Minitab與統計分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• Minitab
• 統計分析
• 數據分析
• 統計軟件
• 實驗設計
• 迴歸分析
• 假設檢驗
• 方差分析
• 質量控製
• 統計方法

本書包羅瞭多數的單變量統計方法，以及常用的多變量分析技術，主要提供基礎統計學及進階統計學教學之用，也配閤研究生及學者進行量化研究分析與撰寫論文之需。

　　全書共分為九大部分：

　　第一部分（第1章）Minitab 17.2.1 版的安裝及操作介麵說明。
　　第二部分（第2章及第3章）說明使用 Minitab 登錄資料及進行資料處理。
　　第三部分（第4章及第5章）描述統計。
　　第四部分（第6章及第7章）說明平均數之區間估計及統計檢定的基本概念。
　　第五部分（第8章至第15章）為平均數差異檢定，分彆針對 t 檢定及各種變異數分析加以說明。
　　第六部分（第16章及第17章）變數間的相關分析，含簡單相關及偏相關。
　　第七部分（第18章及第19章）為迴歸分析，含簡單迴歸及多元迴歸。
　　第八部分（第20章及第21章）卡方檢定，進行質性變數的分析。
　　第九部分（第22章及第23章）分析量錶的信度及效度。

《數據驅動決策：統計思維與現代實踐》 本書簡介： 在這個信息爆炸的時代，數據已成為驅動現代商業、科學乃至日常決策的核心資産。然而，原始數據本身並不能直接轉化為洞察和行動。它需要經過嚴謹的提煉、分析和解釋，纔能揭示其背後的真實含義。《數據驅動決策：統計思維與現代實踐》正是一本旨在彌閤理論與實踐鴻溝的權威指南，它不側重於特定軟件的操作細節，而是聚焦於培養讀者真正的數據素養和批判性統計思維。 本書的基石在於幫助讀者建立對統計學的深刻理解，使其能夠自信地解讀報告、設計有效的實驗，並利用數據講述一個有說服力的故事。我們深信，無論您是市場研究員、工程師、金融分析師，還是緻力於提升運營效率的管理者，掌握核心的統計原理都是做齣優質決策的關鍵能力。 第一部分：統計思維的構建——從數據到洞察的基石 本書的第一部分緻力於奠定堅實的統計學基礎，強調“為什麼”要使用某種方法，而非僅僅“如何”操作。我們首先探討數據的基礎概念，包括數據的類型（定性與定量、離散與連續）、抽樣的重要性以及如何識彆和處理常見的數據質量問題，如缺失值、異常值和測量誤差。 隨後，我們將深入研究描述性統計學的藝術與科學。這不僅僅是計算均值、中位數和標準差。我們將詳細闡述如何利用圖形摘要（如直方圖、箱綫圖、散點圖）來直觀地理解數據的分布形態、中心趨勢和離散程度。重點將放在如何通過恰當的可視化來揭示潛在的模式和異常，避免“一圖勝韆言”背後的誤導性陷阱。 在理解瞭數據的“麵貌”之後，我們轉嚮概率論的基礎。我們避免過分復雜的數學推導，而是側重於概率思維在不確定性世界中的應用。核心概念如隨機變量、期望值、方差、以及常見概率分布（二項分布、泊鬆分布、正態分布）的實際意義將被清晰闡述。特彆地，正態分布及其在自然界和商業現象中的普遍性，將作為推斷統計學的橋梁被深入解析。 第二部分：推斷的科學——從樣本到群體的智慧 推斷統計是本書的核心驅動力之一，它教授讀者如何從有限的觀察（樣本）中得齣關於更大群體（總體）的可靠結論。 我們係統地介紹瞭統計推斷的兩大支柱：參數估計與假設檢驗。在參數估計部分，我們將區分點估計和區間估計的意義，並詳細講解置信區間的構建和解讀。讀者將學會如何用一個可信的範圍來錶達估計的不確定性，這是專業報告中不可或缺的一部分。 假設檢驗的章節內容詳實且注重實踐應用。我們將逐步解析零假設與備擇假設的建立、檢驗統計量的選擇、P值的正確解讀以及第一類和第二類錯誤（假陽性和假陰性）的權衡。本書將覆蓋T檢驗（單樣本、獨立樣本、配對樣本）、卡方檢驗（擬閤優度與獨立性）等基礎檢驗，並強調選擇正確檢驗的前提條件（如正態性、方差齊性）。 第三部分：探究關係——迴歸分析與建模的藝術 理解變量之間的關係是預測和控製的基礎。本部分將重點放在迴歸分析上，這是數據分析中最常用也最強大的工具之一。 我們從簡單綫性迴歸開始，詳細探討如何擬閤直綫模型、解釋斜率和截距的實際意義，並評估模型的擬閤優度（R方）。更進一步，我們將深入研究多元綫性迴歸的復雜性。這包括處理多重共綫性、虛擬變量（啞變量）的應用、交互作用項的引入，以及如何根據業務問題選擇和剔除預測變量。 本書極為重視模型診斷和假設檢驗。我們不僅教你如何擬閤模型，更教你如何“審問”模型。通過殘差分析（殘差圖、正態Q-Q圖），讀者將學會診斷綫性迴歸的四大基本假設是否被違反，並瞭解如何采取補救措施，例如數據轉換或采用更閤適的模型結構。 此外，我們還會觸及廣義綫性模型（GLM）的初步概念，簡要介紹邏輯迴歸（用於二分類結果）和泊鬆迴歸（用於計數數據）的應用場景，為讀者嚮更高級的建模領域過渡打下基礎。 第四部分：超越平均值——實驗設計與非參數方法 現代決策往往依賴於實驗或對比研究。本書的第四部分關注實驗設計（DOE）的基礎。我們將強調隨機化、對照和重復在建立因果關係中的核心地位。讀者將瞭解完全隨機設計（CRD）和隨機化區組設計（RBD）的優勢，並學習如何使用方差分析（ANOVA）來比較三個或更多組彆的均值是否存在顯著差異。我們將詳細剖析單因素和雙因素方差分析的原理與解讀。 認識到現實世界中數據並不總是“完美”服從正態分布，本部分也專門開闢章節講解非參數統計方法。在數據分布未知或樣本量過小的情況下，如曼-惠特尼U檢驗、Kruskal-Wallis H檢驗等，提供瞭可靠的替代方案。 結語：統計學的倫理與實踐應用 全書的最終目標是將統計分析轉化為可執行的商業智能。我們強調統計報告的撰寫與溝通技巧，指導讀者如何將復雜的統計結果轉化為清晰、簡潔、麵嚮非技術受眾的結論和建議。同時，本書也探討瞭統計分析中的倫理責任，包括數據偏差的影響、結果的透明度以及避免統計操縱的重要性。 《數據驅動決策：統計思維與現代實踐》是一本為那些渴望真正掌握數據力量的人準備的工具書。它提供的不僅僅是公式和步驟，而是一套完整的、可應用於任何定量領域的分析框架和批判性思維模式。通過係統學習本書內容，讀者將不再是數據的被動接受者，而是能夠主動駕馭數據、驅動組織進步的戰略思考者。

作者簡介

陳正昌

　　政治大學教育學博士
　　屏東大學教育學係副教授

1 Minitab 簡介 1
1.1 Minitab 統計軟體簡介
1.2 安裝Minitab 17.1 版
1.3 進入Minitab 係統

2 登錄資料 13
2.1 使用Minitab 登錄資料
2.2 使用Excel 登錄資料
2.3 在Minitab 中讀取Excel 資料檔
2.4 在Minitab 中讀取文字資料檔

3 資料處理 29
3.1 資料除錯
3.2 反嚮題之處理
3.3 變數之運算
3.4 重新分組
3.5 標準分數──直綫轉換

4 統計圖錶
4.1 次數分配錶
4.2 長條圖
4.3 集群長條圖
4.4 堆疊長條圖
4.5 圓餅圖
4.6 直方圖
4.7 摺綫圖
4.8 時間序列圖
4.9 盒形圖
4.10 莖葉圖

5 描述統計
5.1 基本概念
5.2 範例
5.3 使用Minitab 進行分析
5.4 報錶解讀

6 平均數信賴區間估計
6.1 基本統計概念
6.2 範例
6.3 使用Minitab 進行分析
6.4 報錶解讀
6.5 以APA 格式撰寫結果

7 檢定的基本概念
7.1 虛無假設與對立假設
7.2 雙尾檢定與單尾檢定
7.3 第一類型錯誤與第二類型錯誤
7.4 裁決的規準

8 單一樣本t 檢定
8.1 基本統計概念
8.2 範例
8.3 使用Minitab 進行分析
8.4 報錶解讀
8.5 計算效果量
8.6 以APA 格式撰寫結果
8.7 單一樣本t 檢定的假定

9 相依樣本t 檢定
9.1 基本統計概念
9.2 範例
9.3 使用Minitab 進行分析
9.4 報錶解讀
9.5 計算效果量
9.6 以APA 格式撰寫結果
9.7 相依樣本t 檢定的假定

10 獨立樣本t 檢定
10.1 基本統計概念
10.2 範例
10.3 使用Minitab 進行分析
10.4 報錶解讀
10.5 計算效果量
10.6 以APA 格式撰寫結果
10.7 獨立樣本t 檢定的假定

11 單因子獨立樣本變異數分析 235
11.1 基本統計概念
11.2 範例
11.3 使用Minitab 進行分析
11.4 報錶解讀
11.5 計算效果量
11.6 以APA 格式撰寫結果
11.7 單因子獨立樣本變異數分析的假定

12 單因子相依樣本變異數分析
12.1 基本統計概念
12.2 範例
12.3 使用Minitab 進行分析
12.4 報錶解讀
12.5 計算效果量
12.6 以APA 格式撰寫結果
12.7 單因子相依樣本變異數分析的假定

13 二因子獨立樣本變異數分析
13.1 基本統計概念
13.2 範例
13.3 使用Minitab 進行分析
13.4 報錶解讀
13.5 計算效果量
13.6 以APA 格式撰寫結果
13.7 二因子獨立樣本變異數分析的假定

14 單因子獨立樣本共變數分析 345
14.1 基本統計概念
14.2 範例
14.3 使用Minitab 進行分析
14.4 報錶解讀
14.5 計算效果量
14.6 以APA 格式撰寫結果
14.7 單因子獨立樣本共變數分析的假定

15 單因子獨立樣本多變量變異數分析 379
15.1 基本統計概念
15.2 範例
15.3 使用Minitab 進行分析
15.4 報錶解讀
15.5 計算效果量
15.6 以APA 格式撰寫結果
15.7 單因子獨立樣本多變量變異數分析的假定

16 Pearson 積差相關
16.1 基本統計概念
16.2 範例
16.3 使用Minitab 進行分析
16.4 報錶解讀
16.5 計算效果量
16.6 以APA 格式撰寫結果
16.7 Pearson 積差相關假定

17 偏相關
17.1 基本統計概念
17.2 範例
17.3 使用Minitab 進行分析
17.4 報錶解讀
17.5 計算效果量
17.6 以APA 格式撰寫結果
17.7 偏相關假定

18 簡單迴歸分析
18.1 簡單迴歸分析的適用情境
18.2 範例
18.3 使用Minitab 進行分析
18.4 報錶解讀
18.5 計算效果量
18.6 以APA 格式撰寫結果
18.7 簡單迴歸分析的假定

19 多元迴歸分析
19.1 基本統計概念
19.2 範例
19.3 使用Minitab 進行分析
19.4 報錶解讀
19.5 計算效果量
19.6 以APA 格式撰寫結果
19.7 多元迴歸分析的假定

20 卡方適閤度檢定
21 卡方同質性與獨立性檢定
22 試探性因素分析
23 信度分析

评分☆☆☆☆☆

**評價一：** 這本書啊，老實說，我之前完全沒接觸過Minitab這套軟體，看到書名《Minitab與統計分析》的時候，心裏還挺忐忑的。畢竟統計這玩意兒，聽起來就有點讓人頭大，那些公式、圖錶什麼的，對我來說簡直是天書。不過，我身邊有不少朋友在做數據分析或者做市場調查，他們總是會提到Minitab，說它很好用，很直觀。所以，我就抱著姑且一試的心態買下瞭這本書。打開一看，嗯，排版設計還挺舒服的，不會像有些技術書一樣密密麻麻全是文字。它好像從基礎講起，循序漸進，這一點我很喜歡。因為我怕一開始就遇到太多專業術語，會直接勸退。我還在想，如果這本書能讓我從零開始，理解一些基本的統計概念，並且能夠在Minitab裏麵實際操作，那真的就是太棒瞭。尤其是我常常在一些商業報告裏看到諸如“顯著性差異”、“迴歸分析”之類的詞，但具體是什麼意思，又有什麼用，一直模糊不清。如果這本書能把這些都解釋清楚，並且用Minitab演示一遍，那對我的工作和學習都會有很大的幫助。我特彆期待它能教我如何利用Minitab來處理實際的數據集，比如我工作上遇到的銷售數據，或者市場調研問捲的結果，分析齣一些有價值的洞察，而不是憑感覺或者經驗來做決定。

评分☆☆☆☆☆

**評價三：** 作為一個長期在市場研究領域打拼的從業者，數據分析早已是我工作中不可或缺的一部分。 Minitab 這款軟件，我聽過無數次，也知道它在數據可視化和統計建模方麵的強大功能，但一直苦於沒有係統學習的機會。市麵上關於統計分析的書籍汗牛充棟，但很多都偏重理論，對軟件操作的指導不夠深入，或者案例不夠貼近實際業務場景。 《Minitab與統計分析》這個書名，讓我眼前一亮，因為它直接點齣瞭我所需要的兩個關鍵點：Minitab 這個工具，以及如何運用它來進行統計分析。 我最看重的是這本書能否提供切實可行的方法，幫助我解決實際工作中的難題。 比如，如何利用 Minitab 快速進行市場細分？如何通過迴歸分析來預測銷售趨勢？如何用假設檢驗來評估營銷活動的效果？這些都是我日常工作中經常會遇到的問題。 如果這本書能夠提供一套行之有效的操作流程，並且通過貼近實際的案例來演示，那它絕對是一本值得我仔細研讀的寶典。 我也期待它能幫助我提升數據分析的深度和廣度，從而在激烈的市場競爭中獲得更大的優勢。

评分☆☆☆☆☆

**評價二：** 我是一名剛開始接觸統計學領域的研究生，之前上課的時候也學瞭一些理論，但總覺得跟實際應用脫節。 Minitab 這套軟件在學術界和業界都很有名，身邊也有不少老師和師兄師姐推薦，說它能大大提高數據分析的效率。所以，我一直很想找一本能夠結閤理論與實踐的書籍來學習。 《Minitab與統計分析》這個書名聽起來就很有針對性，讓我覺得它應該能夠很好地彌補我在實際操作上的不足。 我尤其關注這本書會不會講解一些常用的統計方法，比如 t 檢驗、ANOVA、卡方檢驗等等，並且會詳細介紹如何在 Minitab 中進行這些分析。 我也希望它能提供一些實際案例，讓我能夠邊學邊練，真正掌握數據分析的技巧。 畢竟，統計學理論再好，如果沒有實踐的支撐，也很難轉化成解決問題的能力。 我之前嘗試過自己去摸索 Minitab，但總覺得無從下手，很多功能都不知道怎麼用。 如果這本書能夠提供清晰的操作步驟和圖文說明，那對我來說幫助會非常大。 我也期待這本書能引導我理解 Minitab 輸齣的結果，並學會如何解讀這些結果，從而做齣有意義的結論。

评分☆☆☆☆☆

**評價五：** 我是一名在校的統計學專業的學生，雖然在課堂上學過很多統計理論，但常常感覺理論脫離實際，尤其是在麵對真實的數據集時，常常不知道該如何下手。 Minitab 這款軟件在我們的課程中有所提及，並且很多老師都強調其在實際數據分析中的重要性，所以我一直想找一本能夠將理論知識與 Minitab 軟件操作相結閤的書來鞏固和提升。 《Minitab與統計分析》這個書名恰好戳中瞭我的痛點，它直接錶明瞭這本書的宗旨，就是要把 Minitab 的功能和統計分析的方法結閤起來。 我期待這本書能夠幫助我理解課堂上學到的統計概念在 Minitab 中的具體實現，例如如何利用 Minitab 進行假設檢驗，如何進行方差分析，以及如何進行迴歸分析等。 我也希望它能夠提供一些比較復雜的統計模型在 Minitab 中的應用，比如多重迴歸、時間序列分析等，這樣可以為我將來的畢業論文或者科研項目打下堅實的基礎。 此外，我非常注重書籍的案例設計，如果這本書能提供一些具有代錶性的、來自不同學科領域的案例，並且詳細講解 Minitab 的分析過程和結果解讀，那對我來說將是莫大的財富。

评分☆☆☆☆☆

**評價四：** 我是一個業餘愛好者，對數據分析和統計學抱有濃厚的興趣，但之前接觸的都是一些非常基礎的科普讀物，對於專業軟件的操作和復雜的統計模型，還停留在“聽說過”的階段。 Minitab 給我一種“高大上”的感覺，總覺得它應該是專業人士纔會使用的工具，所以一直沒有勇氣去嘗試。 《Minitab與統計分析》這本書的齣現，讓我覺得或許我可以邁齣這一步瞭。 我希望這本書能夠像一位耐心細緻的老師，從最基本的概念講起，比如什麼是數據，什麼是變量，以及最基礎的描述性統計。 然後，逐步引導我學習如何在 Minitab 中導入、整理數據，並進行一些簡單的圖錶繪製，比如直方圖、散點圖等，讓我能夠直觀地看到數據的分布和趨勢。 我也特彆希望這本書能夠講解一些常用的推論性統計方法，比如如何進行樣本分析，如何比較不同組彆的數據差異，並且能夠清晰地展示在 Minitab 中的操作步驟。 畢竟，作為一個初學者，我最怕的就是麵對復雜的菜單和參數設置而不知所措。 如果這本書能夠提供一些“一看就懂、一學就會”的教程，那將是對我最大的幫助。