研究方法 量化研究与统计分析 SPSS（PASW）资料分析范例解析 5版【2025|PDF下载-Epub版本|mobi电子书|kindle百度云盘下载】

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第一篇 量化研究的基本概念1

第一章 科学研究与量化方法1

第一节 科学研究的概念与方法3

科学的目的与功能4

科学研究的特性5

科学研究的内容7

理论及其功能9

第二节 主要的量化研究设计11

调查法11

相关研究法12

实验法13

量化方法之比较14

第三节 量化研究的结构与内容18

学术论文的形式18

论文的结构与内容19

第四节 量化研究的程序23

理论引导阶段23

资料蒐集阶段24

资料分析阶段27

第五节 结语29

第二章 测量理论与方法31

第一节 测量的基本概念32

测量的意义32

测量与统计的基础：变异33

第二节 测量的尺度35

名义尺度35

顺序尺度36

等距尺度36

比率尺度37

测量尺度的比较39

第三节 测量的格式40

测量格式的基本特性40

量化研究的测量格式42

测量格式的比较50

第四节 反应心向52

反应心向的界定52

反应心向的处理53

第二篇 资料处理与数据查核57

第三章 资料电脑化与资料库建立59

第一节 编码系统的建立与应用60

编码系统的概念61

编码簿62

废卷处理68

第二节 SPSS基本操作69

SPSS的简介69

SPSS的系统设定71

SPSS的各种视窗74

第三节 资料库建立81

SPSS资料视窗的开启81

资料库的建立82

其他档案的转入86

第四节 复选题处理与分析89

复选题的基本格式89

基本分析策略90

复选题分析91

第五节 排序题处理与分析95

排序题的基本格式95

次数分配表的应用97

交叉表的应用99

第四章 资料检核与整备101

第一节 资料查核102

过程检核102

终点查核103

第二节 遗漏值处理104

遗漏的型态105

遗漏值的处置105

SPSS的遗漏值处理功能109

第三节 偏离值的侦测与处置114

单变项偏离检验114

多变项偏离检验116

偏离值的处理120

第四节 资料转换121

计算变数121

重新编码124

资料分组127

计数130

等级观察值132

第五节 资料与档案管理134

定义变数性质135

资料转置136

观察值加权138

分割档案140

选择观察值142

第五章 描述统计与图示技术147

第一节 次数分配表149

第二节 集中量数151

平均数151

中位数151

众数152

集中量数的特性与使用时机152

第三节 变异量数154

全距154

四分差154

以离均差为基础的变异量数155

变异量数的特性与使用时机157

第四节 偏态与峰度158

偏态158

峰度159

偏态与峰度的判断160

第五节 相对量数162

百分等级与百分位数162

第六节 标准分数163

Z分数164

常态化Z分数165

T分数166

第七节 描述统计的SPSS操作167

第八节 统计图的运用174

第三篇 统计分析的原理与技术185

第六章 类别资料的分析：卡方考验187

第一节 基本概念188

类别资料的呈现188

类别资料的考验形式189

第二节 类别变项的统计考验192

期望值与残差192

卡方考验194

校正公式196

第三节 替代性的关联系数197

Phi（φ）系数197

列联系数与Ⅴ系数198

Lambda（λ）系数199

Gamma系数200

Tau系数201

Kappa量数202

第四节 范例解析203

第七章 平均数的差异检定：t考验217

第一节 基本概念218

Z考验与t考验218

单母群与多母群考验219

单尾与双尾考验219

独立样本与相依样本220

第二节 平均数差异考验的原理221

抽样分配与中央极限定理221

统计考验的决策原则223

平均数的统计考验227

t考验的基本假设230

第三节 范例解析231

第八章 平均数的变异分析：ANOVA237

第一节 基本概念238

第二节 变异数分析的统计原理241

基本原理241

变异数的计算与拆解241

相依样本的变异数分析245

第三节 ANOVA的基本假设与相关问题246

变异数分析的重要假设246

实验、族系与比较错误率247

实务显著性：效果量248

型Ⅰ至Ⅳ平方和问题250

第四节 多重比较：事前与事后考验252

事前比较252

事后比较253

第五节 共变数分析257

控制的概念257

连续变项作为共变项258

共变数分析的原理258

变异量拆解260

平均数的调整261

回归同质假设263

第六节 范例解析264

第九章 多因子变异数分析281

第一节 基本概念282

多因子变异数分析的资料形式282

多因子变异数分析的各种效果284

第二节 多因子变异数分析的统计原理285

变异数拆解285

整体考验与事后考验286

单纯主要效果考验288

第三节 相依样本多因子变异数分析289

基本概念289

变异数拆解289

整体效果的假设考验290

第四节 多因子变异数分析的平均数图示291

平均数图示原理与判断原则291

次序性与非次序性交互效果292

主要效果的图表判断293

第五节 范例解析295

第十章 线性关系的分析：相关与回归333

第一节 基本概念334

线性关系334

第二节 积差相关的原理与特性336

变异数与共变数336

积差相关系数337

积差相关系数的特性338

积差相关的推论统计问题339

第三节 其他相关的概念342

净相关与部份相关342

史比尔曼等级相关343

点二系列相关343

eta系数344

第四节 回归分析345

回归分析的概念345

回归系数346

回归解释力347

回归系数的显著性考验349

回归分析的基本假设351

第五节 范例解析354

第十一章 多元回归363

第一节 基本概念364

多元回归的目的与使用时机364

第二节 多元回归的原理与特性366

多元相关366

多元回归方程式368

回归系数的显著性考验369

共线性诊断370

第三节 多元回归的变项选择模式371

同时回归372

逐步回归374

阶层回归376

三种回归方法的比较379

第四节 虚拟回归380

类别资料的回归分析380

多因子虚拟回归382

第五节 范例解析383

第十二章 回归的延伸应用：控制、调节、中介与路径分析405

第一节 绪论406

第三变项的影响406

第三变项的回归模型407

第二节 控制与调节效果分析408

基本概念408

净解释力与调节解释力409

类别与连续性调节变项411

调节回归的平减议题411

控制与调节效果回归的统计处理413

简单效果检验：调节效果分析414

第三节 控制与调节效果分析范例417

控制与调节效果分析417

第四节 中介效果与路径分析425

中介效果的概念425

中介效果的显著性考验427

路径分析的概念428

路径模型的统计分析430

第五节 中介效果与路径模型分析范例432

第四篇 量表发展的分析技术443

第十三章 量表发展与信效度议题445

第一节 量表发展的程序与步骤448

准备阶段448

预试阶段450

正式阶段452

维护阶段453

第二节 信度453

信度的意义453

信度系数的原理454

测量误差与测量标准误455

信度的估计方法456

影响信度的因素460

第三节 效度461

效度的意义461

效度的类型与原理461

其他效度议题464

效度衡鉴技术466

影响效度的因素469

第四节 信度与效度之关系471

第十四章 项目分析与信度估计473

第一节 项目分析的基本概念474

项目难度474

项目鉴别度476

第二节 项目分析的计量方法478

遗漏值判断法478

描述统计指数478

题目总分相关法479

内部一致性效标法480

因素负荷量判断法481

第三节 项目分析范例482

第四节 信度估计范例496

第十五章 因素分析：探索取向503

第一节 基本概念504

第二节 因素分析的基本原理505

潜在变数模型与基本原则505

因素与共变结构507

因素分析方程式507

第三节 因素分析的程序509

因素分析的条件509

因素的萃取511

因素个数的决定513

特征向量、特征值与萃取变异515

因素负荷量与共同性518

因素转轴520

因素分数523

第四节 范例解析525

第五节 结语533

第十六章 因素分析：验证取向535

第一节 基本概念536

第二节 验证性因素分析的特性537

测量误差的估计538

单维测量与多维测量538

初阶模型与高阶模型540

第三节 验证性因素分析的执行542

CFA的执行步骤542

模式适配评鉴543

内在适配检验545

验证性因素分析的其他应用550

第四节 验证性因素分析的实例554

模型设定555

AMOS的CFA操作与结果556

Mplus的CFA操作程序与结果561

LISREL的CFA操作语法564

内在适配检测565

第五节 结语568

参考文献570

中文部份570

英文部份570

索引580

中文索引580

英文索引589