第 1 章 大數(shù)據(jù)時(shí)代的科研與統(tǒng)計(jì)思維1 11 科研統(tǒng)計(jì)思維及其社會(huì)需求 2 111 統(tǒng)計(jì)思維之魅力 2 112 統(tǒng)計(jì)思維何以重要 4 12 統(tǒng)計(jì)的主流技術(shù)及應(yīng)用 5 121 統(tǒng)計(jì)描述的關(guān)鍵技術(shù)5 122 統(tǒng)計(jì)推斷的主流技術(shù)6 123 統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)及其應(yīng)用領(lǐng)域7 124 統(tǒng)計(jì)分析的關(guān)鍵思路及質(zhì)量評(píng)價(jià)8 13 統(tǒng)計(jì)思維在科研中的主要應(yīng)用10 131 在自然科學(xué)領(lǐng)域的常見(jiàn)應(yīng)用 10 132 在社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域的常見(jiàn)應(yīng)用11 14 統(tǒng)計(jì)思維方法及應(yīng)用誤區(qū)13 141 量化研究中統(tǒng)計(jì)分析的層次 13 142 量化研究中的誤區(qū) 14 143 量化研究質(zhì)量的保證 15 15 統(tǒng)計(jì)分析軟件及其分析環(huán)境17 151 統(tǒng)計(jì)分析軟件簡(jiǎn)介 17 152 基于Excel的統(tǒng)計(jì)分析環(huán)境 19 153 基于SPSS的統(tǒng)計(jì)分析環(huán)境22 16 科研視點(diǎn)：面向統(tǒng)計(jì)思維的量化研究論文品讀 27 161 品讀導(dǎo)引27 162 研究論文28 思考題 37 綜合實(shí)踐題 37 第 2 章 數(shù)據(jù)的規(guī)范化及預(yù)處理39 21 數(shù)據(jù)來(lái)源及其規(guī)范化要求41 211 科研數(shù)據(jù)的來(lái)源 41 212 數(shù)據(jù)類(lèi)別及特點(diǎn)44 213 數(shù)據(jù)的規(guī)范化要求46 22 以Excel做數(shù)據(jù)預(yù)處理 47 221 Excel下的數(shù)據(jù)編輯47 222 實(shí)戰(zhàn)：數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)化與格式標(biāo)準(zhǔn)化52 223 實(shí)戰(zhàn)：數(shù)值化編碼技術(shù)54 224 實(shí)戰(zhàn)：數(shù)據(jù)表的拼接56 23 以SPSS做數(shù)據(jù)預(yù)處理 57 231 SPSS的變量預(yù)定義及編輯58 232 實(shí)戰(zhàn)：數(shù)據(jù)文件打開(kāi)、保存及優(yōu)化 61 233 實(shí)戰(zhàn)：變量的重編碼技術(shù)65 234 實(shí)戰(zhàn)：變量之間的計(jì)算70 235 實(shí)戰(zhàn)：缺失值的標(biāo)記與處理 73 236 實(shí)戰(zhàn)：數(shù)據(jù)文件的拼合技術(shù)76 24 科研數(shù)據(jù)的質(zhì)量保證 79 241 科研數(shù)據(jù)質(zhì)量保證的兩個(gè)指標(biāo)79 242 效度檢驗(yàn)的主要技術(shù)80 243 以德?tīng)柗品▽?shí)現(xiàn)效度保證的思路82 244 實(shí)戰(zhàn)：以德?tīng)柗品▽?shí)現(xiàn)效度保證84 245 信度檢驗(yàn)的主要技術(shù)90 246 實(shí)戰(zhàn)：SPSS下的信度檢驗(yàn)92 思考題 96 綜合實(shí)踐題 96 第 3 章 統(tǒng)計(jì)描述及數(shù)據(jù)加工 98 31 科研數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)描述105 311 統(tǒng)計(jì)描述中的統(tǒng)計(jì)量 105 312 數(shù)據(jù)的分布形態(tài)110 32 SPSS實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)描述的技術(shù) 112 321 實(shí)戰(zhàn)：以SPSS獲取常見(jiàn)統(tǒng)計(jì)量112 322 實(shí)戰(zhàn)：頻數(shù)統(tǒng)計(jì)及分析