目 錄
第1章 問卷調(diào)查法概述1
1.1 問卷調(diào)查法的定義1
1.1.1 問卷調(diào)查法的種類2
1.1.2 問卷調(diào)查法的特點3
1.1.3 問卷調(diào)查法的局限性3
1.2 問卷調(diào)查的一般程序4
1.2.1 設(shè)計調(diào)查問卷4
1.2.2 選擇被調(diào)查者4
1.2.3 預(yù)先測試和修訂4
1.2.4 準(zhǔn)備最后的問卷并實施4
1.3 問卷的設(shè)計4
1.3.1 問卷設(shè)計的原則4
1.3.2 問卷的一般結(jié)構(gòu)6
1.4 提高問卷應(yīng)答率的基本技巧14
1.5 一般調(diào)查問卷的效度檢驗14
思考題16
第2章 一般問卷調(diào)查中的抽樣方法17
2.1 樣本對總體具有好的代表性的兩個必要條件17
2.2 抽樣方法18
2.3 簡單隨機抽樣18
2.3.1 按絕對精度決定樣本量19
2.3.2 按相對精度決定樣本量26
2.4 分層隨機抽樣27
2.4.1 分層樣本量的確定27
2.4.2 在SPSS中實現(xiàn)分層隨機抽樣29
思考題31
第3章 在SPSS中建立一般問卷調(diào)查的數(shù)據(jù)文件32
3.1 一般調(diào)查問卷中常見的題型分類32
3.2 調(diào)查問卷中的題型與需要設(shè)定變量數(shù)之間的關(guān)系33
3.3 在SPSS中建立數(shù)據(jù)文件時的注意點34
3.4 在SPSS中建立數(shù)據(jù)文件的實例36
思考題38
第4章 一般調(diào)查問卷的信度分析方法39
4.1 信度的概念39
4.2 SPSS中常用的幾種信度分析方法39
4.2.1 克隆巴赫α信度系數(shù)40
4.2.2 分半信度41
4.2.3 庫德-理查遜信度計算公式42
4.2.4 平行測驗的信度估計42
4.3 調(diào)查問卷信度的實例分析42
思考題52
第5章 適用于名義題的常用統(tǒng)計分析方法53
5.1 名義單選題53
5.1.1 名義單選題的數(shù)據(jù)整理53
5.1.2 名義單選題的推斷統(tǒng)計59
5.2 名義多選題65
5.2.1 建立名義多選題的數(shù)據(jù)文件66
5.2.2 定義名義多選題68
5.2.3 名義多選題的一般統(tǒng)計描述69
5.2.4 名義多選題的克科倫Q檢驗70
5.2.5 名義多選題的交叉分析71
5.2.6 名義多選題的TURF分析72
思考題75
第6章 確定選項間重要程度的常用統(tǒng)計分析方法76
6.1 排序題中常用的統(tǒng)計分析方法76
6.1.1 建立排序題的數(shù)據(jù)文件76
6.1.2 一致性檢驗方法78
6.1.3 確定各選項對題項影響的重要程度(權(quán)重系數(shù))的常用統(tǒng)計方法81
6.2 確定矩陣式選項權(quán)重系數(shù)的方法83
6.2.1 判斷矩陣84
6.2.2 確定權(quán)重85
6.2.3 一致性檢驗88
思考題90
第7章 對選項進行分類題型的常用統(tǒng)計分析方法91
7.1 獲取選項鄰近數(shù)據(jù)的方法91
7.1.1 鄰近數(shù)據(jù)的采集方法91
7.1.2 測量鄰近性的方法91
7.2 建立數(shù)據(jù)文件92
7.3 對選項進行分類的多維尺度分析法簡介92
7.3.1 多維尺度分析法的基本原理92
7.3.2 多維尺度模型的分類93
7.3.3 SPSS中的MDS分析過程93
7.4 實例分析94
7.4.1 使用多維尺度(ALSCAL)模型的實例分析94
7.4.2 使用多維尺度(PROXSCAL)模型的實例分析98
7.4.3 使用多維展開模型的實例分析105
思考題115
第8章 計量(分)題型的常用統(tǒng)計分析方法116
8.1 分析計量(分)題型的描述統(tǒng)計方法116
8.1.1 箱圖117
8.1.2 莖葉圖118
8.1.3 直方圖118
8.1.4 正態(tài)性檢驗119
8.1.5 尺度變量的集中趨勢與離中趨勢分析123
8.2 名義(有序)單選題與計量(分)題型的結(jié)合分析126
8.2.1 尺度變量服從正態(tài)分布時兩類均值間差異的顯著性檢驗128
8.2.2 尺度變量不服從正態(tài)分布時兩類分布間差異的顯著性檢驗130
8.2.3 尺度變量服從正態(tài)分布時多類均值間差異的顯著性檢驗132
思考題135
第9章 綜合多種(或多個相同)題型的多因素統(tǒng)計分析方法136
9.1 多因素方差分析136
9.1.1 多因素方差分析的前提條件136
9.1.2 雙因素方差分析實例136
9.2 聚類分析149
9.2.1 聚類分析基本概述149
9.2.2 指標(biāo)聚類實例分析149
9.2.3 樣品聚類實例分析151
9.3 典型相關(guān)分析153
9.3.1 典型相關(guān)分析概述153
9.3.2 典型相關(guān)實例分析153
9.4 主成分分析156
9.4.1 主成分分析的基本概念156
9.4.2 主成分分析的基本思想157
9.4.3 主成分實例分析157
9.5 對應(yīng)分析166
9.5.1 對應(yīng)分析的基本原理166
9.5.2 對應(yīng)分析的實例分析168
9.6 回歸分析171
9.6.1 回歸分析概述171
9.6.2 多元線性回歸分析171
9.6.3 多元線性回歸分析實例172
9.7 Logistic回歸分析174
9.7.1 Logistic回歸分析概述174
9.7.2 二元Logistic回歸分析174
9.7.3 二元Logistic回歸分析實例176
9.8 有序變量Logistic回歸分析179
9.8.1 有序變量Logistic回歸分析概述179
9.8.2 有序變量Logistic回歸分析實例180
9.9 判別分析183
9.9.1 判別分析概述183
9.9.2 判別分析實例184
9.10 非線性典型相關(guān)分析188
9.10.1 非線性典型相關(guān)分析概述188
9.10.2 分類變量的量化過程188
9.10.3 缺失值的插補189
9.10.4 非線性典型相關(guān)分析實例189
思考題201
參考文獻203