SPSS与统计分析(2版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 量化研究
• 统计软件

本书特色

　　●详细说明资料输入、分析步骤、报表解读及撰写结果，有助于顺利完成论文
　　●兼具统计基本概念与统计报表软体，有助于掌握统计原理。
　　●使用SPSS 24版最新统计软体，有助于快速完成统计分析。
　　●作者亲自录制SPSS操作过程影音，条理清晰、学习无障碍。

　　‧本书资料档请至五南网站www.wunan.com.tw，输入书号1H84，即可找到下载处。
　　‧线上影音教学观赏：goo.gl/qp2Tkl。

　　本书包罗多数的单变量统计方法，以及常用的多变量分析技术，主要提供基础统计学及进阶统计学教学之用，可配合研究生及学者进行量化研究分析与撰写论文之需。

　　书中所需的资料档，可至五南网站下载。作者更针对统计方法，亲自录制操作过程，以期协助读者更顺利完成统计分析工作。

好的，这是一份关于一本名为《数据科学与机器学习实战指南》的图书简介，该书内容与《SPSS与统计分析（2版）》完全无关： --- 图书名称：《数据科学与机器学习实战指南：从理论到应用的全景解析》 作者： 张伟、李明、王芳 出版社： 蓝天科技出版社 出版日期： 2023年10月 ISBN： 978-7-5075-6211-0 --- 内容简介：数据科学与机器学习实战的深度探索 在当今以数据驱动为核心的数字化浪潮中，数据科学与机器学习已不再是前沿实验室的专属技术，而是渗透到商业决策、科学研究、乃至日常生活的关键能力。《数据科学与机器学习实战指南：从理论到应用的全景解析》 旨在为渴望系统掌握数据科学全生命周期，并精通主流机器学习算法的读者提供一本权威、实用的工具书和学习手册。 本书的核心价值在于其“理论深度与工程实践相结合”的独特结构。我们深知，脱离了坚实的数学和统计学基础，算法的理解往往流于表面；同样，缺乏实际项目经验，理论知识也难以转化为解决问题的能力。因此，全书围绕这一核心理念精心设计了模块化的内容，力求为读者构建一座从数据采集、清洗、建模、评估到最终部署的完整知识桥梁。 第一部分：数据科学的基石与环境搭建 (The Foundations) 本部分着重于为读者打下坚实的数据科学基础，并介绍现代数据分析工作所需的主流编程环境和工具链。 1. 现代数据科学生态系统概览： 详细阐述数据科学的定义、发展历史、关键角色（数据科学家、数据工程师、ML工程师）的职责划分，以及当前工业界面临的挑战与机遇。我们对比了不同技术栈（如Python与R）的优劣，并明确指出本书将主要采用Python作为核心编程语言，因为它在开源库支持和社区活跃度上的优势。 2. Python编程环境精进： 对于已有一定Python基础的读者，本章提供进阶技巧，包括性能优化、内存管理、异步编程基础等。重点介绍Anaconda/Miniconda环境的配置、虚拟环境的最佳实践，以及Jupyter Notebook/Lab的高效使用技巧。 3. NumPy与Pandas深度解析： 这是数据处理的核心。我们不仅覆盖了`ndarray`的高效操作、向量化计算的原理，还深入探讨了Pandas中DataFrame和Series的内部结构。重点章节包括：多级索引（MultiIndex）的高级应用、数据对齐机制的剖析、高效的缺失值插补策略（超越简单的均值/中位数填充），以及使用`.apply()`、`.groupby()`等核心功能进行复杂数据转换的性能考量。 4. 数据可视化与探索性数据分析 (EDA)： 强调EDA在数据理解阶段的关键性。本书详细介绍了使用Matplotlib、Seaborn构建统计图形的艺术与科学，并引入Plotly/Bokeh用于交互式可视化。我们将教授如何通过视觉手段识别数据中的异常值、趋势、相关性，并有效地向非技术人员传达分析发现。 第二部分：机器学习核心算法的理论与实现 (Core Algorithms) 本部分是本书的技术核心，全面覆盖了监督学习、无监督学习以及部分强化学习的基础概念，并结合Scikit-learn库进行实战演示。 5. 经典回归模型精讲： 从线性回归的最小二乘法推导开始，逐步深入到岭回归（Ridge）、Lasso回归和弹性网络（Elastic Net）的正则化原理，解释它们如何有效解决多重共线性问题。同时，对广义线性模型（GLM）进行介绍，为后续的逻辑回归打下基础。 6. 分类算法的艺术： 详细阐述逻辑回归（Logistic Regression）的概率解释、支持向量机（SVM）的核技巧（Kernel Trick）及其工作原理（如径向基核RBF），以及K近邻（KNN）的距离度量选择。在决策树部分，我们将详细拆解ID3、C4.5、CART算法的生成过程，并侧重讲解熵、信息增益和基尼不纯度的计算。 7. 集成学习的威力 (Ensemble Methods)： 这是现代机器学习中性能提升的关键。本书区分并深入讲解了Bagging（如随机森林Random Forest的构建过程）、Boosting（如AdaBoost的权重更新机制）和Stacking。重点会放在XGBoost、LightGBM和CatBoost的架构差异、优化策略（如梯度提升的精确匹配）以及它们在竞赛和工业界的应用场景。 8. 无监督学习与降维技术： 介绍聚类算法，包括K-Means的收敛性分析、DBSCAN的密度连接概念，以及层次聚类。在降维方面，我们会详尽剖析主成分分析（PCA）的数学推导（特征值分解）及其局限性，并介绍非线性降维技术如t-SNE和UMAP在复杂高维数据可视化中的应用。 第三部分：深度学习框架与前沿应用 (Deep Learning & Advanced Topics) 本部分将读者带入深度学习的广阔领域，使用TensorFlow和PyTorch两大主流框架进行实战。 9. 深度学习框架入门： 介绍神经网络的基本结构、激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择，以及反向传播（Backpropagation）的完整流程和自动微分的实现机制。重点演示如何在PyTorch中构建和训练一个多层感知机（MLP）。 10. 卷积神经网络 (CNN) 详解： 深入讲解卷积层、池化层、填充（Padding）和步幅（Stride）的参数设置。本书将详细拆解经典网络架构（如LeNet, VGG, ResNet）的设计思想，并指导读者使用迁移学习（Transfer Learning）技术，利用预训练模型解决图像分类、目标检测等任务。 11. 循环神经网络 (RNN) 与序列建模： 阐述RNN处理时间序列数据的机制，并着重解决传统RNN的梯度消失/爆炸问题。详细介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构和门控机制。此外，还将引入Transformer架构的自注意力（Self-Attention）机制，作为处理自然语言处理（NLP）任务的基石。 第四部分：模型评估、部署与伦理 (Evaluation, Deployment, and Ethics) 数据科学项目的成功不仅在于构建模型，更在于如何验证其有效性并将其投入实际使用。 12. 模型评估与调优的艺术： 区分并深入讲解分类（精确率、召回率、F1分数、ROC/AUC）和回归（RMSE, MAE, $R^2$）的评估指标。重点讲解交叉验证（Cross-Validation）的各种形式，模型选择（如Akaike信息准则AIC, 贝叶斯信息准则BIC）以及超参数调优的最佳实践（网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化）。 13. 可解释性机器学习 (XAI)： 探讨模型“黑箱”问题，介绍LIME（局部可解释性模型无关解释）和SHAP（Shapley Additive exPlanations）等方法，帮助读者理解复杂模型做出特定预测的内部逻辑，增强决策的透明度和信任度。 14. 模型部署与生产化 (MLOps 基础)： 介绍模型从训练环境到生产环境的迁移过程。内容涵盖模型序列化（如使用Joblib或Pickle）、API接口的构建（使用Flask/FastAPI）、容器化技术（Docker简介）以及持续集成/持续部署（CI/CD）在ML流水线中的初步应用。 15. 数据伦理与公平性考量： 强调在数据收集、特征工程和模型训练中可能引入的偏见（Bias）。探讨如何使用公平性指标（如差异影响比率）来检测模型中的歧视性倾向，并介绍去偏见（Debiasing）的技术和在实际项目中的应用原则。 --- 本书特色 工程导向： 每一章的关键算法都配有详细的Python代码示例和可复现的Jupyter Notebook，确保读者能够即时上手。 数学严谨性： 在介绍复杂算法时，本书不回避数学推导，但会用清晰的语言解释其背后的直觉意义。 案例驱动： 书中穿插了来自金融风控、医疗诊断、电商推荐等多个领域的真实世界数据集案例，展示数据科学在不同行业中的实际效能。 覆盖广度与深度： 兼顾了统计学基础与最新的深度学习前沿，确保读者能适应当前快速变化的技术环境。 目标读者： 本书面向所有希望系统学习数据科学与机器学习技术的初学者、在校本科生和研究生、希望转型或提升技能的软件工程师、量化分析师以及对数据驱动决策感兴趣的业务管理者。阅读本书需要具备一定的Python编程基础和基础的微积分与线性代数知识。

作者简介

陈正昌

　　现任
　　国立屏东大学教育学系副教授

　　学历
　　国立政治大学教育学博士

　　着作
　　《统计分析与R》（五南）
　　《SPSS与统计分析》（五南）
　　《Minitab与统计分析》（五南）
　　《多变量分析方法》（五南）
　　《基础统计学》（鼎茂）
　　《行为及社会科学统计学》（复文）
　　《量化研究与统计分析》（新学林）

序

第1章 IBM SPSS 及 Amos 简介
1.1 SPSS 统计软体简介
1.2 安装 IBM SPSS Statistics 24 版
1.3 进入 SPSS 系统 
1.4 SPSS 操作环境设定
1.5 Amos 统计软体简介
1.6 安装 Amos 24 版 
1.7 进入 Amos 系统 
1.8 Amos 操作环境设定与模型绘制 

第2章 登录资料
2.1 使用 SPSS 登录资料
2.2 使用 Excel 登录资料 
2.3 在 SPSS 中读取 Excel 资料档
2.4 在 SPSS 中读取文字资料档

第3章 资料处理
3.1 资料除错 
3.2 反向题之处理
3.3 变数之运算
3.4 重新分组
3.5 标准分数─直线转换

第4章 统计图表
4.1 次数分配表
4.2 长条图
4.3 集群长条图
4.4 堆叠长条图 
4.5 圆饼图
4.6 直方图
4.7 折线图 
4.8 时间序列图
4.9 盒形图
4.10 茎叶图 

第5章 描述统计 
5.1 基本统计概念 
5.2 范例 
5.3 使用 SPSS 进行分析
5.4 报表解读 

第6章 平均数信赖区间估计
6.1 基本统计概念 
6.2 范例
6.3 使用 SPSS 进行分析
6.4 报表解读
6.5 以 APA 格式撰写结果

第7章 检定的基本概念 
7.1 虚无假设与对立假设
7.2 双尾检定与单尾检定 
7.3 第一类型错误与第二类型错误 
7.4 裁决的方法与规准

第8章 单一样本 t 检定
8.1 基本统计概念
8.2 范例
8.3 使用 SPSS 进行分析
8.4 报表解读
8.5 计算效果量
8.6 以 APA 格式撰写结果
8.7 单一样本 t 检定的假定

第9章 相依样本 t 检定 
9.1 基本统计概念
9.2 范例
9.3 使用 SPSS 进行分析 
9.4 报表解读 
9.5 计算效果量 
9.6 以 APA 格式撰写结果 
9.7 相依样本 t 检定的假定

第10章 独立样本 t 检定
10.1 基本统计概念 
10.2 范例 
10.3 使用 SPSS 进行分析
10.4 报表解读 
10.5 计算效果量 
10.6 以 APA 格式撰写结果
10.7 独立样本 t 检定的假定

第11章 单因子独立样本变异数分析
11.1 基本统计概念
11.2 范例 
11.3 使用 SPSS 进行分析（事后比较）
11.4 报表解读（事后比较） 
11.5 计算效果量 
11.6 以 APA 格式撰写结果（事后比较）
11.7 事前比较 
11.8 使用 SPSS 进行分析（事前比较） 
11.9 报表解读（事前比较）
11.10 以 APA 格式撰写结果（事前比较）
11.11 单因子独立样本变异数分析的假定 

第12章 单因子相依样本变异数分析
12.1 基本统计概念
12.2 范例
12.3 使用 SPSS 进行分析
12.4 报表解读 
12.5 计算效果量
12.6 以 APA 格式撰写结果 
12.7 单因子相依样本变异数分析的假定

第13章 二因子独立样本变异数分析
13.1 基本统计概念
13.2 范例
13.3 使用 SPSS 进行分析
13.4 报表解读
13.5 计算效果量
13.6 以 APA 格式撰写结果
13.7 二因子独立样本变异数分析的假定

第14章 二因子混合设计变异数分析
14.1 基本统计概念 
14.2 范例 
14.3 使用 SPSS 进行分析
14.4 报表解读
14.5 计算效果量
14.6 以 APA 格式撰写结果
14.7 二因子混合设计变异数分析的假定 

第15章 单因子独立样本共变数分析
15.1 基本统计概念
15.2 范例
15.3 使用 SPSS 进行分析
15.4 报表解读 
15.5 计算效果量 
15.6 以 APA 格式撰写结果 
15.7 单因子独立样本共变数分析的假定

第16章 单因子独立样本多变量变异数分析
16.1 基本统计概念
16.2 范例
16.3 使用 SPSS 进行分析
16.4 报表解读
16.5 计算效果量
16.6 以 APA 格式撰写结果
16.7 单因子独立样本多变量变异数分析的假定

第17章 Pearson 积差相关
17.1 基本统计概念
17.2 范例
17.3 使用 SPSS 进行分析 
17.4 报表解读
17.5 计算效果量 
17.6 以 APA 格式撰写结果
17.7 Pearson 积差相关的假定

第18章 偏相关
18.1 基本统计概念
18.2 范例
18.3 使用 SPSS 进行分析
18.4 报表解读
18.5 计算效果量 
18.6 以 APA 格式撰写结果 
18.7 偏相关的假定 

第19章 典型相关
19.1 基本统计概念
19.2 范例 
19.3 使用 SPSS 进行分析 
19.4 报表解读 
19.5 计算效果量
19.6 以 APA 格式撰写结果 
19.7 典型相关的假定

第20章 简单回归分析
20.1 基本统计概念 
20.2 范例
20.3 使用 SPSS 进行分析
20.4 报表解读
20.5 计算效果量
20.6 以 APA 格式撰写结果 
20.7 简单回归分析的假定

第21章 多元回归分析
21.1 基本统计概念
21.2 范例
21.3 使用 SPSS 进行分析
21.4 报表解读
21.5 计算效果量
21.6 以 APA 格式撰写结果 
21.7 多元回归分析的假定 

第22章 卡方适合度检定 
22.1 基本统计概念 
22.2 范例 
22.3 使用 SPSS 进行分析 
22.4 报表解读
22.5 计算效果量
22.6 以 APA 格式撰写结果
22.7 卡方适合度检定的假定

第23章 卡方同质性与独立性检定
23.1 基本统计概念
23.2 范例
23.3 使用 SPSS 进行分析
23.4 报表解读
23.5 计算效果量
23.6 以 APA 格式撰写结果
23.7 卡方同质性与独立性的假定

第24章 试探性因素分析
24.1 基本统计概念
24.2 范例
24.3 使用 SPSS 进行分析
24.4 报表解读 
24.5 撰写结果

第25章 验证性因素分析
25.1 基本统计概念
25.2 范例 
25.3 使用 SPSS Amos 进行分析
25.4 报表解读
25.5 撰写结果

第26章 信度分析
26.1 基本统计概念
26.2 范例
26.3 使用 SPSS 进行分析
26.4 报表解读
26.5 撰写结果 

参考书目

序

　　《SPSS与统计分析》是在《行为及社会科学统计学─统计软体应用》（巨流图书公司出版）及《量化研究与统计分析》（新学林出版股份有限公司出版，与张庆勋教授合着）两本专书的基础上，搭配最新版之SPSS统计软体改写而来。本书包罗了多数的单变量统计方法，以及常用的多变量分析技术，主要提供基础统计学及进阶统计学教学之用，也配合研究生及学者进行量化研究分析与撰写论文之需。 全书共分为九大部分。第一部分（第1章）是SPSS 24版（含Amos 24版）的安装及操作介面说明。第二部分（第2章及第3章）在说明使用SPSS登录资料及进行资料处理。第三部分（第4章及第5章）是描述统计。第四部分（第6章及第7章）在说明平均数之区间估计及统计检定的基本概念。第五部分（第8章至16章）为平均数差异检定，分别针对t检定及各种变异数分析加以说明。第六部分（第17章至19章）是变数间的相关分析，含简单相关、偏相关，及典型相关。第七部分（第20章及第21章）为回归分析，含简单及多元回归。第八部分（第22章及第23章）是卡方检定，在进行质性变数的分析。第九部分（第24章至第26章）在分析量表的信度及效度，同时包含试探性及验证性因素分析。

　　第8章至第26章都涵盖八个重点。首先，每章开头提醒该种统计方法适用的情境，叙述虽然简短，却相当重要。其次，简要说明基本统计概念，建议读者仔细阅读这一节的内容。接着，使用各学科领域的范例资料，并提出研究问题及统计假设。第四，配合SPSS进行分析，此部分都有详尽的画面截图及操作说明，有助于读者自行完成统计分析。第五，分析所得的报表都逐一加以解读，并针对重要的统计量数说明计算方法。第六，针对目前各学术期刊都强调的效果量（effect size）加以介绍。第七，将分析发现以APA格式写成研究结果。最后，强调该种统计方法的基本假定，避免误用工具。

　　本书能够再版，首先要感谢五南图书出版公司慨允出版，张毓芬副总编辑细心规划，侯家岚主编居间联系，刘祐融责任编辑接续再版事务，陈俐君、钟秀云协助校对工作。其次，要感谢内子林素秋老师多次审阅初稿，并提出建议。读者对于前述两本书的支持，历年教导过学生的回馈及提问，也是促使个人不断学习的动力。在授课过程中，研究生针对第一版指出一些错误，在此一併致谢。

　　书中所用的资料，请到五南图书出版公司网站，或是陈正昌教学网站中的「个人着作」区下载。针对每一种统计方法，我都亲自录制了操作过程，读者可以在YouTube网站观看，网址为：goo.gl/qp2Tkl。

　　本书改写前后花了一年的时间，期间曾经疑惑困顿，也经常熬夜撰稿。此次再版，主要针对已知错误加以修改，第一章则改用SPSS 24版及Windows 10介面。虽然在出版过程中投入许多心力，但是难免会有疏漏之处，敬请读者不吝来信指教。个人的联络方式如下：

　　教学网站：faculty.nptu.edu.tw/~chencc/
　　电子信箱：chencc@mail.nptu.edu.tw

第七章　检定的基本概念
　　
进行假设检定时，主要有以下三个步骤。
　　
1.根据研究假设写出虚无假设（null hypothesis, H0）及对立假设（alternative hypothesis, H1 或Ha）。
　　
2.宣称愿犯的第一类型错误的大小，并划定拒绝区。
　　
3.进行统计分析、做裁决，并解释结果。
　　
以下将针对相关概念加以说明。
 
7.1　虚无假设与对立假设
　　
对立假设通常是研究者想蒐集证据予以支持的假设，虚无假设通常是研究者想要蒐集证据予以推翻的假设（贾俊平，2017）。
　　
进行研究时，研究者会以疑问句的形式叙述待答问题，例如：屏东县便利商店顾客单次平均消费额与100元是否有差异？此时，我们通常都写成肯定的句型，并将其化为研究假设：
　　
屏东县便利商店顾客单次平均消费额与100 元有显着差异。
　　
进行统计分析时，此研究假设通常直接化为对立假设，并选用适当的母数符号来表示。因此，其对立假设便为：
　　　　
H1：μ ≠ 100
　　
虽然研究者关心的研究假设是化成对立假设，但是进行统计分析时，却是对虚无假设加以检定，借由对虚无假设的否证，间接支持对立假设（也就是研究假设）。虚无假设应与对立假设相反，且包含等号，因此写为：
　　　　
H0：μ = 100
　
综言之，上述问题的统计假设是：
　　　　
H0：μ = 100
H1：μ ≠ 100
　　
在司法上，我们通常持「无罪推定原则」，因此人们不必证明自己无罪。如果检察官怀疑某个人犯了某项罪，就需要拿出人证、物证等证据，以支持「某人犯罪」的假设。法官如果相信了检察官的证据，做出有罪的判决，就类似拒绝虚无假设，因此在牢里服刑的犯人，通常被认为是有罪的（当然，也可能误判）。反之，如果法官认为证据不足，「不能拒绝」虚无假设，释放了嫌犯，此时只能说「目前的证据不足，无法使犯人被判刑」，却不能因此就证明「嫌犯是清白的」（也就是「接受」虚无假设），所以，未被判刑的嫌犯，不一定未犯罪（也就是可能被误放）。
 
7.2　双尾检定与单尾检定
　　
在前述的检定中，研究者只关心：
　　　　
母群的单次消费平均数与100 元是否有差异？
　　
而不关心究竟是「多于100 元」或是「少于100 元」，此检定形式称为双尾检定（two tailed test，或称双侧检定）的问题（拒绝区位在两侧，如图7-1）。
 
图7-1　双尾检定
 
如果研究者关心：
　　　　
屏东县便利商店顾客单次平均消费额是否高于100 元？
　　
其研究假设为：
　　　　
屏东县便利商店顾客单次平均消费额高于100 元。

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這本《SPSS與統計分析(2版)》對我來說，絕對是一本「相見恨晚」的好書！身為一個常常需要處理實驗數據的研究生，SPSS 軟體幾乎是我的日常夥伴，但老實說，過去的我對於 SPSS 的掌握程度，大概只能說是「會用」而已，很多進階的功能和統計模型的應用，都讓我感到非常頭疼。直到我入手了這本《SPSS與統計分析(2版)》，我才意識到，原來 SPSS 的世界可以這麼精彩，統計分析可以這麼有邏輯。作者的講解方式真的太有條理了，從最基本的資料管理、變數定義，到各種常用的統計分析方法，像是 t 檢定、ANOVA、卡方檢定等等，每一個環節都講得非常細緻。而且，作者特別強調了統計分析中的「假設」與「判讀」，這一點非常關鍵。很多時候，我們只會跑出一個結果，卻不知道這個結果是否可靠，或者這個分析是否符合我們研究的需求。書中詳細解釋了各種統計方法的假設條件，例如常態性、變異數同質性等等，並且教我們如何在 SPSS 中進行檢驗，以及在違反假設時該如何應對。這讓我的分析更加嚴謹，也更有說服力。更讓我驚喜的是，書中還涵蓋了一些進階的統計技術，像是迴歸分析的各種變形（多元迴歸、邏輯迴歸）以及一些多變量分析的介紹。雖然這些內容可能需要花更多時間去消化，但作者的引導讓我不再感到畏懼，反而激發了我深入學習的興趣。總之，這是一本集操作、理論、應用於一身的絕佳工具書，強烈推薦給所有需要與 SPSS 打交道的朋友們。

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《SPSS與統計分析(2版)》這本書，簡直就是我統計學習路上的「及時雨」！我平常的工作會接觸到一些數據分析的需求，但對於 SPSS 的掌握程度一直停留在「皮毛」。常常在需要進行一些稍微複雜一點的分析時，就會卡住，不知道該如何下手。這本書的出現，完全是為了解決我的痛點。作者的講解方式非常有邏輯性，從最基本的資料輸入、整理、編碼，到各種描述性統計量和推論性統計量的應用，都解釋得非常清楚。我尤其欣賞書中對統計概念的闡釋，不會只是生硬地灌輸理論，而是結合 SPSS 的操作，讓讀者能夠在實際操作中理解統計原理。例如，在講解假設檢定時，作者不僅解釋了 p-value 的意義，還教我們如何在 SPSS 中設定虛無假設與對立假設，以及如何根據檢定的結果來判斷數據是否有顯著差異。這讓我對統計檢定的理解，從「知其然而不知其所以然」提升到了「知其然亦知其所以然」。書中舉例的數據集也非常貼近實際應用，涵蓋了社會科學、商業、醫療等不同領域，讓我在學習過程中，能更容易將所學應用到自己的工作情境中。另外，書中對於「迴歸分析」的講解，更是我期待已久的。作者深入淺出地介紹了簡單線性迴歸、多元迴歸，以及如何解讀迴歸分析的結果，像是迴歸係數、決定係數等等。這對於我需要進行預測性分析的工作，提供了極大的幫助。總的來說，這本書不僅是一本技術手冊，更是一本能幫助我們提升統計思維和分析能力的經典之作。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我在翻閱《SPSS與統計分析(2版)》之前，對 SPSS 的印象就是一個「只懂硬體，不懂軟體」的狀態。我能操作一些基本的統計分析，但對於軟體背後的邏輯和統計理論的結合，始終是一知半解。這本書的出現，徹底刷新了我對 SPSS 的認知，也讓我對統計分析產生了前所未有的興趣。作者的講解風格非常獨特，他能夠將複雜的統計概念，用非常生動、易懂的方式呈現出來。不像有些書籍，只會列出一堆公式和術語，讓人望而卻步。這本書更像是引導你進入一個統計的奇妙世界，讓你發現原來數據分析可以如此有趣。我特別喜歡書中關於「敘述統計」和「推論統計」的區分與連結。作者詳細闡述了如何從描述性統計量中初步了解數據的特徵，然後再透過推論性統計來做出更深入的判斷。書中對於各種統計檢定的應用場景和判讀原則，也講解得非常透徹，例如 t 檢定、ANOVA、卡方檢定等，讓你清楚知道在什麼情況下應該選擇哪一種檢定方法。更令我印象深刻的是，書中涵蓋了「多重比較」的介紹，這是一個在 ANOVA 後非常常見且重要的分析步驟，但很多書籍都會忽略。作者的細膩之處，讓我能夠更全面地掌握統計分析的流程。此外，書中的案例分析也非常豐富，涵蓋了多種不同類型的研究，讓我能夠從實際案例中學習如何運用 SPSS 進行數據分析。這本書不僅提升了我的 SPSS 操作技能，更重要的是，它幫助我建立起一套嚴謹的統計分析思維。

评分☆☆☆☆☆

我必須承認，一開始在書店看到這本《SPSS與統計分析(2版)》時，我內心其實是有點猶豫的。畢竟 SPSS 對我來說，一直以來都是一個既熟悉又陌生的存在。熟悉，是因為它常常出現在各種統計課程的講義中；陌生，則是因為它的操作介面總讓我覺得有些複雜，像是個需要摸索很久才能掌握的「黑盒子」。然而，這本書的出現，徹底改變了我對 SPSS 的看法。作者以一種非常細膩且人性化的方式，引導讀者一步步深入了解 SPSS 的世界。書中並沒有過度強調那些艱深的統計學術語，而是著重於如何將統計理論轉化為實際操作，並從 SPSS 的輸出結果中提取有意義的資訊。我特別喜歡書中關於「資料視覺化」的部分，作者教我們如何利用 SPSS 製作出清晰、美觀的圖表，這對於在報告或簡報中呈現分析結果至關重要。過去我總是為製作圖表而煩惱，但透過這本書的指導，我現在能夠輕鬆製作出長條圖、散佈圖、盒鬚圖等，並且能根據圖表更直觀地理解數據的分布和關係。此外，書中對於「缺失值」和「異常值」的處理技巧，更是我一直以來尋找的寶藏。作者不僅提供了多種處理方法，還深入分析了每種方法的原理和適用時機，這讓我在處理真實世界數據時，不再感到無從下手。這本書讓我深刻體會到，SPSS 不只是一個統計軟體，更是一個強大的數據分析工具，而《SPSS與統計分析(2版)》就是幫助我們善用這個工具的最佳指引。

评分☆☆☆☆☆

說實話，一開始對《SPSS與統計分析(2版)》這本書的期待值並沒有到這麼高，畢竟市面上關於 SPSS 的書籍琳瑯滿目，要找一本真正能打動人心、又能有效解決問題的，實在不容易。但這本書的出版，真的讓我眼前一亮。它最讓我讚賞的地方在於，作者在講解 SPSS 操作的同時，並沒有忽略統計學本身的理論基礎。很多時候，我們只會死記硬背操作步驟，卻不知道背後的邏輯，這樣一旦遇到稍微複雜一點的情況，就容易束手無策。這本書巧妙地將理論與實務結合，讓你懂得「為什麼」要這樣操作，而不是只知道「怎麼」操作。像是進行假設檢定，書中會詳細說明各種檢定的適用情境、虛無假設與對立假設的設定，以及 p-value 的判讀原則，而不是簡單地告訴你哪個按鈕可以跑出 p-value。這種由淺入深、循序漸進的講解方式，對於我這種非統計科班出身的讀者來說，真的是太友善了。而且，書中的圖片和圖表都非常清晰，操作步驟的截圖也完整呈現，讓你即使在電腦前跟著操作，也不容易出錯。我印象特別深刻的是，書中有一個章節專門講述如何處理遺失值和異常值，這絕對是資料分析中最棘手也是最重要的一環。作者提供了多種不同的處理方法，並分析了各種方法的優缺點，讓我能根據實際情況做出最佳選擇，而不是一味地刪除或填補。這本書不僅提升了我的 SPSS 操作技能，更重要的是，它讓我的統計思維變得更加嚴謹和完整。

评分☆☆☆☆☆

《SPSS與統計分析(2版)》這本書，絕對是我近年來讀過最實用、最有價值的統計學相關書籍之一！我本身並非統計本科系出身，過去在接觸 SPSS 時，總是覺得它像是一個龐大而複雜的迷宮，讓人不知所措。但這本書的出現，徹底改變了我的看法。作者的講解方式非常到位，他能夠將 SPSS 的操作步驟與統計學的理論知識完美結合，讓你不僅知道「怎麼做」，更理解「為什麼要這麼做」。我特別喜歡書中關於「敘述性統計」的介紹，作者詳細解釋了平均數、中位數、眾數、標準差、變異數等重要統計量的計算方法和意義，並且教我們如何在 SPSS 中快速產出這些結果。這對於初步了解數據的分布和集中趨勢非常有幫助。更讓我驚喜的是，書中還涵蓋了「推論性統計」的內容，像是 t 檢定、ANOVA、卡方檢定等。作者不僅解釋了這些檢定的原理和假設條件，還詳細教導了如何在 SPSS 中執行這些檢定，以及如何判讀檢定的結果。這讓我對統計推論有了更深入的理解，不再是停留在表面。書中的圖表和範例也十分豐富，操作步驟的截圖清晰明了，讓我能夠輕鬆地跟著書本進行練習。我拿書中的範例，對照我自己的數據，一步一步操作，竟然真的跑出了有意義的結果，這種成就感真的無與倫比。這本書不僅提升了我的 SPSS 操作技能，更重要的是，它讓我對統計分析有了全新的認識，並且更有信心去面對數據。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，《SPSS與統計分析(2版)》這本書，簡直就是為我這種「統計小白」量身打造的！我對 SPSS 的印象，一直都是「看起來很厲害，但就是不知道怎麼用」。每次打開 SPSS，面對那些密密麻麻的菜單和選項，總是感到一陣暈眩。但這本書的出現，就像是一盞明燈，指引我走出了 SPSS 的迷霧。作者的講解方式真的非常細緻，從最基礎的資料匯入、變數類型設定，到各種描述性統計量的計算，都解釋得非常清楚。而且，書中還詳細說明了如何對資料進行清洗和轉換，這些都是進行準確統計分析不可或缺的步驟。我最欣賞的是，書中對「迴歸分析」的講解。作者不僅解釋了迴歸分析的基本原理，還深入講解了如何進行模型建立、參數解讀、以及如何診斷模型的假設條件。這對於我這種需要進行預測性分析的工作者來說，簡直是福音。書中的案例也都非常貼近實際應用，涵蓋了不同領域的研究情境，讓我在學習過程中，能夠更容易將所學應用到自己的工作中。而且，作者的寫作風格非常親切，沒有那些艱澀難懂的學術術語，即使是第一次接觸 SPSS 的讀者，也能輕鬆上手。這本書讓我深刻體會到，SPSS 並非遙不可及，而是透過系統性的學習，人人都可以掌握的強大數據分析工具。

评分☆☆☆☆☆

這本《SPSS與統計分析(2版)》絕對是我近年來在統計分析領域的「必備聖經」！身為一個需要在學術研究中大量運用數據的學生，SPSS 軟體是我的家常便飯，但過去我總覺得自己只是在「點擊」軟體，而未能真正理解背後的統計邏輯。這本書的出現，徹底彌補了我的不足。作者的講解非常有條理，從最基礎的資料管理，到複雜的統計模型，都涵蓋得非常全面。我特別欣賞書中關於「敘述統計」的處理，作者不僅教我們如何計算各種描述性指標，更重要的是，他深入分析了這些指標的意義，以及如何從中初步判斷數據的特徵。這讓我的數據初步分析更加有深度。更讓我驚喜的是，書中對「推論統計」的講解，如 t 檢定、ANOVA、卡方檢定等，都講得非常透徹。作者不僅提供了清晰的操作步驟，還詳細解釋了這些檢定的假設條件，以及如何判讀檢定的結果，並在違反假設時提供應對策略。這對於保證我的研究結果的嚴謹性，至關重要。書中也介紹了一些進階的統計方法，像是迴歸分析和一些多變量分析的初步概念，這讓我對統計學的視野更加開闊。我拿書中的範例，對照我自己的研究數據，一步一步跟著操作，發現了很多之前忽略的問題，並且學會了如何更有效地利用 SPSS 來分析我的數據。這本書不僅是一本操作指南，更是一本能夠提升我統計思維和研究能力的寶貴財富。

评分☆☆☆☆☆

哇，這本《SPSS與統計分析(2版)》真的是讓我驚豔到不行！我平常就對數據有點興趣，但總覺得 SPSS 軟體本身就充滿了各種密密麻麻的按鈕和選項，光是打開就覺得壓力山大。這次抱著姑且一試的心情買了這本書，結果完全顛覆了我的想像。作者真的非常厲害，把 SPSS 這麼複雜的軟體，拆解成了一個個可以理解的步驟。從最基礎的資料匯入、清理，到各種描述性統計量的計算，像是平均數、標準差、中位數等等，都解釋得清清楚楚。我之前試著自己摸索，常常遇到一些奇怪的錯誤訊息，看得我頭昏腦脹。但這本書不一樣，它會告訴你為什麼會出現這個錯誤，還有怎麼樣修正。而且，它不只教你怎麼「做」，更重要的是教你「為什麼要這麼做」。舉例來說，在介紹迴歸分析的時候，它不只是告訴你點選哪些按鈕，還會深入解釋迴歸分析的原理、假設條件，以及結果該如何解讀。那些 R-squared、p-value 到底代表什麼意義？看完這本書，我終於能理解這些統計學上的重要指標了，不再是霧裡看花。書中的範例也是一個比一個貼切，很多都是我們在學術研究、市場調查、甚至是日常生活中都可能遇到的情境。我拿書裡的範例，對照我自己的數據，一步一步跟著做，竟然真的跑出了有意義的結果！這種成就感，真的不是言語可以形容的。而且，作者的寫作風格非常親切，就像在跟一個老朋友聊天一樣，沒有那些艱澀難懂的學術術語，即使是第一次接觸統計軟體的新手，也能輕鬆上手。我真的覺得這本書不只是一本工具書，更像是一個引導我進入統計世界的神奇鑰匙。

评分☆☆☆☆☆

在還沒接觸《SPSS與統計分析(2版)》之前，我對 SPSS 的理解，大概就像是一台功能強大的計算機，但不知道該按哪個按鈕來計算出我想要的結果。這本書的出版，就像是為我打開了一扇通往數據分析智慧之門。作者的講解方式非常有親和力，沒有那些令人生畏的學術術語，而是以一種非常平易近人的方式，引導讀者一步步深入了解 SPSS 的操作和統計分析的原理。我特別讚賞書中對於「資料預處理」的重視，像是資料的輸入、變數的定義、遺失值的處理、資料的轉換等等，這些看似基礎的步驟，卻是影響後續分析結果準確性的關鍵。作者詳細地介紹了在 SPSS 中進行這些操作的方法，並且解釋了為什麼要這樣做，這讓我不再是機械式地操作，而是真正理解了每個步驟的意義。此外，書中對於「假設檢定」的闡述，更是讓我獲益匪淺。作者不僅解釋了 p-value 的涵義，還教導我們如何根據分析結果來判斷統計顯著性，以及如何避免常見的判讀錯誤。這對於我這種需要嚴謹判讀數據的研究者來說，至關重要。書中也涵蓋了「迴歸分析」的介紹，並且深入講解了如何建立迴歸模型、如何解讀模型參數、如何評估模型擬合優度等。這對於我需要進行預測性分析的工作，提供了非常實用的指導。這本書就像是一位循循善誘的老師，引導我從 SPSS 的操作者，進階成為一個能夠進行嚴謹數據分析的專家。