民意调查资料分析的R实战手册 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 方法论
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‧本书主要针对人文社科学子，以及有兴趣以R分析民意调查资料的学习者所打造。以多种民意调查进行资料分析实作，包含大型面访调查资料、电话调查资料及网路调查资料，从资料描述到报表输出，都能用R轻松完成。

　　•提供清楚的学习路径图，帮助三种学习者快速上手：无论如何都想入门R，却苦无任何程式训练背景的学习者、正在不同资料分析工具之间评估R的学习者，以及准备好要用R处理民意调查资料的学生、从业人员或是学者。

　　•提供对应每个章节的R语法档，让学习者快速上手实作练习并反覆磨练基本技巧。读者可以发现这本手册为您带来简单好上手的优秀工具以及在指间即可完成资料分析的成就感。

　　•介绍sjPlot套件家族，教你如何使用这个新的工具更有效率进行资料分析、编码、制表及制图。
　　•介绍如何将RStudio当作书写及成果分享平台。读者将有机会体会到将语法及分析结果同时嵌进HTML档案中，或是转为Word档与人分享的愉快过程。

　　•介绍「探索式资料分析」的工具。大数据高手将有机会一窥小资料的潜力，而入门的学习者将能感受到这个探索途径在假设检证的研究传统之外所带来的启示。

　　◎书中范例资料档案请至http://bit.ly/2IdBWEE下载。或至本公司网站http://www.wunan.com.tw，输入书号1PZB，即可找到下载处。
 

深入浅出：数据驱动的决策制定与统计推断实践指南 书籍简介 书名：数据驱动的决策制定与统计推断实践指南 作者：[请在此处填写作者姓名，此处留空以保持简介的普适性] 内容概述： 本书旨在为希望掌握现代数据分析技术、将复杂数据转化为可行洞察，并最终指导业务决策的专业人士、研究人员和高级学生提供一份全面而实用的操作手册。我们聚焦于统计推断的严谨性与实际应用的可操作性之间的平衡，力求构建一座连接理论知识与真实世界问题的坚实桥梁。 本书并非传统的统计学教科书，它摒弃了冗长晦涩的数学证明，转而强调“如何应用”以及“如何解读结果”。我们假设读者对基础的代数和概率概念有所了解，但期望通过本书，能够熟练运用先进的统计工具来应对真实世界中常见的数据挑战。 核心模块与特色： 本书结构清晰，内容涵盖了从数据清洗到复杂模型构建与解释的全过程，重点突出“实践性”与“批判性思维”的培养。 第一部分：数据基础与预处理的艺术 在任何分析开始之前，数据的质量决定了分析的上限。本部分将深入探讨处理“脏数据”的系统化方法。 1. 数据的生命周期管理： 介绍数据的获取、存储与版本控制的最佳实践。强调在数据工程层面确保数据的可追溯性和完整性。 2. 缺失值与异常值的系统性处理： 不仅仅是简单的删除或均值填充。我们将详细介绍多重插补（Multiple Imputation）技术，以及基于模型和非参数方法的异常值检测与稳健处理策略。 3. 数据转换与特征工程的直觉： 探讨如何通过对数变换、Box-Cox变换等手段改善数据分布，使其更符合统计模型的假设。重点讲解如何基于业务逻辑构建有意义的交互项和衍生变量，这是提升模型性能的关键步骤。 4. 探索性数据分析（EDA）的深度洞察： EDA不仅是绘图，更是建立数据直觉的过程。我们将超越基础的直方图和散点图，引入高维可视化技术（如 t-SNE, UMAP）和非参数密度估计，以揭示数据中隐藏的结构和潜在的假设检验方向。 第二部分：经典统计推断与模型选择的严谨性 本部分旨在巩固读者对推断性统计的理解，确保所做的结论具有科学的可靠性。 1. 假设检验的精细化应用： 深入探讨T检验、方差分析（ANOVA）的变体（如混合效应模型中的应用）。特别关注统计功效（Power）分析的重要性，指导读者如何设计实验以避免I类和II类错误。 2. 回归分析：从线性到广义： 线性回归的诊断与稳健性： 详细讲解多重共线性、异方差性和残差非正态性的诊断方法（如VIF、残差图分析），并提供GLS、Huber回归等稳健方法。 广义线性模型（GLM）： 针对非正态响应变量（如计数数据、比例数据），系统介绍泊松回归、逻辑回归的原理、模型拟合与系数解释。 3. 非参数方法的价值： 在数据分布未知或样本量较小时，非参数检验（如秩和检验、Kruskal-Wallis检验）是不可或缺的工具。本部分会明确指出何时应优先使用非参数方法。 第三部分：高级建模技术与预测的艺术 面对日益复杂的数据集和更高精度的预测需求，本部分聚焦于现代机器学习方法与传统统计学的融合。 1. 正则化与模型选择的权衡： 详细介绍Lasso, Ridge, Elastic Net回归，它们如何通过引入惩罚项来解决高维数据中的过拟合问题，并实现变量选择。重点在于理解$lambda$参数的选择策略（如交叉验证）。 2. 时间序列分析的现代视角： 涵盖时间序列数据的分解、平稳性检验（ADF, KPSS）。深入探讨ARIMA家族模型的构建流程，并引入考虑外部因素的ARIMAX模型。对于非线性趋势，介绍GARCH模型在波动率预测中的应用。 3. 生存分析：事件发生时间的建模： 针对医学、工程和客户流失等领域，系统介绍Kaplan-Meier估计和Cox比例风险模型。重点在于如何处理删失数据，并解释风险比（Hazard Ratio）的业务含义。 4. 提升树（Gradient Boosting）与随机森林的统计解释： 不仅仅是调用库函数，而是解释这些集成方法的内在机制，特别是如何利用SHAP值和Permutation Importance等工具，为“黑箱”模型提供可解释的统计见解。 第四部分：实验设计与因果推断 数据分析的终极目标往往是理解“如果…会怎样？”（What if?）。本部分是本书最具实践价值的部分，专注于设计严谨的实验和进行可靠的因果推断。 1. 随机对照试验（RCT）的黄金标准： 探讨样本量确定、随机化方案（分层、区组设计）的设置，以及如何有效评估处理效应。 2. 准实验设计（Quasi-Experimental Design）： 现实中，完美随机化往往不可能。我们将详细介绍替代RCT的方法： 倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）： 如何通过匹配具有相似处理倾向的个体来模拟随机化过程。 断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）： 适用于存在明确分配阈值的情况，提供强有力的因果估计。 双重差分（Difference-in-Differences, DiD）： 用于评估政策或干预措施随时间推移的净效应。 3. 因果推断的诊断与敏感性分析： 强调对假设（如平行趋势假设）的检验，以及如何通过敏感性分析来评估结果对未观测混杂因素的稳健性。 面向读者： 渴望将统计学知识转化为实际商业洞察的数据分析师。 需要为研究报告提供严谨统计论证的研究人员。 希望从技术层面理解并掌控复杂模型的工程师和数据科学家。 需要指导团队进行有效实验和决策制定的管理者。 本书的承诺： 通过本书的学习，读者将不仅学会运行统计程序，更重要的是，将培养出一种数据驱动的批判性思维框架，能够独立设计分析方案，识别潜在的统计陷阱，并以最大的统计效力来支持关键决策。内容紧密结合当前业界对模型透明度和因果解释的迫切需求。

作者简介

刘正山

　　现职
　　国立中山大学政治研究所教授

　　学历
　　美国堪萨斯大学政治学博士

　　专长
　　民意与行为研究
　　方法论及研究方法
　　政治心理与政治传播

　　经历
　　网路调查平台smilepoll.tw 创办人
　　国立中山大学民意与市场调查中心主任
　　教育部特色典范计画授课
　　资策会R实做课程授课
　　中央研究院计量方法营授课
 

推荐序一 何宗武教授
推荐序二 蔡佳泓教授
自序

Chapter 1　暖　身
1.1 关于R的二三事
1.2 章节安排与导读

Chapter 2　民意调查资料分析的基本功
2.1 基本术语与观念
2.2 抽样与推论
2.3 信赖区间与显着性检定

Chapter 3　厨具准备：R的入门基本功
3.1 使用R之前的工作环境设置
3.2 R的基本语法
3.3 使用RStudio书写发表及沟通

Chapter 4　买菜：资料的取用与整理
4.1 认识资料形态
4.2 R的基本资料处理语法
4.3 资料档的描述制图与制表

Chapter 5　备料：变数的编码与描述
5.1 SAV格式调查资料的读入、清理与编码
5.2 CSV格式调查资料的读入、清理与编码
5.3 变数的描述制表与制图
5.4 合併变数制作量尺

Chapter 6　蒸与煮：变数之间关联性的探索
6.1 变数间的相关性检验
6.2 使用FactoMineR套件进行MCA分析

Chapter 7　炒与炸：模型的建立与分析结果诠释
7.1 线性回归模型
7.2 二元胜算对数模型
7.3 多元胜算对数模型
7.4 回归模型的比较、制图与制表

Chapter 8　实例演练
8.1 面访调查资料分析实作：TSCS2013
8.2 电访调查资料读入清理与存档流程：ID2015
8.3 电访资料分析实作：ID2015 假设检证
8.4 电访资料分析实作：TNSS2015
8.5 网路调查资料分析实作：BBQ

附录一　R 与RStudio的安装
A.1 R 的下载与安装
A.2 R 的使用者介面
A.3 RStudio 的下载与安装
A.4 RStudio 的使用者介面

附录二　TNSS2015 电访结果报表
 

自序

　　这本手册是献给有心踏出统计套装软体舒适圈、挑战自己的社科人及民调人所写的实战手册。它其实不该是以「书」作为最终出版形态问世。这本手册应该是个可以不断随着R的节奏更新、为读者提供最新做法的线上版app。不少R的专书作者都已经使用「R bookdown」来这么做了（这是R社群在2017年提供的知识分享形式，请见bookdown.org）。我期待自己、同仁及同好有一天都能这么做。在台湾学术社群及读者接纳这个bookdown 风潮之前，纸本书仍然是最容易上手、最有学习效率的知识载体。所以我决定将这十年不断更新的「政治学研究方法」及「经验研究与资料分析」的教材转为这本手册。

　　我的大学背景是政治理论，毫无程式设计背景、甚至到博士班时连微积分都还没读过。大学时我把自己归类为社会组，不愿意打开习惯领域。2000年赴美留学后，迎接了一连串的震憾教育。一开始接受训练使用Stata、后来使用SAS完成硕士论文、2002年时因指导教授兴趣转向而接触到R，最后要用R完成所有的资料分析（这过程中还包括了弃Windows移转到Linux的血泪）。这个过程中每次转折，对流着哲学及人性关怀血液的自己来说，都是痛不欲生的磨难，有时甚至会想回台湾买一本中文SPSS，学会那种点放之间就可以看到报表的学习方式。走过风雨之后，我好不容易接受了这种痛是来自学习与蜕变的事实。我总算了解了为什么美国前段的大学院校会全面迎向R，但也在心中浮起一个期待，希望其他学习者不要再经历这种碰撞与消磨。毕竟不是所有人都曾经拥有美好的博士班时光，可以放下万缘、完整的把时间浪费在学习看似与当下生命无关，又在就业市场看不到前景的事物（包含R）。当时，真无法预见十年后，R成了全球跨学门的统计工具、成了新兴学门「资料科学」（data science）的基本语言之一、甚至可以成为就业市场中的加分项目。而这过程中，R被全世界不断被接纳、被应用、被简化，一路让学R这件事从难如登天到成为可系统学习及传授的技术，速度飞快。我在社会科学院教R，每年改写教材，感受深刻。只能说，后面来的学习者（就是你）比较幸福。

　　这手册是为没有任何程式语言背景的学子写的。但前提是你能够从别的地方取得本书无法涵盖的基本统计学及资料分析的知识，把这一本当作是某种操作说明书（guide）。我刻意把这本手册写短（小）写浅（白），是希望能协助以下几种人上手入门。第一种是觉得自己必须用R来做资料分析的人。透过这本书缩短学习摸索的时间，减低那种既急切却又不得其门而入的徬徨。第二种是正在不同资料分析工具之间，打算作出评估与选择的人。透过这本手册，亲自上手后，再来判断R 是不是真的是最难学的工具。第三种是在学术界及业界处理民意调查资料的人。透过这本书找到SPSS之外的第二把刷子。

　　在今天，若你能简单一句话告诉别人「我会用R做资料分析」，就相当于说出「我不怕难、我有能力面对程式语言、我有能力用英文自学、我有能力从资料中发掘真相」。这些都是未来好的研究所、政府单位、公司行号需要的能力。拥有这种能力，便能拥有敏锐的知识触角，当然就会是人才。R是一种语言，端看你怎么用它。就像你会说简单的英文，却不一定要用英文写诗。在R的世界，没有人真的能全面学会了R及它的应用面，但在你的世界里，你仍然可以掌握它，并且跟它一起进步。

　　这本书无法涵盖各种R的应用面，只能引领你进民调资料的料理厨房。民调资料最大的特色是它是类别型资料，而且是直接碰触到民众偏好的资料。因此，我建议资料科学家不妨留意这个社会科学较为擅长的资料领域，因为这种小资料的含金量不见得会低于从社群网路耙下来的大数据。我也同样期待社科人在使用这本手册学会用R分析民调资料之后，勇于跟其他使用R的学门（如心理、教育、公卫等）接轨，开始碰触资料科学家所经常接触到的连续型变数资料，让强调意义的专业与强调分析的专业交融在一起。

　　这本手册从构想到诞生走过了十个年头。感谢何宗武教授的鼓励、康艺晃教授的脑力激盪、中山政研所同仁及每一届勇于尝试R的同学，帮助我搭建这座连接政治科学与资料科学的桥。感谢家人的耐心与陪伴，感谢王昱尹及邱俊廷同学在制图及校对上如及时雨一般的协助。感谢五南刘静芬副总编辑团队在出版各个方面提供弹性和鼎力协助。最后，也谢谢你愿意尝试，希望这本手册能对你有帮助。
 

评分☆☆☆☆☆

收到《民意调查资料分析的R实战手册》这本书，我第一眼看到书名就觉得很亲切。作为一名在学术研究领域摸爬滚打多年的学生，我深知数据分析是贯穿整个研究过程的核心环节，而民意调查数据由于其复杂性和多样性，往往是分析的难点。我一直希望能够有一本专门的书籍，能够系统地指导我如何运用 R 语言来处理和分析这类数据，并且能够将统计理论与 R 的实际操作紧密结合起来。 这本书的“R实战手册”这个定位，恰好满足了我的需求。它意味着这本书不会仅仅停留在理论讲解，而是会包含大量的实际操作指导，这对于我们这些需要动手实践的学生来说，非常有价值。我非常期待书中能够详细介绍 R 语言在民意调查数据预处理中的应用，比如如何进行数据清洗、缺失值填充、变量编码等，这些步骤看似基础，但对后续分析的准确性至关重要。 更吸引我的是，我希望这本书能够涵盖一些民意调查数据分析的进阶技术。例如，如何使用 R 进行多项逻辑回归来预测离散的响应变量？如何进行聚类分析来识别具有相似态度的群体？甚至是如何运用 R 来模拟和评估抽样方法的优劣？这些都是我们在论文撰写过程中经常会遇到的问题，如果这本书能提供清晰的解决方案和代码示例，那将大大减轻我的研究负担。 此外，民意调查的分析结果往往需要以严谨的统计语言进行呈现，并且需要可视化图表来辅助理解。我希望这本书能够教会我如何用 R 绘制出专业、美观的统计图表，例如箱线图、散点图矩阵、热力图等，并能指导我如何正确地解读这些图表所反映的统计信息。总而言之，我期待这本手册能够成为我在民意调查数据分析道路上的良师益友，帮助我提升分析能力，产出更具学术价值的研究成果。

评分☆☆☆☆☆

我刚拿到这本《民意调查资料分析的R实战手册》，就迫不及待地翻阅起来，心里的兴奋之情难以言表。作为一名长期在新闻媒体行业工作，需要经常接触和解读民意调查报告的从业者，我深知数据分析在其中扮演的关键角色。然而，以往我们对民意调查数据的理解，很大程度上依赖于第三方发布的报告，缺乏独立进行深入分析的能力，这总让我觉得有些力不从心。 这本书的出现，对我来说就像是打开了一扇新的大门。它明确地将 R 语言的应用聚焦在了“民意调查资料分析”这一我非常关心的领域，并且用“实战手册”这个词，预示着它会非常接地气，能够让我们这些非统计专业背景的读者也能看得懂、用得上。我最看重的是，书中是否能够提供一套从数据清洗、数据转换，到统计建模、结果解释的完整流程。 例如，民意调查数据往往涉及到不同的人群、不同的议题，如何利用 R 来有效地进行分组分析、交叉分析，找出不同群体之间在某个议题上的差异，这将是我非常期待学习的部分。同时，民意调查的结论常常需要可视化呈现，以更直观地向大众传递信息。我希望这本书能够展示如何利用 R 的强大绘图功能，制作出清晰、美观且信息量丰富的图表，例如柱状图、饼图、折线图，甚至更复杂的分布图或地图可视化。 更重要的是，我希望这本书能够帮助我理解一些民意调查报告中常出现的统计术语背后的含义，并能教会我如何用 R 去验证这些结论，或者去探索一些更深层次的关联。这本书是否会涉及如何进行问卷设计分析？如何评估不同提问方式对结果的影响？如何进行预测性分析来预判未来民意走向？这些都是我非常感兴趣的。总而言之，我期待这本手册能让我摆脱对外部报告的依赖，真正掌握用 R 语言解读民意动态的能力，为我未来的工作带来实质性的提升。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《民意调查资料分析的R实战手册》的时候，我的第一反应是“终于来了！”。作为一名社会科学的研究者，民意调查是我们工作中不可或缺的一部分，但如何有效地利用 R 来处理和解读这些复杂的数据，一直是我心中的一个痛点。市面上关于 R 的书籍不少，但大多数都集中在一般的统计建模或者数据可视化，很少有专门针对民意调查这样特定领域的数据分析进行深入讲解的。 这本书的出现，正好填补了这个市场空白。从书名就能看出，它不仅仅是 R 语言的入门介绍，而是直接切入了“民意调查资料分析”这个核心主题，并且强调“实战”，这意味着它将包含大量的实际案例和代码演示，这对于我们这些需要将知识立刻应用到工作中的人来说，简直是福音。我特别关心书中是否会涉及如何处理问卷调查中的常见问题，比如缺失值、异常值、不平衡样本等等。 此外，民意调查的结论往往需要非常严谨的统计推断，例如估计置信区间、进行假设检验，甚至使用更复杂的统计模型来预测趋势或解释变量之间的关系。我希望这本书能够提供一套系统性的方法论，指导我们如何运用 R 来实现这些分析，并能清楚地解释每一步的统计原理。特别是对于一些比较进阶的分析技术，比如多层模型、因子分析等，如果书中能够有相应的 R 实现，那将大大提升这本书的价值。 总而言之，我期待这本书能够成为我案头的必备参考书，它不仅能帮助我提升 R 语言在民意调查分析方面的技能，更能让我对整个分析流程有更深刻的理解。希望它能用清晰易懂的语言，结合实际案例，将复杂的统计概念和 R 代码巧妙地融合在一起，让我能够自信地处理各种民意调查数据，并从中提取出有价值的洞察。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，要真正理解一个社会现象，尤其是像民众态度、偏好这样动态变化的事物，必须深入到数据背后。而民意调查，无疑是捕捉这些信息最直接的窗口。然而，如何将收集到的海量、有时甚至有些杂乱的问卷数据，转化为有意义的洞察，一直是摆在我面前的一道难题。《民意调查资料分析的R实战手册》这个书名，就像是为我量身定做的。 我尤其看重“实战”这两个字。市面上很多关于 R 的书籍，要么过于理论化，要么只讲解基础语法，很难让我将学到的知识直接应用到实际的民意调查项目中。我渴望的是一本能够手把手教我如何一步步完成数据分析的书，能够提供清晰的代码示例，并且这些示例能够贴合民意调查的实际应用场景。这本书是否会包含如何处理李克特量表数据？如何进行多项选择题的分析？如何评估不同人口统计学变量对回答的影响？这些都是我非常关心的。 我设想，这本书会带领我从数据的导入和初步的探索性数据分析开始，比如计算各种频率、比例，了解数据的基本分布情况。然后，可能会进入到更复杂的统计方法，例如如何使用 R 进行因子分析，找出隐藏在众多问题背后的潜在态度因素？或者如何运用回归分析，探究哪些因素对某个特定议题的民意支持度有显著影响？这些都是我非常希望能通过这本书学会的。 另外，民意调查的结果呈现至关重要，如何用 R 制作出能够清晰传达复杂信息的图表，也是我希望书中能够详细介绍的部分。我期待它能够教授我如何生成高质量的统计图表，并能指导我如何解读这些图表所传达的信息，从而写出有说服力的分析报告。总而言之，我希望这本手册能够成为我探索民意世界、挖掘数据价值的强大工具，让我能够更有信心地面对未来的民意调查项目。

评分☆☆☆☆☆

哇，收到这本《民意调查资料分析的R实战手册》真是太惊喜了！我一直对统计分析有浓厚的兴趣，尤其是在处理像民意调查这种真实世界的数据时，总觉得需要一个能够脚踏实地、从头学起的指南。这本书的标题立刻就抓住了我的眼球，"R实战手册"这几个字就代表着它不是那种纸上谈兵的理论书，而是能够真正让我们动手操作、解决问题的工具。 我平常接触的 R 语言教材，有的过于学术化，充斥着复杂的公式和抽象的概念，学起来常常让人望而却步；有的又过于简单，只停留在基础操作层面，对于如何运用 R 来解决实际的统计问题，帮助有限。这本书正好弥补了这种断层。从书名来看，它就清楚地指向了民意调查这样一个具体的研究领域，这让我非常期待能够学习到如何使用 R 来处理和分析这类数据。 更重要的是，民意调查的数据往往具有其独特性，比如抽样设计、权重调整、问卷本身的信度效度等问题，这些都是在一般统计分析中不太会深入探讨的。我非常好奇这本书会如何结合 R 语言的强大功能，来解决这些民意调查特有的挑战。比如，书中是否会介绍如何进行加权处理以修正抽样偏差？如何评估量化问卷的可靠性？甚至是如何进行复杂的交叉分析和模型构建来揭示民意背后的深层原因？这些都是我迫切想要了解的。 老实说，我之前也尝试过一些 R 的教程，但总觉得难以将学到的知识与实际的民意调查项目联系起来。这本书恰好给了我一个清晰的脉络，让我知道 R 语言在民意调查分析中的具体应用场景和方法。它不仅仅是教你敲代码，更重要的是教你如何思考，如何将统计理论转化为可执行的分析步骤，最终得出有意义的结论。我非常期待它能帮助我把理论知识转化为实际操作能力，成为我进行民意调查数据分析的得力助手。