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书名： 问卷数据分析——破解SPSS的六类分析思路

作者： 林晓舟

书籍简介：

本书以轻松易懂的方式为读者揭开SPSS在问卷数据分析中的神秘面纱。作者林晓舟结合多年数据分析经验，将复杂的统计理论与实际操作相结合，通过六个核心分析思路，帮助读者从零基础开始掌握问卷数据处理的关键技能。书中不仅包含丰富的案例演示，还提供了实用的技巧和注意事项，适合心理学、教育学、市场研究等多个领域的从业者以及高校学生阅读。

目录章节

第一部分 基础篇

1. SPSS入门：问卷数据的初步接触

- SPSS界面介绍

- 数据录入与整理

- 常见问题及解决方法

2. 描述性统计：数据的基本特征

- 频数分布表的应用

- 中心趋势与离散程度测量

- 图形化展示数据特性

第二部分 探索性分析篇

3. 信效度检验：确保问卷质量

- 内容效度的验证

- Cronbach’s α系数的意义

- 探索因子分析（EFA）的步骤详解

4. 相关性分析：变量间的联系

- Pearson相关系数的计算

- Spearman等级相关及其适用场景

- 假设检验在相关性分析中的作用

第三部分 回归分析篇

5. 线性回归模型：预测未来趋势

- 模型构建的基础原理

- 多元线性回归的应用实例

- 异常值检测与多重共线性的处理

6. 逻辑回归模型：分类问题的解决之道

- 二分类逻辑回归的基本框架

- 连续变量转化为分类变量的方法

- 模型评估指标的选择与解读

第四部分 方差分析篇

7. 单因素方差分析：比较组间差异

- 原假设与备择假设的设定

- Post hoc检验的选择策略

- 数据正态性和方差齐性的检验过程

8. 多因素方差分析：探索交互效应

- 主效应与交互效应的区别

- 单纯效应分析的重要性

- 实验设计中常见错误及避免措施

第五部分 聚类与判别分析篇

9. 聚类分析：寻找潜在群体

- K-means算法的工作机制

- 层次聚类法的优势与局限

- 聚类结果的有效性评价标准

10. 判别分析：预测类别归属

- Fisher线性判别函数的推导

- 最小错误率准则下的最优解

- 案例实操：消费者行为分群研究

第六部分 高级应用篇

11. 生存分析：时间事件的研究

- Kaplan-Meier曲线的绘制

- Cox比例风险模型的构建

- 医疗领域中的典型应用场景

12. 时间序列分析：趋势预测的艺术

- 自回归移动平均模型（ARIMA）

- 季节性分解与趋势调整

- 商业决策中的时间序列预测实践

附录

- SPSS快捷键大全

- 数据清洗与预处理指南

- 常用统计术语汇总表

本书旨在为读者提供一个全面而系统的SPSS学习路径，无论是初学者还是有一定基础的研究人员都能从中受益匪浅。希望每一位读者都能借助这本书，开启自己的数据分析之旅！