本书以实际案例和具体应用为驱动，以培养科研统计思维为目标，借助SPSS，系统地讲授了差异显著性检验、方差分析、相关性分析、回归分析、聚类分析、主成分分析，以及结构方程模型的概念、原理和具体使用。 全书共8章。第1章系统地讨论了科研统计思维及统计分析的相关概念，并以量化类典型论文为例抛出统计思维的核心问题。第2章介绍了数据的规范化及预处理，重点讲解了基于数据做论证所必需的前置操作。第3章介绍了统计描述及数据加工。第4章讲解了差异显著性检验。第5章介绍了方差分析及其高级应用，阐述了单因素方差分析、多因素方差分析、协方差分析、多因变量方差分析等内容，以及事后检验、均值边际图等高级应用的相关知识。第6章介绍了关联性分析技术和回归分析。第7章讲解了聚类分析技术。第8章介绍了因子分析与降维，主要讨论了探索性因子分析和验证性因子分析（结构方程模型）等方法。 本书可作为量化研究相关专业本科生、研究生，以及大中专院校学生的教学用书，还可作为有志于了解量化研究方法和科研统计思维的科研人员、工程技术人员以及商务人员的参考用书。

第1章 大数据时代的科研与统计思维
1.1 科研统计思维及其社会需求
1.1.1 统计思维之魅力
1.1.2 统计思维何以重要
1.2 统计的主流技术及应用
1.2.1 统计描述的关键技术
1.2.2 统计推断的主流技术
1.2.3 统计分析技术及其应用领域
1.2.4 统计分析的关键思路及质量评价
1.3 统计思维在科研中的主要应用
1.3.1 在自然科学领域的常见应用
1.3.2 在社会科学领域的常见应用
1.4 统计思维方法及应用误区
1.4.1 量化研究中统计分析的层次
1.4.2 量化研究中的误区
1.4.3 量化研究质量的保证
1.5 统计分析软件及其分析环境
1.5.1 统计分析软件简介
1.5.2 基于Excel的统计分析环境
1.5.3 基于SPSS的统计分析环境
1.6 科研视点：面向统计思维的量化研究论文品读
1.6.1 品读导引
1.6.2 研究论文
思考题
综合实践题
第2章 数据的规范化及预处理
2.1 数据来源及其规范化要求
2.1.1 科研数据的来源
2.1.2 数据类别及特点
2.1.3 数据的规范化要求
2.2 以Excel做数据预处理
2.2.1 Excel下的数据编辑
2.2.2 实战：数据类型转化与格式标准化
2.2.3 实战：数值化编码技术
2.2.4 实战：数据表的拼接
2.3 以SPSS做数据预处理
2.3.1 SPSS的变量预定义及编辑
2.3.2 实战：数据文件打开、保存及优化
2.3.3 实战：变量的重编码技术
2.3.4 实战：变量之间的计算
2.3.5 实战：缺失值的标记与处理
2.3.6 实战：数据文件的拼合技术
2.4 科研数据的质量保证
2.4.1 科研数据质量保证的两个指标
2.4.2 效度检验的主要技术
2.4.3 以德尔菲法实现效度保证的思路
2.4.4 实战：以德尔菲法实现效度保证
2.4.5 信度检验的主要技术
2.4.6 实战：SPSS下的信度检验
思考题
综合实践题
第3章 统计描述及数据加工
3.1 科研数据的统计描述
3.1.1 统计描述中的统计量
3.1.2 数据的分布形态
3.2 SPSS实现统计描述的技术
3.2.1 实战：以SPSS获取常见统计量
3.2.2 实战：频数统计及分析
3.2.3 实战：数据的图示化描述
3.2.4 实战：数据分布形态的判断
3.2.5 实战：面向低测度数据的统计描述
3.3 数据抽取与变形
3.3.1 实战：数据的排序与抽样
3.3.2 实战：个案的加权处理
3.3.3 实战：求秩分
3.3.4 实战：求正态得分
3.3.5 实战：分数的标准化——求Z分数
3.3.6 补充说明：其他变形操作
思考题
综合实践题
第4章 差异显著性检验
4.1 差异显著性检验统计推断
4.1.1 差异显著性检验的概念
4.1.2 统计推断的概念
4.2 面向配对数据的差异显著性检验
4.2.1 配对样本及其统计推断操作
4.2.2 实战：教改前后学生的成绩有变化吗？——两配对样本差异显著性检验
4.2.3 实战：三轮测量数据之间的差别明显吗？——K-配对样本差异性检验
4.2.4 实战：专家们是否科学严谨地评审了项目？——综合应用型案例
4.3 面向分组数据的差异显著性检验
4.3.1 分组样本及其统计推断操作
4.3.2 实战：性别是影响学习成绩的因素吗？——两独立样本差异性检验
4.3.3 实战：生源是影响学习成绩的因素吗？——K-独立样本差异性检验
4.3.4 实战：生源对学生是否喜欢上学有影响吗？——低测度数据的分组检验
4.4 差异显著性检验算法的思考与深化
4.4.1 深究：均值差异显著性检验机理
4.4.2 深究：差异显著性检验的算法体系
4.4.3 补充：面向随机分布的检验——游程检验及原理
4.4.4 补充：面向期望分布的检验——卡方检验
思考题
综合实践题
第5章 方差分析及其高级应用
5.1 方差分析的概念及应用
5.1.1 方差分析的概念
5.1.2 方差分析的原理及类别
5.2 单因素方差分析
5.2.1 实战：父母文化程度会影响学生的IQ值吗？
5.2.2 单因素方差分析反思与总结
5.3 多因素方差分析
5.3.1 实战：多因素方差分析模型构建及调整
5.32 多因素方差分析中的关键问题及反思
5.4 协方差分析
5.4.1 协方差分析的概念
5.4.2 实战：排除控制变量影响的方差分析——协方差分析模型
5.5 多因变量方差分析
5.5.1 多因变量方差分析概述
5.5.2 实战：面向多因变量的方差分析
思考题
综合实践题
第6章 关联性分析技术
6.1 关联性分析综述
6.1.1 关联性分析的特点及类型
6.1.2 SPSS实现关联性分析的主要技术
6.2 相关性分析及应用
6.2.1 相关性分析算法及其适应性
6.2.2 实战：学生的数学成绩与游戏时间相关吗？——中高测度数据相关性分析
6.2.3 实战：影响学生成绩的真实原