量化資料分析：SPSS 與 EXCEL pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 量化研究
• SPSS
• Excel
• 數據分析
• 統計分析
• 社會科學
• 研究方法
• 計量分析
• 實證研究
• 應用統計

本書共分為9章，分彆是測量理論、SPSS統計軟體之應用、描述統計、假設考驗、平均數的變異分析、共變數分析、相關與迴歸、多元迴歸以及因素分析等。本書首先說明測量理論、相關的觀念及測量的格式，接下來介紹本書主要的統計分析軟體SPSS，在量化資料分析上的應用。之後即開始從量化資料的各種分析方法中，以理論配閤實例分析加以說明。

　　本書以實務及理論兼容的方式，介紹量化資料的分析方法。各章節均以淺顯易懂的文字與範例，來說明量化資料的分析策略。對於初次接觸量化資料的讀者，運用於研究論文的結果與分析上，一定會有實質上的助益；對於已有相當基礎的量化資料分析者，這本書則具有許多令人豁然開朗之處。

深入理解數據驅動決策：一本麵嚮現代商業與研究的工具書 聚焦前沿：超越基礎操作，實現高階數據洞察 本書旨在為廣大緻力於提升數據分析能力的專業人士、研究人員及學生提供一套全麵、實用的分析方法論與技術指南。我們摒棄瞭市麵上常見的數據軟件操作手冊模式，轉而著重於“分析思維”的培養和“問題解決”的實踐。全書以解決實際商業和學術研究中的復雜問題為導嚮，係統地梳理瞭從數據清洗、描述性統計到高級推論和模型構建的完整流程。 核心價值與內容側重： 本書的獨特之處在於，它將數據分析視為一種戰略工具，而非僅僅是技術層麵的計算。我們的核心關注點在於如何將原始數據轉化為具有決策價值的、可被有效溝通的見解。 第一部分：分析框架的構建與數據準備的藝術 本部分為後續復雜分析奠定堅實基礎，強調數據分析的起點——“好數據等於好結果”。 1. 數據質量管理與預處理的精細化策略： 數據源的整閤與清洗的挑戰： 探討如何處理來自不同係統（如ERP、CRM、市場調研問捲）的數據衝突、格式不一緻和時間序列錯位問題。重點介紹缺失值（Missing Values）的識彆、診斷和多種插補方法（均值、中位數、迴歸預測插補）的適用性分析。 異常值（Outlier）的識彆與處理哲學： 不再視異常值為需要一概清除的“噪聲”。我們將深入探討異常值産生的根源（測量誤差、自然變異、欺詐行為），並教授如何使用箱綫圖、Z-Score、IQR方法結閤業務邏輯進行審慎的處理或保留，以避免信息損失。 數據結構的重塑與標準化： 詳細講解如何將“寬數據”轉換為“長數據”（Tidy Data原則），為時間序列分析和麵闆數據模型做好準備。同時，深入介紹數據標準化（Standardization, Normalization）的數學原理及其在不同算法（如聚類分析、距離計算）中的重要性。 2. 描述性統計的深度解讀： 超越平均數的局限性： 強調分布形態（偏度Skewness與峰度Kurtosis）對於理解數據特徵的關鍵作用。如何通過圖形（直方圖、核密度估計圖）直觀展示數據分布的形態。 集中趨勢與離散程度的多維度衡量： 深入分析方差、標準差、變異係數（Coefficient of Variation）在比較不同規模數據集時的優劣，以及如何利用四分位數間距（IQR）來評估數據的穩健性。 第二部分：推論統計與假設檢驗的嚴謹實踐 本部分著力於如何從樣本數據推導齣對總體的可靠結論，側重於方法選擇的邏輯性和結果解釋的準確性。 3. 統計推斷的基石： 抽樣分布與中心極限定理的實際應用： 解釋這些理論概念如何指導我們構建置信區間，並判斷統計檢驗的有效性。 參數估計與非參數方法的選擇路徑： 提供一套決策樹，幫助分析人員根據數據的分布特性、樣本量大小和測量數據的尺度（定類、定序、定距、定比）來選擇Z檢驗、T檢驗、方差分析（ANOVA）還是更穩健的非參數檢驗（如Mann-Whitney U, Kruskal-Wallis H）。 4. 假設檢驗的精細化處理： 多重比較問題（Multiple Comparisons）： 探討在進行多組均值比較時，如何運用Bonferroni校正、Tukey HSD等事後檢驗來控製I類錯誤（Type I Error）的膨脹風險。 功效分析（Power Analysis）的前瞻性應用： 強調在實驗設計階段，如何通過預先計算所需樣本量（Power Calculation），確保實驗具備足夠的統計敏感度來發現真實的效應。 第三部分：關係建模與預測分析的進階技術 本部分是本書的重點，聚焦於探索變量間的深層聯係，並構建可靠的預測模型。 5. 相關性與迴歸分析的層次深化： 多元綫性迴歸的高級診斷： 不僅關注R²和P值，更側重於多重共綫性（Multicollinearity）的診斷（VIF值分析）、異方差性（Heteroscedasticity）的檢驗（Breusch-Pagan, White Test）及其矯正方法（如穩健標準誤）。 模型選擇的藝術： 比較和應用逐步迴歸（Stepwise）、前嚮選擇、後嚮剔除以及信息準則（AIC/BIC）在模型簡化和特徵選擇中的應用，強調模型的可解釋性優先於擬閤優度。 非綫性關係建模： 介紹如何通過變量轉換（對數、平方根）或引入多項式項來處理綫性模型無法捕捉的復雜關係。 6. 方差分析（ANOVA）的擴展應用： 因子設計與交互作用的解析： 深入講解雙因素及多因素方差分析，重點在於如何解釋因子間的交互作用項（Interaction Effect），這對於理解條件效應至關重要。 混閤模型概念的引入： 簡要介紹如何處理具有重復測量或分組結構的數據（如麵闆數據），為更復雜的混閤效應模型做準備。 第四部分：數據結構化探索與數據挖掘的初探 本部分關注於從高維數據中提取結構信息，為高級數據挖掘和機器學習奠定基礎。 7. 聚類分析（Cluster Analysis）的分類學： 劃分與層次方法的對比： 詳細對比K-Means、K-Medoids等劃分方法與凝聚式（Agglomerative）、分裂式（Divisive）層次聚類的適用場景。 如何確定最優聚類數： 講解肘部法則（Elbow Method）、輪廓係數（Silhouette Score）等客觀評估指標在聚類結果驗證中的應用。 8. 主成分分析（PCA）與降維哲學： 理解方差的保留： 解釋PCA如何通過正交變換最大化數據方差的保留，並利用碎石圖（Scree Plot）和纍積方差百分比來決定保留的主成分數量。 降維結果的可解釋性： 探討如何解讀主成分的載荷（Loadings），將其映射迴原始變量的業務含義，確保降維後的特徵仍然具有實際意義。 全書通過大量的實際案例分析，引導讀者將這些統計工具嵌入到解決實際業務和研究問題的思維流程中，確保每一項技術選擇都有堅實的理論依據和明確的實踐目標。本書緻力於培養的不是“按鍵操作員”，而是能夠獨立設計分析方案、批判性評估模型結果的“數據戰略傢”。

作者簡介

陳新豐

　　現職
　　國立屏東大學教育學係副教授

　　學曆
　　國立政治大學教育學係博士

　　經曆
　　嘉南藥理科技大學幼兒保育學係助理教授
　　美國馬裏蘭大學EDMS(Measurement, Statistics, and Evaluation)研究學者一年

　　個人網頁
　　cat.nptu.edu.tw

Chapter 01 測量理論
壹、測量理論與方法
貳、量化研究的流程
參、資訊科技的影響
肆、測量的概念
伍、變項與常數
陸、測量的格式

Chapter 02 SPSS 統計軟體之應用
壹、資料的處理
貳、SPSS 軟體的操作
參、SPSS 資料的輸入
肆、其他檔案資料的匯入
伍、資料的閤併與架構
陸、復選題處理與分析

Chapter 03 描述統計
壹、集中量數
貳、變異量數
參、相對地位量數
肆、描述統計的範例解析

Chapter 04 假設考驗
壹、三個研究問題
貳、Z 考驗與 t 考驗
參、平均數考驗的基本假設
肆、t 考驗的範例解析

Chapter 05 平均數的變異分析
壹、變異數分析的基本概念
貳、變異數分析的統計原理
參、相依樣本的變異數分析
肆、變異數分析的基本假設
伍、效果量的計算
陸、整體考驗與多重比較
柒、違反變異數同質假定時的多重比較
捌、變異數分析的範例解析

Chapter 06 共變數分析
壹、共變數分析的原理
貳、共變數分析的範例解析

Chapter 07 相關與迴歸
壹、綫性關係
貳、積差相關的原理與特性
參、變異數、共變數與相關係數
肆、其他相關的概念
伍、迴歸分析
陸、相關與迴歸的範例解析

Chapter 08 多元迴歸
壹、多元迴歸的原理與特性
貳、多元迴歸的變項選擇模式
參、非綫性迴歸分析
肆、路徑分析
伍、多元迴歸的範例解析

Chapter 09 因素分析
壹、因素分析的基本特性
貳、教學與測驗的設計
參、因素分析的分析原理
肆、因素分析的範例解析

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這本書《量化資料分析：SPSS 與 EXCEL》帶給我的驚喜，遠不止於標題所暗示的工具介紹。我更看重的是它在“量化分析”這個核心概念上的深度挖掘。作者並沒有停留在簡單的軟件功能羅列，而是將 SPSS 和 Excel 作為實現量化分析目標的載體，著重講解瞭如何構建分析思路、選擇閤適的統計方法、以及如何解讀分析結果。我尤其欣賞書中關於研究設計與數據收集的部分，這為後續的量化分析奠定瞭堅實的基礎。很多時候，我們分析不齣有意義的結果，往往不是因為統計方法有問題，而是因為最初的研究設計和數據收集環節存在偏差。這本書在這方麵提供瞭非常寶貴的指導，讓我能夠從源頭上就保證數據的質量和分析的有效性。另外，書中對於各種統計方法的選擇依據和適用條件，也講解得非常清晰。例如，在進行比較分析時，應該如何判斷使用 t 檢驗還是方差分析？在進行預測分析時，又該如何選擇閤適的迴歸模型？這些問題，在其他教材中可能需要查閱多本書籍纔能找到答案，而這本書卻在一個地方就給齣瞭詳盡的解答。它就像一本“數據分析的導航圖”，讓我能夠清晰地看到每一步應該如何走，從而避免走彎路。這本書的價值，體現在它能夠幫助我們提升分析的“質”，而不僅僅是“量”。

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我一直覺得，量化分析是很多學術研究和商業決策的基石，但很多人因為缺乏專業背景而望而卻步。尤其是在颱灣，很多領域的研究者，雖然在各自的專業領域內有著深厚的積纍，但在數據分析方麵卻常常感到力不從心。《量化資料分析：SPSS 與 EXCEL》的齣現，正好彌補瞭這一市場空白。這本書的語言風格非常接地氣，沒有那些晦澀難懂的專業術語，而是用通俗易懂的方式，將復雜的統計概念解釋得明明白白。我尤其喜歡書中對於 SPSS 操作的詳細步驟說明，每一步都配有截圖，生怕我們漏掉任何一個細節。對於 Excel 在數據處理和初步分析中的應用，作者也給齣瞭許多實用的技巧，這些技巧在日常工作中同樣適用，能夠極大地提高我們的工作效率。最讓我驚喜的是，書中不僅講解瞭如何進行描述性統計分析，還涉及瞭推斷性統計，例如 t 檢驗、方差分析、迴歸分析等。這些都是進行深度研究必不可少的方法。作者通過一個個生動的案例，將這些統計方法的原理和應用場景講解得淋灕盡緻，讓我能夠真正理解它們背後的邏輯，而不是死記硬背。這本書就像一位耐心細緻的老師，一步一步地引導我，讓我從對數據感到茫然，到能夠自信地進行各種統計分析，並從中得齣有價值的結論。它讓我意識到，量化分析並不是高不可攀的，隻要掌握瞭正確的方法和工具，任何人都可以成為數據的駕馭者。

评分☆☆☆☆☆

翻開《量化資料分析：SPSS 與 EXCEL》，我首先被其精煉的排版和清晰的邏輯結構所吸引。作者似乎非常懂得我們這些讀者的時間寶貴，所以開篇就直奔主題，沒有過多的理論鋪墊，而是以實際應用場景為導嚮，逐步引導讀者進入量化分析的殿堂。我一直覺得，學習統計學最難的不是理解那些復雜的公式，而是如何將這些公式應用到實際的數據中，如何通過軟件工具來驗證我們的想法，以及如何解釋分析結果。這本書在這方麵做得尤為齣色。它不僅僅是教我們如何操作 SPSS 和 Excel，更重要的是，它通過大量的案例分析，嚮我們展示瞭如何將理論知識轉化為實際操作，如何從原始數據中提煉齣有價值的信息，以及如何用嚴謹的統計方法來支持我們的研究假設。我特彆欣賞書中關於數據預處理的章節，這是很多初學者容易忽略但又至關重要的一步。作者詳細講解瞭如何識彆和處理缺失值、異常值，如何進行數據轉換和標準化等，這些細節的處理，直接關係到後續分析的準確性和可靠性。而且，書中對於 SPSS 和 Excel 的功能結閤運用，也讓我眼前一亮。它並沒有簡單地將兩者分開介紹，而是巧妙地將兩者有機地結閤在一起，讓我們能夠根據不同的分析需求，靈活地選擇最適閤的工具，甚至能夠互相藉鑒，取長補短，達到事半功倍的效果。這本書的設計理念，讓我感受到作者對量化分析的深刻理解，以及對讀者學習體驗的細緻考量。它不僅僅是一本工具書，更是一本能夠啓發我們思維，提升我們分析能力的“思維之書”。

评分☆☆☆☆☆

作為一名在颱灣地區從事市場研究工作的從業者，我深知數據分析在現代商業決策中的重要性。過去，我們常常依賴一些傳統的調查方法，但隨著大數據時代的到來，如何更高效、更精準地從海量數據中挖掘有價值的信息，成為瞭我們麵臨的重大挑戰。《量化資料分析：SPSS 與 EXCEL》這本書，為我提供瞭寶貴的解決方案。作者巧妙地將 SPSS 的專業統計分析能力和 Excel 的便捷數據處理能力結閤起來，為我們提供瞭一個完整的量化分析框架。我特彆欣賞書中關於數據清洗和整理的部分，這通常是分析過程中最耗時也最容易齣錯的環節。作者提供瞭許多實用的技巧和方法，讓我們能夠快速高效地處理各種髒數據，為後續的分析打下堅實的基礎。另外，書中對於不同類型的量化分析方法，都有詳細的講解和案例演示，例如，如何進行相關性分析來探究變量之間的關係，如何進行分組比較來評估不同策略的效果，以及如何進行預測建模來預估未來趨勢。這些內容都緊密結閤實際應用，讓我能夠立刻將所學知識應用到我的工作中，為我的市場研究項目帶來新的視角和更深入的洞察。這本書的齣現，無疑是颱灣地區數據分析領域的福音，它讓量化分析變得更加觸手可及，幫助更多從業者提升數據分析能力，從而在激烈的市場競爭中脫穎而齣。

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對於許多在颱灣地區工作的年輕學者和研究人員來說，掌握量化分析技能至關重要，但專業統計學知識的門檻往往較高。《量化資料分析：SPSS 與 EXCEL》這本書，就像一位及時雨，為我們提供瞭極大的幫助。它巧妙地將 SPSS 的強大分析功能與 Excel 的廣泛普及性和易用性相結閤，為我們構建瞭一個完整的量化分析框架。我尤其喜歡書中關於統計推斷的講解。從假設檢驗到置信區間，再到各種參數估計，作者都用清晰的語言和生動的案例進行瞭闡述。例如，在講解 t 檢驗時，作者不僅僅是介紹瞭如何操作 SPSS 得到 p 值，更重要的是，他詳細解釋瞭 p 值代錶的含義，以及在實際研究中如何根據 p 值來做齣決策。這種對統計概念的深入剖析，讓我能夠真正理解統計推斷的邏輯，而不僅僅是機械地套用公式。此外，書中對於迴歸分析的講解也讓我受益匪淺。如何選擇閤適的迴歸模型？如何解釋迴歸係數的含義？如何判斷模型的擬閤優度？這些都是我在實際研究中經常遇到的問題，而這本書都給齣瞭詳細的解答和操作指導。它讓我意識到，量化分析不僅僅是軟件操作，更重要的是對統計原理的深刻理解和靈活運用。

评分☆☆☆☆☆

說實話，市麵上關於 SPSS 和 Excel 的書籍很多，但真正能夠將兩者有機結閤，並且深入講解量化分析方法的卻不多。《量化資料分析：SPSS 與 EXCEL》這本書，在這方麵無疑是脫穎而齣的。我喜歡它以問題為導嚮的講解方式，每介紹一個統計方法，都會先拋齣一個實際研究中可能遇到的問題，然後逐步引導我們如何利用 SPSS 和 Excel 來解決這個問題。這種方式，讓我能夠更好地理解統計方法在實際應用中的價值，也更容易將所學知識轉化為解決實際問題的能力。例如，在講解迴歸分析時，作者並沒有直接上公式，而是先提齣“如何預測銷售額？”或者“影響客戶滿意度的關鍵因素是什麼？”這樣的問題，然後通過 SPSS 和 Excel 的操作，一步步地展示如何構建迴歸模型，如何解釋迴歸係數，如何評估模型的擬閤優度。這種“由果溯因”的學習方式，比枯燥的理論講解更有效，也更能激發學習興趣。而且，書中對於數據可視化部分的講解也相當到位。通過圖錶來展示數據，能夠更直觀地揭示數據中的規律和趨勢，也能夠更清晰地嚮他人傳達分析結果。作者提供瞭多種數據可視化工具和技巧，讓我們能夠製作齣既美觀又具有信息量的圖錶。這本書，讓我感覺我不僅僅是在學習軟件操作，更是在學習一種分析的思維方式，一種用數據說話的能力。

评分☆☆☆☆☆

在我多年的學術研究生涯中，我接觸過不少關於數據分析的書籍，但《量化資料分析：SPSS 與 EXCEL》這本書給我帶來的感受是最為深刻的。它不僅僅是一本工具手冊，更是一本能夠幫助我建立起科學數據分析思維的“啓濛書”。我一直認為，量化分析的核心在於“理解”而非“記憶”。很多時候，我們對統計方法的理解不夠深入，導緻在實際應用中齣現偏差。這本書在這方麵做得非常齣色，它通過大量的圖文並茂的案例，將抽象的統計概念具象化，讓我能夠清晰地理解每個統計方法背後的原理、假設以及適用條件。例如，在講解方差分析時，作者並沒有直接拋齣 F 檢驗的公式，而是通過一個生動的例子，讓我們理解方差分析是如何將總變異分解為組間變異和組內變異的，以及為什麼組間變異大於組內變異纔能說明存在顯著差異。這種深入淺齣的講解方式，讓我對統計方法有瞭更深刻的認識，也更有信心將其應用於我的研究中。同時，書中對於 SPSS 和 Excel 的操作講解也非常細緻，每一步都配有清晰的截圖，並且對關鍵選項進行瞭解釋，讓我能夠輕鬆地在軟件中實現我所設想的分析。這本書，不僅提升瞭我的數據分析技能，更重要的是，它讓我對量化研究充滿瞭信心。

评分☆☆☆☆☆

這本書的標題《量化資料分析：SPSS 與 EXCEL》一拿到手，就讓我眼睛為之一亮。作為一名在統計學領域摸爬滾打多年的研究人員，我深知 SPSS 的強大功能，但也清楚其界麵和操作對於初學者來說，有時會顯得有些“高冷”。而 Excel，雖然廣泛存在於我們的日常辦公環境中，但在進行嚴謹的量化分析時，總感覺力不從心，數據量一大就卡頓，更不用說那些復雜的統計模型瞭。所以，當看到這本書將這兩個工具融為一體，並且定位在“量化資料分析”，我立刻被它所吸引。我迫切地想知道，作者是如何巧妙地將 SPSS 的專業性與 Excel 的易用性結閤起來，為我們這些非統計學專業齣身，但又需要進行數據分析的研究者們，提供一條更加平坦的學習路徑。我期待這本書能夠解答我長期以來的睏惑：如何在有限的時間內，高效地掌握數據處理、統計推斷、模型建立等關鍵技能，並且能夠將這些技能應用到實際的研究課題中，從而得齣有意義的結論。這本書的齣版，在我看來，不僅僅是一本教材，更像是一座連接理論與實踐的橋梁，幫助我們這些身處各個領域的研究者，能夠更加自信地駕馭數據，讓數據說話，而不是被數據所睏擾。它的齣現，無疑是統計分析領域的一股清流，預示著數據分析的民主化正在加速，讓更多人能夠擁抱量化研究的魅力，打破專業壁壘，共同探索數據的奧秘。我希望這本書能夠引領我進入一個全新的數據分析世界，讓我能夠遊刃有餘地處理各種數據挑戰，並且能夠將所學知識融會貫通，應用於我自身的學術研究，為我的研究工作注入新的活力和深度。

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這本書《量化資料分析：SPSS 與 EXCEL》的齣現，對我來說，與其說是一本工具書，不如說是一次“量化思維”的重塑。我之前總覺得，做量化分析需要很高的專業門檻，要記住很多復雜的統計公式和模型。但這本書徹底改變瞭我的看法。它不僅僅教我如何使用 SPSS 和 Excel 來進行數據分析，更重要的是，它教會瞭我如何用一種“量化”的視角去看待問題，如何將現實世界中的復雜現象轉化為可以用數據來衡量和分析的模型。我特彆喜歡書中對於不同研究問題的分析路徑設計。例如，當我們想要探究兩個變量之間的關係時，應該如何著手？是先進行描述性統計，然後計算相關係數，還是直接進行迴歸分析？這本書提供瞭清晰的分析思路和步驟，讓我們能夠有條不紊地進行研究。而且，書中對於數據可視化部分，也給齣瞭非常多的實用建議。如何選擇閤適的圖錶類型來展示不同類型的數據？如何讓圖錶更加清晰易懂，能夠有效地傳達信息？這些細節的指導，對於提升研究的溝通效果非常有幫助。這本書，讓我從一個“數據使用者”變成瞭一個“數據思考者”，讓我能夠更加自信地在學術研究和實際工作中應用量化方法。

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從一本圖書的標題《量化資料分析：SPSS 與 EXCEL》中，我能預見到它將涵蓋對兩種重要工具的介紹，但這本書所帶來的價值，遠遠超齣瞭我的預期。作為一名需要頻繁處理復雜數據的研究者，我深知數據預處理的艱辛。很多時候，數據收集上來之後，往往是“髒亂差”，需要花費大量的時間進行清洗、轉換和整理。這本書在數據預處理方麵，提供瞭非常係統和實用的指導。作者詳細講解瞭如何利用 Excel 和 SPSS 來識彆和處理缺失值、異常值，如何進行數據閤並、拆分、重塑，以及如何創建新的變量。這些看似基礎的操作，卻直接關係到後續分析的質量。很多時候，我們分析不齣有意義的結果，正是因為原始數據的質量不高。這本書讓我意識到，數據預處理絕不是一個簡單的技術環節，而是整個量化分析過程中至關重要的一環，是構建科學分析大廈的堅實地基。通過這本書，我掌握瞭許多提高數據處理效率的技巧，這不僅節省瞭我的寶貴時間，更重要的是，讓我能夠更加自信地進行後續的統計分析，因為我知道，我所使用的數據是經過嚴謹處理的，具有更高的可靠性。