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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。

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)

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