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市場調查實務:問卷設計與研究分析(4版)

市場調查實務:問卷設計與研究分析(4版)

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9789860627244
吳柏林,謝名娟
新陸書局
2021年8月27日
200.00  元
HK$ 180  






ISBN:9789860627244
  • 規格:平裝 / 413頁 / 19 x 26 x 2.06 cm / 普通級 / 單色印刷 / 4版
  • 出版地:台灣


  • 商業理財 > 會計/統計 > 統計軟體分析











      這本書適合的讀者為所有需要使用問卷調查的研究者,可能是問卷調查的工讀生、寫期末報告的大學生、正為學術論文煩惱的碩博班學生、學術界的研究人員、公司的市場調查員、或是想要為所設計的課程添加一些新味的學者。



      根據使用者市場調查的結果,彙整不同的意見後,作者在第四版中增加了統計圖表的應用,並將原先使用的統計軟體 SPSS 改為 Excel 的操作,希望透過內容的不斷的調整,以更符合問卷調查的市場與教學實務需求。



      本書第一部分,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。



      第三部分,則是介紹幾種常見的統計圖表與統計方法,如變異數、卡方 檢定、無母數等。



      第四部分則提供了 google 問卷設計與大數據資料採礦的分析模式,此部分的完成需感謝葉俞佛老師與蔡明學教授的協助與指導。每個章節都有實證範例的應用,讀者應可從中感受到這些技術的應用精神所在。



      最後,雖然本書已經過多次的排版校對,恐怕疏漏的地方仍在所難免,尚祈學者先進能夠不吝指正。


     





    1 問卷設計:研究動機目的

    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 建構有效率的問卷

    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



    2 資料搜集:抽樣與品質管控

    第? 4? 章 資料蒐集的方式


    4.1 郵寄

    4.2 面訪與電訪

    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

    7.3 SPSS 軟體操作



    3 經典統計分析:知彼知己,百戰不殆

    第? 8? 章 統計圖表


    8.1 統計表

    8.2 統計圖

    8.3 Excel軟體操作



    第? 9? 章 問卷分析方法

    8.1 基本統計分析與檢定

    8.2 變異數分析

    8.3 相關分析與迴歸模式

    8.4 Excel 的操作方法



    第 10 章 卡方檢定與無母數檢定

    10.1 卡方檢定 ?

    10.2 無母數統計檢定方法

    10.3 Excel 軟體操作

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    4? 創新創意追求卓越:科技智慧的時代來臨

    第 11 章 Google 問卷設計


    11.1 建立Google 表單

    11.2 表單元件介紹

    11.3 表單外觀設計

    11.4 表單設定

    11.5 傳送表單

    11.6 資料基本統計與分析

    11.7 Google 試算表進階分析

    11.8 延伸功能─外掛程式



    第 12 章 大數據與資料採礦

    12.1 大數據的特點

    12.2 大數據的應用

    12.3 資料採礦

    12.4 範例:應用決策樹分析問卷

    12.5 機器學習

    12.6 新興行業─資料科學家



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