Excel与研究方法 (2版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　对学生而言，如能灵活运用Excel所提供的资料分析工具，足可应用专题研究的统计分析所需。为使同学深刻了解这个统计技术适用于解决什么问题、有何应用上的限制、所产生的统计结果如何解释、这些解释在企业策略上有何重要涵义。基于此，本书将重点放在「做决策」上，每章所举案例也具「企业策略导向」，帮助读者融会贯通，进而成为决策能手。

　　针对商业实务上负责管理、规划、设计、行政、业务的人员，以及自我学习者，本书所说明的资料分析方法，如叙述统计、平均数检定、变异数分析、独立性检定、多元回归分析等，均对市调资料分析非常有帮助。企业各部门的经理亦可利用目标搜寻、运算列表、分析蓝本、规划求解等决策辅助工具，来增加自身的决策效率。 

作者简介

荣泰生

现任：辅仁大学国际贸易与金融系、管理学研究所副教授
　　　辅仁妇女大学、推广部硕士学分班讲座

学历：大同工学院事业经营硕士
　　　美国波士顿大学 (Boston University) 企业管理硕士
　　　国立政治大学企业管理学博士

曾任：政治大学企管系兼任讲师
　　　哈佛企管顾问公司顾问
　　　华得广告公司顾问
　　　士林纺织公司顾问

着作：SPSS与研究方法
　　　企业研究方法
　　　活用Excel精通行销研究
　　　Excel进阶财务管理与案例分析(校订)
　　　网路行销：电子商务实务
　　　管理资讯系统
　　　资讯管理导论
　　　行销学
　　　企业概论
　　　企业管理概论问题解答
　　　企业管理概论
　　　消费者行为
　　　组织行为学
　　　管理学
　　　现代行销管理
　　　行销研究

译作：动脑成金
　　　商场霸术
　　　掌握权势
　　　如何在三十五岁前财务独立
　　　企业不倒翁
　　　网路零售 

数据驱动时代的探索：严谨统计与高效工具的融合实践 图书名称： 数据驱动时代的探索：严谨统计与高效工具的融合实践 (不含《Excel与研究方法 (2版)》内容) 图书简介 在这个信息爆炸、数据成为核心生产力的时代，无论是学术研究、商业决策还是社会科学探索，对复杂数据的有效处理、严谨分析和准确解读能力已成为必备的核心素养。本书旨在为读者构建一个坚实的理论基础与实用的操作技能相结合的知识体系，专注于前沿的统计学原理、精妙的研究设计方法，以及如何运用业界主流的专业软件工具，实现从原始数据到深刻洞察的完美转化。 本书并非侧重于某一款特定办公软件的功能介绍，而是将研究方法论的深度、统计学的严谨性以及专业分析工具的实操性进行系统化的整合，为致力于提升数据分析与研究能力的专业人士、研究生、科研工作者及数据分析师提供一份全面、深入的指南。 第一部分：研究设计与方法论的基石 成功的定量研究始于精巧的设计。本部分将深入探讨研究设计的基本原则与前沿应用，确保研究的科学性、有效性与可靠性。 第一章：研究范式与逻辑基础 本章将追溯实证研究的哲学根源，区分定性研究与定量研究的不同侧重与适用场景。重点阐述实证主义、解释主义等核心范式如何影响研究问题的提出与研究假设的构建。我们将细致辨析归纳推理与演绎推理在数据分析中的作用，强调研究者应具备的批判性思维，以避免常见的逻辑谬误。 第二章：科学测量的艺术与科学 测量是连接理论概念与可观测数据的桥梁。本章将详细介绍构建可靠、有效的测量工具的步骤。内容包括：操作化（Operationalization）的实践指南，如何将抽象概念转化为可量化的指标；测量误差的来源分析及其控制策略；以及可靠性（Reliability）和效度（Validity）的多种检验方法（如重测信度、内部一致性分析、构建效度验证等）。此外，还将探讨复杂量表的构建与项目分析技术。 第三章：抽样理论与代表性保障 样本是推断总体的基础。本章将全面梳理概率抽样方法（如简单随机、系统、分层、整群抽样）的原理与实际操作难点。对于非概率抽样（如目的性、方便性抽样），将清晰界定其应用边界与局限性。核心内容包括如何计算所需的最小样本量、处理非应答（Non-response）偏差，以及如何在跨文化或特定群体研究中确保样本的外部效度。 第四章：实验与准实验研究设计 实验设计是探究因果关系最有力的方法。本部分将系统讲解经典实验设计的要素：干预措施（Treatment）、控制组与实验组的设置。重点剖析真实验（如前后测对照设计、因子设计）的内部效度威胁（如历史、成熟、测试效应）及其对策。同时，深入探讨准实验设计（如时间序列分析、未匹配对照组设计）在现实研究场景中的应用，以及如何运用倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）等技术增强其因果推断能力。 第二部分：统计推断与建模的深度解析 本部分将引导读者超越描述性统计，掌握进行严谨的统计推断和构建复杂预测模型的专业技术。 第五章：描述性统计与数据可视化基础 在进行推断之前，必须深入理解数据的分布特征。本章涵盖集中趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（方差、标准差、四分位距）的准确计算与解释。更重要的是，本章强调数据可视化在揭示潜在模式、发现异常值（Outliers）方面的重要性。我们将探讨如何运用直方图、箱线图、散点图矩阵等工具，以最清晰的方式呈现数据集的面貌。 第六章：参数估计与假设检验的逻辑 这是定量研究的核心。本章详述抽样分布的概念，解释点估计与区间估计的意义。在假设检验方面，我们将详细阐述零假设与备择假设的构建、P值的正确解读、第一类错误（Type I Error）与第二类错误（Type II Error）的权衡，以及统计功效（Power Analysis）的重要性。内容还将覆盖T检验、方差分析（ANOVA）的基础应用与前提假设的检验（如正态性、方差齐性）。 第七章：相关性、回归分析与模型诊断 回归分析是预测和解释变量间关系的主流工具。本章从皮尔逊相关系数（Pearson's r）入手，系统讲解简单线性回归的原理，包括最小二乘法的目标、回归系数的解释、以及模型的拟合优度（R²）。随后，深入探讨多元线性回归（Multiple Regression）中的多重共线性诊断（如VIF）、变量选择策略、以及交互作用项的引入与解读。模型诊断部分将覆盖残差分析，确保模型的稳健性。 第八章：进阶建模技术：混合效应模型与结构方程模型 针对具有层次结构或重复测量的数据，本章引入更精密的分析工具。混合效应模型（Hierarchical Linear Models/Multilevel Models）的讲解将侧重于如何有效处理嵌套数据（如学生嵌套在班级、病人嵌套在医院），正确估计组间和组内差异。结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）部分将介绍路径分析（Path Analysis）和验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）的基本框架，使读者能够构建和检验复杂的理论路径模型，验证潜变量间的关系。 第三部分：专业软件环境下的高阶应用 本部分侧重于介绍和运用专业统计软件平台进行复杂的数据管理、高级分析和结果报告，强调操作的规范性与效率。 第九章：数据准备与高效处理流程 真实世界的数据往往是混乱的。本章将聚焦于数据清洗、转换与重构的最佳实践。内容包括处理缺失值（Missing Data）的技术，如均值/中位数插补、多重插补（Multiple Imputation）的原理与优势；异常值的稳健处理；数据转换（如对数、平方根）以满足统计假设；以及如何高效地进行数据合并、重塑和生成复合变量。我们将侧重于使用专业编程语言或脚本环境实现流程的自动化和可重复性。 第九章：时间序列分析与生存数据模型 对于具有时间维度的数据，传统的横截面分析存在局限。本章介绍时间序列数据的基本概念，如平稳性检验、自相关函数（ACF）与偏自相关函数（PACF）的应用，以及ARIMA模型的构建思路。对于医学、社会学中常见的事件发生时间分析，本章将引入生存分析（Survival Analysis）的基础，解释Kaplan-Meier估计和Cox比例风险模型的关键要素，重点在于风险比（Hazard Ratio）的解释。 第十章：报告、伦理与结果的沟通 统计分析的最终价值在于其清晰的沟通。本章指导读者如何根据不同的研究目的（如APA格式、学术期刊要求）规范地撰写统计结果，确保统计数据与研究结论的无缝衔接。同时，将探讨数据分析中的伦理责任，包括数据隐私保护、透明度要求以及避免P值操纵等不良研究行为，培养研究者的职业操守。 --- 本书的独特价值： 本书的侧重点在于研究方法的严谨性与分析工具的专业性的深度结合，而非特定商业软件的基础教学。它假设读者已经掌握了基础的计算机操作，转而聚焦于“如何正确地使用工具来执行高级的统计逻辑”。读者将学会如何根据研究问题选择最恰当的统计模型，如何诊断模型的有效性，并能独立使用行业内认可的专业分析软件环境来处理复杂的、多层次的数据集，从而确保研究成果具备高水平的学术或实践价值。 目标读者： 致力于进行严谨定量研究的社会科学、管理学、经济学、医学、工程学等领域的研究生与博士生。 需要深化统计建模能力的科研人员、数据科学家和分析师。 对研究设计和高级统计推断有系统化学习需求的专业人士。

Chapter 01　认识Excel
　　壹、Excel特色
　　贰、Excel视窗
　　参、一些实用的功能
　　肆、公式与公式参照
　　伍、统计函数
　　陆、制图
　　附录1.1　再论函数
　　附录1.2　本书资料档

Chapter 02　认识研究方法
　　壹、何谓研究方法
　　贰、好的研究
　　参、研究程序
　　肆、研究问题的界定
　　伍、研究背景、动机与目的
　　陆、文献探讨
　　柒、观念架构及研究假说
　　捌、研究设计
　　玖、资料分析
　　拾、研究结论与建议
　　拾壹、研究中常见的问题

Chapter 03　测量与量表
　　壹、测量的基本观念
　　贰、测量程序
　　参、测量尺度
　　肆、良好测量工具的特性
　　伍、信度测量
　　陆、效度测量
　　柒、测量工具的实用性考虑
　　捌、误差
　　玖、测量工具的发展
　　拾、量表的本质
　　拾壹、选择量表的考虑因素
　　拾贰、常用的量表
　　拾参、态度量表

Chapter 04　调查法与问卷设计
　　壹、调查研究的本质
　　贰、网路调查
　　参、问卷类型
　　肆、问卷发展

Chapter 05　抽样设计
　　壹、抽样的基本观念
　　贰、抽样程序
　　参、决定样本数
　　肆、Excel应用

Chapter 06　统计的基本观念
　　壹、基本的统计观念
　　贰、平均数、比率的样本统计量分配
　　参、信赖区间
　　肆、假说检定

Chapter 07　叙述统计
　　壹、资料探索
　　贰、叙述统计
　　参、Excel应用

Chapter 08　比较平均数
　　壹、Z检定
　　贰、t检定
　　参、单因子变异数分析
　　肆、进阶探讨
　　附录8.1　独立样本与相关样本

Chapter 09　关联性测量
　　壹、典型问题
　　贰、双变数间的关系
　　参、区间资料的关联性测量
　　肆、名目资料的关联性测量
　　伍、等级相关（等级资料的关联性测量）
　　陆、双变量线性回归

Chapter 10　多变量分析
　　壹、多变量分析
　　贰、多元回归分析
　　参、双因子变异数分析
　　肆、共变数分析

Chapter 11　层级分析
　　壹、层级程序分析法
　　贰、释例

Chapter 12　资料採矿
　　壹、目的与功能
　　贰、安装与Excel资料採磺环境
　　参、资料准备
　　肆、Excel资料採矿

附录12.1　组态设定

评分☆☆☆☆☆

天哪！《Excel與研究方法 (2版)》居然要出了！上一版的書我真的是看了又看，每次遇到研究上的問題，總能從裡面找到靈感和解決方案。這次改版，我最最期待的就是它能在「如何利用 Excel 進行資料探勘與模式識別」方面提供更深入的技巧。很多時候，我們掌握了大量數據，但卻不知道如何從中找出隱藏的規律或模式，我希望書中能介紹一些利用 Excel 來識別數據趨勢、發現異常值、或者進行簡易分群的方法。 我對書中關於「如何利用 Excel 進行因子分析（Factor Analysis）的初步探索」的應用非常感興趣。因子分析常用於簡化複雜的變數結構，找出潛在的因子。雖然 Excel 本身沒有內建因子分析的功能，但我希望這本書能介紹如何利用 Excel 來計算相關係數矩陣，並結合一些概念性的說明，引導讀者理解因子分析的基本原理，或者如何使用 Excel 的其他工具來輔助這個過程。 在學術論文的「緒論」和「文獻回顧」部分，能夠「有系統地整理和呈現研究背景」是非常重要的。我希望《Excel與研究方法 (2版)》能夠提供更多關於「如何利用 Excel 來組織研究問題的發展脈絡」，包括如何將相關文獻進行分類、匯總，以及如何利用 Excel 來梳理研究的邏輯鏈條，最終引導出研究的創新點。 我也對書中關於「如何利用 Excel 進行研究數據的雙變量分析（Bivariate Analysis）」的應用感到好奇。除了相關性分析，我們也需要比較兩組數據的差異。我希望這本書能介紹如何利用 Excel 來進行獨立樣本 t 檢定、配對樣本 t 檢定、以及單因子變異數分析（One-way ANOVA）的數據準備和結果呈現。 我還對書中關於「如何利用 Excel 進行研究數據的變數轉換與編碼」的應用感到好奇。在進行統計分析時，常常需要將連續變數轉換為類別變數（分組），或者將類別變數編碼為數值變數。我希望這本書能提供更多關於如何利用 Excel 的 IF 函數、VLOOKUP 函數、以及條件式格式設定來執行這些數據轉換和編碼操作的技巧。 我非常期待書中能提供更多關於「如何利用 Excel 進行信度分析（Reliability Analysis）」的詳細步驟。在心理學、教育學等領域，測量工具的信度是評估其穩定性和一致性的重要指標。我希望這本書能介紹如何在 Excel 中計算 Cronbach's Alpha 等常見的信度係數，以及如何解讀這些結果。 我也對書中關於「如何利用 Excel 進行效度分析（Validity Analysis）的輔助」感到興趣。雖然效度分析通常需要更專業的軟體，但我希望這本書能提供一些關於如何利用 Excel 來進行探索性因子分析的初步數據準備，或者如何通過計算變數之間的相關性來初步評估建構效度。 在撰寫研究報告的「文獻回顧」部分，如何「有效地引用與管理學術文獻」是研究者需要掌握的技能。我希望《Excel與研究方法 (2版)》能夠提供一些關於「如何利用 Excel 來建立一個簡單的文獻管理系統」，包括文獻的基本資訊、摘要、關鍵字，以及如何進行文獻的篩選和查找。 我也對書中關於「如何利用 Excel 進行研究數據的異常值處理」的策略感到好奇。異常值可能會對統計分析結果產生顯著影響。我希望這本書能提供關於如何利用 Excel 的圖表功能（如箱型圖、散佈圖）來識別異常值，以及如何通過一些 Excel 的函數或方法來處理這些異常值（如剔除、轉換）。 最後，我個人非常關注「Excel 在研究方法論上的未來發展與趨勢」的探討。隨著 Excel 功能的不斷更新，以及與其他工具的整合，它在研究中的應用前景也越來越廣闊。我希望作者能夠在書中對 Excel 在大數據分析、機器學習等前沿領域的潛在應用進行一些展望，以啟發讀者對 Excel 在未來研究中的更多可能性。

评分☆☆☆☆☆

聽說《Excel與研究方法 (2版)》要出了，真是個好消息！身為一個剛開始接觸學術研究的新手，我常常在數據處理和分析的環節感到無所適從，而且對 Excel 的很多功能都只是一知半解。上一版的書，我雖然還沒完全讀懂，但已經讓我對 Excel 在研究中的應用有了初步的認識。這次改版，我最期待的是它能提供更多關於「如何將研究問題轉化為 Excel 中的具體操作」的指導。很多時候，我知道我需要做什麼，但不知道該如何在 Excel 中實現，這本書如果能更側重於「如何思考」和「如何解決」的過程，對我幫助會很大。 我特別想知道，這一次的改版是否會深入探討「資料庫的建構與管理」在 Excel 中的應用。很多研究需要收集大量的結構化數據，例如客戶資料、病例資料、甚至是地理空間資料。我希望書中能提供一些關於如何利用 Excel 的資料表功能、欄位設定、主鍵與外鍵的概念（即使是在 Excel 的模擬應用中），以及如何進行有效的資料查詢與篩選，來建立一個初步的、易於管理的數據庫。這對於需要長期追蹤和分析數據的研究來說，是基礎中的基礎。 在進行統計分析時，對於「假設檢定」的理解和應用，往往是研究者的一大挑戰。我希望《Excel與研究方法 (2版)》能夠提供更詳細、更易於理解的關於「如何利用 Excel 的內建函數來進行各種常見的假設檢定」，例如 t 檢定、卡方檢定、ANOVA 等。書中不僅要展示如何操作，更要解釋這些檢定的原理、適用條件、以及如何解讀檢定結果，這樣才能真正地將統計方法應用到研究中，而不是機械地操作。 我還對書中關於「研究倫理與數據合規性」的 Excel 應用部分感到好奇。在處理敏感數據時，如何確保數據的匿名性、如何避免數據洩漏，以及如何遵守相關的數據保護法規，都是研究者必須關注的。我希望這本書能夠提供一些在 Excel 操作層面上的建議，例如如何有效地移除個人識別資訊，如何對敏感數據進行加密或遮蔽，以及如何安全地儲存和分享數據。這對研究的可靠性和道德性至關重要。 我也非常期待書中能提供更多關於「研究設計中的因果推論」的 Excel 應用。雖然 Excel 的能力有限，但作者或許能提供一些利用 Excel 來模擬簡單因果模型的思路，或是利用 Excel 來進行匹配、分層等方法，來初步探索變數之間的因果關係。這部分內容如果能有深入的介紹，將非常有助於研究者理解因果推論的基本概念，並將其應用到實際研究中。 我對書中關於「如何利用 Excel 進行預測性分析」的應用充滿期待。在很多研究中，我們不僅要描述現狀，更要預測未來的趨勢。Excel 雖然有一些基礎的預測功能，但我希望這本書能更深入地介紹如何結合不同的 Excel 功能，例如時間序列分析、趨勢線的進階應用，甚至是如何利用 Excel 來構建簡易的迴歸預測模型。這將大大提升我們在研究中預測未來走向的能力。 我也對書中關於「如何利用 Excel 進行研究評估與品質控制」的應用感到好奇。在研究過程中，我們需要不斷地對研究的質量進行評估，確保數據的準確性和分析的可靠性。我希望這本書能提供一些利用 Excel 來建立品質控制檢查表，進行數據驗證，或者利用條件式格式設定來標示出潛在的數據錯誤或不一致性的方法。這能幫助我們在研究過程中，及時發現和糾正問題。 在撰寫研究成果報告時，清晰、有條理的「附錄」是必不可少的。我希望《Excel與研究方法 (2版)》能夠提供一些關於如何利用 Excel 來組織和呈現研究數據的附錄，例如原始數據的匯總表格、詳細的統計分析輸出，甚至是數據集的描述性統計資訊。書中如果能提供範例，教我們如何將 Excel 的分析結果，整齊、專業地呈現在論文的附錄中，將非常有幫助。 我也對書中關於「如何利用 Excel 進行跨學科研究的數據整合」的應用感到好奇。在當今的研究趨勢下，跨學科合作日益普遍，不同學科的研究者可能使用不同的數據格式和分析工具。我希望這本書能提供一些關於如何利用 Excel 來進行數據轉換、格式統一，以及如何將來自不同來源的數據進行初步整合和對接的建議。這有助於打破學科壁壘，促進更有效的跨學科研究。 最後，我個人非常關注「研究數據的視覺化呈現」在 Excel 中的進階技巧。除了基本的圖表，我希望這本書能介紹更多關於如何利用 Excel 來創建具有敘事性的視覺化報告，例如如何通過多個圖表組合來展示研究的邏輯脈絡，或者如何利用 Excel 的動畫效果（如果可能的話）來動態地呈現數據的變化。這將有助於我們將研究成果以更生動、更吸引人的方式傳達給讀者。

评分☆☆☆☆☆

哇，終於等到《Excel與研究方法 (2版)》的改版了！說實話，上一版的內容就已經讓我受益匪淺，這次的更新更是讓人期待。我是一位社會科學領域的研究生，平時做研究時，數據處理和分析的部分常常讓我傷透腦筋，尤其是 Excel 軟體的應用，總覺得自己只是用了它很基本的功能，很多進階的技巧和潛力都沒有發掘出來。這本書恰恰填補了我這方面的知識空白。 在上一版中，我印象最深刻的是關於資料清理和轉換的章節。我記得當時我有一個大型問卷調查的原始資料，裡面充斥著各種填答錯誤、遺漏值，還有不同格式的日期和文字。按照傳統的方法，我得花費好幾個小時，甚至一兩天才能把資料整理乾淨，而且很容易出錯。但透過書中介紹的 Excel 功能，像是「資料驗證」、「尋找與取代」、「篩選」、「進階篩選」等等，我竟然可以在很短的時間內，以系統化的方式解決這些問題。那種感覺就像是解開了一個難題，讓我對數據處理的效率有了全新的認識。 這次改版，我特別關注的是新的統計分析方法的介紹，以及 Excel 在這些方法上的應用。在我們領域，越來越多研究會用到一些稍微複雜的統計模型，例如迴歸分析的進階應用，或者是一些多變量分析的入門。過去，我總是得依賴 SPSS 或 R 這樣的專業軟體，但有時候只是想快速驗證一下假設，或者做一些探索性的分析，再開啟那些軟體就顯得有些麻煩。我非常期待《Excel與研究方法 (2版)》能在 Excel 中提供更直觀、更易於操作的統計分析工具，比如更強大的圖表製作功能，或者內建更豐富的統計函數。 此外，我還希望這本書能更深入地探討如何利用 Excel 來進行研究設計和規劃。例如，如何利用 Excel 的試算表來建立研究專案的時間軸、預算規劃，甚至是招募受試者的名單管理。有時候，研究的執行過程比數據分析本身還要瑣碎，如果能有一個集中的工具來管理這些日常事務，相信能大大提升研究的效率和組織性。上一版在這方面的著墨可能相對較少，但對於我們這些經常需要同時進行多項研究的學者來說，這部分內容的價值不容小覷。 當然，我最期待的還是書中關於「視覺化研究結果」的部分。在學術發表和報告時，清晰、有說服力的圖表至關重要。Excel 雖然提供了一些基本的圖表功能，但要做出能夠有效傳達複雜數據和研究發現的專業圖表，往往需要大量的嘗試和經驗。我希望《Excel與研究方法 (2版)》能提供更多關於如何選擇合適圖表類型、如何設計美觀且資訊豐富的圖表、以及如何利用 Excel 的進階圖表功能（例如組合圖、迷你圖、數據標籤的精確控制等）來呈現研究成果的技巧。 我還特別想知道，這一次的改版是否增加了更多關於「資料模擬」或「假設檢定」的 Excel 應用。在進行研究時，有時候我們會面臨樣本量不足，或是需要評估不同情境下的結果。利用 Excel 的「模擬工具組」（Scenario Analysis, Data Tables）來進行敏感性分析，或是利用一些內建函數來執行簡易的假設檢定，都能在研究初期提供非常有價值的資訊。這類技巧對於非統計專業出身的研究者來說，尤其重要，能夠幫助我們更深入地理解數據，並做出更審慎的研究判斷。 我也對書中關於「研究倫理與資料保密」的 Excel 應用部分感到好奇。在處理涉及個人隱私的數據時，資料的保密性是首要考量。雖然 Excel 本身不是一個專門的加密軟體，但書中或許會提供一些利用 Excel 特性來保護敏感數據的建議，例如使用密碼保護工作表或活頁簿，或者如何謹慎地處理和儲存數據副本，以避免不必要的洩漏。在學術研究中，確保研究對象的隱私安全是至關重要的，如果能在 Excel 這個工具層面獲得一些實用的指導，對我們來說將是極大的幫助。 另外，我一直覺得 Excel 在「文獻回顧」的組織和管理上，也有很大的潛力。例如，我們可以利用 Excel 的排序、篩選、條件式格式設定功能，來建立一個個人化的文獻資料庫，標記重點、記錄閱讀心得，甚至連結到文獻的 PDF 檔案。雖然市面上有許多專業的文獻管理軟體，但對於只需要管理中小型文獻量，或是希望將文獻管理與其他研究資料整合在一起的研究者來說，Excel 的靈活性和易用性可能更具吸引力。我希望《Excel與研究方法 (2版)》能提供一些關於如何利用 Excel 進行高效文獻管理的創新方法。 在研究報告的撰寫過程中，Excel 的「樞紐分析表」絕對是不可或缺的好幫手。它可以快速地對大量數據進行匯總、彙整，並且能夠方便地進行多維度的交叉分析。我記得上一版中就已經對樞紐分析表做了詳細的介紹，但這次改版，我期望能看到更多關於如何利用樞紐分析表來生成研究報告中的表格，以及如何將樞紐分析表的結果進一步視覺化，直接導向圖表的製作。這樣一來，從數據整理到結果呈現，就能形成一個無縫接軌的工作流程，大大提升報告撰寫的效率和專業度。 最後，我對書中可能會涵蓋的「跨平台協作與數據共享」的 Excel 應用充滿期待。在現今許多研究團隊都是跨地域、跨部門合作，如何在團隊成員之間有效地共享 Excel 數據，並且確保數據的一致性和即時更新，是一個常見的挑戰。我希望《Excel與研究方法 (2版)》能提供一些關於如何利用 Excel Online、OneDrive 或其他雲端儲存服務，來實現多人協同編輯、版本控制，以及如何有效溝通和協調數據共享過程中的注意事項。這將有助於我們在團隊研究中，更順暢地進行合作，並加速研究進程。

评分☆☆☆☆☆

終於等到了《Excel與研究方法 (2版)》！上一版的書我真的把它當聖經一樣在讀，每次遇到瓶頸，翻開書總能找到新的思路。這次改版，我最期待的絕對是它在「如何利用 Excel 進行資料視覺化來輔助研究發現」方面的進階應用。我相信這一次，作者一定會介紹更多創新的圖表製作技巧，以及如何透過視覺化來更好地呈現研究的複雜結果，讓讀者更容易理解。 我對書中關於「如何利用 Excel 進行中介效果分析（Mediation Analysis）的初步探索」的應用非常感興趣。中介效果分析是探討自變數如何通過一個或多個中介變數影響因變數。雖然 Excel 本身不直接支持複雜的中介模型，但我希望這本書能介紹如何利用 Excel 來進行初步的相關性分析，以及如何通過概念性的說明，引導讀者理解中介效應的邏輯，或者如何輔助計算一些簡易的中介效果指標。 在學術研究中，「如何有效率地管理研究的資料集」是基礎中的基礎。我希望《Excel與研究方法 (2版)》能夠提供更多關於「如何利用 Excel 來設計和組織一個清晰、結構化的資料集」，包括如何命名欄位、設定資料類型、以及建立資料字典。書中如果能提供一些範例，教我們如何避免資料的冗餘和不一致，將非常有幫助。 我也對書中關於「如何利用 Excel 進行研究數據的預處理與轉換，以滿足統計軟體的要求」的應用感到好奇。很多時候，我們會在 Excel 中進行初步的數據整理，然後再匯入 SPSS 或 R 等軟體進行更深入的分析。我希望這本書能介紹一些關於如何利用 Excel 的函數和工具，來準備符合其他統計軟體格式要求的數據，例如如何進行數據的重塑、長寬格式轉換等。 我還對書中關於「如何利用 Excel 進行研究數據的異常值檢測與處理」的應用感到好奇。異常值可能會對分析結果產生很大的影響。我希望這本書能提供關於如何利用 Excel 的圖表功能（如箱型圖、散佈圖）來識別異常值，以及如何通過一些 Excel 的函數或方法來處理這些異常值（如剔除、轉換），並對處理後的數據進行再次檢查。 我非常期待書中能提供更多關於「如何利用 Excel 進行探索性因子分析（Exploratory Factor Analysis, EFA）的輔助」的詳細步驟。EFA 是用於識別數據中潛在的潛在變數。我希望這本書能介紹如何在 Excel 中計算相關係數矩陣，並結合一些概念性的說明，引導讀者理解 EFA 的基本原理，或者如何利用 Excel 的其他功能來輔助 EFA 的數據準備和結果解讀。 我也對書中關於「如何利用 Excel 進行驗證性因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）的初步了解」感到興趣。CFA 是用於檢驗理論模型的結構適合度。雖然 CFA 通常需要更專業的軟體，但我希望這本書能提供一些關於如何利用 Excel 來準備 CFA 的數據，以及如何理解 CFA 的一些基本指標（如 CFI, TLI, RMSEA）的介紹。 在撰寫研究報告的「方法」章節，對於「統計分析方法的選擇理由」的說明非常重要。我希望《Excel與研究方法 (2版)》能夠提供一些關於「如何利用 Excel 來輔助理解不同統計方法的適用條件」，以及如何根據研究問題和數據類型，選擇最合適的分析方法。書中如果能提供一些範例，教我們如何將 Excel 的分析過程與理論結合，將非常有幫助。 我也對書中關於「如何利用 Excel 進行研究數據的長遠儲存與版本管理」的策略感到好奇。學術研究的數據需要長期保存，並且能夠追溯其演變過程。我希望這本書能提供關於如何建立清晰的數據儲存結構、採用有效的版本命名規則，以及如何利用 Excel 的一些功能或外掛來進行數據的版本控制和追蹤的建議。 最後，我個人非常關注「Excel 在研究方法論上的培訓與推廣」的價值。我認為這本書不僅僅是傳授技巧，更是推廣一種研究思維。我希望作者能夠在書中強調，Excel 作為一個普及率極高的軟體，能夠在學術界扮演更重要的角色，幫助更多研究者掌握數據分析的基本技能，提升研究的效率和質量，並促進學術研究的民主化。

评分☆☆☆☆☆

聽到《Excel與研究方法 (2版)》要出版的消息，我真是太興奮了！上一版的內容對我來說簡直是開啟了新世界的大門，讓我對 Excel 在學術研究中的潛力有了全新的認識。這次改版，我最期待的就是它能更深入地探討「如何利用 Excel 來處理與分析時間序列數據」。很多社會科學和經濟學的研究都涉及時間序列，比如股價預測、經濟指標分析等，我希望書中能提供更系統的方法，介紹如何在 Excel 中進行時間序列的平穩性檢驗、季節性分解，甚至是如何應用一些基礎的時間序列模型。 我對書中關於「如何利用 Excel 進行風險評估與情境分析」的應用非常感興趣。在研究中，我們經常需要考慮不同因素對研究結果的潛在影響，或者預測不同情境下的可能結果。我希望這本書能提供關於如何利用 Excel 的「模擬工具組」和「規劃求解器」來進行風險評估，例如如何計算投資組合的風險，或者如何模擬不同政策下的社會影響。這對於決策支持類的研究來說，非常有價值。 在學術論文的「結果」章節，如何清晰、準確地呈現數據分析的結果，是至關重要的。我希望《Excel與研究方法 (2版)》能夠提供更多關於「如何利用 Excel 製作專業、高質量的圖表」，並且能夠「直接將分析結果轉化為報告中的圖表與表格」的詳細指導。例如，如何根據統計分析的輸出，精確地設定圖表的標題、軸標籤、數據來源，以及如何利用條件式格式設定來突顯關鍵的發現。 我也對書中關於「如何利用 Excel 進行多變量數據的探索性分析」的應用感到好奇。當研究數據包含多個變數時，如何有效地發現變數之間的潛在關係、進行數據降維，或者識別聚類群組，是重要的分析步驟。我希望這本書能介紹一些如散佈圖矩陣、主成分分析（即使是概念性的介紹和 Excel 的輔助操作）、以及聚類分析的 Excel 應用方法。 我還對書中關於「如何利用 Excel 進行研究數據的標準化與正規化」的應用感到好奇。在進行一些統計分析，特別是涉及距離計算或模型比較時，對數據進行標準化（例如 Z 分數）或正規化（例如 Min-Max 標準化）是常見的操作。我希望這本書能提供清晰的步驟，介紹如何在 Excel 中執行這些操作，以及為什麼它們在某些分析中是必要的。 我非常期待書中能提供更多關於「如何利用 Excel 進行配對樣本 t 檢定與獨立樣本 t 檢定的詳細步驟」。這兩種 t 檢定是社會科學研究中最常用的統計方法之一，但我希望這本書能不僅僅展示操作，更能深入解釋它們的原理、適用情境、以及如何正確解讀 SPSS 等軟體的輸出結果，並將這些結果轉換為 Excel 中的表格和圖形。 我也對書中關於「如何利用 Excel 進行卡方檢定（Chi-squared test）的應用」感到興趣。卡方檢定常用於分析類別變數之間的關聯性。我希望這本書能提供關於如何構建列聯表、如何計算期望頻數，以及如何執行卡方檢定，並解讀其 p 值和自由度的詳細步驟。這對於分析調查數據和分類數據非常有用。 在撰寫研究報告的「結論」部分，如何將數據分析的發現提煉成簡潔、有力的論點，是研究者需要掌握的技巧。我希望《Excel與研究方法 (2版)》能夠提供一些關於如何利用 Excel 來「輔助提煉研究結論」的建議。例如，如何通過對數據分析結果的總結，來支持研究的主要論點，或者如何利用 Excel 的圖表來直觀地展示結論的依據。 我也對書中關於「如何利用 Excel 進行研究數據的歸檔與備份」的策略感到好奇。學術研究的數據需要長期保存，以備查閱或重複驗證。我希望這本書能提供關於如何建立清晰的數據歸檔結構、選擇合適的備份方式（例如雲端儲存、外部硬碟），以及如何確保數據的完整性和可讀性的建議。 最後，我個人非常關注「Excel 在研究方法論上的哲學與倫理」的探討。雖然這本書主要講述操作，但我希望作者能在適當的時候，引導讀者思考，Excel 作為一個工具，如何在研究中體現科學精神、如何避免潛在的偏見、以及如何在數據分析過程中堅守學術誠信。這將幫助我們不僅掌握技巧，更能成為一個負責任的研究者。

评分☆☆☆☆☆

太好了，《Excel與研究方法 (2版)》終於要出了！上一版的書我真的愛不釋手，裡面的內容對我來說簡直是救星。這次改版，我最最期待的就是它能更深入地探討「如何利用 Excel 來進行多重比較分析」。在進行 ANOVA 或其他統計檢定後，我們常常需要進行事後比較，來找出哪些組別之間存在顯著差異。我希望書中能提供詳細的步驟，介紹如何在 Excel 中執行 Tukey's HSD, Bonferroni 等常見的多重比較檢定，並解釋其原理和結果的解讀。 我對書中關於「如何利用 Excel 進行迴歸模型的變數篩選與選擇」的應用非常感興趣。在構建迴歸模型時，如何選擇最合適的預測變數，以避免過度擬合或欠擬合，是一個重要的步驟。我希望這本書能介紹一些基於 Excel 的方法，例如逐步迴歸、向前選擇、向後剔除等，來幫助我們進行變數的篩選和模型的優化。 在學術研究中，能夠「有效地組織和管理研究文獻」是非常重要的。我希望《Excel與研究方法 (2版)》能夠提供更多關於「如何利用 Excel 來建立個人化的文獻資料庫」，包括文獻的關鍵字、摘要、引用格式、以及與文獻 PDF 檔案的連結。書中如果能提供一些範例，教我們如何利用 Excel 的排序、篩選、條件式格式設定來高效地管理文獻，將非常有幫助。 我也對書中關於「如何利用 Excel 進行研究數據的視覺化探索與發現」的應用感到好奇。在數據分析之前，透過視覺化的方式來初步了解數據的結構、分佈和潛在關係，能夠幫助我們更有效地進行後續的分析。我希望這本書能介紹更多關於如何利用 Excel 的進階圖表功能，來進行數據探索，例如如何利用散佈圖來識別異常值，或者如何利用盒鬚圖來比較不同組別的數據分佈。 我還對書中關於「如何利用 Excel 進行研究數據的清理與驗證」的應用感到好奇。在處理研究數據時，確保數據的準確性和一致性是關鍵。我希望這本書能提供更多關於如何利用 Excel 的「資料驗證」功能，來設定規則，防止錯誤輸入；以及如何利用「條件式格式設定」和「尋找與取代」來標示和修正潛在的數據問題。 我非常期待書中能提供更多關於「如何利用 Excel 進行相關性分析（Correlation Analysis）」的詳細步驟。相關性分析是探索兩個變數之間線性關係強弱和方向的重要方法。我希望這本書能介紹如何在 Excel 中計算皮爾遜相關係數，以及如何解讀相關係數的數值，並將其視覺化為相關係數矩陣圖。 我也對書中關於「如何利用 Excel 進行獨立樣本 t 檢定（Independent Samples t-test）的應用」感到興趣。這是在比較兩組獨立樣本均值差異時常用的方法。我希望這本書能提供關於如何準備數據、如何執行 t 檢定，以及如何解讀檢定結果，包括 p 值和信賴區間的詳細步驟。 在撰寫研究報告的「方法」章節，如何清晰、精確地描述數據分析的過程，是讀者理解研究的關鍵。我希望《Excel與研究方法 (2版)》能夠提供一些關於「如何利用 Excel 的分析工具包」來執行統計分析，並將分析過程「記錄下來」的建議。例如，如何準確地記錄使用的統計方法、參數設定，以及輸出的結果。 我也對書中關於「如何利用 Excel 進行研究數據的預處理與轉換」的策略感到好奇。在進行統計分析之前，我們常常需要對數據進行一些預處理，例如對數轉換、平方根轉換，或者將類別變數轉換為數值變數。我希望這本書能提供關於如何利用 Excel 的數學函數和邏輯函數來執行這些數據預處理步驟的技巧。 最後，我個人非常關注「Excel 在研究方法論上的實用性與局限性」的討論。雖然這本書旨在教授 Excel 的應用，但我希望作者能夠適當地指出 Excel 在某些複雜研究方法上的局限性，並引導讀者認識到何時需要尋求更專業的統計軟體。這將有助於我們對 Excel 有一個更全面、更客觀的認識。

评分☆☆☆☆☆

終於等到《Excel與研究方法 (2版)》的發行了！上一版的書我真的從頭讀到尾，對我當時的研究生生涯有著決定性的影響。這次改版，我最最期待的就是它能更深入地探討「如何利用 Excel 來進行視覺化敘事（Data Storytelling）」。我認為，學術研究不僅要做出好的分析，更要能夠有效地將研究結果「講述」給不同聽眾，而 Excel 在這方面的潛力非常大。希望書中能介紹如何透過精心設計的圖表組合，來呈現研究的脈絡、發現，甚至數據背後的故事。 我對書中關於「如何利用 Excel 進行複雜數據整合與轉換」的應用非常感興趣。現在的研究常常需要整合來自不同來源、不同格式的數據，例如文字檔、CSV 檔、網頁數據等。我希望這本書能詳細介紹如何利用 Excel 的 Power Query 工具，來實現自動化的數據導入、清理、轉換和合併，從而大大節省數據準備的時間。 在學術論文的「研究方法」部分，如何「清晰、精確地描述數據分析過程」是至關重要的。我希望《Excel與研究方法 (2版)》能夠提供更多關於「如何利用 Excel 的分析工具包來執行統計分析，並將分析過程記錄下來」，以及如何將分析結果「有序地組織成表格和圖表」的詳細指導。例如，如何準確地報告分析方法、參數設定、以及輸出的關鍵統計量。 我也對書中關於「如何利用 Excel 進行研究數據的異常值檢測與處理」的應用感到好奇。異常值是影響統計分析結果的常見問題。我希望這本書能介紹如何利用 Excel 的圖表功能（如箱型圖、散佈圖）來識別異常值，以及如何通過一些 Excel 的函數或方法來處理這些異常值（如剔除、轉換），並對處理後的數據進行再次檢查。 我還對書中關於「如何利用 Excel 進行研究數據的缺失值填補策略」的應用感到好奇。在實際研究中，缺失值是常見的問題，而不同的填補策略會對分析結果產生影響。我希望這本書能提供關於如何識別缺失值，以及在 Excel 中進行簡單的缺失值填補方法，例如均值填補、中位數填補，或者如何利用 Excel 的某些函數來進行條件性的填補。 我非常期待書中能提供更多關於「如何利用 Excel 進行獨立樣本 t 檢定（Independent Samples t-test）的詳細步驟」。這是在比較兩組獨立樣本均值差異時常用的方法。我希望這本書能介紹如何在 Excel 中準備數據、執行 t 檢定，以及如何解讀檢定結果，包括 p 值和信賴區間，並將其視覺化。 我也對書中關於「如何利用 Excel 進行配對樣本 t 檢定（Paired Samples t-test）的應用」感到興趣。當我們對同一組受試者在不同條件下進行測量時，就需要使用配對樣本 t 檢定。我希望這本書能提供關於如何準備配對數據、執行檢定，以及如何解讀結果的詳細步驟，並結合圖表進行說明。 在撰寫研究報告的「討論」章節，如何將數據分析的發現與理論相結合，是研究者需要掌握的技巧。我希望《Excel與研究方法 (2版)》能夠提供一些關於「如何利用 Excel 來輔助提煉研究結論」，例如如何通過對數據分析結果的總結，來支持研究的主要論點，或者如何利用 Excel 的圖表來直觀地展示結論的依據。 我也對書中關於「如何利用 Excel 進行研究數據的標準化與轉換」的策略感到好奇。在進行一些複雜的統計模型或機器學習演算法時，數據的尺度和分佈可能會影響分析結果。我希望這本書能提供關於如何利用 Excel 的函數來執行數據的標準化（例如 Z-score）、正規化（例如 Min-Max scaling），以及其他常見的數據轉換技巧。 最後，我個人非常關注「Excel 在研究方法論上的實用性與局限性」的探討。雖然這本書旨在教授 Excel 的應用，但我希望作者能夠適當地指出 Excel 在某些複雜研究方法上的局限性，並引導讀者認識到何時需要尋求更專業的統計軟體。這將有助於我們對 Excel 有一個更全面、更客觀的認識，並做出更明智的研究工具選擇。

评分☆☆☆☆☆

哇！《Excel與研究方法 (2版)》終於要出了！上一版的內容已經讓我對 Excel 在研究方法學上的應用有了相當的認識，這次改版，我最期待的就是它能在「複雜數據清洗與轉換」方面提供更強大的工具和更深入的技巧。我經常遇到一些非常混亂、格式不統一的數據，每次都要花費大量時間去清理，非常耗費心神。希望這次改版能介紹更多如 Power Query 這樣強大工具的進階應用，如何更有效地處理缺失值、異常值、重複值，以及如何進行複雜的數據合併與追加。 我對書中關於「非參數統計分析」的 Excel 應用部分非常好奇。雖然參數統計是主流，但在某些情況下，非參數檢定是更適合的選擇。我希望這本書能夠提供一些關於如何利用 Excel 的內建函數或是一些較為通用的方法，來執行常見的非參數檢定，例如威爾科森秩和檢定、曼-惠特尼 U 檢定、克魯斯卡爾-沃利斯檢定等。這能讓我們的研究工具箱更加完善。 在學術寫作中，「研究方法」的章節是論文的靈魂。我希望《Excel與研究方法 (2版)》能夠提供更詳細的指導，關於如何利用 Excel 來「記錄研究過程」、「匯總實驗設計細節」，甚至是如何利用 Excel 來「生成研究方法描述性的表格」。例如，如何清楚地呈現研究的變數定義、測量工具、以及數據分析的步驟。這對於新手來說，是極其寶貴的指引。 我也對書中關於「如何利用 Excel 進行模擬實驗與敏感性分析」的應用感到興趣。在研究設計階段，預測不同參數設定下可能出現的結果，有助於我們優化研究設計，並理解模型的穩健性。我希望這本書能介紹如何利用 Excel 的「模擬工具組」（Scenario Manager, Data Tables）來進行各種場景的模擬，以及如何透過這些模擬來評估模型對不同變數變化的敏感度。 我還對書中關於「如何利用 Excel 進行迴歸分析的診斷與診斷圖」的應用感到好奇。迴歸分析是常用的統計方法，但要確保模型的有效性，我們需要進行殘差分析、共線性診斷等。我希望這本書能提供詳細的步驟，教我們如何在 Excel 中生成診斷圖（例如殘差圖、正規機率圖），以及如何解讀這些圖表來評估模型的假設是否得到滿足。 我非常期待書中能提供更多關於「如何利用 Excel 進行多層次模型（Hierarchical Linear Models, HLM）的初步探索」。雖然 Excel 本身不直接支持 HLM，但作者或許能提供一些思路，關於如何利用 Excel 的數據結構來模擬多層次數據，或者如何通過一些間接的方法來探索層次結構對結果的影響。這對於一些初步接觸 HLM 的研究者來說，將是一個很好的入門。 我也對書中關於「如何利用 Excel 進行重複測量設計（Repeated Measures Designs）的數據處理與分析」感到興趣。在一些研究中，我們需要對同一個受試者在不同時間點進行多次測量。我希望這本書能提供關於如何有效地組織和管理重複測量數據，以及如何利用 Excel 的一些進階功能或函數來進行初步的描述性分析和趨勢分析。 在撰寫研究成果的「討論」章節時，將數據分析結果與理論相結合，是至關重要的環節。我希望《Excel與研究方法 (2版)》能夠提供一些關於如何利用 Excel 來「視覺化數據分析結果」，並將這些視覺化結果「引導至理論解釋」的技巧。例如，如何根據圖表或表格中的發現，來提出研究的含義和貢獻。 我也對書中關於「如何利用 Excel 進行研究數據的版本控制與歷史記錄」的應用感到好奇。在長期的研究過程中，數據可能會被多次修改和更新。我希望這本書能提供一些關於如何利用 Excel 的特性，例如「追蹤修訂」功能，或者如何建立有規律的數據備份與命名機制，來有效地管理數據的版本，並記錄每次修改的歷史。 最後，我個人非常關注「研究工具的選擇與優勢劣勢比較」的 Excel 應用。書中既然是講述 Excel 與研究方法，我希望作者能夠在適當的時候，將 Excel 的能力與其他研究軟體（如 SPSS, R, Stata）進行比較，分析 Excel 在不同研究場景下的優勢和局限性。這樣，讀者才能更清楚地認識到 Excel 的定位，並做出更明智的研究工具選擇。

评分☆☆☆☆☆

天啊！《Excel與研究方法 (2版)》居然有更新了！說實話，上一版的書我真的看了不下十遍，每次遇到研究瓶頸，或是想精進 Excel 技巧時，總會翻出來重新學習。這次改版，我個人最期待的是它在「大數據」分析方面的潛力能夠被進一步挖掘。現在的研究，動輒處理上千筆甚至萬筆的資料，過去覺得 Excel 在這方面有極限，但相信這一次，作者一定會提供更多突破性的方法，例如更進階的 Power Query 和 Power Pivot 的應用，如何透過這些工具來處理結構複雜、數據量龐大的資料集，並進行深入的探索性分析。 我對書中對於「預測模型」與「決策支援系統」的 Excel 應用部分充滿了好奇。在我的研究領域，經常需要預測未來的趨勢，或是為決策者提供量化的建議。Excel 本身就內建了不少用於預測的函數，例如趨勢線、迴歸分析，甚至是一些簡易的時間序列模型。我非常希望這一次的改版，能夠更深入地探討如何結合這些函數，甚至利用 Excel 的 VBA 程式設計，來建立更複雜、更精確的預測模型。例如，如何利用 Excel 來模擬不同政策下的預期效益，或是如何根據歷史數據來預測市場需求，這些都是非常實用的研究應用。 在學術論文的寫作過程中，能夠快速、精準地產出符合期刊要求的表格，對於研究者來說至關重要。我特別期待《Excel與研究方法 (2版)》能夠提供更多關於「客製化表格格式」和「條件式格式設定」的進階技巧。例如，如何利用條件式格式設定來標示出具有統計學意義的結果，或者如何利用儲存格樣式來統一報告的視覺風格，讓我們的研究結果呈現更專業、更具說服力。這不僅僅是美觀的問題，更是直接影響研究結果的可讀性和影響力。 另外，我對書中關於「實驗設計」與「抽樣方法」的 Excel 應用部分感到非常感興趣。在進行實驗研究時，如何有效地設計實驗因子、隨機分派受試者，以及如何計算所需的樣本數，都需要嚴謹的規劃。我希望這本書能夠提供一些利用 Excel 來輔助實驗設計的工具或方法，例如如何利用 Excel 來生成隨機數，如何規劃實驗流程，甚至是如何利用 Excel 來計算出合適的樣本數。這些能夠幫助我們在研究初期就建立一個堅實的基礎，避免後期出現數據收集上的問題。 我還對書中關於「質性資料分析」在 Excel 中的輔助應用感到好奇。雖然 Excel 主要是一個量化分析工具，但對於一些研究者來說，他們可能會將質性訪談的逐字稿，或者一些開放式問卷的回答，輸入到 Excel 中進行初步的整理和分類。我希望這本書能夠提供一些關於如何利用 Excel 的排序、篩選、查找功能，甚至是一些文字處理函數，來輔助質性資料的初步歸類和主題識別的技巧。這能讓一些習慣使用 Excel 的研究者，在質性研究的探索階段，也能有所依託。 在學術發表中，除了文字內容，引人注目的「圖表」更是吸引讀者的關鍵。我非常期待《Excel與研究方法 (2版)》能夠提供更多關於「進階圖表類型」的應用，例如箱型圖、散佈圖矩陣、網絡圖、地理空間圖等。了解如何在 Excel 中製作這些圖表，以及如何根據不同的數據類型和研究目的，選擇最合適的圖表，能夠極大地提升我們研究成果的呈現效果。我希望書中能有更豐富的實例，教我們如何從零開始製作出專業水準的圖表。 我還對書中關於「研究資料的視覺化探索」的應用非常期待。在進行數據分析之前，透過視覺化的方式來初步了解數據的特徵、分佈和潛在關係，是非常重要的步驟。Excel 提供了「散佈圖」、「直方圖」、「折線圖」等基本圖表，但如果能有更多關於如何利用這些圖表來發現異常值、識別趨勢、或進行初步的變數關係探索的技巧，將非常有價值。我希望書中能提供更多關於如何「看懂」圖表，以及如何從圖表中提取有意義資訊的指導。 對於常常需要撰寫研究計畫書的研究者來說，如何有效地「管理研究資源」和「追蹤研究進度」也是一大挑戰。我希望《Excel與研究方法 (2版)》能夠提供一些關於如何利用 Excel 的試算表功能，來建立一個詳細的研究計畫，包括人力資源的分配、經費的預算與核銷、以及各個研究階段的預期完成時間。同時，也希望書中能提供一些關於如何利用 Excel 來追蹤研究進度，標記里程碑，以及及時發現和解決潛在延誤的實用方法。 我也對書中可能包含的「使用者定義函數 (UDF)」和「巨集 (Macro)」的應用感到好奇。雖然這部分內容可能對初學者來說有些門檻，但對於需要重複執行複雜數據處理或分析任務的研究者來說，學會如何利用 VBA 來編寫自訂函數或自動化腳本，能夠極大地提升研究效率。我希望這本書能夠以循序漸進的方式，介紹一些常用的 UDF 和巨集範例，讓讀者能夠逐步掌握，並將其應用到自己的研究工作中。 最後，我個人非常關注「研究數據的長遠保存與可及性」的問題。學術研究的數據成果，除了當下使用，也應該能夠被長久地保存，並在適當的時候被他人取用。我希望《Excel與研究方法 (2版)》能夠提供一些關於如何利用 Excel 來組織和儲存研究數據的建議，例如如何建立清晰的資料夾結構，如何編寫數據字典，以及如何在保存數據時考慮數據的格式、版本和相關文件。雖然這可能超出 Excel 的直接功能，但作為研究方法的一部分，提供這方面的指引非常重要。

评分☆☆☆☆☆

哇！《Excel與研究方法 (2版)》要出了，太讓人期待了！上一版的內容我真的是看了好幾遍，每次都能學到新東西。這次改版，我最最期待的就是它能更深入地探討「如何利用 Excel 來進行預測性建模」。很多研究都需要預測未來趨勢，例如市場需求、疾病發生率等，我希望書中能介紹如何在 Excel 中運用時間序列分析、移動平均、指數平滑法等方法，來建立簡易的預測模型，並評估模型的準確性。 我對書中關於「如何利用 Excel 進行多因子變異數分析（Two-way ANOVA）」的應用非常感興趣。當研究中涉及兩個或多個自變數時，我們需要進行多因子 ANOVA 來分析它們對因變數的獨立效應以及交互效應。我希望這本書能提供詳細的步驟，介紹如何在 Excel 中進行數據的準備、執行 Two-way ANOVA，以及如何解讀結果，特別是交互效應的解釋。 在學術研究中，「如何有效地管理研究計畫與進度」是成功完成研究的關鍵。我希望《Excel與研究方法 (2版)》能夠提供更多關於「如何利用 Excel 來建立一個詳細的研究計畫時間表」，包括各項研究任務的預計開始與結束時間、負責人、以及里程碑。書中如果能提供一些範例，教我們如何利用 Excel 的甘特圖或表格來追蹤研究進度，將非常有幫助。 我也對書中關於「如何利用 Excel 進行研究數據的探索性圖形分析」的應用感到好奇。除了常見的直方圖和散佈圖，我希望這本書能介紹更多關於如何利用 Excel 來創建能夠揭示數據結構和關係的圖形，例如如何製作箱型圖來比較組間差異，如何製作雷達圖來展示多個變數的表現，或者如何利用熱力圖來呈現相關性矩陣。 我還對書中關於「如何利用 Excel 進行研究數據的缺失值處理與填補」的應用感到好奇。在實際研究中，缺失值是常見的問題。我希望這本書能提供關於如何識別缺失值，以及在 Excel 中進行簡單的缺失值填補方法，例如均值填補、中位數填補，或者如何利用 Excel 的某些函數來進行條件性的填補。 我非常期待書中能提供更多關於「如何利用 Excel 進行單因子變異數分析（One-way ANOVA）」的詳細步驟。ANOVA 是用於比較三個或三個以上獨立樣本均值差異的重要方法。我希望這本書能介紹如何在 Excel 中準備數據、執行 ANOVA，以及如何解讀 F 值、p 值，並進行事後比較。 我也對書中關於「如何利用 Excel 進行配對樣本 t 檢定（Paired Samples t-test）的應用」感到興趣。當我們對同一組受試者在不同條件下進行測量時，就需要使用配對樣本 t 檢定。我希望這本書能提供關於如何準備配對數據、執行檢定，以及如何解讀結果的詳細步驟。 在撰寫研究報告的「方法」章節，除了數據分析方法，對於「研究對象的描述」也是非常重要的。我希望《Excel與研究方法 (2版)》能夠提供一些關於「如何利用 Excel 來統計和呈現研究對象的人口學特徵」，例如年齡、性別、教育程度等。書中如果能提供範例，教我們如何利用 Excel 的樞紐分析表和圖表來生成這些描述性統計，將非常有幫助。 我也對書中關於「如何利用 Excel 進行研究數據的標準化與轉換」的策略感到好奇。在進行一些複雜的統計模型或機器學習演算法時，數據的尺度和分佈可能會影響分析結果。我希望這本書能提供關於如何利用 Excel 的函數來執行數據的標準化（例如 Z-score）、正規化（例如 Min-Max scaling），以及其他常見的數據轉換技巧。 最後，我個人非常關注「Excel 在研究方法論上的可重複性與透明性」的探討。在學術研究中，結果的可重複性是驗證研究的重要原則。我希望作者能夠在書中強調，如何在 Excel 中操作，能夠讓其他研究者更容易理解和重複我們的分析過程。例如，如何清晰地記錄分析步驟，如何組織工作表，以及如何提供原始數據。