当代整合分析理论与实务 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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「整合分析」可说是量化研究界的工业革命，它是无学术领域疆界的必备知能，目前已受到实证医学、经济学、心理学、教育学、社会科学、市场行销等学术领域的广泛应用。

　　继《传统整合分析理论与实务》之后，本书提供更加完备的知识体系，引领读者进入整合分析的新境界：探究SEM & HLM如何与整合分析相结合，熟悉心理计量整合分析的意义与运用，了解贝氏网络整合分析与熟练Mvmeta、metaSEM、metafor & netmeta等套件在整合分析上之特殊用途。

　　书中理论部分均予以简化，全书着重在实例解说，能让读者有效掌握ESS、SEM与HLM、WinBUGS、STATA、R语言等整合分析软体的操作实务与相关语法，以便读者快速进行理论之建立或实务之应用。
 

图书简介：《数字经济时代的商业洞察与战略转型：面向未来的企业构建指南》 图书信息： 书名： 《数字经济时代的商业洞察与战略转型：面向未来的企业构建指南》 作者： [此处可填充两位或三位具有行业影响力的专家姓名，例如：张伟 教授，李明 博士] 出版社： [虚构一家信誉良好的商业/科技出版社名称] ISBN： [虚构一个标准的ISBN号] 出版日期： [近期的年份，例如：2024年秋季] --- 核心聚焦：在不确定性中锚定增长的战略地图 我们正处在一个前所未有的商业范式转换期。信息技术、数据科学与物理世界的深度融合，催生了数字经济这一全新的价值创造场域。传统的线性增长模型正在失效，企业面临的挑战不再仅仅是效率优化，而是生存基础的重构。 《数字经济时代的商业洞察与战略转型：面向未来的企业构建指南》并非一本理论的罗列，而是一份操作性极强的蓝图，旨在帮助决策者和执行者穿越数字化转型的迷雾，抓住以数据为核心驱动力的新一轮商业革命的机遇。本书深度剖析了在“万物互联”、“实时决策”和“用户中心”三大核心驱动力下，企业运营、组织结构乃至文化基因必须经历的根本性变革。 第一部分：数字生态的深度透视——洞察本质与风险 本部分致力于为读者构建一个清晰、全面的数字经济世界观。我们摒弃了对“技术奇观”的盲目崇拜，转而聚焦于技术如何重塑价值链的每一个环节。 1. 范式转移的底层逻辑： 详细阐述了“平台化思维”、“网络效应”与“边际成本趋零”如何共同作用，颠覆了传统的规模经济模型。书中通过大量案例分析，展示了“赢者通吃”的市场结构是如何形成的，并探讨了企业如何从“产品提供者”向“生态构建者”转变的关键路径。 2. 数据资产的战略化管理： 数据不再是副产品，而是核心生产要素。本书深入探讨了“数据治理的战略意义”，区分了“描述性数据”、“预测性数据”和“规范性数据”的价值层级。特别强调了在隐私保护日益严格的背景下，如何合法、高效地构建“信任型数据飞轮”，确保数据的流动性与合规性。 3. 数字化成熟度的分层评估框架（DSA Framework）： 我们提出了一个创新的评估模型，帮助企业客观地衡量自身在技术采纳、流程重塑、人才结构和商业模式创新四个维度上的相对位置。这个框架不仅仅是一个打分工具，更是一个诊断性的路线图，指出当前阶段最迫切的战略短板。 第二部分：重塑核心能力——面向未来的组织与运营 真正的转型发生在内部。第二部分将焦点对准了企业内部的“肌体改造”，关注如何通过技术赋能，实现运营效率的飞跃和敏捷反应能力的构建。 1. 敏捷组织的设计与落地： 打破传统的科层制壁垒，探索适合数字原生业务的“跨职能小队（Squad）”模型。书中详细描绘了“目标与关键成果（OKR）”体系如何在快速变化的环境中替代传统的KPI进行绩效管理，确保全员的战略对齐。我们还专门开辟章节讨论了“中层管理者的角色再定义”，他们是承上启下的关键角色，必须从控制者转变为赋能者。 2. 运营的实时化与自动化： 聚焦于“智能流程自动化（IPA）”的应用，不仅仅是RPA（机器人流程自动化）的简单堆砌，而是基于AI和机器学习的端到端流程优化。从供应链的“需求预测优化”到客户服务的“意图识别与自动化响应”，本书提供了详尽的技术选型和实施步骤，旨在将运营成本转化为竞争壁垒。 3. 人才与文化的重塑工程： 数字经济最稀缺的资源是具备“T型能力”的人才——既有深厚的专业知识，又有广阔的跨界视野。本书提供了从招聘策略、内部技能重塑（Reskilling）到建立“试错文化”的完整方案。核心观点是：文化是战略落地的最后一道防线，必须培育鼓励实验、容忍快速失败的组织氛围。 第三部分：面向未来的商业模式创新与增长飞轮 战略转型的终极目标是实现可持续的、高质量的增长。第三部分聚焦于如何在新的市场语境下发现并锁定新的价值流。 1. 从产品导向到“结果即服务”（Outcome-as-a-Service）： 传统销售模式正被“订阅式”、“使用量付费”的模式取代。本书深入剖析了“XaaS”（一切皆服务）背后的财务模型和客户关系维护策略。重点解析了如何通过物联网（IoT）或SaaS工具，将产品的使用数据转化为持续的客户价值反馈回路，从而实现客户终身价值（CLV）的最大化。 2. 混合商业模式的构建策略： 未来的企业很少是单一模式的。本书探讨了如何优雅地整合线上直销、线下体验、伙伴合作和技术赋能的混合模式。例如，零售业如何利用全渠道数据整合，打造“无缝购物体验”，以及制造业如何通过数字化服务，开辟收入新的增长曲线。 3. 战略投资组合与退出机制的设计： 面对快速迭代的市场，企业需要像风险投资机构一样管理其内部创新项目。书中介绍了一种“动态战略组合管理”方法，用于评估内部孵化项目和外部并购对象的价值，确保资源配置始终面向未来最高潜力的增长点，并为非核心业务设计清晰的价值释放路径。 结语：将转型融入血液 《数字经济时代的商业洞察与战略转型》的核心信息是：转型不是一个项目，而是一种持续的商业心智模式。 本书拒绝提供廉价的“快速致胜秘籍”，而是为渴望在数字洪流中站稳脚跟的企业家和高管提供一套严谨、深入且切实可行的思维框架和行动指南。阅读本书，意味着您将获得驾驭下一轮商业变革所需的关键洞察力与执行工具。

作者简介

李茂能

　　现职：
　　嘉义大学教育学系教授

　　学历：
　　台湾师范大学心辅所硕士、美国University of Georgia博士

　　经历：
　　国中、小教师、嘉义师专/师院助教、讲师与副教授
 

序言
第一章 SEM在整合分析上的运用
第二章 HLM在整合分析上的应用
第三章 心理计量整合分析简介：Hunter-Schmidt模式
第四章 间接比较与网络整合分析
第五章 WinBUGS简介与贝氏网络整合分析
第六章 Stata网络整合分析套件Mvmeta之简介
第七章 Netmeta R套件简介与整合分析
第八章 心理计量整合分析ESS的建档格式与操作
参考文献
索引

 

序

　　基于全方位内容的撰写理念，继「传统整合分析理论与实务」一书之后，「当代整合分析理论与实务」的发行，将使整合分析的知识体系更加完备。「当代整合分析理论与实务」延伸了前书的知能，乃是整合分析的崭新领域。「证据导向的整合分析」是未来量化研究的主流。如果IRT理论是测验界的工业革命，整合分析可说是量化研究界的工业革命，它是无学术领域疆界的必备知能。目前已受到实证医学、经济学、心理学、教育学、社会科学、市场行销等各学术领域的广泛应用。整合分析的研究在国内学术界已渐受重视，期盼传统与当代整合分析理论与实务等专书及相关软体的出版，能让整合分析的学术更容易落实于研究方法课程中或实际的研究上。

　　本书旨在引领读者进入整合分析的新境界，探究SEM & HLM如何与整合分析相结合、熟悉心理计量整合分析的意义与运用、了解贝氏网络整合分析与熟练Mvmeta 、metaSEM、metafor & netmeta等套件在整合分析上之特殊用途。本书中理论的部分均尽量简化，以着重在实例解说上；实例解说部分将利用到整合分析软体Effect Size Synthesizer(ESS)、SEM与HLM、WinBUGS、STATA、R语言等统计分析软体。为使读者能有效掌握这些软体的基本操作实务与相关语法，均以实例配合相关语法加以论述，以利读者学以致用。全书共分八章，分别介绍SEM、HLM在整合分析上的运用、心理计量整合分析、间接比较与网络整合分析、贝氏网络整合分析与WinBUGS简介、Sata Mvmeta套件之简介、R套件:metaSEM、 metafor & netmeta之简介、ESS在心理计量整合分析的操作与应用。各章节系以最新之理论为经、以实务为纬，深入浅出交织而成系统化与全方位的整合分析知能，让读者能迅速应用到实际的研究上，以进行理论之建立或实务之评鑑。

　　国内系统性的整合分析专书与本土化免费之应用软体尚不足，秉持着接受挑战与开拓新视野的狂热信念，历经数年的文献研析、笔耕与VBA程式撰写及除错，笔者终于能将此学习过程的心血结晶与读者分享。企盼个人棉薄的贡献，可以让国内的整合分析学术落地生根，并开花结果。虽然书中内容尽可能与国际最新学术同步，但整合分析知能日新月异，亦请整合分析的方家或读者不吝指教，俾使本书与免费ESS软体日趋完善。

　　最后，在写作过程中，及时获得下列各领域专家:台湾大学度杜玉康教授、英国Cambridge大学Ian White & Jessica Barrett教授、美国Iowa大学Frank Schmidt教授、美国Texas大学Huy Le教授、国立新加坡大学Mike Cheung教授与希腊Ioannina大学Anna Chaimani博士后研究员，在专业上的无私协助，表达由衷感激。当然值此出版界寒冬，五南图书出版公司仍慨允付梓及编辑群的高品质编辑，本书才得以在读者殷殷期盼中顺利问世。

评分☆☆☆☆☆

我是一名退休多年的大学教授，虽然主攻的不是统计学，但长期以来对于学术研究的严谨性和数据分析的重要性有着深刻的体会。随着时代的发展，各种研究成果如雨后春笋般涌现，如何有效地整合这些分散的研究，从中提炼出具有普遍意义的结论，是一个非常重要的问题。《当代整合分析理论与实务》这本书的书名就点出了我的兴趣所在。我尤其关注“理论与实务”的结合，我希望这本书不仅能深入浅出地阐述整合分析的核心理论，还能提供详实的实践指导。我猜想，书中可能会介绍整合分析的历史演变、基本原理，比如不同类型的整合模型，以及在不同学科领域中的应用案例。我非常期待书中能够包含一些关于如何应对研究数据之间的异质性、如何处理发表偏倚等关键技术性问题的论述，这些都是在进行整合分析时常常会遇到的挑战。如果书中能提供一些实际操作的步骤和注意事项，甚至是一些软件应用的介绍，那将对我进一步了解和应用这一方法大有裨益。总而言之，我希望这本书能够帮助我更新知识体系，以更科学、更有效的方式来审视和理解学术界的研究进展。

评分☆☆☆☆☆

我最近正在准备写一篇学术论文，需要对已有的文献进行一个比较系统的梳理和分析，所以我一直在寻找关于如何进行文献综述和数据整合的方法。无意间看到了《当代整合分析理论与实务》这本书，书名听起来就非常契合我的需求。我最看重的是这本书的“实务”部分，我希望它能给我提供一些非常具体、可操作的指导。比如，在进行整合分析之前，我应该如何界定我的研究问题，如何搜索和筛选相关的研究文献，以及在收集数据时需要注意哪些细节。另外，我也很关心书中会不会介绍一些常用的整合分析软件，比如R语言或者Stata，以及如何运用这些软件来执行具体的分析步骤。我之前也读过一些关于文献综述的书，但很多都只是泛泛而谈，对于如何进行定量的数据整合，尤其是多项研究数据整合方面，缺乏详细的讲解。我希望这本书能像一本“操作手册”一样，一步步地引导我完成我的研究。如果书中能提供一些不同学科领域的案例分析，特别是和我研究方向相似的案例，那就更好了，这样我能更好地理解理论如何应用于实践。

评分☆☆☆☆☆

我是一个在科技公司做产品企划的，工作中经常需要分析大量的用户行为数据、市场调研报告，有时候也会参考一些行业内的学术研究。对于“整合分析”这个概念，我之前接触过一些零散的信息，觉得它好像是一种能够把不同来源、不同格式的数据有效地结合起来，从而得到更全面、更可靠结论的方法。所以，当我在书店看到《当代整合分析理论与实务》这本书时，立刻就被吸引住了。我比较在意的是书中的“实务”部分，我希望它能提供一些具体的操作指南和工具介绍，例如，在实际操作中，我们应该如何选择合适的整合分析方法，需要注意哪些关键的步骤，以及如何利用现有的软件工具来实现这些分析。我之前也读过一些关于数据分析的书，但很多都偏重理论，实践指导性不强。如果这本书能结合一些实际案例，比如如何通过整合多项市场调研来预测产品销量，或者如何分析多个用户访谈报告来提炼出用户核心痛点，那就太有价值了。我希望通过这本书，能学到一套系统的方法论，不仅能更好地理解和运用现有的数据，还能指导我们设计更有效的用户研究和市场分析方案，为产品决策提供更坚实的支撑。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一开始看到《当代整合分析理论与实务》这个书名，内心是有点小忐忑的。我是个文科背景的人，虽然工作之后需要和数据打交道，但对于统计学那些复杂的公式和模型，总是有种莫名的畏惧感。我怕这本书会过于专业，充斥着我看不懂的符号和演算，看完后也只是“看得懂字，但理解不了意思”。不过，我朋友是个研究统计的，他看到这本书后大力推荐，说这个领域现在发展很快，而且这本书写得很有体系，尤其是“实务”的部分，会结合很多实际应用场景。他建议我可以先从理论部分入手，重点理解概念，然后再看看案例分析，这样应该会更容易消化。我猜想，这本书可能会从整合分析的基本概念讲起，比如什么是荟萃分析（meta-analysis），它和传统的系统回顾有什么区别，然后逐步深入到更复杂的整合方法，也许还会提到一些关于如何评估研究质量、处理异质性等关键问题。我最期待的是，它能不能用比较通俗易懂的语言来解释这些复杂的理论，而不是照搬原文，让我这种非专业人士也能窥见一丝门道。如果能通过这本书，我对数据分析的信心能有所提升，甚至能学到一些方法来指导我自己的工作，那真是再好不过了。

评分☆☆☆☆☆

这本书啊，封面设计就很有意思，那种沉稳中带点现代感的风格，一看就觉得是那种学术气息浓厚的书。我平常工作上会接触到一些和数据分析相关的东西，虽然不是专门的统计背景，但对一些比较前沿的理论概念总是很感兴趣，尤其听说是“整合分析”这个词，就勾起了我的好奇心。台湾这边做研究的学者，很多都非常扎实，所以我对这本书的期待值本来就很高。拿到手后，我翻了一下目录，感觉涵盖的范围挺广的，不只是纯理论的介绍，还有“实务”两个字，这让我觉得这本书应该会很有落地性，不是那种光说不练的教材。我特别在意那些能解释清楚“为什么”的书，就是说，不光告诉你怎么做，还要让你明白背后的逻辑和原理。整合分析听起来就很像是要把各种零散的、可能看起来不太一样的研究数据，通过某种方法统一起来，这在现在这个大数据时代，感觉是非常需要的。不知道书里有没有举一些实际案例，尤其是我比较关注的医学、心理学或者社会科学领域的研究，如果有的话，那这本书的价值就真的太大了。我喜欢那种能让我看完之后，脑子里会形成一个清晰的框架，知道整合分析的核心是什么，以及它到底能解决什么样的问题。希望这本书能给我带来一些启发，让我对现有的一些研究数据有更深层次的理解。