法与实践》的下册，重点讲述如何应用SPSS的功能实现抽样调查。本书共分为11章。第1章概述抽样调查的全过程；第2~10章按照对问卷统计分析的工作流展开，即第2章的内容是在采集数据之后，如何进行数据的净化、编码、数据文件的建立；第3、4章介绍如何通过统计表与统计图对样本数据进行频数分析；第5~9章介绍如何进行不同群体差异的比较；第10章说明对调查对象如何进行分类；第11章则讲明对问卷的信度与效度分析，对主成分分析与因子分析给予了比较详细的介绍。

作者简介

　　杜智敏，曾参与或主持完成国家、北京市哲学社会科学及中国高教学会的“八五”、 “九五”、“十五”多项教育研究课题，其中包括主持完成了对全国近万名大学生的学习策略调查、对北京市大学生的学情调查等研究课题。 多年来，发表论文数十篇。

目录

第1章 抽样调查与SPSS概述
1．1 抽样调查概述
1．1．1 抽样调查的概念与特点
1．1．2 抽样调查的过程
1．1．3 对抽样调查的评价
1．2 调查问卷的一般问题
1．2．1 问卷的结构
1．2．2 问卷的类型
1．2．3 编制问卷的过程
1．3 测量与封闭式题目的类型
1．3．1 变量的测量水平
1．3．2 封闭式题目的类型
1．3．3 利克特量表
1．4 对问卷统计分析的基本内容
1．4．1 以正确的观念指导统计分析
1．4．2 选择统计分析内容与方法的依据
1．4．3 统计分析的主要内容
1．5 SPSS及其在抽样调查中的应用
1．5．1 SPSS公司与SPSS统计软件包
1．5．2 SPSS的安装、 启动与退出
1．5．3 SPSS的运行方式
1．5．4 SPSS的操作环境
1．5．5 对话框
1．5．6 中英文版本的转换与变量列表
1．5．7 SPSS在抽样调查中的应用
附录 北京市大学生学情调查问卷

第2章 调查数据的预处理
2．1 对答卷的审核与编码
2．1．1 对答卷质量的审核
2．1．2 对问卷进行编码
2．2 建立SPSS格式的数据文件
2．2．1 利用数据编辑器窗口建立数据文件
2．2．2 Excel格式数据文件的转换
2．2．3 数据文件的合并
2．3 数据的净化
2．3．1 利用“探索（Explore）”清理极端值
2．3．2 利用“交叉表（Crosstabs）”检查互斥数据
2．3．3 重复个案的排查
2．3．4 答卷录入质量的检查
2．4 数据文件的整理
2．4．1 缺失值的处理
2．4．2 逆向题目的重新计分
2．4．3 选取数据子集
2．4．4 数据文件的拆分
2．4．5 数据文件行与列的转置
2．5 在数据文件中生成新变量
2．5．1 定类变量的计数
2．5．2 定序变量的综合指标
2．5．3 定量变量转化为定性变量
2．6 对个案加权
2．6．1 何时需要对个案加权
2．6．2 利用“加权个案（Weight Cases）”进行加权
2．6．3 对个案加权应注意的问题
附表

第3章 调查数据的分布特征
3．1 一个单选题的统计表与统计图――单变量的频数分析
3．1．1 频数分布表
3．1．2 常用的统计图
3．2 一个单选题的数据分布特征――单变量的特征量数
3．2．1 数据的集中趋势
3．2．2 数据的离中趋势
3．2．3 偏度与峰度
3．2．4 参数估计
3．2．5 相对量数
3．3 利用SPSS对一个单选题的统计分析
3．3．1 利用“频率（Frequencies）”作统计分析
3．3．2 利用“描述（Descriptives）”作数据特征分析
3．3．3 利用“探索（Explore）”作数据特征分析
3．3．4 利用“探索（Explore）”求总体比例的置信区间
3．4 多个单选题交叉分组下的频数分析――多变量的交互分析
3．4．1 交叉表
3．4．2 常用统计图
3．5 利用SPSS对多个单选题作交互分析
3．5．1 利用“交叉表（Crosstabs）”对多变量频数作交互分析
3．5．2 利用“探索（Explore）”计算分组数据的特征量数
3．5．3 利用“均值（Means）”计算分组数据的特征量数
3．6 利用SPSS做多项选择题的频数分析――多响应变量分析
3．6．1 多响应变量分析的提出
3．6．2 SPSS中多响应变量分析的功能
3．6．3 利用“多重响应（Multiple Response）”做多项选择题的频数分析
3．7 利用“比率（Ratio）”做比率分析
3．7．1 “比率（Ratio）”的结构与功能
3．7．2 操作步骤
3．7．3 输出结果及其解释
附表

第4章 统计图的制作与编辑
4．1 复式条形图的绘制
4．1．1 “条形图（Bar Charts）”的功能与结构
4．1．2 “个案组摘要”模式下的条形图
4．1．3 “各个变量的摘要”模式下的条形图
4．1．4 “个案值”模式下的条形图
4．2 线 图
4．2．1 “线图（Line Charts）”的功能与结构
4．2．2 “个案组摘要”模式下的线图
4．2．3 “各个变量的摘要”模式下的线图
4．2．4 “个案值”模式下的线图
4．3 人口金字塔图
4．3．1 “人口金字塔（Population Pyramid）”的功能与结构
4．3．2 绘制金字塔图的操作步骤
4．3．3 绘制金字塔图的几点说明
4．4 统计图的编辑
4．4．1 图形编辑窗口概述
4．4．2 对条形图的编辑
4．4．3 对其他图形的编辑
4．5 作图与读图
4．5．1 掌握制作统计图的基本原则
4．5．2 学会审图， 谨防统计图中的“陷阱”
4．5．3 学会读图， 抓住重点深入思考
附表

第5章 正态总体均值的差异检验――不同群体差异的比较之一
5．1 假设检验概述
5．1．1 假设检验的思路
5．1．2 假设检验的一般步骤
5．1．3 关于假设检验的几点说明
5．1．4 利用SPSS进行假设检验的步骤
5．2 统计检验的前期工作――对数据分布特征的检验
5．2．1 利用“探索： 图（Explore： Plots）”考察数据特征
5．2．2 利用“单样本K?S检验(1?sample K?S)”检验考察数据分布
5．3 单个正态总体均值的检验――单个群体与其总体均值差异的比较
5．3．1 单样本T检验概述
5．3．2 “单样本T检验（One?Samples T Test）”的操作步骤
5．3．3 输出结果及其解释
5．4 两个独立正态总体差异的检验――两个群体差异的比较之一
5．5 两个配对正态总体差异的显著性检验――两个群体差异的比较之二
5．6 单因素方差分析――多个群体差异的比较
5．6．1 单因素方差分析概述
5．6．2 利用“单因素ANOVA（One?Way ANOVA）”进行检验
附表

第6章 非正态总体的差异检验――不同群体差异比较之二
6．1 两个独立样本的非参数检验
6．1．1 非参数检验概述
6．1．2 SPSS提供的四种检验方法
6．1．3 利用“两个独立样本（2 Independent?Samples）”进行差异检验
6．2 两个相关样本差异的非参数检验
6．2．1 SPSS提供的四种检验方法之比较
6．2．2 利用“两个相关样本（2 Related?Samples）”进行差异检验
6．3 多个独立样本的非参数检验
6．3．1 使用的前提条件
6．3．2 SPSS提供的三种检验方法
6．3．3 利用“K个独立样本（K Independent Samples）”进行检验
6．4 多个相关样本的非参数检验
6．4．1 使用的前提条件
6．4．2 三种非参数检验方法的思路
6．4．3 利用“K个相关样本（K Related Samples）”进行检验
6．5 对比例的一致性检验
6．5．1 单个总体比例的检验
6．5．2 多个群体比例差异的比较
附表

第7章 事物间的相关关系
7．1 相关关系概述
7．1．1 函数关系与相关关系
7．1．2 散点图
7．1．3 相关系数
7．2 两个定性变量的相关分析
7．2．1 “分析（Analyze）”中有关相关分析的菜单
7．2．2 利用“交叉表（Crosstabs）”进行χ2独立性检验
7．2．3 两个定类变量间的相关系数
7．2．4 两个定序变量间的相关系数
7．3 定量变量的相关分析
7．3．1 两个定量变量的相关分析
7．3．2 定类变量与定量变量的相关分析
7．4 两个事物之间关系的进一步分析
7．4．1 详析分析的提出
7．4．2 利用SPSS做详析分析
7．5 单变量多因素方差分析
7．5．1 多因素方差分析概述
7．5．2 “单变量（Univariate）”的功能与结构
7．5．3 利用“单变量（Univariate）”进行单变量多因素方差分析
7．5．4 应用方差分析过程中的几点说明
附表

第8章 线性回归与曲线回归――事物间的非确定性因果关系之一
8．1 一元线性回归分析
8．1．1 回归分析概述
8．1．2 一元线性回归方程的建立
8．2 多元线性回归分析
8．2．1 一元与多元线性回归模型的比较
8．2．2 多重共线性的诊断
8．2．3 奇异值与影响点的诊断与处理
8．2．4 应用线性回归方程过程中的若干问题
8．3 利用“线性回归（Linear Regression）”进行线性回归分析
8．3．1 “线性（Linear）”的结构与功能
8．3．2 利用“线性（Linear）”进行线性回归分析
8．4 曲 线 估 计
8．4．1 非线性关系的线性化
8．4．2 “曲线估计（Curve Estimation）”的功能与结构
8．4．3 利用“曲线估计（Curve Estimation）”进行曲线估计
8．4．4 应用曲线估计过程中的若干问题
附表

第9章 Logistic回归分析――事物间的非确定性因果关系之二
9．1 Logistic回归分析概述
9．1．1 Logistic回归分析的提出
9．1．2 Logistic回归的基本思路
9．1．3 Logistic回归方程中的虚拟变量
9．1．4 Logistic回归方程中系数的直观解释
9．1．5 Logistic回归方程的检验
9．2 二项Logistic回归
9．2．1 二项Logistic回归分析的适用范围与步骤
9．2．2 “二项Logistic回归分析（Binary Logistic）”的功能与结构
9．2．3 “二项Logistic回归分析（Binary Logistic）”的应用
9．3 多项Logistic回归分析
9．3．1 多项Logistic回归分析模型
9．3．2 “多项Logistic回归分析（Multinomal Logistic）”的功能与结构
9．3．3 “多项Logistic回归分析（Multinomal Logistic）”的应用
9．4 多项有序回归分析
9．4．1 多项有序回归分析的功能与结构
9．4．2 多项有序回归分析的应用

第10章 对调查对象的分类
10．1 距离与相似性度量
10．1．1 聚类分析概述
10．1．2 聚类分析中对“亲疏程度”的测量
10．1．3 进行“亲疏程度”度量时应注意的问题
10．2 系 统 聚 类
10．2．1 使用系统聚类分析的条件与步骤
10．2．2 “系统聚类（Hierarchical Cluster）”的功能与结构
10．2．3 利用“系统聚类（Hierarchical Cluster）”进行分析聚类
10．3 K?均值聚类
10．3．1 使用K?均值聚类的条件与步骤
10．3．2 “K?均值聚类（K?Means Cluster）”的结构与功能
10．3．3 利用“K?均值聚类（K?Means Cluster）”进行聚类分析

第11章 问卷的质量分析
11．1 问卷的项目分析
11．1．1 项目分析的基本方法
11．1．2 利用SPSS进行项目分析
11．2 问卷的信度分析
11．2．1 对信度的估计
11．2．2 “可靠性分析（Reliability Analysis）”的结构与功能
11．2．3 利用“可靠性分析（Reliability Analysis）进行信度分析
11．3 问卷的效度分析
11．3．1 问卷的内容效度
11．3．2 效标关联效度
11．3．3 结构效度
11．4 主成分分析
11．4．1 主成分分析的基本思路
11．4．2 主成分分析的基本步骤
11．5 因 子 分 析
11．5．1 因子分析概述
11．5．2 因子分析的基本思路
11．5．3 因子分析的基本步骤
11．5．4 “因子分析（Factor Analysis）”的功能与结构
11．5．5 利用“因子分析（Factor Analysis）”进行结构效度分析
11．5．6 利用因子得分进行分类与评价
附表参考文献

精彩书摘

　　第一，采用自填式问卷或结构式访谈进行调查可以直接从调查对象那里获取第一手资料，比某些间接地、利用文献等得到的第二手资料更准确、更真实、更符合研究者的需要。　　第二，当研究对象是一个大型的群体时，抽样调查比其他调查方法更能节省时问、经费和人力，具有更高的效率。如采用团体调查方式进行问卷调查，在很短的时间内能够同时调查很多人；采用邮寄调查、网络调查，可以突破时空的限制，所有工作只需较少的研究人员来完成。　　第三，结构化的问卷、概率抽样的方法，使统计分析更为深入，其他方法不可比拟。　　（2）抽样调查也有一定的局限性，具体表现在以下几点：　　第一，问卷调查缺少弹性和深度。如问卷是在实施调查之前设计的，在实施调查时，一旦发现问题或要增减题目，很难做出相应的改变。问卷中大量的问题是要描述人们的态度、行为和特征，对“为什么”只能给出有限的几个选择，很难做到对原本复杂的问题进行比较深入的探讨。　　第二，容易受到人为因素的影响，效度较低。调查对象回答问卷的态度、对问卷的理解程度等都直接影响回收问卷的质量，所以收回的问卷有时可能并没有反映出调查对象潜在的价值观，调查对象的行为也并不一定总是与表述保持一致，通过问卷是否真正调查出我们所要调查的内容就特别值得关注。　　第三，问卷的回收率有时难以保证，根据抽样设计方案抽到的调查对象有可能出现拒答的问题。　　1．2调查问卷的一般问题1．2．1问卷的结构　　问卷一般由问卷标题、封面信、指导语、问题与选项、编码、结束语和其他资料七个部分组成。　　问卷的标题向调查对象概括地说明了调查的主题，起到画龙点睛的作用。标题的结构一般是：调查对象+调查内容+“调查问卷”。例如，“天津市居民住房状况调查问卷”、“中国公众科学素养调查问卷”、“青年发展状况调查问卷”等。　　问卷标题之后是给调查对象的一封短信，通常称为封面信或封面语。在封面信中应说明调查的目的和价值；调查对象的范围；调查对象做出回答的重要性；说明确保调查的秘密性以及回答本身对调查对象没有负面影响，要说明“对每个问题如何选项，没有对错之分”，以解除调查对象的心理压力，激励调查对象以认真、积极的态度对待调查。在信的开始或最后应说明调查者的身份，调查单位的名称，甚至将联系人的姓名、联系方式（电话号码或通信地址或电子信箱）也写上。信要写得简明、亲切，在字数上不要超过两三百字，在信的结尾处一定要真诚地对调查对象表示感谢。　　指导语的功能有如冰箱、电视之类家电的使用说明书，是向调查对象或施测人员说明填答问卷的方法、要求和注意事项，有时还要说明回答所需要的时间，用以指导调查对象如何正确回答问卷。在具体编写和安排上，如果问卷形式比较简单，而且调查对象文化层次比较高，指导语可以在封面信中做出说明。如果指导语篇幅比较长，就需要将封面信与指导语分开，在封面信的后面紧接着写指导语。另外，有时需要通过指导语对问题或概念含义做出解释。　　……

前言/序言

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