社會統計學：理論與應用(三版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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• 統計學
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• 研究方法
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• 應用
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社會統計學是為大學部初學統計的學子寫的統計專書，經過三版的修正，一方麵將原書的優點保留，並力求與時俱進，將最新的統計數據與相關知識加入內容，第三版增加對 EXCEL 常用統計函數的介紹，另外對常用重要的統計詞匯做中英對照，方便學者上網搜尋更多的相關知識，最大的改變是增加第十四章統計的應用，是理論與運用結閤的介紹。本書用詞平易近人，由淺入深，也適閤學院或研究所學生的使用。

　　▶ 由淺入深易學易懂。
　　▶ 理論運用相互呼應。
　　▶ 運用電腦簡化計算。
　　▶ 習題精選幫助學習。
　　▶ 配閤時勢掌握脈動。

社會統計學：理論與應用（第三版） 圖書簡介 本書旨在為社會科學研究者和學生提供一套全麵、深入且實用的統計學知識體係，重點關注社會現象的量化分析與解釋。作為經典的教科書，第三版在前兩版的基礎上進行瞭全麵的修訂與升級，引入瞭最新的統計學發展成果，並結閤當前社會科學研究的前沿動態，力求在理論深度與實踐操作性之間找到完美的平衡。 一、核心理念與目標讀者 本書的核心理念在於“理論指導實踐，實踐深化理解”。我們深知，統計學不僅僅是一係列公式和軟件操作，更是社會科學思維方式的根本體現。因此，本書不僅詳細闡述瞭描述性統計、推斷性統計的理論基礎，更著重講解如何將這些工具應用於復雜的社會學、政治學、經濟學、心理學等領域的研究問題。 本書的目標讀者群體廣泛，包括： 1. 社會科學本科生與研究生： 為他們提供堅實的量化研究基礎，幫助他們理解和批判性地評估現有的實證研究。 2. 初級與中級研究人員： 幫助他們掌握從數據清理、模型選擇到結果解釋的全流程，提升研究的科學性和嚴謹性。 3. 政策製定者與數據分析師： 雖不側重高深的數學推導，但提供清晰的統計學邏輯，以便他們能準確理解和應用研究成果。 二、內容結構與深度解析 本書內容結構清晰，邏輯遞進性強，共分為五大部分，涵蓋瞭從基礎概念到高級模型的完整知識鏈條。 第一部分：統計學基礎與數據準備（奠定基石） 本部分是構建統計學大廈的第一塊磚。我們首先界定瞭統計學在社會科學中的角色和局限性，強調瞭“測量”在社會科學中的極端重要性。 變量的類型與測量尺度： 詳細區分瞭定類、定序、定距和定比變量，並討論瞭如何在高水平的測量尺度下進行更有效的統計分析。 數據來源與抽樣理論： 深入探討瞭概率抽樣（簡單隨機、分層、整群）與非概率抽樣（方便、判斷）的優缺點及其對研究推斷的限製。尤其關注瞭社會調查數據特有的復雜性，如多階段抽樣和聚類效應。 描述性統計的藝術： 不僅介紹瞭均值、中位數、眾數、方差和標準差，更側重於通過數據可視化（直方圖、箱綫圖、散點圖）來“閱讀”數據背後的社會現實。我們強調，描述性統計是發現問題和形成假設的起點。 第二部分：概率論與推斷統計學的邏輯（連接理論與現實） 推斷統計是本書的核心挑戰之一，本部分緻力於將抽象的概率概念轉化為可操作的研究工具。 概率分布的社會學意義： 重點講解瞭正態分布、二項分布、泊鬆分布等在社會現象模擬中的應用。例如，用泊鬆分布模擬罕見事件的發生頻率。 抽樣分布與中心極限定理的威力： 解釋瞭為什麼我們能夠從樣本推斷總體，以及大數定律和中心極限定理如何成為所有推斷統計的理論支柱。 參數估計：點估計與區間估計： 詳細闡述瞭置信區間的構建邏輯，並提醒讀者，置信區間比點估計更能體現估計的不確定性，這在解釋社會政策效果時至關重要。 第三部分：假設檢驗的嚴謹性（檢驗社會理論） 假設檢驗是社會科學實證研究的心髒。本部分力求消除學習者對P值和顯著性的常見誤解。 零假設與備擇假設的哲學： 強調“證僞”的科學精神，以及I類錯誤（棄真）和II類錯誤（取僞）的權衡。 T檢驗、方差分析（ANOVA）與卡方檢驗： 係統講解瞭這些經典檢驗的適用條件、計算過程和結果解讀。特彆增加瞭多重比較（Multiple Comparisons）的問題處理，這是高水平研究中必須麵對的挑戰。 非參數檢驗的地位： 考慮到社會科學數據（如態度測量、等級數據）的特性，本書詳細介紹瞭等級相關（Spearman's Rho）、曼-惠特尼U檢驗等非參數方法，強調它們在數據不滿足正態性假設時的重要性。 第四部分：關聯分析與迴歸建模（預測與解釋因果） 這是本書應用性最強、篇幅最重的部分，專注於解釋變量間的關係和構建預測模型。 相關與迴歸的區分： 明確區分瞭相關性與因果性的界限，是社會研究中最常被混淆的概念。 簡單綫性迴歸： 從最小二乘法的幾何意義入手，講解如何解釋迴歸係數、決定係數（R²）以及殘差分析的重要性。 多元綫性迴歸的藝術： 重點討論瞭多重共綫性、異方差性、自相關等在社會數據中常見的問題，並提供瞭診斷和修正的方法。本版新增章節詳細討論瞭交互作用項（Interaction Effects）的設置與解釋，這對於捕捉社會情境依賴性效應至關重要。 邏輯迴歸與Probit模型： 針對二分類因變量（如選舉投票、接受服務與否）的研究，本書提供瞭詳盡的邏輯迴歸建模指南，重點是解釋優勢比（Odds Ratios）和邊際效應的計算。 第五部分：高級主題與數據結構（應對復雜現實） 為瞭跟上現代社會科學研究的步伐，本部分引入瞭處理特定數據結構的方法。 層次綫性模型（HLM/多層模型）： 解決瞭社會學、教育學中常見的“嵌套”數據問題（如學生嵌套在班級、班級嵌套在學校）。詳細解釋瞭隨機截距模型和隨機斜率模型的構建，以避免傳統OLS分析帶來的標準誤偏差。 縱嚮數據分析簡介（重復測量）： 簡要介紹瞭如何處理個體在不同時間點上的重復觀測數據，為結構方程模型等更復雜的分析打下基礎。 中介與調節分析的標準化流程： 提供瞭Baron & Kenny方法（以及更新的Bootstrap方法）在路徑分析中的具體應用步驟，幫助研究者清晰地驗證理論假設中的機製鏈條。 三、本書的特色與優勢 1. 跨軟件的指導性： 本書不依附於任何單一的統計軟件。在關鍵步驟，我們會提供概念性的操作指南，使讀者能夠將學到的理論無縫地應用到SPSS、R、Stata等主流軟件中。 2. 豐富的案例驅動： 所有理論講解都配有源自真實社會科學研究的詳細案例（例如：收入不平等分析、社區參與度研究、組織公民行為評估）。案例數據的選擇力求多樣化，覆蓋宏觀、中觀、微觀層麵。 3. 強調批判性思維： 每章結尾都設有“統計陷阱與倫理反思”欄目，引導讀者思考數據背後的社會建構性、研究的局限性以及如何負責任地報告和解釋統計結果，避免“數據說瞭算”的唯數據論傾嚮。 通過《社會統計學：理論與應用（第三版）》，學習者將不僅掌握分析數據的能力，更能培養齣一種嚴謹的、量化驅動的社會科學研究視野。

作者簡介

劉弘煌

　　現職
　　實踐大學社會工作學係專任副教授    

　　學曆
　　美國俄勒岡州立大學統計暨教育哲學博士    

　　經曆
　　美國麻省春田社區技術學院交換教師
　　美國西俄勒岡大學訪問教師、實踐大學講師、副教授、社會工作學係主任
　　中華民國社區發展協會副秘書長    

　　研究領域
　　社區資源整閤、誌願服務、態度與價值觀、新移民、最適統計量    

第01章 緒論
1.1　統計及統計學的意義與功用
1.2　敘述統計與推論統計
1.3　社會科學研究的目的
1.4　社會科學理論建構的方法
1.5　社會科學研究的方法

第02章 基本的統計概念
2.1　群體與樣本
2.2　概念的操作化定義
2.3　變數與資料
2.4　資料蒐集方法
2.5　資料分析方法
2.6　統計資料的解釋與運用

第03章 敘述統計（一）：資料的組織與整理
3.1　次數分配錶
3.2　比例與百分比
3.3　比與比率
3.4　簡單次數分配錶
3.5　分組次數分配
3.6　分組次數分配錶的編製
3.7　百分等級
3.8　有小數點或極端值資料的次數分配錶
3.9　交叉分類錶
3.10　圖示

第04章 敘述統計之（二）集中趨勢與離散趨勢之測量
4.1　集中趨勢量數
4.2　離散趨勢量數

第05章 機率
5.1　機率是什麼
5.2　與機率有關之名詞
5.3　機率理論
5.4　機率的性質
5.5　機率的運算法則
5.6　貝氏法則／貝氏定理
5.7　機率分配
5.8　機率分配的平均數（期望值）與標準差
5.9　隨機變數的期望值與變異數

第06章 機率分配
6.1　二項機率分配
6.2　二項機率錶
6.3　二項機率之應用
6.4　常態機率分配
6.5　常態麯綫的理論模式與應用
6.6　常態麯綫下的麵積與機率

第07章 抽樣分配與區間估計
7.1　抽樣方法
7.2　抽樣誤差
7.3　樣本平均數的抽樣分配
7.4　群體平均數 μ 的估計──點估計與區間估計
7.5　t 分配
7.6　群體比例 P 的估計
7.7　補充例題

第08章 假設檢定
8.1　假設
8.2　平均數的抽樣分配
8.3　平均數差的抽樣分配
8.4　顯著水準
8.5　第一類錯誤與第二類錯誤
8.6　顯著水準的選擇
8.7　α 與 p-value
8.8　檢力
8.9　檢定的步驟
8.10　單一群體平均數μ的假設檢定
8.11　兩群體平均數差 μ1－μ2 的假設檢定
8.12　單一群體比例 P 的假設檢定
8.13　兩群體比例差 P1－P2 的假設檢定
8.14　成對樣本平均數的檢定
8.15　檢定單一及兩個群體平均數所需具備的假定與條件

第09章 變異數分析
9.1　變異數分析的設計邏輯
9.2　單因子變異數分析
9.3　平均數間的多重比較
9.4　效果值的使用
9.5　變異數分析使用 F 統計量應注意的事項
9.6　變異數分析之步驟

第10章 無母數檢定
10.1　卡方檢定
10.2　中位數檢定
10.3　曼─懷氏 U 檢定
10.4　剋─瓦氏單變數變異數分析
10.5　魏氏成對樣本等級符號檢定
10.6　傅利曼 K 組相關樣本等級檢定

第11章 相關分析
11.1　相關的方嚮
11.2　相關的形式
11.3　相關的強度
11.4　相關的用途
11.5　相關係數
11.6　散佈圖的重要性
11.7　偏相關

第12章 迴歸分析
12.1　迴歸分析的意義
12.2　迴歸模型
12.3　迴歸直綫方程式
12.4　迴歸直綫的解釋
12.5　在迴歸分析中資料所需具備的條件
12.6　預測的誤差與消減誤差之比例
12.7　迴歸與相關之關係
12.8　迴歸方程式之檢定
12.9　多元迴歸模型與方程式
12.10　迴歸方程式中的虛擬變數

第13章 無母數相關的測量
13.1　史畢爾曼的等級─順序相關係數
13.2　古德曼及剋魯斯卡的噶瑪係數
13.3　Φ 係數（phi 係數）
13.4　列聯係數
13.5　剋雷瑪的 V 係數
13.6　剋魯斯卡與甘特曼的蘭布達係數

第14章 統計的應用
14.1　統計與生活
14.2　統計與研究
14.3　統計分析
14.4　統計的應用
14.5　統計分析案例
14.6　數據倫理
14.7　未來展望與挑戰－巨量資料的處理與應用

附錄
A.1　機率錶
A.2　常用的EXCEL統計函數
A.3　統計分析決策圖
A.4　參考書目

评分☆☆☆☆☆

這本《社會統計學：理論與應用（三版）》對於我來說，是一次非常愉快的學習體驗。我一直覺得統計學離我的生活很遙遠，直到我開始認真閱讀這本書。它最大的優點在於，它沒有讓統計學變成一個獨立的學科，而是將它與社會科學的研究緊密地聯繫在一起。書中大量的案例，涵蓋瞭從教育學、心理學到傳播學等各個領域，讓我看到瞭統計學的廣泛應用。我尤其喜歡作者在講解「相關分析」時，不僅介紹瞭皮爾森相關係數，還探討瞭 Spearman 等級相關係數，並分析瞭它們各自的適用條件。 這讓我能夠根據不同的數據類型和研究目的，選擇最閤適的分析方法。而且，書中的每一章都附帶有「思考題」，這些題目非常發人深省，鼓勵我去思考統計方法背後的邏輯，以及它們在實際研究中的局限性。這讓我從被動接受知識，變成瞭主動探索。總體而言，這本書的優點在於它的理論與實踐的結閤，以及它對學生批判性思維的培養，讓我對統計學的學習，從原本的抗拒，變成瞭積極的投入。

评分☆☆☆☆☆

天哪，收到這本《社會統計學：理論與應用（三版）》真的讓我又驚又喜！當初在書局翻閱時，就被它紮實的內容和清晰的排版吸引瞭。身為一個對數據分析有濃厚興趣，但又常常被複雜公式嚇到的人，這本書簡直是我的救星。它並沒有一味地堆砌艱澀的理論，而是循序漸進地引導讀者進入統計學的世界。從最基本的描述性統計，像是平均數、中位數、標準差這些，到更進階的推論性統計，像是假設檢定、迴歸分析，作者都用非常生活化的例子來解釋。我記得其中一個關於民意調查的章節，作者透過分析不同年齡層的投票意嚮，巧妙地帶齣瞭抽樣誤差和信賴區間的概念，讓我第一次覺得統計學不再是冰冷的數字，而是能反映真實社會現象的有力工具。 而且，這本書最大的特色之一就是它對「應用」的重視。它不隻告訴你怎麼算，更強調為什麼要算，以及算齣來的結果代錶什麼意義。書中提供瞭大量的實際案例，涵蓋瞭教育、心理學、社會學、傳播學等眾多領域，讓不同背景的讀者都能找到共鳴。我尤其欣賞作者在解釋迴歸分析時，不僅講解瞭如何建立模型，還深入探討瞭如何解讀迴歸係數、判斷模型的適配度，以及需要注意的潛在問題。這對於我這種需要將統計學知識應用於研究論文的人來說，實在是太重要瞭。它讓我能夠更自信地進行數據分析，並從數據中提煉齣有價值的見解。

评分☆☆☆☆☆

這本《社會統計學：理論與應用（三版）》的內容深度和廣度都讓我印象深刻。在接觸這本書之前，我一直認為統計學是一門非常理論、甚至有些枯燥的學科，但這本書徹底顛覆瞭我的看法。它在理論的鋪陳上非常紮實，從基礎的機率論到進階的統計模型，每一個環節都講解得十分細膩。但更難能可貴的是，作者並沒有止步於理論，而是將大量的篇幅用於探討這些理論在實際社會研究中的應用。我尤其欣賞書中關於抽樣方法的章節，它不僅介紹瞭簡單隨機抽樣、分層抽樣等基本方法，還深入探討瞭配額抽樣、滾雪球抽樣等更貼近實際操作的抽樣技術，並分析瞭它們各自的優缺點。 這對我進行研究項目時提供瞭非常大的幫助，讓我知道在有限的資源下，如何選擇最適閤的抽樣方法，以最大程度地提高研究的代錶性。此外，書中對多變量分析的介紹也相當詳盡，像是因素分析、集群分析等，作者都透過清晰的圖示和具體的案例，幫助我們理解這些方法的原理和應用場景。這讓我能夠在處理複雜數據時，有更多的分析工具和思路。閱讀這本書的過程，就像是在與一位經驗豐富的研究者對話，他不僅分享知識，更傳授研究的智慧。

评分☆☆☆☆☆

拿到《社會統計學：理論與應用（三版）》這本書，我第一個感覺是「厚實」。它不像是那種輕飄飄的入門書，而是充滿瞭紮實的學術內容。作為一個在學術圈打滾多年的研究者，我對統計學的嚴謹性有很高的要求，而這本書恰恰滿足瞭我的期待。作者在解釋每一個統計概念時，都非常注重理論的淵源和邏輯推導。例如，在講解假設檢定時，書中不僅提供瞭P值的概念，還深入探討瞭第一類錯誤和第二類錯誤的權衡，以及檢定力的重要性。這種對細節的關注，對於建立紮實的學術基礎至關重要。 讓我印象特別深刻的是，書中對於各種統計方法的適用條件和潛在假設都做瞭詳細的說明。這意味著，當我們在實際應用中選擇某種統計方法時，能夠更加謹慎，避免誤用。例如，在探討迴歸分析時，作者不僅講解瞭線性迴歸，還提及瞭邏輯迴歸、泊鬆迴歸等，並分析瞭它們各自適用的因變數類型。這種對方法的掌握，讓我在設計研究和分析數據時，能夠更具彈性和準確性。這本書無疑是我進行學術研究的得力助手，它讓我能夠更自信地處理複雜的統計問題。

评分☆☆☆☆☆

這本《社會統計學：理論與應用（三版）》真的讓我在數據分析的世界裡，找到瞭一條清晰的道路。身為一個初學者，我常常被各式各樣的統計術語和公式搞得暈頭轉嚮，但這本書卻用一種非常友善且結構化的方式，引導我一步步認識統計學。它從最基本的概念開始，例如「變數」的種類，到「資料的呈現」，再到「抽樣分配」的原理，每一個章節都像是為我量身打造的。我特別喜歡書中豐富的圖錶和示意圖，它們將抽象的統計概念變得更加直觀易懂。 而且，作者在講解每一個統計檢定方法時，都會先說明這個方法可以用來迴答什麼樣的研究問題，然後再介紹它的計算步驟和結果解讀。這讓我明白瞭，統計學並不是為瞭計算而計算，而是為瞭迴答我們對世界的疑問。例如，在介紹T檢定時，作者用瞭一個非常生動的例子，探討不同運動習慣對學生專注力的影響，這讓我第一次感覺到，原來統計學這麼貼近我們的生活。總的來說，這本書的優點在於它的循序漸進和易於理解，讓我這個統計門外漢，也能夠逐漸建立起對統計學的信心。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我之前對於統計學總是有種莫名的畏懼感，覺得它遙不可及，充滿瞭複雜的公式。但是，《社會統計學：理論與應用（三版）》徹底打破瞭我的這種觀念。這本書最吸引我的地方在於，它以一種非常清晰、係統化的方式，將統計學的知識一一呈現。作者並沒有一味地追求理論的深度，而是更注重於如何讓讀者理解並應用這些概念。我特別欣賞書中對「抽樣分布」的講解，作者通過簡單的圖示和例子，讓這個比較抽象的概念變得非常易懂。 而且，書中對於「假設檢定」的闡述也讓我耳目一新。它沒有直接跳到複雜的公式，而是先從「懷疑」和「證明」的角度切入，逐步引導讀者理解假設檢定的邏輯。這讓我在麵對統計檢定的結果時，能夠更清楚地知道它的意義。此外，書中還提供瞭許多「實戰演練」的機會，透過這些練習，我能夠將書中所學的知識應用到實際問題中，並加深對這些概念的理解。總之，這本書以其易懂的語言、清晰的結構和豐富的應用範例，讓我對統計學的學習產生瞭濃厚的興趣，並建立瞭堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

這本《社會統計學：理論與應用（三版）》真的是一本讓我愛不釋手的工具書。雖然我本身並非統計學專業齣身，但身為一個對社會現象充滿好奇，並且希望能夠更深入理解背後數據的人，這本書為我打開瞭一扇新的大門。它最吸引我的地方在於，作者在闡述複雜的統計概念時，總是能用非常易懂的語言和生動的比喻。例如，在解釋變異數分析（ANOVA）時，作者並沒有直接丟齣複雜的F統計量公式，而是透過比較不同教學方法對學生學習成效的差異，來逐步引導讀者理解變異數分解的邏輯。這種「化繁為簡」的能力，是許多教科書所欠缺的。 我還特別喜歡書中附帶的練習題。這些題目不僅有計算題，還有更多是應用題和案例分析題，鼓勵我們思考統計方法在實際情境中的應用。透過動手練習，我能夠更牢固地掌握書中的概念，並且發現自己理解上的盲點。而且，書中的例題數據都相當貼近颱灣的社會脈絡，這讓我更容易代入情境，也更有學習的動力。總體來說，這本書不僅教授瞭統計知識，更培養瞭我一種「用數據思考」的能力，這對於我在理解新聞報導、分析社會趨勢，甚至是做齣個人決策時，都非常有幫助。

评分☆☆☆☆☆

在我閱讀過的統計學教科書中，《社會統計學：理論與應用（三版）》無疑是最能引起我共鳴的一本。作為一個對社會現象的量化分析越來越感興趣的學生，我一直在尋找一本能夠將理論與實際緊密結閤的教材。這本書恰好做到瞭這一點。它不僅有條理地介紹瞭各種統計方法，更重要的是，它不斷強調這些方法是如何被應用於理解社會問題，以及如何從數據中提取有意義的洞見。書中大量的案例研究，讓我看到瞭統計學在現實世界中的強大力量，從分析社會不平等，到預測流行趨勢，無所不包。 我特別喜歡書中關於「因果推論」的章節，它並沒有將其視為一個遙不可及的概念，而是通過一些簡化的例子，讓讀者初步理解因果關係的判斷和驗證。這對於我們在進行研究時，避免過度簡化或誤讀數據，非常有啟發。同時，書中的排版清晰，語言流暢，儘管內容紮實，但閱讀起來並不會感到吃力。我常常會一邊閱讀，一邊思考如何將書中的知識應用到我正在進行的小組研究專案中。這本書不僅是一個知識的載體，更是一個激發我思考和創新的良師益友。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，在拿起《社會統計學：理論與應用（三版）》之前，我對統計學的印象就是一堆冰冷的數字和複雜的公式。但這本書的齣現，完全改變瞭我的看法。它就像一個溫柔的嚮導，一步步地帶我走進瞭統計學的奇妙世界。書中的講解方式非常人性化，作者總是用貼近生活的例子來解釋抽象的概念。例如，在講解「離散機率分布」時，作者用丟硬幣、抽籤等簡單的場景，讓讀者輕鬆理解機率的概念。 我印象特別深刻的是，書中對於「顯著性檢定」的闡述。作者並沒有直接給齣標準化的步驟，而是先從「什麼是隨機變異」、「什麼是係統性差異」開始引導，然後纔逐漸引齣P值的意義，以及它在判斷差異是否顯著時的作用。這種「追根溯源」的講解方式，讓我對統計學的原理有瞭更深刻的理解，而不是死記硬背。此外，書中還穿插瞭一些關於「統計謬誤」的討論，這也讓我意識到，在解讀數據時，需要保持批判性思維，避免被誤導。這本書不僅教會瞭我如何做統計，更教會瞭我如何「看懂」統計。

评分☆☆☆☆☆

這本《社會統計學：理論與應用（三版）》對於我這樣的社會科學領域研究者來說，絕對是一本經典之作。它在理論深度和實務應用之間取得瞭絕佳的平衡。我尤其欣賞作者對於統計軟體應用的介紹，雖然書中並沒有直接提供操作手冊，但作者在講解每一個統計模型時，都會引導讀者思考如何將這些概念轉化為實際的軟體指令，並且如何解讀軟體輸齣的結果。這對於我們在研究中經常需要使用SPSS、R等統計軟體的人來說，非常有價值。 書中關於「測量」的章節也令我受益匪淺。作者深入探討瞭量錶的建構、信度與效度的評估等內容，這對於我們在設計問捲、進行量化研究時，至關重要。它讓我意識到，研究結果的有效性，很大程度上取決於我們測量的準確性。此外，書中對於「多重迴歸分析」的講解也特別詳細，它不僅教我們如何進行分析，還著重於如何判斷模型的解釋力，如何處理共線性等問題，這讓我能夠更深入地理解變數之間的複雜關係。這本書就像一位經驗豐富的指導教授，不斷地引導我去思考，去鑽研，讓我在統計學的道路上，走得更穩、更遠。