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編輯推薦： 1. 重点聚焦科研数据统计的思维与方法，帮助读者逐步具备准确地使用数据分析工具并解读数据分析结果的能力，优化其思维方式，促进其科研能力的提高。 2. 本书拥有丰富的实战案例，在介绍案例的操作流程之前，会先分析解决方案，帮助读者做到“知其然也知其所以然”。 3. 每章后面的综合实践题可以作为对前面知识讲解的深入和补充，检验读者对本章内容的掌握程度。 4. 本书提供配套素材文件，兼顾不同读者人群，零基础人群或相关专业本科生、研究生均可阅读。 內容簡介： 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。 關於作者： 马秀麟 教育技术学博士，教授，现任北京师范大学计算机公共课主任、新疆师范大学教育科学学院副院长，曾先后获得北京师范大学十佳教师、教学名师和北京高等学校优秀专业课主讲教师等荣誉称号。主要从事信息技术提升教学效率、在线学习行为分析、网络课程建设、人工智能教育等方面的研究。已发表中英文学术论文80余篇，出版教研类学术专著4部、高等教育教材22部，主持各级各类科研课题30余项。

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