具体描述
一般人听到统计会觉得这是一门相当深奥的学问，认为涉及到很多数学的计算，逻辑的分析，除了统计相关分析人员可以了解运用之外，许多人对于它是既期待又害怕，期待的是就统计的观点似乎可以用科学的方法，以数字的方式呈现许多的现象：但是令人担忧的事情是採用的统计方法应用恰当吗？
其实统计应用的范围相当广泛，除了一般知道的商业应用之外，在生物科技、医疗、及在社会科学方面都能够有发挥的空间，以社会学而言，社会科学研究的最终目的在于了解社会现象，并且找出解释及解决的方法，而统计分析除了现象的陈述及解释之外，统计更可以告诉你两个因素之间的相关。
广义而言，统计是资料的蒐集、整理、分析与解释。目的在于提供决策者在做有效决策时所需的参考资料，以利于制定较为正确且合理的决策并大幅降低结果之不确定性。统计就是将大量的资料转化成有用的资讯。
大多数的人对统计都有刻板的印象，觉得统计都是数字和一大堆背不完的公式。从前的我也是，但反过来说，生活中何处不具数字的存在呢?坐公车需要投现、买东西必须付账、学习所花的时间??????等等。每天执着于无数无数的数字迷宫，却计较接触统计上的一点点数字，说穿了，统计不过是生活上数字的整理和运用，它是简化大量数值资讯的工具，简单化所面对的问题，为什么不学！？
通常统计人会面对三个阶段，第一是打好基础的概念学习：像是初等统计学的概念、微积分等，目的是要训练你的思考模式和逻辑运用；第二是工具上的准备：工欲善其事必先利其器嘛，软体的使用是不可或缺的：第三是选择想涉猎的领域：多方学习，结合统计并实际操作运用。按部就班的努力，统计何难之有。
过去无论是存在教学或是研究，只要遇到统计，总是另很多人伤透脑筋，甚至望之却步。还记得许多年前，PC尚未问世的年代，为了研究数据要跑统计，往往得在电脑机房呆上一整天。后来进入PC时代，便可以用较短的时间处理统计运算，但是，使用者仍然要具备程式撰写的能力。然而近年来由于电脑软硬体技术的突飞勐进，统计技术再应用软体的便利性日一提升的搭配下，也使得影用统计的推广更扩大到许多学科及领域。随着资讯计算能力不断的提升，使得统计软体在计算分析的能力也大幅提升，让统计分析出的相关数据、资讯能够更有效的作为决策者再做决策时的重要依据。
统计其实不难懂，更何况有一套绝佳的统计软体在手，从数据收集整理、建立资料库、适当统计分析方法、精致报表输出到智慧决策的拟定，STATISCA都未使用者考虑到每一步骤。从工业统计、社会调查统计、生物统计、财务统计、教育统计甚至联资料採矿、类神经网路，STATISCA都有一套适合的配套产品供使用者解决相关领域问题。其实引进国内的统计软体有很多，虽然每个统计软体都有自己本身的特色，但是有的软体使用复杂、费用过高，有的软体内容过于简单，对于统计分析的人员并不是很适当，而STATISCA统计软体除价钱合理之外，所提供的分析方法很丰富，使用上也不会很复杂，算是一套非常好的统计分析软体。STATISCA最具创新价值的部分，是将资料採矿技术一併整合在一起，这与目前其他统计软体将资料採矿与一般统计软体以不同的模组分开有着很大的不同。STATISCA在此创新整合部分，确实提供使用者许多便利性。
本书中除了教导读者使用STATISCA之外，每个分析方法使用之前都会先加以叙述该方法的基本观念，让读者在使用该分析方法之前可以有一些初步的了解，分析的时候才可以清楚的知道报表所呈现的资讯以及正确的判断结果。
本书第一版上市时，便获得广大使用者的好评已销售一空，随着软体的版本更新，再版的需求也不断地出现，在大家引颈企盼下，再版终于出炉原作者为中国人民大学统计学院的易丹辉教授宇辅仁大学统计资讯学系的谢邦昌教授。易教授在中国统计学界素有盛名。也是对中国统计发展贡献卓着的学者﹔辅仁大学谢昌邦教授也一直致力于推广应用统计的基本观念，让读者在使用该分析方法之前可以有一些初步的了解，是个不可多得的人才。本次再版又加入了政治大学统计学系的郑宇庭教授。郑教授曾带领政治大学统计学系的资料採矿中心，在统计技术的创新与发展上，也有相当多的成就。此次有两岸三位统计学者共同执笔撰写本书，相信各位读者在阅读此书的同时也可以学会如何使用一套统计分析软体来进行资料的分析与处理。
著者信息
图书目录
图书序言
图书试读
用户评价
拿到這本《統計資料分析：以STATISICA為例》之後，最讓我感到振奮的，是它打破了「理論與實務脫節」的刻板印象。過去，很多統計學的書籍，雖然理論闡述得很精闢，但實際操作起來，卻不知道如何將這些理論應用到具體的軟體中。而這本書，恰恰是將理論與STATISICA的實操完美地結合在了一起。 書中在介紹各種統計模型時，都會先用比較通俗易懂的語言，解釋其基本概念和適用情境。例如，在講解迴歸分析時，作者不會一味地去講述數學公式，而是先從「變數之間的關係」入手，讓讀者理解迴歸分析的目的。然後，再一步步地引導讀者在STATISICA中進行迴歸分析的建立、執行，以及結果的解讀。這包括了對回歸係數的解釋、判定係數（R-squared）的意義，以及如何檢定迴歸模型的顯著性。 我特別喜歡書中關於「模型診斷」的部分。無論是迴歸分析還是其他統計模型，模型診斷都是確保結果有效性的關鍵。書中詳細地介紹了如何利用STATISICA來進行殘差分析、檢測多重共線性，以及如何處理潛在的違背模型假設的情況。這些都是在學術研究和實際應用中，非常實用的技能。我感覺，這本書不僅是在教我如何使用STATISICA，更是在培養我「如何正確地」進行統計分析的思維方式。
评分這本書最讓我驚喜的地方，是它對「進階統計方法」的處理方式。對於我這種非統計專業背景但又需要處理大量數據的人來說，看到像是「多變量分析」、「類別資料分析」等章節，通常會感到有點壓力。但這本書卻用一種非常友善且系統性的方式，將這些內容呈現出來。 書中在介紹多變量分析時，就以「主成分分析」（PCA）和「因子分析」為例，詳細闡述了它們的原理、適用情境，以及如何在STATISICA中執行。讓我印象深刻的是，書中不僅教你如何「跑出」分析結果，更強調了「如何解讀」這些結果。例如，在PCA中，它會教你如何判斷保留多少個主成分，以及如何解釋每個主成分所代表的意義。這對於我們在處理高維度數據時，進行降維和特徵提取，非常有幫助。 此外，書中關於類別資料分析的介紹，也讓我受益匪淺。像是卡方檢定、Fisher精確檢定，以及邏輯迴歸（logistic regression）。在商業分析中，我們經常會遇到二元結果（例如客戶是否購買、是否流失），而邏輯迴歸正是分析這類問題的利器。書中詳細地說明了邏輯迴歸的原理，如何在STATISICA中設定和執行，以及如何解讀odds ratio等指標。這些都是我過去在處理相關問題時，經常感到困惑的地方，而這本書則給了我清晰的指引。
评分坦白說，剛開始拿到這本《統計資料分析：以STATISICA為例》時，我對於「以STATISICA為例」這部分有些猶豫。畢竟，市面上的統計軟體眾多，而STATISICA相對來說，在某些領域的普及度可能沒有R或SPSS那麼高。然而，實際閱讀後，我發現我的擔憂完全是多餘的。作者在書中，將STATISICA的操作細節融入到統計理論的講解之中，彷彿是將一個強大的工具，變成了解決問題的「魔法棒」。 我最欣賞的是，書中許多複雜的統計概念，都透過STATISICA的圖形化介面，變得直觀易懂。例如，在解釋假設檢定的時候，書中會直接展示p值的計算過程，以及如何在STATISICA的輸出結果中找到這些關鍵數值。這比單純看公式來理解要有效率得多。對於各種假設檢定，例如t檢定、卡方檢定，書中都提供了詳細的操作步驟和結果解讀，讓讀者能夠清楚地知道，在什麼情況下應該使用哪種檢定，以及如何根據輸出結果來做出決策。 我特別關注的，是書中對於實驗設計的介紹。在我的工作領域，經常需要進行各種實驗，而如何正確地設計實驗，以及如何分析實驗數據，是至關重要的。書中對於常見的實驗設計，例如完全隨機設計、隨機區集設計等，都給予了詳盡的說明，並且演示如何在STATISICA中進行相應的分析。這對於提升我實驗設計的嚴謹性和數據分析的準確性，有著莫大的幫助。可以說，這本書不僅是一本統計方法的入門書，更是一本STATISICA的實操指南，兩者結合得恰到好處，讓學習過程充滿了成就感。
评分哇！拿到這本《統計資料分析：以STATISICA為例》之後，真的有種挖到寶的感覺！身為一個在台灣長期與數據打交道的上班族，過去接觸過的統計軟體和書籍真的是不少，但很多時候總覺得「隔靴搔癢」，理論講得很深，但實際操作起來卻常常卡關，不然就是軟體介面複雜得讓人望之卻步，不知從何下手。STATISICA這套軟體，我其實聽聞已久，但礙於沒有一本真正能帶領我入門的中文教材，一直都停留在「聽說」的階段。這本書的出現，簡直是及時雨！ 作者在書中，從最基礎的資料輸入、整理、清理開始，一步一步地引導讀者熟悉STATISICA的操作介面。我最欣賞的是，他並沒有直接丟出高深的統計模型，而是先從「資料的樣貌」開始介紹，像是如何查看變數的屬性、如何進行初步的描述性統計，甚至如何視覺化資料，像是製作長條圖、散佈圖、盒鬚圖等等。這些看似簡單的步驟，卻是建立正確統計思維的基石。我常常在實際工作中發現，很多分析的失誤，其實都源於前期資料處理不夠確實。這本書在這方面的著墨，讓我非常有感，也學到了不少實用的技巧，像是如何處理遺漏值、如何偵測離群值，以及如何進行資料轉換，這些都是讓後續統計分析結果更可靠的重要環節。而且，書中引用的範例資料，也蠻貼近我們在業界會遇到的情況，不會像某些教科書那樣，例子都離我們生活很遙遠，難以產生共鳴。光是前面的章節，就已經讓我對STATISICA的初步操作駕輕就熟，很有信心能繼續深入學習。
评分這本書在統計模型的介紹上，真的是讓我耳目一新！過去接觸過的統計書籍，常常會直接跳到迴歸分析、ANOVA等等，但對於這些模型的假設、前提條件，以及結果的解讀，往往講得比較簡略，或者需要額外去翻閱其他更專業的文獻。這本書的優點在於，它在介紹每個統計方法時，都會先仔細解釋這個方法的原理、適用的情境，以及最重要的——它背後的統計假設是什麼。這點非常重要！很多時候，我們之所以會做出錯誤的判斷，就是因為我們沒有意識到我們使用的統計模型，其實並不適用於我們手中的資料。 書中對於各種迴歸模型的介紹，例如簡單迴歸、多元迴歸，都非常詳細，不僅教你如何在STATISICA中執行，更強調了模型的診斷，像是殘差分析、多重共線性檢定等等。這些都是確保模型有效性的關鍵步驟。我尤其喜歡書中對於ANOVA（變異數分析）的說明，它不僅涵蓋了單因子、雙因子ANOVA，還觸及到了多因子設計和交互作用的檢定。對於研究設計的初步了解，以及如何透過統計方法來驗證研究假設，都有非常清晰的指引。更讓我驚喜的是，書中還涵蓋了一些進階的主題，例如時間序列分析和羅吉斯迴歸，這些都是在社會科學、市場研究，甚至是在產業分析中經常會遇到的主題。作者並沒有把這些複雜的內容講得像天書一樣，而是透過STATISICA的操作，讓讀者能夠實際地去執行，並且理解其意義。光是這部分的內容，就足以讓我省下許多自己摸索的時間和精力。
评分身為一個過去對進階統計方法有些畏懼的人，這本《統計資料分析：以STATISICA為例》真的徹底改變了我的看法！過去，我總覺得像是時間序列分析、因子分析、叢集分析這類東西，離我太遙遠，需要深厚的理論基礎才能駕馭。然而，書中以STATISICA為操作平台，將這些看似複雜的技術，一步步地拆解，並透過實際的數據範例，展現了它們的應用潛力。 我特別想提的是，書中關於時間序列分析的部分。過去我總是覺得，時間序列分析就是看趨勢、看季節性，但書中深入探討了ARIMA模型、指數平滑法等，並且詳細解釋了如何透過STATISICA來進行模型的識別、參數估計和預測。更讓我驚豔的是，書中也觸及到了如何評估預測模型的準確性，例如使用MSE（均方誤差）和MAE（平均絕對誤差）等指標。這對於我在進行業務預測、市場趨勢分析時，提供了非常有價值的工具。 另外，書中對於因子分析的說明，也讓我獲益良多。在市場研究中，我們經常需要將眾多的問卷題目，歸納成幾個潛在的構念。因子分析正是解決這個問題的利器。書中不僅解釋了如何進行探索性因子分析，找出潛在的因子，還說明了如何透過統計輸出結果，來判斷因子的命名和解釋。這對於我設計問卷、解讀消費者行為，都有著極大的幫助。總之，這本書讓我對原本覺得遙不可及的進階統計技術，有了親切的認識，並具備了實際操作的能力。
评分在接觸《統計資料分析：以STATISICA為例》之前，我一直認為統計分析是個「黑盒子」，輸入數據，輸出結果，但中間的過程卻是難以理解的。這本書徹底顛覆了我的認知，它讓統計分析變得「透明」且「可控」。作者在講解每個統計方法時，都會非常細緻地呈現STATISICA的操作流程，並且會將其與背後的統計原理做連結。 我最常使用的功能，是書中關於假設檢定的部分。像是獨立樣本t檢定、配對樣本t檢定，以及單因子變異數分析（ANOVA）。過去，我可能會直接套用公式，但往往不確定我的數據是否符合檢定的假設。書中則會詳細說明，在STATISICA中如何檢查這些假設，例如常態性檢定、變異數同質性檢定。如果假設不滿足，書中也提供了應對的方法，例如進行資料轉換，或是使用非參數檢定。這讓我在進行假設檢定時，更有信心，也更能確保結果的可靠性。 而且，書中對於統計顯著性（p值）的解讀，也給予了非常清晰的指導。它不僅告訴我們p值小於某個預設值（通常是0.05）時，我們就可以拒絕虛無假設，但同時也強調了，統計顯著性並不等於實際的重要性。這點非常重要，因為在實際應用中，我們需要綜合考慮統計結果和業務意義，來做出決策。這本書在訓練我「批判性地」看待統計結果方面，功不可沒。
评分這本《統計資料分析：以STATISICA為例》的出現，對於台灣的統計學習者來說，無疑是一大福音。它不僅提供了一個強大的統計軟體 as a tool，更重要的是，它以一種非常系統且易於理解的方式，將統計的理論與實踐緊密地結合起來。 我在書中學習到的，不僅是如何在STATISICA中點擊按鈕，更重要的是，它培養了我對數據的「敏銳度」和對統計結果的「判斷力」。例如，在介紹抽樣調查時，書中會探討不同抽樣方法的優缺點，以及它們對最終統計推論的影響。這讓我意識到，數據的來源和收集方式，對於後續的分析結果至關重要。 此外，書中對「報告與溝通」的建議，也讓我受益匪淺。統計分析的最終目的，是將複雜的數據轉化為有價值的資訊，並有效地傳達給決策者。書中強調了，如何在STATISICA中生成清晰、易懂的圖表和表格，並如何用簡潔的語言來解釋統計結果。這對於提升我工作的效率和溝通效果，都有著顯著的幫助。總而言之，這本書不僅是一本技術手冊，更是一本啟迪思想的著作，讓我在統計分析的道路上，走得更穩、更遠。
评分對於經常需要進行資料探索和建模的人來說，這本《統計資料分析：以STATISICA為例》真的是一本「武功秘笈」！書中不僅涵蓋了基礎的描述性統計和推論統計，更深入地介紹了一些在實務中非常實用的進階模型。 我尤其讚賞的是，書中對「模型選擇」的討論。在實際應用中，我們經常會面臨多個統計模型可供選擇的情況，例如在預測問題中，我們可能會考慮線性迴歸、決策樹、隨機森林等。書中並非直接告訴你哪個模型最好，而是引導你思考，如何根據你的資料特性、研究目的，以及模型的假設，來選擇最適合的模型。並且，書中也介紹了如何在STATISICA中，去評估不同模型的性能，例如使用交叉驗證（cross-validation）等技術。 此外，書中關於「模型驗證」的篇幅，也讓我印象深刻。即使是一個看起來很不錯的模型，如果沒有經過嚴格的驗證，也很難在真實世界中取得好的效果。書中強調了，如何在STATISICA中進行模型驗證，例如使用獨立的測試集，以及如何解釋驗證結果。這讓我意識到，統計分析並非一蹴可幾，而是一個不斷迭代和優化的過程。這本書讓我對這個過程有了更清晰的認識，並具備了相應的操作能力。
评分這本書最吸引我的地方，在於它將「資料視覺化」這一個重要環節，置於了非常核心的地位。在現今大數據的時代，單純的數字報表已經難以滿足我們對資訊的需求，如何將複雜的數據，轉化成一目了然的圖形，以便於快速地理解和溝通，是我們每個人都需要具備的能力。這本書在這方面，給了我非常多的啟發。 STATISICA在圖形製作方面的功能，我之前確實了解不多，但透過這本書的介紹，我才發現它的強大之處。書中詳細地介紹了各種常用的統計圖形，像是長條圖、圓餅圖、折線圖、散佈圖、盒鬚圖，甚至是一些更進階的圖形，例如熱度圖、樹狀圖等等。更重要的是，它不僅教你如何製作這些圖形，更強調了「圖形傳達的意義」。例如，在解釋散佈圖時，作者會引導讀者去觀察點的分布模式，從而判斷變數之間的相關性，甚至偵測出潛在的離群值。 我尤其喜歡書中關於「解讀圖形」的篇幅。很多時候，我們能製作出精美的圖表，但卻無法從中提煉出有價值的資訊。這本書則循循善誘，教導我們如何透過觀察圖形的趨勢、變異，以及不同類別之間的比較，來發現數據背後的規律。例如，在介紹長條圖時，作者會教我們如何透過比較不同組別的長條高度，來判斷其差異是否具有統計學意義。這種結合視覺化和統計推論的做法，讓我感覺受益匪淺。它不僅提升了我使用STATISICA的能力，更重要的是，它讓我對如何「看懂」數據有了更深的理解。
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