统计学－以 Microsoft Excel 为例（第八版）【附范例光碟】 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本书之撰写融合了编者们多年「学与教」的经验，化繁为简，以统计学（概念）为主，Excel（运算工具）为辅，期使学习者能很快的学会统计概念。

　　统计学是一门「借蒐集资料、处理资料、陈述资料、分析资料、以及推论分析结果，使能在不确定情况下，作成最佳决策或获致一般性结论」的学科。统计学的概念，其实经常在应用我们日常生活中很自然地应用，比如说购物前会考虑「货比三家不吃亏」，即为一例。但真正在学习统计学时，繁杂的抽象符号和公式，往往是一场梦魇。

　　作者以深入浅出的方式将Microsoft Excel作为工具来教导统计学，以最经济实惠的方式取代昂贵的统计软体，并让莘莘学子可以摆脱各软体间语法繁杂、难学易忘的困境。作者本着以简驭繁的原则，并融合多年教学经验，以统计学 (概念) 为主，Excel (运算工具) 为辅，引导读者有效了解分析的过程，并快速学会统计概念，进而能实际运用发挥。

　　本书多年来广受各大学统计学授课教师的好评并指定为教科书，其目标希望能奠定初学者学习统计学的基础，书中清楚阐述每个统计基本观念与定理公式，并辅以丰富的例题与详解能增加学习的兴趣与信心。各章习题解答附于书末，方便自学读者研读。

　　本次改版于书末新增随堂测验，让读者能够实地演练，促进统计运算之技巧。

好的，以下是一份针对《统计学－以 Microsoft Excel 为例（第八版）【附范例光碟】》这本书内容的详细介绍，内容将聚焦于统计学原理、应用及其在 Excel 中的实现方法。 --- 统计学原理与实践：基于 Microsoft Excel 的深度应用指南 本书面向所有需要掌握统计学基础知识并希望将其应用于实际数据分析工作的人士。无论您是商科学生、市场研究人员、金融分析师，还是工程技术人员，本书都将为您提供一套清晰、实用的统计分析框架。 核心内容概览 本书并非枯燥的理论堆砌，而是深度融合了统计学核心概念与现代数据处理工具 Microsoft Excel 的操作实践。它以严谨的逻辑结构，将复杂的统计方法转化为读者可以动手操作的步骤。 第一部分：统计学基础与数据探索 本书伊始，便为读者奠定了坚实的统计学基础。 1. 统计学的基本概念与数据类型： 详细阐述了总体与样本的概念，区分了描述性统计与推断性统计。重点讲解了定性数据和定量数据的分类，以及如何根据数据类型选择合适的统计方法。 2. 数据的图形化表示与集中趋势度量： 讲解了如何利用 Excel 制作各类图表来直观展示数据分布，包括直方图、箱线图、散点图等。同时，深入介绍了集中趋势的衡量指标，如均值、中位数和众数，并分析了它们在不同数据分布下的适用性。 3. 数据的离散程度与分布形态： 超越简单的平均值，本书强调了数据分散程度的重要性。内容涵盖了极差、方差、标准差以及变异系数的计算与解释。此外，对于数据分布的形态，如偏度和峰度，也进行了细致的剖析，指导读者识别数据是否符合正态分布特征。 第二部分：概率论与重要的概率分布 概率论是推断统计的基石。本部分着重于在 Excel 环境下理解和应用概率分布。 1. 概率论基础： 系统介绍了事件、概率、条件概率以及独立事件的概念。对于事件的组合与排列，本书提供了清晰的实例解析。 2. 离散型概率分布： 详细阐述了二项分布、泊松分布等常见离散分布的特性、参数确定方法，以及如何利用 Excel 的内置函数（如 `BINOM.DIST`）快速计算特定事件发生的概率。 3. 连续型概率分布——正态分布的精髓： 正态分布是统计推断的核心。本书用大量篇幅讲解了标准正态分布的性质，并演示了如何利用 Excel 的 `NORM.DIST` 和 `NORM.S.DIST` 等函数，实现 Z 分数的计算和概率面积的求解。这部分内容是衔接后续推断统计的关键。 第三部分：推断统计的核心——抽样与估计 从样本推断总体是统计学的核心目标。 1. 抽样分布与中心极限定理： 解释了抽样误差的来源，并清晰阐述了中心极限定理的强大作用。读者将学习如何利用 Excel 对大量模拟抽样数据进行分析，直观感受这一重要定理的威力。 2. 点估计与区间估计： 讲解了如何根据样本信息对总体参数（如均值、比例）进行最佳估计。重点在于置信区间的构建，包括如何根据不同的置信水平（90%、95%、99%）计算出精确的区间范围，并利用 Excel 辅助完成标准误差的计算。 第四部分：假设检验的系统化流程 假设检验是统计分析中用于做出决策的关键工具。本书将假设检验分解为易于遵循的步骤。 1. 假设检验的基本原理： 界定了原假设 ($H_0$) 和备择假设 ($H_a$)，并详细解释了第一类错误 ($alpha$) 和第二类错误 ($eta$) 的含义及控制方法。 2. 单样本与双样本均值检验： 系统介绍了针对单个总体均值（Z 检验或 T 检验）以及两个独立总体均值差异的检验方法。书中特别强调了如何使用 Excel 的“数据分析工具库”中的 T 检验功能，并正确解读输出结果中的 $p$ 值。 3. 方差与比例的假设检验： 涵盖了 F 检验在比较两个总体方差中的应用，以及大样本比例检验的实施步骤。 4. 方差分析（ANOVA）： 详尽讲解了单因素方差分析（One-Way ANOVA）和双因素方差分析（Two-Way ANOVA）的原理。读者将学习如何使用 Excel 的 ANOVA 工具来判断多个组别的均值之间是否存在显著差异，并理解 F 统计量和 $p$ 值的实际意义。 第五部分：关系建模：相关与回归分析 本部分聚焦于量化变量之间的关系强度与预测能力。 1. 相关分析： 讲解了皮尔逊相关系数的计算和解释，用于衡量线性关系的强度和方向。同时，也介绍了斯皮尔曼等级相关系数，以应对非参数数据。 2. 简单线性回归： 这是回归分析的基础。本书细致讲解了最小二乘法的原理，如何通过 Excel 拟合回归直线 ($Y = a + bX$)。重点在于解读回归输出表，识别截距、斜率的显著性，以及评估模型的拟合优度 ($R^2$)。 3. 多元线性回归： 将模型扩展到涉及多个自变量的情况。读者将学习如何构建和解释多元回归模型，理解多重共线性问题，并利用 Excel 的回归工具进行变量筛选和模型优化。 第六部分：非参数统计与时间序列基础 认识到并非所有数据都符合正态分布，本书也引入了非参数方法的应用。 1. 非参数检验的应用场景： 当数据不满足正态性假设时，如何使用如曼-惠特尼 U 检验（Mann-Whitney U Test）或克鲁斯卡尔-沃利斯检验（Kruskal-Wallis Test）等方法进行替代性分析。 2. 基础时间序列分析： 简要介绍了时间序列数据的特点，包括趋势、季节性和随机波动。为后续更高级的时间序列预测打下基础。 实践与工具集成 贯穿全书始终的是对 Microsoft Excel 的深度集成应用。 详尽的截图指导： 每一个关键步骤，从数据输入到公式构建，再到使用“数据分析工具库”的菜单选择，都配有清晰、精确的界面截图。 函数应用详解： 针对统计学中的核心函数（如 `AVERAGE`, `STDEV.S`, `T.INV`, `CHISQ.DIST.RT` 等），本书提供了详细的参数说明和应用实例。 范例光碟（随书资源）： 随书附带的电子光盘包含了所有书中使用的原始数据集、已完成的分析案例文件以及关键公式模板，确保读者能够同步操作，验证学习成果。 本书的价值在于，它不仅教授“是什么”的统计知识，更专注于教授“如何做”的具体操作，将理论与强大的数据处理软件完美结合，是实现数据驱动决策的实用指南。

作者简介

吴德邦  双博士

　　现任
　　国立台中教育大学 教育学系 兼任教授

　　曾任
　　国小教师
　　师专、师范学院助教、讲师
　　教育大学副教授、教授

　　学历
　　美国北科罗拉多大学 教育数学 博士（Ph. D., 1994）
　　国立台中教育大学 教育测验统计研究所 博士（Ph. D., 2010）
　　国立台湾师范大学 理学硕士（M. S.）
　　国立台湾师范大学 理学学士（B. S.）
　　省立台中师范专科学校毕业

　　着作
　　学术论文（含SCI, SSCI, EI杂志）数百余篇
　　专书数十余册，包括：
　　统计学──以SPSS for Windows为例（第五版，新文京出版社，2015）
　　如何撰写文献探讨：给社会暨行为科学学生指南（译作，心理出版社，2014二刷）
　　统计学──以Microsoft Excel为例（第七版，新文京出版社，2013）
　　小学数学教学资源手册──推理与解题导向（心理出版社，2009）
　　中学数学教学资源手册──推理与解题导向（心理出版社，2009）
　　微积分、工科微积分、高科微积分
　　民82年国民小学数学教科用书（全套）第一册至第十二册

　　会员
　　美国NCTM
　　美国IEEE会员
　　欧洲WSEAS会员
　　International Group for the Psychology of Mathematics Education会员
　　台湾数学教育学会永久会员兼第一、二届理事
　　台湾科学教育学会永久会员

　　荣誉
　　论文曾获国科会研究成果奖助优等奖
　　荣获国科会专题研究计画补助，担任计画主持人（自1996持续至今）
　　担任硕士班研究生指导教授
　　国立台中教育大学研究优良教师

马秀兰  博士

　　现任
　　岭东科技大学教授

　　曾任
　　高中教师
　　国立台中教育大学、勤益科技大学兼任教授

　　学历
　　美国北科罗拉多大学 博士（Ph. D.）
　　美国北科罗拉多大学 理学硕士（M. S.）
　　国立台湾师范大学 理学学士（B. S.）

　　着作
　　学术论文数百余篇
　　专书数十余册，包括：
　　统计学──以SPSS for Windows为例（第五版，新文京出版社，2015）
　　如何撰写文献探讨：给社会暨行为科学学生指南（译作，心理出版社，2014二刷）
　　统计学──以Microsoft Excel为例（第七版，新文京出版社，2013）
　　小学数学教学资源手册 ──  推理与解题导向（心理出版社，2009）
　　中学数学教学资源手册 ──  推理与解题导向（心理出版社，2009）
　　微积分、工科微积分、商科微积分
　　二专数学（全）、五专数学（一二三四）、五专数学（全）

　　会员
　　International Group for the Psychology of Mathematics Education会员。
　　台湾数学教育学会 永久会员兼第一届监事。

　　荣誉
　　论文曾获国科会研究成果奖助优等奖。
　　自1997年8月至今，连续主持科技部（国科会）23个专题研究计画（担任主持人）。
　　荣获100、101年度“教育部”教学卓越计画奖励特殊优秀人才弹性薪资奖励。
　　荣获102、103、104年度“科技部”补助特殊优秀人才奖励，105年度亦被推荐申请中。

Chapter 01 绪论
1-1 统计学概论
1-2 变数
1-3 次数分配及图示法

Chapter 02 集中量数
2-1 算术平均数
2-2 中位数
2-3 其他分割量数
2-4 众数
2-5 几何平均数
2-6 调和平均数
2-7 各种集中量数之关系与比较

Chapter 03 变异量数（离势量数）
3-1 全距
3-2 四分位差
3-3 平均差
3-4 误差平方和
3-5 标准差
3-6 变异数
3-7 均互差
3-8 相对变异量数
3-9 各种变异量数之关系与比较

Chapter 04 间断机率分配
4-1 白努力分配
4-2 二项分配
4-3 超几何分配
4-4 波氏分配或卜瓦松分配
4-5 负二项分配

Chapter 05 常态分配
5-1 常态分配
5-2 标准常态分配
5-3 偏态
5-4 峰度

Chapter 06 相关与回归分析
6-1 相关分析
6-2 直线回归
6-3 估计标准误
6-4 决定系数

Chapter 07 抽样
7-1 抽样的方法
7-2 抽样分配
7-3 t分配
7-4 卡方分配
7-5 F分配

Chapter 08 统计估计
8-1 母体平均数的区间估计
8-2 母体比率的区间估计
8-3 母体变异数的区间估计

Chapter 09 假设检定：平均数之检定
9-1 假设检定的基本概念
9-2 一个平均数的检定
9-3 两个平均数差异显着性的检定

Chapter 10 假设检定：百分比、相关系数之检定
10-1 一个百分比的检定
10-2 两个百分比的差异显着性检定
10-3 一个相关系数的检定
10-4 两相关系数差异显着性检定

Chapter 11 卡方检定
11-1 适合度检定
11-2 卡方检定的独立性检定

Chapter 12 变异数分析
12-1 变异数分析的意义
12-2 单因子变异数分析
12-3 二因子变异数分析

Chapter 13 抽样调查的实际演练
13-1 研究流程
13-2 研究方法
13-3 资料登录
13-4 统计分析

附录
附录A 标准常态分配表
附录B 乱数表
附录C t分配临界值表
附录D 2分配临界值表
附录E F分配临界值表
附录F 二项分配机率值表
附录G 常用对数表
附录H 补充资料－指数
附录I 习题解答
附录J 索引
参考文献
随堂测验

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這本「統計學－以 Microsoft Excel 為例（第八版）」的出版，對於我這樣長期在非學術領域工作的讀者來說，無疑是一場及時雨。我一直認為，統計學是現代社會必備的一種思維和分析工具，但礙於過去的學習經驗，總覺得這門學科離我有點遙遠。然而，這本第八版巧妙地將統計學與我們日常工作中最常使用的 Microsoft Excel 結合，徹底打破了我對統計學的刻板印象。 我非常欣賞書中對於 Excel 操作的細膩描述。它不是那種一筆帶過，讓你自行摸索的介紹，而是從最基本的操作，例如數據的輸入、格式的設定，到進階的公式應用、圖表製作，都提供了清晰、圖文並茂的指引。當我們接觸到更為複雜的統計方法，例如變異數分析、迴歸模型等，書中更是提供了詳盡的 Excel 操作流程，並搭配著隨書附贈的光碟中的範例檔案，讓我可以實際跟著操作，驗證理論知識。這種「做中學」的方式，大大提升了我對統計概念的理解深度，也讓我更有信心將學到的知識應用到實際工作中，解決實際問題。

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老實說，我已經離開學校一段時間了，對統計學的記憶早已模糊不清，這次是為了工作需要才重新翻開相關書籍。市面上的統計學書籍琳瑯滿目，但我看到「以 Microsoft Excel 為例」這個標題時，眼睛為之一亮。我一直覺得，要學好一門學科，最重要的就是找到一個貼近自己生活、熟悉的工具來輔助學習，而 Excel 正是我每天都會用到的軟體。 這本第八版真的做到了。它不是那種只講理論、讓你讀了卻不知道怎麼實際操作的書。書中每一個統計方法，都仔細地引導你如何在 Excel 中完成。例如，當介紹如何進行t檢定時，它不只告訴你t檢定的原理，更會一步步教你如何在 Excel 的「資料分析工具箱」裡找到並使用這個功能，包括如何輸入數據、設定參數，以及如何解讀輸出的結果。書中附帶的光碟提供了大量的實際案例，我可以直接下載這些 Excel 檔案，然後跟著書本的講解，自己動手操作一遍。這種「 hands-on」的學習方式，讓我對統計概念的理解更加深刻，也更有信心將這些知識應用到我的工作中。

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哇，這本「統計學－以 Microsoft Excel 為例（第八版）」簡直是統計學習者的救星！我個人對統計學一直抱持著一種敬畏又有點卻步的態度，總覺得那是一門高深的學問，離我的日常生活很遙遠。但這本第八版完全顛覆了我的想法。它以 Excel 為工具，讓統計學不再只是冷冰冰的公式和理論，而是變得觸手可及，甚至可以說是有趣。 我尤其喜歡它循序漸進的編排方式。從基礎概念的介紹，像是資料的類型、抽樣方法，到如何用 Excel 進行資料整理與視覺化，例如製作長條圖、圓餅圖、折線圖，都寫得非常清晰。當我們學到更複雜的主題，例如假設檢定、變異數分析、相關與迴歸分析時，書中提供的 Excel 操作步驟也詳盡得讓人感動，搭配光碟裡的範例檔案，我可以親手操作，驗證書中的說明。這種「邊做邊學」的方式，讓我更能理解統計概念背後的意義，而不是死記硬背。而且，書中的語言風格也比較口語化，不會有太過艱澀的學術術語，即使是初學者也能輕鬆入門，真的為我這種「統計小白」省去了不少摸索的時間。

评分☆☆☆☆☆

這次購入「統計學－以 Microsoft Excel 為例（第八版）」的經驗，絕對是我近期買書中最值得的一次！我一直覺得統計學是一門相當實用的學科，但過去看過的書，總是有點「只聞樓梯響」，理論講得很漂亮，但實際應用起來卻不知從何下手。這本第八版最大的特色，就是它把統計學「落地」了。 書中大量的篇幅都聚焦於如何利用 Microsoft Excel 來進行統計分析，這對我來說簡直是福音。過去我總以為統計分析需要非常專業的軟體，但這本書證明了，即使是日常辦公室裡最常用的 Excel，也能完成許多複雜的統計任務。從資料的整理、清洗，到各種圖表的製作，再到推論性統計的各種檢定，例如卡方檢定、ANOVA、迴歸分析等等，書中都提供了非常具體、步驟化的 Excel 操作指示。而且，隨書附贈的光碟更是錦上添花，裡面有豐富的範例數據和預設好的 Excel 工作表，我可以立刻上手操作，不用自己費心去找或創建數據。這種「直接上手、立即見效」的學習模式，大大提升了我學習的效率和樂趣。

评分☆☆☆☆☆

這本「統計學－以 Microsoft Excel 為例（第八版）」真的讓我印象深刻！身為一個在職場上常常需要跟數字打交道的上班族，統計學一直是個讓我有點頭痛的科目。過去也曾買過幾本統計學的書，但往往因為內容過於理論、抽象，或是舉例太過學術化，讀起來很吃力，最後都束之高閣。然而，這本第八版真的有很大的不同。 首先，它以 Microsoft Excel 為例，這點對於像我這樣的非數學系背景的讀者來說，實在是太友善了！我不需要去熟悉複雜的統計軟體，而是能夠利用我已經熟悉的 Excel 工具來進行各種統計分析，這大大降低了學習門檻。書中從最基礎的描述性統計，像是平均數、中位數、標準差的計算，到進階的假設檢定、迴歸分析，都提供了非常詳細的 Excel 操作步驟。更棒的是，書中附帶的范例光碟，裡面有許多實際數據和對應的 Excel 檔案，我可以直接下載來練習，跟著書本的步驟一步步操作，真的很有成就感。不像有些書，光是看理論就讓人昏昏欲睡，這本的實用性讓我讀起來非常有動力，也更容易將書本的知識應用到實際工作中。