新書推薦:
《
奶奶的半个心愿 “课本里的作家” 中考热点作家孙道荣2024年全新散文集
》
售價:NT$
190.0
《
天生坏种:罪犯与犯罪心理分析
》
售價:NT$
445.0
《
新能源材料
》
售價:NT$
290.0
《
传统文化有意思:古代发明了不起
》
售價:NT$
199.0
《
无法从容的人生:路遥传
》
售價:NT$
340.0
《
亚述:世界历史上第一个帝国的兴衰
》
售價:NT$
490.0
《
大处着眼:持久战与《论持久战》
》
售價:NT$
390.0
《
人工智能与大数据:采煤机智能制造
》
售價:NT$
440.0
|
內容簡介: |
問卷調查,是許多做研究、做市場調查的人員所需要的重要研究方法,然而,相關的書籍,相當有限,且多數過於艱深,因此,我們想要寫一本淺顯易懂的書,讓大多數人能了解問卷調查的原理與分析方法。當有這樣的構想後,立即著手構思整本書的鋪陳與章節,經不斷的討論和修改,才完成這本書的架構。這本書可說是心理計量師和應用統計學家的智慧結晶。
本書的第一部分,主要是講問卷編制的研究動機與目的,內容包括了為什麼要設計一份問卷,與如何建構有效率的問卷。
第二部分,則是訊息收集。在這個部分中,要進行資料蒐集,看看問卷是要用電話、傳統紙筆、面訪、還是網路問卷來完成,每種資料蒐集的方式,都有其需要注意的地方,只要蒐集的過程出現了問題或瑕疵,對於最後推論的結果都可能造成嚴重的誤差。而這個階段也牽涉到樣本抽樣,大多時候,我們不可能對有興趣的樣本進行普測,所以一些基本的抽樣原理與方式,可以幫助我們在無法進行普測的情形下,也能夠對母體的參數有效推論。這個階段,還牽涉到整個問卷調查的品質管控與信效度的評估。
第三與第四部分,則是呈現問卷分析常用的幾種方法。主廚要把食材下鍋,看看是要用清蒸、紅燒還是涼拌,這些不同的料理方式,各有其美味之處。這兩個部分,介紹了好幾種問卷數據分析的方式。有傳統的方式,如變異數、卡方檢定等,也有較為創新的方式,如模糊統計、試題反應理論、大數據的分析方式等。這部分的內容對於沒有統計基礎的大眾來說較為困難,然而,每個章節都有實證範例的應用,讀者應可從中感受到這些統計技術的應用精神所在。
|
關於作者: |
吳柏林
學歷:美國印第安那大學數學博士(1988)
現職:政治大學應用數學系
經歷:英國劍橋大學客座研究教授(1995)、美國史丹佛大學客座研究教授(1997)、日本早稻田大學情報資訊與生產管理研究所特聘教授(2006)
榮譽:美國傅布萊特(Fulbright)研究學者獎、中華發展基金講座教授獎、國立政治大學傑出研究教授講座、2011InternationalSocietyof ManagementEngineering:Lifefellow
專長:時間數列分析與預測、應用統計、模糊邏輯與人工智慧、市場調查
謝名娟
學歷:美國愛荷華大學測驗與統計博士
現職:國家教育研究院
經歷:美國研究機構心理計量師(2007~2009)
專長:教育測驗、心理計量、教育統計與評量
|
目錄:
|
PARTI問卷設計:研究動機目標導向
第1章緒言
第2章為何要設計問卷
2.1問卷調查研究目的
2.2語意計量與相似度
2.3市場調查
2.4問卷編制流程
第3章建構有效率問卷
3.1問卷的結構
3.2問卷的類型
3.3答題設計
3.4編制的原則
PARTII抽樣工程:e世代的情報訊息收集
第4章資料蒐集的方式
4.1郵寄
4.2面訪與電話訪問
4.3網路問卷
4.4國內外大型問卷調查與教育資料庫簡介
第5章抽樣方法與隨機樣本
5.1母體與抽樣
5.2隨機抽樣方法
5.3隨機抽樣誤差與樣本大小
5.4國內外大型教育測驗的抽樣方式
第6章調查工程的品質管制
6.1調查工程道德與責任
6.2社會期待性偏誤
6.3資料回收率
6.4資料格式設定與建檔
第7章信度估計與效度檢驗
7.1信度估計
7.2效度檢驗
7.3SPSS軟體操作
PARTIII經典統計分析:知彼知己,百戰不殆
第8章問卷統計分析
8.1基本統計分析與檢定
8.2變異數分析ANOVA
8.3相關分析與迴歸模式
8.4SPSS軟體操作
第9章卡方檢定與無母數檢定
9.1卡方檢定
9.2無母數檢定
9.3SPSS軟體操作
第10章因數分析
10.1因素分析簡介
10.2假設與相關理論
10.3因素分析範例
10.4SPSS軟體操作
PARTIV創新創意追求卓越:經典風華再現
第11章模糊問卷調查研究
11.1社會思維的多元性與模糊性
11.2模糊問卷設計與特徵攫取
11.3模糊量表
11.4實證研究
第12章IRT問卷分析
12.1試題反應理論簡介
12.2試題分析
12.3心理量表常用之部分計分模式
12.4Bilog-MG與Winsteps操作範例
12.5為什麼要使用IRT
第13章大數據與資料採礦
13.1大數據的特點
13.2大數據的應用
13.3資料採礦
13.4範例:應用決策樹分析問卷
13.5機器學習
13.6新興行業-資料科學家
|
|