第一篇 量化研究的基本概念
第一章 科学研究与量化方法
第一节 科学研究的概念与方法
第二节 主要的量化研究设计
第三节 量化研究的结构与内容
第四节 量化研究的程序
第五节 结语
第二章 变量与测量
第一节 前言
第二节 变量的类型与尺度
第三节 测量的格式
第四节 反应心向
第二篇 数据处理与数据查核
第三章 数据编码与数据库建立
第一节 编码系统的建立与应用
第二节 SPSS基本操作
第三节 数据库的建立
第四节 多选题处理与分析
第五节 排序题处理与分析
第四章 数据检核与整备
第一节 数据检核
第二节 缺失值处理
第三节 离群值的侦测与处置
第四节 数据转换
第五节 数据与档案管理
第五章 描述统计与图示技术
第一节 频数分布表
第二节 集中量数
第三节 变异量数
第四节 偏态与峰度
第五节 相对量数
第六节 标准分数
第七节 SPSS的描述统计操作
第八节 SPSS的统计图制作
第九节 R的描述统计与图表运用
第三篇 统计分析的原理与技术
第六章 类别数据的分析：卡方检验
第一节 基本概念
第二节 类别变量的统计检验
第三节 替代性的关联系数
第四节 SPSS的类别数据分析范例
第五节 R的类别数据分析范例
第七章 平均数检验：f检验
第一节 基本概念
第二节 平均数差异检验的原理
第三节 SPSS的平均数检验范例
第四节 R的平均数检验范例
第八章 平均数的方差分析：ANOVA
第一节 基本概念
第二节 方差分析的统计原理
第三节 ANOVA的基本假设与相关问题
第四节 多重比较：事前与事后检验
第五节 协方差分析
第六节 SPSS的方差分析范例
第九章 多因子方差分析
第一节 基本概念
第二节 多因子方差分析的统计原理
第三节 相关样本多因子方差分析
第四节 多因子方差分析的平均数图示
第五节 SPSS的多因子方差分析范例
第六节 R的多因子方差分析范例
第十章 线性关系的分析：相关与回归
第一节 基本概念
第二节 积差相关的原理与特性
第三节 其他相关的概念
第四节 回归分析
第五节 SPSS的相关与回归范例
第六节 R的相关与回归分析范例
第十一章 多元回归
第一节 基本概念
第二节 多元回归的原理与特性
第三节 多元回归的变量选择模式
第四节 虚拟回归
第五节 SPSS的多元回归范例
第十二章 中介与调节
第一节 绪论
第二节 调节效果分析
第三节 中介效果分析
第四节 SPSS的调节与中介效果分析范例
第五节 PROCESS的调节与中介效果分析范例
第六节 R的调节与中介效果分析范例
第四篇 量化研究的基本概鬈
第十三章 量表编制与信效度议题
第一节 项目分析的基本概念
第二节 信度
第三节 效度
第四节 信度与效度的关系
第十四章 项目分析与信度估计
第一节 项目分析的基本概念
第二节 项目分析的计量方法
第三节 SPSS的项目分析范例
第四节 SPSS的信度估计范例
第五节 R的项目分析与信度分析范例
第十五章 因子分析：探索取向
第一节 基本概念
第二节 因子分析的基本原理
第三节 因子分析的程序
第四节 探索性因子分析范例
第五节 结语
第十六章 因子分析：验证取向
第一节 基本概念
第二节 验证性因子分析的特性
第三节 验证性因子分析的执行
第四节 验证性因子分析范例
第五节 结语
附录：R的小世界——R简介与操作说明
第一节 R是什么
第二节 R与包安装
第三节 R的数据与文件管理
第四节 结语
参考文献
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