123,123

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)是為讀者在開(kāi)展社會(huì)調(diào)查過(guò)程中正確使用SPSS而寫(xiě)的，也可以作為《社會(huì)調(diào)查方法與實(shí)踐》的下冊(cè)。SPSS作為社會(huì)統(tǒng)計(jì)分析的強(qiáng)有力工具，在社會(huì)調(diào)查中主要應(yīng)用于抽樣調(diào)查，因此本書(shū)不以SPSS的功能模塊為序，不單純介紹具體操作，而是立足于初學(xué)者，結(jié)合具體的調(diào)查案例，將統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本知識(shí)與SPSS的運(yùn)用融為一體，以抽樣調(diào)查過(guò)程中對(duì)問(wèn)卷的統(tǒng)計(jì)分析工作流為主線而展開(kāi)。全書(shū)共11章，第1章概述抽樣調(diào)查的全過(guò)程；第2章介紹在問(wèn)卷回收之后，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的凈化、編碼、數(shù)據(jù)文件的建立，以及在分析之前所做的統(tǒng)計(jì)預(yù)處理；第3、4章介紹如何通過(guò)統(tǒng)計(jì)表與統(tǒng)計(jì)圖對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行頻數(shù)分析和估計(jì)總體的分布特征；第5~9章介紹根據(jù)不同的變量類(lèi)型如何進(jìn)行不同群體差異的比較，怎樣分析調(diào)查項(xiàng)目（即變量）之間的相關(guān)關(guān)系和不確定性因果關(guān)系；第10章說(shuō)明對(duì)調(diào)查對(duì)象的分類(lèi)；第11章則講明問(wèn)卷的信度與效度分析。讀者可登錄華信教育資源網(wǎng)www.hxedu.com.cn下載本書(shū)配套數(shù)據(jù)文件及電子教案。本書(shū)既可以作為大學(xué)生、研究生的教材和教師的教學(xué)參考書(shū)，也可以作為實(shí)際工作者開(kāi)展調(diào)查研究時(shí)的指導(dǎo)手冊(cè)。

作者簡(jiǎn)介

　　樊文強(qiáng)，男，北京師范大學(xué)理學(xué)學(xué)士學(xué)位，北京航空航天大學(xué)教育學(xué)碩士、管理學(xué)博士學(xué)位。從2003年開(kāi)始任職于北京航空航天大學(xué)人文社會(huì)科學(xué)學(xué)院，曾在美國(guó)印第安納大學(xué)、英國(guó)布里斯托大學(xué)訪學(xué)。目前是高等教育研究院的碩士生導(dǎo)師，副研究員，從事教育技術(shù)、科學(xué)教育領(lǐng)域的教學(xué)和科研工作。公開(kāi)發(fā)表SSCI、CSSCI論文30余篇。

圖書(shū)目錄

目錄
第1章抽樣調(diào)查概述 1
1.1　抽樣調(diào)查概述 1
1.2　調(diào)查問(wèn)卷的一般問(wèn)題 3
1.3　測(cè)量與封閉式題目的類(lèi)型 6
1.4　對(duì)問(wèn)卷統(tǒng)計(jì)分析的基本內(nèi)容 12
附錄北京市大學(xué)生學(xué)情調(diào)查問(wèn)卷 16
第2章調(diào)查數(shù)據(jù)的預(yù)處理 21
2.1　對(duì)答卷的審核與編碼 21
2.2　建立SPSS格式的數(shù)據(jù)文件 26
2.3　數(shù)據(jù)的凈化 37
2.4　數(shù)據(jù)文件的整理 47
2.5　在數(shù)據(jù)文件中生成新變量 58
2.6　對(duì)個(gè)案加權(quán) 64
附表 66
第3章調(diào)查數(shù)據(jù)的分布特征 68
3.1　一個(gè)單選題的統(tǒng)計(jì)表與統(tǒng)計(jì)圖 68
3.2　一個(gè)單選題的數(shù)據(jù)分布特征量數(shù) 74
3.3　利用SPSS做單一題目的統(tǒng)計(jì)分析 88
3.4　利用“探索（Explore）”對(duì)總體比例進(jìn)行估計(jì) 98
3.5　利用SPSS做多個(gè)單選題交叉分組下的交互分析 100
3.6 利用SPSS做多項(xiàng)選擇題的頻數(shù)分析 109
3.7　利用SPSS做比率分析 114
附表 117
第4章統(tǒng)計(jì)圖的制作與編輯 119
4.1　簇狀條形圖的繪制 119
4.2　線圖的繪制 127
4.3　人口金字塔圖的繪制 131
4.4　統(tǒng)計(jì)圖的編輯 134
4.5　作好用好統(tǒng)計(jì)圖 145
附表 149
第5章正態(tài)總體均值的差異檢驗(yàn) 151
――不同群體差異比較之一 151
5.1　假設(shè)檢驗(yàn)概述 151
5.2　統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的前期工作――對(duì)數(shù)據(jù)分布特征的檢驗(yàn) 157
5.3　單個(gè)正態(tài)總體均值的檢驗(yàn)――單個(gè)群體與其總體均值差異的比較 167
5.4　兩個(gè)獨(dú)立正態(tài)總體差異的檢驗(yàn)――兩個(gè)群體差異的比較之一 169
5.5　兩個(gè)配對(duì)正態(tài)總體差異的顯著性檢驗(yàn)――兩個(gè)群體差異的比較之二 174
5.6　單因素方差分析――多個(gè)群體差異的比較 176
附表 187
第6章非正態(tài)總體的差異檢驗(yàn) 188
――不同群體差異比較之二 188
6.1　兩個(gè)獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn) 188
6.2　兩個(gè)相關(guān)樣本差異的非參數(shù)檢驗(yàn) 196
6.3　多個(gè)獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn) 199
6.4　多個(gè)相關(guān)樣本的非參數(shù)檢驗(yàn) 204
6.5　對(duì)比例的一致性檢驗(yàn) 210
附表 224
第7章事物間的相關(guān)關(guān)系 226
7.1　相關(guān)關(guān)系概述 226
7.2　兩個(gè)定性變量的相關(guān)分析 233
7.3　定量變量的相關(guān)分析 247
7.4　定類(lèi)變量與定量變量的相關(guān)分析 252
7.5　兩個(gè)事物之間關(guān)系的進(jìn)一步分析 255
7.6　單變量多因素方差分析 266
附表 282
第8章線性回歸與曲線回歸 284
――事物間的非確定性因果關(guān)系之一 284
8.1　一元線性回歸分析 284
8.2　多元線性回歸分析 293
8.3　利用“線性回歸（Linear Regression）”進(jìn)行線性回歸分析 300
8.4　曲線估算 317
附表 323
第9章 Logistic回歸分析 324
――事物間的非確定性因果關(guān)系之二 324
9.1　Logistic回歸分析概述 324
9.2　二項(xiàng)Logistic回歸 328
9.3　多項(xiàng)Logistic回歸分析 338
9.4　多項(xiàng)有序回歸分析 346
**0章對(duì)調(diào)查對(duì)象的分類(lèi) 352
10.1　距離與相似性度量 352
10.2　系統(tǒng)聚類(lèi) 357
10.3　K-均值聚類(lèi) 368
**1章問(wèn)卷的質(zhì)量分析 374
11.1　問(wèn)卷的項(xiàng)目分析 374
11.2　問(wèn)卷的信度分析 377
11.3　問(wèn)卷的效度分析 385
11.4　主成分分析 388
11.5　因子分析 392
參考文獻(xiàn) 409