调查问卷设计与处理分析：Spss与Excel实现 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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丛日玉 著

图书标签:

• 调查问卷
• SPSS
• Excel
• 数据分析
• 统计学
• 问卷设计
• 社会调查
• 研究方法
• 量化研究
• 数据处理

出版社： 中国统计出版社

ISBN：9787503784255

版次：1

商品编码：12273343

包装：平装

开本：18开

出版时间：2017-11-01

用纸：胶版纸

页数：188

字数：260000

正文语种：中文

内容简介

　　《调查问卷设计与处理分析：Spss与Excel实现》主要针对调查的各个环节，结合众多社会经济中的调查案例，设计五章内容，系统地介绍调查方案设计、调查问卷设计、调查数据处理、调查数据分析、调查报告的撰写等内容，同时结合SPSS和Excel软件进行数据录入、整理和分析，认真吸取国内外调查领域的新理论成果和实践经验，不乏调查理论介绍，同时更具较强的实践应用价值。

内页插图

目录

第一章 调查概述
§1．1 调查的概念与作用
§1．2 调查的基本概念
§1．3 调查的类型
§1．4 调查设计

第二章 调查问卷设计
§2．1 问卷设计概述
§2．2 问卷设计原则与程序
§2．3 问卷中问题类型
§2．4 问卷设计技巧
§2．5 问卷评估

第三章 调查数据处理
§3．1 调查数据处理概述
§3．2 数据审核
§3．3 数据编码
§3．4 数据录入
§3．5 数据插补
§3．6 数据分组
§3．7 数据显示
§3．8 数据计算

第四章 调查数据分析
§4．1 频数分析
§4．2 描述分析
§4．3 交叉分析
§4．4 相关分析
§4．5 比较均值分析
§4．6 多元统计分析

第五章 调查分析报告
§5．1 概述
§5．2 写作步骤
§5．3 格式及写法
§5．4 注意事项
§5．5 例文评析
参考文献

前言/序言

　　随着数据革命的到来，各行各业都在广泛应用调查来搜集、记录、整理和分析数据，为科学管理和科学决策服务。
　　本书主要针对调查的各个环节，结合众多社会经济中的调查案例，设计五章内容，系统地介绍调查方案设计、调查问卷设计、调查数据处理、调查数据分析、调查报告的撰写等内容，同时结合Spss和Excel软件进行数据录入、整理和分析，认真吸取国内外调查领域的最新理论成果和实践经验，在不乏调查理论介绍的同时，更具较强的实践应用价值，这也是本书的特色所在。
　　本书的编写汲取了前人的研究成果，在此表示感谢。编者力图对调查各个环节涉及的知识结合事例进行完美呈现，做到语言通俗易懂，既有理论介绍更注重实际操作，通过实例让读者更加容易迅速地掌握调查的程序及操作，但由于水平所限，书中难免有疏漏或不妥之处，欢迎广大读者提出宝贵意见。

《量化研究方法与数据解读：从理论到实践》 内容简介 在信息爆炸的时代，精准地捕捉和解读数据已成为各行各业的核心竞争力。无论是学术研究、市场洞察、政策评估，还是企业决策，都离不开科学严谨的量化研究方法。本书旨在为广大读者提供一套系统、全面且极具操作性的量化研究指南，涵盖从研究设计、数据收集到数据分析与结果解读的全过程。我们深信，掌握量化研究的精髓，将助您在复杂的现实世界中拨云见日，做出更明智的判断。 本书的内容严谨、逻辑清晰，力求在理论深度与实践应用之间找到最佳平衡点。我们避免了对具体软件工具的过度依赖和冗余介绍，而是将重点放在研究设计思维、统计学原理、数据分析方法论以及结果的有效沟通上。这意味着，无论您将来接触到何种统计分析软件，都能快速掌握其应用，因为本书所传授的，是 Those fundamental and transferable skills that truly matter. 第一部分：量化研究的基石——研究设计与规划 在本部分，我们将带领您深入理解量化研究的设计思维。研究设计是整个量化研究过程的“蓝图”，其质量直接决定了研究结果的有效性、可靠性和可推广性。 探究研究问题与构建研究框架： 我们将引导您如何从宏观的兴趣点出发，提炼出具体、可操作、可量化的研究问题。这包括识别研究的边界，明确研究目标，并学习如何将其转化为清晰的研究假设或研究命题。我们将探讨不同类型研究问题的特点，例如描述性、探索性、解释性或预测性问题，并提供相应的构建策略。 概念化与操作化： 量化研究的关键在于将抽象的“概念”转化为可测量的“变量”。本章将详细阐述概念化过程，即如何定义和界定研究中的核心概念，以及操作化过程，即如何设计具体的测量指标和工具来捕捉这些概念。我们将深入讲解不同层次的测量尺度（定类、定序、定距、定比），以及它们对后续数据分析的影响。 研究设计的类型与选择： 我们将系统介绍几种主流的量化研究设计类型，包括但不限于： 实验研究设计： 探讨随机对照试验（RCT）、准实验设计等，强调因果推断的逻辑和关键要素，如干预组与对照组的设立、随机化、匹配等。 调查研究设计： 聚焦于横断面调查、纵向调查（趋势研究、同期群研究、面板研究），分析其在描述现象、探索相关性方面的优势与局限。 相关研究设计： 阐述如何通过测量变量之间的关系来理解现象，以及其在预测和理解机制方面的作用。 描述性研究设计： 讲解如何清晰、准确地描绘特定群体或现象的特征。 我们将提供一套决策框架，帮助读者根据研究目标、可行性、伦理等因素，选择最合适的研究设计。 抽样方法与样本代表性： 抽样是量化研究中获取数据的关键环节。本章将详细介绍概率抽样（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样）和非概率抽样（方便抽样、配额抽样、滚雪球抽样）的原理、操作步骤、优缺点以及适用场景。我们将重点强调如何确保样本的代表性，以提高研究结果的外推效度，并探讨样本量确定的基本原则。 数据收集方法的选择与设计： 除了调查问卷，我们还将探讨其他常用的数据收集方法，如结构化访谈、内容分析、观察法等，并讨论如何根据研究设计和变量的性质选择最有效的数据收集方式。 第二部分：数据分析的基石——统计学原理与方法 数据分析是量化研究的“心脏”，它将原始数据转化为有意义的洞察。本部分将基于扎实的统计学原理，系统介绍常用的数据分析方法。 数据的清洗、整理与初步描述： 在进行深入分析之前，数据的质量至关重要。本章将指导读者如何识别和处理缺失值、异常值，如何进行数据编码和转换，以及如何进行基本的数据录入和管理。随后，我们将介绍描述性统计的概念，包括集中趋势（均值、中位数、众数）、离散趋势（方差、标准差、极差）和分布形态（偏度、峰度）的计算与解读。 推断性统计：从样本到总体的飞跃： 本章将深入浅出地讲解推断性统计的核心思想，包括概率、抽样分布、点估计与区间估计、假设检验的基本逻辑。我们将详细介绍单样本t检验、配对样本t检验、独立样本t检验等基本检验方法，以及卡方检验等非参数检验方法，帮助读者理解如何通过样本数据对总体的参数做出推断。 变量之间的关系探索： 相关分析： 深入讲解 Pearson 相关系数、Spearman 秩相关系数的计算、解释及其适用条件。我们将强调相关不等于因果这一重要概念。 回归分析： 本章将是统计分析的重头戏。我们将从简单线性回归出发，逐步深入到多元线性回归。重点讲解回归模型的构建、系数的解释、拟合优度（R²）、假设检验（F检验、t检验）以及残差分析。我们将探讨多重共线性、异方差等常见问题及其处理方法。 方差分析（ANOVA）： 讲解如何使用单因素方差分析、双因素方差分析等方法，来检验不同组别之间均值的差异，以及各因素的交互作用。 分类变量的分析： 针对定类和定序变量，我们将介绍卡方检验在检验变量之间独立性方面的应用，并探讨对数线性模型等更高级的分类数据分析方法。 聚类分析与因子分析（初步介绍）： 我们将初步介绍聚类分析如何将相似的个体或对象进行分组，以及因子分析如何通过降维技术，识别变量背后的潜在结构。这部分内容为读者进一步探索更复杂的分析模型打下基础。 第三部分：结果的呈现与解读——沟通的艺术 再详实的分析，如果不能清晰有效地传达给他人，其价值将大打折扣。本部分将聚焦于研究结果的呈现、解释与沟通。 统计结果的可视化： “一图胜千言”。本章将指导读者如何根据不同的数据类型和分析目的，选择最恰当的可视化图表，如柱状图、折线图、散点图、箱线图、饼图、雷达图等。我们将强调图表设计的基本原则，使其清晰、准确、易于理解。 研究报告的撰写： 我们将提供一份量化研究报告的标准结构，包括引言、文献综述、研究方法、结果、讨论与结论等部分。重点讲解如何在每个部分中逻辑严谨、条理清晰地陈述研究内容，尤其是在描述方法和呈现结果时，如何做到既准确又易懂。 结果的解读与讨论： 如何将统计数据“翻译”成有意义的结论？本章将指导读者如何结合研究假设，对统计结果进行深入解读，识别研究的局限性，并提出有价值的讨论和建议。我们将强调避免过度解读或误读统计结果，并学会如何解释统计显著性和实际显著性之间的关系。 沟通与应用： 最终，量化研究的目的是服务于决策和行动。本章将探讨如何将研究发现有效地传达给不同的受众（如学术界、政策制定者、企业管理层、普通公众），并如何将研究结果转化为具体的实践建议和行动计划。 本书的特色与价值： 强调思维而非工具： 我们注重培养读者在研究设计和数据分析过程中的逻辑思维和批判性思维，而非仅仅停留在软件操作的层面。这使得本书的内容具有长久的生命力。 理论与实践紧密结合： 每一项统计方法都辅以清晰的理论讲解，并提供符合实际的案例分析，帮助读者理解“为何”以及“如何”应用。 结构化与系统性： 全书从宏观的研究设计到微观的数据处理，再到结果的呈现，形成了一个完整的知识体系。 普适性强： 本书所讲解的量化研究方法和统计学原理，广泛应用于社会科学、管理学、医学、工程学等众多领域。即使读者不熟悉特定的统计软件，也能凭借本书所传授的知识，迅速掌握任意一款统计软件的应用。 注重研究伦理与严谨性： 我们在讲解过程中，始终强调研究的科学性和伦理规范，引导读者进行负责任的量化研究。 《量化研究方法与数据解读：从理论到实践》是一本面向研究者、学生、数据分析师以及任何希望提升数据素养的专业人士的实用指南。通过学习本书，您将能够独立设计和执行严谨的量化研究，深入理解数据背后的含义，并自信地将您的研究发现转化为有影响力的洞察和决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺吸引人的，那种严谨又不失亲和力的排版，让人一眼就能感受到这是一本实操性很强的书。我在找寻一些关于如何科学地构建问卷、避免常见陷阱的书籍，正好看到这本。我初步翻阅了一下目录，感觉内容安排得很循序渐进，从问卷设计的理论基础，到具体的问卷条目构建、量表设计，再到后续的数据录入和基础的统计分析方法，都覆盖到了。尤其吸引我的是它提到了SPSS和Excel这两个非常实用的工具，毕竟在实际的调查研究中，这些软件是我们必不可少的助手。我之前也接触过一些问卷设计的书籍，但很多都停留在理论层面，缺乏具体的指导，或者使用的软件过于小众，不便于普及。这本书能将理论与工具结合，让我觉得非常实用，有望帮助我提升问卷设计的水平，做出更有效、更科学的调查。我期待它能给我带来一些新的视角和方法，让我能够更自信地开展自己的研究项目，减少在问卷设计过程中可能出现的弯路。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对数据分析充满好奇但又缺乏系统性指导的读者。当我在书店看到这本书的标题——《调查问卷设计与处理分析：Spss与Excel实现》时，我的目光立刻被它吸引住了。我深知，一份好的调查问卷是成功研究的基石，而精准的数据处理与分析则是挖掘信息、得出结论的关键。过去，我常常在设计问卷时感到无从下手，纠结于问题的措辞、选项的设计，担心自己的设计会影响数据的准确性。更不用说在收集到数据后，面对一堆数字，不知道该如何下手去分析。这本书将“设计”与“处理分析”紧密结合，并且明确了“SPSS与Excel实现”，这正是我所需要的。我希望这本书能够教会我如何构建一个逻辑清晰、条理分明的问卷，如何根据不同的研究目标选择最合适的题型和量表，以及最重要的是，如何利用SPSS和Excel这两个强大而易于上手的工具，对收集到的数据进行科学、高效的分析。我特别期待书中能有详细的步骤指导和丰富的案例，让我能够边学边练，真正掌握问卷设计与数据分析的技能。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我拿到这本书的时候，是被它的“SPSS与Excel实现”几个字吸引的。我之前接触过一些问卷调查，也尝试过自己设计问卷，但每次到了数据分析环节就卡壳了。Excel我虽然会用，但对于处理大量的调查数据，总觉得力不从心，而且也担心自己分析得不够专业。SPSS听过很久，也知道它很厉害，但一直没有找到一个好的途径去学习。这本书的出现，就像为我指明了一条路。我期待它能够从最基础的问卷设计开始，一步一步地引导我完成整个流程。比如，如何设计出没有歧义、易于理解的问题，如何选择合适的量表类型，如何进行有效编码等等。然后，重点是我希望它能详细讲解如何在SPSS和Excel中进行数据录入、清洗、以及进行一些基本的统计分析，比如描述性统计、相关性分析、甚至一些简单的推断性统计。如果能有一些常见的调查问卷类型的实例分析，那就更好了，让我可以套用到我自己的情况中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字让我眼前一亮，因为它直击了我目前最迫切的需求——如何将我的调查想法转化为实际可行的问卷，并且能够对收集到的数据进行有效的分析。我一直觉得，一个好的调查结果，一半在于问卷设计的好坏，另一半则在于数据处理的精准度。很多时候，即使问卷设计得再精巧，如果后续的数据处理跟不上，那也只能是事倍功半。看到书中提到了SPSS和Excel，我感到非常欣慰。SPSS作为专业的统计分析软件，功能强大，但上手也需要一定的引导，而Excel虽然大家都很熟悉，但在数据处理和基础分析方面也有很多不为人知的技巧。这本书能将这两个工具的使用融入到问卷设计和分析的整个流程中，我相信它会成为我案头必备的工具书。我尤其希望它能提供一些关于如何根据研究目的选择合适的量表、如何进行预调查、如何处理无效问卷等具体的操作建议，这样我就可以在实际操作中少走很多弯路，提高工作效率。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名称精准地概括了它的核心内容，这对于我这样希望快速掌握一门技能的读者来说，是非常重要的。我正在准备一个与我工作紧密相关的项目，需要进行大量的用户调研，而问卷是获取信息的主要途径。我一直对如何设计一份既能获取真实反馈又不至于让受访者感到厌烦的问卷感到困惑。市面上相关的书籍不少，但很多要么过于学术化，让人望而却步，要么过于简单粗暴，缺乏深度。这本书提到的“调查问卷设计与处理分析”这样一个完整链条，让我觉得它能提供一个系统性的解决方案。特别是它强调了“SPSS与Excel实现”，这表明它不仅仅是理论的探讨，更是实际操作的指导。我希望书中能有详细的操作步骤和案例分析，能够让我一步一步地跟着学习，并且将这些方法应用到我的实际工作中。如果书中能包含一些关于数据可视化和报告撰写的技巧，那就更完美了。