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内容简介

本书为《社会调查方法与实践》的下册，重点讲述如何应用SPSS的功能实现抽样调查。本书共分为11章。第1章概述抽样调查的全过程；第2~10章按照对问卷统计分析的工作流展开，即第2章的内容是在采集数据之后，如何进行数据的净化、编码、数据文件的建立；第3、4章介绍如何通过统计表与统计图对样本数据进行频数分析；第5~9章介绍如何进行不同群体差异的比较；第10章说明对调查对象如何进行分类；第11章则讲明对问卷的信度与效度分析，对主成分分析与因子分析给予了比较详细的介绍。

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ISBN：9787121250163

开本：16开

页数：452

字数：723

本书目录

目    录

第1章  抽样调查与SPSS概述
1.1  抽样调查概述
1.1.1  抽样调查的概念与特点
1.1.2  抽样调查的过程
1.1.3  对抽样调查的评价
1.2  调查问卷的一般问题
1.2.1  问卷的结构
1.2.2  问卷的类型
1.2.3  编制问卷的过程
1.3  测量与封闭式题目的类型
1.3.1  变量的测量水平
1.3.2  封闭式题目的类型
1.3.3  利克特量表
1.4  对问卷统计分析的基本内容
1.4.1  以正确的观念指导统计分析
1.4.2  选择统计分析内容与方法的依据
1.4.3  统计分析的主要内容
1.5  SPSS及其在抽样调查中的应用
1.5.1  SPSS公司与SPSS统计软件包
1.5.2  SPSS的安装、 启动与退出
1.5.3  SPSS的运行方式
1.5.4  SPSS的操作环境
1.5.5  对话框
1.5.6  中英文版本的转换与变量列表
1.5.7  SPSS在抽样调查中的应用
附录  北京市大学生学情调查问卷第2章  调查数据的预处理
2.1  对答卷的审核与编码
2.1.1  对答卷质量的审核
2.1.2  对问卷进行编码
2.2  建立SPSS格式的数据文件
2.2.1  利用数据编辑器窗口建立数据文件
2.2.2  Excel格式数据文件的转换
2.2.3  数据文件的合并
2.3  数据的净化
2.3.1  利用“探索（Explore）”清理极端值
2.3.2  利用“交叉表（Crosstabs）”检查互斥数据
2.3.3  重复个案的排查
2.3.4  答卷录入质量的检查
2.4  数据文件的整理
2.4.1  缺失值的处理
2.4.2  逆向题目的重新计分
2.4.3  选取数据子集
2.4.4  数据文件的拆分
2.4.5  数据文件行与列的转置
2.5  在数据文件中生成新变量
2.5.1  定类变量的计数
2.5.2  定序变量的综合指标
2.5.3  定量变量转化为定性变量
2.6  对个案加权
2.6.1  何时需要对个案加权
2.6.2  利用“加权个案（Weight Cases）”进行加权
2.6.3  对个案加权应注意的问题
附表第3章  调查数据的分布特征
3.1  一个单选题的统计表与统计图——单变量的频数分析
3.1.1  频数分布表
3.1.2  常用的统计图
3.2  一个单选题的数据分布特征——单变量的特征量数
3.2.1  数据的集中趋势
3.2.2   数据的离中趋势
3.2.3  偏度与峰度
3.2.4  参数估计
3.2.5  相对量数
3.3  利用SPSS对一个单选题的统计分析
3.3.1  利用“频率（Frequencies）”作统计分析
3.3.2  利用“描述（Descriptives）”作数据特征分析
3.3.3  利用“探索（Explore）”作数据特征分析
3.3.4  利用“探索（Explore）”求总体比例的置信区间
3.4  多个单选题交叉分组下的频数分析——多变量的交互分析
3.4.1  交叉表
3.4.2  常用统计图
3.5  利用SPSS对多个单选题作交互分析
3.5.1  利用“交叉表（Crosstabs）”对多变量频数作交互分析
3.5.2  利用“探索（Explore）”计算分组数据的特征量数
3.5.3  利用“均值（Means）”计算分组数据的特征量数
3.6  利用SPSS做多项选择题的频数分析——多响应变量分析
3.6.1  多响应变量分析的提出
3.6.2  SPSS中多响应变量分析的功能
3.6.3  利用“多重响应（Multiple Response）”做多项选择题的频数分析
3.7  利用“比率（Ratio）”做比率分析
3.7.1  “比率（Ratio）”的结构与功能
3.7.2  操作步骤
3.7.3  输出结果及其解释
附表第4章  统计图的制作与编辑
4.1  复式条形图的绘制
4.1.1  “条形图（Bar Charts）”的功能与结构
4.1.2  “个案组摘要”模式下的条形图
4.1.3  “各个变量的摘要”模式下的条形图
4.1.4  “个案值”模式下的条形图
4.2  线    图
4.2.1  “线图（Line Charts）”的功能与结构
4.2.2  “个案组摘要”模式下的线图
4.2.3  “各个变量的摘要”模式下的线图
4.2.4  “个案值”模式下的线图
4.3  人口金字塔图
4.3.1  “人口金字塔（Population Pyramid）”的功能与结构
4.3.2  绘制金字塔图的操作步骤
4.3.3  绘制金字塔图的几点说明
4.4  统计图的编辑
4.4.1  图形编辑窗口概述
4.4.2  对条形图的编辑
4.4.3  对其他图形的编辑
4.5  作图与读图
4.5.1  掌握制作统计图的基本原则
4.5.2  学会审图， 谨防统计图中的“陷阱”
4.5.3  学会读图， 抓住重点深入思考
附表第5章  正态总体均值的差异检验——不同群体差异的比较之一
5.1  假设检验概述
5.1.1  假设检验的思路
5.1.2  假设检验的一般步骤
5.1.3  关于假设检验的几点说明
5.1.4  利用SPSS进行假设检验的步骤
5.2  统计检验的前期工作——对数据分布特征的检验
5.2.1  利用“探索： 图（Explore： Plots）”考察数据特征
5.2.2  利用“单样本KS检验(1sample KS)”检验考察数据分布
5.3  单个正态总体均值的检验——单个群体与其总体均值差异的比较
5.3.1  单样本T检验概述
5.3.2  “单样本T检验（OneSamples T Test）”的操作步骤
5.3.3  输出结果及其解释
5.4  两个独立正态总体差异的检验——两个群体差异的比较之一
5.5  两个配对正态总体差异的显著性检验——两个群体差异的比较之二
5.6  单因素方差分析——多个群体差异的比较
5.6.1  单因素方差分析概述
5.6.2  利用“单因素ANOVA（OneWay ANOVA）”进行检验
附表第6章  非正态总体的差异检验——不同群体差异比较之二
6.1  两个独立样本的非参数检验
6.1.1  非参数检验概述
6.1.2  SPSS提供的四种检验方法
6.1.3  利用“两个独立样本（2 IndependentSamples）”进行差异检验
6.2  两个相关样本差异的非参数检验
6.2.1  SPSS提供的四种检验方法之比较
6.2.2  利用“两个相关样本（2 RelatedSamples）”进行差异检验
6.3  多个独立样本的非参数检验
6.3.1  使用的前提条件
6.3.2  SPSS提供的三种检验方法
6.3.3  利用“K个独立样本（K Independent Samples）”进行检验
6.4  多个相关样本的非参数检验
6.4.1  使用的前提条件
6.4.2  三种非参数检验方法的思路
6.4.3  利用“K个相关样本（K Related Samples）”进行检验
6.5  对比例的一致性检验
6.5.1  单个总体比例的检验
6.5.2  多个群体比例差异的比较
附表第7章  事物间的相关关系
7.1  相关关系概述
7.1.1  函数关系与相关关系
7.1.2  散点图
7.1.3  相关系数
7.2  两个定性变量的相关分析
7.2.1  “分析（Analyze）”中有关相关分析的菜单
7.2.2  利用“交叉表（Crosstabs）”进行χ2独立性检验
7.2.3  两个定类变量间的相关系数
7.2.4  两个定序变量间的相关系数
7.3  定量变量的相关分析
7.3.1  两个定量变量的相关分析
7.3.2  定类变量与定量变量的相关分析
7.4  两个事物之间关系的进一步分析
7.4.1  详析分析的提出
7.4.2  利用SPSS做详析分析
7.5  单变量多因素方差分析
7.5.1  多因素方差分析概述
7.5.2  “单变量（Univariate）”的功能与结构
7.5.3  利用“单变量（Univariate）”进行单变量多因素方差分析
7.5.4  应用方差分析过程中的几点说明
附表第8章  线性回归与曲线回归——事物间的非确定性因果关系之一
8.1  一元线性回归分析
8.1.1  回归分析概述
8.1.2  一元线性回归方程的建立
8.2  多元线性回归分析
8.2.1  一元与多元线性回归模型的比较
8.2.2  多重共线性的诊断
8.2.3  奇异值与影响点的诊断与处理
8.2.4  应用线性回归方程过程中的若干问题
8.3  利用“线性回归（Linear Regression）”进行线性回归分析
8.3.1  “线性（Linear）”的结构与功能
8.3.2  利用“线性（Linear）”进行线性回归分析
8.4  曲 线 估 计
8.4.1  非线性关系的线性化
8.4.2  “曲线估计（Curve Estimation）”的功能与结构
8.4.3  利用“曲线估计（Curve Estimation）”进行曲线估计
8.4.4  应用曲线估计过程中的若干问题
附表第9章  Logistic回归分析——事物间的非确定性因果关系之二
9.1  Logistic回归分析概述
9.1.1  Logistic回归分析的提出
9.1.2  Logistic回归的基本思路
9.1.3  Logistic回归方程中的虚拟变量
9.1.4  Logistic回归方程中系数的直观解释
9.1.5  Logistic回归方程的检验
9.2  二项Logistic回归
9.2.1  二项Logistic回归分析的适用范围与步骤
9.2.2  “二项Logistic回归分析（Binary Logistic）”的功能与结构
9.2.3  “二项Logistic回归分析（Binary Logistic）”的应用
9.3  多项Logistic回归分析
9.3.1  多项Logistic回归分析模型
9.3.2  “多项Logistic回归分析（Multinomal Logistic）”的功能与结构
9.3.3  “多项Logistic回归分析（Multinomal Logistic）”的应用
9.4  多项有序回归分析
9.4.1  多项有序回归分析的功能与结构
9.4.2  多项有序回归分析的应用第10章  对调查对象的分类
10.1  距离与相似性度量
10.1.1  聚类分析概述
10.1.2  聚类分析中对“亲疏程度”的测量
10.1.3  进行“亲疏程度”度量时应注意的问题
10.2  系 统 聚 类
10.2.1  使用系统聚类分析的条件与步骤
10.2.2  “系统聚类（Hierarchical Cluster）”的功能与结构
10.2.3  利用“系统聚类（Hierarchical Cluster）”进行分析聚类
10.3  K均值聚类
10.3.1  使用K均值聚类的条件与步骤
10.3.2  “K均值聚类（KMeans Cluster）”的结构与功能
10.3.3  利用“K均值聚类（KMeans Cluster）”进行聚类分析第11章  问卷的质量分析
11.1  问卷的项目分析
11.1.1  项目分析的基本方法
11.1.2  利用SPSS进行项目分析
11.2  问卷的信度分析
11.2.1  对信度的估计
11.2.2  “可靠性分析（Reliability Analysis）”的结构与功能
11.2.3  利用“可靠性分析（Reliability Analysis）进行信度分析
11.3  问卷的效度分析
11.3.1  问卷的内容效度
11.3.2  效标关联效度
11.3.3  结构效度
11.4  主成分分析
11.4.1  主成分分析的基本思路
11.4.2  主成分分析的基本步骤
11.5  因 子 分 析
11.5.1  因子分析概述
11.5.2  因子分析的基本思路
11.5.3  因子分析的基本步骤
11.5.4  “因子分析（Factor Analysis）”的功能与结构
11.5.5  利用“因子分析（Factor Analysis）”进行结构效度分析
11.5.6  利用因子得分进行分类与评价
附表参考文献

展开

前言

前    言

随着抽样理论、 统计分析技术、 计算机技术和统计软件的发展， 抽样调查作为社会调查的一种重要方法及获取统计资料的重要手段， 日益受到政府各部门、 企业、 学术界与社会公众的重视， 在学术研究、 行政管理、 民意调查和市场调查等领域， 得到了广泛的应用。对调查问卷进行统计分析是抽样调查研究的关键环节， 是保证调查研究质量的重要基础。鉴于SPSS（Statistical Product and Service Solutions， 统计产品和服务解决方案）具有界面友好、 统计功能强大、 易学易用等优点， 越来越多的调查研究者希望掌握或正在使用SPSS， 将其作为工具对调查数据作深度挖掘。但是， 随之而来的也出现了某些乱用统计方法和软件的现象， 貌似是用数据说话、 貌似分析严谨， 但实则错误百出， 其危害比不用统计分析方法更为严重。因此， 对于抽样调查， 目前人们最需要解决的问题是对调查数据如何进行深入的、 科学的分析， 具体地说， 在使用SPSS时需要能够正确解决下面4个问题： 
第一， 针对调查研究的课题， 需要用哪些方法来进行统计分析？
第二， 结合调查数据的类型和条件， 能不能用所选择的统计分析方法？
第三， 会不会操作SPSS？
第四， 对给出的各种统计图表， 能否看得懂？能得出哪些结论？这些结论在实际中的意义是什么？
显然， 要达到这样的目的， 只有“用到哪里学哪里”， 读者才能真正地体会到如何用SPSS来完成自己的统计分析工作。正是从这一需求和现实出发， 本书没有以SPSS软件的模块体系为顺序展开， 而是以对一份具体的调查问卷进行统计分析的过程为主线， 随着对调查数据分析的不断深入， 对所涉及的统计学概念、 理论和SPSS中的相关功能做出详略有度的介绍。 
本书共分11章。第1章概述抽样调查的全过程， 抽样调查是一个完整的过程， 没有好的研究设计方案、 高质量的问卷、 科学的抽样方法和数据采集， 统计分析工作将变得毫无意义， 因此需要读者从总体上把握好抽样调查； 第2~10章按照对问卷统计分析的工作流程展开， 即第2章的内容是在采集数据之后， 如何进行数据的净化、 编码、 数据文件的建立以及在分析之前需要做哪些统计预处理； 第3、 4章介绍如何通过统计表与统计图对样本数据进行频数分析， 如何估计总体的分布特征； 第5~9章介绍根据不同的变量类型如何进行不同群体差异的比较， 怎样分析调查项目（即变量）之间的相关关系和不确定性因果关系； 第10章说明对调查对象如何进行分类； 第11章则讲明对问卷的信度与效度分析， 作为结构效度分析的基础， 对主成分分析与因子分析给予了比较详细的介绍。
本书自始至终主要用的案例是对北京市大学生的学情调查。以一个实际的案例一以贯之， 是希望读者能够看到， 调查数据是一个富矿， 只要一步一步深入地“挖掘”， 就可以从杂乱无章的数据中看到事物的本质特征、 看到背后的规律； 还希望通过这个案例， 使读者了解到对一份问卷的分析可能包括哪些方面的内容， 体验对一个问题分析的不同视角和方法。事实上， 数据本身的背景并不十分重要， 重要的是要知道对于不同的数据类型如何做分析以及如何解释分析的结果。因此， 本书没有将案例的作用停留在SPSS的操作与解释每个统计表的行、 列标题是什么上， 而是兼顾理论与实用， 针对研究的问题， 从审核是否满足所选统计方法的条件、 数据文件的格式到实际操作， 从图表所表述的统计意义到反映在研究问题上的实际意义， 都给予了尽可能详尽的说明， 使本书具有较强的可操作性和实践性， 有益于读者将SPSS的应用延伸到更为宽广的领域。当然， 要真正做到这一点， 还需要读者在阅读本书的过程中， 重视概念的掌握， 在用中加深理解。不要满足于对SPSS的简单操作上， 要重视理解统计学概念、 原理的内涵以及适用的条件； 不要停留在“看”上， 要带着课题读， 边读边做， 必须经过自己的实践， 才能掌握统计分析方法与SPSS的真谛。
本书既可以作为实际工作者开展调查研究时的指导手册， 也可以作为大学生的教材、 教师的教学参考书。为适应不同读者的需要和正确理解SPSS的功能， 作者采取了两项措施： 一是在介绍SPSS19.0中文版的同时， 也将相应的英文版加以标注。二是针对不同的读者群具备的基础有所不同， 本书定位在为初学者的“用”而写。阅读本书时， 不需要读者具备微积分、 线性代数、 概率论等相关的数学基础， 不需要读者熟练地掌握计算机的操作， 本书是自包含的， 对所涉及的每个概念都尽可能用易于理解的方式加以阐明， 对SPSS相关菜单尽可能给予全面的介绍。另外， 除第1、 9、 10章， 其他各章都给出了有关统计分析方法与应用SPSS的附表， 以利于读者对每章内容的梳理与掌握。
本书是在原杜智敏编著的《抽样调查与SPSS应用》基础上进行改编的， 杜智敏对全书的结构进行了总体再设计， 樊文强撰写了第9章以及第8、 10、 11章中从SPSS16.0改版为SPSS19.0的工作， 杜智敏撰写了第1~7章以及第8、 10、 11章的其他部分。樊文强与杜智敏从专业视角相互进行了审校与修改。
在本书的写作过程中， 香港中文大学副校长、 教育学院教育心理学讲座教授、 国际应用心理学会教育心理部主席侯杰泰先生对原作给予了殊多的鼓励， 并在应完善的内容方面提出了很中肯的建议； 陈淑敏作为第一读者对第8~11章的修改提出了自己的看法； 作者还拜读和参阅过许多专家学者的专著和论文， 受益匪浅。本书完稿后， 郭宜斌研究员对全书的文字仔细进行了最后的审校与修改。电子工业出版社秦淑灵编辑为本书的出版付出了许多心血， 不但关注本书的进展还给予过多次指导。兹借本书出版之机， 对以上所提各位深表谢忱。

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