调查研究中的统计分析法·基础篇（第3版） [Statistics in Survey Research] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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柯惠新，沈浩 著

图书标签:

• 统计分析
• 调查研究
• 问卷调查
• 数据分析
• SPSS
• 统计学
• 社会调查
• 研究方法
• 定量研究
• 统计方法

出版社： 中国传媒大学出版社

ISBN：9787565712876

版次：3

商品编码：11767868

包装：平装

丛书名： 新闻传播专业“十二五”规划教材 ， ，

外文名称：Statistics in Survey Research

开本：16开

出版时间：2015-10-01

用纸：胶版纸

页数：332

正文语种：中文

内容简介

　　《调查研究中的统计分析法·基础篇（第3版）》系统介绍了常规专业调研工作中常用的统计分析方法及基本原理，并就如何实际操作提供了具体说明和案例。这使得《调查研究中的统计分析法·基础篇（第3版）》也可以作为实务工具书，成为超过一般统计方法的教学参考书或专业著作。作者不仅对统计分析原理有较为全面的把握，而且对调研实践运作程序了解较多，涉猎颇深．体现了理论素养与实践经验的有机结合。
　　《调查研究中的统计分析法·基础篇（第3版）》可作为社会科学、人文学科、管理科学、行为科学和市场研究等相关专业的本科生和研究生教材，也可以作为各行业广大应用统计人员不可或缺的工具书。

内页插图

目录

绪言 统计学发展史简介
第一部分 基础统计学
第一章 统计学的性质
1.1 随机抽样
1.2 随机化实验
1.3 社会科学中的随机化实验
本章小结
第二章 描述性统计学
2.1 几个基本概念
2.2 频数表与直方图
2.3 分布的中心
2.4 分布的形状
2.5 利用相对频率进行计算
2.6 其他描述分布的统计图和统计量
本章小结
应用实例
第三章 概率分布
3.1 离散型随机变量的概率
3.2 概率树
3.3 总体的均值与方差
3.4 离散型随机变量的概率
3.5 连续型随机变量的概率分布
3.6 正态分布
本章小结
第四章 抽样分布
4.1 随机抽样
4.2 蒙特卡罗法
4.3 样本均值的抽样分布
4.4 样本比例P的抽样分布
本章小结

第二部分 常用统计分析方法
第五章 置信区间
5.1 演绎法与归纳法简介
5.2 总体均值u的置信区间
5.3 两个总体均值之差(u1-u2)的置信区间
5.4 总体比例的置信区间
5.5 单侧置信区间
本章小结
第六章 假设检验
6.1 利用置信区间进行假设检验
6.2 概率值(单侧的
6.3 经典的假设检验
本章小结
应用实例
第七章 回归分析
7.1 简单线性回归
7.2 回归模型
7.3 样本斜率的抽样分布
7.4 总体斜率的置信区间和假设检验
7.5 自变量为定类变量时的回归
7.6 最简单的非线性回归
本章小结
应用实例
第八章 方差分析
8.1 单因素的方差分析
8.2 双因素的方差分析简介
本章小结
应用实例
第九章 相关分析
9.1 简单(积矩)相关
9.2 总体相关系数的检验
9.3 相关和回归
9.4 其他相关系数及相关测量法简介
本章小结
应用实例
第十章 卡方检验和交互分析
10.1 拟合优度的检验
10.2 列联表及交互分析
本章小结
应用实例
第十一章 对应分析
11.1 对应分析的基本概念
11.2 对应分析的基本原理
11.3 对应分析的基本方法
11.4 如何解读对应分析图
本章小结
应用实例
第十二章 社会网分析
12.1 什么是社会网络分析
12.2 社会网络分析的步骤
12.3 社会网络分析的基本方法
本章小结
应用实例
附录一 纯净水市场调查问卷
附录二 青少年上网行为调查问卷
附录三 常用统计用表
附录四 参考答案
主要参考文献

《调查研究中的统计分析法·基础篇》（第3版） 是一本全面而深入地阐述调查研究统计分析基础知识的著作，旨在为研究者提供坚实的理论支撑和实用的操作指南。本书致力于帮助读者理解并掌握在设计、执行和解释调查研究中至关重要的统计概念和方法，从而提升研究的科学性和严谨性。 本书在第二版的基础上，进行了全面的更新和修订，力求反映当前调查研究领域最新的发展和实践。作者不仅细致地梳理了统计学的核心原理，更将其与实际的调查研究情境紧密结合，使得内容既具理论深度，又富实践价值。 核心内容涵盖： 第一部分：调查研究的基础与统计思维 调查研究的本质与目的： 详细探讨了调查研究在社会科学、市场研究、公共卫生等多个领域的应用价值，以及其作为获取信息、理解现象、做出决策的重要手段。 统计学在调查研究中的角色： 深入剖析了统计学如何为调查研究提供量化工具、逻辑框架和客观评估方法，帮助研究者从复杂的数据中提炼有意义的信息。 变量的类型与测量尺度： 详细介绍了不同类型的变量（如定性变量、定量变量）及其相应的测量尺度（如名义、顺序、间隔、比例），并解释了不同尺度变量对统计分析方法选择的影响。 抽样的基本原理与方法： 阐述了抽样在调查研究中的重要性，详细介绍了概率抽样（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样）和非概率抽样（如方便抽样、判断抽样、配额抽样、滚雪球抽样）的原理、优缺点及适用场景。这部分内容对于确保样本的代表性，进而推广研究结论至关重要。 第二部分：描述性统计的艺术 数据整理与可视化： 讲解了如何有效地整理原始数据，包括数据录入、清理、编码等步骤。同时，重点介绍了多种数据可视化技术，如频率分布表、直方图、条形图、饼图、箱线图、散点图等，并指导读者如何根据变量类型和研究目的选择最恰当的图表，以直观地呈现数据特征。 集中趋势的度量： 深入探讨了均值、中位数、众数等集中趋势指标，分析了它们各自的含义、计算方法以及在不同数据分布下的适用性。 离散程度的度量： 详细介绍了极差、四分位差、方差、标准差、变异系数等离散程度指标，帮助读者理解数据的波动性和分散性，这是评估数据稳定性的关键。 分布形态的描述： 讲解了偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）等概念，帮助研究者把握数据集的对称性和集中程度，识别是否存在异常值或特殊的分布特征。 第三部分：推论统计的严谨 概率论基础： 简要回顾了概率论的基本概念，为理解抽样分布和统计推断奠定基础。 抽样分布： 详细阐述了样本统计量（如样本均值、样本比例）的抽样分布，特别是中心极限定理的应用，这是进行统计推断的理论基石。 参数估计： 讲解了点估计和区间估计的概念，并重点介绍了置信区间的计算和解释，帮助研究者根据样本数据对总体参数进行科学的估计。 假设检验的基本原理： 系统介绍了假设检验的逻辑流程，包括设定原假设和备择假设、选择检验统计量、确定显著性水平、计算p值以及做出统计决策等关键步骤。 第四部分：常用统计检验方法 单样本t检验： 讲解了如何检验单个样本的均值是否与一个已知或假定的总体均值存在显著差异。 独立样本t检验： 深入阐述了如何比较两个独立样本的均值是否存在显著差异，常用于比较两组不同条件下的测量结果。 配对样本t检验： 介绍了如何比较同一组对象在不同时间点或不同条件下的测量均值是否存在显著差异，适用于前后测设计等场景。 方差分析（ANOVA）： 详细讲解了单因素方差分析，用于比较三个或三个以上独立样本的均值是否存在显著差异。本书也可能提及多因素方差分析的基础概念，为后续深入学习做铺垫。 卡方检验： 重点介绍了卡方拟合优度检验和卡方独立性检验，用于分析分类变量之间的关联性，例如检验观察到的频数是否与期望频数一致，或两个分类变量是否相互独立。 相关分析： 讲解了皮尔逊积矩相关系数（Pearson's r）和斯皮尔曼秩相关系数（Spearman's rho）等，用于度量两个定量变量之间的线性关系强度和方向。 回归分析基础： 介绍了简单线性回归模型，解释了如何通过一个自变量预测一个因变量，并讲解了回归系数的解释、模型拟合优度（如R²）的评估以及残差分析的重要性。 本书的特色： 理论与实践并重： 每一章都力求在讲解统计原理的同时，结合调查研究的实际案例，通过具体的例子来阐释概念和方法的应用。 清晰易懂的语言： 作者采用清晰、流畅的语言，避免使用过多的专业术语，尽可能地使统计学原理易于理解，即使是统计学基础薄弱的读者也能较快掌握。 循序渐进的结构： 本书的章节安排符合逻辑，从基础概念到具体方法，层层递进，帮助读者逐步建立起对统计分析的全面认识。 强调统计思维： 除了传授具体方法，本书也注重培养读者的统计思维，引导读者如何批判性地思考数据、理解统计结果的局限性，并将其应用于实际研究问题。 更新的统计软件应用提示（可能）： 虽然本书侧重理论基础，但优秀的统计分析教材通常会提示读者如何运用主流的统计软件（如SPSS, R, SAS等）来实现这些分析，尽管本书不直接教授软件操作，但其内容为读者使用软件提供了坚实的理论指导。 适用读者： 本书是为社会科学、心理学、教育学、医学、市场营销、公共管理等领域的学生、研究人员、以及任何需要进行调查研究并进行数据分析的专业人士量身打造的。无论是初次接触调查研究统计分析的学生，还是希望巩固和深化统计学知识的研究者，都能从本书中获益良多。通过学习本书，读者将能够更自信地设计调查方案、收集数据、分析数据，并以更科学、更严谨的态度解读研究结果。

评分☆☆☆☆☆

令人惊喜的是，这本书的第三版在因子分析和聚类分析等探索性数据分析方法上也进行了深入的探讨。这些方法在调查研究中，尤其是在开发新的测量工具、识别潜在的群体特征或进行市场细分等领域，具有非常广泛的应用。我曾在一个项目中需要对大量的问卷条目进行降维，以便更好地理解潜在的测量维度，而这本书中关于因子分析的讲解，为我提供了清晰的思路。作者详细阐述了主成分分析（PCA）和因子分析（Exploratory Factor Analysis, EFA）的区别和联系，以及如何解读因子载荷矩阵，如何确定因子数量，以及如何命名和解释提取出的因子。书中对于旋转方法的讨论，如正交旋转和斜交旋转，也帮助我理解了如何获得更具解释性的因子结构。此外，书中对聚类分析的讲解，包括不同聚类方法的介绍（如层次聚类和划分聚类）以及如何选择合适的聚类算法和评估聚类结果，对于我探索数据中的自然分组非常有帮助。这本书让我认识到，统计分析不仅仅是为了验证假设，更可以是一种强大的探索工具，帮助我们发现数据中隐藏的模式和结构。

评分☆☆☆☆☆

这本书在质量研究统计分析方面，也提供了非常实用的指导。虽然本书名为“基础篇”，但它并没有回避在调查研究中经常遇到的非参数统计方法。对于那些数据不符合正态分布，或者变量是定性测量的情况，非参数检验是必不可少的工具。我曾遇到过一些棘手的数据集，常规的参数检验方法无法适用，正是在这本书的帮助下，我才得以了解并掌握了像Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis检验等常用的非参数方法。作者在讲解这些方法时，同样注重理论与实践的结合，解释了它们的基本原理，以及在何种情况下应该选择它们。更重要的是，书中提供了如何使用统计软件进行非参数检验的详细步骤，并指导如何解读输出结果。这对于很多研究者来说，可以节省大量的摸索时间。而且，书中还涉及了像Spearman秩相关系数这样的非参数相关分析方法，这对于分析等级变量之间的关系非常有帮助。总而言之，这本书的广度和深度都令人印象深刻，它能够满足不同类型研究数据的分析需求，这一点对于任何希望全面掌握调查研究统计分析方法的研究者来说，都至关重要。

评分☆☆☆☆☆

总而言之，《调查研究中的统计分析法·基础篇（第3版）》是一本不可多得的统计学入门教材，对于任何想要在调查研究领域有所建树的研究者来说，都是一份宝贵的财富。这本书的价值不仅仅在于它对统计概念的清晰阐释，更在于它对统计方法在实际研究中应用的深入剖析。它以一种循序渐进、逻辑严谨的方式，将复杂的统计理论融入到调查研究的各个环节，从数据收集、抽样设计，到描述性统计、推论统计，再到多变量分析和数据探索，几乎涵盖了调查研究中所有关键的统计分析需求。作者的写作风格平实易懂，但又不失严谨性，大量的实例和图表更是增添了本书的可读性和实用性。我曾将这本书推荐给许多初学者，他们普遍反映，这本书帮助他们扫清了学习统计的障碍，并且极大地提升了他们独立进行数据分析的能力。对于我个人而言，这本书就像是一本“通关秘籍”，在我研究的道路上，伴我披荆斩棘，每一次翻阅，都能从中获得新的启发和更深的理解。可以说，这本书不仅仅是一本教科书，更是一本能够陪伴研究者成长的良师益友。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书在统计软件的应用方面，也提供了非常实用的指导。尽管本书主要侧重于统计理论和方法，但它并没有忽视实际操作中的需求。在第三版中，作者通过集成大量的图示和操作示例，展示了如何使用一些主流的统计软件（如SPSS, R等）来执行书中介绍的各种统计分析。这对于我这样主要依靠软件进行数据分析的研究者来说，极大地降低了学习门槛。通过书中提供的步骤，我可以对照着软件进行操作，从而快速掌握如何输入数据、选择分析选项、生成统计图表以及解读软件输出结果。例如，在讲解t检验时，书中不仅解释了t检验的原理，还提供了在SPSS中进行独立样本t检验的具体操作流程，包括如何选择变量、设置分组变量以及解读输出的p值和置信区间。这种“理论+实践”的教学模式，使得学习过程更加高效和生动。它让我能够将书本上学到的理论知识，直接转化为解决实际研究问题的能力，大大提升了我的研究效率和信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书在推论统计的基础理论方面，提供了极为宝贵的指导。对于大多数初学者来说，理解假设检验和置信区间的概念往往是最大的挑战之一。我个人就曾经在学习这些内容时感到十分困惑，难以把握其精髓。然而，这本书通过一系列精心设计的例子和清晰的逻辑推理，将这些抽象的概念变得触手可及。它不仅解释了什么是零假设和备择假设，以及如何根据数据来拒绝或不拒绝零假设，更重要的是，它详细阐述了P值的含义以及置信区间的解释，并强调了这些统计指标在解释研究结果时所扮演的关键角色。书中对于各种常见的假设检验方法，如t检验、卡方检验、ANOVA等，都进行了详尽的介绍，并指出了它们各自的适用条件和应用场景。更让我印象深刻的是，作者并没有简单地罗列公式，而是深入浅出地讲解了这些检验背后的统计原理，以及如何在实际的研究中运用它们来回答研究问题。例如，在讨论t检验时，作者不仅解释了独立样本t检验和配对样本t检验的区别，还给出了如何通过软件进行计算以及如何解读输出结果的详细指导，这对于我这样依赖统计软件进行分析的读者来说，无疑是雪中送炭。

评分☆☆☆☆☆

这本书在研究设计和问卷设计方面，也间接或直接地提供了一些有益的启示。虽然它并非一本专门讲解研究设计或问卷设计的书籍，但贯穿全书的统计分析逻辑，自然而然地会引导读者思考数据是如何产生的，以及好的数据收集方法是如何支持有效的统计分析的。例如，在讨论抽样方法时，作者强调了代表性抽样对于进行准确推断的重要性，这会促使读者在设计调查时，思考如何才能获得更具代表性的样本。在讨论变量测量和数据类型时，书中关于参数检验和非参数检验的区分，也提示了在设计问卷时，如何选择合适的测量尺度来支持后续的统计分析。我尤其欣赏书中在讲解回归分析时，对于变量选择和模型构建的讨论，这让我意识到，一个好的研究设计，应该预先考虑到可能影响因变量的各种因素，并为后续的统计建模打下基础。这本书让我明白，统计分析并非孤立存在，而是与整个研究过程紧密相连，有效的统计分析离不开精心设计的研究和高质量的数据。

评分☆☆☆☆☆

这本书的第三版在回归分析的讲解上，无疑达到了一个新的高度。作为调查研究中一种极其重要的多变量分析技术，回归分析能够帮助我们探究变量之间的关系，预测因变量的值，并且控制混杂因素的影响。我尤其欣赏书中对于线性回归模型构建的细致入微的阐述，从最基础的简单线性回归，到多重线性回归，再到包含交互项和多项式项的复杂模型，作者都给予了充分的关注。它不仅讲解了回归系数的含义，如何检验回归系数的显著性，还深入探讨了模型诊断的重要性，比如残差分析、共线性的检测等，这些都是确保回归模型有效性和可靠性的关键步骤。我曾无数次在自己的研究中遇到过模型拟合不佳或结果难以解释的情况，而这本书中的诊断章节，为我提供了解决问题的思路和方法。例如，书中关于多重共线性的讨论，详细解释了其产生的原因、如何检测以及如何处理，这对于理解多个预测变量之间可能存在的相互影响至关重要。此外，书中对于回归模型解释力的度量，如R方值，以及如何解读ANOVA表来评估模型的整体显著性，都做得非常到位，让我能够更准确地评估模型的表现。

评分☆☆☆☆☆

本书在处理调查研究中可能遇到的复杂情况，比如缺失数据和异常值方面，也提供了非常有价值的指导。在实际的调查研究中，数据不完整和存在异常值是普遍存在的现象，如果不加以妥善处理，可能会严重影响统计分析的准确性和结果的可靠性。这本书的第三版，在这方面的内容更新尤为及时和重要。作者不仅讲解了识别缺失数据和异常值的方法，更重要的是，它提供了多种处理这些问题的策略，包括删除法、平均值填充法、回归填充法以及更高级的多重插补法等。书中详细解释了每种方法的原理、优缺点以及适用场景，并给出了相应的操作建议。我曾在一个包含大量缺失数据的项目中，受益于书中关于多重插补方法的讲解，学会了如何使用这种方法来最大程度地保留样本信息，并获得更准确的分析结果。同时，书中对于异常值的检测和处理，也提供了实用的技巧，帮助我判断哪些是真实存在的极端情况，哪些可能是测量错误。这本书让我深刻认识到，数据预处理是统计分析过程中不可或缺的关键环节，只有做好这一步，才能为后续的分析奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本《调查研究中的统计分析法·基础篇（第3版）》绝对是统计学领域的一本宝藏，尤其是对于我们这些在学术研究道路上摸索的初学者而言。我记得刚开始接触调查研究时，面对海量的统计概念和分析方法，真是感到无所适从，仿佛置身于一片迷雾之中。无数次的查阅资料，阅读其他书籍，都未能让我真正理清思路。直到我遇到了这本书，那种豁然开朗的感觉至今仍记忆犹新。作者用极其清晰、循序渐进的方式，将复杂的统计理论拆解成易于理解的模块，并且紧密结合调查研究的实际应用场景，让我们能够深刻体会到统计学在数据收集、整理、分析过程中的核心作用。书中对于基础统计概念的讲解，比如描述性统计（均值、中位数、众数、方差、标准差等）的意义和计算方法，以及它们如何反映数据的中心趋势和离散程度，都做了非常细致的阐述，并且提供了大量的实例，让抽象的概念变得生动具体。更重要的是，它不仅仅停留在理论层面，而是强调了这些统计工具在实际调查研究中如何发挥作用，例如，如何选择合适的统计量来描述样本特征，如何判断数据的分布情况，以及如何解读这些描述性统计结果，从而为后续的推论统计打下坚实的基础。对于我这种刚入行的新手来说，这种“落地”式的讲解方式至关重要，它让我不再觉得统计分析是高不可攀的数学游戏，而是解决实际研究问题的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书在数据收集和抽样方法方面的深入讲解，是其最令人称赞的部分之一。在调查研究的实践中，我们常常会面临如何有效地抽取样本以代表总体的难题。这本书的第三版，在继承了前两版优良传统的基础上，对各种抽样技术进行了更详尽的说明，包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样等。作者不仅解释了每种抽样方法的原理和适用条件，还非常贴心地给出了相应的操作步骤和注意事项。更值得一提的是，书中对抽样误差的讨论，以及如何通过样本统计量来估计总体参数，让我对抽样在统计推断中的重要性有了更深刻的认识。它教会了我如何评估抽样方案的优劣，如何控制抽样误差，以及在报告研究结果时，如何准确地描述抽样方法对结果可靠性的影响。例如，在分层抽样部分，作者详细解释了如何根据研究对象的某些特征（如年龄、性别、地区等）将总体划分为若干层，然后在各层内进行抽样，这样做的目的是为了提高样本的代表性，尤其是在某些层级的个体差异较大的情况下。书中给出的例子非常实用，能够帮助我们快速理解不同抽样方法的优缺点，以及在实际操作中如何根据研究目标和资源限制来选择最合适的抽样策略。这种理论与实践的完美结合，让我在进行自己的调查研究时，能够更加自信地设计抽样方案，并且能够更加准确地解释研究结果。