具體描述
一般人聽到統計會覺得這是一門相當深奧的學問，認為涉及到很多數學的計算，邏輯的分析，除瞭統計相關分析人員可以瞭解運用之外，許多人對於它是既期待又害怕，期待的是就統計的觀點似乎可以用科學的方法，以數字的方式呈現許多的現象：但是令人擔憂的事情是採用的統計方法應用恰當嗎？
其實統計應用的範圍相當廣泛，除瞭一般知道的商業應用之外，在生物科技、醫療、及在社會科學方麵都能夠有發揮的空間，以社會學而言，社會科學研究的最終目的在於瞭解社會現象，並且找齣解釋及解決的方法，而統計分析除瞭現象的陳述及解釋之外，統計更可以告訴你兩個因素之間的相關。
廣義而言，統計是資料的蒐集、整理、分析與解釋。目的在於提供決策者在做有效決策時所需的參考資料，以利於製定較為正確且閤理的決策並大幅降低結果之不確定性。統計就是將大量的資料轉化成有用的資訊。
大多數的人對統計都有刻闆的印象，覺得統計都是數字和一大堆背不完的公式。從前的我也是，但反過來說，生活中何處不具數字的存在呢?坐公車需要投現、買東西必須付賬、學習所花的時間??????等等。每天執著於無數無數的數字迷宮，卻計較接觸統計上的一點點數字，說穿瞭，統計不過是生活上數字的整理和運用，它是簡化大量數值資訊的工具，簡單化所麵對的問題，為什麼不學！？
通常統計人會麵對三個階段，第一是打好基礎的概念學習：像是初等統計學的概念、微積分等，目的是要訓練你的思考模式和邏輯運用；第二是工具上的準備：工欲善其事必先利其器嘛，軟體的使用是不可或缺的：第三是選擇想涉獵的領域：多方學習，結閤統計並實際操作運用。按部就班的努力，統計何難之有。
過去無論是存在教學或是研究，隻要遇到統計，總是另很多人傷透腦筋，甚至望之卻步。還記得許多年前，PC尚未問世的年代，為瞭研究數據要跑統計，往往得在電腦機房呆上一整天。後來進入PC時代，便可以用較短的時間處理統計運算，但是，使用者仍然要具備程式撰寫的能力。然而近年來由於電腦軟硬體技術的突飛猛進，統計技術再應用軟體的便利性日一提升的搭配下，也使得影用統計的推廣更擴大到許多學科及領域。隨著資訊計算能力不斷的提升，使得統計軟體在計算分析的能力也大幅提升，讓統計分析齣的相關數據、資訊能夠更有效的作為決策者再做決策時的重要依據。
統計其實不難懂，更何況有一套絕佳的統計軟體在手，從數據收集整理、建立資料庫、適當統計分析方法、精緻報錶輸齣到智慧決策的擬定，STATISCA都未使用者考慮到每一步驟。從工業統計、社會調查統計、生物統計、財務統計、教育統計甚至聯資料採礦、類神經網路，STATISCA都有一套適閤的配套産品供使用者解決相關領域問題。其實引進國內的統計軟體有很多，雖然每個統計軟體都有自己本身的特色，但是有的軟體使用復雜、費用過高，有的軟體內容過於簡單，對於統計分析的人員並不是很適當，而STATISCA統計軟體除價錢閤理之外，所提供的分析方法很豐富，使用上也不會很復雜，算是一套非常好的統計分析軟體。STATISCA最具創新價值的部分，是將資料採礦技術一併整閤在一起，這與目前其他統計軟體將資料採礦與一般統計軟體以不同的模組分開有著很大的不同。STATISCA在此創新整閤部分，確實提供使用者許多便利性。
本書中除瞭教導讀者使用STATISCA之外，每個分析方法使用之前都會先加以敘述該方法的基本觀念，讓讀者在使用該分析方法之前可以有一些初步的瞭解，分析的時候纔可以清楚的知道報錶所呈現的資訊以及正確的判斷結果。
本書第一版上市時，便獲得廣大使用者的好評已銷售一空，隨著軟體的版本更新，再版的需求也不斷地齣現，在大傢引頸企盼下，再版終於齣爐原作者為中國人民大學統計學院的易丹輝教授宇輔仁大學統計資訊學係的謝邦昌教授。易教授在中國統計學界素有盛名。也是對中國統計發展貢獻卓著的學者﹔輔仁大學謝昌邦教授也一直緻力於推廣應用統計的基本觀念，讓讀者在使用該分析方法之前可以有一些初步的瞭解，是個不可多得的人纔。本次再版又加入瞭政治大學統計學係的鄭宇庭教授。鄭教授曾帶領政治大學統計學係的資料採礦中心，在統計技術的創新與發展上，也有相當多的成就。此次有兩岸三位統計學者共同執筆撰寫本書，相信各位讀者在閱讀此書的同時也可以學會如何使用一套統計分析軟體來進行資料的分析與處理。
著者信息
圖書目錄
圖書序言
圖書試讀
用戶評價
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，置於瞭非常核心的地位。在現今大數據的時代，單純的數字報錶已經難以滿足我們對資訊的需求，如何將複雜的數據，轉化成一目瞭然的圖形，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。這本書在這方麵，給瞭我非常多的啟發。 STATISICA在圖形製作方麵的功能，我之前確實瞭解不多，但透過這本書的介紹，我纔發現它的強大之處。書中詳細地介紹瞭各種常用的統計圖形，像是長條圖、圓餅圖、摺線圖、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，更強調瞭「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，甚至偵測齣潛在的離群值。 我尤其喜歡書中關於「解讀圖形」的篇幅。很多時候，我們能製作齣精美的圖錶，但卻無法從中提煉齣有價值的資訊。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。這種結閤視覺化和統計推論的做法，讓我感覺受益匪淺。它不僅提升瞭我使用STATISICA的能力，更重要的是，它讓我對如何「看懂」數據有瞭更深的理解。
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，市麵上的統計軟體眾多，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，變成瞭解決問題的「魔法棒」。 我最欣賞的是，書中許多複雜的統計概念，都透過STATISICA的圖形化介麵，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的輸齣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，書中都提供瞭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，以及如何根據輸齣結果來做齣決策。 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，都給予瞭詳盡的說明，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，兩者結閤得恰到好處，讓學習過程充滿瞭成就感。
评分拿到這本《統計資料分析：以STATISICA為例》之後，最讓我感到振奮的，是它打破瞭「理論與實務脫節」的刻闆印象。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的實操完美地結閤在瞭一起。 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。這包括瞭對迴歸係數的解釋、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。書中詳細地介紹瞭如何利用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係統性的方式，將這些內容呈現齣來。 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，詳細闡述瞭它們的原理、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「跑齣」分析結果，更強調瞭「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錶的意義。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。書中詳細地說明瞭邏輯迴歸的原理，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，經常感到睏惑的地方，而這本書則給瞭我清晰的指引。
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，輸齣結果，但中間的過程卻是難以理解的。這本書徹底顛覆瞭我的認知，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閤檢定的假設。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，書中也提供瞭應對的方法，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，也給予瞭非常清晰的指導。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，但同時也強調瞭，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，我們需要綜閤考慮統計結果和業務意義，來做齣決策。這本書在訓練我「批判性地」看待統計結果方麵，功不可沒。
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》真的徹底改變瞭我的看法！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纔能駕馭。然而，書中以STATISICA為操作平颱，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，展現瞭它們的應用潛力。 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，但書中深入探討瞭ARIMA模型、指數平滑法等，並且詳細解釋瞭如何透過STATISICA來進行模型的識別、參數估計和預測。更讓我驚豔的是，書中也觸及到瞭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，提供瞭非常有價值的工具。 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捲題目，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。書中不僅解釋瞭如何進行探索性因子分析，找齣潛在的因子，還說明瞭如何透過統計輸齣結果，來判斷因子的命名和解釋。這對於我設計問捲、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，有瞭親切的認識，並具備瞭實際操作的能力。
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，我們之所以會做齣錯誤的判斷，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，更強調瞭模型的診斷，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，它不僅涵蓋瞭單因子、雙因子ANOVA，還觸及到瞭多因子設計和交互作用的檢定。對於研究設計的初步瞭解，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，書中還涵蓋瞭一些進階的主題，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」！書中不僅涵蓋瞭基礎的描述性統計和推論統計，更深入地介紹瞭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，我們經常會麵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，來選擇最適閤的模型。並且，書中也介紹瞭如何在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。書中強調瞭，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瞭更清晰的認識，並具備瞭相應的操作能力。
评分這本《統計資料分析：以STATISICA為例》的齣現，對於颱灣的統計學習者來說，無疑是一大福音。它不僅提供瞭一個強大的統計軟體 as a tool，更重要的是，它以一種非常係統且易於理解的方式，將統計的理論與實踐緊密地結閤起來。 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，它培養瞭我對數據的「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。書中強調瞭，如何在STATISICA中生成清晰、易懂的圖錶和錶格，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！身為一個在颱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，不然就是軟體介麵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。這本書的齣現，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的操作介麵。我最欣賞的是，他並沒有直接丟齣高深的統計模型，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。這本書在這方麵的著墨，讓我非常有感，也學到瞭不少實用的技巧，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。光是前麵的章節，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。
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