SPSS與統計分析(2版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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• SPSS
• 統計分析
• 數據分析
• 社會科學
• 統計學
• 研究方法
• SPSS教程
• 數據挖掘
• 量化研究
• 統計軟件

本書特色

　　●詳細說明資料輸入、分析步驟、報錶解讀及撰寫結果，有助於順利完成論文
　　●兼具統計基本概念與統計報錶軟體，有助於掌握統計原理。
　　●使用SPSS 24版最新統計軟體，有助於快速完成統計分析。
　　●作者親自錄製SPSS操作過程影音，條理清晰、學習無障礙。

　　‧本書資料檔請至五南網站www.wunan.com.tw，輸入書號1H84，即可找到下載處。
　　‧綫上影音教學觀賞：goo.gl/qp2Tkl。

　　本書包羅多數的單變量統計方法，以及常用的多變量分析技術，主要提供基礎統計學及進階統計學教學之用，可配閤研究生及學者進行量化研究分析與撰寫論文之需。

　　書中所需的資料檔，可至五南網站下載。作者更針對統計方法，親自錄製操作過程，以期協助讀者更順利完成統計分析工作。

好的，這是一份關於一本名為《數據科學與機器學習實戰指南》的圖書簡介，該書內容與《SPSS與統計分析（2版）》完全無關： --- 圖書名稱：《數據科學與機器學習實戰指南：從理論到應用的全景解析》 作者： 張偉、李明、王芳 齣版社： 藍天科技齣版社 齣版日期： 2023年10月 ISBN： 978-7-5075-6211-0 --- 內容簡介：數據科學與機器學習實戰的深度探索 在當今以數據驅動為核心的數字化浪潮中，數據科學與機器學習已不再是前沿實驗室的專屬技術，而是滲透到商業決策、科學研究、乃至日常生活的關鍵能力。《數據科學與機器學習實戰指南：從理論到應用的全景解析》 旨在為渴望係統掌握數據科學全生命周期，並精通主流機器學習算法的讀者提供一本權威、實用的工具書和學習手冊。 本書的核心價值在於其“理論深度與工程實踐相結閤”的獨特結構。我們深知，脫離瞭堅實的數學和統計學基礎，算法的理解往往流於錶麵；同樣，缺乏實際項目經驗，理論知識也難以轉化為解決問題的能力。因此，全書圍繞這一核心理念精心設計瞭模塊化的內容，力求為讀者構建一座從數據采集、清洗、建模、評估到最終部署的完整知識橋梁。 第一部分：數據科學的基石與環境搭建 (The Foundations) 本部分著重於為讀者打下堅實的數據科學基礎，並介紹現代數據分析工作所需的主流編程環境和工具鏈。 1. 現代數據科學生態係統概覽： 詳細闡述數據科學的定義、發展曆史、關鍵角色（數據科學傢、數據工程師、ML工程師）的職責劃分，以及當前工業界麵臨的挑戰與機遇。我們對比瞭不同技術棧（如Python與R）的優劣，並明確指齣本書將主要采用Python作為核心編程語言，因為它在開源庫支持和社區活躍度上的優勢。 2. Python編程環境精進： 對於已有一定Python基礎的讀者，本章提供進階技巧，包括性能優化、內存管理、異步編程基礎等。重點介紹Anaconda/Miniconda環境的配置、虛擬環境的最佳實踐，以及Jupyter Notebook/Lab的高效使用技巧。 3. NumPy與Pandas深度解析： 這是數據處理的核心。我們不僅覆蓋瞭`ndarray`的高效操作、嚮量化計算的原理，還深入探討瞭Pandas中DataFrame和Series的內部結構。重點章節包括：多級索引（MultiIndex）的高級應用、數據對齊機製的剖析、高效的缺失值插補策略（超越簡單的均值/中位數填充），以及使用`.apply()`、`.groupby()`等核心功能進行復雜數據轉換的性能考量。 4. 數據可視化與探索性數據分析 (EDA)： 強調EDA在數據理解階段的關鍵性。本書詳細介紹瞭使用Matplotlib、Seaborn構建統計圖形的藝術與科學，並引入Plotly/Bokeh用於交互式可視化。我們將教授如何通過視覺手段識彆數據中的異常值、趨勢、相關性，並有效地嚮非技術人員傳達分析發現。 第二部分：機器學習核心算法的理論與實現 (Core Algorithms) 本部分是本書的技術核心，全麵覆蓋瞭監督學習、無監督學習以及部分強化學習的基礎概念，並結閤Scikit-learn庫進行實戰演示。 5. 經典迴歸模型精講： 從綫性迴歸的最小二乘法推導開始，逐步深入到嶺迴歸（Ridge）、Lasso迴歸和彈性網絡（Elastic Net）的正則化原理，解釋它們如何有效解決多重共綫性問題。同時，對廣義綫性模型（GLM）進行介紹，為後續的邏輯迴歸打下基礎。 6. 分類算法的藝術： 詳細闡述邏輯迴歸（Logistic Regression）的概率解釋、支持嚮量機（SVM）的核技巧（Kernel Trick）及其工作原理（如徑嚮基核RBF），以及K近鄰（KNN）的距離度量選擇。在決策樹部分，我們將詳細拆解ID3、C4.5、CART算法的生成過程，並側重講解熵、信息增益和基尼不純度的計算。 7. 集成學習的威力 (Ensemble Methods)： 這是現代機器學習中性能提升的關鍵。本書區分並深入講解瞭Bagging（如隨機森林Random Forest的構建過程）、Boosting（如AdaBoost的權重更新機製）和Stacking。重點會放在XGBoost、LightGBM和CatBoost的架構差異、優化策略（如梯度提升的精確匹配）以及它們在競賽和工業界的應用場景。 8. 無監督學習與降維技術： 介紹聚類算法，包括K-Means的收斂性分析、DBSCAN的密度連接概念，以及層次聚類。在降維方麵，我們會詳盡剖析主成分分析（PCA）的數學推導（特徵值分解）及其局限性，並介紹非綫性降維技術如t-SNE和UMAP在復雜高維數據可視化中的應用。 第三部分：深度學習框架與前沿應用 (Deep Learning & Advanced Topics) 本部分將讀者帶入深度學習的廣闊領域，使用TensorFlow和PyTorch兩大主流框架進行實戰。 9. 深度學習框架入門： 介紹神經網絡的基本結構、激活函數（ReLU, Sigmoid, Tanh）的選擇，以及反嚮傳播（Backpropagation）的完整流程和自動微分的實現機製。重點演示如何在PyTorch中構建和訓練一個多層感知機（MLP）。 10. 捲積神經網絡 (CNN) 詳解： 深入講解捲積層、池化層、填充（Padding）和步幅（Stride）的參數設置。本書將詳細拆解經典網絡架構（如LeNet, VGG, ResNet）的設計思想，並指導讀者使用遷移學習（Transfer Learning）技術，利用預訓練模型解決圖像分類、目標檢測等任務。 11. 循環神經網絡 (RNN) 與序列建模： 闡述RNN處理時間序列數據的機製，並著重解決傳統RNN的梯度消失/爆炸問題。詳細介紹長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構和門控機製。此外，還將引入Transformer架構的自注意力（Self-Attention）機製，作為處理自然語言處理（NLP）任務的基石。 第四部分：模型評估、部署與倫理 (Evaluation, Deployment, and Ethics) 數據科學項目的成功不僅在於構建模型，更在於如何驗證其有效性並將其投入實際使用。 12. 模型評估與調優的藝術： 區分並深入講解分類（精確率、召迴率、F1分數、ROC/AUC）和迴歸（RMSE, MAE, $R^2$）的評估指標。重點講解交叉驗證（Cross-Validation）的各種形式，模型選擇（如Akaike信息準則AIC, 貝葉斯信息準則BIC）以及超參數調優的最佳實踐（網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化）。 13. 可解釋性機器學習 (XAI)： 探討模型“黑箱”問題，介紹LIME（局部可解釋性模型無關解釋）和SHAP（Shapley Additive exPlanations）等方法，幫助讀者理解復雜模型做齣特定預測的內部邏輯，增強決策的透明度和信任度。 14. 模型部署與生産化 (MLOps 基礎)： 介紹模型從訓練環境到生産環境的遷移過程。內容涵蓋模型序列化（如使用Joblib或Pickle）、API接口的構建（使用Flask/FastAPI）、容器化技術（Docker簡介）以及持續集成/持續部署（CI/CD）在ML流水綫中的初步應用。 15. 數據倫理與公平性考量： 強調在數據收集、特徵工程和模型訓練中可能引入的偏見（Bias）。探討如何使用公平性指標（如差異影響比率）來檢測模型中的歧視性傾嚮，並介紹去偏見（Debiasing）的技術和在實際項目中的應用原則。 --- 本書特色 工程導嚮： 每一章的關鍵算法都配有詳細的Python代碼示例和可復現的Jupyter Notebook，確保讀者能夠即時上手。 數學嚴謹性： 在介紹復雜算法時，本書不迴避數學推導，但會用清晰的語言解釋其背後的直覺意義。 案例驅動： 書中穿插瞭來自金融風控、醫療診斷、電商推薦等多個領域的真實世界數據集案例，展示數據科學在不同行業中的實際效能。 覆蓋廣度與深度： 兼顧瞭統計學基礎與最新的深度學習前沿，確保讀者能適應當前快速變化的技術環境。 目標讀者： 本書麵嚮所有希望係統學習數據科學與機器學習技術的初學者、在校本科生和研究生、希望轉型或提升技能的軟件工程師、量化分析師以及對數據驅動決策感興趣的業務管理者。閱讀本書需要具備一定的Python編程基礎和基礎的微積分與綫性代數知識。

作者簡介

陳正昌

　　現任
　　國立屏東大學教育學係副教授

　　學曆
　　國立政治大學教育學博士

　　著作
　　《統計分析與R》（五南）
　　《SPSS與統計分析》（五南）
　　《Minitab與統計分析》（五南）
　　《多變量分析方法》（五南）
　　《基礎統計學》（鼎茂）
　　《行為及社會科學統計學》（復文）
　　《量化研究與統計分析》（新學林）

序

第1章 IBM SPSS 及 Amos 簡介
1.1 SPSS 統計軟體簡介
1.2 安裝 IBM SPSS Statistics 24 版
1.3 進入 SPSS 係統 
1.4 SPSS 操作環境設定
1.5 Amos 統計軟體簡介
1.6 安裝 Amos 24 版 
1.7 進入 Amos 係統 
1.8 Amos 操作環境設定與模型繪製 

第2章 登錄資料
2.1 使用 SPSS 登錄資料
2.2 使用 Excel 登錄資料 
2.3 在 SPSS 中讀取 Excel 資料檔
2.4 在 SPSS 中讀取文字資料檔

第3章 資料處理
3.1 資料除錯 
3.2 反嚮題之處理
3.3 變數之運算
3.4 重新分組
3.5 標準分數─直綫轉換

第4章 統計圖錶
4.1 次數分配錶
4.2 長條圖
4.3 集群長條圖
4.4 堆疊長條圖 
4.5 圓餅圖
4.6 直方圖
4.7 摺綫圖 
4.8 時間序列圖
4.9 盒形圖
4.10 莖葉圖 

第5章 描述統計 
5.1 基本統計概念 
5.2 範例 
5.3 使用 SPSS 進行分析
5.4 報錶解讀 

第6章 平均數信賴區間估計
6.1 基本統計概念 
6.2 範例
6.3 使用 SPSS 進行分析
6.4 報錶解讀
6.5 以 APA 格式撰寫結果

第7章 檢定的基本概念 
7.1 虛無假設與對立假設
7.2 雙尾檢定與單尾檢定 
7.3 第一類型錯誤與第二類型錯誤 
7.4 裁決的方法與規準

第8章 單一樣本 t 檢定
8.1 基本統計概念
8.2 範例
8.3 使用 SPSS 進行分析
8.4 報錶解讀
8.5 計算效果量
8.6 以 APA 格式撰寫結果
8.7 單一樣本 t 檢定的假定

第9章 相依樣本 t 檢定 
9.1 基本統計概念
9.2 範例
9.3 使用 SPSS 進行分析 
9.4 報錶解讀 
9.5 計算效果量 
9.6 以 APA 格式撰寫結果 
9.7 相依樣本 t 檢定的假定

第10章 獨立樣本 t 檢定
10.1 基本統計概念 
10.2 範例 
10.3 使用 SPSS 進行分析
10.4 報錶解讀 
10.5 計算效果量 
10.6 以 APA 格式撰寫結果
10.7 獨立樣本 t 檢定的假定

第11章 單因子獨立樣本變異數分析
11.1 基本統計概念
11.2 範例 
11.3 使用 SPSS 進行分析（事後比較）
11.4 報錶解讀（事後比較） 
11.5 計算效果量 
11.6 以 APA 格式撰寫結果（事後比較）
11.7 事前比較 
11.8 使用 SPSS 進行分析（事前比較） 
11.9 報錶解讀（事前比較）
11.10 以 APA 格式撰寫結果（事前比較）
11.11 單因子獨立樣本變異數分析的假定 

第12章 單因子相依樣本變異數分析
12.1 基本統計概念
12.2 範例
12.3 使用 SPSS 進行分析
12.4 報錶解讀 
12.5 計算效果量
12.6 以 APA 格式撰寫結果 
12.7 單因子相依樣本變異數分析的假定

第13章 二因子獨立樣本變異數分析
13.1 基本統計概念
13.2 範例
13.3 使用 SPSS 進行分析
13.4 報錶解讀
13.5 計算效果量
13.6 以 APA 格式撰寫結果
13.7 二因子獨立樣本變異數分析的假定

第14章 二因子混閤設計變異數分析
14.1 基本統計概念 
14.2 範例 
14.3 使用 SPSS 進行分析
14.4 報錶解讀
14.5 計算效果量
14.6 以 APA 格式撰寫結果
14.7 二因子混閤設計變異數分析的假定 

第15章 單因子獨立樣本共變數分析
15.1 基本統計概念
15.2 範例
15.3 使用 SPSS 進行分析
15.4 報錶解讀 
15.5 計算效果量 
15.6 以 APA 格式撰寫結果 
15.7 單因子獨立樣本共變數分析的假定

第16章 單因子獨立樣本多變量變異數分析
16.1 基本統計概念
16.2 範例
16.3 使用 SPSS 進行分析
16.4 報錶解讀
16.5 計算效果量
16.6 以 APA 格式撰寫結果
16.7 單因子獨立樣本多變量變異數分析的假定

第17章 Pearson 積差相關
17.1 基本統計概念
17.2 範例
17.3 使用 SPSS 進行分析 
17.4 報錶解讀
17.5 計算效果量 
17.6 以 APA 格式撰寫結果
17.7 Pearson 積差相關的假定

第18章 偏相關
18.1 基本統計概念
18.2 範例
18.3 使用 SPSS 進行分析
18.4 報錶解讀
18.5 計算效果量 
18.6 以 APA 格式撰寫結果 
18.7 偏相關的假定 

第19章 典型相關
19.1 基本統計概念
19.2 範例 
19.3 使用 SPSS 進行分析 
19.4 報錶解讀 
19.5 計算效果量
19.6 以 APA 格式撰寫結果 
19.7 典型相關的假定

第20章 簡單迴歸分析
20.1 基本統計概念 
20.2 範例
20.3 使用 SPSS 進行分析
20.4 報錶解讀
20.5 計算效果量
20.6 以 APA 格式撰寫結果 
20.7 簡單迴歸分析的假定

第21章 多元迴歸分析
21.1 基本統計概念
21.2 範例
21.3 使用 SPSS 進行分析
21.4 報錶解讀
21.5 計算效果量
21.6 以 APA 格式撰寫結果 
21.7 多元迴歸分析的假定 

第22章 卡方適閤度檢定 
22.1 基本統計概念 
22.2 範例 
22.3 使用 SPSS 進行分析 
22.4 報錶解讀
22.5 計算效果量
22.6 以 APA 格式撰寫結果
22.7 卡方適閤度檢定的假定

第23章 卡方同質性與獨立性檢定
23.1 基本統計概念
23.2 範例
23.3 使用 SPSS 進行分析
23.4 報錶解讀
23.5 計算效果量
23.6 以 APA 格式撰寫結果
23.7 卡方同質性與獨立性的假定

第24章 試探性因素分析
24.1 基本統計概念
24.2 範例
24.3 使用 SPSS 進行分析
24.4 報錶解讀 
24.5 撰寫結果

第25章 驗證性因素分析
25.1 基本統計概念
25.2 範例 
25.3 使用 SPSS Amos 進行分析
25.4 報錶解讀
25.5 撰寫結果

第26章 信度分析
26.1 基本統計概念
26.2 範例
26.3 使用 SPSS 進行分析
26.4 報錶解讀
26.5 撰寫結果 

參考書目

序

　　《SPSS與統計分析》是在《行為及社會科學統計學─統計軟體應用》（巨流圖書公司齣版）及《量化研究與統計分析》（新學林齣版股份有限公司齣版，與張慶勛教授閤著）兩本專書的基礎上，搭配最新版之SPSS統計軟體改寫而來。本書包羅瞭多數的單變量統計方法，以及常用的多變量分析技術，主要提供基礎統計學及進階統計學教學之用，也配閤研究生及學者進行量化研究分析與撰寫論文之需。 全書共分為九大部分。第一部分（第1章）是SPSS 24版（含Amos 24版）的安裝及操作介麵說明。第二部分（第2章及第3章）在說明使用SPSS登錄資料及進行資料處理。第三部分（第4章及第5章）是描述統計。第四部分（第6章及第7章）在說明平均數之區間估計及統計檢定的基本概念。第五部分（第8章至16章）為平均數差異檢定，分彆針對t檢定及各種變異數分析加以說明。第六部分（第17章至19章）是變數間的相關分析，含簡單相關、偏相關，及典型相關。第七部分（第20章及第21章）為迴歸分析，含簡單及多元迴歸。第八部分（第22章及第23章）是卡方檢定，在進行質性變數的分析。第九部分（第24章至第26章）在分析量錶的信度及效度，同時包含試探性及驗證性因素分析。

　　第8章至第26章都涵蓋八個重點。首先，每章開頭提醒該種統計方法適用的情境，敘述雖然簡短，卻相當重要。其次，簡要說明基本統計概念，建議讀者仔細閱讀這一節的內容。接著，使用各學科領域的範例資料，並提齣研究問題及統計假設。第四，配閤SPSS進行分析，此部分都有詳盡的畫麵截圖及操作說明，有助於讀者自行完成統計分析。第五，分析所得的報錶都逐一加以解讀，並針對重要的統計量數說明計算方法。第六，針對目前各學術期刊都強調的效果量（effect size）加以介紹。第七，將分析發現以APA格式寫成研究結果。最後，強調該種統計方法的基本假定，避免誤用工具。

　　本書能夠再版，首先要感謝五南圖書齣版公司慨允齣版，張毓芬副總編輯細心規劃，侯傢嵐主編居間聯係，劉祐融責任編輯接續再版事務，陳俐君、鍾秀雲協助校對工作。其次，要感謝內子林素鞦老師多次審閱初稿，並提齣建議。讀者對於前述兩本書的支持，曆年教導過學生的迴饋及提問，也是促使個人不斷學習的動力。在授課過程中，研究生針對第一版指齣一些錯誤，在此一併緻謝。

　　書中所用的資料，請到五南圖書齣版公司網站，或是陳正昌教學網站中的「個人著作」區下載。針對每一種統計方法，我都親自錄製瞭操作過程，讀者可以在YouTube網站觀看，網址為：goo.gl/qp2Tkl。

　　本書改寫前後花瞭一年的時間，期間曾經疑惑睏頓，也經常熬夜撰稿。此次再版，主要針對已知錯誤加以修改，第一章則改用SPSS 24版及Windows 10介麵。雖然在齣版過程中投入許多心力，但是難免會有疏漏之處，敬請讀者不吝來信指教。個人的聯絡方式如下：

　　教學網站：faculty.nptu.edu.tw/~chencc/
　　電子信箱：chencc@mail.nptu.edu.tw

第七章　檢定的基本概念
　　
進行假設檢定時，主要有以下三個步驟。
　　
1.根據研究假設寫齣虛無假設（null hypothesis, H0）及對立假設（alternative hypothesis, H1 或Ha）。
　　
2.宣稱願犯的第一類型錯誤的大小，並劃定拒絕區。
　　
3.進行統計分析、做裁決，並解釋結果。
　　
以下將針對相關概念加以說明。
 
7.1　虛無假設與對立假設
　　
對立假設通常是研究者想蒐集證據予以支持的假設，虛無假設通常是研究者想要蒐集證據予以推翻的假設（賈俊平，2017）。
　　
進行研究時，研究者會以疑問句的形式敘述待答問題，例如：屏東縣便利商店顧客單次平均消費額與100元是否有差異？此時，我們通常都寫成肯定的句型，並將其化為研究假設：
　　
屏東縣便利商店顧客單次平均消費額與100 元有顯著差異。
　　
進行統計分析時，此研究假設通常直接化為對立假設，並選用適當的母數符號來錶示。因此，其對立假設便為：
　　　　
H1：μ ≠ 100
　　
雖然研究者關心的研究假設是化成對立假設，但是進行統計分析時，卻是對虛無假設加以檢定，藉由對虛無假設的否證，間接支持對立假設（也就是研究假設）。虛無假設應與對立假設相反，且包含等號，因此寫為：
　　　　
H0：μ = 100
　
綜言之，上述問題的統計假設是：
　　　　
H0：μ = 100
H1：μ ≠ 100
　　
在司法上，我們通常持「無罪推定原則」，因此人們不必證明自己無罪。如果檢察官懷疑某個人犯瞭某項罪，就需要拿齣人證、物證等證據，以支持「某人犯罪」的假設。法官如果相信瞭檢察官的證據，做齣有罪的判決，就類似拒絕虛無假設，因此在牢裏服刑的犯人，通常被認為是有罪的（當然，也可能誤判）。反之，如果法官認為證據不足，「不能拒絕」虛無假設，釋放瞭嫌犯，此時隻能說「目前的證據不足，無法使犯人被判刑」，卻不能因此就證明「嫌犯是清白的」（也就是「接受」虛無假設），所以，未被判刑的嫌犯，不一定未犯罪（也就是可能被誤放）。
 
7.2　雙尾檢定與單尾檢定
　　
在前述的檢定中，研究者隻關心：
　　　　
母群的單次消費平均數與100 元是否有差異？
　　
而不關心究竟是「多於100 元」或是「少於100 元」，此檢定形式稱為雙尾檢定（two tailed test，或稱雙側檢定）的問題（拒絕區位在兩側，如圖7-1）。
 
圖7-1　雙尾檢定
 
如果研究者關心：
　　　　
屏東縣便利商店顧客單次平均消費額是否高於100 元？
　　
其研究假設為：
　　　　
屏東縣便利商店顧客單次平均消費額高於100 元。

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 軟體是我的傢常便飯，但過去我總覺得自己隻是在「點擊」軟體，而未能真正理解背後的統計邏輯。這本書的齣現，徹底彌補瞭我的不足。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，都涵蓋得非常全麵。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，他深入分析瞭這些指標的意義，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。作者不僅提供瞭清晰的操作步驟，還詳細解釋瞭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。書中也介紹瞭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，發現瞭很多之前忽略的問題，並且學會瞭如何更有效地利用 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☆☆☆☆☆

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，麵對那些密密麻麻的菜單和選項，總是感到一陣暈眩。但這本書的齣現，就像是一盞明燈，指引我走齣瞭 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，書中還詳細說明瞭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。作者不僅解釋瞭迴歸分析的基本原理，還深入講解瞭如何進行模型建立、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，涵蓋瞭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，而是透過係統性的學習，人人都可以掌握的強大數據分析工具。

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，是因為它常常齣現在各種統計課程的講義中；陌生，則是因為它的操作介麵總讓我覺得有些複雜，像是個需要摸索很久纔能掌握的「黑盒子」。然而，這本書的齣現，徹底改變瞭我對 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瞭解 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 的輸齣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 製作齣清晰、美觀的圖錶，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錶而煩惱，但透過這本書的指導，我現在能夠輕鬆製作齣長條圖、散佈圖、盒鬚圖等，並且能根據圖錶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。作者不僅提供瞭多種處理方法，還深入分析瞭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 不隻是一個統計軟體，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☆☆☆☆☆

《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。這本書的齣現，完全是為瞭解決我的痛點。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，不會隻是生硬地灌輸理論，而是結閤 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，作者不僅解釋瞭 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」提升到瞭「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，涵蓋瞭社會科學、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。作者深入淺齣地介紹瞭簡單線性迴歸、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，提供瞭極大的幫助。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☆☆☆☆☆

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，大概隻能說是「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。直到我入手瞭這本《SPSS與統計分析(2版)》，我纔意識到，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瞭，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，作者特別強調瞭統計分析中的「假設」與「判讀」，這一點非常關鍵。很多時候，我們隻會跑齣一個結果，卻不知道這個結果是否可靠，或者這個分析是否符閤我們研究的需求。書中詳細解釋瞭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，書中還涵蓋瞭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，反而激發瞭我深入學習的興趣。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。

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 軟體本身就充滿瞭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瞭這本書，結果完全顛覆瞭我的想像。作者真的非常厲害，把 SPSS 這麼複雜的軟體，拆解成瞭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齣現這個錯誤，還有怎麼樣修正。而且，它不隻教你怎麼「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，它不隻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 到底代錶什麼意義？看完這本書，我終於能理解這些統計學上的重要指標瞭，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，竟然真的跑齣瞭有意義的結果！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隻是一本工具書，更像是一個引導我進入統計世界的神奇鑰匙。

评分☆☆☆☆☆

《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係齣身，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。但這本書的齣現，徹底改變瞭我的看法。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閤，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，作者詳細解釋瞭平均數、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 中快速產齣這些結果。這對於初步瞭解數據的分布和集中趨勢非常有幫助。更讓我驚喜的是，書中還涵蓋瞭「推論性統計」的內容，像是 t 檢定、ANOVA、卡方檢定等。作者不僅解釋瞭這些檢定的原理和假設條件，還詳細教導瞭如何在 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瞭更深入的理解，不再是停留在錶麵。書中的圖錶和範例也十分豐富，操作步驟的截圖清晰明瞭，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，竟然真的跑齣瞭有意義的結果，這種成就感真的無與倫比。這本書不僅提升瞭我的 SPSS 操作技能，更重要的是，它讓我對統計分析有瞭全新的認識，並且更有信心去麵對數據。

评分☆☆☆☆☆

在還沒接觸《SPSS與統計分析(2版)》之前，我對 SPSS 的理解，大概就像是一颱功能強大的計算機，但不知道該按哪個按鈕來計算齣我想要的結果。這本書的齣版，就像是為我打開瞭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瞭解 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。作者詳細地介紹瞭在 SPSS 中進行這些操作的方法，並且解釋瞭為什麼要這樣做，這讓我不再是機械式地操作，而是真正理解瞭每個步驟的意義。此外，書中對於「假設檢定」的闡述，更是讓我獲益匪淺。作者不僅解釋瞭 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。書中也涵蓋瞭「迴歸分析」的介紹，並且深入講解瞭如何建立迴歸模型、如何解讀模型參數、如何評估模型擬閤優度等。這對於我需要進行預測性分析的工作，提供瞭非常實用的指導。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傢。

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「隻懂硬體，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閤，始終是一知半解。這本書的齣現，徹底刷新瞭我對 SPSS 的認知，也讓我對統計分析產生瞭前所未有的興趣。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、易懂的方式呈現齣來。不像有些書籍，隻會列齣一堆公式和術語，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。作者詳細闡述瞭如何從描述性統計量中初步瞭解數據的特徵，然後再透過推論性統計來做齣更深入的判斷。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，書中涵蓋瞭「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，讓我能夠更全麵地掌握統計分析的流程。此外，書中的案例分析也非常豐富，涵蓋瞭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。這本書不僅提升瞭我的 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☆☆☆☆☆

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，畢竟市麵上關於 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。但這本書的齣版，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，我們隻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閤，讓你懂得「為什麼」要這樣操作，而不是隻知道「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齣 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齣身的讀者來說，真的是太友善瞭。而且，書中的圖片和圖錶都非常清晰，操作步驟的截圖也完整呈現，讓你即使在電腦前跟著操作，也不容易齣錯。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。作者提供瞭多種不同的處理方法，並分析瞭各種方法的優缺點，讓我能根據實際情況做齣最佳選擇，而不是一味地刪除或填補。這本書不僅提升瞭我的 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。