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• SPSS
• 统计学
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• 因子分析
• 聚类分析
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　　本书结合多变量分析与SPSS统计软体，以深入浅出的方式，透过SPSS带领读者认识多变量分析的奥妙。内容强调多变量分析方法的「观念理解」，而不过于强调演算过程。本书具有以下七点特色：

1.以SPSS带出对多变量分析的学习兴趣。
2.多变量分析的原理介绍不过于艰涩但也不失专业。
3.含括完整的多变量分析功能。
4.对使用经验加以深入地介绍与评论。
5.探讨如何制作与解释研究报告的分析表格。
6.每个范例均有完整的资料档、程式档与输出档。
7.每个范例皆相当本土化与生活化，易于了解。

　　本书所介绍的多变量分析技术，除了SPSS/Base功能外，亦针对Advanced等模组的功能加以说明，如平均数检定、一般线性模式、因素分析、集群分析、区别分析、回归分析等，并探讨一般书上少见的多元尺度法、TREE、Logistic、规则相关分析、联合分析、时间数列分析等进阶的多变量分析。此外，有关SPSS的外挂程式，包括结构方程模型AMOS与资料探勘Clementine等亦多有着墨，期能让读者对此一软体有更多的认识。

作者简介

林震岩

现职：
中原大学企业管理学系所教授
中原大学研发长

学历：
政治大学企业管理博士
政治大学企业管理硕士
台湾大学资讯工程学士

经历：
中原大学人事室主任
中原大学推广教育中心主任
开南管理学院教务长
中华民国资讯管理学会理事
中华民国管理科学学会副秘书长
中华民国企业经理协会秘书长

专长领域：
多变量分析?资讯管理?生产管理

着作：
台湾资讯管理个案第I ~ VII辑
SAS精析与实例
资讯管理理论与实务：企业e化的蓝图与建置

多变量分析：SPSS的操作与应用（再版） 本书旨在为读者提供一个全面且深入的指南，引导他们掌握多变量统计分析的核心概念、方法以及如何利用统计软件包SPSS进行实际操作和结果解读。在当今数据驱动的科研和商业环境中，理解和应用多变量分析技术已成为必备的技能。本书特别侧重于理论与实践的紧密结合，确保读者不仅知其然，更能知其所以然。 核心内容与结构 本书的编排逻辑清晰，从基础概念逐步深入到高级应用，共分为若干主要部分： 第一部分：统计学基础回顾与SPSS入门 本部分为后续复杂分析打下坚实的基础。首先，我们将简要回顾描述性统计、概率分布以及推断性统计的基本原理，确保读者对统计学思维方式有清晰的认识。随后，本书将详细介绍SPSS软件的操作界面、数据录入、变量管理、数据清洗与转换等基础技能。重点强调数据准备在多变量分析中的关键性作用，包括缺失值处理、异常值识别与修正的策略。 第二部分：线性模型基础——回归分析的深度探索 回归分析是多变量分析的基石。本部分将详细阐述简单线性回归和多元线性回归的原理、假设检验以及模型构建。我们将深入探讨变量选择的最佳实践（如逐步回归、向前选择、向后剔除等方法的优缺点），以及如何有效地诊断模型拟合度（如$R^2$的解释、残差分析）。 更进一步，本书将覆盖中介效应分析和调节效应分析。对于中介分析，我们将介绍Baron和Kenny三步法、Sobel检验，以及更稳健的Bootstrap方法，帮助研究者厘清变量间的因果路径。对于调节效应，我们将讲解交互项的构建、解释交互作用图，并探讨在不同数据结构下（如连续变量、分类变量的调节）的处理方法。 第三部分：方差分析与协方差分析的精细化处理 方差分析（ANOVA）是比较多个组别均值差异的有力工具。本书将细致讲解单因素方差分析、双因素方差分析，并扩展到重复测量方差分析（用于纵向数据或配对样本），以及协方差分析（ANCOVA）。在ANCOVA部分，我们将重点说明如何利用协变量来控制混淆变量的影响，从而提高统计功效和结果的精确性。对于多重比较，我们将详述Tukey's HSD、Bonferroni校正等事后检验方法的选择和应用场景。 第四部分：维度缩减技术——探索性与验证性因子分析 因子分析是处理大量相关变量、识别潜在结构的关键技术。本书将详尽介绍探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）。在EFA部分，我们将讲解主成分分析（PCA）与因子分析的区别，因子提取的方法（如最大似然法、主轴因子法），因子旋转的必要性（正交旋转与斜交旋转），以及如何根据特征值、解释方差百分比来确定因子数目。在CFA部分，我们将介绍如何构建和检验理论模型，评估模型拟合优度指标（如$chi^2$, CFI, TLI, RMSEA），以及因子载荷的解释。 第五部分：分类数据分析与逻辑回归 当因变量为分类变量时，线性回归模型不再适用。本部分将聚焦于逻辑回归，包括二元逻辑回归（预测二分类结果）和多元逻辑回归（预测多分类结果）。我们将详细解释Logit变换、优势比（Odds Ratio）的计算与解释，并讨论模型诊断和效应量的评估。此外，本书也将简要介绍卡方检验在分析列联表数据中的应用。 第六部分：聚类分析与判别分析——探索分组结构 聚类分析（Cluster Analysis）用于在数据中发现自然形成的小组或类别。本书将区分层次聚类和非层次聚类（如K-均值聚类），并指导读者如何选择合适的距离度量、链接方法，以及如何根据聚类结果评估组间的差异显著性。 判别分析（Discriminant Analysis）则是在已知分组信息的基础上，构建一个或多个判别函数，用于预测新样本的归属。我们将讲解判别函数的构建、函数检验的显著性，以及判别函数的解释性，特别是标准化判别函数系数的应用。 第七部分：多变量进阶主题与SPSS实践技巧 本部分将涉及更复杂的分析场景： 结构方程模型（SEM）基础概念： 简要介绍SEM的结构，包括潜变量、测量模型和结构模型，及其在SPSS AMOS模块中的初步应用概述（重点在于模型设定而非AMOS的深入操作）。 多水平模型（HLM）简介： 针对嵌套数据的分析需求，简要介绍多层线性模型的必要性及其在SPSS中的基本操作流程。 中介与调节效应的综合运用： 针对复杂路径模型，探讨如何将回归、因子分析和SEM思想结合起来解决实际研究问题。 实践导向与教学特色 本书最大的特色在于其极强的实践指导性。每种分析方法，都配有详尽的SPSS操作步骤截图和指令流说明，确保读者能够无缝地将理论知识转化为实际操作能力。所有示例均采用真实或模拟的、具有代表性的数据集进行演示。 对于每一个分析结果，本书都提供了标准化的报告撰写指南，指导读者如何规范、准确地在学术论文或研究报告中呈现统计结果（包括统计量、自由度、P值、效应量等）。 通过系统学习本书内容，读者将能够独立完成复杂的多变量数据分析项目，准确解读SPSS输出，并为后续深入研究打下坚实的数据分析基础。本书不仅适合统计学、心理学、教育学、社会学、管理学等领域的研究生和专业人士，也适用于需要利用SPSS进行数据分析的各行业从业人员。

评分☆☆☆☆☆

我真的對《多變量分析：SPSS 操作與應用 (再版)》這本書充滿了好奇！我在做一些市場研究的專案時，常常需要處理不同類型的變數，例如連續變數、類別變數、排序變數等等，並且想了解這些變數之間複雜的關係。書中在講解類別資料分析（categorical data analysis）時，會不會包含一些常用的方法，例如卡方檢定（chi-square test）的進階應用，或者羅吉斯迴歸（logistic regression）的不同類型（二元、多元、序位羅吉斯迴歸）？我之前在處理一個關於顧客購買意願的專案時，購買意願是一個二元變數，而影響因素則包含年齡（連續）、收入（排序）、教育程度（類別）等，當時用 SPSS 跑二元羅吉斯迴歸，結果出來後，對於迴歸係數的解釋總是覺得有點 abstract，不知道書中會不會提供更直觀的解釋方式，例如 Odds Ratio 的計算和解讀。還有，在處理多個類別預測變數時，如何避免出現多重共線性問題？書中會不會介紹一些處理策略？此外，我還對多因子變異數分析（MANOVA）和共變異數分析（ANCOVA）這類方法很感興趣。在比較兩個以上的群體時，如果有多個依變數，MANOVA 似乎是個不錯的選擇，但如果存在共變數（covariates），則需要 ANCOVA。書中會不會詳細講解這兩種方法的適用條件、執行步驟、以及結果的判讀？特別是 ANCOVA，如何選擇合適的共變數，以及共變數對主要因素的影響如何控制？我希望這本書能幫助我更靈活地運用 SPSS 來分析不同類型變數之間的關係，並得出更有意義的研究結論。

评分☆☆☆☆☆

這次入手《多變量分析：SPSS 操作與應用 (再版)》，我非常期待書中關於多重比較（multiple comparisons）的相關內容。在我的研究中，常常會進行 ANOVA 或其他檢定，結果顯示組間存在顯著差異，但接下來我需要進行具體哪些組別之間有差異的深入探討，這時候多重比較就顯得尤為重要。SPSS 雖然在 ANOVA 的輸出中提供了多重比較的選項，但有時候我對這些選項的理解不夠深入，例如 Tukey's HSD、Bonferroni、Sidak、Scheffé 等方法，它們的原理有什麼不同？在什麼情況下應該選擇哪種方法？書中會不會提供一個清晰的指南，幫助我根據研究的實際情況來做出選擇？我尤其想知道，書中會不會討論 Type I 錯誤（第一類錯誤）在進行多次比較時的累積問題，以及不同的多重比較方法是如何控制這個錯誤率的？另外，對於事後檢定（post-hoc tests）和對比（contrasts）的區別，書中會不會有所闡述？我希望這本書能讓我對多重比較的理論和實務操作有更深刻的理解，不再只是機械地勾選選項，而是能夠根據統計學的原理，選擇最恰當的方法來進行組間的差異檢定，從而得出更可靠的研究結論。

评分☆☆☆☆☆

天哪，拿到《多变量分析：SPSS的操作与应用(再版)》这本书，我简直像挖到寶藏一樣！身為一個在學術研究的道路上摸索多年的小碩士生，SPSS 對我來說既是救星也是惡夢。之前光是找些基礎的統計軟體操作說明，就已經耗費了我大量時間，更別提那些讓人頭昏腦脹的多變量分析模型了。這次再版，真的太及時了！我尤其對書中那幾個關於結構方程模型（SEM）的章節充滿期待。我之前在寫論文時，嘗試過用 SEM 來驗證一些理論假設，結果常常卡在模型建構和參數估計的部分，不是收斂不良，就是解釋起來牛頭不對馬嘴。我希望這本書能提供更為深入且具體的指導，例如如何選擇合適的指標來衡量潛在變數、如何處理模型中的指示變數與潛在變數關係、以及在 SEM 分析結果不如預期時，有哪些系統性的除錯方法。還有，關於模型比較的部分，書中會不會有更詳細的說明，像是 AIC、BIC、RMSEA、CFI、TLI 這些指標該如何解讀？不同的模型適合在什麼情況下進行比較？我真的希望這本書能帶我走出 SEM 的迷霧，讓我的研究更有說服力。另外，SPSS 在處理遺失值（missing data）的策略上，我也一直覺得不夠深入。書中會不會針對多重插補（multiple imputation）或期望最大值（EM）演算法等方法，提供更詳盡的操作步驟和理論基礎？因為這直接影響到統計推論的準確性，特別是在處理大型、複雜的資料集時，遺失值的處理絕對是不可忽視的一環。我對這本書抱持著非常高的期望，希望它能真正幫助我提升資料分析的能力，讓我的研究成果更上一層樓。

评分☆☆☆☆☆

《多變量分析：SPSS 操作與應用 (再版)》這本書，我看到裡面有提到區別分析（discriminant analysis）和集群分析（cluster analysis），這兩者對我來說都非常實用。在我的研究領域，我們常常需要根據一系列變數來區分不同的群體，或者將相似的樣本分成不同的類別。我希望書中能詳細講解區別分析的原理，以及如何利用 SPSS 來建立區別模型。例如，在進行區別分析時，如何選擇哪些變數作為預測變數，以及如何判斷這些變數的區別效力？書中會不會提供一些判斷模型好壞的指標，例如Wilks' Lambda、標準化區別係數等？我尤其好奇，如果我的預測變數是類別變數，SPSS 是否能夠直接處理，或者需要先進行轉換？在解釋區別分析的結果時，如何判斷分類的準確性，以及如何解讀區別函數（discriminant function）的意義？另一方面，對於集群分析，我希望書中能提供關於不同集群方法（例如系統法、分層法、快速法）的詳細介紹，以及各自的優缺點。在進行集群分析時，如何決定最佳的集群數目？書中會不會介紹一些常用的方法，例如肘部法則（elbow method）、輪廓係數（silhouette coefficient）等？我希望書中能提供一些實用的建議，幫助我選擇最適合我的資料的集群方法，並能夠對集群結果進行有意義的解釋。總而言之，我希望這本書能讓我在群體區分和樣本分類方面，擁有更專業、更紮實的分析能力。

评分☆☆☆☆☆

這次拿到《多變量分析：SPSS 操作與應用 (再版)》，我最大的期待是它在處理因素分析（factor analysis）的部分會不會有更詳盡的說明。我在撰寫研究計畫時，常常需要進行探索性因素分析（EFA）來發展量表，或者確認既有量表的結構效度。SPSS 的因素分析模組功能很強大，但要如何選擇合適的因素抽取方法（例如主成分分析 PCA 還是主軸因素法 PAF），如何決定保留多少個因素，以及如何解讀因素負荷量（factor loadings）和交叉負荷（cross-loadings），這些都常常讓我感到困惑。我希望這本書能提供更清晰的指引，例如在什麼情況下適合使用 PCA，什麼情況下適合使用 PAF？判斷因素負荷量的門檻值通常是多少？書中會不會討論如何處理那些負荷量不高或跨負荷嚴重的變數？此外，關於因素旋轉（factor rotation）的部分，正交旋轉（orthogonal rotation）和斜交旋轉（oblique rotation）的選擇依據是什麼？在解釋旋轉後的因素結構時，有哪些需要特別注意的地方？我之前在實務操作中，常常是兩種旋轉都試試看，然後選擇一個看起來「比較順眼」的結果，這顯然是不夠科學的。我希望這本書能讓我理解這些方法背後的邏輯，並能夠做出更明智的決策。另外，對於驗證性因素分析（CFA）的部分，書中會不會提供如何使用 SPSS 來執行 CFA 的步驟，以及如何評估模型的適合度指標，例如 χ²、GFI、AGFI、RMSEA、CFI、TLI 等？這些指標的數值範圍和判斷標準又是什麼？總而言之，我希望這本書能幫助我真正掌握因素分析的精髓，讓我的量表發展和結構驗證工作更加紮實。

评分☆☆☆☆☆

我這次入手《多VARIATE ANALYSIS: SPSS OPERATION AND APPLICATION (REVISED EDITION)》這本書，主要是有一個研究專案需要處理一些比較複雜的迴歸分析，像是階層迴歸（hierarchical regression）和中介效果分析（mediation analysis）。之前用 SPSS 進行這些分析時，雖然能夠跑出結果，但對於結果的解釋總覺得不夠到位，有時候會覺得自己只是在「操作」軟體，而不是真正「理解」背後的統計原理。我特別好奇這本書在處理這些進階迴歸分析時，會不會提供更貼近實際研究情境的範例。例如，在進行中介效果分析時，書中會不會詳細講解如何使用 PROCESS 巨集，或者在 SPSS 的原生語法中，如何有效地設定和解讀中介變數的總效應、直接效應和間接效應？還有，當我們處理的變數數量很多，或者存在潛在的多重共線性（multicollinearity）問題時，書中會不會提供一些診斷和處理的技巧？我聽說像縮減法（ridge regression）或 LASSO 迴歸等方法，在處理這種情況下可能更有效，不知道這本書會不會涵蓋這些內容。而且，針對多數迴歸的診斷圖（diagnostic plots），像是殘差圖（residual plots）、離群值診斷（outlier diagnostics）等，書中會不會有更系統性的講解，教我們如何判讀這些圖形來判斷模型假設是否被違反，以及如何針對性地進行修正？我過去常常會忽略這些細節，導致研究結果的穩健性受到質疑。我希望這本書能讓我對迴歸分析有更全面、更深入的理解，而不僅僅是停留在操作層面，能夠真正做到「知其然，更知其所以然」。

评分☆☆☆☆☆

我這次拿到《多變量分析：SPSS 操作與應用 (再版)》，主要就是衝著書裡面可能涵蓋的進階使用者技巧去的。過去我用 SPSS 跑一些比較基礎的分析，像是迴歸、T檢定、ANOVA 等，覺得都還算順手，但有時候會覺得 SPSS 的操作介面有時候顯得比較陽春，而且對於一些非常規的分析，可能需要寫語法（syntax）才能完成。我特別想知道，這本書會不會提供一些 SPSS 語法的進階應用，例如如何撰寫語法來自動化一些重複性的分析任務，或者如何利用語法來實現一些 SPSS 預設選單中沒有提供的特殊分析功能？我之前聽說，一些比較複雜的模型，例如多層次模型（multilevel models）或者混合模型（mixed models），可能需要透過 SPSS 的語法來實現。我的研究中，有一些資料具有層級結構，例如學生嵌套在班級，班級嵌套在學校，我希望能用多層次模型來分析，這樣才能更準確地估計變異來源。書中會不會詳細講解如何設定多層次模型的層級結構、如何指定隨機效應（random effects），以及如何解讀多層次模型的輸出結果？這對我來說至關重要。另外，SPSS 在資料處理方面，例如資料轉換、合併、重整等方面，都有很多功能，但有時候操作起來比較繁瑣。書中會不會提供一些使用語法來進行高效資料處理的技巧，例如利用 DO REPEAT 或 LOOP 等語句來批次處理變數？我希望這本書能幫助我從一個 SPSS 的「使用者」升級為一個 SPSS 的「玩家」，能夠更自如、更高效地運用 SPSS 來解決我的研究問題。

评分☆☆☆☆☆

這本《多變量分析：SPSS 操作與應用 (再版)》，讓我對書中可能包含的卡方檢定（Chi-Square Test）與相關性分析（Correlation Analysis）的綜合運用感到十分期待。我在進行一些市場調查和社會科學研究時，經常會遇到需要分析兩個類別變數之間是否存在關聯，或者一個類別變數與一個連續變數之間是否存在關係的情況。卡方檢定用於分析兩個類別變數的關聯性，書中會不會提供更深入的講解，例如如何計算和解讀列聯表（contingency table）中的各種統計量，像是 Phi 係數（Phi coefficient）或 Cramer's V？這些係數能幫助我們量化關聯的強度。另外，當其中一個變數是類別變數，另一個是連續變數時，書中會不會介紹一些替代卡方檢定的方法，或者如何透過 SPSS 來檢驗兩組或多組平均數的差異，例如獨立樣本 T 檢定或單因子變異數分析？我還想了解，在進行相關性分析時，除了最常見的皮爾森相關係數（Pearson's r），書中會不會涵蓋斯皮爾曼等級相關係數（Spearman's rho）和肯道爾等級相關係數（Kendall's tau）？這兩者在處理排序變數或資料不符合常態分配時非常有用。希望書中能提供如何判斷使用哪種相關係數的方法，以及如何解讀這些相關係數的強度和方向。最後，我希望這本書能夠幫助我更靈活地運用 SPSS 來分析不同類型變數之間的關係，並能夠根據具體的數據特性，選擇最合適的分析方法，從而得出更準確、更有說服力的研究結論。

评分☆☆☆☆☆

這本《多變量分析：SPSS 操作與應用 (再版)》，我看了目錄後，對其中關於時間序列分析（time series analysis）的部分特別感興趣。我目前正在處理一組長期的經濟數據，希望能找出其中存在的趨勢、季節性以及週期性，並嘗試進行短期預測。SPSS 雖然提供了一些時間序列分析的功能，但很多時候我都不知道如何正確地應用。我希望這本書能詳細講解如何使用 SPSS 來進行時間序列的平穩性檢驗，像是 ADF 檢定、PP 檢定等。如果時間序列不平穩，書中會不會提供如何進行差分（differencing）或其他轉換的步驟？我還想了解，在建立時間序列模型時，如何選擇合適的模型，例如 ARIMA 模型，以及如何確定模型的階數（p, d, q）？書中會不會介紹一些常用的方法，像是 ACF 圖和 PACF 圖的判讀，或者信息準則（AIC, BIC）的應用？我之前嘗試過跑 ARIMA 模型，但模型擬合的結果總是有一些殘差，不知道書中會不會提供如何診斷模型擬合度的技巧，以及如何優化模型參數？另外，對於時間序列的預測部分，書中會不會提供如何生成預測值，以及如何評估預測的準確性，例如使用 MAE, RMSE, MAPE 等指標？我希望這本書能讓我對時間序列分析有一個系統性的認識，並能夠熟練運用 SPSS 來處理和分析這類型的數據，最終能夠對未來的趨勢做出有意義的預測。

评分☆☆☆☆☆

拿到《多變量分析：SPSS 操作與應用 (再版)》這本書，我眼睛都亮了！我目前正在進行一個關於教育影響力的研究，其中包含了很多結構性的問題，例如學生家庭背景、學校資源、師資質量等，這些都可能對學生的學業成就產生影響。我想了解如何使用 SPSS 來處理這些潛在變數和觀察變數之間的複雜關係。書中關於結構方程模型（SEM）的部分，我尤其期待。之前看過一些 SEM 的介紹，但實際操作起來總覺得雲裡霧裡的。我希望這本書能提供更具體的步驟，例如如何定義潛在變數，如何選擇適當的指標來衡量這些潛在變數，以及如何評估模型的整體適配度。我知道 SEM 裡有許多的適合度指標，例如 CFI、TLI、RMSEA 等，希望書中能詳細解釋這些指標的意義，以及在不同情況下該如何選擇和解讀。此外，在 SEM 的路徑分析（path analysis）部分，我希望書中能提供如何檢驗自變數對依變數的直接影響、間接影響和總體影響的詳細步驟。這對於我理解教育影響力的傳遞路徑非常有幫助。還有，如果我的研究假設中存在回歸和因素分析的混合模型，例如同時考慮潛在變數之間的關係以及潛在變數與觀察變數之間的關係，SPSS 能否處理？書中會不會提供相關的範例和操作技巧？我真的希望這本書能讓我徹底掌握 SEM 的應用，讓我的研究能夠更深入地探討複雜的因果關係，而不僅僅是停留在描述性的階段。