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《问卷数据分析——破解SPSS的六类分析思路》| 每日读本书

简介: 从问卷的设计调研到六类问卷分析思路和方法的应用,专注、详细,深入浅出。每日搜罗最具权威专业书籍,更多图书请关注“每日读本书”。

编辑推荐

使用SPSS分析调查问卷常见于各类学术研究、论文写作、企业市场调研和各类调查报告等,本书侧重于学术研究中的SPSS调查问卷数据分析的使用指导,适合高等院校的本科生、研究生,企事业单位使用问卷进行调研的相关从业人员,同时也适合从事问卷分析工作的相关读者学习参考。

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周俊 著 / 2017年4月出版

内容提要

《问卷数据分析——破解SPSS的六类分析思路》系统介绍了使用 SPSS进行问卷调查分析的思路及方法,其中共分为四部分,分别是问卷设计、问卷分析六类思路解读、数据分析方法在 SPSS中的操作和答疑解惑。其中问卷设计适用于所有读者,建议读者在设计问卷前详细阅读此部分内容。读者可以结合实际情况选读问卷分析六类思路解读这一部分内容。数据分析方法在 SPSS中的操作这部分内容详细讲解了各类数据分析方法在 SPSS中的操作细节,并对输出结果做出说明。答疑解惑部分罗列了各类分析方法常见的疑难杂症。《问卷数据分析——破解SPSS的六类分析思路》侧重于问卷分析的应用性,为问卷分析人员提供包括问卷设计、分析思路、分析方法操作、文字分析和答疑解惑在内的“一站式”指导,力求让读者在最短的时间内掌握 SPSS分析并且完成高质量的问卷分析报告。

使用SPSS分析调查问卷常见于各类学术研究、论文写作、企业市场调研和各类调查报告中,《问卷数据分析——破解SPSS的六类分析思路》侧重于学术研究中的 SPSS调查问卷数据分析的使用指导,适合高等院校的本科生、研究生,企事业单位使用问卷进行调研的相关从业人员,同时也适合从事问卷分析工作的相关读者学习参考。

精彩导读

前言

我初次接触SPSS软件是在一门市场研究课程上,并且我在第一次接触SPSS时就对其各类分析方法产生了极大的兴趣,比如回归分析可以神奇地将概率论、线性代数和微积分知识进行整合运用。更重要的是,数据分析能够通过各种各样的分析方法针对实际数据,解决实际问题,挖掘潜在价值信息。

数据分析是统计知识的实际运用,然而并非每个人都对数学感兴趣,对数字有“感觉”。如果没有数据结论作为支撑,论点就没有坚强的后盾,很难让人信服。学生时代的我曾想过:是否可以有这样一本书,让读者轻松读懂,而不像市面上的理论性书籍那样只罗列了一堆公式。直到网络问卷调研兴起,我才找到了这样的切入口,使用问卷作为背景案例进行阐述,既可以将各类分析方法融入问卷研究,又可以将分析思路进行梳理,以撰写简单的文字报告,解决实际问题。

纵观我国当前教育现状,很多高校都开设了统计理论课程,但课程均基于理论原理、分析方法的计算公式的讲解,比如t检验的公式应该是什么,如何计算t值等。一旦将课堂中的分析方法用于实践,则可能出现各种各样的问题:从理论上讲,分析的数据需要正态分布,可实际的数据无论如何均不是正态分布;在课程中使用的练习数据总是很“完美”,一旦自己收集数据进行分析,则“面目全非”,无法继续进行分析;对于使用什么样的分析方法更合适,以及分析方法的逻辑关系是什么,完全没有头绪。课堂上是对分析方法进行单独的讲解,而在实际研究中,需要对整份数据进行分析,并且选择合适的分析方法,完成研究报告。很庆幸自己有这样的机会,将5年的数据分析经验进行总结,并写出这样一本有意义的书籍。

站在个人的角度,我认为每个人都需要掌握一定的数据分析技能。在实际工作中,每个行业都会产生数据,并且需要基于数据结论提供相关决策支持。各行业涉及的专业名词术语很多,数据分析需要结合专业知识进行,不太可能让只懂统计的人去处理。数据分析不应该是高不可攀的工具,而应该是像Excel这样的“傻瓜式”工具,普遍应用于各行各业。希望本书让读者有不一样的体验,忘记一堆数学公式和理论原理,随心所欲地进行数据分析。

从2015年年底开始计划书籍的框架内容,到2016年10月审稿完成,在此期间我得到了电子工业出版社编辑张慧敏、王静、杨嘉媛的大力帮助,在此表示感谢。另外,本书还得到了问卷星CEO胡啸的大力支持,包括对书稿第一部分问卷设计的建议,以及问卷星企业版本的免费使用支持、样本服务免费使用支持等。关于本书的第二部分内容,张文彤老师给予了非常多有价值的写作建议,并且张文彤老师还提供了详细的修改指导建议,在此一并表示感谢。也感谢我的父母以及在写作过程中支持我的朋友们。

真心希望本书对各位读者有一定的帮助,至少可以有所启迪。建议读者先详细阅读第一部分问卷设计,通过第一部分内容的学习,读者可以了解各类分析方法的功能及使用要求,以及问卷与各类分析方法的匹配对应关系。针对第二部分内容,读者可以进行选读,阅读与自己的问卷对应的分析思路框架及分析方法,并且结合第三部分内容的操作指导,完成高质量分析报告,如果在分析方法使用过程中出现问题,则可参考第四部分内容。


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