Minitab统计应用分析实务 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本书从使用者观察点出发，从实务的角度论述，循序渐进。配合图表及文字解析，兼顾Minitab实务操作程序与报表结果解析。以各种范例详细说明对应统计方法的应用，对于阅读者或使用者而言，是一本「浅显易懂、解说清楚、解晰完整、容易上手」的书籍。参阅本书即可将手中数据从资料变成有用的资讯，并于最短时间内学会Minitab的操作与各式统计分析程序。

深入探索数据分析的奥秘：精选统计学与应用实践读物导览 本导览旨在为广大学习者、研究人员和数据实践者提供一份精炼的书籍推荐清单，这些著作专注于统计学的理论基础、实战应用，以及数据驱动决策的各个方面。我们严格筛选，确保推荐的书籍内容聚焦于非《Minitab统计应用分析实务》所涵盖的特定软件操作与案例，转而侧重于更宏观、更基础、或采用其他主流工具的统计学深度探索。 --- 第一部分：统计学理论的基石与严谨性 本部分的书籍强调统计推断的数学基础、概率论的深刻理解，以及经典统计方法的原理推导，是构建扎实理论功底的必读书目。 1. 《概率论与数理统计：基于R语言的计算实现》 核心聚焦： 本书将经典的概率论与数理统计理论（如大数定律、中心极限定理、参数估计、假设检验的原理）与现代统计计算环境R紧密结合。它不像传统的教材那样侧重于手算推导，而是引导读者理解如何利用R的高级函数和模拟技术来验证和应用统计学原理。 内容详述： 概率论基础： 详尽阐述随机变量、矩函数、多元分布的性质，并重点讨论了蒙特卡洛模拟在理解复杂概率分布中的应用。 统计推断的深度： 对最大似然估计（MLE）、矩估计（MoM）的性质（无偏性、有效性、一致性）进行严格的数学证明和讨论。 假设检验的现代视角： 深入剖析 Neyman-Pearson 决策理论，从功效函数、第一类/第二类错误率的视角解读p值和置信区间。书中通过R代码实例展示了如何构建和评估检验统计量，而非仅仅停留在查表判断的层面。 回归模型的理论剖析： 侧重于线性模型（如OLS）的假设（高斯-马尔可夫定理）的严格论证，以及广义线性模型（GLM）的迭代求解过程（如Fisher评分法），而不涉及特定软件的按钮式操作。 2. 《贝叶斯数据分析：从基础到前沿》 核心聚焦： 这本书是贝叶斯统计学领域里程碑式的著作，它完全摒弃了频率学派的框架，专注于概率作为信念更新的工具，以及马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法在复杂模型求解中的应用。 内容详述： 贝叶斯哲学： 详细介绍了先验分布的选择、共轭性、后验分布的解释，以及如何进行贝叶斯模型比较（如使用贝叶斯因子）。 MCMC方法精讲： 深入讲解了 Metropolis-Hastings 算法、Gibbs 采样以及 Hamiltonian Monte Carlo (HMC) 的数学原理和收敛诊断方法（如 Gelman-Rubin 统计量）。 模型构建实践： 案例集中在层次模型、空间模型以及时间序列的贝叶斯建模，这些通常需要使用 Stan、PyMC 等专业工具进行编程实现，而非依赖商业软件的固定模块。 --- 第二部分：专业应用与先进建模技术 本部分关注在特定科学或工程领域中，如何运用高级统计模型解决实际问题，重点在于模型选择、诊断和解释的科学性。 3. 《时间序列分析与预测：基于Python（Pandas/Statsmodels）》 核心聚焦： 本书专为处理和预测具有时间依赖性的数据流设计，它侧重于使用Python生态系统中的统计库，构建和评估复杂的序列模型。 内容详述： 平稳性与分解： 详细介绍如何检验序列的平稳性（ADF检验、KPSS检验）以及季节性分解的多种方法（加法、乘法、X-12-ARIMA）。 经典模型深度解析： 彻底解析了 ARMA、ARIMA、SARIMA 模型的定阶（ACF/PACF 图的判读）和参数估计（最小二乘法与最大似然估计）。 高级模型： 重点讲解了 GARCH 族模型在金融波动率建模中的应用，以及向量自回归（VAR）模型在宏观经济系统分析中的应用。所有模型构建和评估均通过 Python 代码实现，强调代码的复现性和可修改性。 4. 《多元数据分析与维度约减：结构方程模型视角》 核心聚焦： 针对包含大量相互关联变量的复杂数据集，本书侧重于探索变量间的潜在结构和因果关系，主要使用结构方程模型（SEM）框架，而非传统多元方差分析（MANOVA）。 内容详述： 因子分析的精髓： 区分探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA），并详细解释因子载荷、共同度和特异度的计算。 路径分析与因果推断： 阐述如何构建复杂的路径图，评估直接效应和间接效应，并讨论中介变量和调节变量的检验。 SEM的拟合评估： 深入讲解卡方检验、增值拟合指数（CFI）、塔克-利斯指数（TLI）以及RMSEA等指标的统计意义和计算逻辑，强调如何根据数据特征选择合适的模型估计方法（如 ML, WLSMV）。 --- 第三部分：数据可视化与报告的叙事艺术 统计分析的价值最终体现在有效的沟通上。本部分推荐的书籍关注如何将复杂的数据分析结果以清晰、有力且无误导性的方式呈现。 5. 《面向科学家的叙事性数据可视化》 核心聚焦： 这本书着重于视觉化设计原则和认知科学，指导读者如何避免常见的可视化陷阱，并构建能够讲述清晰数据故事的图表。 内容详述： 图表选择的认知学基础： 分析人类视觉系统对不同图形元素（颜色、长度、面积）的敏感度差异，指导选择最能有效传达信息的图表类型（如条形图优于饼图）。 避免误导性的设计： 详细分析截断的Y轴、不恰当的颜色梯度、三维图表的滥用等问题，并提供具体的修改方案。 信息密度与清晰度： 探讨如何利用“数据墨水比”最大化图表的信息承载量，同时保持视觉上的简洁。书中提供了大量关于如何构建高质量散点图、箱线图和流程图的实用技巧，完全侧重于设计原则，不涉及任何特定软件的菜单操作。 6. 《实验设计与数据质量：工业与生物统计学的严谨方法》 核心聚焦： 本书从源头上保障数据的有效性，专注于实验方案的设计，而非事后的分析。其内容主要围绕农业、制药和工程领域的经典设计原理展开。 内容详述： 完全随机化与区组设计： 详尽解释了完全随机设计（CRD）和随机区组设计（RBD）的构建逻辑、优缺点及其在方差分析（ANOVA）中的体现。 因子设计与响应曲面法： 深入探讨 $2^k$ 因子实验的设计、混杂效应的识别，以及如何使用Box-Behnken或中心复合设计（CCD）来优化响应曲面。 重复测量与交叉设计： 侧重于处理具有时间依赖性的数据结构，如重复测量方差分析的假设条件和适用场景，以及Crossover Design（交叉设计）在生物等效性研究中的应用。 --- 通过阅读以上推荐的书籍，读者可以建立起基于严谨理论、掌握多元分析工具、并能有效沟通发现的全面统计能力，这些内容与侧重于特定软件操作的实用手册形成了有益的互补和延伸。

作者简介

吴明隆

　　◆现职
　　高雄师范大学师资培育中心教授

　　◆学历
　　高雄师范大学教育学博士

　　◆着作
　　教学伦理—如何成为一位成功教师(五南)
　　霸凌议题与校园霸零策略(五南)
　　班级经营的策略与实践(五南)
　　班级经营－理论与实务(五南)
　　论文写作与量化研究(五南)
　　结构方程模式系列书籍(五南)
　　SPSS操作与应用系列书籍(五南)
　　多层次模式的实务应用(五南)
　　多层次模式的进阶应用(五南)

　　◆电子邮件：t2673@nknucc.nknu.edu.tw

张毓仁

　　◆学历
　　中央大学课程与教学研究所 博士

　　◆专长
　　计量分析与统计、阅读教学、学习障碍

chapter 1　Minitab 视窗界面 1
第一节　Minitab 视窗界面 2
第二节　工作表的资料建档 18
第三节　资料档的滙入与变数增删 32
一、汇入试算表资料档 33
二、汇入文字档 37
三、变项的增删 39
四、直行变项的变动 44
五、对话视窗的操作 48

chapter 2　资料档的管理 55
第一节　资料档的转置 56
第二节　连续变项的加总与平均 60
第三节　资料档排序 68
第四节　资料等级化 72
第五节　编码 74
第六节　堆叠与非堆叠 85
第七节　子工作表 91
第八节　分割工作表 95
第九节　横列统计量 98

chapter 3　问卷资料的转换与处理 103
第一节　人口变项的次数分配 104
第二节　重新编码 109
第三节　反向题反向计分 122
第四节　向度的加总 127
第五节　求出各题项与向度的描述性统计量 137
【综合应用】--以「班级经营实践程度」量表为例 144
第六节　标准化分数 151
第七节　母体常态分配的检定 155
第八节　连续变项的图形绘制 161
一、茎叶图 161
二、直方图 162
三、盒形图 166

chapter 4　抽样分配与图形 173
第一节　抽样分配 174
第二节　抽样分配机率图的绘制 177
一、t 分配的机率分配图 187
二、F 分配 191
三、二个母体分配之机率分配表 193

chapter 5　单一母体检定 197
第一节　单一样本 t 检定 198
壹、双尾检定 199
贰、单尾左侧检定 206
参、单尾右侧检定 211
肆、单尾与双尾检定的差异 213
伍、t 分配机率分配图绘制 216
第二节　单一样本比例检定 218
壹、双尾检定 218
贰、单尾右侧检定 224

chapter 6　二个平均数间的差异检定 235
第一节　相依样本 t 检定 236
壹、学期初与学期中的差异考验 238
贰、学期初与学期末的差异考验 244
参、学期中与学期末学习焦虑的差异 245
第二节　独立样本 t 检定 246
壹、性别在数学态度的差异比较 249
贰、不同性别在数学成就的差异比较 261
参、不同性别在补习时间之差异检定 266
肆、群组测量值在不同直行的检定 270
伍、利用已求得的描述性统计量进行分析 274
陆、独立样本 t 考验—单尾检定 279
柒、无母数统计 282
第三节　二个母体比例差异比较 287
壹、双尾检定范例一 287
贰、双尾检定范例二 291
参、已分类的数据资料 296

chapter 7　变异数分析 299
第一节　独立样本变异数分析 304
一、单因子变异数分析 305
二、母群体变异数相等性假定的检定 312
三、资料结构常态性检定 315
四、变异数分析结果 318
第二节　不同社经地位学生其语文成就的差异 322
一、变异数同质性检定 322
二、平均数的差异检定 326
第三节　不同社经地位学生在阅读素养的差异比较 331
第四节　水准群组单独在直行的资料型态 333
第五节　整体考验未达显着范例 337
一、有因子直行变数栏 337
二、没有因子直行栏变数 341
第六节　相依样本变异数分析 346
一、执行一般线性模式程序 347
二、执行事后多重比较 350

chapter 8　共变数分析 355
第一节　二个组别 356
一、范例问题 357
二、操作程序 358
三、输出结果 363
四、立即效果的事后多重比较 367
第二节　三个组别 373
一、问题范例 373
二、操作程序 374
三、输出结果 378

chapter 9　卡方检定 383
第一节　二个间断变项之关联性的分析 385
一、研究问题 385
二、操作程序 389
三、输出结果 392
第二节　卡方适合度考验一 394
一、问题范例 394
二、操作程序 394
三、输出结果 396
四、使用已整理的次数资料档 397
第三节　卡方适合度检定二 399
一、研究问题 399
二、操作程序 400
三、输出结果 400
四、已整理的资料型态 401
第四节　卡方适合度检定三－期望次数 (理论次数) 不一样 402
一、问题范例 402
二、操作程序 402
三、输出结果 404
第五节　百分比同质性考验 406
一、范例问题 406
二、操作程序 406
三、输出结果 409
四、增列图层变项 416

chapter 10　相关与回归分析 421
第一节　积差相关 422
一、二个变项间之相关 423
二、多个变项间之相关 429
第二节　等级相关 439
一、范例问题 439
二、操作程序 440
三、输出结果 441
四、同时选入三个以上变项 441
第三节　简单线性回归 443
一、适配线性图形的判别 443
二、简单线性回归模型 448
第四节　复回归分析模型 451
一、范例问题 451
二、操作程序 451
三、输出结果 453
四、前进选取法 456
第五节　最佳子集回归 460
第六节　预测变项为类别变项 463
一、范例问题 463
二、操作程序与结果 465

chapter 11　因素分析与项目分析 473
第一节　限定萃取因素之个数 475
一、范例量表 475
二、操作程序 476
三、输出结果 480
第二节　未限定萃取因素之个数 486
第三节　删题程序之因素分析 496
一、操作程序 496
二、输出结果 498
第四节　以最大概估计法萃取因素 505
第五节　项目分析 508

chapter 12　逻辑斯回归分析 515
第一节　简单二元逻辑斯回归 516
一、问题范例 516
二、操作程序 516
三、输出结果 520
第二节　二个以上预测变项 523
一、问题范例 523
二、操作程序 524
三、输出结果 526

chapter 13　集群分析与区别分析 539
第一节　集群分析 541
一、问题范例 541
二、操作程序 542
三、输出结果 546
第二节　K 平均数集群分析 551
一、操作程序 552
二、K 平均数集群分析结果 554
第三节　区别分析 560
一、操作程序 560
二、区别分析结果 562
第四节　变项集群分析 566
一、操作程序 566
二、输出结果 569
第五节　区别分析与多变项变异数分析 572
一、区别分析 572
二、多变项变异数分析 583

Chapter 13 集群分析与区别分析
     
集群分析与因素分析原理十分类似，因素分析是将指标题项相关较大的合併为一个群组 (共同因素)，群组 (共同因素) 反映的是指标题项测得的潜在特质或因素构念，同一群组 (共同因素) 内的指标题项有较高的同质性；集群分析是把观察值 (受试者) 属性或特征相似者分类在同一群组，同一群组内的观察值(受试者) 有较高的相似性。集群分析若以变项分类，其分类过程便与因素分析相似，同一集群内变项的相似性最大，相同的变数个数与资料档，採用集群分析程序与因素分析程序所得结果可能有所不同。
     
以观察集的分类而言，若之前没有观察值分群的资讯，集群分析程序可採用一般「集群观察值」的分类方法，根据输出结果凝聚过程的参数进行判断，再根据输出结果的树状图决定集群的个数，经凝聚过程相似性、组内差异系数与树状图的综合判断，初步决定分群的 (集群) 个数后，研究者可进一步採用 K 平均数集群分析法，指定观察值分群的个数，并将分群变项以独立直行储存在工作表。

集群分析的简易架构图如下：

区别分析可以根据预测变项对观察值原先真实的分组情况进行预测与再分类，预测与分类乃根据投入区别分析之预测变项建立的区别函数 (或典型区别函数) 对观察值进行再分类，预测分类的情况若是与观察值原先真实的组别相同，表示预测变项的预测分类正确，相对的，分类的情况若是与观察值原先真实的组别不相同，表示预测变项预测分类错误。区别分析的依变项为类别变项，预测变项为计量变项，如果预测变项为间断变项，要将变项转换为虚拟变项，区别分析架构图中显示根据预测变项进行预测分类正确的观察值有 15 个、预测分类错误的观察值有 5 个 (观察值真实组别与预测分类组别不一样)，区别分析正体预测正确百分比为 15 ÷ 20 = 75%。

第一节　集群分析
     
集群分析可以适用于将相似观察值分成数个群组，或是将相似性高的变项分类成数个群组，同一群组内的观察值 (变项) 相似性较高 (或相关较高)，不同群组间的观察值 (变项) 相似性相低 (或相关较低)

评分☆☆☆☆☆

哇，收到这本《Minitab统计应用分析实务》真的太让人惊喜了！我平时就对数据分析很有兴趣，但常常觉得很多统计书写得过于理论化，看得我头昏眼花，学了很久都不知道怎么实际应用。这本就完全不一样，它就像一个经验丰富的老师傅，一步步教你如何把Minitab这个强大的工具用到实处。从基础的数据导入、整理、描述性统计，到更进阶的回归分析、方差分析、抽样检验等等，书里的讲解都非常清晰、贴切，而且重点是，它强调的是“实务”！所以，很多章节都会举出实际生活或工作中的案例，像是市场营销的数据分析、品管的流程改善、甚至是财务报表的风险评估，都提供了详细的操作步骤和结果解读。读完之后，你会发现，原来统计分析并没有想象中那么遥不可及，而是可以切实地帮助我们解决问题，做出更明智的决策。尤其是那些图表制作的部分，做得非常漂亮，一眼就能看出数据趋势，这在汇报工作的时候可是大加分项。总之，这本书真的是为想要将统计理论转化为实践能力的台湾读者量身打造的！

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，真的远超我的预期！作为一名经常需要处理各种数据的上班族，我一直希望能找到一本既能教我Minitab操作，又能让我理解统计原理的书。《Minitab统计应用分析实务》完全做到了这一点。它以一种非常系统且循序渐进的方式，带领读者探索Minitab强大的功能。从数据输入、清理、图形化展示，到各种假设检验、回归分析、方差分析等，书中的每一个章节都进行了详尽的阐述，并且配以大量清晰的截图和详细的步骤说明。最让我惊喜的是，这本书并非简单地罗列操作步骤，而是融入了大量的统计思维和方法论的解释。它会告诉你每一步操作背后的逻辑是什么，以及如何解读Minitab输出的结果，这对于真正掌握统计分析至关重要。书中的案例也非常贴近实际，让我能够立刻将学到的知识运用到自己的工作场景中，例如它在品管分析部分提供的案例，对于我们公司改进生产流程非常有启发。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在数据分析领域摸爬滚打多年的老兵，我深知一本好的工具书的重要性。《Minitab统计应用分析实务》这本书，绝对是我近年来遇到的最值得推荐的一本。它不仅仅是一本操作手册，更像是一本统计思维的启蒙书。书的逻辑性非常强，从基础的描述性统计到高级的推断性统计，再到各种多变量分析方法，层层递进，让你在不知不觉中就建立起了完整的统计分析框架。我特别欣赏书中对统计方法的选择和应用场景的讲解，它会告诉你什么时候适合用哪种方法，以及如何根据数据的特性来调整分析策略。这一点在实际工作中尤为重要，因为错误的统计方法可能会导致错误的结论，甚至做出错误的决策。而且，书中的案例都非常贴近台湾本土的产业环境，让我能更直观地感受到统计分析在实际工作中的应用价值。例如，在讲解时间序列分析时，它就用到了许多台湾本地的经济数据，读起来特别有代入感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编写方式真的太对我的胃口了！我以前接触过一些统计软件的教材，但总是卡在“如何开始”和“下一步该做什么”的瓶颈。这本《Minitab统计应用分析实务》就完全没有这个问题。它的逻辑非常清晰，就像一条条清晰的脉络，引导你从零开始，一步步掌握Minitab的精髓。最让我印象深刻的是，它不只是告诉你“点这里”、“按那里”，更重要的是解释了“为什么这么做”以及“这个结果代表什么”。比如，在讲解回归分析的时候，它会让你先理解自变量和因变量的关系，然后才带你操作，最后还会告诉你如何判断模型的拟合度、哪些变量是显著的，以及如何解读回归系数的实际意义。书中的图文并茂，很多截图都非常清晰，跟实际操作界面几乎一模一样，这点对初学者来说太友好了。而且，它还包含了许多贴近台湾实际应用场景的案例，读起来感觉特别亲切，也更容易理解如何将学到的知识运用到自己的工作中。我特别喜欢它关于品质管理那一章节的讲解，对于我们制造业的同事来说，简直是福音！

评分☆☆☆☆☆

老实说，我一开始拿到这本《Minitab统计应用分析实务》的时候，并没有抱太大的期望，因为市面上这类书籍很多，质量参差不齐。但当我翻开第一页，就被它的专业度和实用性深深吸引了。这本书没有枯燥的数学公式堆砌，而是将复杂的统计概念，通过Minitab这个强大的工具，变得生动易懂。它不是简单地罗列Minitab的功能，而是真正地将统计分析的思维融入到操作指导中。例如，在处理缺失值和异常值的部分，书里不仅教你如何用Minitab找到它们，更重要的是，它会引导你思考这些数据的来源和处理策略，而不是简单粗暴地删除。这一点对于保证分析结果的准确性至关重要。而且，书中的案例选择也非常有代表性，涵盖了从商业、金融到医疗、工程等多个领域，让我能够根据自己的工作背景，找到最相关的学习内容。它还特别强调了结果的解读，教会你如何将分析结果转化为有价值的见解，这对于非统计专业的读者来说，是学习统计分析的关键一步。