内容提要

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。