量化研究與統計分析：SPSS中文視窗版數據分析範例解析（簡體書）

本書分別從量化研究的基本思路和方法、統計原理和技術、軟件應用三部分進行材料的組織，并將三部分內容有機地結合了起來，并對二十余種常用量化分析技術輔以完整的范例。這種組織方式相對于目前流行的分別將統計學和軟件應用分別成書的做法，更能幫助讀者在整體上學會做量化研究。在難度的把握上，本書主要立足于為量化研究的初學者服務的思想，材料選擇、內容設計都比較基礎，因此，完全可以作為社會學、心理學 、管理學、教育學等學科的本科生和研究生的量化研究方法課程的教材。
本書的讀者對象是量化研究方法的學習者和使用者，適合社會科學各學科高年級本科生、碩博士研究生自學，也適合教師教學輔助參考。

第一篇 量化研究的基本概念
第一章 科學研究與量化方法
第一節 科學研究的概念與方法
一、科學的目的與功能
二、科學研究的特性
三、科學研究的內容
四、理論及其功能
第二節 主要的量化研究設計
一、調查法
二、相關法
三、實驗法
四、量化方法之比較
第三節 量化研究的結構與內容
一、緒論
二、方法
三、結果
四、討論
第四節 量化研究的程序
一、理論引導階段
二、數據搜集階段
三、數據分析階段
第五節 計算機軟件包在科學研究上的應用
第二章 測量理論與方法
第一節 測量的基本概念
一、測量的意義
二、測量與統計的基礎：變異
第二節 測量的尺度
一、名義尺度
二、順序尺度
三、等距尺度
四、比率尺度
五、測量尺度的比較
第三節 測量的格式
一、測量格式的基本特性
二、量化研究的測量格式
三、測量格式的比較
第二篇 數據處理與數據查核
第三章 數據計算機化與 SPSS 介紹
第一節 編碼系統的建立與應用
一、編碼系統與工具發展的優先性
二、編碼系統的概念
三、文字資料的計量處理
四、編碼表
五、廢卷處理
第二節 SPSS 的介紹
一、SPSS 簡介
二、SPSS 的基本運作原理
三、SPSS 的基本操作
四、SPSS 的各種窗口
第四章 數據庫的建立
第一節 建立SPSS 數據文件
一、SPSS 數據窗口的開啟
二、數據庫的建立
第二節 其他文檔的轉入
一、EXCEL 文檔讀入
二、由文字文檔（ASCII 檔案，.dat）讀入
第三節 復選題處理與分析
一、復選題的基本格式
二、基本分析策略
三、復選題分析
第四節 排序題處理與分析
一、排序題的基本格式
二、次數分布表的應用
三、交叉表的應用
第五章 數據與文檔管理
第一節 數據管理功能
一、新增變量與觀察值
二、數據查詢
三、數據排序
四、數據轉置
五、定義變量屬性
第二節 文檔管理功能
一、觀察值加權
二、分割文檔
三、選擇觀察值
四、數據合併：新增觀察值
五、數據合併：新增變量
第三節 數據轉換功能
一、計算
二、重新編碼
三、數據分組
四、計數
五、等級觀察值
第六章 數據檢核
第一節 數據查核
一、過程檢核
二、終點查核
第二節 遺漏值處理
一、遺漏的型態
二、遺漏值的處置
三、SPSS 的遺漏值處理功能
第三節 偏離值的偵測與處置
一、單變量偏離檢驗
二、多變量偏離檢驗
三、偏離值的處理
第四節 反應心向
一、反應心向的界定
二、反應心向的處理
第七章 數據的圖示
第一節 次數分布表的運用
一、基本原理
二、次數分布的圖示
三、莖葉圖
四、次數分布表的製作
第二節 統計圖的運用
一、莖葉圖的製作
二、長條圖的製作
三、線形圖的製作
四、散布圖的製作
第八章 描述統計的原理與應用
第一節 集中量數
一、平均數
二、中位數
三、眾數
四、集中量數的特性與使用時機
第二節 變異量數
一、全距
二、四分差
三、以離均差為基礎的變異量數
四、變異量數的特性與使用時機
第三節 偏態與峰度
一、偏態
二、峰度
三、偏態與峰度的判斷
第四節 相對量數
一、百分等級與百分位數
第五節 標準分數
一、Z分數
二、正態化Z分數
三、T分數
第六節 描述統計的 SPSS 操作
一、次數分布表功能
二、描述性統計量功能
三、觀察值摘要功能
四、相對量數轉換
五、Z分數轉換
六、T分數轉換
第三篇 統計分析的原理與技術
第九章 類別數據的分析——卡方檢驗
第一節 基本概念
一、類別數據的呈現
二、類別數據的檢驗形式
第二節 類別變量的統計檢驗
一、殘差分析
二、卡方檢驗
三、校正公式
第三節 類別變量的關聯系數
一、Phi（Φ）系數
二、列聯系數與V系數
三、Lambda（λ）系數
四、Tau（τy）系數
第四節 順序變量的關聯分析
一、Gamma 系數
二、Tau-b 與 Tau-c 系數
三、Kappa 量數
四、Somers’s dyx
第五節 範例解析
第十章 平均數的差異檢驗——t檢驗
第一節 基本概念
一、Z檢驗與t檢驗
二、單總體與多總體檢驗
三、單尾與雙尾檢驗
四、獨立樣本與相依樣本
第二節 平均數差異檢驗的原理
一、抽樣分布與中央極限定理
二、統計檢驗的決策原則
三、平均數的統計檢驗
四、t檢驗的基本假設
第三節 範例解析
第十一章 平均數的變異分析——ANOVA
第一節 基本概念
第二節 變異數分析的統計原理
一、基本原理
二、變異數的計算與拆解
三、相依樣本的變異數分析
四、固定效果模式與隨機效果模式
五、實驗、族系與比較錯誤率
六、效果量
七、ANOVA 的基本假設與相關問題
第三節 多重比較：事前與事后檢驗
一、事前比較
二、事后比較
第四節 共變數分析
一、控制的概念
二、連續變量作為共變量
三、共變數分析的原理
四、變異量拆解
第五節 範例解析
第十二章 多因子變異數分析
第一節 基本概念
一、多因子變異數分析的數據形式
二、多因子變異數分析的各種效果
第二節 多因子變異數分析的統計原理
一、變異數拆解
二、整體檢驗與事后檢驗
三、單純主要效果檢驗
第三節 帶有相依樣本的多因子變異數分析
一、基本概念
二、變異數拆解
三、整體效果的假設檢驗
四、多因子變異數分析的交互作用圖示
第四節 範例解析
第十三章 線性關係的分析——相關與回歸
第一節 基本概念
第二節 積差相關的原理與特性
一、變異數與共變數
二、積差相關係數
三、積差相關係數的特性
四、積差相關的假設檢驗
五、Spearman 等級相關
六、點二系列相關
第三節 回歸分析
一、回歸分析的概念
二、最小平方法與回歸方程式
三、回歸系數
四、回歸誤差與可解釋變異
五、回歸模型的顯著性檢驗
六、估計標準誤
七、回歸系數的統計檢驗
八、回歸系數的區間估計
九、回歸分析的基本假設
第四節 範例解析
第十四章 多元回歸
第一節 基本概念
第二節 多元回歸的原理與特性
一、多元相關
二、多元回歸方程式
三、回歸系數的統計檢驗
四、共線性診斷
第三節 多元回歸的變量選擇模式
一、同時回歸分析
二、逐步回歸分析
三、階層回歸分析
四、三種回歸方法的比較
第四節 範例解析
第四篇 測驗編制的分析技術
第十五章 測驗發展與信效度
第一節 測驗發展的程序與步驟
一、準備階段
二、預試階段
三、正式階段
四、后續發展階段
第二節 信度
一、信度的意義
二、信度系數的原理
三、測量誤差與測量標準誤
四、信度的估計方法
五、影響信度的因素
第三節 效度
一、效度的意義
二、效度的類型與原理
三、其他效度的討論
四、效度衡鑒技術
五、影響效度的因素
第四節 信度與效度之關係
第十六章 項目分析與信度估計
第一節 項目分析的基本概念
一、項目難度
二、項目鑒別度
第二節 項目分析的計量方法
一、遺漏值判斷法
二、描述統計指數
三、題目總分相關法
四、內部一致性效標法
五、因素負荷量判斷法
第三節 項目分析實際範例
一、遺漏檢驗與描述統計檢測
二、極端組比較
三、同質性檢驗
四、綜合判斷
第四節 信度估計範例
一、Cronbach’s α 系數
二、折半信度分析結果
第十七章 因素分析
第一節 基本概念
第二節 因素分析的基本特性
一、簡化結構原則
二、因素與共變結構
三、因素分析的條件
第三節 因素分析的數學原理
一、因素分析涉及之各矩陣
二、相關係數適切性的判斷
三、因素的萃取
四、因素個數的決定
五、特徵向量、特徵值與萃取變異
六、因素結構與負荷量
七、因素轉軸
八、因素分數
第四節 範例解析
參考文獻
術語英漢對照表
萬卷方法總書目