R語言：量錶編製、統計分析與試題反應理論 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• R語言
• 量錶
• 統計分析
• 心理測量
• IRT
• 試題反應理論
• 數據分析
• 教育測量
• 問捲
• 信效度

本書特色

　　◎詳細說明量化研究中資料處理。
　　◎紮實的統計方法說明，提供不同情境的分析範例。
　　◎以圖片詳實說明操作流程，同時輔助學習R語言。
　　◎書中範例資料檔案請至五南網站www.wunan.com.tw，輸入書號1H0T，即可找到下載處。

　　本書介紹免費軟體R語言在量化資料分析上的應用，並從量化資料的各種分析方法中，以理論配閤實例分析加以說明。內容共分為11章，分彆是R語言簡介、量錶題目分析、量錶信度與效度分析、平均數差異檢定、共變數分析、相關與迴歸、卡方考驗、時間序列分析，以及試題反應理論分析等。

　　本書以實務及理論兼容方式介紹量化資料的分析方法，各章節均以淺顯易懂文字與範例說明量化資料的統計分析策略，透過R程式設計與統計科學相關的學習，培養邏輯、係統化思考等運算思維。本書內容並包含運算實作，增進運算思維的應用能力，對於初次接觸量化資料的讀者，於研究論文的結果與分析上，一學就懂！而對於已有相當基礎的量化資料分析者，更是豁然開朗。

好的，這是一份針對您所描述的圖書名稱（《R語言：量錶編製、統計分析與試題反應理論》）之外的其他主題的詳細圖書簡介，旨在避免提及原書內容，並力求自然、詳實，不帶任何AI痕跡。 --- 圖書名稱：《全球供應鏈韌性與數字化轉型：風險管理、戰略優化與新興技術應用》 簡介 這是一部深入剖析當代全球供應鏈復雜性與應對策略的權威性專著。 隨著地緣政治動蕩、氣候變化衝擊以及技術迭代加速，傳統的綫性供應鏈模式正麵臨前所未有的挑戰。本書聚焦於如何構建具備高度適應性、可持續性和效率的新一代供應鏈體係，尤其強調數字化技術在風險預警、運營優化和價值創造中的核心作用。 本書結構嚴謹，內容覆蓋麵廣，旨在為供應鏈管理者、戰略規劃師、風險分析師以及高等院校師生提供一套全麵、實用的理論框架和實操指南。 --- 第一部分：全球供應鏈的脆弱性與韌性重塑 本部分首先對當前全球供應鏈麵臨的主要風險源進行瞭深入的剖析。我們不再將供應鏈視為簡單的物流網絡，而是將其視為一個復雜的、相互依賴的生態係統。 1. 風險圖譜的深度掃描： 我們將風險分為外部衝擊型（如疫情、貿易戰、自然災害）和內部係統型（如單一來源依賴、缺乏可見性、流程瓶頸）。詳細探討瞭“黑天鵝”事件的概率模型及其對即時生産係統（Just-In-Time, JIT）的緻命影響。重點分析瞭如何通過構建多源化采購網絡和區域化生産集群來分散風險。 2. 韌性（Resilience）的量化與戰略構建： 韌性不僅僅是災後恢復的速度，更是一種主動的預防和吸收能力。本書引入瞭一套多維度的韌性評估模型，涵蓋瞭彈性（Elasticity）、冗餘（Redundancy）、恢復力（Recovery）和適應性（Adaptability）。我們將指導讀者如何通過建立“庫存緩衝帶”（Safety Stock Optimization）的策略，並在不顯著增加運營成本的前提下，提升供應鏈對需求和供應波動的吸收能力。 3. 地緣政治對供應鏈的影響分析： 針對當前日益碎片化的全球貿易環境，本部分深入探討瞭“去風險化”（De-risking）和“友岸外包”（Friend-shoring）等新興戰略。分析瞭各國政策對關鍵原材料、半導體和能源供應鏈的重塑壓力，並提供瞭跨國企業在不同政治氣候下優化其全球足跡的決策框架。 --- 第二部分：數字化轉型：驅動效率與透明度的引擎 全球供應鏈的韌性提升，必須依賴於深度的數字化賦能。本部分全麵梳理瞭驅動供應鏈現代化的關鍵技術及其在實際場景中的應用。 4. 供應鏈可視化與端到端透明度： 缺乏實時數據是供應鏈管理的最大障礙。本書詳細介紹瞭物聯網（IoT）在貨物追蹤、環境監控（如溫控鏈）中的部署標準。重點討論瞭區塊鏈技術如何解決多方數據信任和交易記錄的不可篡改性問題，尤其是在復雜的多級分銷網絡中的應用潛力。 5. 預測分析與需求規劃的革新： 傳統的時間序列預測模型已無法應對高波動市場。我們引入瞭基於機器學習（ML）的需求預測方法，結閤外部宏觀經濟指標、社交媒體情緒和競爭者活動數據，實現更精準、更具前瞻性的需求信號捕獲。內容將涵蓋強化學習在動態定價和庫存分配中的前沿探索。 6. 自動化與智能物流係統： 從倉庫自動化（AS/RS係統、自主移動機器人AMR）到最後一英裏配送的優化，本部分著重分析瞭技術投資的迴報率（ROI）。詳細闡述瞭數字孿生（Digital Twin）技術在模擬和測試不同運營策略（如新工廠選址、物流網絡重構）時的強大能力，幫助企業在實際部署前進行低成本、高保真的驗證。 --- 第三部分：可持續發展與循環經濟的整閤 在環境、社會和治理（ESG）標準日益成為企業核心競爭力的背景下，供應鏈的可持續性已不再是可選項，而是必選項。 7. 綠色供應鏈的構建與閤規性： 本章講解瞭如何將可持續性指標（如碳足跡、水資源消耗、廢棄物産生）融入供應鏈的采購和生産決策中。詳細介紹瞭生命周期評估（LCA）方法在評估産品環境影響中的應用。重點解析瞭全球主要經濟體日益嚴格的供應鏈盡職調查法規（如歐盟的《企業可持續發展盡職調查指令》）對企業帶來的具體挑戰和應對策略。 8. 循環經濟模式下的逆嚮物流： 嚮循環經濟轉型要求企業重新設計産品生命周期，使之能高效迴收、再利用或再製造。本書提供瞭逆嚮物流網絡優化的數學模型，並探討瞭如何利用數字化工具（如産品護照）來追蹤材料的流嚮和再利用潛力，實現價值最大化。 --- 第四部分：戰略協同與敏捷組織架構 高效的供應鏈需要超越職能部門的協作和靈活的組織結構。 9. 供應商關係管理（SRM）的戰略升級： 從傳統的交易關係轉嚮戰略夥伴關係是提升韌性的關鍵。本書指導讀者如何根據供應商的關鍵性、創新能力和風險敞口，實施差異化的SRM策略，建立長期的、相互透明的閤作機製，共同應對市場變化。 10. 敏捷供應鏈的組織與流程再造： 探討瞭如何通過跨職能項目團隊和扁平化管理結構來縮短決策鏈條，提高對市場信號的反應速度。強調瞭信息共享平颱的重要性，確保從銷售、運營到采購的各個環節能夠同步運作，實現“同步規劃、同步執行”。 --- 結論： 《全球供應鏈韌性與數字化轉型：風險管理、戰略優化與新興技術應用》不僅是一本理論書籍，更是一份麵嚮未來的行動指南。它為讀者提供瞭一個全麵的視角，指導企業在全球經濟的迷霧中，通過技術賦能和戰略重塑，打造齣既能抵禦衝擊、又充滿活力的未來供應鏈。掌握這些知識，企業便能在日益復雜的商業環境中占據先機。

作者簡介

陳新豐

　　現職
　　國立屏東大學教育學係副教授

　　學曆
　　國立政治大學教育學係博士

　　經曆
　　嘉南藥理科技大學幼兒保育學係助理教授
　　美國馬裏蘭大學EDMS(Measurement, Statistics, and Evaluation)研究學者一年

第一章R語言簡介 ...............................................................................001
壹、R的安裝與使用介麵 .....................................................................002
貳、資料的讀取與檢視 ........................................................................027
參、R常用指令及函數 .........................................................................031
肆、資料的使用與編輯 ........................................................................042
伍、資料的處理與轉換 ........................................................................046
陸、函數的概念與編寫 ........................................................................052

第二章量錶題目分析 .........................................................................059
壹、二元計分類型的題目分析 ............................................................060
貳、多元計分類型的題目分析 ............................................................072
參、分量錶多元計分題目分析 ............................................................082

第三章量錶信度與效度分析 .............................................................091
壹、量錶的信度分析 ............................................................................092
貳、量錶的效度分析 ............................................................................099
參、驗證性因素分析 ............................................................................117

第四章平均數差異檢定 .....................................................................137
壹、獨立樣本t考驗 ...............................................................................138
貳、獨立樣本變異數分析 ....................................................................144
參、相依樣本變異數分析 ....................................................................160

第五章共變數分析 .............................................................................171
壹、共變數分析的原理 ........................................................................172
貳、共變數分析的範例解析 ................................................................176

第六章相關與迴歸 .............................................................................207
壹、相關分析 ........................................................................................208
貳、迴歸分析 ........................................................................................220

第七章卡方考驗 .................................................................................241
壹、卡方分配 ........................................................................................242
貳、適閤度考驗 ....................................................................................244
參、獨立性考驗 ....................................................................................246
肆、同質性考驗 ....................................................................................249
伍、應用卡方考驗注意事項 ................................................................251
陸、卡方考驗的範例解析 ....................................................................251

第八章時間序列分析 .........................................................................265
壹、時間序列分析的原理 ....................................................................266
貳、時間序列分析的範例解析 ............................................................270

第九章試題反應理論1 .......................................................................289
壹、試題特徵麯綫 ................................................................................290
貳、試題特徵麯綫模式 ........................................................................296
參、估計試題參數 ................................................................................307

第十章試題反應理論2 .......................................................................325
壹、測驗特徵麯綫 ................................................................................326
貳、估計受試者能力 ............................................................................332
參、訊息函數 ........................................................................................339

第十一章試題反應理論實務分析 ......................................................347
壹、IRT估計參數所需套件 ..................................................................348
貳、IRT二元計分參數估計 ..................................................................349
參、試題差異功能分析 ........................................................................374
肆、IRT多元計分參數估計 ..................................................................380

參 考 文 獻.........................................................................................401

序

　　「R語言：量錶編製、統計分析與試題反應理論」這本書共分為11章，分彆是R語言簡介、量錶題目分析、量錶信度與效度分析、平均數差異檢定、共變數分析、相關與迴歸、卡方考驗、時間序列分析以及試題反應理論分析等。全書的結構是以撰寫學位論文中調查與實驗研究法的撰寫流程來加以安排，首先第一章的內容是簡介R語言，並介紹視覺化R語言之分析環境，接下來介紹學位論文中研究工具需要進行之測驗與量錶分析，包括題目分析與測驗分析，其中的測驗分析則是說明如何進行信度與效度分析，除此之外，在研究工具部分，考量部分的研究會利用驗證性因素分析之測量模型來說明研究工具之建構效度，因此於量錶的信度與效度部分增加一節的方式來介紹驗證性因素分析及其實務上之應用，第四章開始即介紹學位論文中探討不同背景變項下平均數是否有所差異的研究目的，包括二個類彆變項的t考驗以及三個以上類彆的變項之變異數分析，第五章則是針對實驗研究方法需要以統計方法來排除前測影響的共變數分析，第六章則是以探討兩兩變項間的相關及由自變項來預測依變項的迴歸分析，第七章是說明問捲調查中類彆變項的卡方考驗，第八章是介紹預測未來發生策略的時間序列分析，第九、十、十一等3章則是介紹目前新型測驗理論試題反應理論的參數估計以及試題差異功能。綜括而論，本書介紹免費軟體R語言在量化資料分析上的應用，之後即開始從量化資料的各種分析方法中，以理論配閤實例分析加以說明，本書中所有的範例資料檔請至作者個人網站中自行下載使用(cat.nptu.edu.tw)。

　　運算思維是麵對問題以及解決問題的策略與方針，本書是以實務及理論兼容的方式來介紹量化資料的分析方法，並且各章節均用淺顯易懂的文字與範例來說明量化資料的統計分析策略，基本理念即是以「運算思維」為主軸，透過R程式設計與統計科學相關知能的學習，培養邏輯思考、係統化思考等運算思維，由範例R程式設計與實作，增進運算思維的應用能力、解決問題能力、團隊閤作以及創新思考能力。對於初次接觸量化資料的讀者，運用於研究論文的結果與分析上，一定會有實質上的助益，對於已有相當基礎的量化資料分析者，這本書讀來仍會有許多令人豁然開朗之處。不過囿於個人知識能力有限，必有不少偏失及謬誤之處，願就教於先進學者，若濛不吝指正，筆者必虛心學習，並於日後補正。

　　本書的完成要感謝的人相當地多，尤其是曾指導過筆者的師長前輩。感謝五南圖書齣版公司主編侯傢嵐小姐對於本書的諸多協助，並慨允齣版本書。

　　最後，要感謝傢人讓我有時間在繁忙的研究、教學與服務之餘，還能夠全心地撰寫此書。

參、獨立性考驗
 
卡方考驗中，若要同時考驗兩個類彆變項之間是否具有特殊的關係時，例如：要探討大學學生其父母社經水準分佈與教育程度分佈的關係，即可利用卡方考驗進行來進行統計檢定，此時的卡方考驗稱為獨立性考驗(test of independence)。卡方考驗中的獨立性考驗的目的在於考驗樣本的二個變項觀察值，是否具有特殊的關聯程度，如果二個類彆變項沒有互動關係，亦即卡方值不顯著，則可說二變項相互獨立；相對的，當二個變項有相互作用時，亦即當卡方值達顯著時，拒絕虛無假設承認對立假設，錶示二個變項之間是不獨立的，也就是有所關聯。
 
獨立性考驗中的二個變項代錶兩個不同的概念或母群體，獨立性考驗必須同時處理雙變項的母群體特性，因此可稱為「雙因子考驗」或「雙母數考驗」，且此時雙母數指的是兩個變項所代錶的概念母數，而非人口學上的母體(邱皓政，2002)。例如某研究者利用200名學生為受試者，每人都接受閱讀理解與學習風格二種測驗，考驗二種測驗之間是否獨立，即可運用獨立性考驗。
 
以下範例為調查210位國中教師是否支持諮商政策，其中有110位男生，100位女生，支持者有172位，反對者有38位。利用卡方考驗中的獨立性考驗來考驗國中教師性彆與諮商政策的支持態度之間是否獨立無關？
 
一、撰寫統計假設。
 
H0=Pij＝Pi×Pj （互為獨立）
 
H1=H0不成立 （不是互為獨立）

二、設定拒絕虛無假設的決斷值。
 
根據以上的統計假設，若要決定是否拒絕虛無假設，有二種方式，第一種即為計算拒絕虛無假設的決斷值，另外一種則是在卡方分配中，計算齣大於卡方值的機率值。本範例獨立性考驗中，自由度為(2-1)×(2-1)=1，在卡方分配中，α在0.05的決斷值為3.841459，此決斷值可利用R中的qchisq()來加以完成，亦即輸入qchisq(0.95,1)即會計算齣此決斷值3.841459。
 
三、計算卡方值。
 
利用卡方值的計算公式，計算本範例獨立性考驗的卡方值，如下錶所示，首先計算期望次數。

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這本《R語言：量錶編製、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。這本書的齣現，真的像是在茫茫書海中找到瞭一盞明燈。我個人對R語言一直有興趣，但總覺得有點入門睏難，市麵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。這本書正好填補瞭這個空缺，從量錶編製的角度切入，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來處理量錶的項目分析、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，如果能結閤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。

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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：量錶編製、統計分析與試題反應理論》的齣現，完全符閤我的需求。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，「量錶編製」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來輔助量錶的發展和優化，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。

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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捲數據，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：量錶編製、統計分析與試題反應理論》對我來說，就像是及時雨。我對「量錶編製」的流程還不是很熟悉，對於如何用R語言來檢視量錶的品質感到好奇。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語言有係統地學習和應用，相信能讓我對測量學有更深的理解，並在未來的研究中做齣更有價值的貢獻。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。量錶編製、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纔需要接觸的內容，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閤，這點倒是引起瞭我的好奇。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，效率會大打摺扣。而且，很多人在學習統計方法時，往往停留在理論層麵，卻不知道如何在實際操作中應用。這本書如果能將R語言的應用與量錶編製、統計分析、IRT這些實務緊密結閤，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係統的核心，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☆☆☆☆☆

身為一位長期在學術界耕耘的老師，我深知量錶編製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閤，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齣瞭我們最需要的結閤：用R語言來進行「量錶編製」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，並培養齣具備現代化數據分析能力的下一代學者。