調查研究中的統計分析法·基礎篇（第3版） [Statistics in Survey Research] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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柯惠新，瀋浩 著

圖書標籤:

• 統計分析
• 調查研究
• 問捲調查
• 數據分析
• SPSS
• 統計學
• 社會調查
• 研究方法
• 定量研究
• 統計方法

齣版社： 中國傳媒大學齣版社

ISBN：9787565712876

版次：3

商品編碼：11767868

包裝：平裝

叢書名： 新聞傳播專業“十二五”規劃教材 ， ，

外文名稱：Statistics in Survey Research

開本：16開

齣版時間：2015-10-01

用紙：膠版紙

頁數：332

正文語種：中文

內容簡介

　　《調查研究中的統計分析法·基礎篇（第3版）》係統介紹瞭常規專業調研工作中常用的統計分析方法及基本原理，並就如何實際操作提供瞭具體說明和案例。這使得《調查研究中的統計分析法·基礎篇（第3版）》也可以作為實務工具書，成為超過一般統計方法的教學參考書或專業著作。作者不僅對統計分析原理有較為全麵的把握，而且對調研實踐運作程序瞭解較多，涉獵頗深．體現瞭理論素養與實踐經驗的有機結閤。
　　《調查研究中的統計分析法·基礎篇（第3版）》可作為社會科學、人文學科、管理科學、行為科學和市場研究等相關專業的本科生和研究生教材，也可以作為各行業廣大應用統計人員不可或缺的工具書。

內頁插圖

目錄

緒言 統計學發展史簡介
第一部分 基礎統計學
第一章 統計學的性質
1.1 隨機抽樣
1.2 隨機化實驗
1.3 社會科學中的隨機化實驗
本章小結
第二章 描述性統計學
2.1 幾個基本概念
2.2 頻數錶與直方圖
2.3 分布的中心
2.4 分布的形狀
2.5 利用相對頻率進行計算
2.6 其他描述分布的統計圖和統計量
本章小結
應用實例
第三章 概率分布
3.1 離散型隨機變量的概率
3.2 概率樹
3.3 總體的均值與方差
3.4 離散型隨機變量的概率
3.5 連續型隨機變量的概率分布
3.6 正態分布
本章小結
第四章 抽樣分布
4.1 隨機抽樣
4.2 濛特卡羅法
4.3 樣本均值的抽樣分布
4.4 樣本比例P的抽樣分布
本章小結

第二部分 常用統計分析方法
第五章 置信區間
5.1 演繹法與歸納法簡介
5.2 總體均值u的置信區間
5.3 兩個總體均值之差(u1-u2)的置信區間
5.4 總體比例的置信區間
5.5 單側置信區間
本章小結
第六章 假設檢驗
6.1 利用置信區間進行假設檢驗
6.2 概率值(單側的
6.3 經典的假設檢驗
本章小結
應用實例
第七章 迴歸分析
7.1 簡單綫性迴歸
7.2 迴歸模型
7.3 樣本斜率的抽樣分布
7.4 總體斜率的置信區間和假設檢驗
7.5 自變量為定類變量時的迴歸
7.6 最簡單的非綫性迴歸
本章小結
應用實例
第八章 方差分析
8.1 單因素的方差分析
8.2 雙因素的方差分析簡介
本章小結
應用實例
第九章 相關分析
9.1 簡單(積矩)相關
9.2 總體相關係數的檢驗
9.3 相關和迴歸
9.4 其他相關係數及相關測量法簡介
本章小結
應用實例
第十章 卡方檢驗和交互分析
10.1 擬閤優度的檢驗
10.2 列聯錶及交互分析
本章小結
應用實例
第十一章 對應分析
11.1 對應分析的基本概念
11.2 對應分析的基本原理
11.3 對應分析的基本方法
11.4 如何解讀對應分析圖
本章小結
應用實例
第十二章 社會網分析
12.1 什麼是社會網絡分析
12.2 社會網絡分析的步驟
12.3 社會網絡分析的基本方法
本章小結
應用實例
附錄一 純淨水市場調查問捲
附錄二 青少年上網行為調查問捲
附錄三 常用統計用錶
附錄四 參考答案
主要參考文獻

《調查研究中的統計分析法·基礎篇》（第3版） 是一本全麵而深入地闡述調查研究統計分析基礎知識的著作，旨在為研究者提供堅實的理論支撐和實用的操作指南。本書緻力於幫助讀者理解並掌握在設計、執行和解釋調查研究中至關重要的統計概念和方法，從而提升研究的科學性和嚴謹性。 本書在第二版的基礎上，進行瞭全麵的更新和修訂，力求反映當前調查研究領域最新的發展和實踐。作者不僅細緻地梳理瞭統計學的核心原理，更將其與實際的調查研究情境緊密結閤，使得內容既具理論深度，又富實踐價值。 核心內容涵蓋： 第一部分：調查研究的基礎與統計思維 調查研究的本質與目的： 詳細探討瞭調查研究在社會科學、市場研究、公共衛生等多個領域的應用價值，以及其作為獲取信息、理解現象、做齣決策的重要手段。 統計學在調查研究中的角色： 深入剖析瞭統計學如何為調查研究提供量化工具、邏輯框架和客觀評估方法，幫助研究者從復雜的數據中提煉有意義的信息。 變量的類型與測量尺度： 詳細介紹瞭不同類型的變量（如定性變量、定量變量）及其相應的測量尺度（如名義、順序、間隔、比例），並解釋瞭不同尺度變量對統計分析方法選擇的影響。 抽樣的基本原理與方法： 闡述瞭抽樣在調查研究中的重要性，詳細介紹瞭概率抽樣（如簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣、係統抽樣）和非概率抽樣（如方便抽樣、判斷抽樣、配額抽樣、滾雪球抽樣）的原理、優缺點及適用場景。這部分內容對於確保樣本的代錶性，進而推廣研究結論至關重要。 第二部分：描述性統計的藝術 數據整理與可視化： 講解瞭如何有效地整理原始數據，包括數據錄入、清理、編碼等步驟。同時，重點介紹瞭多種數據可視化技術，如頻率分布錶、直方圖、條形圖、餅圖、箱綫圖、散點圖等，並指導讀者如何根據變量類型和研究目的選擇最恰當的圖錶，以直觀地呈現數據特徵。 集中趨勢的度量： 深入探討瞭均值、中位數、眾數等集中趨勢指標，分析瞭它們各自的含義、計算方法以及在不同數據分布下的適用性。 離散程度的度量： 詳細介紹瞭極差、四分位差、方差、標準差、變異係數等離散程度指標，幫助讀者理解數據的波動性和分散性，這是評估數據穩定性的關鍵。 分布形態的描述： 講解瞭偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）等概念，幫助研究者把握數據集的對稱性和集中程度，識彆是否存在異常值或特殊的分布特徵。 第三部分：推論統計的嚴謹 概率論基礎： 簡要迴顧瞭概率論的基本概念，為理解抽樣分布和統計推斷奠定基礎。 抽樣分布： 詳細闡述瞭樣本統計量（如樣本均值、樣本比例）的抽樣分布，特彆是中心極限定理的應用，這是進行統計推斷的理論基石。 參數估計： 講解瞭點估計和區間估計的概念，並重點介紹瞭置信區間的計算和解釋，幫助研究者根據樣本數據對總體參數進行科學的估計。 假設檢驗的基本原理： 係統介紹瞭假設檢驗的邏輯流程，包括設定原假設和備擇假設、選擇檢驗統計量、確定顯著性水平、計算p值以及做齣統計決策等關鍵步驟。 第四部分：常用統計檢驗方法 單樣本t檢驗： 講解瞭如何檢驗單個樣本的均值是否與一個已知或假定的總體均值存在顯著差異。 獨立樣本t檢驗： 深入闡述瞭如何比較兩個獨立樣本的均值是否存在顯著差異，常用於比較兩組不同條件下的測量結果。 配對樣本t檢驗： 介紹瞭如何比較同一組對象在不同時間點或不同條件下的測量均值是否存在顯著差異，適用於前後測設計等場景。 方差分析（ANOVA）： 詳細講解瞭單因素方差分析，用於比較三個或三個以上獨立樣本的均值是否存在顯著差異。本書也可能提及多因素方差分析的基礎概念，為後續深入學習做鋪墊。 卡方檢驗： 重點介紹瞭卡方擬閤優度檢驗和卡方獨立性檢驗，用於分析分類變量之間的關聯性，例如檢驗觀察到的頻數是否與期望頻數一緻，或兩個分類變量是否相互獨立。 相關分析： 講解瞭皮爾遜積矩相關係數（Pearson's r）和斯皮爾曼秩相關係數（Spearman's rho）等，用於度量兩個定量變量之間的綫性關係強度和方嚮。 迴歸分析基礎： 介紹瞭簡單綫性迴歸模型，解釋瞭如何通過一個自變量預測一個因變量，並講解瞭迴歸係數的解釋、模型擬閤優度（如R²）的評估以及殘差分析的重要性。 本書的特色： 理論與實踐並重： 每一章都力求在講解統計原理的同時，結閤調查研究的實際案例，通過具體的例子來闡釋概念和方法的應用。 清晰易懂的語言： 作者采用清晰、流暢的語言，避免使用過多的專業術語，盡可能地使統計學原理易於理解，即使是統計學基礎薄弱的讀者也能較快掌握。 循序漸進的結構： 本書的章節安排符閤邏輯，從基礎概念到具體方法，層層遞進，幫助讀者逐步建立起對統計分析的全麵認識。 強調統計思維： 除瞭傳授具體方法，本書也注重培養讀者的統計思維，引導讀者如何批判性地思考數據、理解統計結果的局限性，並將其應用於實際研究問題。 更新的統計軟件應用提示（可能）： 雖然本書側重理論基礎，但優秀的統計分析教材通常會提示讀者如何運用主流的統計軟件（如SPSS, R, SAS等）來實現這些分析，盡管本書不直接教授軟件操作，但其內容為讀者使用軟件提供瞭堅實的理論指導。 適用讀者： 本書是為社會科學、心理學、教育學、醫學、市場營銷、公共管理等領域的學生、研究人員、以及任何需要進行調查研究並進行數據分析的專業人士量身打造的。無論是初次接觸調查研究統計分析的學生，還是希望鞏固和深化統計學知識的研究者，都能從本書中獲益良多。通過學習本書，讀者將能夠更自信地設計調查方案、收集數據、分析數據，並以更科學、更嚴謹的態度解讀研究結果。

評分☆☆☆☆☆

這本書的第三版在迴歸分析的講解上，無疑達到瞭一個新的高度。作為調查研究中一種極其重要的多變量分析技術，迴歸分析能夠幫助我們探究變量之間的關係，預測因變量的值，並且控製混雜因素的影響。我尤其欣賞書中對於綫性迴歸模型構建的細緻入微的闡述，從最基礎的簡單綫性迴歸，到多重綫性迴歸，再到包含交互項和多項式項的復雜模型，作者都給予瞭充分的關注。它不僅講解瞭迴歸係數的含義，如何檢驗迴歸係數的顯著性，還深入探討瞭模型診斷的重要性，比如殘差分析、共綫性的檢測等，這些都是確保迴歸模型有效性和可靠性的關鍵步驟。我曾無數次在自己的研究中遇到過模型擬閤不佳或結果難以解釋的情況，而這本書中的診斷章節，為我提供瞭解決問題的思路和方法。例如，書中關於多重共綫性的討論，詳細解釋瞭其産生的原因、如何檢測以及如何處理，這對於理解多個預測變量之間可能存在的相互影響至關重要。此外，書中對於迴歸模型解釋力的度量，如R方值，以及如何解讀ANOVA錶來評估模型的整體顯著性，都做得非常到位，讓我能夠更準確地評估模型的錶現。

評分☆☆☆☆☆

這本《調查研究中的統計分析法·基礎篇（第3版）》絕對是統計學領域的一本寶藏，尤其是對於我們這些在學術研究道路上摸索的初學者而言。我記得剛開始接觸調查研究時，麵對海量的統計概念和分析方法，真是感到無所適從，仿佛置身於一片迷霧之中。無數次的查閱資料，閱讀其他書籍，都未能讓我真正理清思路。直到我遇到瞭這本書，那種豁然開朗的感覺至今仍記憶猶新。作者用極其清晰、循序漸進的方式，將復雜的統計理論拆解成易於理解的模塊，並且緊密結閤調查研究的實際應用場景，讓我們能夠深刻體會到統計學在數據收集、整理、分析過程中的核心作用。書中對於基礎統計概念的講解，比如描述性統計（均值、中位數、眾數、方差、標準差等）的意義和計算方法，以及它們如何反映數據的中心趨勢和離散程度，都做瞭非常細緻的闡述，並且提供瞭大量的實例，讓抽象的概念變得生動具體。更重要的是，它不僅僅停留在理論層麵，而是強調瞭這些統計工具在實際調查研究中如何發揮作用，例如，如何選擇閤適的統計量來描述樣本特徵，如何判斷數據的分布情況，以及如何解讀這些描述性統計結果，從而為後續的推論統計打下堅實的基礎。對於我這種剛入行的新手來說，這種“落地”式的講解方式至關重要，它讓我不再覺得統計分析是高不可攀的數學遊戲，而是解決實際研究問題的有力工具。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書在數據收集和抽樣方法方麵的深入講解，是其最令人稱贊的部分之一。在調查研究的實踐中，我們常常會麵臨如何有效地抽取樣本以代錶總體的難題。這本書的第三版，在繼承瞭前兩版優良傳統的基礎上，對各種抽樣技術進行瞭更詳盡的說明，包括簡單隨機抽樣、係統抽樣、分層抽樣、整群抽樣等。作者不僅解釋瞭每種抽樣方法的原理和適用條件，還非常貼心地給齣瞭相應的操作步驟和注意事項。更值得一提的是，書中對抽樣誤差的討論，以及如何通過樣本統計量來估計總體參數，讓我對抽樣在統計推斷中的重要性有瞭更深刻的認識。它教會瞭我如何評估抽樣方案的優劣，如何控製抽樣誤差，以及在報告研究結果時，如何準確地描述抽樣方法對結果可靠性的影響。例如，在分層抽樣部分，作者詳細解釋瞭如何根據研究對象的某些特徵（如年齡、性彆、地區等）將總體劃分為若乾層，然後在各層內進行抽樣，這樣做的目的是為瞭提高樣本的代錶性，尤其是在某些層級的個體差異較大的情況下。書中給齣的例子非常實用，能夠幫助我們快速理解不同抽樣方法的優缺點，以及在實際操作中如何根據研究目標和資源限製來選擇最閤適的抽樣策略。這種理論與實踐的完美結閤，讓我在進行自己的調查研究時，能夠更加自信地設計抽樣方案，並且能夠更加準確地解釋研究結果。

評分☆☆☆☆☆

令人驚喜的是，這本書的第三版在因子分析和聚類分析等探索性數據分析方法上也進行瞭深入的探討。這些方法在調查研究中，尤其是在開發新的測量工具、識彆潛在的群體特徵或進行市場細分等領域，具有非常廣泛的應用。我曾在一個項目中需要對大量的問捲條目進行降維，以便更好地理解潛在的測量維度，而這本書中關於因子分析的講解，為我提供瞭清晰的思路。作者詳細闡述瞭主成分分析（PCA）和因子分析（Exploratory Factor Analysis, EFA）的區彆和聯係，以及如何解讀因子載荷矩陣，如何確定因子數量，以及如何命名和解釋提取齣的因子。書中對於鏇轉方法的討論，如正交鏇轉和斜交鏇轉，也幫助我理解瞭如何獲得更具解釋性的因子結構。此外，書中對聚類分析的講解，包括不同聚類方法的介紹（如層次聚類和劃分聚類）以及如何選擇閤適的聚類算法和評估聚類結果，對於我探索數據中的自然分組非常有幫助。這本書讓我認識到，統計分析不僅僅是為瞭驗證假設，更可以是一種強大的探索工具，幫助我們發現數據中隱藏的模式和結構。

評分☆☆☆☆☆

這本書在質量研究統計分析方麵，也提供瞭非常實用的指導。雖然本書名為“基礎篇”，但它並沒有迴避在調查研究中經常遇到的非參數統計方法。對於那些數據不符閤正態分布，或者變量是定性測量的情況，非參數檢驗是必不可少的工具。我曾遇到過一些棘手的數據集，常規的參數檢驗方法無法適用，正是在這本書的幫助下，我纔得以瞭解並掌握瞭像Mann-Whitney U檢驗、Wilcoxon符號秩檢驗、Kruskal-Wallis檢驗等常用的非參數方法。作者在講解這些方法時，同樣注重理論與實踐的結閤，解釋瞭它們的基本原理，以及在何種情況下應該選擇它們。更重要的是，書中提供瞭如何使用統計軟件進行非參數檢驗的詳細步驟，並指導如何解讀輸齣結果。這對於很多研究者來說，可以節省大量的摸索時間。而且，書中還涉及瞭像Spearman秩相關係數這樣的非參數相關分析方法，這對於分析等級變量之間的關係非常有幫助。總而言之，這本書的廣度和深度都令人印象深刻，它能夠滿足不同類型研究數據的分析需求，這一點對於任何希望全麵掌握調查研究統計分析方法的研究者來說，都至關重要。

評分☆☆☆☆☆

總而言之，《調查研究中的統計分析法·基礎篇（第3版）》是一本不可多得的統計學入門教材，對於任何想要在調查研究領域有所建樹的研究者來說，都是一份寶貴的財富。這本書的價值不僅僅在於它對統計概念的清晰闡釋，更在於它對統計方法在實際研究中應用的深入剖析。它以一種循序漸進、邏輯嚴謹的方式，將復雜的統計理論融入到調查研究的各個環節，從數據收集、抽樣設計，到描述性統計、推論統計，再到多變量分析和數據探索，幾乎涵蓋瞭調查研究中所有關鍵的統計分析需求。作者的寫作風格平實易懂，但又不失嚴謹性，大量的實例和圖錶更是增添瞭本書的可讀性和實用性。我曾將這本書推薦給許多初學者，他們普遍反映，這本書幫助他們掃清瞭學習統計的障礙，並且極大地提升瞭他們獨立進行數據分析的能力。對於我個人而言，這本書就像是一本“通關秘籍”，在我研究的道路上，伴我披荊斬棘，每一次翻閱，都能從中獲得新的啓發和更深的理解。可以說，這本書不僅僅是一本教科書，更是一本能夠陪伴研究者成長的良師益友。

評分☆☆☆☆☆

這本書在推論統計的基礎理論方麵，提供瞭極為寶貴的指導。對於大多數初學者來說，理解假設檢驗和置信區間的概念往往是最大的挑戰之一。我個人就曾經在學習這些內容時感到十分睏惑，難以把握其精髓。然而，這本書通過一係列精心設計的例子和清晰的邏輯推理，將這些抽象的概念變得觸手可及。它不僅解釋瞭什麼是零假設和備擇假設，以及如何根據數據來拒絕或不拒絕零假設，更重要的是，它詳細闡述瞭P值的含義以及置信區間的解釋，並強調瞭這些統計指標在解釋研究結果時所扮演的關鍵角色。書中對於各種常見的假設檢驗方法，如t檢驗、卡方檢驗、ANOVA等，都進行瞭詳盡的介紹，並指齣瞭它們各自的適用條件和應用場景。更讓我印象深刻的是，作者並沒有簡單地羅列公式，而是深入淺齣地講解瞭這些檢驗背後的統計原理，以及如何在實際的研究中運用它們來迴答研究問題。例如，在討論t檢驗時，作者不僅解釋瞭獨立樣本t檢驗和配對樣本t檢驗的區彆，還給齣瞭如何通過軟件進行計算以及如何解讀輸齣結果的詳細指導，這對於我這樣依賴統計軟件進行分析的讀者來說，無疑是雪中送炭。

評分☆☆☆☆☆

本書在處理調查研究中可能遇到的復雜情況，比如缺失數據和異常值方麵，也提供瞭非常有價值的指導。在實際的調查研究中，數據不完整和存在異常值是普遍存在的現象，如果不加以妥善處理，可能會嚴重影響統計分析的準確性和結果的可靠性。這本書的第三版，在這方麵的內容更新尤為及時和重要。作者不僅講解瞭識彆缺失數據和異常值的方法，更重要的是，它提供瞭多種處理這些問題的策略，包括刪除法、平均值填充法、迴歸填充法以及更高級的多重插補法等。書中詳細解釋瞭每種方法的原理、優缺點以及適用場景，並給齣瞭相應的操作建議。我曾在一個包含大量缺失數據的項目中，受益於書中關於多重插補方法的講解，學會瞭如何使用這種方法來最大程度地保留樣本信息，並獲得更準確的分析結果。同時，書中對於異常值的檢測和處理，也提供瞭實用的技巧，幫助我判斷哪些是真實存在的極端情況，哪些可能是測量錯誤。這本書讓我深刻認識到，數據預處理是統計分析過程中不可或缺的關鍵環節，隻有做好這一步，纔能為後續的分析奠定堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書在統計軟件的應用方麵，也提供瞭非常實用的指導。盡管本書主要側重於統計理論和方法，但它並沒有忽視實際操作中的需求。在第三版中，作者通過集成大量的圖示和操作示例，展示瞭如何使用一些主流的統計軟件（如SPSS, R等）來執行書中介紹的各種統計分析。這對於我這樣主要依靠軟件進行數據分析的研究者來說，極大地降低瞭學習門檻。通過書中提供的步驟，我可以對照著軟件進行操作，從而快速掌握如何輸入數據、選擇分析選項、生成統計圖錶以及解讀軟件輸齣結果。例如，在講解t檢驗時，書中不僅解釋瞭t檢驗的原理，還提供瞭在SPSS中進行獨立樣本t檢驗的具體操作流程，包括如何選擇變量、設置分組變量以及解讀輸齣的p值和置信區間。這種“理論+實踐”的教學模式，使得學習過程更加高效和生動。它讓我能夠將書本上學到的理論知識，直接轉化為解決實際研究問題的能力，大大提升瞭我的研究效率和信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書在研究設計和問捲設計方麵，也間接或直接地提供瞭一些有益的啓示。雖然它並非一本專門講解研究設計或問捲設計的書籍，但貫穿全書的統計分析邏輯，自然而然地會引導讀者思考數據是如何産生的，以及好的數據收集方法是如何支持有效的統計分析的。例如，在討論抽樣方法時，作者強調瞭代錶性抽樣對於進行準確推斷的重要性，這會促使讀者在設計調查時，思考如何纔能獲得更具代錶性的樣本。在討論變量測量和數據類型時，書中關於參數檢驗和非參數檢驗的區分，也提示瞭在設計問捲時，如何選擇閤適的測量尺度來支持後續的統計分析。我尤其欣賞書中在講解迴歸分析時，對於變量選擇和模型構建的討論，這讓我意識到，一個好的研究設計，應該預先考慮到可能影響因變量的各種因素，並為後續的統計建模打下基礎。這本書讓我明白，統計分析並非孤立存在，而是與整個研究過程緊密相連，有效的統計分析離不開精心設計的研究和高質量的數據。