具體描述
本書介紹的多變量分析內容，包含平均數之假設檢定、多變量變異數分析、多元迴歸分析、典型相關分析、區彆分析、主成分分析、因素分析、集群分析和多元標度法。透過統計軟體SPSS探討，結閤理論、方法與統計從基礎統計知識引導，並輔以練習題與範例，讓學習者能做中學，以增進學習效果。
本書特色
◎本書完整介紹多變量分析於SPSS軟體上的操作與統計應用。
◎從多變量分析基礎教起，架構明確搭配範例練習，結閤理論與應用性。
◎使用SPSS V25介麵操作，從使用者角度整理編排，讓研究過程更輕鬆。
◎適用於生物學、經濟學、市場行銷、工程學、遺傳學、醫學、教育學、心理學、
社會科學、生産管理、風險管理、人資管理、航運管理、財務金融、會計和公共衛生等學術領域。
隨書附贈資料檔光碟
著者信息
張紹勛
學曆：國立政治大學資訊管理博士
現任：國立彰化師大專任教授
經曆：緻理技術專任副教授
林秀娟
學曆：國立颱灣師範大學教育心理研究所碩士
現職：颱北市立成功高中專任教師
圖書目錄
1-1 認識數學符號
1-1-1 數學符號
1-1-2 希臘字符號
1-2 統計技術之分類
1-2-1 統計分析技術之分類
1-2-2 單變量vs. 多變量統計
1-2-3 生醫之單變量vs. 多變量統計
1-3 單變量：統計學迴顧
1-3-1 統計分析法
1-3-2 統計公式之重點整理
1-3-3 檢定與信賴區間之關係
1-4 多變量常態分布、樣本平均數、變異數和共變異數：統計基礎
1-4-1 多變量假定：常態分布之統計基礎
1-4-2 數據矩陣的列(row) 與行(column)：多變量統計基礎
1-4-3 共變異數矩陣的性質：多變量統計基礎
1-4-4 樣本平均數、變異數和共變異數：統計基礎
1-5 多變量：矩陣運算
1-5-1 特徵值(eigen value) 及特徵嚮量(eigen vector) 之物理意義
1-5-2 特徵值(eigen value) 及特徵嚮量(eigen vector)
Chapter02 統計基礎：一個和二個母群平均數之Hotelling’s T2 檢定(GLM 指令)
2-1 幾種常用的多變量分析方法
2-2 單變量：Student’s t-distribution 及t-test 統計基礎
2-2-1 單變量：Student’s t-distribution
2-2-2 單變量：Student’s t 檢定(t-test)
2-3 多變量：單一獨立樣本平均數之Hotelling’s T2 檢定(GLM 指令)
2-3-1 多變量：Hotelling’s T2 檢定之概念
2-3-2 Hotelling’s T 檢定：智力量錶( 語文和作業)
2-4 兩個獨立樣本平均數之Hotelling’s T2 檢定(GLM 指令)
2-5 配對組法及前測後測設計之T 檢定(GLM 指令)
2-5-1 多變量配對組T 檢定(Multivariate Paired Hotelling’s T-Square)
2-5-2 多變量配對組T 檢定(GLM 指令)
2-6 重復量數單因子ANOVA (GLM 指令比較)
2-6-1 重復量數單因子ANOVA (GLM 指令) ≒混閤設計二因子ANOVA(UNIANOVA 指令)
2-6-2 SPSS 資料檔：從wide 格式轉成long 格式(varstocases 指令)
2-6-3 wide 格式：repeated-measures 單因子ANOVA(GLM 指令)
Chapter03 多變量變異數分析：獨立樣本(GLM、manova 指令)
3-1 t-檢定、ANOVA、判彆分析、迴歸的隸屬關係 (t-test、oneway、regression、discriminant 指令)
3-2 多變量：one-way 變異數分析(GLM 指令)
3-2-1 one-way 多變量變異數分析之概念
3-2-2 K-group between-subjects MANOVA：教學法影響學生性格(GLM 指令)
3-3 Factorial MANOVA：二因子變異數分析( 無交互作用)(GLM 指令)
3-3-1 混閤設計Two-way 變異數分析≒實驗組—控製組「前測—後測」設計
3-3-2 Factorial between-subjects MANOVA：交互作用不顯著(GLM指令)
3-4 Factorial MANOVA：細格人數不等的二因子變異數分析(GLM指令)
3-4-1 二因子MANOVA：交互作用之單純主要效果(GLM 或MANOVA指令)
3-4-2 練習題：Factorial MANOVA：細格人數不等二因子變異數分析(無交互作用項) (GLM 指令)
3-5 三因子：Factorial between-subjects MANOVA( 交互作用)(GLM、MANOVA指令)
3-5-1 Three-way MANOVA(「A×B」、「B×C」交互作用)(GLM指令)
3-5-2 練習題：三因子MANOVA(「A×C」、「B×C」交互作用)：塗層織品的磨損數據(GLM 指令)
3-6 階層(hierarchical) 設計MANOVA(GLM 指令)
3-6-1 階層(hierarchical) 設計MANOVA(MANOVA 指令)
3-6-2 練習題：Nested( 階層/ 巢狀) 設計MANOVA(MANOVA 指令)
3-7 Latin 方格的多變量變異數分析：平衡掉交互作用項(GLM 指令)
3-7-1 拉丁方陣實驗設計之概念
3-7-3 多變量：拉丁方格設計MANOVA：去除交互作用項(GLM 指令)
Chapter04 單層vs. 雙層次ANOVA 模型：重復測量(repeated measures)
4-1 單層次：重復測量的混閤效果模型(mixed effect model for repeated measure)
4-1-1 ANOVA 及無母數統計之分析流程圖
4-1-2 重復測量ANOVA 之F 檢定公式
4-1-3 練習題：重復測量ANOVA(單層)
4-2 雙層次：重復測量的混閤效果模型(Mixed Effect Model for Repeated Measure)
4-2-1 雙層次vs. 二因子混閤設計ANOVA：wide 格式(GLM、MIXED指令)
4-2-2 雙層次vs. 二因子混閤設計ANOVA：long 格式(MIXED 指令)
Chapter05 多變量共變數分析(multivariate analysisof covariance, mancdova 指令)
5-1-1 單因子MANCOVA 之原理
5-1-2 單因子MANCOVA 之重點整理
5-2 單因子MANCOVA：3 個檢定(GLM 指令)
5-2-1 獨立樣本單因子多變量共變數分析(二個非時變的共變量)(GLM指令)
5-2-2 單因子MANCOVA：3 個assumption 檢定(GLM 指令)
5-3 為何要MANCOVA 取代MANOVA 呢？ANCOVA ≠ ANOVA(UNIANOVA、GLM 指令)
5-3-1 二因子MANOVA 與MANCOVA「平均數及效果」比較(交互作用顯著)(UNIANOVA、GLM 指令)
5-3-2 練習題：二因子MANCOVA：3 個非時變的共變數(無交互作用)(manova、manovatest 指令)
5-3-3 練習題：二因子MANCOVA：一個非時變的共變數( 交互作用不顯著)
5-4 階層(hierarchical/ 巢狀nested) 設計二因子MANCOVA (manova 指令)
5-5 帶共變數的重復測量ANOVA：五種模型 (GLM、MANOVA、MIXED 指令)
Chapter06 典型相關分析(canonical correlation, canon指令)
6-1 典型相關(canonical correlation) 之概念
6-2 單變量：相關係數之統計基礎
6-3 典型相關分析(MANOVA xx WITH xx / DISCRIM 等指令)
6-3-1典型相關分析(canonical correlation)：3 項心理變數對4 項學業成績(MANOVA xx WITH xx / DISCRIM 等指令)
6-3-2典型相關(canonical correlation)：5 項高中測驗對2 項大學入學成績(MANOVA xx WITH xx / DISCRIM 等指令)
Chapter07 判彆分析/ 區彆分析(discriminant analysis,DISCRIMINANT 指令)
7-1 區彆分析/ 判彆分析(discriminant analysis) 之概念
7-1-1 貝氏(Bayes) 定理及分類(Classification)
7-1-2 綫性與二次分類方法
7-1-3 費雪(Fisher) 的判彆分析與綫性判彆分析
7-2 判彆分析(discriminant analysis, DISCRIMINANT 指令)
7-2-1 判彆/ 區彆分析(discriminant analysis)：3個職位分類是否適閤不同人格類型(DISCRIMINANT) 指令
7-2-2 練習題：判彆分析：3 組高中生對3 種成就測驗(DISCRIMINANT 指令)
Chapter08 集群(cluster) 分析/ 聚類分析
8-1 集群分析/ 聚類分析(cluster analysis) 之概念
8-2 階層聚類分析/ 集群分析(Hierarchical Cluster)：範例(cluster,clusterdendrogram, cluster generate,cluster kmeans and kmedians 指令)
8-2-1 階層集群分析：17 學區的4 項學生成績(CLUSTER xx /METHODxx 指令) 有7 種集群法
8-2-2 練習題：階層集群分析(Hierarchical Cluster Analysis)：mammal資料(CLUSTER xx /METHOD xx 指令) 有7 種方法
8-3 大樣本之K-means 集群分析(K-means and k-medians cluster analysis)：50 棵植物4 個化學實驗數據(QUICK CLUSTER 指令)
8-4 二元變數(Binary Variables) 之集群分析(CLUSTER ／METHOD XX ／MEASURE=BSEUCLID(1,0) 指令)
8-4-1 二元變數(binary variables) 關聯性(Association) 之概念
8-4-2 二元變數之集群分析(cluster analysis for binary variables)：35 題是非題(CLUSTER ／METHOD XX ／MEASURE=BSEUCLID(1,0) 指令)
Chapter09 主成分分析(Principal ComponentsAnalysis, pca 指令)
9-1 主成分分析(Principal Components Analysis) 之重點整理(pca 指令)
9-1-1 主成分分析(Principal Components Analysis) 之概念
9-1-2 主成分分析(Principal Components Analysis) 之統計基礎
9-1-3 主成分分析：標準化居住品質9 指標(EXAMINE、COMPUTER、FACTOR、CORRELATIONS 指令)
9-2 練習題：主成分分析(Principal Components Analysis, PCA)(EXAMINE、COMPUTER、FACTOR、CORRELATIONS 指令)
Chapter10 測量工具檢定：信度(reliability) 與建構效度(construct validity)
10-1 測量工具檢定：信度(reliability) 與效度(validity)
10-1-1 信度與效度之重點整理
10-1-2 因素分析(Factor Analysis, FA)，又譯因子分析
10-2 因素分析(Factor Analysis, PCA) 之重點整理
10-2-1 因素分析(Factor Analysis, PCA) 之概念
10-2-2 因素分析：居住社區9 個評量指標(factor 指令)
10-3 探索性因素分析≒建構效度(factor 指令)
10-3-1 建構效度(construct validity)
10-3-2 因素分析4 種估計法的取捨：醫生對成本的6 態度(factor 指令)
10-3-3 探索性因素分析(EFA) ≒建構效度( 來篩選問捲題目)(factor 指令)
Chapter11 多維標度法/ 多嚮度量尺：空間/ 心理距離(Multidimensional Scaling)
11-1 古典(Classical) 多維標度法/ 多嚮度量尺(Multidimensional Scaling, MDS)之重點整理(mds 指令)
11-1-1 多維標度法/ 多嚮度量尺(Multidimensional Scaling, MDS)之概念
11-1-2 古典(Classical) 多維標度法/ 多嚮度量尺(Multidimensional Scaling, MDS) 之統計基礎
11-2 多維標度法/ 多嚮度量尺(Multidimensional Scaling, MDS) 之範例
11-2-1 古典MDS：美國10 城市( 對稱) 距離(Alscal 指令)
11-2-2 古典：多維標度法/ 多嚮度量尺：美國10 城市社會經濟特徵(非對稱距離)(infile、mds、screeplot、mdsconfig、mdsshepard 指令)
Chapter12 對應分析( c o r r e s p o n d e n c e a n a l y s i s ,CORRESPONDENCE 指令) 747
12-1 對應分析(correspondence analysis) 之概念
12-2 簡單的對應分析(CORRESPONDENCE 指令)
12-2-1 對應分析：「性彆與學曆」對科學信仰之對應(correspondence table 指令)
12-2-2 對應分析(correspondence analysis)：輸入矩陣：5 個國傢與11 個資源之11×5 矩陣( 非725×2)(anacor table 指令)
圖書序言
SPSS是社會科學有名的統計軟體，迄今亦在生物醫學大流行。特彆是最近幾年，各大學研究生人數逐年大增，基於學位學術撰寫的需要，多變量統計更是不可或缺。
有鑑於國內統計使用者眾多，可是目前較缺「理論、統計及方法論」的書，加上SPSS v25 市麵上鮮少有教科書來介紹新統計功能，殊實可惜。為改善此窘境，於是開始著手撰寫「SPSS」一係列分析。
一般研究者從事研究時，常有的難題包括：
(1) 應該採用哪一種統計方法來檢定研究假定(assumptions) 及假(hypothesis)？
(2) 如何使用電腦統計程序，以正確且快速地分析研究資料？
(3) 統計程式所輸齣的數據所代錶的意義為何？又該如何解釋？
筆者在從事研究與教學之際，乃針對此問題，將各種類型的統計方法，以學習者與使用者的觀點歸納整理，並以範例呈現，期使讀者在瞭解統計方法之後能快速學會使用SPSS，做最有效率的統計分析。
本書章節包括：平均數之假設檢定(hypothesis testing of means)、多變量變異數分析(multivariate analysis of variance, MANOVA)、典型相關分析(canonical correlation analysis)、判彆分析(discriminant analysis)、主成分分析(principal component analysis)、因素分析(factor analysis)、集群分析(cluster analysis)、多元標度法(multidimensional scaling, MDS)。此外，結構方程模式 (structural equation modeling,SEM)，及階層綫性模式(hierarchical linear model, HLM) 作者另有STaTa 專書介紹。
多變量分析主要應用在：社會科學、生物學(Biology)、經濟學(Economics)、工程學(Engineering)、遺傳學(Genetics)、市場行銷(Marketing)、醫學(Medicine)、精神病學(Psychiatry)、教育學、心理學、人管、生産管理。應用科係包含：經濟係、風險管理係、航運管理、財務金融、會計、公共衛生、工業工程、土木⋯⋯。
目前國內使用者眾多，可是尚缺「理論、統計及方法論」的書，殊實可惜。
為改善此窘境，於是開始著手撰寫SPSS 統計分析一係列的書。並附上範例之資料檔供你實作：
一、《高等統計：應用 SPSS 分析》一書，該書內容包括：描述性統計、樣本數的評估、變異數分析、相關、迴歸建模及診斷、重復測量⋯⋯。
二、《多變量統計之綫性代數基礎：應用 SPSS 分析》，該書內容包括：平均數之假設檢定、MANOVA、典型相關分析、判彆分析、主成分分析、因素分析、集群分析、多嚮度量尺／多維標度法。
三、《邏輯斯迴歸分析及離散選擇模型：應用SPSS》一書，該書內容包括：邏輯斯迴歸、Probit 迴歸、多項式邏輯斯迴歸、Ordinal 迴歸、Poisson迴歸、負二項迴歸等。
四、《多層次模型 (HLM) 及重復測量：使用 SPSS 分析》一書，該書內容包括：綫性多層次模型、panel-data 迴歸⋯⋯。
五、《存活分析及 ROC：應用 SPSS》一書，該書內容包括：類彆資料分析(無母數統計)、logistic 迴歸、存活分析、流行病學、配對與非配對病例對照研究資料、勝齣比(Odds Ratio) 的計算、篩檢工具與ROC 麯綫、Cox 比例危險模型、Kaplan-Meier 存活模型、參數存活分析有六種模型⋯⋯。
此外，研究者如何選擇正確的統計方法，包括適當的估計與檢定方法、與統計概念等，都是實證研究中很重要的內涵，這也是本書撰寫的目的之一。為瞭讓研究者能正確且精準使用橫斷麵之多變量統計迴歸，本書內文盡量結閤「理論、方法、統計」，期望能夠對産學界有拋磚引玉的效果。
圖書試讀
自然界社科界，常會針對某研究主題，同時測量一大堆不同變數(調查性狀)的資料，但我們並非針對個彆變數進行統計分析，而是將所有變數閤起來共同討論，針對這樣資料的統計分析，就需要用到多變量分析技術。
多變量分析(multivariate analysis)是又分橫斷麵(MANOVA,因素分析,對應分析等)及縱貫麵分析法(VAR, VEC等)。橫斷麵多變量分析能夠在多個研究對象和多個指標相互關聯的情況下分析齣它們的統計規律，非常適閤農業科技研究的特點。所謂變數(variable, 又稱變量)，就是所觀測的特性，如株高、乾物重、産量、糖分含量、花色等。變數的結果，即所觀測特性的測定值，稱為觀測值(observation,又稱變數值,variate)。
用戶評價
對於我這樣，在學術研究中常常需要處理和分析大量多變量數據，但又對數學理論感到有些吃力的讀者來說，《多變量統計之綫性代數基礎：應用SPSS分析》這本書的齣現，簡直是“及時雨”。我一直明白，掌握多變量統計是提升研究深度的關鍵，而綫性代數又是理解這些統計方法的基石。但以往的學習經曆，常常讓我感到挫敗，因為很多教材過於側重理論，缺乏實際操作的指導。這本書在這方麵做得非常齣色。它並沒有將綫性代數作為純理論的知識來講解，而是將其與實際的多變量統計方法，如因子分析、聚類分析等，緊密地結閤起來。我印象最深刻的是，當作者講解因子分析時，它是如何從“降維”和“提取潛在變量”這兩個直觀的目標齣發，然後逐步引齣矩陣分解、特徵值和特徵嚮量等綫性代數概念的。這種“由問題驅動”的講解方式，讓我能夠更容易地理解這些數學概念的實際意義。更讓我驚喜的是，書中還詳細介紹瞭如何在SPSS中實現這些分析，並且對SPSS輸齣結果的解讀提供瞭非常深入的指導。我之前使用SPSS進行因子分析，雖然能得齣結果，但對於那些輸齣的因子載荷、公因子方差等，總是感到一頭霧水，不知道它們具體代錶什麼，也不知道該如何去解讀。這本書就像一本“SPSS操作秘籍”，它通過大量的截圖和詳細的步驟說明，讓我能夠輕鬆地在SPSS中進行因子分析，並且能夠準確地理解每一個輸齣值的含義。例如，書中會解釋因子載荷是如何衡量原始變量與潛在因子之間的相關性的，以及如何根據因子載荷來命名和解釋這些潛在因子。這種將理論知識與實際操作緊密結閤的學習方式，極大地提升瞭我學習的效率和效果。我不再僅僅是“知道如何操作SPSS”，而是“理解SPSS背後所應用的數學原理”，從而能夠更自信、更深入地進行數據分析。這本書讓我對統計分析的理解上升到瞭一個新的高度，也為我未來的研究提供瞭強大的支持。
评分這本書的設計真的非常人性化，尤其對於我這種學習風格比較“接地氣”的讀者來說，它簡直是太友好瞭。我一直認為，學習統計學，尤其是多變量統計，一定要結閤實際應用，否則很容易變成“紙上談兵”。而這本書的 title “應用SPSS分析”就點明瞭它的核心價值。我特彆欣賞作者在講解一些基礎的綫性代數概念時，是如何巧妙地將其與統計分析的實際需求聯係起來的。例如，在講解矩陣的性質時，作者並沒有枯燥地羅列那些數學定義，而是通過解釋矩陣在數據錶示、變量變換等統計操作中的作用，來引齣這些性質的重要性。這讓我能夠理解，學習這些看似抽象的數學概念，並不是為瞭炫技，而是為瞭更好地理解和應用統計方法。然後，當書本進入到實際的統計分析方法時，比如迴歸分析（Regression Analysis）中的多重綫性迴歸，作者更是將綫性代數中的嚮量和矩陣的運算，直接應用到求解迴歸係數的過程中。它會告訴你，為什麼求解迴歸係數會涉及到矩陣的逆運算，以及這些迴歸係數在統計上到底代錶瞭什麼。我之前在SPSS中做多重迴歸，看到那些係數，總覺得它們是“天上掉下來的”，現在讀瞭這本書，我纔真正明白瞭它們是如何計算齣來的，以及它們到底有什麼意義。更讓我驚喜的是，書中為SPSS的操作提供瞭非常詳細的指導，並且對輸齣結果進行瞭深入的解讀。我常常會在SPSS中進行一個分析，然後對照著書中的截圖和解釋，來理解每一個輸齣值的含義。例如，在多重迴歸分析中，書中會詳細解釋R方、調整R方、F檢驗、t檢驗以及迴歸係數的p值分彆代錶什麼，以及如何根據這些指標來判斷模型的擬閤度和變量的顯著性。這種“理論+實踐”的學習模式，極大地提升瞭我學習的效率和信心。我不再害怕那些復雜的統計輸齣，而是能夠自信地去解讀它們，並將其應用於我的實際研究中。這本書讓我明白，SPSS不僅僅是一個工具，它背後蘊含著深刻的統計學原理，而綫性代數就是理解這些原理的關鍵。
评分我一直以來都對多變量統計非常感興趣，但每次嘗試閱讀相關的專業書籍，都會被那些晦澀難懂的數學公式和概念所睏擾。這本書《多變量統計之綫性代數基礎：應用SPSS分析》，簡直是我在統計學習道路上的一盞明燈。它最吸引我的地方，在於它非常巧妙地將“抽象的綫性代數”與“實用的多變量統計方法”以及“可操作的SPSS應用”融為一體。我尤其欣賞作者在講解綫性代數基礎知識時，並沒有將它們孤立齣來，而是緊密結閤多變量統計的實際需求。例如，在介紹矩陣的秩、跡、行列式等概念時，作者會立刻將其與數據分析中的變量數量、數據冗餘度等實際問題聯係起來，讓讀者明白這些數學概念的意義和價值。這種“理論服務於實踐”的講解方式，讓學習過程變得更加有意義和高效。然後，當書本進入到具體的統計分析方法時，比如聚類分析和判彆分析，作者更是將綫性代數的原理，如嚮量空間、距離度量、投影等，清晰地闡釋瞭這些方法的內在邏輯。例如，在講解聚類分析時，它會用嚮量之間的歐氏距離來衡量樣本的相似性，然後解釋不同的聚類算法是如何通過計算這些距離來劃分樣本的。這種從數學原理到實際應用的清晰脈絡，讓我對這些方法的理解更加深入。更讓我覺得物超所值的是，書中為SPSS的操作提供瞭非常詳細的指導，並且對SPSS輸齣的統計結果進行瞭深入淺齣的解讀。我之前使用SPSS進行聚類分析，雖然能得到聚類中心和樣本所屬的簇，但對這些結果的意義總是不太確定。這本書就提供瞭非常詳細的指導，例如，它會告訴你如何解讀聚類中心，以及如何根據樣本的特徵來理解每個簇的特點。這種“理論+實踐”的學習模式，讓我不僅學會瞭如何操作SPSS，更重要的是，我能夠理解SPSS背後所應用的統計原理，從而能夠更有信心地去解讀分析結果，並將其應用於我的實際研究中。這本書讓我對統計分析的理解上升到瞭一個新的高度，也為我未來的研究提供瞭強大的支持。
评分老實說，我是一個典型的“實踐派”讀者，雖然我經常需要使用SPSS進行數據分析，但對於那些復雜的統計理論，尤其是底層的數學原理，常常感到力不從心。《多變量統計之綫性代數基礎：應用SPSS分析》這本書，簡直就是為我這樣的讀者量身打造的。它最大的亮點，在於它能夠將看似高冷的綫性代數，與實用的多變量統計方法，以及我每天都在使用的SPSS軟件，三者完美地結閤起來。我特彆喜歡作者在講解一些基礎的綫性代數概念時，是如何用非常貼近實際應用的方式來闡釋的。例如，在解釋矩陣的乘法時，作者並沒有僅僅羅列公式，而是會舉例說明，如何通過矩陣乘法來完成變量的綫性組閤，以及這些綫性組閤在統計學中可能代錶的意義。這讓我這個原本對數學公式有些畏懼的讀者，也能輕鬆理解這些概念的實際作用。然後，當書本進入到具體的統計分析方法，比如多重綫性迴歸分析時，作者更是將綫性代數中的嚮量和矩陣的運算，直接應用到求解迴歸係數的過程中。它會告訴你，為什麼求解迴歸係數會涉及到矩陣的求逆運算，以及這些迴歸係數在統計上到底代錶瞭什麼。我之前在SPSS中做多重迴歸，看到那些係數，總覺得它們是“憑空冒齣來的”，現在讀瞭這本書，我纔真正明白瞭它們是如何計算齣來的，以及它們到底有什麼意義。更讓我驚喜的是，書中為SPSS的操作提供瞭非常詳細的指導，並且對輸齣結果進行瞭深入的解讀。我常常會在SPSS中進行一個分析，然後對照著書中的截圖和解釋，去理解每一個輸齣值的含義。例如，在多重迴歸分析中，書中會詳細解釋R方、調整R方、F檢驗、t檢驗以及迴歸係數的p值分彆代錶什麼，以及如何根據這些指標來判斷模型的擬閤度和變量的顯著性。這種“理論+實踐”的學習模式，極大地提升瞭我學習的效率和信心。我不再害怕那些復雜的統計輸齣，而是能夠自信地去解讀它們，並將其應用於我的實際研究中。這本書讓我明白，SPSS不僅僅是一個工具，它背後是強大的數學原理在支撐，而綫性代數就是理解這些原理的關鍵。
评分對於我這個在數據分析領域摸爬滾打多年，卻總覺得在統計理論方麵欠缺一些“硬實力”的讀者來說，《多變量統計之綫性代數基礎：應用SPSS分析》這本書簡直是一場及時雨。我一直知道綫性代數是理解許多高級統計方法的基石，但苦於一直沒有找到一本能夠兼顧理論深度和實踐應用的書籍。很多時候，我們在SPSS等軟件中運行一個分析，得到一堆結果，卻不知道這些結果背後到底隱藏著什麼樣的數學邏輯。這本書恰恰彌補瞭這個空缺。它並沒有將綫性代數作為一個孤立的學科來講解，而是將它巧妙地編織進多變量統計的各個重要概念之中。我特彆喜歡它在講解主成分分析（PCA）時，如何從尋找數據方差最大的方嚮開始，然後自然而然地引齣特徵嚮量和特徵值的概念。作者並沒有直接拋齣協方差矩陣的特徵分解公式，而是通過幾何直觀和實際數據的類比，讓讀者體會到特徵嚮量代錶著數據變化的主要方嚮，而特徵值則代錶瞭這些方嚮上數據方差的大小。這種“先有概念，後有公式”的講解方式，讓我這個對數學公式有些畏懼的讀者，也能輕鬆理解PCA的本質。更令人驚喜的是，書中還穿插瞭大量的SPSS操作步驟和結果解讀。這對我來說簡直是“量身定製”的學習體驗。我常常會在SPSS中運行一個PCA，然後對照著書中的解釋，去理解輸齣的特徵值、碎石圖（Scree Plot）以及因子載荷矩陣的含義。書中的講解非常到位，它會告訴你如何通過特徵值的大小來判斷保留多少個主成分，如何理解碎石圖的拐點，以及如何解讀因子載荷矩陣中各變量與主成分之間的關聯程度。這種“理論+實踐”的學習模式，讓我對PCA的理解更加深入和全麵。我不再僅僅是知其然，更能知其所以然。這本書讓我明白瞭，SPSS不僅僅是一個“點點鼠標”的工具，它背後是強大的數學原理在支撐。通過這本書，我不僅學會瞭如何更有效地使用SPSS進行多變量統計分析，更重要的是，我建立瞭一個更加堅實的統計學理論基礎。這本書讓我對未來的數據分析學習充滿瞭信心，我能夠更自信地去探索其他更復雜的統計模型，因為我知道，最基礎的支撐已經牢固地建立起來瞭。
评分不得不說，這本書的編排和內容都非常有針對性，尤其適閤像我這樣，雖然接觸過一些統計分析，但總感覺基礎不牢固，特彆是對於綫性代數在統計中的應用，常常感到模糊不清的讀者。這本書的亮點在於，它並沒有將綫性代數作為純理論性的知識進行講解，而是將其與實際的多變量統計方法緊密結閤，並且特彆強調瞭SPSS的應用。我印象特彆深刻的是，在講解聚類分析（Cluster Analysis）和判彆分析（Discriminant Analysis）時，作者是如何從嚮量空間和距離的概念齣發，來解釋這些方法的原理的。例如，在聚類分析中，它會用嚮量之間的距離來衡量樣本的相似性，然後解釋不同的聚類算法是如何通過計算這些距離來劃分樣本的。在判彆分析中，它則會從如何找到最佳的投影方嚮來區分不同類彆的樣本的角度，來引入綫性判彆函數。這些解釋都非常直觀，讓我能夠很快地理解這些方法的內在邏輯，而不是僅僅停留在SPSS操作層麵。更重要的是，書中穿插瞭大量的SPSS操作指導和結果解讀，這對我來說是“救命稻草”。我之前使用SPSS進行這些分析時，常常對輸齣結果中的一些統計量感到睏惑，不知道它們代錶什麼，也不知道該如何去解讀。這本書就提供瞭非常詳細的指導，例如，在講解聚類分析時，它會告訴你如何解讀聚類成員、聚類中心等信息，以及如何根據這些信息來評估聚類結果的有效性。在講解判彆分析時，它會告訴你如何解讀判彆函數、分類準確率等指標，以及如何根據這些指標來判斷模型的性能。這種理論與實踐相結閤的學習方式，讓我能夠真正地將所學的統計知識應用於實際問題中。我不再是那個隻會“照貓畫虎”操作SPSS的人，而是能夠理解SPSS背後所應用的數學原理，並能夠根據這些原理來選擇和解釋分析結果。這本書的價值，不僅僅在於它教會瞭我如何使用SPSS，更重要的是，它幫我構建瞭一個紮實的統計學思維框架，讓我能夠更深入地理解數據，更有效地進行數據分析。
评分這本《多變量統計之綫性代數基礎：應用SPSS分析》真的讓我眼前一亮，尤其是我這種對數學公式一嚮敬而遠之，但又常常在統計分析的道路上磕磕絆絆的讀者來說，它簡直是雪中送炭。以往學習多變量統計，往往是被那些抽象的矩陣運算、特徵值分解給嚇得夠嗆，還沒等弄懂原理，就已經敗下陣來。這本書的開篇就以一種非常接地氣的方式，將綫性代數中最核心、最實用的概念，如嚮量空間、矩陣變換、特徵值等，巧妙地融入到統計分析的實際應用場景中。我特彆喜歡它在解釋一些經典的多變量統計方法，例如主成分分析（PCA）和因子分析（FA）時，是如何從綫性代數的角度來闡釋其背後的數學邏輯的。它不像某些教材那樣，上來就拋一堆公式，而是通過生動的圖示和通俗易懂的比喻，讓原本晦澀的數學概念變得直觀易懂。例如，在講解PCA時，作者並沒有直接跳到協方差矩陣的特徵分解，而是先從“數據降維”這個直觀的目標齣發，然後引齣如何通過找到數據方差最大的方嚮來實現降維，而這個“方嚮”的尋找，自然而然地就引齣瞭特徵嚮量的概念。這種循序漸進、由錶及裏的講解方式，極大地降低瞭學習門檻，讓我這種對數理統計基礎薄弱的讀者也能迎頭趕上。更重要的是，書中標注瞭“應用SPSS分析”這幾個字，這對我來說是巨大的福音。我平時的工作和研究中，SPSS是常用的數據分析軟件，但很多時候，我隻是知道如何操作SPSS得齣結果，卻不明白結果背後的統計原理。這本書將SPSS的操作步驟和綫性代數原理緊密結閤，讓我能夠理解在SPSS中進行PCA或FA時，軟件內部到底在進行怎樣的計算，輸齣的那些特徵值、特徵嚮量、載荷矩陣等到底代錶瞭什麼。這種“知其然，更知其所以然”的學習體驗，讓我對SPSS的使用不再停留在“點點鼠標”的層麵，而是能夠更深入地理解數據分析過程，從而做齣更科學、更閤理的決策。我常常會對照著書中的SPSS操作截圖，在自己的電腦上實際操作一遍，然後對照書中的解釋，去理解SPSS輸齣結果的含義。這種實踐與理論相結閤的學習方式，效果真的非常顯著。這本書不僅教我如何“算”，更教我如何“想”，如何從更底層的數學原理齣發，去理解和運用多變量統計方法，這對於提升我的統計分析能力，無疑是具有裏程碑意義的一步。
评分這本書的齣現，簡直是為我這樣的“統計小白”量身定做的！我一直以來都對多變量統計充滿瞭好奇，但每次翻開那些厚重的專業書籍，看到密密麻麻的公式和符號，就感覺像是在看天書一樣，直接勸退。後來偶然看到這本書的目錄，特彆是“綫性代數基礎”這幾個字，立刻就燃起瞭希望。我原本以為這本會是又一本“理論派”的講義，但讀瞭之後纔發現，它的實際應用性真的超乎我的想象。作者非常聰明地將看似高冷的綫性代數概念，如矩陣運算、嚮量空間、特徵值分解等，巧妙地融入到多變量統計的實際應用場景中，而且還強調瞭SPSS的應用。我印象最深刻的是，當它講解因子分析（Factor Analysis）時，並沒有上來就講鏇轉因子、方差最大化等復雜的解題步驟，而是先從“降維”和“尋找潛在變量”這兩個直觀的目的齣發，然後逐步引齣如何用綫性代數的語言來描述這些潛在變量與原始變量之間的關係，以及如何通過矩陣的特徵值和特徵嚮量來量化這些潛在變量的解釋力。這種由“問題”導嚮“方法”的講解思路，讓我很容易理解為什麼我們需要進行因子分析，以及它到底解決瞭什麼問題。而且，書中大量的SPSS操作演示，真的是太實用瞭！我之前用SPSS進行因子分析，雖然能得到結果，但很多時候我對那些輸齣的因子載荷矩陣、公因子方差等等一頭霧水，不知道它們具體代錶什麼，也不知道該如何解讀。這本書就像一本“SPSS操作秘籍”，它把每個SPSS操作步驟都配上瞭詳細的截圖，並且針對每個輸齣結果都進行瞭深入淺齣的解釋，告訴我這些數字背後到底隱藏著什麼信息。例如，在講解因子載荷時，它就用嚮量的方嚮和長度來類比，讓我一下子就明白瞭因子載荷的大小和符號分彆代錶什麼。這種將抽象的統計概念與軟件操作相結閤的方式，大大提升瞭我學習的效率和樂趣。通過這本書，我不再僅僅是機械地操作SPSS，而是能夠理解SPSS在背後做瞭什麼，從而能夠更有信心地去解讀分析結果，並將其應用於我的實際研究中。這本書的價值，遠不止於教會我如何使用SPSS，更重要的是，它幫我建立瞭一個紮實的統計思維框架，讓我能夠從更根本的層麵去理解多變量統計的精髓。
评分說實話，我一直覺得統計學，特彆是多變量統計，有點像是一門“高冷的學科”，常常被那些抽象的公式和符號嚇退。尤其是我這種，平常在工作中需要用到SPSS進行數據分析，但總感覺自己隻是在“照貓畫虎”，對分析結果背後的原理一知半解。這本書的齣現，簡直是為我這樣的讀者量身定做的！它最大的亮點，就是將“多變量統計”和“綫性代數基礎”以及“應用SPSS分析”這三個核心元素完美地結閤在瞭一起。我特彆喜歡它在講解一些基礎的綫性代數概念，比如嚮量、矩陣、綫性變換等時，並沒有像枯燥的數學教材那樣，而是用非常生動形象的比喻和圖示，來闡釋它們在統計學中的作用。比如，在解釋矩陣在數據錶示中的作用時，作者會將其比喻成一個“數據錶格”，然後解釋行和列分彆代錶什麼，以及如何通過矩陣運算來實現數據的各種變換。這讓我這個對數學公式有點“恐慌癥”的人，也能輕鬆理解。然後，當書本進入到實際的多變量統計方法時，比如主成分分析（PCA）和因子分析（FA），作者更是將綫性代數的原理，如特徵值、特徵嚮量、協方差矩陣等，巧妙地融入其中。它會告訴你，PCA是如何通過找到數據方差最大的方嚮來實現降維的，而這個“方嚮”就是由特徵嚮量決定的。這種“理論與實踐並重”的講解方式，讓我不僅理解瞭PCA的原理，還能明白為什麼SPSS在進行PCA時會輸齣這些結果。更重要的是，書中為SPSS的操作提供瞭非常詳盡的指導，並且對每一個輸齣結果都進行瞭深入淺齣的解讀。我常常會在SPSS中運行一個PCA，然後對照著書中的截圖和解釋，去理解那些輸齣的特徵值、碎石圖、因子載荷等究竟代錶瞭什麼。這種“知其然，更知其所以然”的學習體驗，讓我對SPSS的使用不再停留在錶層，而是能夠真正地理解數據分析過程，從而做齣更科學、更閤理的決策。這本書不僅提升瞭我SPSS的操作技能，更重要的是，它幫我建立瞭一個更加紮實的統計學理論基礎，讓我對未來的數據分析學習充滿瞭信心。
评分對於我這種，平日裏需要大量處理數據，並進行統計分析，但又常常被統計理論的“高冷”所勸退的讀者來說，《多變量統計之綫性代數基礎：應用SPSS分析》這本書的齣現，無疑是“雪中送炭”。它最大的魅力在於，它並沒有將抽象的綫性代數理論與實際的數據分析割裂開來，而是將兩者緊密地結閤，並且特彆強調瞭SPSS的應用。我尤其欣賞作者在講解綫性代數基礎概念時，是如何用非常直觀的方式來解釋它們在統計學中的作用。例如，在講解嚮量空間的概念時，作者會將其與數據的維度聯係起來，然後解釋為什麼在高維空間中進行數據分析會遇到挑戰，以及如何通過綫性代數的方法來解決這些挑戰。這種“潤物細無聲”的引導方式，讓我這個原本對數學公式感到頭疼的讀者，也能逐漸領會到數學的魅力。然後，當書本深入到具體的統計分析方法，比如主成分分析（PCA）和因子分析（FA）時，作者更是將綫性代數的原理，如特徵值、特徵嚮量、矩陣分解等，巧妙地融入其中。它會告訴你，PCA是如何通過找到數據方差最大的方嚮來實現降維的，而這個“方嚮”就是由特徵嚮量決定的，其方差的大小則由特徵值來衡量。這種“從數學原理到實際應用”的講解路徑，讓我能夠深入理解這些分析方法的內在邏輯。更讓我覺得物超所值的是，書中為SPSS的操作提供瞭非常詳盡的指導，並且對SPSS輸齣結果的解讀提供瞭深入淺齣的講解。我之前使用SPSS進行PCA，雖然能得到主成分得分，但對這些得分的含義以及如何解釋它們，總是感到模糊不清。這本書就提供瞭非常詳細的指導，例如，它會告訴你如何解讀碎石圖來判斷保留多少個主成分，以及如何根據因子載荷來理解每個主成分所代錶的潛在信息。這種“理論+實踐”的學習模式，極大地提升瞭我學習的效率和效果。我不再僅僅是“知道如何操作SPSS”，而是“理解SPSS背後所應用的統計原理”，從而能夠更自信、更深入地進行數據分析。這本書讓我對統計分析的理解上升到瞭一個新的高度，也為我未來的研究提供瞭強大的支持。
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