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本書以問卷調查的實例為前提，根據一般問卷調查的特點，著重講述了問卷調查設計中應注意的基本要求，以及針對不同題型的常用統計分析方法。全書內容共9章，包括問卷調查法概述、一般問卷調查中的抽樣方法、在SPSS中建立一般問卷調查的數據文件、一般調查問卷的信度分析方法、適用于名義題的常用統計分析方法、確定選項間重要程度的常用統計分析方法、對選項進行分類題型的常用統計分析方法、計量(分)題型的常用統計分析方法、綜合多種(或多個相同)題型的多因素統計分析方法。為便於學習，本書提供所有例題的數據文件和電子課件，讀者可登錄華信教育資源網www.hxedu.com.cn免費下載。本書例題豐富，實用性強，且提供對分析結果的科學解釋，可作為高等院校相關專業本科生和研究生的教材或教學參考書，也可供從事相關行業的工作者學習參考。
目次
目 錄
第1章 問卷調查法概述 1
1.1 問卷調查法的定義 1
1.1.1 問卷調查法的種類 2
1.1.2 問卷調查法的特點 3
1.1.3 問卷調查法的局限性 3
1.2 問卷調查法的一般程序 4
1.2.1 設計調查問卷 4
1.2.2 選擇被調查者 4
1.2.3 預先測試和修訂 4
1.2.4 準備最後的問卷並實施 4
1.3 問卷的設計 4
1.3.1 問卷設計的原則 4
1.3.2 問卷的一般結構 5
1.4 提高問卷回復率的基本技巧 14
1.5 一般調查問卷的效度檢驗 14
第2章 一般問卷調查中的抽樣方法 16
2.1 樣本對總體具有較好代表性的兩個必要條件 16
2.2 抽樣方法 17
2.3 簡單隨機抽樣 17
2.3.1 按絕對精度確定樣本量 18
2.3.2 按相對精度確定樣本量 25
2.4 分層隨機抽樣 26
2.4.1 分層樣本量的確定 26
2.4.2 在SPSS中實現分層隨機抽樣 28
第3章 在SPSS中建立一般問卷調查的數據文件 30
3.1 一般調查問卷中常見的題型分類 30
3.2 調查問卷中的題型與需要設定變量數之間的關係 31
3.3 在SPSS中建立數據文件時的注意事項 32
3.4 在SPSS中建立數據文件的實例 34
第4章 一般調查問卷的信度分析方法 37
4.1 信度的概念 37
4.2 在SPSS中常用的幾種信度分析方法 37
4.2.1 克隆巴赫α信度係數 38
4.2.2 分半信度 39
4.2.3 庫德-理查遜(Cuttman)公式 40
4.2.4 平行測驗的信度估計 40
4.3 調查問卷信度的實例分析 40
第5章 適用于名義題的常用統計分析方法 50
5.1 名義單選題 50
5.1.1 名義單選題的數據整理 50
5.1.2 名義單選題的推斷統計 56
5.2 名義多選題 62
5.2.1 建立名義多選題的數據文件 62
5.2.2 定義名義多選題(建立多重應答集) 65
5.2.3 名義多選題的一般統計描述 66
5.2.4 名義多選題的克科倫Q檢驗 67
5.2.5 名義多選題的交叉分析 68
第6章 確定選項間重要程度的常用統計分析方法 70
6.1 排序題中常用的統計分析方法 70
6.1.1 建立排序題的數據文件 70
6.1.2 一致性檢驗方法 72
6.1.3 確定各選項對題項影響的重要程度(權重係數)的常用統計方法 75
6.2 確定矩陣式選項權重係數的方法 77
6.2.1 判斷矩陣 77
6.2.2 確定權重 79
6.2.3 一致性檢驗 82
第7章 對選項進行分類題型的常用統計分析方法 85
7.1 獲取選項兩兩間鄰近數據的方法 85
7.1.1 兩兩間鄰近數據的採集方法 85
7.1.2 測量鄰近性的方法 85
7.2 建立數據文件 86
7.3 對選項進行分類的多維尺度分析法簡介 86
7.3.1 多維尺度分析法的基本原理 86
7.3.2 多維尺度模型的分類 87
7.3.3 SPSS中的MDS分析過程 87
7.4 實例分析 88
7.4.1 使用多維尺度(ALSCAL)模型的實例分析 88
7.4.2 使用多維尺度(PROXSCAL)模型的實例分析 92
7.4.3 使用多維展開模型的實例分析 98
第8章 計量(分)題型的常用統計方法 110
8.1 分析計量(分)題型的常用統計方法 110
8.1.1 箱圖 111
8.1.2 莖葉圖 112
8.1.3 直方圖 112
8.1.4 正態性檢驗 113
8.1.5 尺度變量的集中趨勢與離中趨勢分析 116
8.2 名義(有序)單選題與計量(分)題型的結合分析 119
8.2.1 尺度變量服從正態分佈時兩類均值間差異的顯著性檢驗 120
8.2.2 尺度變量不服從正態分佈時兩類分佈間差異的顯著性檢驗 122
8.2.3 尺度變量服從正態分佈時多類均值間差異的顯著性檢驗 124
8.2.4 尺度變量不服從正態分佈時多類分佈間差異的顯著性檢驗 126
第9章 綜合多種(或多個相同)題型的多因素統計分析方法 128
9.1 多因素方差分析 128
9.1.1 多因素方差分析的前提條件 128
9.1.2 雙因素方差分析實例 128
9.2 聚類分析 141
9.2.1 聚類分析基本概述 141
9.2.2 指標聚類實例分析 141
9.2.3 樣品聚類實例分析 142
9.3 典型相關分析 144
9.3.1 典型相關分析概述 144
9.3.2 典型相關實例分析 145
9.4 主成分分析 148
9.4.1 主成分分析的基本概念 148
9.4.2 主成分分析的基本思想 149
9.4.3 主成分實例分析 149
9.5 對應分析 158
9.5.1 對應分析的基本原理 158
9.5.2 對應分析的實例分析 160
9.6 回歸分析 163
9.6.1 回歸分析概述 163
9.6.2 多元線性回歸分析 163
9.6.3 多元線性回歸分析實例 164
9.7 Logistic回歸分析 166
9.7.1 Logistic回歸分析概述 166
9.7.2 二元Logistic回歸分析 166
9.7.3 二元Logistic回歸分析實例 168
9.8 有序變量Logistic回歸分析 171
9.8.1 有序變量Logistic回歸分析概述 171
9.8.2 有序變量Logistic回歸分析實例 172
9.9 判別分析 175
9.9.1 判別分析概述 175
9.9.2 判別分析實例 176
9.10 非線性典型相關分析 179
9.10.1 非線性典型相關分析概述 179
9.10.2 分類變量的量化過程 180
9.10.3 缺失值的插補 180
9.10.4 非線性典型相關分析實例 180
參考文獻 194
第1章 問卷調查法概述 1
1.1 問卷調查法的定義 1
1.1.1 問卷調查法的種類 2
1.1.2 問卷調查法的特點 3
1.1.3 問卷調查法的局限性 3
1.2 問卷調查法的一般程序 4
1.2.1 設計調查問卷 4
1.2.2 選擇被調查者 4
1.2.3 預先測試和修訂 4
1.2.4 準備最後的問卷並實施 4
1.3 問卷的設計 4
1.3.1 問卷設計的原則 4
1.3.2 問卷的一般結構 5
1.4 提高問卷回復率的基本技巧 14
1.5 一般調查問卷的效度檢驗 14
第2章 一般問卷調查中的抽樣方法 16
2.1 樣本對總體具有較好代表性的兩個必要條件 16
2.2 抽樣方法 17
2.3 簡單隨機抽樣 17
2.3.1 按絕對精度確定樣本量 18
2.3.2 按相對精度確定樣本量 25
2.4 分層隨機抽樣 26
2.4.1 分層樣本量的確定 26
2.4.2 在SPSS中實現分層隨機抽樣 28
第3章 在SPSS中建立一般問卷調查的數據文件 30
3.1 一般調查問卷中常見的題型分類 30
3.2 調查問卷中的題型與需要設定變量數之間的關係 31
3.3 在SPSS中建立數據文件時的注意事項 32
3.4 在SPSS中建立數據文件的實例 34
第4章 一般調查問卷的信度分析方法 37
4.1 信度的概念 37
4.2 在SPSS中常用的幾種信度分析方法 37
4.2.1 克隆巴赫α信度係數 38
4.2.2 分半信度 39
4.2.3 庫德-理查遜(Cuttman)公式 40
4.2.4 平行測驗的信度估計 40
4.3 調查問卷信度的實例分析 40
第5章 適用于名義題的常用統計分析方法 50
5.1 名義單選題 50
5.1.1 名義單選題的數據整理 50
5.1.2 名義單選題的推斷統計 56
5.2 名義多選題 62
5.2.1 建立名義多選題的數據文件 62
5.2.2 定義名義多選題(建立多重應答集) 65
5.2.3 名義多選題的一般統計描述 66
5.2.4 名義多選題的克科倫Q檢驗 67
5.2.5 名義多選題的交叉分析 68
第6章 確定選項間重要程度的常用統計分析方法 70
6.1 排序題中常用的統計分析方法 70
6.1.1 建立排序題的數據文件 70
6.1.2 一致性檢驗方法 72
6.1.3 確定各選項對題項影響的重要程度(權重係數)的常用統計方法 75
6.2 確定矩陣式選項權重係數的方法 77
6.2.1 判斷矩陣 77
6.2.2 確定權重 79
6.2.3 一致性檢驗 82
第7章 對選項進行分類題型的常用統計分析方法 85
7.1 獲取選項兩兩間鄰近數據的方法 85
7.1.1 兩兩間鄰近數據的採集方法 85
7.1.2 測量鄰近性的方法 85
7.2 建立數據文件 86
7.3 對選項進行分類的多維尺度分析法簡介 86
7.3.1 多維尺度分析法的基本原理 86
7.3.2 多維尺度模型的分類 87
7.3.3 SPSS中的MDS分析過程 87
7.4 實例分析 88
7.4.1 使用多維尺度(ALSCAL)模型的實例分析 88
7.4.2 使用多維尺度(PROXSCAL)模型的實例分析 92
7.4.3 使用多維展開模型的實例分析 98
第8章 計量(分)題型的常用統計方法 110
8.1 分析計量(分)題型的常用統計方法 110
8.1.1 箱圖 111
8.1.2 莖葉圖 112
8.1.3 直方圖 112
8.1.4 正態性檢驗 113
8.1.5 尺度變量的集中趨勢與離中趨勢分析 116
8.2 名義(有序)單選題與計量(分)題型的結合分析 119
8.2.1 尺度變量服從正態分佈時兩類均值間差異的顯著性檢驗 120
8.2.2 尺度變量不服從正態分佈時兩類分佈間差異的顯著性檢驗 122
8.2.3 尺度變量服從正態分佈時多類均值間差異的顯著性檢驗 124
8.2.4 尺度變量不服從正態分佈時多類分佈間差異的顯著性檢驗 126
第9章 綜合多種(或多個相同)題型的多因素統計分析方法 128
9.1 多因素方差分析 128
9.1.1 多因素方差分析的前提條件 128
9.1.2 雙因素方差分析實例 128
9.2 聚類分析 141
9.2.1 聚類分析基本概述 141
9.2.2 指標聚類實例分析 141
9.2.3 樣品聚類實例分析 142
9.3 典型相關分析 144
9.3.1 典型相關分析概述 144
9.3.2 典型相關實例分析 145
9.4 主成分分析 148
9.4.1 主成分分析的基本概念 148
9.4.2 主成分分析的基本思想 149
9.4.3 主成分實例分析 149
9.5 對應分析 158
9.5.1 對應分析的基本原理 158
9.5.2 對應分析的實例分析 160
9.6 回歸分析 163
9.6.1 回歸分析概述 163
9.6.2 多元線性回歸分析 163
9.6.3 多元線性回歸分析實例 164
9.7 Logistic回歸分析 166
9.7.1 Logistic回歸分析概述 166
9.7.2 二元Logistic回歸分析 166
9.7.3 二元Logistic回歸分析實例 168
9.8 有序變量Logistic回歸分析 171
9.8.1 有序變量Logistic回歸分析概述 171
9.8.2 有序變量Logistic回歸分析實例 172
9.9 判別分析 175
9.9.1 判別分析概述 175
9.9.2 判別分析實例 176
9.10 非線性典型相關分析 179
9.10.1 非線性典型相關分析概述 179
9.10.2 分類變量的量化過程 180
9.10.3 缺失值的插補 180
9.10.4 非線性典型相關分析實例 180
參考文獻 194
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