社会调查研究实务教程——基于SPSS 20 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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卢小广 著

图书标签:

• 社会调查
• SPSS
• 统计分析
• 研究方法
• 实务
• 数据分析
• 问卷设计
• 定量研究
• 社会科学
• 教程

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115431448

版次：01

商品编码：11974033

包装：平装

丛书名： 21世纪高等学校经济管理类规划教材---高校系列

开本：16开

出版时间：2016-08-01

页数：222

正文语种：中文

编辑推荐

本书注重理论与实践相结合全面直观地介绍了社会调查的基本概念、内容和方法，通过列举丰富的案例，对社会调查的选题、方案设计、抽样、测量以及资料收集、整理和分析直至最终调查研究报告的撰写等内容作出了通俗易懂的说明和阐释，向读者简明扼要地呈现社会调查过程中的各种操作方法、技巧和经验。

内容简介

为了培养经济学、管理学、社会学、心理学等专业学生和实际工作人员从事社会调查和数据分析的实务能力，提高相关领域专业人员独立进行问题分析和科学研究的专业素养；为了满足经济学、管理学、社会学、心理学等学科开展社会调查研究、社会调查实务课程教学，以及相关课程中运用SPSS进行数据采集、整理和分析，进行问卷设计、信度和效度评价、计量模型和数据研究等教学的需要，特编写本教程。

作者简介

卢小广 河海大学教授 从事本科生的《统计学》、《投资学》课程和研究生《国民经济统计学》课程的教学；开展了发展经济学、数量经济学、金融工程、国民经济学等方向的科研；参加或主持了“江苏经济增长的制度创新和结构调整”、“江苏省公路率先基本现代化”和“江苏省电力“十一五”规划”等课题研究。

目录

第1章 总论
【学习目标】　/　1
1．1　社会调查研究 /　1
1．1．1　社会调查研究的含义 /　1
1．1．2　古代的社会调查研究 /　2
1．1．3　近代的社会调查研究 /　3
1．1．4　现代的社会调查研究 /　4
1．2　社会调查研究及其资料采集 /　5
1．2．1　社会调查研究的一般过程 /　5
1．2．2　社会调查研究的资料来源 /　6
1．2．3　大数据与社会调查研究 /　8
1．3　社会调查研究的质量评价 /　9
1．3．1　经典测验理论 /　9
1．3．2　信度 /　10
1．3．3　效度 /　11
1．3．4　信度与效度的关系 /　11
1．3．5　社会调查的误差 /　12
关键术语　/　14
思考与练习　/　14
第2章　社会调查研究的方案设计
【学习目标】　/　15
2．1　社会调查研究的基本框架 /　15
2．1．1　确定研究选题 /　15
2．1．2　拟定研究大纲 /　16
2．1．3　拟定实施方案 /　19
2．2　一般的调查方法 /　20
2．2．1　普查 /　20
2．2．2　抽样调查 /　21
2．2．3　统计报表 /　22
2．2．4　重点调查 /　22
2．2．5　典型调查 /　23
2．2．6　询问调查 /　23
2．3　个案研究 /　24
2．3．1　个案研究的概念 /　24
2．3．2　个案研究的步骤 /　25
2．4　实验研究 /　26
2．4．1　实验研究的基本概念 /　26
2．4．2　实验研究的要素构成 /　27
2．4．3　实验研究的实施步骤 /　28
关键术语　/　29
思考与练习　/　29
第3章　抽样技术
【学习目标】　/　30
3．1　抽样技术的基本问题 /　30
3．1．1　抽样技术的基本概念 /　30
3．1．2　概率抽样与非概率抽样 /　31
3．1．3　等概抽样和不等概抽样 /　32
3．2　简单随机抽样 /　33
3．2．1　简单随机抽样的参数估计 /　33
3．2．2　不重复抽样的简单随机抽样 /　34
3．3　系统抽样 /　35
3．3．1　系统抽样的操作步骤 /　35
3．3．2　系统抽样的抽样框排序 /　35
3．3．3　系统抽样的特点 /　36
3．4　分层抽样 /　36
3．4．1　分层抽样的特点 /　36
3．4．2　分层抽样的参数估计 /　37
3．4．3　分层抽样的样本配置 /　38
3．5　整群抽样 /　41
3．5．1　整群抽样的特点 /　41
3．5．2　整群抽样的参数估计 /　41
3．6　必要样本容量 /　42
3．6．1　必要样本容量的依据 /　42
3．6．2　必要样本容量的计算 /　43
3．6．3　根据费用函数确定样本容量 /　45
3．6．4　样本容量的最终确定 /　46
关键术语　/　46
思考与练习　/　47
第4章　问卷设计
【学习目标】　/　48
4．1　问卷设计的基本问题 /　48
4．1．1　问卷结构 /　48
4．1．2　封闭性问题及备选答案 /　49
4．1．3　问卷中的问题排列 /　50
4．2　问卷的标准化设计 /　50
4．2．1　主观评价问题与定序尺度量表 /　50
4．2．2　李克特量表 /　51
4．2．3　标准化问卷 /　53
4．2．4　一个简化的示例 /　53
4．3　敏感问题的随机化处理 /　56
4．3．1　随机化处理的基本公式 /　56
4．3．2　随机化处理的一个示例 /　57
关键术语　/　59
思考与练习　/　59
第5章　SPSS 20基本知识
【学习目标】　/　60
5．1　SPSS软件的发展沿革 /　60
5．1．1　SPSS软件的名称 /　60
5．1．2　SPSS软件的发展 /　61
5．1．3　SPSS 20的特征 /　62
5．2　SPSS 20的基本操作 /　63
5．2．1　SPSS 20的安装 /　63
5．2．2　SPSS 20的启动 /　64
5．3　SPSS 20的窗口 /　66
5．3．1　SPSS 20的数据窗口 /　66
5．3．2　SPSS 20的输出窗口 /　68
5．3．3　SPSS 20的语法窗口和脚本
窗口　/　69
5．4　SPSS 20的菜单和输出 /　70
5．4．1　SPSS 20的菜单 /　70
5．4．2　SPSS 20的输出格式 /　71
关键术语　/　73
思考与练习　/　73
第6章　计量尺度与数据输入
【学习目标】　/　74
6．1　数据的计量尺度与度量标准 /　74
6．1．1　数据的计量尺度 /　74
6．1．2　变量的三种类型 /　75
6．1．3　SPSS 20的三种度量标准 /　76
6．2　SPSS 20的数据输入 /　77
6．2．1　SPSS 20数据的直接录入 /　77
6．2．2　SPSS 20外部数据的读取 /　81
6．2．3　SPSS 20数据的保存 /　84
6．3　数据的标准化处理 /　85
6．3．1　标准化值和标准化处理 /　85
6．3．2　SPSS 20的标准化处理 /　87
关键术语　/　91
思考与练习　/　91
第7章　信度分析
【学习目标】　/　92
7．1　信度分析的基本方法 /　92
7．1．1　信度的基本特征 /　92
7．1．2　重测信度法 /　93
7．1．3　复本信度法 /　93
7．1．4　折半信度法 /　94
7．1．5　柯能毕曲α系数法 /　95
7．2　SPSS 20的信度分析 /　96
7．2．1　SPSS 20的柯能毕曲α系数分析 /　96
7．2．2　SPSS 20的折半信度分析 /　102
关键术语　/　108
思考与练习　/　108
第8章　效度分析
【学习目标】　/　109
8．1　效度分析的基本方法 /　109
8．1．1　效度的基本特征 /　109
8．1．2　效度的因子分析 /　111
8．1．3　效度的相关分析 /　114
8．1．4　效度的独立样本t 检验 /　115
8．1．5　效度的方差分析 /　116
8．2　SPSS 20的效度分析 /　117
8．2．1　SPSS 20因子分析的效度分析 /　117
8．2．2　SPSS 20的效度相关分析 /　122
8．2．3　SPSS 20独立样本t 检验的效度
分析　/　127
8．2．4　SPSS 20独立样本t 检验的其他
应用　/　129
8．2．5　SPSS 20方差分析的效度分析 /　130
8．2．6　SPSS 20方差分析的其他应用 /　133
关键术语　/　135
思考与练习　/　135
第9章　描述统计分析
【学习目标】　/　137
9．1　集中趋势分析 /　137
9．1．1　众数 /　137
9．1．2　中位数 /　138
9．1．3　均值 /　139
9．1．4　SPSS 20的集中趋势分析 /　139
9．2　离散程度分析 /　142
9．2．1　异众比率 /　142
9．2．2　四分位差 /　142
9．2．3　取值范围 /　143
9．2．4　方差和标准差 /　143
9．2．5　离散系数 /　144
9．2．6　SPSS 20的离散程度分析 /　145
关键术语　/　148
思考与练习　/　148
第10章　列联表分析
【学习目标】　/　149
10．1　列联表及其χ2检验 /　149
10．1．1　列联表的结构 /　149
10．1．2　列联表的χ2检验 /　151
10．2　定类尺度的相关分析 /　152
10．2．1　φ相关系数 /　152
10．2．2　C相关系数 /　153
10．2．3　V相关系数 /　153
10．3　定序尺度的相关分析 /　154
10．3．1　Gamma系数 /　154
10．3．2　Kendall等级相关系数 /　154
10．4　SPSS 20的列联表分析 /　155
10．4．1　定类尺度的SPSS 20列联表分析 /　155
10．4．2　列联表的定类尺度综合分析 /　162
10．4．3　定序尺度的SPSS 20列联表分析 /　166
10．4．4　列联表的定序尺度综合分析 /　169
10．4．5　列联表的定距尺度综合分析 /　173
关键术语　/　173
思考与练习　/　174
第11章　因子分析与主成分分析
【学习目标】　/　175
11．1　主成分分析 /　175
11．1．1　主成分分析的基本概念 /　175
11．1．2　主成分分析的主要作用 /　176
11．1．3　主成分分析的一般步骤 /　177
11．2　因子分析 /　178
11．2．1　因子分析的基本概念 /　178
11．2．2　因子分析的主要作用 /　179
11．2．3　因子分析的一般步骤 /　180
11．2．4　因子分析与主成分分析 /　182
11．3　SPSS 20的因子分析 /　184
11．3．1　因子分析的步骤 /　184
11．3．2　因子分析的输出 /　187
11．3．3　因子命名分析 /　188
11．3．4　主因子得分 /　192
11．4　SPSS 20的主成分分析 /　193
11．4．1　主成分系数矩阵 /　193
11．4．2　主成分的命名 /　195
11．4．3　主成分的得分 /　196
关键术语　/　196
思考与练习　/　197
第12章　聚类分析
【学习目标】　/　198
12．1　聚类分析的特点 /　198
12．1．1　聚类分析的提出 /　198
12．1．2　凝聚性聚类和分割性聚类 /　199
12．1．3　Q型聚类与R型聚类 /　199
12．1．4　非系统聚类与系统聚类 /　200
12．1．5　数据的标准化问题 /　200
12．2　K-均值聚类分析 /　200
12．2．1　K-均值聚类方法的特点 /　200
12．2．2　SPSS 20的K-均值聚类 /　201
12．2．3　K-均值聚类结果的分析 /　204
12．3　系统聚类分析 /　205
12．3．1　系统聚类方法的特点 /　205
12．3．2　SPSS 20的系统聚类 /　206
12．3．3　系统聚类树状图分析 /　207
12．3．4　主因子得分的系统聚类 /　208
关键术语　/　209
思考与练习　/　210
附录
附录A　"A产品问卷调查"原始数据（1） /　211
附录B　"A产品问卷调查"原始数据（2） /　214
附录C　"A产品问卷调查"的部分加工数据 /　217
附录D　对A产品对消费者的调查问卷
（简化示例）　/　220
参考文献

《现代社会研究方法论：理论、设计与实践》 内容简介： 本书是一部系统而深入的社会研究方法论专著，旨在为读者提供一套完整、严谨的社会研究知识体系。从研究的哲学基础到具体的操作环节，本书层层递进，力求使读者在理解理论精髓的同时，掌握科学的研究设计与执行能力。本书的编写理念是将理论的深度与实践的可操作性有机结合，引导读者成为一名能够独立思考、严谨求实的社会研究者。 第一部分：社会研究的基石——理论与哲学 本部分将带领读者深入探索社会研究的哲学根源和理论框架。我们将首先回顾人类认识世界的主要范式，包括实证主义、解释主义、批判理论等，并深入剖析这些哲学取向如何影响社会研究的设计、数据收集和解释。读者将学习到如何辨析不同研究传统的价值取向、认识论和方法论假设，从而为选择和构建自己的研究路径奠定坚实的基础。 我们将详细探讨社会学、心理学、经济学、政治学等学科中关于“社会实在”的不同理解，以及这些理解如何塑造了我们对社会现象的提问方式和研究方法。此外，本部分还将介绍社会科学中一些核心的理论流派，如结构功能主义、冲突理论、符号互动论、理性选择理论等，并分析这些理论如何为研究提供概念框架和解释模型。通过对这些基础性内容的学习，读者将能够理解“为什么”要进行社会研究，以及研究的边界和可能性。 第二部分：研究的设计——从问题到方案 本部分是构建一项有意义的社会研究的核心。我们将从如何识别、界定和陈述一个好的研究问题出发，强调研究问题的科学性、可行性和价值性。读者将学习到如何从现实生活中捕捉研究机会，如何通过文献回顾来提炼研究的焦点，以及如何将模糊的兴趣转化为清晰、可操作的研究命题。 随后，我们将深入讲解不同类型的研究设计。这包括描述性研究、探索性研究、解释性研究和预测性研究的特点、适用情境及其优缺点。我们将详细阐述定性研究和定量研究的设计原则，以及混合研究法的整合策略。对于定量研究，我们将重点介绍实验设计、准实验设计、相关性研究设计（如横断面研究、纵向研究）等，并讲解其内部效度和外部效度的保障机制。对于定性研究，我们将深入探讨个案研究、民族志研究、扎根理论、现象学等多种方法的设计要点，强调研究者的角色定位和数据收集的深度。 本部分还将详细讲解抽样理论，包括概率抽样（简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样）和非概率抽样（方便抽样、判断抽样、配额抽样、滚雪球抽样）的原理、操作步骤和适用条件。读者将学习到如何根据研究目标和资源选择合适的抽样方法，以及如何计算样本量和评估抽样误差。 第三部分：数据的收集——工具与技艺 本部分将聚焦于社会研究中至关重要的“数据收集”环节，提供一套全面而实用的指南。我们将首先深入分析各种主要的定量数据收集技术，包括问卷调查的设计与实施。读者将学习到问卷设计的原则，如问题的措辞、选项的设置、量表的选择（如李克特量表、语义差异量表）等，以及如何避免常见的问卷设计陷阱。我们将详细介绍不同类型的问卷发放方式（邮寄、电话、在线、面访）的优劣势和实施要点。 其次，我们将详细讲解访谈法在定性研究中的应用。这包括结构化访谈、半结构化访谈和非结构化访谈的设计与技巧。读者将学习如何制定访谈提纲、如何进行有效的提问、如何倾听与回应、如何处理沉默与回避，以及如何建立良好的访谈关系。 此外，本部分还将介绍观察法作为一种重要的定性数据收集手段。我们将区分参与式观察和非参与式观察，并讲解观察记录的规范与技巧。同时，我们将涵盖焦点小组的组织与主持，以及内容分析、二手资料分析等辅助性的数据收集方法。 在数据收集过程中，信度和效度的概念贯穿始终。本部分将深入解释信度（可靠性）和效度（有效性）在不同数据收集工具中的意义，并介绍如何通过设计和实施来提高数据的信度和效度。 第四部分：数据的分析——洞察与解读 本部分将带领读者进入数据分析的殿堂，学习如何从海量数据中提取有价值的洞察。我们将区分定量数据分析和定性数据分析的不同路径和核心目标。 对于定量数据分析，我们将从描述性统计入手，介绍如何使用频率分布、集中趋势（均值、中位数、众数）、离散趋势（方差、标准差、全距）等指标来概括数据的基本特征。随后，我们将深入讲解推论性统计的核心内容，包括假设检验的基本逻辑、t检验、方差分析、卡方检验等常用统计方法的原理、适用条件和结果解读。我们将详细阐述相关分析和回归分析，以揭示变量之间的关系强度和方向。对于更复杂的模型，如多元回归、逻辑回归等，也将进行原理性的介绍。 对于定性数据分析，我们将重点介绍编码、分类和主题分析的方法。读者将学习如何对文本、访谈记录、观察笔记等进行初步的开放性编码，然后进行轴心编码和选择性编码，最终提炼出核心的类目和主题。我们将讲解如何进行定性数据的数据管理和软件辅助分析（例如，介绍Nvivo、Atlas.ti等工具的辅助作用）。 本部分还将强调数据分析中的因果推断问题，以及如何谨慎地解释研究结果，避免过度概括和武断结论。 第五部分：研究的呈现——传播与伦理 本部分将引导读者完成社会研究的最后一个重要环节——研究成果的呈现与传播，并强调研究过程中必须遵循的学术伦理规范。 我们将详细介绍不同形式的研究报告的撰写规范，包括学术论文、研究报告、项目总结等。读者将学习到如何清晰地组织研究的各个部分，如引言、文献综述、研究方法、结果、讨论和结论。我们将强调论证的逻辑性、语言的准确性和图表的规范使用。 此外，本部分还将介绍如何将研究成果通过学术会议、学术期刊、公众报告等多种渠道进行有效传播，以实现研究的社会价值。 最后，本部分将庄重地探讨社会研究中的伦理问题。我们将深入讲解知情同意、保密性、匿名性、避免伤害、公正对待被研究者等核心伦理原则，并结合典型案例，分析在研究设计、数据收集、数据分析和成果传播过程中可能遇到的伦理困境及其解决方案。读者将理解，严谨的研究方法必须与高度的伦理自觉相辅相成。 本书的特点： 理论与实践深度融合： 本书不仅讲解理论概念，更注重提供具体的实践指导和操作技巧，让读者能够学以致用。 系统性与前沿性兼备： 本书内容全面覆盖了社会研究的各个环节，同时关注了最新研究方法的发展趋势。 多学科视角： 本书吸取了社会学、心理学、政治学、经济学等多个学科的研究经验，视野开阔。 强调批判性思维： 本书鼓励读者批判性地看待研究方法，理解其局限性，并根据具体情境选择最合适的方法。 注重伦理意识培养： 本书将学术伦理贯穿始终，引导读者成为负责任的研究者。 《现代社会研究方法论：理论、设计与实践》将是一本不可多得的社会研究入门与进阶的权威参考书，无论您是初学者还是希望提升研究技能的资深研究者，本书都将为您提供宝贵的知识和深刻的启发。

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论深度与实践指导性达到了一个相当高的水准，尤其适合那些希望系统掌握定量研究方法论，并能熟练运用统计软件处理实际数据的读者。作者在概念的阐述上非常清晰，没有那种晦涩难懂的学术套话，而是用贴近现实的案例来解释复杂的统计模型，比如在回归分析部分，不仅讲解了模型假设检验的细节，还特别强调了结果的社会学意义和政策含义，这让研究者在撰写报告时能够更有底气地阐述自己的发现。书中对于问卷设计和抽样方法的论述尤其精彩，提供了很多在实际操作中容易被忽视的陷阱和规避技巧。我特别欣赏作者在“数据清洗与预处理”环节所花费的心思，这往往是决定研究成败的关键一步，书中细致入微的步骤指导，对于初次接触大规模数据分析的学生来说，无疑是雪中送炭。整体而言，它更像一位经验丰富的研究导师，手把手地带领你走完从研究设计到报告撰写的全过程，是一本可以常年置于案头的工具书。

评分☆☆☆☆☆

作为一名工作多年的市场调研经理，我一直苦于市面上很多统计学书籍过于偏向学术界，与商业实战脱节。这本书的出现，可以说是填补了这一空白。它没有沉溺于复杂的数学推导，而是将重点放在如何利用现有的统计工具来解决实际商业问题，比如通过因子分析来提炼消费者画像，或者利用聚类分析来划分细分市场。书中案例的选择非常贴近市场一线，让人读起来非常有代入感，我甚至可以直接将书中的操作流程套用到我手头的项目上，效率立竿见影。特别是关于信度和效度的评估，书中给出了非常实用的操作清单，避免了我们在快速迭代的商业环境中为了追求速度而牺牲数据质量。这本书的优点在于其极强的可操作性和对“效率”的关注，它告诉我，严谨的研究不一定意味着漫长和繁琐，而是要学会聪明地运用工具。

评分☆☆☆☆☆

我最近在整理毕业论文时翻阅了这本书，说实话，它给我的冲击是巨大的，完全颠覆了我之前那种“统计软件就是个计算器”的肤浅认知。它真正做到了将方法论与工具应用完美结合。最让我感到惊喜的是它对多层线性模型（MLM）的讲解，在很多教材中，MLM往往被一带而过，但这本书却花了足足三个章节来深度剖析其原理、应用场景以及如何解读分层数据的异质性，这对于研究组织行为或教育学等具有嵌套结构的领域的学者来说，价值无可估量。作者的叙事风格非常注重逻辑的连贯性，仿佛在讲述一个完整的研究故事，而不是零散的知识点堆砌。它不像一些枯燥的教科书那样只关注“怎么做”，而是深入探讨“为什么这么做更合理”，这种对研究伦理和方法论严谨性的强调，极大地提升了读者的批判性思维能力。对于那些想从“数据分析员”升级为“社会科学家”的人来说，这本书是绕不开的里程碑。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图例设计可以说达到了教科书级别的精致，这对于阅读体验的影响是潜移默化的。大量的截图和步骤指示，使得原本抽象的统计操作变得具象化。我过去在处理缺失值（Missing Data）时总是感到非常头疼，不知道该用均值替换还是回归插补，这本书不仅详细对比了各类插补方法的优缺点和适用情境，更重要的是，它直接展示了如何在软件界面中一步步完成这些复杂操作，并辅以清晰的输出结果解读。这种“所见即所得”的教学模式，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。它更像是作者精心制作的一套多媒体课程的文字版，而非传统的纸质教材。对于那些对技术操作感到畏惧的初学者，这本书的友好度极高，它用近乎手把手的温柔，引导你跨越初期的恐惧，进入统计分析的殿堂。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书在处理“研究设计”与“报告撰写”的衔接上，展现出非凡的洞察力。很多统计教材在介绍完复杂的检验方法后就戛然而止，留给读者一个疑问：这些冰冷的数字到底如何转化为一篇有说服力的研究报告？本书的后半部分专门设立了“结果的叙事与可视化”章节，探讨了如何选择恰当的图表（如热力图、箱线图等）来最大化信息的传递效率，而不是堆砌冗余的表格。它强调了研究的最终目的是交流，而不是单纯的计算。此外，书中对研究局限性的坦诚讨论也令人印象深刻，作者教会读者如何诚实地面对自己数据的不足之处，并在结论部分给出审慎的建议。这种全方位的指导，使得这本书超越了一本单纯的“操作指南”，而成为了一本引导读者培养完整研究思维的“方法论圣经”。