多变量分析：管理上的应用 (附学习光碟) 第二版 2013年 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 多变量分析
• 管理学
• 统计学
• 数据分析
• SPSS
• 回归分析
• 因子分析
• 聚类分析
• 决策分析
• 第二版

本书特色

　　本书有系统地将一些在管理研究及应用上比较常用到的多变量分析方法，做一个由「入门」到「稍微进阶」的介绍，除了对相关理论有详尽的阐述外，也着重在完整例题的实际操演与说明，再借由SPSS、STATISTICA等统计电脑软体操作与结果解释的方式，实际加以验证。因此，本书特别适用于管理及商学相关科系之大学、硕士班、硕士在职专班、高阶经理人班等之多变量分析、计量方法、研究方法等课程之教学，以及管理实务界人管、行销、财务等之策略分析应用。 

作者简介

林师模

　　现职
　　中原大学国际经营与贸易系特聘教授
　　中原大学应用经济模型研究中心主任

　　学历     美国西维吉尼亚大学矿业及能源经济学博士
 
　　经历
　　中原大学商学院院长
　　中原大学国际贸易学系教授
　　中原大学商学博士学位学程主任
　　中原大学国际贸易学系副教授
　　中原大学国际贸易学系系主任
　　中央大学产经所、人资所兼任教授 

　　研究领域
　　能源及环境经济
　　计量经济
　　产业经济分析
　　经济模型

陈苑钦

　　现职     开南大学国际企业系助理教授

　　学历     台湾大学商学研究所策略组博士

　　经历
　　中原大学财经法律系兼任讲师
　　资讯工业策进会产业分析师
　　中小企业育成中心专案经理

　　研究领域
　　策略管理
　　产业经济
　　金融市场

多变量分析：管理上的应用（第二版，2013）图书简介 超越单变量的局限，驾驭复杂决策的艺术与科学 在当今瞬息万变的商业环境中，管理决策的复杂度与日俱增。仅仅依赖对单个变量的孤立分析，已远不能满足现代企业对深入洞察和精准预测的需求。《多变量分析：管理上的应用（第二版，2013）》 正是为应对这一挑战而精心构建的权威指南。本书致力于将复杂精深的多变量统计理论，转化为企业管理者和分析师手中切实可行的决策工具。 本书并非一部纯粹的数学教科书，而是紧密围绕管理实践展开的跨学科著作。它深刻理解到，优秀的分析能力必须根植于对商业场景的深刻理解。因此，全书的核心目标在于：赋能读者掌握如何构建、执行和解释能反映真实商业世界相互关联性的统计模型。 理论与实践的无缝融合 第二版在保留第一版经典结构的基础上，进行了大量的更新和深化，特别关注了2010年以后数据分析领域的新发展趋势，同时确保了核心理论的严谨性。本书的独特之处在于其对“情境化”的强调。每一项统计技术，无论是回归分析的进阶应用，还是更复杂的结构方程模型，都配有详尽、贴近实际的案例研究。 核心内容模块聚焦： 第一部分：基础重塑与多变量思维的建立 本部分旨在为读者打下坚实的理论基础，并引导其从传统的单变量视角转向多变量的整体思维模式。 多元统计学的基石： 详细阐述了变量间的依赖关系、协方差矩阵的意义以及多重共线性问题的识别与处理。这不仅仅是理论介绍，更是对“为什么需要多变量分析”的深刻论证。 数据预处理与模型假设检验： 强调了数据质量对多变量模型结果的决定性影响。内容涵盖了对正态性、方差齐性（Homoscedasticity）的严格检验，以及处理缺失数据（Missing Data）的先进策略，确保后续分析的可靠性。 第二部分：核心预测与差异化分析模型 这是本书的核心应用篇章，详细拆解了企业中最常用也是最强大的多变量分析工具。 多元回归分析（Multiple Regression Analysis）： 深入探讨了从基础线性模型到分层回归（Hierarchical Regression）和交互作用模型（Interaction Effects Models）的全过程。重点展示了如何利用调节变量（Moderators）和中介变量（Mediators）来剖析复杂因果链条，例如，探究市场营销投入（自变量）如何通过客户满意度（中介变量）影响最终销售额（因变量）。 方差分析与协方差分析的扩展（ANOVA & ANCOVA）： 超越了传统单因素比较，本书详细介绍了多因素方差分析（Factorial ANOVA）在实验设计中的应用，特别是如何控制混淆变量（Covariates）以提高研究的内部效度，这对于A/B测试的深度优化至关重要。 判别分析（Discriminant Analysis, DA）： 阐述了如何构建一个分类模型，用于预测个体最有可能属于哪个预先定义的群体。在银行业中，这被广泛应用于构建信用风险评估模型，识别高风险客户群体的共同特征。 第三部分：探索性与结构化建模 随着数据复杂度的增加，本部分引入了更高级、更具解释力的技术，帮助管理者揭示数据背后的潜在结构。 主成分分析（PCA）与因子分析（Factor Analysis）： 聚焦于如何从大量观测变量中提炼出少数几个不可直接测量的“潜在构念”（Latent Constructs）。在市场调研中，这常用于将数百个关于品牌态度的问卷题项，归纳为“品牌忠诚度”、“感知质量”等关键驱动因素。本书详细解释了因子旋转（Factor Rotation）在解释结果时的关键作用。 聚类分析（Cluster Analysis）： 深入探讨了如何根据多个变量的相似性，将观测对象划分成若干自然形成的群体。这为市场细分（Market Segmentation）提供了强大的数据驱动方法，使企业能够为不同的客户群体量身定制策略。 第四部分：高级应用与模型检验 本部分面向寻求更高解释力的专业人士，引入了在复杂管理问题中表现卓越的模型。 结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）导论： 这是一个重要的补充。SEM 能够同时检验测量模型（Measurement Model，即因子分析）和结构模型（Structural Model，即路径关系）。本书通过简化的路径图示，指导读者如何构建包含潜变量的复杂理论框架，并进行模型拟合优度检验，例如$chi^2$检验、RMSEA和CFI等指标的解读。 模型选择与诊断： 强调了模型选择的重要性，如AIC、BIC准则的应用，以及如何通过残差分析（Residual Analysis）来诊断模型的系统性误差，确保模型的稳健性（Robustness）。 学习光碟的独特价值 随附的学习光碟是本书价值的重要组成部分。它不仅仅是内容的简单复制，而是实践操作的“虚拟实验室”。光碟中收录了： 1. 真实且匿名的管理数据集： 涵盖了销售、人力资源、运营等多个领域的实际案例数据，供读者同步练习。 2. 主流统计软件的操作指南： 提供了针对当时主流统计软件（如SPSS、SAS或R的早期版本）的逐步操作脚本和输出文件。读者可以对照书中的理论讲解，亲手运行模型，并对比分析软件输出结果与书本解释之间的对应关系。 3. 交互式模型演练： 包含了一些基础模型的交互式演示文件，帮助初学者直观理解参数估计和假设检验的过程。 适用对象 本书是为那些不满足于“知道结果”而渴望“理解过程”的专业人士量身打造的。它非常适合： 企业中高层管理者： 需要理解分析报告背后的统计逻辑，从而做出更可靠的战略决策。 市场研究与商业智能（BI）分析师： 寻求深化其统计建模能力，从描述性分析转向预测性和解释性分析。 商学院高年级本科生和研究生： 作为一门侧重应用的定量分析课程的教材或参考书。 通过系统学习，读者将能够自信地驾驭多变量数据，将看似庞杂的管理问题分解为可量化、可预测的统计模型，最终实现数据驱动的卓越管理。本书提供的不仅仅是知识，更是一套在复杂世界中保持清晰洞察力的系统性方法论。

第一章 多变量统计方法介绍
1-1　变数资料的类型
1-2　多变量统计方法的分类
1-3　本书架构及学习方法

第二章 多变量统计分析软体介绍
2-1　SPSS应用简介
2-2　SAS应用简介
2-3　STATISTICA应用简介

第三章 相关与变异数分析
3-1　变数关系与相关分析
3-2　变异数分析原理
3-3　单因子变异数分析
3-4　二因子变异数分析
3-5　整合性例题

第四章 回归分析
4-1　回归分析原理
4-2　简单线性回归分析
4-3　复回归模型与虚拟变数
4-4　综合整理
4-5　整合性例题

第五章 Logit与Probit回归
5-1　线性机率回归模型原理
5-2　Logit模型
5-3　Probit模型
5-4　整合性例题

第六章 主成份分析
6-1　主成份分析应用简介
6-2　主成份分析的理论架构
6-3　观念补充提示
6-4　整合性例题

第七章 因素分析
7-1　因素分析的架构
7-2　因素分析的估计方法
7-3　因素分析结果与资料适合度的判定
7-4　因素转轴
7-5　整合性例题
7-6　因素分析结果

第八章 区别分析
8-1　区别分析的原理
8-2　区别规则
8-3　变数选择程序
8-4　统计检定
8-5　整合性例题

第九章 典型相关分析
9-1　典型相关分析的相关理论
9-2　典型相关分析架构
9-3　典型相关检定与典型变量得点
9-4　整合性例题

第十章 集群分析
10-1　集群分析的基本概念
10-2　集群分析的步骤及作法
10-3　集群分析的分群方法
10-4　集群分析的相关检定
10-5　整合性例题
10-6　群集分析结果

第十一章 多变量变异数分析
11-1　单变量变异数分析
11-2　多变量变异数分析简介
11-3　多变量变异数分析的检定
11-4　应用例题
11-5　使用MANOVA的必要性
11-6　软体应用

第十二章 问卷设计及调查
12-1　问卷设计原理
12-2　问卷调查方法及技巧

第十三章 测量的信度与效度分析
13-1　变数尺度及资料蒐集
13-2　信度分析
13-3　效度分析

评分☆☆☆☆☆

第八段： 對於金融領域的管理者來說，《多变量分析：管理上的应用》（第二版，2013年）提供的工具將極具價值。我尤其關注書中關於「風險管理」和「投資組合優化」的部分。在台灣這樣一個重視金融穩定的環境中，如何準確評估和管理各種金融風險，是企業和機構面臨的重大挑戰。我希望能從書中學到如何運用多變量分析來識別和量化市場風險、信用風險、操作風險等，並提出相應的風險規避和緩釋策略。書中關於時間序列分析、因子模型，以及風險度量指標（如VaR）的闡述，我認為將是關鍵。我期待書中能提供一些實際的金融數據案例，讓我能夠親手運用書中的方法來分析市場波動、預測資產價格，並優化投資組合的配置，以期在風險可控的前提下，最大化投資回報。附帶的學習光碟，我希望能夠包含一些金融數據庫的接口或模擬數據，讓我能夠在軟體環境中進行實操練習，提升我在金融風險管理方面的專業能力。

评分☆☆☆☆☆

第三段： 我一直覺得，管理決策的品質，很大程度上取決於分析能力的深度。這本《多变量分析：管理上的应用》（第二版，2013年）正好填補了我這方面的知識空白。我特別關注書中對於「決策支援系統」的闡述，我希望能了解多變量分析如何與這些系統整合，進而提升決策的科學性和效率。過去，我常常依靠經驗和直覺來做判斷，但現在我明白，這是不夠的。透過更深入的統計分析，我們可以更準確地預測市場趨勢，識別潛在的風險，並優化資源配置。我期待書中能有專門的章節探討如何建立有效的管理指標體系，以及如何運用多變量分析來衡量和評估這些指標。同時，我也希望書中能提供一些關於數據可視化的技巧，因為一個好的圖表往往比冗長的文字更能說明問題。我對書中附帶的光碟寄予厚望，希望它能包含一些實際操作的數據集，讓我可以在光碟的軟體環境中進行練習，這樣我才能真正掌握這些分析工具。

评分☆☆☆☆☆

第十段： 收到這本《多变量分析：管理上的应用》（第二版，2013年），我最感興趣的是它在「人力資源管理」方面的實際應用。在台灣，優秀的人才一直是企業的核心競爭力。我希望能從書中學到如何利用多變量分析來更好地理解員工，例如識別影響員工敬業度的關鍵因素、預測員工離職的可能性、或是優化招聘流程以吸引最合適的人才。書中關於迴歸分析、判別分析，以及結構方程模型（SEM）的介紹，我認為將會非常有助於我達成這些目標。我期待書中能有具體的案例，展示如何透過這些方法來衡量員工績效、分析培訓效果，甚至設計更具吸引力的薪酬福利方案。我希望作者能夠提供一些關於如何克服數據收集和數據質量方面的挑戰的建議，因為在人力資源領域，數據往往是複雜且難以量化的。我對附帶的學習光碟寄予厚望，希望它能包含一些匿名化處理過的人力資源數據，讓我能夠在軟體環境中實際操作，練習構建員工行為模型，從而為提升台灣企業的人才管理水平貢獻一份力量。

评分☆☆☆☆☆

第五段： 這本《多变量分析：管理上的应用》（第二版，2013年）的內容聽起來非常紮實，尤其吸引我的是它將多變量分析與「供應鏈管理」的結合。在台灣這樣一個高度依賴國際貿易的經濟體中，優化供應鏈的效率和韌性，對於企業的生存和發展至關重要。我希望能從書中學到如何運用多變量分析來預測需求、管理庫存、優化物流路線，甚至識別和應對供應鏈中的潛在風險。書中關於迴歸分析和時間序列分析的部分，我認為將會是重點。我希望作者能詳細闡述這些方法在供應鏈中的實際應用，例如如何利用歷史數據來預測未來產品的需求量，以及如何透過分析不同物流節點的表現來降低運輸成本。此外，我也希望書中能提供一些關於如何建立數據驅動的供應鏈決策平台的思路。附帶的學習光碟，我希望能夠提供一些模擬的供應鏈數據，讓我能夠在真實的操作環境中，練習使用書中介紹的分析工具，從而提升我對供應鏈管理的實際操作能力。

评分☆☆☆☆☆

第六段： 這本書《多变量分析：管理上的应用》（第二版，2013年）的問世，對於正在努力轉型升級的台灣製造業來說，無疑是及時雨。我一直關注如何利用數據分析來提升生產效率、降低製造成本，以及提高產品質量。我對書中可能包含的關於「製程優化」和「品質管理」的多變量分析方法非常感興趣。例如，我希望能了解如何利用迴歸分析來找出影響產品良率的關鍵製程參數，或是如何透過因子分析來歸納出影響產品性能的潛在因素。書中對於實驗設計（DOE）的闡述，我認為將會是非常有價值的，因為它能幫助我們系統性地探討不同製程參數組合的效果。我期待書中能有實際的案例，展示如何運用這些方法來解決製造過程中的實際問題，並且提供具體的步驟和公式。附帶的學習光碟，我希望能夠包含一些製程模擬數據，讓我能在軟體中實際操作，感受不同參數對生產結果的影響，進而更好地應用於我目前的管理工作中。

评分☆☆☆☆☆

第二段： 這本《多变量分析：管理上的应用》（第二版，2013年）的排版設計我非常喜歡，字體大小適中，圖文並茂，閱讀起來相當舒適。我過去在學習統計學時，常常因為圖表不夠清晰、公式推導過於簡略而感到困惑，但從我翻閱的章節來看，作者在這方面下了不少功夫。例如，在解釋主成分分析時，我看到了許多結構清晰的散點圖和相關矩陣圖，這有助於我理解變數之間的潛在關係。我特別欣賞書中不斷強調「為什麼」和「如何做」的教學方式，它不僅是單純的知識傳遞，更像是引導讀者思考的過程。我希望書中能提供更多來自台灣本地企業的案例研究，或是至少是與亞洲市場相關的案例，這樣會讓我更有共鳴，更容易將學到的知識轉化為實際行動。另外，對於非統計專業背景的管理人員來說，如何跨越數學模型的門檻是一個挑戰，我期待這本書能夠用較為通俗易懂的語言來闡述複雜的概念，並且提供足夠的範例來佐證。附帶的光碟也是一個很大的亮點，我希望它能包含各種統計軟體的實操演示，例如SPSS、R或Python的應用，這樣我才能在電腦上實際演練，加深理解。

评分☆☆☆☆☆

第一段： 哇！拿到手這本《多变量分析：管理上的应用》（第二版，2013年），光是厚度和紮實的內容就讓人眼睛為之一亮。我一直對統計學在商業決策中的應用深感興趣，尤其是在現今數據爆炸的時代，如何從海量的資訊中提煉出有價值的洞察，更是企業能否脫穎而出的關鍵。這本書的書名就直接點出了它的核心價值，它不是那種純理論、高高在上的學術著作，而是真正貼合管理實務，教你如何運用多變量分析工具來解決實際問題。從市場研究、顧客行為分析，到風險管理、營運效率優化，這些都是我工作中經常面臨的挑戰。我迫不及待地想深入探討書中關於迴歸分析、因子分析、集群分析等不同方法的詳細講解，特別是那些實際案例的分析過程，我希望作者能夠深入淺出地解釋每一個步驟，並且提供清晰的圖表輔助理解。我對書中提及的「附學習光碟」更是充滿期待，我希望能透過光碟中的軟體操作範例，親自動手實踐書中的方法，驗證理論的應用效果。台灣的產業環境多元且競爭激烈，我相信這本書提供的分析工具和思維模式，能幫助我在眾多競爭者中找到差異化優勢，做出更明智、更具前瞻性的決策。

评分☆☆☆☆☆

第四段： 拿到《多变量分析：管理上的应用》（第二版，2013年），我最關注的是它在「顧客關係管理」（CRM）領域的應用。現在的市場競爭，很大程度上體現在如何理解和留住客戶。我希望這本書能提供具體的工具和方法，幫助我進行顧客細分、預測顧客流失、以及個性化推薦。書中對於因子分析和集群分析的介紹，我非常感興趣，我希望能了解如何透過這些方法，找出影響顧客行為的關鍵因素，並據此制定更有效的行銷策略。同時，我也在思考，如何將這些分析結果轉化為可執行的管理行動。書中是否有關於如何解讀分析結果、如何與行銷團隊溝通、以及如何將數據洞察轉化為實際營運策略的建議？我對附帶的光碟充滿好奇，希望它能提供一些與CRM相關的實際案例數據，讓我可以在光碟提供的軟體環境中，模擬分析出顧客群體的特徵，並進一步規劃精準的行銷活動。

评分☆☆☆☆☆

第九段： 我是一名正在學習管理學的學生，對於《多变量分析：管理上的应用》（第二版，2013年）這本書的期待，更多的是希望它能為我打下紮實的學術基礎，並引導我將理論知識與實際應用結合。我希望書中的講解不僅僅停留在方法論的介紹，更能深入探討各種統計模型背後的管理學原理，以及它們是如何服務於企業戰略和戰術決策的。我對書中關於「策略規劃」和「組織行為」領域的多變量分析應用非常感興趣。例如，我希望了解如何運用因子分析來識別影響組織績效的關鍵因素，或是如何透過迴歸分析來探討領導風格與員工士氣之間的關係。我尤其期待書中能夠提供一些引導性的問題和思考題，激發我去探索更多與實際管理場景相關的數據分析問題。附帶的學習光碟，我希望能夠包含一些真實的、經過處理的學術研究數據集，讓我能夠模仿書中的分析過程，進行一些初步的數據分析練習，為我未來的學術研究和職業生涯打下堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

第七段： 我對這本《多变量分析：管理上的应用》（第二版，2013年）的「決策科學」應用面向抱有極大的期望。在瞬息萬變的商業環境中，管理者常常需要在信息不完整、不確定的情況下做出艱難的決策。我希望能從書中學到，如何運用多變量分析來量化不確定性，評估不同決策方案的潛在風險和收益，並做出最優的選擇。書中關於機率模型、預測模型，以及決策樹等方法的講解，我認為將是核心。我希望作者能夠深入探討如何將這些理論模型與實際的管理決策場景相結合，例如如何建立一個能夠支持新產品開發決策的分析框架，或者如何利用多變量分析來評估一項重大投資的潛在影響。我非常看重書中附帶的學習光碟，我希望它能提供一些決策模擬的工具或數據，讓我能夠親身經歷一個決策過程，從而更深刻地理解多變量分析在決策科學中的實際應用價值。