SPSS 22統計分析嚴選教材(適用R17~R22) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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　　本書不僅教您如何操作SPSS，更讓您學會將分析結果轉換到Word撰寫報告，編輯成美觀的Word錶格！

　　‧從設計問捲、正確做齣問捲分析、繪製統計圖，到將分析結果輸齣到Excel、Word，逐步圖例詳述說明，讓你的市調分析做得準確又傑齣。

　　‧提供詳盡的統計分析方法，含括：交叉分析錶、復選題(多重迴應)、單因子變異數分析、因素分析、區彆(判彆)分析、集群(叢集)分析...等讓你順利完成專題與畢業論文。

　　‧書中範例均透過作者實際問捲調查所得，問捲主題為你我日常生活中所使用得到之産品，如：Facebook、便利商店、智慧型手機、信用卡、速食、化妝品…等。

　　‧書中提供數十個既專業又實用的統計分析，讓您可以輕鬆修改套用。

　　‧提供豐富的市調資料與本書範例檔、練習用習題，讓您實際演練一點就通。

《現代多元統計方法與應用》 內容簡介 本書旨在係統而深入地介紹現代多元統計分析的理論基礎、核心方法及其在實際問題中的應用。全書結構嚴謹，內容覆蓋麵廣，從基礎的多元數據結構描述到復雜的非參數與高維模型，力求為讀者構建一個全麵、實用的統計分析知識體係。本書特彆側重於理論與實踐的結閤，通過豐富的案例分析和計算示例，幫助讀者掌握如何利用前沿的統計工具解決現實世界中的復雜問題。 第一部分：多元數據基礎與描述 本部分聚焦於多元統計分析的起點——數據的理解與描述。我們將從多元數據的基本概念齣發，探討數據收集、清洗與預處理的重要性。 第一章：多元數據結構與探索性分析 本章詳細闡述瞭嚮量、矩陣在統計學中的作用，以及多元觀測的特性。重點介紹描述性統計量在多元情境下的擴展，包括均值嚮量、協方差矩陣、相關係數矩陣的計算與解釋。隨後，深入探討探索性數據分析（EDA）在多元數據中的關鍵技術，如散點圖矩陣（SPLOM）的構建、投影圖（Projection Plots）的應用，以及如何通過可視化手段識彆數據中的潛在結構、異常值和多重共綫性問題。同時，介紹幾種常用的多變量正態性檢驗方法及其在後續參數模型選擇中的指導意義。 第二章：距離、相似性與聚類分析基礎 距離是衡量觀測點之間差異性的核心度量。本章係統比較瞭歐氏距離、馬氏距離、曼哈頓距離等常用距離度量，並討論瞭在不同數據尺度和分布假設下的適用性。在此基礎上，引入相似性係數的概念。 隨後，深入講解聚類分析的原理。內容涵蓋層次聚類法（Agglomerative和Divisive方法，如Ward法、離差平方和法），以及劃分式聚類法（K-均值、K-中值）的算法細節、收斂標準和結果評估（如輪廓係數法）。重點探討如何科學地確定最佳簇數，並對不同聚類結果的穩定性進行檢驗。 第二部分：降維與特徵提取技術 處理高維數據時，降維是必不可少的步驟。本部分詳細介紹瞭用於降低數據維度並保留關鍵信息的主要方法。 第三章：主成分分析（PCA） PCA是應用最廣泛的綫性降維技術。本章從幾何學角度闡釋PCA的原理，即尋找最大方差的方嚮。詳細講解協方差矩陣的特徵分解，如何提取特徵值和特徵嚮量，並據此確定主成分的權重。內容包括如何通過碎石圖（Scree Plot）和纍計方差貢獻率來確定保留的主成分數量。同時，討論PCA在數據壓縮、噪聲過濾以及作為後續迴歸模型輸入變量選擇中的應用。 第四章：因子分析（Factor Analysis） 與PCA側重數據壓縮不同，因子分析旨在揭示潛在的、不可觀測的因子結構。本章詳細介紹因子模型的數學錶達，區分共同因子和特殊因子。重點講解因子載荷矩陣的估計方法（如最大似然法、主軸因子法）。關鍵內容包括因子鏇轉技術（如正交鏇轉的Varimax、斜交鏇轉的Promax）及其對因子解釋性的影響。最後，介紹如何計算因子得分並將其應用於後續的統計建模。 第五章：綫性判彆分析（LDA）與非綫性降維 本章首先介紹綫性判彆分析（LDA），它是一種有監督的降維技術，目標是最大化類間方差並最小化類內方差，以達到最佳的類彆分離效果。詳細討論其模型假設（多元正態性、等協方差陣）及計算步驟。 隨後，簡要介紹現代非綫性降維技術，如流形學習（Manifold Learning）的基本思想，包括t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）和UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）的概念框架，強調其在復雜數據可視化中的獨特優勢。 第三部分：多元迴歸與方差分析 本部分將經典綫性模型的框架擴展到多元響應和多元預測變量的情境。 第六章：多元綫性迴歸（MLR） 本章深入探討包含多個預測變量的綫性模型。內容涵蓋模型假設的檢驗（如殘差分析、多重共綫性診斷——方差膨脹因子VIF）。重點講解最小二乘估計的矩陣形式，以及如何進行模型選擇（如逐步迴歸、最佳子集選擇）。此外，討論如何解釋偏迴歸係數在控製其他變量影響下的真實含義。 第七章：多元方差分析（MANOVA） MANOVA是ANOVA的直接擴展，用於檢驗來自兩個或多個組彆的觀測值在多個因變量上的均值是否存在顯著差異。本章詳細講解MANOVA的統計檢驗原理，包括Wilks' Lambda ($Lambda$)、Pillai's Trace、Hotelling's $T^2$ 等統計量的計算與解釋。強調MANOVA相比多次單變量ANOVA的優勢在於考慮瞭因變量之間的交互作用。內容還將涵蓋MANOVA後的事後檢驗（Post-hoc Analysis）及交互作用圖的解讀。 第八章：多元協方差分析（MANCOVA）與重復測量設計 MANCOVA在MANOVA的基礎上引入協變量（Covariates），用於調整或控製潛在混雜變量的影響。本章闡述如何使用協變量來提高檢驗效率。接著，本章擴展至重復測量設計的分析，講解如何處理縱嚮數據和時間序列數據中的相關性結構，引入方差分量模型（Variance Components Models）的基本概念。 第四部分：分類數據與廣義綫性模型 現代統計分析必須能夠處理非正態分布的數據，特彆是計數和比例數據。 第九章：分類數據分析與對數綫性模型 本章專注於處理分類變量之間的關係。詳細介紹卡方檢驗在列聯錶分析中的應用，包括擬閤優度檢驗和獨立性檢驗。核心內容是對對數綫性模型（Log-Linear Models）的構建、參數估計和模型簡化（模型選擇）。討論如何解釋不同階層交互項的含義。 第十章：邏輯迴歸（Logistic Regression）與生存分析基礎 對於二元或多元分類響應變量，本章介紹邏輯迴歸模型。重點講解廣義綫性模型（GLM）的框架，包括連接函數（Link Function）和指數族分布。詳細解釋優勢比（Odds Ratio）的計算、置信區間估計及模型擬閤優度（如Deviance、AIC/BIC）的評估。 最後，簡要引入生存分析（Survival Analysis）的基本概念，如事件發生率、生存函數，並介紹Kaplan-Meier估計和Cox比例風險模型的框架，為處理時間到事件數據奠定基礎。 第五部分：結構方程模型與高級主題 第十一章：結構方程模型（SEM）導論 結構方程模型（SEM）是一種強大的、整閤性的分析技術，可同時處理測量模型（因子分析）和結構模型（路徑分析）。本章首先介紹SEM的數學基礎，區分潛變量（Latent Variables）與觀測變量。詳細講解如何構建路徑圖，如何估計模型參數（如最大似然法），並重點討論模型擬閤度指標（如 $chi^2$ 檢驗、RMSEA、CFI、TLI）的解讀標準。 第十二章：貝葉斯統計方法概述 作為對傳統頻率學派的補充，本章引入貝葉斯統計分析的核心思想。講解先驗分布、似然函數和後驗分布的構建過程。介紹馬爾可夫鏈濛特卡羅（MCMC）方法的直觀理解，以及如何利用貝葉斯方法進行模型推斷和參數估計，特彆是在處理復雜層次結構模型時的優勢。 本書特色： 理論深度與應用廣度並重： 既有對核心數學原理的嚴格推導，又不乏對實際數據集的深度挖掘。 側重現代計算： 盡管不依賴特定軟件的特定語法，但所有概念和案例都基於現代統計計算的理念設計。 模塊化設計： 讀者可以根據自身需求，選擇性地深入學習特定主題模塊。 本書適閤統計學、社會學、心理學、經濟學、生物統計學及相關工程領域的高年級本科生、研究生，以及需要深入掌握多元統計分析技術的科研人員和數據分析師。

chapter 01 概說
chapter 02 建立/編輯資料檔
chapter 03 設計問捲與取得資料
chapter 04 資料轉換
chapter 05 次數分配
chapter 06 描述性統計資料
chapter 07 交叉分析錶
chapter 08 復選題（多重迴應）
chapter 09 均數檢定
chapter 10 單因子變異數分析
chapter 11 相關
chapter 12 迴歸
chapter 13 因素分析
chapter 14 信度
chapter 15 區彆分析
chapter 16 集群分析
appendix A 卡方分配的臨界值（PDF 格式電子書）
appendix B 標準常態分配錶（PDF 格式電子書）
appendix C t 分配的臨界值（PDF 格式電子書）
appendix D F 分配的臨界值（PDF 格式電子書）

评分☆☆☆☆☆

《SPSS 22統計分析嚴選教材》這本書，怎麼說呢，它真的是一本“寶藏”。我之前接觸過不少SPSS的書籍，但大多數都停留在“知其然，不知其所以然”的層麵，要麼就是操作步驟寫得很清楚，但背後的統計學原理卻一帶而過。但是，這本書不一樣，它在講解每一個統計方法時，都會先花時間解釋清楚該方法的統計學基礎，以及它適用的條件。這對於我來說，是非常重要的，因為它幫助我建立瞭一個更紮實的統計學知識體係，而不僅僅是依賴於軟件的“黑箱”。在SPSS的操作層麵，這本書也做得非常齣色。它提供瞭非常清晰的步驟指導，並且配有大量的屏幕截圖，讓學習者可以一步一步地跟隨操作。我尤其喜歡它在講解一些比較復雜的數據分析技術時，都給齣瞭非常詳細的案例分析。通過這些案例，我能夠更直觀地理解這些技術是如何應用的，以及如何解讀它們的輸齣結果。比如，在學習聚類分析時，我之前總是對如何選擇聚類方法、如何解釋聚類結果感到睏惑，但是看瞭這本書的講解，並且跟著書中的案例一步一步操作之後，我纔覺得豁然開朗。

评分☆☆☆☆☆

這本《SPSS 22統計分析嚴選教材》真的是一本“有溫度”的書。怎麼說有溫度呢？因為它不僅僅是冰冷的知識和操作指南，更像是一位循循善誘的老師。在講解SPSS的各種功能和統計方法時，它總是能夠站在初學者的角度，用最通俗易懂的語言來解釋那些看似復雜的概念。我之前在學習SPSS的時候，最怕的就是遇到一些專業術語，然後就卡在那裏，不知道該如何繼續。但是，這本書在這一點上做得非常好，它會用一些比較形象的比喻，或者生活中的例子來解釋那些抽象的統計學概念，讓學習過程變得輕鬆有趣。我尤其喜歡它在講解每一個統計分析模塊時，都會先給齣一個研究背景，然後介紹該模塊能夠解決什麼問題，最後纔是詳細的操作步驟。這種“情境式”的學習方式，讓我能夠更清楚地知道，為什麼我們要學習這個模塊，它在實際研究中有哪些應用。而且，書中的排版設計也很人性化，圖片和文字結閤得恰到好處，閱讀起來一點都不費力。我之前花瞭很多時間在學習SPSS，但總感覺進步不大，但是自從有瞭這本書，我感覺自己就像擁有瞭一個超級導航儀，能夠清晰地指引我前進的方嚮，並且在遇到睏難時，總能找到相應的解答。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，當我拿到這本《SPSS 22統計分析嚴選教材》時，我並沒有抱太大的期望，畢竟市麵上關於SPSS的書籍實在太多瞭，很多都大同小異，要麼過於理論化，要麼過於淺顯。但是，這本書徹底顛覆瞭我的看法。它最大的亮點在於，它非常貼閤颱灣地區的研究和教學需求，很多例子和數據都非常有本土特色，不是那種生搬硬套的國外案例。我尤其喜歡它在講解復雜統計模型時，那種由淺入深，層層遞進的講解方式。它不會一開始就拋齣一堆復雜的公式，而是先從一個簡單的概念開始，然後逐步引入更高級的概念，並且在講解過程中，穿插瞭大量的SPSS操作步驟和截圖，讓人覺得非常容易理解和模仿。這本書對於一些常用的統計分析方法，比如t檢驗、ANOVA、卡方檢驗等等，都做瞭非常詳盡的講解，並且針對每種方法，都給齣瞭詳細的SPSS操作流程和結果解讀。我之前對這些方法有一些模糊的認識，但是通過這本書的學習，我纔真正理解瞭它們是如何在SPSS中實現的，以及如何正確地解讀它們的輸齣結果。尤其是關於一些假設檢驗的部分，它都講得非常清楚，包括如何檢驗假設，以及如果假設不滿足，應該如何處理，這對於確保統計分析的嚴謹性非常重要。

评分☆☆☆☆☆

這本書，真的，給我帶來瞭太多驚喜！《SPSS 22統計分析嚴選教材》這本書，它不僅僅是一本SPSS操作手冊，更像是一本統計分析的“百科全書”。它涵蓋瞭SPSS軟件的方方麵麵，從最基礎的數據錄入、數據清理，到各種復雜的統計分析方法，都做瞭非常詳盡的講解。我最喜歡它在講解統計學原理時，那種由淺入深，循序漸進的方式。它不會一開始就拋齣一堆復雜的公式，而是先從簡單的概念講起，然後逐步引入更高級的概念，並且在講解過程中，穿插瞭大量的SPSS操作步驟和截圖，讓人覺得非常容易理解和模仿。我之前在做研究的時候，經常會因為對統計方法的理解不夠深入，導緻分析結果的解釋不夠準確。但是，通過這本書的學習，我纔真正理解瞭各種統計方法的內在邏輯，並且能夠更自信地解讀它們的輸齣結果。而且，書中還包含瞭很多關於數據可視化的內容，讓我能夠更直觀地展示我的數據和分析結果。這本書的排版也非常舒服，字號適中，章節劃分也很閤理，閱讀起來不會有壓迫感，完全可以沉浸在學習中。

评分☆☆☆☆☆

這本書真的，怎麼說呢，簡直是神隊友！我之前在學校上統計課，用的教材跟這個比起來，簡直是天壤之彆。R17到R22這個版本跨度很大，我之前一直用R17，感覺很多新功能都沒摸透，換瞭新版SPSS之後，又覺得以前學的很多東西都有點跟不上趟瞭。幸好及時發現瞭這本《SPSS 22統計分析嚴選教材》，簡直是及時雨！我尤其喜歡它對於各種統計方法的講解，不是那種乾巴巴的公式堆砌，而是結閤瞭很多實際案例，特彆是很多例子都和我日常工作中遇到的問題很相似，比如市場調研的數據分析、用戶行為的挖掘等等，讓我一下子就覺得統計學不再是冷冰冰的數字，而是非常有用的工具。書裏的圖文並茂，每一步操作都清晰明瞭，即使是新手也能很快上手，而且很多細節的地方，比如數據預處理、缺失值處理、異常值檢測這些，都講得特彆細緻，不像有些書隻是帶過，這本書真的是把這些基礎又關鍵的步驟拆解開來，讓我徹底理解瞭為什麼這麼做，以及這樣做的好處。我之前做報告的時候，常常因為數據處理不當導緻結果不準確，現在學瞭這本教材，感覺信心大增，能夠更從容地應對各種數據分析的挑戰。而且，它的排版也很舒服，字號適中，章節劃分也很閤理，閱讀起來不會有壓迫感，完全可以沉浸在學習中。

评分☆☆☆☆☆

我真的非常慶幸能夠找到這本《SPSS 22統計分析嚴選教材》。市麵上關於SPSS的書籍很多，但真正能夠做到“嚴選”並且“適用”的卻不多。這本書最大的優點在於，它不僅僅停留在SPSS軟件本身的操作，而是非常注重統計學理論與軟件應用的結閤。在講解每一個統計方法時，它都會先深入淺齣地介紹該方法背後的統計學原理，以及它在學術研究中的地位和重要性。這對於我來說，是非常重要的，因為它幫助我建立瞭一個更紮實的統計學基礎，而不僅僅是停留在“會用軟件”的層麵。在SPSS操作方麵，這本書也做得非常到位。它提供瞭非常詳盡的步驟指導，並且配有大量的屏幕截圖，讓學習者可以一步一步地跟隨操作。我尤其喜歡它在講解一些比較復雜的統計分析，比如路徑分析、因子分析等時，都給齣瞭非常清晰的操作流程和結果解讀。這對於我之前一直難以理解的這些高級統計方法，起到瞭非常大的幫助。而且，書中的例子也非常貼近實際研究，很多案例都來自於颱灣地區的學術研究，讓我覺得非常親切，也更容易將學到的知識應用到自己的研究中。

评分☆☆☆☆☆

讀完這本《SPSS 22統計分析嚴選教材》，我纔真正體會到什麼叫做“融會貫通”。SPSS軟件的功能非常強大，但很多時候，我們僅僅會用它來跑一些基礎的統計分析，而忽略瞭它在數據探索、模型構建等方麵的潛力。這本書就很好地彌補瞭我的這一不足。它不僅僅講解瞭SPSS的各種基礎統計功能，還深入地探討瞭如何利用SPSS進行數據可視化、探索性數據分析、模型診斷等等。我尤其喜歡它在講解一些高級的統計方法，比如廣義綫性模型、生存分析等時，都給齣瞭非常詳盡的步驟和案例。這對於我來說，是非常有價值的，因為在我的研究領域，這些方法是經常會用到的。這本書在SPSS操作的細節方麵也做得非常齣色，它會考慮到初學者在操作過程中可能遇到的各種問題，並且給齣相應的解決方案。比如，在進行數據預處理時，它會詳細講解如何處理缺失值、如何進行變量變換等等。這些看似瑣碎的細節，卻對最終的分析結果有著至關重要的影響。而且，書中的語言風格也非常親切，不像一些學術書籍那樣生澀難懂，讓人感覺就像在和一位經驗豐富的老師交流。

评分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的感覺就是“實用”！《SPSS 22統計分析嚴選教材》不像一些理論書籍那樣，讀起來枯燥乏味，而是真正地從一個SPSS的使用者的角度齣發，考慮到我們在實際操作中會遇到的各種問題。我記得我剛開始接觸SPSS的時候，最頭疼的就是數據輸入和數據整理，很多時候，一個簡單的輸入錯誤就能導緻後續所有的分析都變得毫無意義。這本書在這方麵做得非常齣色，它花瞭相當大的篇幅來講解如何進行數據錄入、數據清洗、變量編碼、數據轉換等等，這些基礎但至關重要的步驟。而且，它還提供瞭很多實用的技巧和注意事項，幫助我們避免一些常見的錯誤。此外，書中對各種統計分析方法的介紹，也非常接地氣。它不是簡單地羅列公式，而是會先解釋這個方法為什麼有用，它能解決什麼問題，然後纔教你如何在SPSS中進行操作。我特彆喜歡它在講解一些比較復雜的分析方法時，會提供詳細的案例分析，通過這些案例，我能夠更直觀地理解這些方法是如何應用的，以及如何解讀它們的輸齣結果。比如，在學習結構方程模型的時候，我之前一直覺得非常抽象，但是看瞭這本書的講解，並且跟著書中的案例一步一步操作之後，纔感覺豁然開朗。

评分☆☆☆☆☆

這本《SPSS 22統計分析嚴選教材》真的是讓我對SPSS軟件的使用有瞭脫胎換骨的認識。之前，我總覺得SPSS隻是一個簡單的工具，可以跑一些基本的統計，但很多時候，我都被那些復雜的操作選項搞得頭暈目眩，不知道該點哪個，也不知道點完之後會是什麼結果。但是，這本書就不一樣瞭，它非常係統地從SPSS軟件的界麵介紹開始，然後逐步深入到各種分析模塊。我特彆喜歡它在講解每一個統計分析方法時，都會先解釋清楚這個方法背後的統計學原理，以及它適用於什麼樣的研究場景。然後，再一步一步地教你如何在SPSS裏進行操作，並且告訴你每個選項代錶什麼含義，這對於理解SPSS的邏輯至關重要。書中還包含瞭很多實際操作的截圖，非常直觀，跟著截圖一步步來，基本不會齣錯。我之前做過一個關於消費者購買意願的研究，想要用一些迴歸模型來分析，但是自己摸索瞭半天，結果都不太理想。後來，我參考瞭這本書裏關於多元迴歸分析的章節，纔發現之前很多步驟都做錯瞭，而且對那些模型假設的檢驗也不夠重視。用瞭書裏講的方法之後，我的模型擬閤度大大提高，解釋力也更強瞭，連我的老闆都錶揚瞭我。這本書真的是把SPSS從一個“工具”變成瞭一個“助手”，讓我能夠更有效地利用它來解決實際問題，大大提升瞭我的工作效率。

评分☆☆☆☆☆

在我看來，《SPSS 22統計分析嚴選教材》這本書最大的價值在於它的“嚴謹”和“全麵”。作為一本教材，它不僅涵蓋瞭SPSS軟件的常用功能，而且在統計學原理的講解上也做得非常紮實。我之前在學習某些統計概念的時候，總覺得有些地方不夠清晰，或者理解得不夠透徹。但是，這本書在講解每一個統計方法之前，都會先詳細地闡述其背後的統計學理論基礎，並且會強調在實際應用中需要注意的假設和前提條件。這對於我來說，是非常寶貴的，因為它幫助我建立瞭一個紮實的統計學知識體係，而不是僅僅停留在“點按鈕”的層麵。在SPSS操作方麵，這本書也非常細緻。它不僅提供瞭清晰的步驟指導，而且對於每一個選項的含義、每一個輸齣結果的解釋，都做瞭非常深入的闡述。我之前在解讀SPSS的輸齣報告時，常常會遇到一些看不懂的指標，或者不確定如何去解釋它們。但是，通過這本書的學習，我纔真正明白瞭這些輸齣結果的意義，並且能夠根據這些結果，做齣更準確的統計推斷。而且，書中還包含瞭一些進階的內容，比如多層迴歸、聚類分析等等，這些都是我在實際工作中經常會遇到的分析方法，這本書的講解讓我能夠更自信地運用它們。