多變量分析：管理上的應用 (附學習光碟) 第二版 2013年 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 多變量分析
• 管理學
• 統計學
• 數據分析
• SPSS
• 迴歸分析
• 因子分析
• 聚類分析
• 決策分析
• 第二版

本書特色

　　本書有係統地將一些在管理研究及應用上比較常用到的多變量分析方法，做一個由「入門」到「稍微進階」的介紹，除瞭對相關理論有詳盡的闡述外，也著重在完整例題的實際操演與說明，再藉由SPSS、STATISTICA等統計電腦軟體操作與結果解釋的方式，實際加以驗證。因此，本書特彆適用於管理及商學相關科係之大學、碩士班、碩士在職專班、高階經理人班等之多變量分析、計量方法、研究方法等課程之教學，以及管理實務界人管、行銷、財務等之策略分析應用。 

作者簡介

林師模

　　現職
　　中原大學國際經營與貿易係特聘教授
　　中原大學應用經濟模型研究中心主任

　　學曆     美國西維吉尼亞大學礦業及能源經濟學博士
 
　　經曆
　　中原大學商學院院長
　　中原大學國際貿易學係教授
　　中原大學商學博士學位學程主任
　　中原大學國際貿易學係副教授
　　中原大學國際貿易學係係主任
　　中央大學産經所、人資所兼任教授 

　　研究領域
　　能源及環境經濟
　　計量經濟
　　産業經濟分析
　　經濟模型

陳苑欽

　　現職     開南大學國際企業係助理教授

　　學曆     颱灣大學商學研究所策略組博士

　　經曆
　　中原大學財經法律係兼任講師
　　資訊工業策進會産業分析師
　　中小企業育成中心專案經理

　　研究領域
　　策略管理
　　産業經濟
　　金融市場

多變量分析：管理上的應用（第二版，2013）圖書簡介 超越單變量的局限，駕馭復雜決策的藝術與科學 在當今瞬息萬變的商業環境中，管理決策的復雜度與日俱增。僅僅依賴對單個變量的孤立分析，已遠不能滿足現代企業對深入洞察和精準預測的需求。《多變量分析：管理上的應用（第二版，2013）》 正是為應對這一挑戰而精心構建的權威指南。本書緻力於將復雜精深的多變量統計理論，轉化為企業管理者和分析師手中切實可行的決策工具。 本書並非一部純粹的數學教科書，而是緊密圍繞管理實踐展開的跨學科著作。它深刻理解到，優秀的分析能力必須根植於對商業場景的深刻理解。因此，全書的核心目標在於：賦能讀者掌握如何構建、執行和解釋能反映真實商業世界相互關聯性的統計模型。 理論與實踐的無縫融閤 第二版在保留第一版經典結構的基礎上，進行瞭大量的更新和深化，特彆關注瞭2010年以後數據分析領域的新發展趨勢，同時確保瞭核心理論的嚴謹性。本書的獨特之處在於其對“情境化”的強調。每一項統計技術，無論是迴歸分析的進階應用，還是更復雜的結構方程模型，都配有詳盡、貼近實際的案例研究。 核心內容模塊聚焦： 第一部分：基礎重塑與多變量思維的建立 本部分旨在為讀者打下堅實的理論基礎，並引導其從傳統的單變量視角轉嚮多變量的整體思維模式。 多元統計學的基石： 詳細闡述瞭變量間的依賴關係、協方差矩陣的意義以及多重共綫性問題的識彆與處理。這不僅僅是理論介紹，更是對“為什麼需要多變量分析”的深刻論證。 數據預處理與模型假設檢驗： 強調瞭數據質量對多變量模型結果的決定性影響。內容涵蓋瞭對正態性、方差齊性（Homoscedasticity）的嚴格檢驗，以及處理缺失數據（Missing Data）的先進策略，確保後續分析的可靠性。 第二部分：核心預測與差異化分析模型 這是本書的核心應用篇章，詳細拆解瞭企業中最常用也是最強大的多變量分析工具。 多元迴歸分析（Multiple Regression Analysis）： 深入探討瞭從基礎綫性模型到分層迴歸（Hierarchical Regression）和交互作用模型（Interaction Effects Models）的全過程。重點展示瞭如何利用調節變量（Moderators）和中介變量（Mediators）來剖析復雜因果鏈條，例如，探究市場營銷投入（自變量）如何通過客戶滿意度（中介變量）影響最終銷售額（因變量）。 方差分析與協方差分析的擴展（ANOVA & ANCOVA）： 超越瞭傳統單因素比較，本書詳細介紹瞭多因素方差分析（Factorial ANOVA）在實驗設計中的應用，特彆是如何控製混淆變量（Covariates）以提高研究的內部效度，這對於A/B測試的深度優化至關重要。 判彆分析（Discriminant Analysis, DA）： 闡述瞭如何構建一個分類模型，用於預測個體最有可能屬於哪個預先定義的群體。在銀行業中，這被廣泛應用於構建信用風險評估模型，識彆高風險客戶群體的共同特徵。 第三部分：探索性與結構化建模 隨著數據復雜度的增加，本部分引入瞭更高級、更具解釋力的技術，幫助管理者揭示數據背後的潛在結構。 主成分分析（PCA）與因子分析（Factor Analysis）： 聚焦於如何從大量觀測變量中提煉齣少數幾個不可直接測量的“潛在構念”（Latent Constructs）。在市場調研中，這常用於將數百個關於品牌態度的問捲題項，歸納為“品牌忠誠度”、“感知質量”等關鍵驅動因素。本書詳細解釋瞭因子鏇轉（Factor Rotation）在解釋結果時的關鍵作用。 聚類分析（Cluster Analysis）： 深入探討瞭如何根據多個變量的相似性，將觀測對象劃分成若乾自然形成的群體。這為市場細分（Market Segmentation）提供瞭強大的數據驅動方法，使企業能夠為不同的客戶群體量身定製策略。 第四部分：高級應用與模型檢驗 本部分麵嚮尋求更高解釋力的專業人士，引入瞭在復雜管理問題中錶現卓越的模型。 結構方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）導論： 這是一個重要的補充。SEM 能夠同時檢驗測量模型（Measurement Model，即因子分析）和結構模型（Structural Model，即路徑關係）。本書通過簡化的路徑圖示，指導讀者如何構建包含潛變量的復雜理論框架，並進行模型擬閤優度檢驗，例如$chi^2$檢驗、RMSEA和CFI等指標的解讀。 模型選擇與診斷： 強調瞭模型選擇的重要性，如AIC、BIC準則的應用，以及如何通過殘差分析（Residual Analysis）來診斷模型的係統性誤差，確保模型的穩健性（Robustness）。 學習光碟的獨特價值 隨附的學習光碟是本書價值的重要組成部分。它不僅僅是內容的簡單復製，而是實踐操作的“虛擬實驗室”。光碟中收錄瞭： 1. 真實且匿名的管理數據集： 涵蓋瞭銷售、人力資源、運營等多個領域的實際案例數據，供讀者同步練習。 2. 主流統計軟件的操作指南： 提供瞭針對當時主流統計軟件（如SPSS、SAS或R的早期版本）的逐步操作腳本和輸齣文件。讀者可以對照書中的理論講解，親手運行模型，並對比分析軟件輸齣結果與書本解釋之間的對應關係。 3. 交互式模型演練： 包含瞭一些基礎模型的交互式演示文件，幫助初學者直觀理解參數估計和假設檢驗的過程。 適用對象 本書是為那些不滿足於“知道結果”而渴望“理解過程”的專業人士量身打造的。它非常適閤： 企業中高層管理者： 需要理解分析報告背後的統計邏輯，從而做齣更可靠的戰略決策。 市場研究與商業智能（BI）分析師： 尋求深化其統計建模能力，從描述性分析轉嚮預測性和解釋性分析。 商學院高年級本科生和研究生： 作為一門側重應用的定量分析課程的教材或參考書。 通過係統學習，讀者將能夠自信地駕馭多變量數據，將看似龐雜的管理問題分解為可量化、可預測的統計模型，最終實現數據驅動的卓越管理。本書提供的不僅僅是知識，更是一套在復雜世界中保持清晰洞察力的係統性方法論。

第一章 多變量統計方法介紹
1-1　變數資料的類型
1-2　多變量統計方法的分類
1-3　本書架構及學習方法

第二章 多變量統計分析軟體介紹
2-1　SPSS應用簡介
2-2　SAS應用簡介
2-3　STATISTICA應用簡介

第三章 相關與變異數分析
3-1　變數關係與相關分析
3-2　變異數分析原理
3-3　單因子變異數分析
3-4　二因子變異數分析
3-5　整閤性例題

第四章 迴歸分析
4-1　迴歸分析原理
4-2　簡單綫性迴歸分析
4-3　復迴歸模型與虛擬變數
4-4　綜閤整理
4-5　整閤性例題

第五章 Logit與Probit迴歸
5-1　綫性機率迴歸模型原理
5-2　Logit模型
5-3　Probit模型
5-4　整閤性例題

第六章 主成份分析
6-1　主成份分析應用簡介
6-2　主成份分析的理論架構
6-3　觀念補充提示
6-4　整閤性例題

第七章 因素分析
7-1　因素分析的架構
7-2　因素分析的估計方法
7-3　因素分析結果與資料適閤度的判定
7-4　因素轉軸
7-5　整閤性例題
7-6　因素分析結果

第八章 區彆分析
8-1　區彆分析的原理
8-2　區彆規則
8-3　變數選擇程序
8-4　統計檢定
8-5　整閤性例題

第九章 典型相關分析
9-1　典型相關分析的相關理論
9-2　典型相關分析架構
9-3　典型相關檢定與典型變量得點
9-4　整閤性例題

第十章 集群分析
10-1　集群分析的基本概念
10-2　集群分析的步驟及作法
10-3　集群分析的分群方法
10-4　集群分析的相關檢定
10-5　整閤性例題
10-6　群集分析結果

第十一章 多變量變異數分析
11-1　單變量變異數分析
11-2　多變量變異數分析簡介
11-3　多變量變異數分析的檢定
11-4　應用例題
11-5　使用MANOVA的必要性
11-6　軟體應用

第十二章 問捲設計及調查
12-1　問捲設計原理
12-2　問捲調查方法及技巧

第十三章 測量的信度與效度分析
13-1　變數尺度及資料蒐集
13-2　信度分析
13-3　效度分析

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第二段： 這本《多變量分析：管理上的應用》（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，常常因為圖錶不夠清晰、公式推導過於簡略而感到睏惑，但從我翻閱的章節來看，作者在這方麵下瞭不少功夫。例如，在解釋主成分分析時，我看到瞭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颱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，這樣我纔能在電腦上實際演練，加深理解。

评分☆☆☆☆☆

第六段： 這本書《多變量分析：管理上的應用》（第二版，2013年）的問世，對於正在努力轉型升級的颱灣製造業來說，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，我希望能瞭解如何利用迴歸分析來找齣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齣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，因為它能幫助我們係統性地探討不同製程參數組閤的效果。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。

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第五段： 這本《多變量分析：管理上的應用》（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」的結閤。在颱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錶現來降低運輸成本。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颱的思路。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☆☆☆☆☆

第七段： 我對這本《多變量分析：管理上的應用》（第二版，2013年）的「決策科學」應用麵嚮抱有極大的期望。在瞬息萬變的商業環境中，管理者常常需要在信息不完整、不確定的情況下做齣艱難的決策。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，並做齣最優的選擇。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閤，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。

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《多變量分析：管理上的應用》（第二版，2013年）正好填補瞭我這方麵的知識空白。我特別關注書中對於「決策支援係統」的闡述，我希望能瞭解多變量分析如何與這些係統整閤，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係，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，因為一個好的圖錶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，這樣我纔能真正掌握這些分析工具。

评分☆☆☆☆☆

第四段： 拿到《多變量分析：管理上的應用》（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，我希望能瞭解如何透過這些方法，找齣影響顧客行為的關鍵因素，並據此製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，模擬分析齣顧客群體的特徵，並進一步規劃精準的行銷活動。

评分☆☆☆☆☆

第八段： 對於金融領域的管理者來說，《多變量分析：管理上的應用》（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「投資組閤優化」的部分。在颱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，是企業和機構麵臨的重大挑戰。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，並提齣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，並優化投資組閤的配置，以期在風險可控的前提下，最大化投資迴報。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麵的專業能力。

评分☆☆☆☆☆

第一段： 哇！拿到手這本《多變量分析：管理上的應用》（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齣有價值的洞察，更是企業能否脫穎而齣的關鍵。這本書的書名就直接點齣瞭它的核心價值，它不是那種純理論、高高在上的學術著作，而是真正貼閤管理實務，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麵臨的挑戰。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齣地解釋每一個步驟，並且提供清晰的圖錶輔助理解。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。颱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，做齣更明智、更具前瞻性的決策。

评分☆☆☆☆☆

第十段： 收到這本《多變量分析：管理上的應用》（第二版，2013年），我最感興趣的是它在「人力資源管理」方麵的實際應用。在颱灣，優秀的人纔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閤適的人纔。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剋服數據收集和數據質量方麵的挑戰的建議，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，從而為提升颱灣企業的人纔管理水平貢獻一份力量。

评分☆☆☆☆☆

第九段： 我是一名正在學習管理學的學生，對於《多變量分析：管理上的應用》（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閤。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，我希望瞭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。