市場調查實務：問卷設計與研究分析, 4/e
吳柏林 , 謝名娟
- 出版商: 新陸
- 出版日期: 2021-08-27
- 定價: $599
- 售價: 9.5 折 $569
- 語言: 繁體中文
- 頁數: 413
- ISBN: 986062724X
- ISBN-13: 9789860627244
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市場調查－新式與基礎調查方法及實例, 3/e$620$608
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商品描述
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。
作者簡介
吳柏林 教授
學歷
◆ 美國印第安那大學數學博士
現職
◆ 國立政治大學應用數學系教授
經歷
◆ 英國劍橋大學客座研究教授
◆ 美國史丹佛大學客座研究教授
◆ 中國北京大學數學科學院客座教授
◆ 韓國國立漢城大學統計系客座教授
◆ 日本早稻田大學情報資訊與生產管理研究所特聘教授
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
◆ 2011 International Society of Management Engineering: Life fellow
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 博士
學歷
◆ 美國愛荷華大學測驗與統計博士
現職
◆ 國家教育研究院研究員
◆ 國立臺北教育大學課程與教學傳播科技研究所兼任教授
經歷
◆ 美國南美以美大學研究與評鑑中心訪問學者
◆ 美國研究機構心理計量師
專長
◆ 教育測驗與統計、心理計量、素養評量
目錄大綱
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
9.1 基本統計分析與檢定
9.2 變異數分析
9.3 相關分析與迴歸模式
9.4 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
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
