SPSS與研究方法

內(nèi)容概要

　　《SPSS與研究方法（第2版）》以SPSS處理資料分析，精確掌握統(tǒng)計(jì)數(shù)值的含義、專題研究報(bào)告、碩博士論文寫(xiě)作必備工具書(shū)、以簡(jiǎn)明易懂的方式介紹SPSS統(tǒng)計(jì)技術(shù)、統(tǒng)計(jì)值視窗選擇，以企業(yè)管理決策相關(guān)選項(xiàng)為主、各種操作指令，均為中英文對(duì)照。

作者簡(jiǎn)介

輔仁大學(xué)國(guó)貿(mào)系、管理學(xué)研究所副教授 美國(guó)波士頓大學(xué)企業(yè)管理碩士
臺(tái)灣政治大學(xué)企業(yè)管理學(xué)博士

書(shū)籍目錄

1  認(rèn)識(shí)SPSS
1．1  SPSS模塊、系統(tǒng)需求與工具
1．2  基本界面
1．3  選項(xiàng)
1．4  導(dǎo)入
1．5  變量視圖(Variable View)
1．6  數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
1．7  數(shù)據(jù)處理
1．8  輸出結(jié)果處理
1．9  統(tǒng)計(jì)分析
1．10  有關(guān)本書(shū)
附錄1．1  SPSS高級(jí)統(tǒng)計(jì)分析
附錄1．2  度量一數(shù)據(jù)類型
2  認(rèn)識(shí)研究方法
2．1  何謂研究方法
2．2  好的研究
2．3  研究程序
2．4  研究問(wèn)題的界定
2．5  研究背景、動(dòng)機(jī)與目的
2．6  文獻(xiàn)回顧
2．7  概念框架及研究假說(shuō)
2．8  研究設(shè)計(jì)
2．9  數(shù)據(jù)分析
2．10  研究結(jié)論與建議
2．11  研究中常見(jiàn)的問(wèn)題
3  數(shù)據(jù)收集與樣本描述
3．1  量表的本質(zhì)
3．2  選擇量表的考慮因素
3．3  態(tài)度量表
3．4  量表的來(lái)源
3．5  問(wèn)卷設(shè)計(jì)
3．6  原始數(shù)據(jù)收集
3．7  網(wǎng)絡(luò)調(diào)查
3．8  數(shù)據(jù)探索
3．9  描述樣本的統(tǒng)計(jì)值
3．10  頻率分布表
3．11  描述性統(tǒng)計(jì)量
3．12  統(tǒng)計(jì)圖
3．13  多重響應(yīng)
4  比較均值
4．1  認(rèn)識(shí)“比較均值”
4．2  均值檢驗(yàn)
4．3  單樣本T檢驗(yàn)
4．4  獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)
4．5  配對(duì)樣本T檢驗(yàn)
4．6  單因素方差分析
4．7  重復(fù)度量
4．8  重要統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)值
5  雙因素方差、協(xié)方差分析
5．1  認(rèn)識(shí)雙因素方差分析
5．2  雙因素受試者間設(shè)計(jì)(交互作用不顯著)
5．3  雙因素受試者間設(shè)計(jì)(交互作用顯著)
5．4  拉丁方格設(shè)計(jì)
5．5  混合設(shè)計(jì)
5．6  雙因素協(xié)方差分析
5．7  重要統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)值
附錄5．1  變量間的關(guān)系
附錄5．2  實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
6  非參數(shù)檢驗(yàn)
6．1  認(rèn)識(shí)非參數(shù)檢驗(yàn)
6．2  定序(秩)數(shù)據(jù)
6．3  定類數(shù)據(jù)
6．4  進(jìn)一步探討——對(duì)數(shù)線性模型(LogLinear)
7  相關(guān)性測(cè)度
7．1  認(rèn)識(shí)相關(guān)性測(cè)度
7．2  定距數(shù)據(jù)的相關(guān)性測(cè)度
7．3  Peaon相關(guān)系數(shù)
7．4  簡(jiǎn)單回歸分析——模型與曲線估計(jì)
7．5  簡(jiǎn)單回歸分析釋例
7．6  定序數(shù)據(jù)的相關(guān)性測(cè)度
7．7  定類數(shù)據(jù)的相關(guān)性測(cè)度
8  因子分析與信度檢驗(yàn)
8．1  多變量分析
8．2  認(rèn)識(shí)因子分析
8．3  因子分析
8．4  信度檢驗(yàn)
8．5  重要統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)值
附錄8．1  構(gòu)念與概念
附錄8．2  良好測(cè)量工具的特性
附錄8．3  信度測(cè)量
附錄8．4  效度測(cè)量
9  聚類分析
9．1  認(rèn)識(shí)聚類分析
9．2  K均值聚類(非層次聚類法)
9．3  層次聚類分析法
9．4  TWO-STEP聚類
附錄9．1  聚類分析的深入探討
附錄9．2  生活形態(tài)區(qū)隔
10  多維尺度法
10．1  認(rèn)識(shí)多維尺度法
10．2  數(shù)據(jù)編碼與SPSS輸入
10．3  多維尺度(17ROXSCAL)——次序／相異性
10．4  多維尺度方法(PROXSCAL)——區(qū)間／相似性
10．5  多維尺度方法(PROXSCAL)——區(qū)間／相異性
10．6  多維尺度方法(ALSCAL)
10．7  對(duì)應(yīng)分析
10．8  重要統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)值
11  多元回歸分析
11．1  認(rèn)識(shí)多元回歸
11．2  輸入法(選入法)  
11．3  多元回歸的其他方法
11．4  虛擬變量回歸分析
11．5  路徑分析
11．6  最優(yōu)尺度(OPTIMAL SCALING)
11．7  深入研究
11．8  重要統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)值
附錄11．1  因果性研究
12  多變量方差、協(xié)方差分析
12．1  認(rèn)識(shí)多變量方差分析
12．2  單因素多變量方差分析
12．3  雙因素多變量方差分析(TWO-WAYMANOVA)
12．4  多變量協(xié)方差分析
12．5  重要統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)值
13  判別分析
13．1  認(rèn)識(shí)判別分析
13．2  判別分析——兩群組區(qū)分
13．3  多元判別分析
13．4  虛擬變量判別分析
13．5  二元LOGISTIC回歸分析
13．6  重要統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)值
14  典型相關(guān)分析
14．1  認(rèn)識(shí)典型相關(guān)分析
14．2  路徑圖與線性組合
14．3  SPSS程序
14．4  語(yǔ)法說(shuō)明
14．5  結(jié)果分析
后記

圖書(shū)封面

圖書(shū)標(biāo)簽Tags

無(wú)

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