R语言：量表编制、统计分析与试题反应理论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 统计分析
• 心理测量
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• 试题反应理论
• 数据分析
• 教育测量
• 问卷
• 信效度

本书特色

　　◎详细说明量化研究中资料处理。
　　◎扎实的统计方法说明，提供不同情境的分析范例。
　　◎以图片详实说明操作流程，同时辅助学习R语言。
　　◎书中范例资料档案请至五南网站www.wunan.com.tw，输入书号1H0T，即可找到下载处。

　　本书介绍免费软体R语言在量化资料分析上的应用，并从量化资料的各种分析方法中，以理论配合实例分析加以说明。内容共分为11章，分别是R语言简介、量表题目分析、量表信度与效度分析、平均数差异检定、共变数分析、相关与回归、卡方考验、时间序列分析，以及试题反应理论分析等。

　　本书以实务及理论兼容方式介绍量化资料的分析方法，各章节均以浅显易懂文字与范例说明量化资料的统计分析策略，透过R程式设计与统计科学相关的学习，培养逻辑、系统化思考等运算思维。本书内容并包含运算实作，增进运算思维的应用能力，对于初次接触量化资料的读者，于研究论文的结果与分析上，一学就懂！而对于已有相当基础的量化资料分析者，更是豁然开朗。

好的，这是一份针对您所描述的图书名称（《R语言：量表编制、统计分析与试题反应理论》）之外的其他主题的详细图书简介，旨在避免提及原书内容，并力求自然、详实，不带任何AI痕迹。 --- 图书名称：《全球供应链韧性与数字化转型：风险管理、战略优化与新兴技术应用》 简介 这是一部深入剖析当代全球供应链复杂性与应对策略的权威性专著。 随着地缘政治动荡、气候变化冲击以及技术迭代加速，传统的线性供应链模式正面临前所未有的挑战。本书聚焦于如何构建具备高度适应性、可持续性和效率的新一代供应链体系，尤其强调数字化技术在风险预警、运营优化和价值创造中的核心作用。 本书结构严谨，内容覆盖面广，旨在为供应链管理者、战略规划师、风险分析师以及高等院校师生提供一套全面、实用的理论框架和实操指南。 --- 第一部分：全球供应链的脆弱性与韧性重塑 本部分首先对当前全球供应链面临的主要风险源进行了深入的剖析。我们不再将供应链视为简单的物流网络，而是将其视为一个复杂的、相互依赖的生态系统。 1. 风险图谱的深度扫描： 我们将风险分为外部冲击型（如疫情、贸易战、自然灾害）和内部系统型（如单一来源依赖、缺乏可见性、流程瓶颈）。详细探讨了“黑天鹅”事件的概率模型及其对即时生产系统（Just-In-Time, JIT）的致命影响。重点分析了如何通过构建多源化采购网络和区域化生产集群来分散风险。 2. 韧性（Resilience）的量化与战略构建： 韧性不仅仅是灾后恢复的速度，更是一种主动的预防和吸收能力。本书引入了一套多维度的韧性评估模型，涵盖了弹性（Elasticity）、冗余（Redundancy）、恢复力（Recovery）和适应性（Adaptability）。我们将指导读者如何通过建立“库存缓冲带”（Safety Stock Optimization）的策略，并在不显著增加运营成本的前提下，提升供应链对需求和供应波动的吸收能力。 3. 地缘政治对供应链的影响分析： 针对当前日益碎片化的全球贸易环境，本部分深入探讨了“去风险化”（De-risking）和“友岸外包”（Friend-shoring）等新兴战略。分析了各国政策对关键原材料、半导体和能源供应链的重塑压力，并提供了跨国企业在不同政治气候下优化其全球足迹的决策框架。 --- 第二部分：数字化转型：驱动效率与透明度的引擎 全球供应链的韧性提升，必须依赖于深度的数字化赋能。本部分全面梳理了驱动供应链现代化的关键技术及其在实际场景中的应用。 4. 供应链可视化与端到端透明度： 缺乏实时数据是供应链管理的最大障碍。本书详细介绍了物联网（IoT）在货物追踪、环境监控（如温控链）中的部署标准。重点讨论了区块链技术如何解决多方数据信任和交易记录的不可篡改性问题，尤其是在复杂的多级分销网络中的应用潜力。 5. 预测分析与需求规划的革新： 传统的时间序列预测模型已无法应对高波动市场。我们引入了基于机器学习（ML）的需求预测方法，结合外部宏观经济指标、社交媒体情绪和竞争者活动数据，实现更精准、更具前瞻性的需求信号捕获。内容将涵盖强化学习在动态定价和库存分配中的前沿探索。 6. 自动化与智能物流系统： 从仓库自动化（AS/RS系统、自主移动机器人AMR）到最后一英里配送的优化，本部分着重分析了技术投资的回报率（ROI）。详细阐述了数字孪生（Digital Twin）技术在模拟和测试不同运营策略（如新工厂选址、物流网络重构）时的强大能力，帮助企业在实际部署前进行低成本、高保真的验证。 --- 第三部分：可持续发展与循环经济的整合 在环境、社会和治理（ESG）标准日益成为企业核心竞争力的背景下，供应链的可持续性已不再是可选项，而是必选项。 7. 绿色供应链的构建与合规性： 本章讲解了如何将可持续性指标（如碳足迹、水资源消耗、废弃物产生）融入供应链的采购和生产决策中。详细介绍了生命周期评估（LCA）方法在评估产品环境影响中的应用。重点解析了全球主要经济体日益严格的供应链尽职调查法规（如欧盟的《企业可持续发展尽职调查指令》）对企业带来的具体挑战和应对策略。 8. 循环经济模式下的逆向物流： 向循环经济转型要求企业重新设计产品生命周期，使之能高效回收、再利用或再制造。本书提供了逆向物流网络优化的数学模型，并探讨了如何利用数字化工具（如产品护照）来追踪材料的流向和再利用潜力，实现价值最大化。 --- 第四部分：战略协同与敏捷组织架构 高效的供应链需要超越职能部门的协作和灵活的组织结构。 9. 供应商关系管理（SRM）的战略升级： 从传统的交易关系转向战略伙伴关系是提升韧性的关键。本书指导读者如何根据供应商的关键性、创新能力和风险敞口，实施差异化的SRM策略，建立长期的、相互透明的合作机制，共同应对市场变化。 10. 敏捷供应链的组织与流程再造： 探讨了如何通过跨职能项目团队和扁平化管理结构来缩短决策链条，提高对市场信号的反应速度。强调了信息共享平台的重要性，确保从销售、运营到采购的各个环节能够同步运作，实现“同步规划、同步执行”。 --- 结论： 《全球供应链韧性与数字化转型：风险管理、战略优化与新兴技术应用》不仅是一本理论书籍，更是一份面向未来的行动指南。它为读者提供了一个全面的视角，指导企业在全球经济的迷雾中，通过技术赋能和战略重塑，打造出既能抵御冲击、又充满活力的未来供应链。掌握这些知识，企业便能在日益复杂的商业环境中占据先机。

作者简介

陈新丰

　　现职
　　国立屏东大学教育学系副教授

　　学历
　　国立政治大学教育学系博士

　　经历
　　嘉南药理科技大学幼儿保育学系助理教授
　　美国马里兰大学EDMS(Measurement, Statistics, and Evaluation)研究学者一年

第一章R语言简介 ...............................................................................001
壹、R的安装与使用介面 .....................................................................002
贰、资料的读取与检视 ........................................................................027
参、R常用指令及函数 .........................................................................031
肆、资料的使用与编辑 ........................................................................042
伍、资料的处理与转换 ........................................................................046
陆、函数的概念与编写 ........................................................................052

第二章量表题目分析 .........................................................................059
壹、二元计分类型的题目分析 ............................................................060
贰、多元计分类型的题目分析 ............................................................072
参、分量表多元计分题目分析 ............................................................082

第三章量表信度与效度分析 .............................................................091
壹、量表的信度分析 ............................................................................092
贰、量表的效度分析 ............................................................................099
参、验证性因素分析 ............................................................................117

第四章平均数差异检定 .....................................................................137
壹、独立样本t考验 ...............................................................................138
贰、独立样本变异数分析 ....................................................................144
参、相依样本变异数分析 ....................................................................160

第五章共变数分析 .............................................................................171
壹、共变数分析的原理 ........................................................................172
贰、共变数分析的范例解析 ................................................................176

第六章相关与回归 .............................................................................207
壹、相关分析 ........................................................................................208
贰、回归分析 ........................................................................................220

第七章卡方考验 .................................................................................241
壹、卡方分配 ........................................................................................242
贰、适合度考验 ....................................................................................244
参、独立性考验 ....................................................................................246
肆、同质性考验 ....................................................................................249
伍、应用卡方考验注意事项 ................................................................251
陆、卡方考验的范例解析 ....................................................................251

第八章时间序列分析 .........................................................................265
壹、时间序列分析的原理 ....................................................................266
贰、时间序列分析的范例解析 ............................................................270

第九章试题反应理论1 .......................................................................289
壹、试题特征曲线 ................................................................................290
贰、试题特征曲线模式 ........................................................................296
参、估计试题参数 ................................................................................307

第十章试题反应理论2 .......................................................................325
壹、测验特征曲线 ................................................................................326
贰、估计受试者能力 ............................................................................332
参、讯息函数 ........................................................................................339

第十一章试题反应理论实务分析 ......................................................347
壹、IRT估计参数所需套件 ..................................................................348
贰、IRT二元计分参数估计 ..................................................................349
参、试题差异功能分析 ........................................................................374
肆、IRT多元计分参数估计 ..................................................................380

参 考 文 献.........................................................................................401

序

　　「R语言：量表编制、统计分析与试题反应理论」这本书共分为11章，分别是R语言简介、量表题目分析、量表信度与效度分析、平均数差异检定、共变数分析、相关与回归、卡方考验、时间序列分析以及试题反应理论分析等。全书的结构是以撰写学位论文中调查与实验研究法的撰写流程来加以安排，首先第一章的内容是简介R语言，并介绍视觉化R语言之分析环境，接下来介绍学位论文中研究工具需要进行之测验与量表分析，包括题目分析与测验分析，其中的测验分析则是说明如何进行信度与效度分析，除此之外，在研究工具部分，考量部分的研究会利用验证性因素分析之测量模型来说明研究工具之建构效度，因此于量表的信度与效度部分增加一节的方式来介绍验证性因素分析及其实务上之应用，第四章开始即介绍学位论文中探讨不同背景变项下平均数是否有所差异的研究目的，包括二个类别变项的t考验以及三个以上类别的变项之变异数分析，第五章则是针对实验研究方法需要以统计方法来排除前测影响的共变数分析，第六章则是以探讨两两变项间的相关及由自变项来预测依变项的回归分析，第七章是说明问卷调查中类别变项的卡方考验，第八章是介绍预测未来发生策略的时间序列分析，第九、十、十一等3章则是介绍目前新型测验理论试题反应理论的参数估计以及试题差异功能。综括而论，本书介绍免费软体R语言在量化资料分析上的应用，之后即开始从量化资料的各种分析方法中，以理论配合实例分析加以说明，本书中所有的范例资料档请至作者个人网站中自行下载使用(cat.nptu.edu.tw)。

　　运算思维是面对问题以及解决问题的策略与方针，本书是以实务及理论兼容的方式来介绍量化资料的分析方法，并且各章节均用浅显易懂的文字与范例来说明量化资料的统计分析策略，基本理念即是以「运算思维」为主轴，透过R程式设计与统计科学相关知能的学习，培养逻辑思考、系统化思考等运算思维，由范例R程式设计与实作，增进运算思维的应用能力、解决问题能力、团队合作以及创新思考能力。对于初次接触量化资料的读者，运用于研究论文的结果与分析上，一定会有实质上的助益，对于已有相当基础的量化资料分析者，这本书读来仍会有许多令人豁然开朗之处。不过囿于个人知识能力有限，必有不少偏失及谬误之处，愿就教于先进学者，若蒙不吝指正，笔者必虚心学习，并于日后补正。

　　本书的完成要感谢的人相当地多，尤其是曾指导过笔者的师长前辈。感谢五南图书出版公司主编侯家岚小姐对于本书的诸多协助，并慨允出版本书。

　　最后，要感谢家人让我有时间在繁忙的研究、教学与服务之余，还能够全心地撰写此书。

参、独立性考验
 
卡方考验中，若要同时考验两个类别变项之间是否具有特殊的关系时，例如：要探讨大学学生其父母社经水准分佈与教育程度分佈的关系，即可利用卡方考验进行来进行统计检定，此时的卡方考验称为独立性考验(test of independence)。卡方考验中的独立性考验的目的在于考验样本的二个变项观察值，是否具有特殊的关联程度，如果二个类别变项没有互动关系，亦即卡方值不显着，则可说二变项相互独立；相对的，当二个变项有相互作用时，亦即当卡方值达显着时，拒绝虚无假设承认对立假设，表示二个变项之间是不独立的，也就是有所关联。
 
独立性考验中的二个变项代表两个不同的概念或母群体，独立性考验必须同时处理双变项的母群体特性，因此可称为「双因子考验」或「双母数考验」，且此时双母数指的是两个变项所代表的概念母数，而非人口学上的母体(邱皓政，2002)。例如某研究者利用200名学生为受试者，每人都接受阅读理解与学习风格二种测验，考验二种测验之间是否独立，即可运用独立性考验。
 
以下范例为调查210位国中教师是否支持谘商政策，其中有110位男生，100位女生，支持者有172位，反对者有38位。利用卡方考验中的独立性考验来考验国中教师性别与谘商政策的支持态度之间是否独立无关？
 
一、撰写统计假设。
 
H0=Pij＝Pi×Pj （互为独立）
 
H1=H0不成立 （不是互为独立）

二、设定拒绝虚无假设的决断值。
 
根据以上的统计假设，若要决定是否拒绝虚无假设，有二种方式，第一种即为计算拒绝虚无假设的决断值，另外一种则是在卡方分配中，计算出大于卡方值的机率值。本范例独立性考验中，自由度为(2-1)×(2-1)=1，在卡方分配中，α在0.05的决断值为3.841459，此决断值可利用R中的qchisq()来加以完成，亦即输入qchisq(0.95,1)即会计算出此决断值3.841459。
 
三、计算卡方值。
 
利用卡方值的计算公式，计算本范例独立性考验的卡方值，如下表所示，首先计算期望次数。

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身為一位長期在學術界耕耘的老師，我深知量表編制和統計分析的重要性，尤其是在心理學、教育學、社會學等領域。近年來，試題反應理論（IRT）在學術界和實務界的重要性日益凸顯，但要將這些複雜的理論與R語言這樣的強大工具結合，往往讓許多研究者望而卻步。我一直鼓勵我的學生多接觸R語言，因為它具有免費、開源、功能強大且社群活躍的優勢。這本書的書名正好點出了我們最需要的結合：用R語言來進行「量表編制」的每一個步驟，從概念化、項目生成，到信效度檢驗；進行「統計分析」，從描述性統計到進階的推論統計；最終能夠理解並運用「試題反應理論」來進行更精確的測量。我非常期待這本書能夠提供理論與實務兼具的內容，讓我們的教學和研究能與時俱進，並培養出具備現代化數據分析能力的下一代學者。

评分☆☆☆☆☆

我是一位剛踏入職場不久的年輕研究助理，在進行研究計畫時，常常需要處理大量的問卷數據，並且協助指導教授進行統計分析。過去，我們大多依賴SPSS或其他統計軟體，但現在R語言在學術界越來越普及，很多新的研究方法和分析工具都優先支援R。這本《R語言：量表編制、統計分析與試題反應理論》對我來說，就像是及時雨。我對「量表編制」的流程還不是很熟悉，對於如何用R語言來檢視量表的品質感到好奇。而「統計分析」更是我日常工作的核心，能夠學到用R來做更有效率、更精確的分析，絕對是一大提升。最吸引我的是「試題反應理論」，這個聽起來非常高深的概念，如果能透過R語言有系統地學習和應用，相信能讓我對測量學有更深的理解，並在未來的研究中做出更有價值的貢獻。我希望這本書能提供易於理解的程式碼和步驟，讓我在學習R的過程中不會感到孤單，也能快速將所學應用於實際工作。

评分☆☆☆☆☆

老實說，剛看到這本書的書名時，我有點猶豫。量表編制、統計分析、試題反應理論，這幾個詞聽起來都像是大學部高年級或是研究所才需要接觸的內容，但我的工作性質又時常需要處理這些數據。我本身並不是念統計背景的，所以對於R語言一直抱持著「想學但又覺得太難」的態度。不過，這本書強調的是「R語言」與這些專業知識的結合，這點倒是引起了我的好奇。我一直認為，現代的學術研究和數據分析，如果不能善用工具，效率會大打折扣。而且，很多人在學習統計方法時，往往停留在理論層面，卻不知道如何在實際操作中應用。這本書如果能將R語言的應用與量表編制、統計分析、IRT這些實務緊密結合，並且提供清楚的程式碼範例，那對我這樣非統計背景但需要應用這些技術的人來說，絕對是福音。我特別期待書中關於「試題反應理論」的介紹，因為這是目前許多大型測驗和評量系統的核心，如果能用R來操作，相信能幫助我更深入地理解和運用。

评分☆☆☆☆☆

這本《R語言：量表編制、統計分析與試題反應理論》的書名一聽就讓人覺得非常專業，而且主題很紮實。我平常在研究心理測量，尤其是在做一些信效度分析時，常常會用到統計軟體。這本書的出現，真的像是在茫茫書海中找到了一盞明燈。我個人對R語言一直有興趣，但總覺得有點入門困難，市面上大多是比較基礎的介紹，不然就是進階的統計模型，中間斷層有點大。這本書正好填補了這個空缺，從量表編制的角度切入，用R來進行實際操作，這絕對是實務上最需要的技能。光是想到可以用R來處理量表的項目分析、因素分析，甚至更進階的IRT模型，就覺得很有成就感。而且，試題反應理論（IRT）本身就是一個很重要的領域，如果能結合R語言的強大功能來學習和應用，相信對於提升研究的精確度和效率會有很大的幫助。我非常期待這本書能夠提供清晰的步驟和範例，讓我在R的學習路上能夠更順暢，並將這些知識應用到我的學術研究和實際工作中。

评分☆☆☆☆☆

我最近正在準備一個教育評量的專案，其中涉及到大量的測驗數據分析，所以對於「統計分析」和「試題反應理論」這些部分特別感興趣。坊間有很多關於統計分析的書籍，但大多是概念性的介紹，真正能夠手把手教你用R語言來進行實際分析的並不多。而「試題反應理論」更是進階的統計模型，要找一本既能解釋理論又能教你用R實現的書，更是難上加難。這本《R語言：量表編制、統計分析與試題反應理論》的出現，完全符合我的需求。我希望它能提供清晰的R語言程式碼，讓我能夠直接套用到我的數據上，進行項目難度、辨別度分析，甚至是更複雜的IRT模型校驗。而且，「量表編制」的部分也很有用，我們常常需要設計新的評量工具，知道如何運用R來輔助量表的發展和優化，絕對是一大優勢。我非常期待這本書能成為我專案成功的關鍵助力，讓我在數據分析的路上更上一層樓。