SPSS操作与应用－多变量分析实务(附光碟) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 应用统计
• SPSS操作
• 计量分析
• 研究方法

☆ 从使用者角度，探讨多变量分析之资料处理程序与统计分析步骤
☆ 完整介绍多变量分析于SPSS软体上的操作与统计应用
☆ 中文版视窗界面解说，适用于各层次的使用者
☆ 另有详细的报表解析与统整的表格范例，是写作的工具书与量化研究的最佳参考书

　　本书以深入浅出的方式，详细阐释多变量分析之资料处理、相关理论与统计分析流程，并从使用者观点来说明中文版SPSS的操作与统计应用程序，配合实际范例来解析、解读输出报表及整理归纳说明，全书以实务取向观点出发，脉络一贯，体例完整，是研究者从事量化研究不可或缺的研究工具与参考书。 

作者简介

吴明隆

现职：高雄师范大学师资培育中心副教授
学历：高雄师范大学教育学博士
着作：SPSS操作与应用--变异数分析实务(五南)
　　　SPSS操作与应用—问卷统计分析实务(五南)
　　　结构方程模式－AMOS的操作与应用(五南)
　　　结构方程模式－SIMPLIS的应用(五南)
　　　SPSS与统计应用分析(五南)
　　　班级经营－理论与实务(五南)
　　　教育行动研究的理论与实务(五南)
　　　资讯科技与教学应用－议题、理论与实务(知城)
　　　SPSS统计应用学习实务＿深究经典版(知城)
电子邮件：t2673@nknucc.nknu.edu.tw 

深入浅出：基于 R 语言的统计推断与数据挖掘实践 本书面向对现代数据分析技术有迫切需求，并希望掌握前沿统计软件工具的读者。本书将数据分析的视角从传统软件平台转向当前学术界和工业界广泛采用的 R 语言环境，聚焦于如何利用 R 的强大统计包生态系统，实现从基础统计推断到复杂数据挖掘模型的全流程实战操作。 本书的核心理念在于“实践驱动学习”，通过大量的真实世界数据集案例，引导读者掌握 R 语言在数据处理、可视化以及高阶统计建模中的应用技巧。全书内容组织严谨，逻辑清晰，旨在帮助读者建立扎实的统计学基础，并能熟练运用 R 语言解决实际问题。 --- 第一部分：R 语言环境与数据准备基础 本部分为后续高级分析奠定坚实的基础，详细介绍了 R 语言环境的配置、基本操作以及数据预处理的关键技术。 第一章：R 语言环境的搭建与基础语法 R 与 RStudio 桌面环境的安装与配置： 详细指导读者如何下载并安装 R 统计软件及其强大的集成开发环境 RStudio，配置工作目录和项目结构。 R 语言核心数据结构解析： 深入讲解向量（Vector）、矩阵（Matrix）、数组（Array）、列表（List）和数据框（Data Frame）的创建、属性查看与操作，这是 R 语言数据操作的基石。 基础数据操作命令： 涵盖子集提取（Subset Selection）、数据筛选（Filtering）、排序（Sorting）以及使用 `apply` 系列函数进行高效迭代的基础操作。 函数与脚本编写入门： 介绍自定义函数的基本结构，如何编写可复用的 R 脚本，并进行基础调试。 第二章：高效数据清洗与整理技术 Tidyverse 哲学与核心包简介： 全面介绍 `tidyverse` 系列包（特别是 `dplyr` 和 `tidyr`）在数据整理中的革命性作用，理解“整洁数据”的定义。 数据导入与导出： 掌握从 CSV、Excel（使用 `readxl`）、文本文件导入数据的方法，以及与数据库（如 SQLite）的初步连接。 数据重塑与变换： 详细讲解 `pivot_longer()` 和 `pivot_wider()` 函数，实现数据的宽格式与长格式之间的灵活转换，以适应不同统计模型的输入要求。 缺失值（NA）的处理策略： 分析缺失值的类型（MCAR, MAR, NMAR），并实践使用 `is.na()` 结合插补技术（如均值/中位数插补、`mice` 包的高级插补方法）进行处理。 异常值检测与处理： 利用箱线图、Z 分数法和 IQR 法识别异常数据，并讨论截断、转换或移除的适用场景。 第三章：探索性数据分析（EDA）与数据可视化 探索性数据分析的核心目标： 强调 EDA 在数据理解、假设形成和模型选择中的关键作用。 使用 `ggplot2` 绘制高质量统计图表： 深入讲解 `ggplot2` 的图层语法（数据、几何对象、映射、统计变换、坐标系），构建散点图、直方图、密度图、条形图、箱线图等。 多变量关系的图形化： 学习使用分面（Faceting）和颜色/形状映射展示变量间的交互关系，如使用热力图和配对图矩阵（Pair Plot）。 描述性统计量计算： 使用 `summary()`、`tapply()` 以及 `dplyr` 的聚合函数（`group_by()` + `summarise()`）计算集中趋势、离散度和分布特征。 --- 第二部分：经典统计推断与模型构建 本部分将视角转向统计学的核心——概率论与推断。读者将学习如何运用 R 来检验假设、估计参数，并构建和解释线性模型。 第四章：概率分布与参数估计 常用概率分布的 R 实现： 实践正态分布、泊松分布、二项分布等在 R 中的概率密度函数（`dnorm`）、累积分布函数（`pnorm`）和随机数生成（`rnorm`）。 抽样分布与中心极限定理的模拟验证： 通过 R 模拟，直观理解大数定律和中心极限定理。 点估计与区间估计： 学习如何计算和解释总体均值、比例和标准差的置信区间。 最大似然估计（MLE）的原理与 R 应用简介。 第五章：假设检验的 R 实现与解读 单样本与双样本检验： 详细介绍 Z 检验、t 检验（单样本、独立样本、配对样本）的 R 代码实现（如 `t.test()`），包括对正态性和方差齐性前提的检验。 方差分析（ANOVA）： 实践单因素、双因素 ANOVA（`aov()` 函数），重点学习如何解释 F 统计量和 P 值，以及事后多重比较（如 Tukey HSD）。 非参数检验方法： 当数据不满足参数检验的前提条件时，学习使用 Mann-Whitney U 检验、Kruskal-Wallis 检验等在 R 中的操作。 假设检验的报告与报告规范（P 值、效应量）。 第六章：简单与多元线性回归模型 简单线性回归（SLR）的理论与 R 拟合： 理解最小二乘法（OLS），使用 `lm()` 函数拟合模型，并对回归系数进行 T 检验。 多元线性回归（MLR）： 引入多个预测变量，学习如何解读多重共线性（VIF）、模型拟合优度 ($R^2$、调整 $R^2$)。 模型诊断： 深入讲解回归模型的四大诊断图（残差图、QQ 图、Cook's Distance），使用 `plot(lm_model)` 进行可视化诊断。 模型优化与选择： 介绍变量选择技术（逐步回归、AIC/BIC 准则），以及回归模型中的变量转换（如对数变换）和哑变量的应用。 --- 第三部分：高级统计模型与数据挖掘工具 本部分着眼于更复杂的分析需求，涵盖了分类数据分析、广义线性模型以及面向预测任务的进阶方法。 第七章：分类数据分析与卡方检验 分类变量的表示与汇总： 使用 `table()` 函数创建列联表，理解频数、行比例和列比例。 卡方检验的应用： 实践独立性检验和拟合优度检验（`chisq.test()`），并探讨费舍尔精确检验。 相对风险与优势比（Odds Ratio）的计算与解释。 Logit 转换与比例的推导。 第八章：广义线性模型（GLM）：应对非正态因变量 GLM 基础： 理解指数族分布、链接函数（Link Function）和随机分量的概念。 Logistic 回归： 详细讲解逻辑斯谛回归（`glm(..., family = binomial)`），重点在于解释 Log Odds 和 Odds Ratio，并评估模型性能（如 ROC 曲线和 AUC）。 泊松回归： 针对计数数据（如事件发生次数）的应用，并讨论过度分散（Overdispersion）问题的处理。 第九章：生存分析导论 生存数据的特点： 理解删失（Censoring）的概念及其对分析的影响。 非参数方法： 使用 Kaplan-Meier 估计器（`survival` 包）估计生存函数，并用 Log-Rank 检验比较组间差异。 Cox 比例风险模型： 介绍半参数模型的原理，如何使用 `coxph()` 模型估计风险比（Hazard Ratio）并进行协变量分析。 第十章：数据挖掘基础：分类与聚类 分类树（Decision Trees）： 介绍基于 R 的分类与回归树（CART）模型，学习如何通过可视化树结构来解释决策边界。 K-均值聚类（K-Means）： 实践使用 `kmeans()` 函数进行无监督学习，探讨如何确定最佳聚类数（如肘部法则、轮廓系数）。 主成分分析（PCA）： 用于降维，讲解如何使用 `prcomp()` 提取主成分并解释方差解释率，以简化高维数据。 --- 附录：R 语言资源与进阶学习路径 本附录提供额外资源，帮助读者持续提升 R 语言能力，包括常用软件包的速查表、性能优化技巧以及如何利用 R Markdown 进行专业报告的自动化生成。 本书的独特优势在于，它完全聚焦于 R 语言这一强大的、免费的、不断进化的统计平台，为读者提供了超越单一软件工具限制的、面向未来数据科学挑战的系统性分析能力。

第一章　集群分析与多元尺度分析
　　壹、集群分析相关理论
　　贰、阶层集群分析法
　　参、K-Means集群分析法
　　肆、二阶集群分析法
　　伍、集群分析与区别分析
　　陆、多元尺度法

第二章　区别分析
　　壹、区别分析的相关理论
　　贰、区别分析范例解析
　　参、三个群组之SPSS区别分析程序
　　肆、四个群组之DISCRIM范例

第三章　多变量变异数分析
　　壹、相关理论
　　贰、多变量变异数分析范例解析
　　参、二组样本单因子多变量变异数分析
　　肆、三个群组之单因子多变量检定输出报表

第四章　二因子多变量变异数分析
　　壹、二因子多变量变异数分析－交互作用显着
　　贰、二因子多变量变异数分析－交互作用不显着
　　参、研究架构图的解析

第五章　典型相关
　　壹、理论基础
　　贰、典型相关范例介绍
　　参、典型相关分析操作
　　肆、典型相关综合练习

第六章　二元逻辑斯回归
　　壹、相关理论
　　贰、二元逻辑斯回归分析的范例解析
　　参、虚拟变项之逻辑斯回归分析
　　肆、预测变项为连续变项之逻辑斯回归分析
　　伍、二元逻辑斯回归分析的实例

第七章　虚拟变项与多项式逻辑斯回归
　　壹、虚拟变项的逻辑斯回归实例
　　贰、直接以虚拟变项进行二元Logistic回归分析
　　参、序列逻辑斯回归分析实例
　　肆、多项式逻辑斯回归分析
　　伍、结果变项为计量变项的统计应用

第八章　主成分分析
　　壹、主成分分析相关理论
　　贰、SPSS操作程序范例
　　参、採用共变数矩阵进行主成分分析
　　肆、主成分于复回归分析中的应用

第九章　因素分析
　　壹、因素分析的相关理论
　　贰、因素分析操作程序
　　参、验证性因素分析范例

第十章　多层次线性模式
　　壹、多层次线性模式基本理论
　　贰、多层次线性模式范例解析
　　参、多层次线性模式之模型
　　肆、SPSS混合线性模式操作程序
　　伍、MLM重复量测的应用

评分☆☆☆☆☆

這本《SPSS操作與應用－多變項分析實務（附光碟）》完全超乎我的預期，讓我對 SPSS 這個軟體的應用有了全新的認識。過去，我總覺得 SPSS 是一個非常冰冷、難以接近的軟體，要學會它需要大量的時間和精力。然而，這本書用一種非常友善、易懂的方式，引導我一步步探索 SPSS 的強大功能。書中對於各種多變項分析方法的介紹，不是那種單純的公式堆砌，而是結合了生動的案例，讓我們能夠理解這些方法是如何被應用在實際研究中的。我尤其欣賞它在講解 SPSS 操作時，不僅僅是列出步驟，還會詳細說明每一個選項的意義，以及為什麼要這樣設定。這對於初學者來說，能夠幫助我們建立起正確的操作習慣，避免日後走彎路。光碟裡提供的範例資料，更是讓我在學習過程中能夠隨時進行練習，鞏固所學。我可以很明確地感受到，作者在編寫這本書時，是站在一個學習者的角度，去思考學習過程中可能遇到的問題，並提供了完善的解答。對於我這樣需要經常處理研究數據的學生來說，這本書就像是我的秘密武器，讓我能夠更有效率地進行資料分析，並做出更有說服力的結論。它不僅僅是一本技術手冊，更是一本能夠啟發我研究靈感的寶典。

评分☆☆☆☆☆

當初會購入這本《SPSS操作與應用－多變項分析實務（附光碟）》，純粹是抱著「死馬當活馬醫」的心態，希望能解決我在進行論文研究時，SPSS 操作上的種種難題。沒想到，它卻帶給我巨大的驚喜！這本書的獨到之處在於，它非常注重「實務應用」，也就是說，它不是讓你死背軟體功能，而是教你如何運用 SPSS 這個強大的工具，去解決實際的研究問題。書中涵蓋的分析方法，從基本的描述性統計，到進階的迴歸分析、變異數分析等等，都提供了非常清晰、有系統的講解。我特別喜歡它對每一個分析方法，都提供了詳細的步驟說明，並且搭配了豐富的圖例，讓我能夠一目了然地理解操作流程。更重要的是，它不僅僅是教你如何操作，還會引導你如何解讀 SPSS 所輸出的結果，以及如何根據結果來回答你的研究問題。這對於我這樣對統計概念還不是非常熟悉的人來說，真是太重要了！光碟裡的範例資料，讓我能夠直接跟著書上的步驟練習，確保自己真正掌握了每一個技巧。老實說，這本書讓我對 SPSS 的掌握度有了質的提升，也讓我在撰寫論文的過程中，更加得心應手。它絕對是我近年來購買過最有價值的一本學術書籍。

评分☆☆☆☆☆

天啊，拿到這本《SPSS操作與應用－多變項分析實務（附光碟）》簡直就像挖到寶一樣！身為一個在學術研究的汪洋大海中載浮載沉的學生，SPSS對我來說就像是個難解的迷宮，每次面對那些密密麻麻的選項和報表，都覺得頭大。但這本書，真的有種化繁為簡的神奇力量。它的編排方式非常人性化，從最基礎的資料輸入、管理，到進階的各種多變項分析方法，每一個步驟都寫得鉅細靡遺，而且案例都貼近實際研究情境，不會是那種看了就「嗯，知道了」然後還是不會用的空泛說明。我尤其欣賞它對每一個分析方法背後的統計原理，都有淺顯易懂的解釋，不像有些書直接給你公式，搞得人頭昏眼花。更棒的是，書裡附的光碟，裡面有完整的範例資料集，可以直接跟著書上的步驟操作，完全不怕自己弄錯，也省去了自己找資料的麻煩。以前我做報告，光是 SPSS 操作就卡關卡到懷疑人生，但有了這本書，真的感覺自己像是有了個隨身的 SPSS 老師，隨時都能翻出來查找，而且每次翻開，都能有新的收穫。尤其是在處理問卷資料、實驗數據時，這本書提供的分析架構和解讀方式，讓我覺得豁然開朗。它不是那種讓你死記硬背軟體功能的書，而是真正教你如何運用 SPSS 這個強大的工具，去回答你的研究問題，去闡述你的研究發現。老實說，剛開始買的時候，有點擔心會不會太學術、太理論，結果完全出乎意料，非常實用，操作性極強。

评分☆☆☆☆☆

老實講，在入手《SPSS操作與應用－多變項分析實務（附光碟）》之前，我對 SPSS 的熟練度大概只能說是「半調子」。雖然以前上過相關課程，但實際操作起來，總是抓不太到重點，尤其是在處理較複雜的多變項分析時，更是常常陷入困境。這本書的出現，簡直就是我的及時雨！它的優勢在於，不僅僅是教你點擊哪個按鈕，而是深入淺出地解析了各種統計方法的核心概念，以及它們在實際研究中的應用時機。書中大量的實例，都是從真實的學術研究中提煉出來的，涵蓋了各種常見的研究設計和資料類型，讓我能夠很輕易地將書中的知識轉化到自己的研究中。我特別喜歡它在講解每個分析方法時，會先建立基本的統計概念，然後再逐步引導到 SPSS 的操作步驟，這種循序漸進的方式，讓我覺得非常容易理解。更重要的是，它不只教你「怎麼做」，更教你「為什麼要這麼做」，以及「如何解讀結果」。這對於我這樣需要獨立進行研究的學生來說，價值連城。光碟裡的範例資料集，更是讓我在家裡也能實際演練，確保自己真正掌握了每一個步驟。有時候，光看書可能會覺得有點抽象，但有了實際操作的機會，一切就變得清晰明瞭。總之，這本書讓我對 SPSS 的掌握度有了質的飛躍，也讓我對自己的研究更有信心了。

评分☆☆☆☆☆

這本《SPSS操作與應用－多變項分析實務（附光碟）》絕對是我見過最貼近實際研究需求的 SPSS 教學書籍了！它最大的優點在於，真正站在研究者的角度，去理解我們在進行數據分析時可能會遇到的種種困境，並提供了非常具體、實用的解決方案。書中的案例涵蓋了非常廣泛的學科領域，從心理學、教育學到社會科學、行銷學，幾乎都能找到相應的應用範例。這讓我能夠很快速地將書中的知識，對應到自己的研究情境中。我尤其欣賞它在講解每一個多變項分析方法時，都先建立基本的統計學原理，然後再逐步引導到 SPSS 的操作步驟。這種「先知其然，再知其所以然」的教學方式，讓我能夠更深入地理解統計方法的邏輯，而不僅僅是停留在表面的操作。光碟裡的範例資料集，更是讓我在學習過程中能夠親自動手練習，加深印象。我可以很自信地說，在閱讀這本書之前，我對 SPSS 的理解僅僅是皮毛，而閱讀之後，我感覺自己彷彿獲得了一位 SPSS 導師，能夠更自信、更有效地進行數據分析，並從中獲得有意義的洞察。

评分☆☆☆☆☆

我必須得說，這本《SPSS操作與應用－多變項分析實務（附光碟）》完全是我接觸過的 SPSS 教學書籍中的一股清流！過去，我總覺得這類書寫得太過學術，或者只是單純地羅列軟體功能，讀起來非常枯燥。但這本卻打破了我的固有印象，它以一種非常貼近實際操作的視角，帶領我一步步掌握 SPSS 的強大功能。書中對於各種多變項分析方法的講解，都非常深入淺出，而且案例都選得非常貼切，涵蓋了多個學科領域，讓我能夠快速地將所學應用到自己的研究中。我尤其喜歡它在講解 SPSS 操作時，不僅僅是教你點擊哪個按鈕，而是會詳細解釋每個選項的意義，以及為何要這樣設定。這種「知其所以然」的講解方式，讓我在操作過程中，能夠更清楚地理解每一步驟的邏輯，也更能舉一反三。光碟裡的範例資料，更是讓我在學習過程中能夠隨時進行練習，加深印象。總之，這本書不僅提升了我對 SPSS 的操作熟練度，更幫助我建立了正確的統計思維，讓我在進行學術研究時，能夠更加得心應手。它絕對是我學術路上的一大助力！

评分☆☆☆☆☆

身為一個長期在學術研究領域打滾的學生，SPSS 對我來說，既是好朋友，有時候也是讓人頭痛的「磨人精」。而這本《SPSS操作與應用－多變項分析實務（附光碟）》絕對是我在 SPSS 學習路上遇到的一本「神書」。它最突出的優勢，就是將複雜的多變項分析，以一種非常直觀、易懂的方式呈現出來。書中的案例，都是貼近實際研究情境的，涵蓋了心理學、教育學、社會學等眾多領域，讓我可以很輕鬆地找到與自己研究相關的應用。我特別欣賞作者在講解每一個分析方法時，都先強調其背後的統計邏輯和適用條件，而不是直接跳到軟體操作。這種「知其然，更知其所以然」的教學方式，讓我能夠更深入地理解數據分析的精髓，而不只是機械地執行步驟。光碟裡附帶的範例資料，更是讓我在學習過程中能夠隨時動手實踐，鞏固所學。我可以說，自從有了這本書，我再也不怕面對那些複雜的統計報表了，反而能夠遊刃有餘地進行數據分析，並從中提煉出有價值的研究發現。它絕對是任何正在學習 SPSS、進行學術研究的學生，不可或缺的學習夥伴。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，這本《SPSS操作與應用－多變項分析實務（附光碟）》完全顛覆了我對 SPSS 教學書籍的想像！以往總覺得這類書籍內容比較枯燥，或者只是流於軟體功能的介紹，但這本卻讓我耳目一新。它最大的優點在於，從研究者的角度出發，深刻理解我們在實際操作中會遇到的各種困境，並且提供了非常清晰、有條理的解決方案。書中的案例選擇都非常貼切，涵蓋了心理學、社會學、行銷學等不同領域的常見研究問題，讓我能夠快速找到與自己研究相關的應用情境。更值得稱讚的是，作者並沒有止步於單純的軟體操作講解，而是花了大量的篇幅去闡述每種統計分析方法背後的邏輯和假設，這對於建立我對統計概念的正確理解至關重要。有時候，我們即使按照軟體的步驟做完了分析，但卻不知道結果代表什麼意義，或者為什麼要選擇這個方法，這本書正好補足了這個缺口。光碟裡的範例資料檔也相當實用，搭配書中步驟，可以讓初學者快速上手，減少摸索的時間。而且，它還針對常見的錯誤操作和結果解讀誤區，提供了詳細的說明和提醒，這對於避免我重蹈覆轍非常有幫助。老實說，我嘗試過幾本 SPSS 書籍，但這本是我目前為止覺得最有價值、最能幫助我提升研究能力的。它不只是一本操作手冊，更像是一位經驗豐富的統計顧問，陪伴我走過研究的每一個階段。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我對 SPSS 的學習之路一直以來都充滿了挑戰，尤其是在面對那些看起來很複雜的多變項分析時，常常感到力不從心。《SPSS操作與應用－多變項分析實務（附光碟）》的出現，真的像一道曙光，照亮了我前進的方向。這本書最讓我讚賞的地方，就是它極致的「實用性」。它不是那種讓你枯燥地背誦軟體指令的書，而是深入淺出地引導你如何運用 SPSS 這個工具，去回答真實的研究問題。書中的範例，都緊密結合了當代的學術研究趨勢，涵蓋了從基礎的數據管理到進階的因子分析、集群分析等等，讓你能夠觸類旁通，將所學應用到自己的研究設計中。我特別喜歡它在講解每一個分析方法時，都有詳細的操作步驟，並且輔以大量的螢幕截圖，這讓我在跟著操作時，能夠非常清晰地知道自己應該點擊哪個選項，輸入哪些參數。更重要的是，它還針對每一個分析結果，都提供了非常細緻的解讀說明，這對於我這樣統計基礎較弱的學習者來說，簡直是無價之寶。光碟裡的範例資料，更是讓我在家裡也能夠隨時隨地進行練習，確保自己真正掌握了每一個分析技巧。這本書讓我對 SPSS 的掌握度有了前所未有的提升，也讓我對自己的研究更有信心了！

评分☆☆☆☆☆

說實話，在翻開這本《SPSS操作與應用－多變項分析實務（附光碟）》之前，我對 SPSS 的認知，大概就是一個需要點擊很多按鈕的軟體，而且常常不知道為什麼要點。但這本書，真的就像為我開啟了一扇新世界的大門！它最讓我驚豔的地方，在於它極強的「應用性」。書中的案例，幾乎涵蓋了我所能想像到的各種研究情境，從社會科學的問卷調查，到實驗設計的數據分析，都有非常詳盡的講解。而且，它不是那種紙上談兵的理論，而是非常注重實際操作。每一個分析步驟，都配有詳細的圖文說明，讓我在跟著操作時，能夠非常直觀地理解。更關鍵的是，它不僅教你「怎麼做」，更教你「為什麼要這麼做」，以及「如何解讀 SPSS 所輸出的結果」。這對於我這樣對統計原理還不是非常熟練的學習者來說，簡直是太重要了！光碟裡附帶的範例資料，更是讓我在家裡也能夠隨時演練，真正將書本上的知識轉化為實際技能。有了這本書，我感覺自己不再害怕面對數據，反而能夠自信地運用 SPSS 來探索數據中的奧秘，並為我的研究提供堅實的數據支持。