具体描述
曾被统计搞得欲哭无泪的人有福了！
降雨机率、失业率、投资报酬率、离婚率……生活中统计无所不在，高普考、商学院研究所考试也需要准备统计，研究生撰写论文、上班族整理业务报告、行销人员进行市场调查更用得上统计，本书以漫画→图解→解说，帮助你轻松了解主成分分析与因素分析的概念与实际用途：
主成分分析：找出「综合力最高者」的分析方法，分为「把分析数据标准化」和「不把分析数据标准化」两种。在报章杂志上常看到的电影票房排行榜、人气拉面店综合评鑑等多是使用这种分析方式。
因素分析：能将众多变数浓缩成较少变数，并找出各项变数之间的相互关系。在进行分析之前必须设定共同因素的个数。用于就业资讯杂志中有关「求职时最重视事项」的调查、学生的各科成绩表现，以及顾客满意度调查问卷等的分析。
在山本卫与高津琉衣的纯爱故事中，你还能不知不觉地学会以下概念：
● 问卷设计：样本大小、随机抽样法与非随机抽样法、量化调查与质化调查、数据分析、问题设计
● 主成分分析：选择变数和第一主成分、判断累计贡献率、第二主成分之后的主成分、变异数与固有值
● 因素分析：因素负荷量、最大概似估计法、最大变异转轴法、因素负荷量矩阵和因素结构矩阵、Promax转轴法、共同因素个数上限、主因素法
● 因素分析相关的数学概念：相关矩阵、单位矩阵、旋转、固有值和固有向量、对称矩阵、离差平方和、变异数、标准差
● 各种分析方法：多变量分析、重回归分析、logistic回归分析、群落分析、对应分析、结构方程模型分析
作者简介
高桥信
一九七二年生于日本新潟。九州艺术工科大学（现为九州大学）研究所艺术工学研究科资讯传达系毕业，之后从事数据分析和研习讲师的工作，现在以写作为业。
着有《世界第一简单统计学》、《世界第一简单线性代数》、《世界第一简单统计学【回归分析篇】》（以上世茂）、《靠EXCEL学对应分析》（Omsha公司）、《社会组也看得懂的多变量分析》（合着，东京图书）、《AHP和联合分析》（合着，现代数学社）。
审订者简介
洪万生
国立台湾师范大学数学系教授兼主任（2007/8/1-2009/7/31）。纽约城市大学 (CUNY) 科学史博士、国立台湾师范大学数学系学士与硕士、国际科学史学院通讯会员、Historia Mathematica (国际数学史杂志）编辑委员、台湾数学教育学会理事长（2007-2009）、《HPM通讯》发行人、台湾数学（虚拟）博物馆创始人之一。
个人网页：www.math.ntnu.edu.tw/~horng
译者简介
陈昭蓉
台湾师范大学数学系毕（辅修英语）。考取松下留日奖学金，取得东京工业大学经营工学博士学位。曾任职于台湾松下电器，现从事企管顾问并兼职翻译。译有《用看的学数学》、《刮风时，木桶商就能赚大钱？：看穿事物本质的数学脑》、《用小学数学看世界》（以上世茂）、《读书力》（商务）、《壅塞学》（究竟）、《工作是乘法》（先觉）、小天下数学馆系列丛书等（小天下）。
著者信息
图书目录
前言 你和我的因素分析
第1章 问卷的基础知识
1. 抽样法 / 2. 调查方法 / 3. 判断样本大小的方法 / 4. 随机抽样与非随机抽样 / 5. 量化调查与质化调查 / 6. 数据分析的方法
第2章 问卷和问题
1. 问卷结构 / 2. 问题类型 / 3. 应该避免的问题 / 4. 应该避免的问题(续) / 5. 「正中央」的存在
第3章 数学的基础知识
1. 相关矩阵 / 2. 单位矩阵 / 3. 旋转 / 4. 固有值和固有向量 / 5. 对称矩阵 / 6. 矩阵的补充内容 / 7. 离差平方和、变异数、标准差
第4章 主成分分析
1. 什么是主成分分析？ / 2. 主成分分析的注意事项 / 3. 主成分分析的具体范例 / 4. 选择变数和第一主成分 / 5. 第一主成分和综合力 / 6. 判断累计贡献率的简易方法 / 7. 第二主成分之后的主成分 / 8. 变异数与固有值
第5章 因素分析
1. 什么是因素分析？ / 2. 因素分析的注意事项 / 3. 因素分析的具体范例 / 4. 本章范例的样本 / 5. 注意事项的补充说明 / 6. 因素负荷量比较小的变数的处理方式 / 7. 最大概似估计法 / 8. 为什么旋转时总是利用最大变异转轴法？ / 9. 因素负荷量矩阵和因素结构矩阵 / 10. Promax转轴法 / 11. 可以假设的共同因素个数的上限 / 12.把主因素法和最大变异转轴法当成「过去的遗物」的问题 / 13. 因素分析的专有名词
附录 各种分析方法
1 多变量分析：1.1 简介多变量分析1.2 重回归分析1.3 Logistic回归分析1.4群落分析1.5 对应分析与数量化三类1.6结构方程模型分析
2. 其他：2.1 统计的假设检定2.2 Kaplan-Meier分析法
图书序言
前言
本书的两大主题是因素分析和主成分分析。
本书设定的读者包括：
●读完《世界第一简单统计学》或有同等知识的人
●对因素分析有兴趣的人
●对主成分分析有兴趣的人
●对问卷调查有兴趣的人
本书内容为：
●第1章 问卷调查的基本知识
●第2章 问卷和问题
●第3章 数学的基本知识
●第4章 主成分分析
●第5章 因素分析
每一章都包含两个部分：
●漫画
●漫画的补充说明
最后还有附录，介绍一些着名的分析方式，有些方法也会出现在《世界第一简单统计学》、《世界第一简单统计学【回归分析篇】》。
本书会详述计算过程，擅长数学的读者可以仔细阅读，不擅长数学的读者只要大致浏览一下就可以了。换句话说，只要掌握「大致过程」，知道「虽然不懂那是什么意思，计算过程也很复杂，总之只要经过这些步骤就能求出答案」即可，不须勉强自己马上理解所有算式。不要急，慢慢来。可是，请大家务必浏览过一次。
相较于《世界第一简单统计学》、《世界第一简单统计学【回归分析篇】》解说的内容，本书主题「因素分析」的计算过程非常繁琐，有不少读者一看到计算过程就会觉得「这么复杂……连看都不想看」。请大家忍耐，不要放弃。因素分析的计算过程的确繁琐，不过，只要具备理工科系大学入学考的数学知识，应该就不会觉得「难解」。换句话说，对于不擅长数学的读者，可能还是会感到有点困难。总而言之，不要急，慢慢来。
有时候因为书上的数值经过四舍五入，可能会与读者自己计算的数值有一点差异，这点请大家包涵。
感谢Omsha公司开发局给我执笔的机会，感谢Trend Pro公司尽全力将我的手稿化为漫画，感谢负责详细计算过程的re_akino，负责作画的井上Iroha。谢谢日本立教大学社会学系酒折文武老师给我的许多建议。在此深表谢意。
图书试读
用户评价
哇，拿到這本《世界第一簡單統計學(因素分析篇)》真的讓我在統計的世界裡找到了一條康莊大道！說實話，我之前對統計學，尤其是像因素分析這種聽起來就很高深的玩意兒，一直抱持著一種敬而遠之的態度。總覺得這東西離我的生活太遙遠，就算偶爾在學術論文裡看到，也是一頭霧水。但這本書完全顛覆了我的認知。從書名「世界第一簡單」就可以看得出作者的用心，他試圖用最淺顯易懂的方式來拆解因素分析的複雜性。 我最喜歡的是作者在開頭就強調了因素分析的「意義」和「目的」。他沒有一上來就丟一堆公式和術語，而是先用非常貼近生活的情境來解釋為什麼我們要進行因素分析。比如說，作者舉了一個很棒的例子，他把我們日常生活中對於「幸福感」的感受分解開來，說明了幸福感其實是由很多不同的面向組成的，像是「人際關係」、「健康狀況」、「成就感」等等。而因素分析的厲害之處就在於，它能幫助我們從眾多看起來雜亂無章的變數中，找出那些真正潛藏在背後的、影響著我們整體感受的「核心因素」。這讓我豁然開朗，原來這個統計方法並不是冰冷的數字遊戲，而是能幫助我們更深入地理解事物本質的有力工具。 而且，書中對於「變數」和「因素」的區別，也解釋得非常清晰。作者用了很多生動的比喻，像是把變數比喻成我們收集到的各種零散的資訊，而因素則是這些資訊背後的主題或概念。他一步步引導我們思考，為什麼有些變數會「聚在一起」，形成一個共同的因素。這個過程就像是在玩一個偵探遊戲，我們需要根據線索（變數）來推斷出隱藏的真相（因素）。這種循序漸進的引導方式，讓我從一開始的茫然，慢慢變得有信心，甚至開始期待接下來的內容。 在探討具體的操作方法時，作者也非常細膩。他沒有省略任何關鍵的步驟，但又不會過度深入技術細節，讓一般讀者望而卻步。他像是牽著我們的手，一步一步地走進因素分析的實際應用。從資料的準備、指標的選擇，到最後因素的解釋，每一個環節都有清晰的說明。尤其是在解釋「因素負荷量」這個重要的概念時，作者更是用了大量的圖表和實際案例來輔助說明。我過去看到這個詞就頭痛，總覺得它代表著某種複雜的數學運算，但透過作者的解釋，我才明白它其實是在告訴我們，每一個原始變數與潛在因素之間的「相關強度」。這就像是在衡量每一個小線索，對最終推理出真相有多大的貢獻。 更難得的是，作者並沒有止步於理論的介紹，而是強調了因素分析在實際研究中的應用價值。他舉了許多不同領域的例子，像是市場研究、心理學、教育學等等，說明了如何利用因素分析來提煉關鍵指標、簡化複雜模型，甚至發掘新的研究方向。這讓我覺得，這本書不僅僅是一本統計學的教材，更像是一本教我如何「思考」的指南。它啟發了我去思考，在我的工作或學習中，有哪些複雜的問題，可以透過因素分析來更好地理解和解決。 我特別欣賞作者在解釋「因素命名」這個環節時的建議。這往往是初學者最感到困惑的地方。如何根據因素負荷量和變數的意義，賦予一個貼切的名稱，真的是一門藝術。作者提供了幾個實用的原則，例如觀察哪些變數在同一個因素下負荷量較高，並且這些變數的性質有什麼共同點。他鼓勵我們從實際意義出發，而不是死板地套用公式。這讓我感覺到，即使是統計分析，也充滿了人文的關懷和創意思考的空間。 對於那些和我一樣，曾經對統計學感到卻步的朋友，我真心推薦這本《世界第一簡單統計學(因素分析篇)》。它就像是一盞明燈，照亮了我在統計學迷宮中的道路。作者的寫作風格非常親切，沒有那種高高在上的學術腔調，而是像一位經驗豐富的朋友，耐心而細緻地為你解答每一個疑惑。我常常會在閱讀過程中，不自覺地發出「哦！原來是這樣！」的讚嘆。這種茅塞頓開的感覺，是在其他一些艱澀的統計學書籍中難以體會到的。 此外，書中在探討「因素旋轉」時，也做得相當到位。過去我只知道有這個步驟，但一直不明白它的目的是什麼，以及為什麼需要進行。作者用非常直觀的方式解釋了「正交旋轉」和「斜交旋轉」的區別，並且說明了它們各自適用的情境。他強調，旋轉的目的並不是改變因素本身，而是為了讓因素的解釋更加清晰和簡潔。這種對細節的關注，讓讀者能夠更全面地理解因素分析的整個流程，避免在實際操作中產生誤解。 而且，作者在探討「如何判斷因素個數」這個關鍵問題時，提供了幾個常用的判準，並且都附帶了詳細的解釋和圖示。比如Kaiser準則、碎石圖法等，他並沒有簡單地羅列出來，而是說明了這些方法的原理，以及它們各自的優缺點。這讓我在閱讀時，不只是被動接受知識，更能主動地去思考，為什麼會有這些判準，以及在實際應用中，我應該如何綜合運用它們來做出更合理的判斷。這種引導性的學習方式，讓我感覺自己不只是在讀書，更是在學習如何「解決問題」。 總之，這本書真的讓我對因素分析有了全新的認識。它讓我明白，統計學並非遙不可及，而是一種能夠幫助我們更好地理解世界、分析問題的實用工具。作者的用心和才華，在這本書中展現得淋漓盡致。如果你也對統計學感到好奇，或者在研究中遇到了瓶頸，不妨翻開這本書，我相信你一定會像我一樣，收穫滿滿。這絕對是一本值得推薦給所有想入門因素分析的讀者，甚至是對統計學有興趣的普通讀者。
评分這本《世界第一簡單統計學(因素分析篇)》可謂是統計學領域的一股清流，讓我在過去對於複雜統計模型望而卻步的陰影中，看到了一絲曙光。我過去接觸過一些統計學的書籍，很多都充斥著讓人眼花繚亂的公式和難懂的術語，常常讀到一半就放棄了。但這本書真的完全不一樣，它就像一本為我量身訂做的入門指南，用一種非常親切、接地氣的方式，引導我一步步走進因素分析的世界。 我最欣賞的是作者在處理「因素分析的本質」這個問題時所展現的智慧。他沒有直接跳到數學模型，而是從我們日常生活中常見的例子入手，比如消費者對於產品的評價，或是學生對於學習的感受。他引導我們思考，為什麼我們會覺得某些產品相似，或者某些學習經驗會影響我們對整體學業的看法。透過這些貼近生活的討論，我才真正理解到，因素分析的核心目的，其實就是透過觀察許多零散的變數，去找出那些潛藏在背後、能夠解釋這些變數之間關聯性的「隱藏因素」。這種「由表及裡」的引導方式，讓我能快速建立起對因素分析的直觀認識。 書中對於「共同性」和「特徵性」的解釋，也讓我受益匪淺。我過去常常搞不清楚這兩個概念有什麼區別，以及它們在因素分析中的意義。作者用了非常精準的比喻，將共同性比喻成一個變數中，可以被所有因素共同解釋的部分，而特徵性則是這個變數獨有的、其他因素無法解釋的部分。這種清晰的比喻，讓我一下子就抓住了它們的本質。而且，作者還說明了，在進行因素分析時，我們更關注的是變數的「共同性」，因為這才代表了它與潛在因素的關聯程度。 而且，書中在解釋「主成分分析」和「主軸因素分析」這兩種常見的因素分析方法的區別時，也是費盡心思。我過去一直以為這兩者是一樣的，看了這本書才知道，它們在處理變數的總變異量上，以及對「因素」的定義上，其實是有細微差異的。作者不僅解釋了它們的數學原理，更重要的是，他說明了在什麼樣的研究情境下，我們應該選擇哪一種方法。這種實操性的指導，對於初學者來說，是非常寶貴的。他讓我們知道，統計方法的選擇，不僅僅是技術問題，更需要結合研究的目的和假設。 此外，對於「因素負荷矩陣」的解讀，作者也是做足了功課。他詳細地闡述了如何從這個矩陣中，判斷哪些變數屬於哪個因素，以及因素負荷量的大小代表著什麼。他還強調了，因素負荷量越大，代表該變數與該因素的相關性越強，也越有代表性。這種細緻的解釋，讓我能更準確地理解每一個因素的構成，進而能夠更有效地解釋研究結果。我不再是望著數字發呆，而是能從數字中讀出有意義的資訊。 而且，書中對於「因素命名」這個環節時，所給予的建議。他並沒有給出一個標準答案，而是強調了根據變數的內容和意義，賦予一個能夠準確反映其內涵的名稱。他鼓勵讀者進行聯想和歸納，從而提煉出最貼切的因素名稱。這種開放式的引導，讓我感覺到，即使是相對嚴謹的統計分析，也離不開創意思考和對現實世界的理解。他鼓勵我們將統計結果與實際情境連結起來，從而賦予數據更豐富的生命力。 總而言之，這本《世界第一簡單統計學(因素分析篇)》不僅僅是一本教我如何做因素分析的書，更是一本教我如何「思考」的書。它用一種非常友善、鼓勵的方式，引導我克服了對統計學的恐懼。我強烈推薦給所有對因素分析感到好奇，或者在學術研究中需要運用因素分析的朋友。這本書絕對能讓你從「看不懂」變成「豁然開朗」，並且對統計學產生濃厚的興趣。
评分當我拿到這本《世界第一簡單統計學(因素分析篇)》時，心裡其實是抱著一種既期待又有點忐忑的心情的。畢竟「因素分析」聽起來就像是統計學領域裡的一座高山，而我一直以來都覺得自己登山的能力不足。但讀完這本書，我只能說，作者真的做到了「世界第一簡單」！他用一種非常奇特且有效的方式，將因素分析的奧秘，一點點地展現在我面前。 最讓我印象深刻的是，作者在開篇就沒有直接給出定義，而是先帶領我們進入一個「問題」的情境。他探討了我們在評價一個地方的「旅遊吸引力」時，會考慮哪些因素，比如「自然風光」、「歷史文化」、「美食」、「交通便利性」等等。而因素分析，就是一種能夠幫助我們從這麼多看似獨立的指標中，找出那些真正影響我們整體評價的「潛在主題」的工具。這種由問題導向的講解方式，讓我立刻產生了共鳴，覺得這本書確實是為了解決實際問題而生的。 書中對於「變數」和「因素」的關係，作者用了一個非常貼切的比喻：變數就像是我們收集到的各種「零件」，而因素則是這些零件背後所組成的「產品」。他詳細地解釋了，為什麼有些「零件」會「組裝」在一起，形成同一個「產品」。這個過程，就像是在解構一個複雜的機械，找出它最核心的功能模組。這種層層遞進的講解，讓我在理解上，非常輕鬆。 我非常讚賞作者在講解「共同性」（Commonality）時的處理方式。他並沒有把它當成一個純粹的數學概念，而是將其比喻成一個變數中，「有多少比例是可以被我們所找到的潛在因素所共享的」。這讓我明白，共同性越高，說明這個變數越能被潛在因素所解釋，也越有代表性。這種具象化的解釋，讓我對數據的理解又有了新的維度。 令我印象深刻的是，作者在探討「特徵值」（Eigenvalue）時，並沒有止步於數學定義，而是深入解釋了它在決定「保留多少個因素」時的關鍵作用。他介紹了Kaiser準則，並且詳細解釋了這個準則背後的原理，讓我們知道為什麼特徵值大於1是一個重要的判斷依據。這種對統計方法「為什麼」的深入探討，讓我不再是被動接受知識，而是能夠主動地去理解和應用。 而且，在講解「因素負荷量」（Factor Loading）時，作者更是下了功夫。他用大量的圖表和實際案例，教我們如何解讀「因素負荷矩陣」。他耐心地講解了，如何根據負荷量的大小，判斷一個變數最適合歸屬於哪個因素，以及這個變數對該因素的貢獻程度。這種細緻入微的指導，讓我在面對複雜的數據時，不再感到茫然，而是能夠有條理地進行分析。 更難得的是，作者在探討「如何命名因素」這個環節時，並沒有提供生硬的公式，而是鼓勵我們從變數的實際意義出發，進行歸納和聯想。他強調，一個好的因素名稱，應該能夠準確地反映該因素所代表的潛在概念。這種將統計分析與實際應用緊密結合的態度，讓我感覺到，這本書不僅僅是教授技術，更是在教我如何運用統計學來解決現實問題。 書中對於「因素旋轉」的討論，也讓我學到了很多。作者解釋了為什麼需要進行因素旋轉，以及不同旋轉方法的優缺點。他強調，旋轉的目的是為了讓因素的解釋更加清晰和簡潔。這種對實際操作細節的關注，讓我在閱讀完後，就具備了進行因素分析的基本能力。 總之，這本《世界第一簡單統計學(因素分析篇)》絕對是一本我會極力推薦給所有對因素分析感到好奇，或者在學術研究中需要運用因素分析的朋友。它用一種前所未有的「簡單」和「有趣」，將「因素分析」這個複雜的統計學概念，變得觸手可及。它不僅讓我克服了對統計學的恐懼，更重要的是，它啟發了我用一種新的視角來觀察和理解世界。
评分這本《世界第一簡單統計學(因素分析篇)》可謂是我統計學學習歷程中的一個重要里程碑！我一直覺得統計學，特別是像因素分析這種聽起來就很高深的領域，是屬於專業人士的領域，對於我這種非科班出身的人來說，簡直是天書。然而，這本書完全打破了我的這種刻板印象，用一種意想不到的「簡單」和「有趣」，讓我對因素分析產生了濃厚的興趣。 最讓我讚賞的是，作者在開篇就沒有直接拋出枯燥的數學公式，而是從「為什麼我們要進行因素分析」這個根本問題出發。他用了一個非常貼切的例子，比如我們在購買商品時，為什麼會對某個品牌產生好感？是因為它的「設計」、它的「功能」、還是它的「價格」？而因素分析，就是一種能夠幫助我們找出這些隱藏在眾多評價指標背後，影響我們整體決策的「潛在因素」的工具。這種從實際應用出發的講解方式，讓我立刻感覺到，因素分析離我的生活並不遙遠。 書中對於「變數」和「因素」之間關係的闡述，更是讓我豁然開朗。作者並沒有將兩者生硬地劃分，而是通過大量生動的比喻，比如將變數比喻成我們收集到的「觀察點」，而因素則是這些觀察點背後「共同驅動的力量」。他一步步引導我們思考，為什麼有些觀察點會「聚在一起」，形成一個共同的驅動力。這種循序漸進的引導，讓我從一開始的模糊概念，慢慢清晰起來，甚至開始期待知道更多關於這些「驅動力」的奧秘。 我尤其喜歡作者在講解「變數的共同性」（Commonality）時的處理方式。他並沒有把它當成一個抽象的數學術語，而是將它比喻成一個變數中，「有多少比例是可以被所有潛在因素共同解釋的」。這讓我一下子就明白了，為什麼有些變數的共同性很高，說明它比較能反映潛在因素，而有些變數的共同性很低，則說明它可能更多是獨特的或隨機的。這種將抽象概念具象化的方法，讓我對數據的理解又深入了一層。 而且，作者在講解「特徵值」（Eigenvalue）這個關鍵概念時，也是花了很大的篇幅。他不僅解釋了特徵值的數學定義，更重要的是，他說明了它在決定保留多少個因素時的重要性。他介紹了常用的Kaiser準則，並且詳細解釋了這個準則的原理，讓我知道為什麼特徵值大於1是一個重要的判斷標準。這種對核心概念的深入剖析，讓我感覺到，這本書是在教我「為什麼」，而不是僅僅教我「怎麼做」。 令我印象深刻的是，書中對於「因素負荷矩陣」（Factor Loading Matrix）的解讀，作者用了大量的圖表和案例。他耐心地教我們如何從這個矩陣中，判讀出每個變數與每個因素之間的相關強度，以及如何根據負荷量的大小，來判斷一個變數最適合歸屬於哪個因素。這種細緻入微的講解，讓我在面對複雜的數據時，不再感到無從下手，而是能夠有條理地進行分析。 更難得的是，作者在探討「如何命名因素」這個環節時，並沒有提供生硬的公式，而是鼓勵我們結合變數的實際意義，進行歸納和聯想。他強調，一個好的因素名稱，應該能夠準確地反映該因素所代表的潛在概念。這種將統計分析與實際應用相結合的態度，讓我感覺到，這本書不僅僅是在教我統計學，更是在教我如何運用統計學來解決現實問題。 書中對於「因素旋轉」的討論，也讓我受益匪淺。作者解釋了為什麼需要進行因素旋轉，以及正交和斜交旋轉的區別和適用情境。他強調，旋轉的目的是為了讓因素的解釋更加清晰和簡潔。這種對實際操作細節的關注，讓我在閱讀完後，就具備了進行因素分析的基本能力。 總而言之，這本《世界第一簡單統計學(因素分析篇)》絕對是一本我會極力推薦給所有人的書。它用一種前所未有的「簡單」和「有趣」，將「因素分析」這個複雜的統計學概念，變得觸手可及。它不僅讓我克服了對統計學的恐懼，更重要的是，它啟發了我用一種新的視角來觀察和理解世界。
评分這本《世界第一簡單統計學(因素分析篇)》簡直是開啟我統計學新世界的一扇大門！老實說，以前我對「因素分析」這種詞彙，總是敬而遠之，覺得它離我太遙遠，充斥著複雜的公式和看不懂的圖表。但是，這本書用一種完全不同的方式，讓我對它刮目相看。作者的寫作風格非常獨特，他把原本晦澀難懂的概念，變得像在講故事一樣有趣。 最讓我驚喜的是，作者在開篇就沒有直接丟出定義和公式，而是先從一個非常生活化的場景切入，探討了「潛在變數」的概念。他舉例說，當我們評價一個服務的「好壞」時，其實我們內心有很多不同的考量，比如「服務人員的態度」、「等待時間的長短」、「解決問題的效率」等等。而因素分析，就是試圖找出這些零散的評價指標背後，真正影響我們整體判斷的「核心因素」。這種由具體到抽象的引導方式，讓我一下子就抓住了因素分析的精髓，原來它不是遙不可及的學術理論，而是能幫助我們理解事物本質的工具。 在解釋「變數」和「因素」的關係時，作者更是煞費苦心。他用了很多形象的比喻，比如把我們收集到的各種數據比喻成一堆零散的拼圖碎片，而因素分析就是要找出這些碎片背後，共同構成的「大圖案」。而且，他非常細心地解釋了，為什麼有些變數會「聚在一起」，形成一個因素。這個過程，就像是在做一個「關係網」的分析，找出彼此之間有緊密聯繫的變數群體。這種循序漸進的講解，讓我從一開始的陌生，慢慢變得熟悉，甚至開始期待接下來的內容。 書中對於「公因數」（Commonality）和「特徵值」（Eigenvalue）的講解，也是我過去的盲點。作者並沒有簡單地給出公式，而是用非常直觀的方式，解釋了它們在因素分析中的意義。他說明了公因數代表著一個變數在所有共同因素中的解釋程度，而特徵值則代表著一個因素能夠解釋多少變異量。尤其是「特徵值」，作者更是強調了它在判斷保留多少個因素時的重要性，並且提供了幾種常用的判準，比如Kaiser準則。這種深入淺出的講解，讓我對這些關鍵指標有了更清晰的認識。 而且，我特別欣賞作者在處理「因素負荷量」（Factor Loading）這個概念時的態度。他並沒有把它講得高高在上，而是把它比喻成「變數與因素之間的橋樑」。作者詳細地解釋了，如何從因素負荷矩陣中，判讀出每一個變數與各個因素之間的關聯強度。他還強調了，因素負荷量的大小，直接決定了這個變數在該因素中的代表性。這種具體的解讀方式，讓我知道，即使是統計學的數字，也能夠訴說著關於事物之間的關係的故事。 書中在探討「因素命名」這個環節時，也給予了非常實用的建議。作者承認，這是因素分析中最具主觀性，也最容易讓初學者感到困惑的部分。但他並沒有因此而敷衍，而是提供了一些實用的原則，比如觀察哪些變數在同一個因素下負荷量較高，並且這些變數的內容有什麼共同點。他鼓勵我們從實際意義出發，去尋找最貼切的因素名稱。這種將理論與實踐相結合的指導，讓我感覺到，這本書不僅僅是教我技術，更是在教我如何「思考」。 令我印象深刻的是，作者在探討「因素旋轉」時，並沒有止步於介紹方法，而是深入解釋了為什麼需要旋轉，以及不同旋轉方法的優缺點。他強調，旋轉的目的是為了讓因素的解釋更容易、更清晰，而不是改變因素本身。這讓我明白了，統計分析是一個不斷優化和解釋的過程，而不是一成不變的計算。這種對細節的關注，讓我對因素分析的整個流程有了更全面的理解。 而且，我非常喜歡作者的寫作風格，他常常會穿插一些幽默的比喻和生動的例子，讓閱讀過程變得輕鬆愉快。他就像一位經驗豐富的嚮導，帶著我在因素分析的叢林中穿梭，遇到困難時，他會及時提供幫助，讓我不會迷失方向。這種陪伴式的學習體驗，讓我對統計學不再感到畏懼，反而產生了濃厚的興趣。 總之，這本《世界第一簡單統計學(因素分析篇)》絕對是一本物超所值的書。它不僅讓我學會了如何進行因素分析，更重要的是，它讓我對統計學有了全新的認識。它證明了，即使是再複雜的統計概念，只要用對方法，也能變得簡單易懂。我強烈推薦給所有對因素分析感到好奇，或者正在為統計學而煩惱的朋友們。
评分這本《世界第一簡單統計學(因素分析篇)》簡直是統計學領域的一股清流，讓我在過去對於複雜統計模型望而卻步的陰影中，看到了一絲曙光。我過去接觸過一些統計學的書籍，很多都充斥著讓人眼花繚亂的公式和難懂的術語，常常讀到一半就放棄了。但這本書真的完全不一樣，它就像一本為我量身訂做的入門指南，用一種非常親切、接地氣的方式，引導我一步步走進因素分析的世界。 我最欣賞的是作者在處理「因素分析的本質」這個問題時所展現的智慧。他沒有直接跳到數學模型，而是先從我們日常生活中常見的例子入手，比如消費者對於產品的評價，或是學生對於學習的感受。他引導我們思考，為什麼我們會覺得某些產品相似，或者某些學習經驗會影響我們對整體學業的看法。透過這些貼近生活的討論，我才真正理解到，因素分析的核心目的，其實就是透過觀察許多零散的變數，去找出那些潛藏在背後、能夠解釋這些變數之間關聯性的「隱藏因素」。這種「由表及裡」的引導方式，讓我能快速建立起對因素分析的直觀認識。 書中對於「共同性」和「特徵性」的解釋，也讓我受益匪淺。我過去常常搞不清楚這兩個概念有什麼區別，以及它們在因素分析中的意義。作者用了非常精準的比喻，將共同性比喻成一個變數中，可以被所有因素共同解釋的部分，而特徵性則是這個變數獨有的、其他因素無法解釋的部分。這種清晰的比喻，讓我一下子就抓住了它們的本質。而且，作者還說明了，在進行因素分析時，我們更關注的是變數的「共同性」，因為這才代表了它與潛在因素的關聯程度。 而且，書中在解釋「主成分分析」和「主軸因素分析」這兩種常見的因素分析方法的區別時，也是費盡心思。我過去一直以為這兩者是一樣的，看了這本書才知道，它們在處理變數的總變異量上，以及對「因素」的定義上，其實是有細微差異的。作者不僅解釋了它們的數學原理，更重要的是，他說明了在什麼樣的研究情境下，我們應該選擇哪一種方法。這種實操性的指導，對於初學者來說，是非常寶貴的。他讓我們知道，統計方法的選擇，不僅僅是技術問題，更需要結合研究的目的和假設。 此外，對於「因素負荷矩陣」的解讀，作者也是做足了功課。他詳細地闡述了如何從這個矩陣中，判斷哪些變數屬於哪個因素，以及因素負荷量的大小代表著什麼。他還強調了，因素負荷量越大，代表該變數與該因素的相關性越強，也越有代表性。這種細緻的解釋，讓我能更準確地理解每一個因素的構成，進而能夠更有效地解釋研究結果。我不再是望著數字發呆，而是能從數字中讀出有意義的資訊。 而且，書中對於「因素旋轉」的討論，也做得非常到位。作者解釋了為什麼需要進行因素旋轉，以及兩種主要的旋轉方法（正交和斜交）的原理和適用時機。他強調，旋轉的目的不是改變因素本身，而是為了讓因素的解釋更容易、更清晰。這種實用的技巧，讓我了解到，統計分析的過程，不僅僅是計算，更包含著優化和解釋的步驟。他讓我意識到，即使是同樣的數據，透過不同的旋轉方法，可能會得到更容易解釋的結果。 讓我印象深刻的還有，作者在探討「如何命名因素」這個環節時，所給予的建議。他並沒有給出一個標準答案，而是強調了根據變數的內容和意義，賦予一個能夠準確反映其內涵的名稱。他鼓勵讀者進行聯想和歸納，從而提煉出最貼切的因素名稱。這種開放式的引導，讓我感覺到，即使是相對嚴謹的統計分析，也離不開創意思考和對現實世界的理解。他鼓勵我們將統計結果與實際情境連結起來，從而賦予數據更豐富的生命力。 總而言之，這本《世界第一簡單統計學(因素分析篇)》不僅僅是一本教我如何做因素分析的書，更是一本教我如何「思考」的書。它用一種非常友善、鼓勵的方式，引導我克服了對統計學的恐懼。我強烈推薦給所有對因素分析感到好奇，或者在學術研究中需要運用因素分析的朋友。這本書絕對能讓你從「看不懂」變成「豁然開朗」，並且對統計學產生濃厚的興趣。
评分拿到這本《世界第一簡單統計學(因素分析篇)》時，我心裡其實是有點半信半疑的。畢竟「因素分析」聽起來就像是統計學的「進階副本」，我一直覺得自己離它還有點距離。但是，這本書真的讓我刮目相看，它用一種前所未有的「簡單」和「直觀」，打開了我對因素分析的大門。 最讓我印象深刻的是，作者在講解「什麼是因素分析」時，並沒有直接給出定義，而是從一個非常貼近生活的例子開始。他探討了為什麼我們在評價一個人的「人格特質」時，會覺得有些特質是相似的，比如「外向」、「活潑」、「熱情」可能都指向同一個潛在的「陽光」特質。而因素分析，就是一種能夠幫助我們從眾多看似獨立的特質中，找出這些背後潛藏的「核心特質」的工具。這種由現象到本質的講解方式，讓我瞬間就理解了因素分析的核心價值。 書中對於「變數」和「因素」的關係，作者用了一個非常貼切的比喻：變數就像是我們收集到的各種「線索」，而因素則是這些線索所指向的「真相」。他詳細地解釋了，為什麼有些「線索」會「聚集在一起」，指向同一個「真相」。這個過程，就像是在破案，找出隱藏在各種跡象背後的共同規律。這種生動的比喻，讓我在理解上，非常輕鬆。 我非常讚賞作者在講解「共同性」（Commonality）時的處理方式。他並沒有把它當成一個抽象的數學術語，而是將其比喻成一個變數中，「有多少比例是可以被我們所找到的潛在因素所共享的」。這讓我明白，共同性越高，說明這個變數越能被潛在因素所解釋，也越有代表性。這種具象化的解釋，讓我對數據的理解又有了新的維度。 令我印象深刻的是，作者在探討「特徵值」（Eigenvalue）時，並沒有止步於數學定義，而是深入解釋了它在決定「保留多少個因素」時的關鍵作用。他介紹了Kaiser準則，並且詳細解釋了這個準則背後的原理，讓我們知道為什麼特徵值大於1是一個重要的判斷依據。這種對統計方法「為什麼」的深入探討，讓我不再是被動接受知識，而是能夠主動地去理解和應用。 而且，在講解「因素負荷量」（Factor Loading）時，作者更是下了功夫。他用大量的圖表和實際案例，教我們如何解讀「因素負荷矩陣」。他耐心地講解了，如何根據負荷量的大小，判斷一個變數最適合歸屬於哪個因素，以及這個變數對該因素的貢獻程度。這種細緻入微的指導，讓我在面對複雜的數據時，不再感到茫然，而是能夠有條理地進行分析。 更難得的是，作者在探討「如何命名因素」這個環節時，並沒有提供生硬的公式，而是鼓勵我們從變數的實際意義出發，進行歸納和聯想。他強調，一個好的因素名稱，應該能夠準確地反映該因素所代表的潛在概念。這種將統計分析與實際應用緊密結合的態度，讓我感覺到，這本書不僅僅是教授技術，更是在教我如何運用統計學來解決現實問題。 書中對於「因素旋轉」的討論，也讓我學到了很多。作者解釋了為什麼需要進行因素旋轉，以及不同旋轉方法的優缺點。他強調，旋轉的目的是為了讓因素的解釋更加清晰和簡潔。這種對實際操作細節的關注，讓我在閱讀完後，就具備了進行因素分析的基本能力。 總之，這本《世界第一簡單統計學(因素分析篇)》絕對是一本我會極力推薦給所有對因素分析感到好奇，或者在學術研究中需要運用因素分析的朋友。它用一種前所未有的「簡單」和「有趣」，將「因素分析」這個複雜的統計學概念，變得觸手可及。它不僅讓我克服了對統計學的恐懼，更重要的是，它啟發了我用一種新的視角來觀察和理解世界。
评分當我拿到這本《世界第一簡單統計學(因素分析篇)》時，我必須說，我對「簡單」這個詞的定義，被徹底刷新了。我一直覺得統計學，特別是因素分析這種聽起來就很高深的學問，跟「簡單」兩個字是沾不上邊的。但這本書，卻用一種意想不到的方式，讓我對這個認知產生了根本性的動搖。作者就像一位非常有經驗的嚮導，帶著我在複雜的統計學世界裡，找到了一條清晰明了的小徑。 最讓我印象深刻的是，作者在處理「因素分析的目標」這個問題時，並沒有直接拋出定義，而是從我們日常生活中經常遇到的「現象」出發。他舉例說，當我們評價一家餐廳時，除了菜色、服務、價格之外，還有很多其他的隱藏因素在影響我們。而因素分析，正是幫助我們從這麼多零散的指標中，找出那些真正影響我們整體評價的「潛在因素」。這種由現象到本質的引導方式，讓我立刻就明白，因素分析到底是用來做什麼的。 書中對於「變數」和「因素」的區別，作者用了非常生動的比喻。他將變數比喻成我們收集到的「點滴」，而因素則是這些「點滴」背後所構成的「整體」。他詳細地解釋了，為什麼有些「點滴」會「匯聚」成同一個「整體」。這種將抽象概念形象化的講解，讓我能夠非常輕鬆地理解這些原本難懂的術語。 我非常讚賞作者在講解「共同性」（Commonality）時的處理方式。他並沒有把它當成一個抽象的數學術語，而是將其比喻成一個變數中，「有多少比例是可以被我們所找到的潛在因素所共享的」。這讓我明白，共同性越高，說明這個變數越能被潛在因素所解釋，也越有代表性。這種具象化的解釋，讓我對數據的理解又有了新的維度。 令我印象深刻的是，作者在探討「特徵值」（Eigenvalue）時，並沒有止步於數學定義，而是深入解釋了它在決定「保留多少個因素」時的關鍵作用。他介紹了Kaiser準則，並且詳細解釋了這個準則背後的原理，讓我們知道為什麼特徵值大於1是一個重要的判斷依據。這種對統計方法「為什麼」的深入探討，讓我不再是被動接受知識，而是能夠主動地去理解和應用。 而且，在講解「因素負荷量」（Factor Loading）時，作者更是下了功夫。他用大量的圖表和實際案例，教我們如何解讀「因素負荷矩陣」。他耐心地講解了，如何根據負荷量的大小，判斷一個變數最適合歸屬於哪個因素，以及這個變數對該因素的貢獻程度。這種細緻入微的指導，讓我在面對複雜的數據時，不再感到茫然，而是能夠有條理地進行分析。 更難得的是，作者在探討「如何命名因素」這個環節時，並沒有提供生硬的公式，而是鼓勵我們從變數的實際意義出發，進行歸納和聯想。他強調，一個好的因素名稱，應該能夠準確地反映該因素所代表的潛在概念。這種將統計分析與實際應用緊密結合的態度，讓我感覺到，這本書不僅僅是教授技術，更是在教我如何運用統計學來解決現實問題。 書中對於「因素旋轉」的討論，也讓我學到了很多。作者解釋了為什麼需要進行因素旋轉，以及不同旋轉方法的優缺點。他強調，旋轉的目的是為了讓因素的解釋更加清晰和簡潔。這種對實際操作細節的關注，讓我在閱讀完後，就具備了進行因素分析的基本能力。 總之，這本《世界第一簡單統計學(因素分析篇)》絕對是一本我會極力推薦給所有對因素分析感到好奇，或者在學術研究中需要運用因素分析的朋友。它用一種前所未有的「簡單」和「有趣」，將「因素分析」這個複雜的統計學概念，變得觸手可及。它不僅讓我克服了對統計學的恐懼，更重要的是，它啟發了我用一種新的視角來觀察和理解世界。
评分這本《世界第一簡單統計學(因素分析篇)》真是我近幾年來讀過最讓人驚喜的一本統計學書籍了！我一直以來都對統計學，尤其是因素分析這種高階的統計方法，感到非常頭痛，覺得它離我的生活太遙遠，而且充滿了令人費解的數學公式。但是，這本書的出現，完全顛覆了我對統計學的看法，讓我感受到原來統計學也可以如此親切和易懂。 作者在處理「因素分析的意義」這個問題時，非常巧妙地從日常生活中常見的現象入手。他舉了一個非常生動的例子，探討我們為什麼會覺得某些電影好看，而另一些卻不盡如人意。他引導我們思考，除了劇情、演員、導演之外，還有哪些潛在的因素在影響我們的觀感。而因素分析，正是幫助我們從眾多零散的觀影指標中，找出這些影響我們整體評價的「核心驅動力」。這種由淺入深、由具體到抽象的講解方式，讓我瞬間就對因素分析產生了濃厚的興趣。 我特別欣賞作者在講解「變數」和「因素」之間的關係時所採用的生動比喻。他沒有直接給出抽象的定義，而是將變數比喻成我們收集到的「蛛絲馬跡」，而因素則是這些蛛絲馬跡背後所指向的「隱藏真相」。他一步步引導我們思考，為什麼有些「蛛絲馬跡」會「聚在一起」，指向同一個「真相」。這種將統計概念「視覺化」和「故事化」的方式，讓我能夠輕易地理解這些原本晦澀的概念。 書中對於「共同性」（Commonality）的解釋，也讓我受益匪淺。作者並不是單純地給出數學公式，而是把它比喻成一個變數中，「有多少比例是可以被所有潛在因素共同解釋的部分」。這讓我明白了，為什麼有些變數的共同性很高，說明它能夠被我們找到的潛在因素很好地解釋，而有些變數的共同性很低，則可能代表它有很大部分是獨特的，或者我們找的因素不夠全面。這種解釋方式，讓我對數據的理解又上了一個層次。 令我印象深刻的是，作者在探討「特徵值」（Eigenvalue）時，並沒有停留在純數學的層面，而是深入解釋了它在判斷「保留多少個因素」時的關鍵作用。他詳細介紹了Kaiser準則，並且解釋了這個準則背後的邏輯，讓我們知道為什麼特徵值大於1是一個重要的判斷依據。這種對統計方法「為什麼」的深入探討，讓我不再是被動接受知識，而是能夠主動地去理解和應用。 而且，在講解「因素負荷量」（Factor Loading）時，作者更是下了功夫。他用大量的圖表和實際案例，教我們如何解讀「因素負荷矩陣」。他耐心地講解了，如何根據負荷量的大小，判斷一個變數最適合歸屬於哪個因素，以及這個變數對該因素的貢獻程度。這種細緻入微的指導，讓我在面對複雜的數據時，不再感到茫然，而是能夠有條理地進行分析。 更讓我讚賞的是，作者在探討「如何命名因素」這個環節時，並沒有給出標準答案，而是鼓勵我們從變數的實際意義出發，進行歸納和聯想。他強調，一個好的因素名稱，應該能夠準確地反映該因素所代表的潛在概念。這種將統計分析與實際應用緊密結合的態度，讓我感覺到，這本書不僅僅是教授技術，更是在教我如何運用統計學來解決現實世界的問題。 書中對於「因素旋轉」的討論，也讓我學到了很多。作者解釋了為什麼需要進行因素旋轉，以及不同旋轉方法的優缺點。他強調，旋轉的目的是為了讓因素的解釋更加清晰和簡潔。這種對實際操作細節的關注，讓我在閱讀完後，就具備了進行因素分析的基本能力。 總而言之，這本《世界第一簡單統計學(因素分析篇)》絕對是一本我會極力推薦給所有對因素分析感到好奇，或者在學術研究中需要運用因素分析的朋友。它用一種前所未有的「簡單」和「有趣」，將「因素分析」這個複雜的統計學概念，變得觸手可及。它不僅讓我克服了對統計學的恐懼，更重要的是，它啟發了我用一種新的視角來觀察和理解世界。
评分拿到這本《世界第一簡單統計學(因素分析篇)》時，我真的有一種「原來統計學也可以這麼有趣」的感覺。我之前對統計學，尤其是因素分析這種聽起來就很專業的領域，總是有種敬而遠之的距離感，覺得它離我的生活太遙遠。但這本書，徹底打破了我這種觀念，用一種非常貼近生活、充滿趣味的方式，讓我一步步走進了因素分析的奇妙世界。 最讓我讚賞的是，作者在講解「因素分析的核心目的」時，並沒有直接拋出晦澀的定義，而是從我們日常生活中常見的「現象」出發。他舉了一個非常生動的例子，比如我們評價一個品牌的「吸引力」，其實會考慮很多不同的因素，像是「產品的設計」、「品質」、「價格」、「售後服務」等等。而因素分析，就是一種能夠幫助我們從眾多零散的指標中，找出那些真正影響我們整體評價的「潛在主題」的工具。這種從實際應用出發的講解方式，讓我立刻就產生了共鳴，覺得這本書確實是為了解決實際問題而生的。 書中對於「變數」和「因素」之間的關係，作者用了一個非常貼切的比喻：變數就像是我們收集到的各種「零件」，而因素則是這些零件背後所組成的「產品」。他詳細地解釋了，為什麼有些「零件」會「組裝」在一起，形成同一個「產品」。這個過程，就像是在解構一個複雜的機械，找出它最核心的功能模組。這種層層遞進的講解，讓我在理解上，非常輕鬆。 我非常讚賞作者在講解「共同性」（Commonality）時的處理方式。他並沒有把它當成一個抽象的數學術語，而是將其比喻成一個變數中，「有多少比例是可以被我們所找到的潛在因素所共享的」。這讓我明白，共同性越高，說明這個變數越能被潛在因素所解釋，也越有代表性。這種具象化的解釋，讓我對數據的理解又有了新的維度。 令我印象深刻的是，作者在探討「特徵值」（Eigenvalue）時，並沒有止步於數學定義，而是深入解釋了它在決定「保留多少個因素」時的關鍵作用。他介紹了Kaiser準則，並且詳細解釋了這個準則背後的原理，讓我們知道為什麼特徵值大於1是一個重要的判斷依據。這種對統計方法「為什麼」的深入探討，讓我不再是被動接受知識，而是能夠主動地去理解和應用。 而且，在講解「因素負荷量」（Factor Loading）時，作者更是下了功夫。他用大量的圖表和實際案例，教我們如何解讀「因素負荷矩陣」。他耐心地講解了，如何根據負荷量的大小，判斷一個變數最適合歸屬於哪個因素，以及這個變數對該因素的貢獻程度。這種細緻入微的指導，讓我在面對複雜的數據時，不再感到茫然，而是能夠有條理地進行分析。 更難得的是，作者在探討「如何命名因素」這個環節時，並沒有提供生硬的公式，而是鼓勵我們從變數的實際意義出發，進行歸納和聯想。他強調，一個好的因素名稱，應該能夠準確地反映該因素所代表的潛在概念。這種將統計分析與實際應用緊密結合的態度，讓我感覺到，這本書不僅僅是教授技術，更是在教我如何運用統計學來解決現實問題。 書中對於「因素旋轉」的討論，也讓我學到了很多。作者解釋了為什麼需要進行因素旋轉，以及不同旋轉方法的優缺點。他強調，旋轉的目的是為了讓因素的解釋更加清晰和簡潔。這種對實際操作細節的關注，讓我在閱讀完後，就具備了進行因素分析的基本能力。 總之，這本《世界第一簡單統計學(因素分析篇)》絕對是一本我會極力推薦給所有對因素分析感到好奇，或者在學術研究中需要運用因素分析的朋友。它用一種前所未有的「簡單」和「有趣」，將「因素分析」這個複雜的統計學概念，變得觸手可及。它不僅讓我克服了對統計學的恐懼，更重要的是，它啟發了我用一種新的視角來觀察和理解世界。
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