逻辑斯回归分析及离散选择模型：应用SPSS pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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◎介绍分析二分类依变数时，最常使用的统计分析模型──逻辑斯回归模型
◎完整且详实的范例解析，帮助您触类旁通，让报告、论文大升级！
◎本书使用SPSS V25介面操作，编排方式深入浅出，学习过程更轻松。
◎逻辑斯模型是社会学、生物统计学、临床心理学、数量心理学、计量经济学和市场行销等统计实证分析的常用方法

　　随书附赠资料档光碟

　　逻辑斯模型是离散选择法模型之一，属于多项变数分析，也是在分析二分类依变数时，最常使用的统计分析模型。逻辑斯回归的资料常出现在不同领域中，是社会学、生物统计学、临床心理学、数量心理学、计量经济学和市场行销等统计实证分析的常用方法。

　　本书介绍的内容包含线性回归与二元依变数、逻辑斯回归的诊断、离散选择模型、单层与多层次模型、Count 依变数之回归与加权OLS回归。透过统计软体SPSS探讨，结合理论、方法与统计引导，从使用者角度整理编排，让学习和研究过程更得心应手。
 

深度探索：多元数据分析与决策科学的理论与实践 本书聚焦于复杂数据结构下的统计建模与决策科学前沿领域，旨在为研究人员、数据分析师及相关从业者提供一套系统、深入且具有高度实践指导意义的分析框架。 本书内容涵盖了从基础概率论与统计推断到尖端机器学习算法的过渡，重点剖析了如何利用先进的统计工具解决现实世界中涉及多类别、有序或无序选择的复杂问题。 --- 第一部分：高阶统计建模基础与检验 本部分奠定了进行复杂模型构建所需的坚实统计学基础，着重于超越标准线性模型的局限性，深入探讨非线性关系的建模技术。 第一章：统计推断的严谨性与假设检验的再审视 本章将对经典统计推断的哲学基础进行回顾，强调参数估计的收敛性、一致性和有效性。我们将详细讨论最大似然估计（MLE）作为非参数和半参数模型核心的地位，并引入广义线性模型（GLM）作为连接线性模型与非线性响应变量的桥梁。重点内容包括： 1. 指数族分布的精要：理解泊松、负二项、伽马等分布在特定数据结构（如计数数据、正值连续数据）中的适用性及其与链接函数的数学联系。 2. 模型拟合优度检验：超越传统的$R^2$，深入探讨偏差统计量（Deviance）、似然比检验（Likelihood Ratio Test, LRT）在模型嵌套检验中的精确应用。讨论赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）在模型选择中的权衡与冲突。 3. 稳健性分析：探讨在违反正态性或同方差性假设时，经典模型失效的机制。引入稳健标准误（Robust Standard Errors）的计算方法及其在异方差性或聚类数据中的应用，确保推断的可靠性。 第二章：生存数据分析：时间到事件模型的深度剖析 生存分析（Survival Analysis）是处理带有“删失”（Censoring）观测数据的核心工具。本章将系统介绍其理论框架和实用技术。 1. 非参数方法详解：详细阐述Kaplan-Meier估计器用于描述生存函数的精确计算过程。引入Log-Rank检验来比较不同组间的生存曲线差异。 2. 半参数模型——Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）：这是生存分析的基石。我们将详细推导其偏似然函数，并重点讨论比例风险（PH）假设的检验方法（如基于 Schoenfeld 残差的检验）。当PH假设被违反时，介绍如何使用时间依赖协变量（Time-Dependent Covariates）来修正模型。 3. 参数化生存模型：讨论威布尔（Weibull）和指数分布在生存时间建模中的具体形式，及其在特定加速失效时间（AFT）或加速失效率（AFR）假设下的应用。 --- 第二部分：高级分类与排序数据建模 本部分是本书的核心，专注于解决因变量是分类变量（二元、有序或无序多类别）时的建模挑战，这是决策科学研究中最为常见的情境。 第三章：二元响应变量的优化建模：从Logit到Probit 本章深入剖析了处理二元（是/否，发生/未发生）结果的两个主要模型及其区别。 1. 逻辑回归（Logistic Regression）的数学内涵：详细解析Logit函数的S形曲线特性，以及它如何将线性预测值映射到概率空间。重点在于理解优势比（Odds Ratio, OR）的解释，以及如何处理OR随其他变量变化的非线性效应。 2. Probit模型的几何解释：对比Logit模型，解释Probit模型基于标准正态分布累积密度函数的特性。在实际应用中，比较Logit和Probit模型预测结果的差异性，并探讨在何种理论框架下应优先选择Probit模型（例如，基于潜变量理论）。 3. 模型诊断与评估：除了传统的检验统计量，本章引入了对二元分类模型至关重要的评估指标：ROC曲线下面积（AUC）、灵敏度（Sensitivity）与特异度（Specificity）的权衡。讨论校准图（Calibration Plots）在评估预测概率准确性方面的重要性。 第四章：多类别响应的扩展：有序与无序选择的区分建模 当响应变量包含三个或更多类别时，必须根据类别间的关系选择合适的模型结构。 1. 无序多项式逻辑回归（Multinomial Logistic Regression）： 参照类别设定：解释选择不同参照类别对优势比解释的影响。 独立性假设（IIA）：这是多项式Logit模型的关键限制。本章将详细阐述IIA假设的含义，并通过实例展示其局限性。 模型构建与结果解释：针对每个类别对（或每个类别相较于参照类别）的Log-Odds进行建模与解读。 2. 有序逻辑回归（Ordinal Logistic Regression）： 累积优势比（Cumulative Odds Ratio）：解释有序模型的核心在于建模累积概率，并阐述累积优势比如何提供一个跨越所有类别的单一效应估计。 平行回归假设（Parallel Regression Assumption）：这是有序模型的核心假设。本章将使用Score 检验或似然比检验来系统检验此假设，并提供当假设被违背时的解决方案，例如转向部分比例优势模型（Partial Proportional Odds Model）。 第五章：计数数据的专业建模：超越泊松回归 计数数据（如事件发生次数）常在保险、交通和医疗领域出现。本章关注如何处理泊松模型的局限性。 1. 泊松模型的局限性与负二项回归：详细分析过度离散（Overdispersion）现象，即方差大于均值，并阐述负二项模型如何通过引入额外参数来松弛等方差假设，提高估计效率。 2. 零膨胀模型（Zero-Inflated Models）： 理论基础：介绍零膨胀模型（如ZIP, ZINB）如何将数据生成过程分解为两个部分：一个判别模型（决定是否为零）和一个计数模型（在非零情况下计数）。 模型识别与解释：区分“结构性零”和“偶然性零”，并正确解释来自两个子模型的系数。 --- 第三部分：应用与高级主题：模型的选择与评估 本部分侧重于将理论应用于实际数据，并探讨模型选择和预测的实践策略。 第六章：效应的异质性与交互作用的深入探究 本章关注如何识别和量化不同群体或条件下效应强度的差异。 1. 交互作用项的构建与解释：在Logit或有序模型中，交互项的解释比在线性模型中复杂得多。本章将提供清晰的数学推导，指导如何解释分类变量与连续变量的交互作用，以及两个分类变量的交互作用对优势比或概率的影响。 2. 分层模型与模型混合效应：介绍当数据存在天然的聚类结构（如受试者内部测量、地区分组）时，如何使用混合效应逻辑回归来捕捉个体层面的随机截距和随机斜率，从而更准确地估计总体效应，并处理数据相关性。 第七章：预测性能的交叉验证与模型校准 模型的最终价值在于其预测能力，而非仅在于参数估计。 1. 交叉验证的艺术：系统介绍K折交叉验证、留一法（LOOCV）在评估分类模型泛化能力中的应用。讨论在小样本或高度不平衡数据集中选择合适交叉验证策略的重要性。 2. 评估预测的质量：深入探究提升（Gain）图和提升累积曲线在商业应用中的价值，尤其是在评估模型在识别高风险或高价值群体方面的效率。 3. 模型校准的校正：讨论当模型预测的概率与实际事件发生频率不一致时，如何使用Platt缩放或Isotonic回归等后处理技术对概率进行校准，以确保模型输出的概率值具有真实意义。 本书强调的是基于统计理论的严谨选择和对模型假设的持续检验，旨在培养读者在面对多样化因变量数据时，能够批判性地选择、构建和解释最适合的统计模型。内容侧重于模型背后的数学原理及其在实际分析软件（如R或Stata等平台）中的操作逻辑，而非特定软件的菜单式操作指南。

作者简介

张绍勋

　　学历：国立政治大学资讯管理博士

　　现任：国立彰化师大专任教授

　　经历：致理技术专任副教授

林秀娟

　　学历：国立台湾师范大学教育心理研究所硕士

　　现职：台北市立成功高中专任教师
 

Chapter01 线性回归vs. 二元(Binary) 依变数 (逻辑斯回归) 1
1-1 回归的二大类：连续依变数vs. 离散依变数 ............................................... 3
1-1-1　单变量：统计法分类 ...................................................................... 11
1-1-2　多变量：统计法分类 ...................................................................... 17
1-2 简单逻辑斯回归的概念 ............................................................................... 27
1-2-1　简单逻辑斯回归(Logistic Regression Model) 的原理 .................. 32
1-2-2　Odds ratio 之意义 ............................................................................. 44
1-2-3　 列联表(contingency table)、相对风险、胜算比(odds ratio) 及卡方检定(crosstabs、logistic regression 指令)   50
1-2-4　 卡方⊂ logistic 回归：同意人类可实验猫大脑注入药物吗？(logistic regression、crosstabs 指令) . 58
1-2-5　 简单Logistic 回归分析：年龄与罹患冠心病(CHD) 关系(logistic regression 指令) ....... 83
1-3 逻辑斯回归的建模(logistic regression 指令) ............................................ 93
1-3-1　 Logistic 回归分析：三个预测因子有二个连续变数、一个次序变数 ( 大学申请入学之录取条件？)   94
1-3-2　 如何挑选「多元Logit 回归之最佳模型」：早产儿之危险因子(logistic regression 指令) ....... 104
1-3-3　练习题：逻辑斯回归分析( 母蟹crab 有追求者吗？) .............. 110
1-4 逻辑斯回归之建模法(logistic regression、fp／fracpoly 指令) ............. 112
1-4-1　评比敌对模型，适配指标有七种：ROC⋯⋯ .......................... 112
1-4-2　 逻辑斯回归之共变数系数调整法(fractional polynomial regression):STaTa 范例(fp 或fracpoly 指令)   118
1-5 逻辑斯回归搭配ROC 曲线来做筛检工具之分类准确性 ...................... 121
1-5-1　Type I 误差α 及Type II 误差β：ROC 图切断点的由来 ....... 122
1-6 Logit+ROC 曲线来评比：敌对logit 模型，谁优？ ............................... 126
1-6-1　ROC 曲线、cut-off 点 ................................................................... 126
1-6-2　简单Logit 模型搭配ROC 曲线来找最佳cut-off 点 ................. 132
1-6-3　 练习题：多元Logit 模型搭配ROC 曲线来找最佳cut-off点 ................................... 135
1-7 小样本：Exact logistic regression( 是否染爱滋病毒之二种血清检测值)(exlogistic 指令) 148

Chapter02 逻辑斯(Logistic) 回归的诊断(diagnostics) 153
2-1 逻辑斯回归的假定(assumption) .............................................................. 153
2-1-1　逻辑斯回归的IIA 假定 ................................................................ 155
2-2 界定误差(specification error) .............................................................. 157
2-2-1　多元( 复) 线性回归诊断之重点整理 ......................................... 157
2-2-2　线性回归的诊断 ........................................................................... 161
2-2-3　 逻辑斯回归的界定适当吗？优质办校之因素(logistic regression指令)..................... 164
2-3 共线性(collinearity) 诊断：优质办校之因素(logistic regression指令)   176
2-4 侦测influence 的观察值：优质办校之因素(logistic regression指令)......................... 190
2-5 练习题：logistic regression：学业是否得奖的因素(logistic regression 指令)...... 204

Chapter03 离散选择模型：多项机率回归(NOMREG指令) 207
3-1 离散选择模型(Discrete Choice Models, DCM) ....................................... 208
3-1-1　离散选择模型(DCM) 概念 ......................................................... 210
3-1-2　离散选择模型(DCM) 之数学式：以住宅选择为例 ................. 216
3-2 多项机率回归分析(multinomial probit regression)(crosstabs、nomreg指令) ............. 232
3-3-1　多项机率回归之概念 ................................................................... 234
3-3-2　多项机率回归之原理 ................................................................... 242
3-3-3　 多项机率回归分析(multinomial probit regression) 学生选三类课程的因素(crosstabs、nomreg 指令) ...... 245
3-3-4　练习题：离散选择模型(DCM)：三种保险的选择 .................. 260
3-4 多项概率模型来进行离散选择建模(discrete choice modeling using multinomial probit model)(asmprobit 指令)   264
3-4-1　 Alternative-specific multinomial probit regression：三种保险计画的选择(asmprobit 指令) ..... 264
3-4-2　 使用多项概率模型进行离散选择建模: 四种旅行方式的选择(asmprobit 指令) ....................... 266
3-4-3　 练习题：多项逻辑斯回归：十二地区宗教信仰三选择之因素(mlogit 指令) ........................... 268

Chapter04 二元依变数：机率回归(probit 指令) 271
4-1 Logit 模型、 Cox 回归、probit 模型的概念比较 .................................... 274
4-2 Probit 回归分析：申入学是否被录取的因素(plum 指令) .................... 282
4-3 练习题：Binary 依变数之Probit 及Logit 回归分析( 有无偿劳动力之影响因素) .......................... 297
4-5 Bivariate probit 回归vs. 二个似乎无相关依变数「private, vote」模型，谁优？(biprobit 指令)......... 300

Chapter05 单层vs. 多层次：Ordered Logit 及其扩充模型(ologit、oprobit、rologit meoprobit、asmprobit、asroprobit、heckoprobit 指令)305
5-1 Ordered Logit 及Ordered Probit 模型之概念 ........................................... 321
5-2 Ordered 回归分析：影响SES 的因素(plum 指令) ............................... 324
5-3 练习题：Ordered Logit 回归分析：影响数学等级的因素(plum指令) .................................... 335
5-4 练习题：Ordered 回归分析( 影响亲子亲密关系的因素) ..................... 337
5-5 练习题：Ordered Logit 回归(Copenhagen 的住房满意度) ................... 341

Chapter06 Count 依变数之回归：Zero-inflated Poisson回归 vs. negative binomial 回归 345
6-1 Count 依变数之回归：Zero-inflated Poisson 回归 vs. negative binomial回归 ......................... 346
6-1-1　Poisson 分配 .................................................................................. 346
6-1-2　负二项(negative binomial) 分配 .................................................. 351
6-1-3　Zero-inflated Poisson 分配 ............................................................ 354
6-2 计数型(count) 依变数：Poisson 回归：获奖次数(GenLin 指令) ....... 356
6-3 零膨胀Poisson 回归vs. 负二项回归：博士生发表论文篇数 ............... 371
6-4 Count 依变数：负二项(negative binomial) 回归：获奖次数(GenLin指令)......................... 376
6-5 单层：ordered logistic 回归：申请入学意愿(plum 指令) .................... 391
6-5-1　ordered logistic 回归：申请入学意愿(plum 指令) .................... 391
6-5-2　练习题：ordered logistic 回归 ..................................................... 407
6-6 单层：Zero-inflated ordered probit regression 练习：钓鱼(zip 指令) ... 410
6-7 双层：负二项混合模型(fmm: nbreg 指令)：精神科患者随访次数 .... 412
6-8 双层：Poisson 混合模型分析(fmm: poisson 指令)：医生问诊次数 ... 414

Chapter07 加权OLS(weighted least squares) 回归(regression、WLS 指令) 417
7-1 加权OLS(weighted OLS) 回归：误差变异数异质性的校正(regression 指令)    ...................... 418
7-2 加权OLS 回归(WLS 指令) ..................................................................... 435

序

　　SPSS 是国际知名的统计软体，SPSS 在财务金融、会计、公共卫生、生物医学、工业工程、土木、医学管理、航运管理、公共行政、人管、生产管理、行销管理、教学/ 心理系、风险管理系、社会系、法学院、经济系⋯⋯等领域应用已深受肯定。尤其最新版SPSS v25，跟旧版的画面及指令都已大幅改变。

　　在「google scholar 学术搜寻」，查询「logistic regression analysis」出现2,020,000 篇以上论文；查询「Probit regression analysis」出现195,000 篇以上论文；查询「Poisson regression analysis」出现505,000 篇以上论文。可了解运用之广泛及可运用的各个领域。

　　SPSS 国内使用者众多，故撰写理论、统计及方法论兼备的SPSS 专业书籍，并附上范例资料档供读者实作：

　　一、《高等统计：应用SPSS 分析》一书，该书内容包括：描述性统计、样本数的评估、变异数分析、相关、回归建模及诊断、重复测量⋯⋯等。

　　二、《多变量统计之线性代数基础：应用SPSS 分析》，该书内容包括：平均数之假设检定、MANOVA、典型相关分析(canonical correlation analysis)、判别分析(discriminant analysis)、主成分分析、因素分析(factor analysis)、集群分析、多向度量尺／多维标度法。

　　三、《逻辑斯回归及离散选择模型：应用SPSS 分析》一书，该书内容包括：逻辑斯回归、Probit 回归、多项式逻辑斯回归、Ordinal 回归、Poisson 回归、负二项回归⋯⋯等。

　　四、《多层次模型(HLM) 及重复测量：使用SPSS 分析》一书，该书内容包括：线性多层次模型、Panel-data 回归⋯⋯等。

　　五、《存活分析及ROC：应用SPSS》一书，该书内容包括：类别资料分析( 无母数统计)、logistic 回归、存活分析、流行病学、配对与非配对病例对照研究资料、胜出比（Odds Ratio）的计算、筛检工具与ROC 曲线⋯⋯Cox 比例危险模型、Kaplan-Meier 存活模型、参数存活分析有六种模型⋯⋯等。

　　此外，研究者如何选择正确的统计方法，包括适当的估计与检定方法、与统计概念等，都是实证研究中很重要的内涵，这也是本书撰写的目的之一。为了让研究者能正确且精准使用离散选择模型，本书内文尽量结合「理论、方法、统计」，期望能够对产学界有抛砖引玉的效果。

评分☆☆☆☆☆

這本《邏輯斯回歸分析及離散選擇模型：應用SPSS》的問世，對我來說，無疑是一場及時雨。我一直以來都對人類的決策行為抱有濃厚的興趣，尤其是在面對多種選項時，人們究竟是如何權衡利弊、做出最終選擇的。這類問題在社會學、心理學、市場行銷等眾多領域都具有極高的研究價值。邏輯斯回歸分析，特別是其衍生出的各種離散選擇模型，正是探究這些決策過程的強大工具。然而，理論的學習總是比實踐要容易一些。我曾嘗試閱讀相關的學術文獻，但那些密密麻麻的數學公式和統計術語，常常讓我望而卻步。更現實的問題是，我熟悉SPSS這款強大的統計軟體，但對於如何在SPSS中靈活運用邏輯斯回歸和離散選擇模型，我始終覺得自己只是「點到為止」，缺乏深入的掌握。每次需要進行這類分析時，我總會感到一陣迷茫，不知道從何下手，也擔心自己會誤用模型或曲解結果。因此，當我看到這本書的標題時，我立刻產生了強烈的購買慾望。我殷切地期望這本書能夠像一位耐心的導師，用清晰易懂的語言，系統性地介紹邏輯斯回歸分析的理論基礎，並詳細闡述各種離散選擇模型的原理、假設及其適用條件。更重要的是，我希望這本書能夠提供豐富的、貼近台灣讀者實際生活或研究情境的案例，並在SPSS軟體中展示從數據準備、模型設定、參數估計、結果檢定，到最終結果解釋的完整流程。我期望透過書中的實操指導，我能夠真正掌握如何在SPSS中獨立完成邏輯斯回歸和離散選擇模型的分析，並能夠準確地解讀和報告研究結果，為我的研究提供堅實的統計學支持。

评分☆☆☆☆☆

拿到《邏輯斯回歸分析及離散選擇模型：應用SPSS》這本書，我的內心 surge 了一股興奮感，彷彿發現了一把解鎖數據分析複雜性的鑰匙。身為在台灣教育體系中學習統計學的學生，邏輯斯回歸分析和離散選擇模型絕對是我學習進程中的一個重要節點。我深知這些模型在處理諸如「是/否」、「選擇A/B/C」這類型的二元或多元結果時，具有無可取代的優勢。然而，現實學習過程中，我常常面臨理論與實踐脫節的困境。課本上的數學推導固然重要，但當真正面對研究中的數據時，我卻常常不知道該如何將理論應用到SPSS這個我最熟悉的軟體上。SPSS的操作介面雖然友善，但在建立和解釋邏輯斯回歸及離散選擇模型時，我總覺得自己像是個初學者，摸索著前進，擔心會因為細微的操作失誤而影響研究的結果。因此，這本書的標題「應用SPSS」對我來說，猶如注入了一劑強心針。我迫切地希望這本書能夠提供一套系統性的學習框架，不僅能讓我深入理解邏輯斯回歸的基本原理和各種離散選擇模型的差異及其適用條件，更能提供詳盡的SPSS操作指南。我期待書中能有大量的範例，最好是能貼近台灣學生的研究主題，例如探討影響學生升學選擇的因素，或是影響民眾參與某項活動的決策等。我希望透過書中的實例演練，我能夠一步步地學會如何在SPSS中正確地設定模型、執行分析、解讀輸出結果，甚至是如何撰寫統計分析報告。我期望這本書能幫助我克服對複雜統計模型的恐懼，讓我能夠更自信、更有效地運用邏輯斯回歸和離散選擇模型來分析我的研究數據，提升我的學術研究能力。

评分☆☆☆☆☆

拿到《邏輯斯回歸分析及離散選擇模型：應用SPSS》這本書，我感覺像是收到了一份期待已久的禮物。身為一個正在撰寫碩士論文的研究生，我目前的研究課題正圍繞著「為何人們在特定情境下會做出某種非連續性的選擇」，例如，為何有些消費者會偏好購買國產品牌，而另一些則偏好進口品牌？為何部分年輕人會選擇創業，而另一部分則選擇就業？這些都是典型的離散選擇問題，而邏輯斯回歸分析，尤其是其進階的離散選擇模型，絕對是我論文的關鍵工具。坦白說，在學術界，統計學常常是被認為是「門檻」較高的科目之一。雖然我在學術訓練中接觸過一些基礎的統計方法，但對於邏輯斯回歸和離散選擇模型，我一直覺得自己缺乏系統性的學習和深入的理解。課本上的公式推導固然重要，但更讓我頭痛的是，如何將這些理論知識落實到SPSS軟體的實際操作中。每次在SPSS中嘗試建立這些模型時，我總會感到忐忑不安，害怕因為操作不當而得到錯誤的結果，或者因為對結果解讀的偏差而影響了論文的質量。所以，當我看到這本書的標題，尤其是「應用SPSS」這幾個字時，我立刻燃起了希望。我非常期待這本書能夠像一本詳盡的「操作手冊」，一步步引導我，從理論的梳理，到SPSS軟體的精確操作，再到結果的深入解析。我希望它能清晰地解釋不同類型的邏輯斯回歸模型（如二元、多項、有序）的區別和適用情境，並提供豐富的實例，讓我在SPSS中實際演練。我更希望這本書能幫助我理解，在SPSS輸出報告中那些看似複雜的統計量（例如p值、信賴區間、odds ratio）到底代表著什麼，以及我該如何將這些結果與我的研究問題結合，進行有意義的討論。我期望這本書能成為我論文寫作過程中的得力助手，幫助我克服統計分析的障礙，順利完成我的學術研究。

评分☆☆☆☆☆

關於《邏輯斯回歸分析及離散選擇模型：應用SPSS》這本書，我充滿了極大的興趣與期待。在台灣學術界，特別是在社會科學、經濟學、公共衛生等領域，邏輯斯回歸分析及其延伸出的各種離散選擇模型，可謂是不可或缺的分析工具。無論是研究消費者購買行為、政治投票意向、醫療服務選擇，甚至是教育路徑的偏好，都大量運用到這些模型。我自己本身在進行研究時，也經常需要處理這類型的數據，例如，探討哪些因素會影響民眾對某項政策的接受度，或者是什麼樣的條件會讓學生選擇進入特定的學術領域。然而，要精準地掌握邏輯斯回歸和離散選擇模型的理論精髓，並將其順暢地應用於SPSS軟體中，對我而言，一直是一項持續學習的挑戰。過去，我曾翻閱過一些相關的學術書籍，但要麼是過於理論化，數學公式讓人生畏；要麼是SPSS操作說明不夠詳盡，讓我對於如何設定模型、解讀結果感到迷茫。因此，這本書的出現，對我來說，就像是為我量身打造的學習指南。我殷切地期望這本書能夠提供一個清晰、系統的學習路徑，從邏輯斯回歸的基礎概念開始，逐步深入到各種離散選擇模型的原理與應用。更重要的是，我希望它能提供豐富的、貼近台灣本土實際研究情境的案例，並在SPSS軟體中，詳細示範如何從數據的準備、模型的設定、執行，到最後結果的報告，都能一氣呵成。我期待透過書中的詳盡指導，我能夠真正地提升自己在邏輯斯回歸和離散選擇模型分析方面的能力，不僅能理解理論，更能將所學知識轉化為實際的研究技能，更自信地處理和分析數據，並為我的研究成果提供堅實的統計學基礎。

评分☆☆☆☆☆

對於《邏輯斯回歸分析及離散選擇模型：應用SPSS》這本書，我抱持著一股非常務實的期待。我本身是在商業領域工作，經常需要處理消費者的行為數據，例如他們會選擇哪一種產品、在哪裡購買、或者是在眾多促銷方案中偏好哪個。這些都是典型的離散選擇問題，而邏輯斯回歸則是分析這類問題的基礎工具。我之前嘗試過閱讀一些關於邏輯斯回歸的學術論文，但很多時候，那些論文都過於理論化，數學公式讓我頭昏眼花，更別提如何將這些理論轉化成SPSS的操作步驟了。SPSS是我工作上最常使用的統計軟體，我已經熟悉它的界面和基本操作，但對於更進階的模型，像是多項邏輯斯回歸（Multinomial Logistic Regression）或有序邏輯斯回歸（Ordinal Logistic Regression），我總覺得自己只是在「摸索」，缺乏系統性的指導。我特別希望能從這本書中學到，如何在SPSS中正確地設定模型、解釋輸出的結果，特別是那些odds ratio（勝算比）和confidence interval（信賴區間）的意義，以及如何根據研究目的，選擇最適合的邏輯斯回歸模型。更進一步，離散選擇模型，尤其是在面對多個選項時，如何進行分析，例如如何處理同質性假設（IIA assumption）的問題，這些都是我在實際工作中遇到的難題。我期待這本書能提供大量的實例，並且這些實例最好是貼近台灣市場或台灣讀者可能遇到的商業情境，這樣我才能更有感觸，也更能將學到的知識融會貫通，應用到我的實際工作分析中。我希望這本書不僅僅是工具書，更能提供一些關於模型選擇、結果詮釋的「智慧」與「訣竅」，讓我能夠更自信地進行數據分析，並且能用更專業的語言向同事或主管報告我的研究發現。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本《邏輯斯回歸分析及離散選擇模型：應用SPSS》時，心裡真是百感交集。身為一個在台灣學術界摸爬滾打多年的學生（或研究者），統計分析絕對是我日常工作中不可或缺的一環，而其中，邏輯斯回歸和離散選擇模型更是頻繁出現在各種學科的論文和研究報告裡，從社會科學、心理學到市場調查、醫療健康，幾乎無處不在。過去，我常常為了釐清某些概念、理解模型背後的數學原理，或是如何在SPSS軟體中精準地實操而花費大量的時間。每次遇到實務上的數據分析挑戰，往往需要在浩瀚的文獻海中尋找解答，有時即使找到了，也未必能真正融會貫通，應用到自己的研究上。所以，當我看到這本書的標題時，第一個念頭就是：「這或許能成為我統計分析道路上的神隊友。」我迫切地希望這本書能像一本寶典一樣，將這些看似複雜的概念，用清晰易懂的方式呈現，並且結合SPSS這個我最常用的統計軟體，直接提供操作指南，讓我在實際操作中不再感到茫然。尤其是在離散選擇模型的部分，它的應用範圍非常廣，像是人們的購買決策、交通工具的選擇、甚至是填寫問卷時的選項偏好，都可能用到相關的模型。如何從這些離散的、非連續的數據中挖掘出有意義的資訊，並用邏輯斯回歸的框架去解釋，這一直是我的學習重點。我期待這本書能夠一步步引導我，從理論的建立，到數據的準備，再到SPSS的操作細節，最後到結果的解釋與報告撰寫，都能提供實質性的幫助。我非常好奇作者是如何架構這本書的，是按照學術的嚴謹性，還是以實務應用為導向？希望它能兼顧兩者，既有理論深度，又不失操作的便利性，讓像我這樣的讀者，能夠真正地將所學應用到實際的研究分析之中。

评分☆☆☆☆☆

收到《邏輯斯回歸分析及離散選擇模型：應用SPSS》這本書，我的心情非常振奮，彷彿找到了一張通往統計分析秘境的地圖。長久以來，我在進行研究時，總會遇到一些「選擇」性的問題，比方說，為何有些學生會選擇就讀技職體系，而有些則選擇大學？為何病人在面對相似的病情時，會選擇不同的治療方案？這些問題背後，總是牽涉到一些因素如何影響了個體的「離散」決策，而邏輯斯回歸分析，特別是離散選擇模型，正是解答這些問題的利器。然而，統計學的學習之路，對我而言，總是一段充滿挑戰的旅程。課堂上的理論講解，雖然紮實，但常常因為抽象的數學公式和模型假設，讓我難以將其與實際數據連結。SPSS軟體雖然操作直觀，但在進行較為複雜的模型設定時，我總會感到一絲不安，擔心自己設定錯誤，或是誤解了軟體輸出的結果。因此，當我看到這本書的標題時，我立即感受到了一線希望。我殷切地期盼這本書能像一位經驗豐富的嚮導，帶領我穿越邏輯斯回歸的理論迷霧，清晰地闡述各種離散選擇模型的原理，例如二元邏輯斯回歸、多項邏輯斯回歸、有序邏輯斯回歸等，並逐一解析它們的適用情境。最關鍵的是，我極度渴望這本書能提供詳盡的SPSS操作步驟，從數據的匯入、變數的定義、模型的建立，到結果的解讀，都能有具體的演示。我希望透過書中的範例，我能夠親手操作，將書本的知識轉化為實際技能，不再只是紙上談兵。我期待這本書能夠在我迷失於數據分析的汪洋大海時，成為我的指路明燈，讓我能夠更準確、更自信地運用統計工具，揭示隱藏在數據背後的行為邏輯與決策機制。

评分☆☆☆☆☆

對於《邏輯斯回歸分析及離散選擇模型：應用SPSS》這本著作，我內心充滿了期待與好奇。在我的學術探索過程中，邏輯斯回歸分析與離散選擇模型是我經常需要接觸、學習，卻又覺得難以完全掌握的領域。尤其是在進行各種與「選擇」相關的研究時，例如人們在購買決策上的偏好、在公共事務上的參與意願、或是對某項政策的態度，這些都是典型的離散選擇問題，而邏輯斯回歸正是分析這類問題的基石。過去，我曾嘗試通過閱讀坊間的統計學書籍，或者搜尋網路上的教學資源來學習，但往往面臨理論過於艱澀、實操步驟不夠清晰，或者案例不夠貼近本地情境的困擾。SPSS作為我最常使用的統計軟體，我對其基礎操作已相當熟悉，但要進一步運用它來處理邏輯斯回歸和離散選擇模型，我總覺得自己像是個「摸著石頭過河」的研究者，缺乏系統性的指導。因此，當我看到這本書時，我的第一個念頭就是：「這或許能解決我長久以來的難題。」我非常期待這本書能夠以一種循序漸進的方式，深入淺出地介紹邏輯斯回歸的理論原理，並詳細闡述各種離散選擇模型的類型、假設、以及它們各自適用於何種研究情境。更重要的是，我極度渴望這本書能提供詳盡的SPSS操作指南，從數據的預處理、模型的建立、參數的估計，到統計顯著性的檢驗、結果的判讀，都能有具體的步驟和圖示。我希望書中的範例能夠豐富多元，最好是能夠涵蓋台灣學術研究常見的議題，這樣我才能更有方向感，並能將所學知識有效地應用到自己的研究論文中，提升研究的科學性和嚴謹性。

评分☆☆☆☆☆

這本《邏輯斯回歸分析及離散選擇模型：應用SPSS》的出現，在我進行學術研究的道路上，無疑是一盞及時的明燈。身為一個經常與數據打交道的社會科學研究者，我深知在探索人類行為、社會現象的過程中，往往會遇到許多「選擇」性的議題，例如，為什麼某些人會選擇線上學習，而另一些人則偏好實體課程？為何在面對眾多商品時，消費者會做出特定的購買決策？這些問題都屬於離散選擇模型的範疇，而邏輯斯回歸分析正是解決這些問題的核心工具。然而，統計學的學習之路，對於許多研究者而言，總是一段充滿挑戰的旅程。課堂上的理論講解，雖然紮實，但常常因為抽象的數學公式和模型假設，讓我難以將其與實際數據連結。SPSS軟體雖然操作直觀，但在進行較為複雜的模型設定時，我總會感到一絲不安，擔心自己設定錯誤，或是誤解了軟體輸出的結果。因此，當我看到這本書的標題，特別是「應用SPSS」這幾個字時，我立刻感受到了一線希望。我殷切地期盼這本書能像一位經驗豐富的嚮導，帶領我穿越邏輯斯回歸的理論迷霧，清晰地闡述各種離散選擇模型的原理，例如二元邏輯斯回歸、多項邏輯斯回歸、有序邏輯斯回歸等，並逐一解析它們的適用情境。最關鍵的是，我極度渴望這本書能提供詳盡的SPSS操作步驟，從數據的匯入、變數的定義、模型的建立，到結果的解讀，都能有具體的演示。我希望透過書中的範例，我能夠親手操作，將書本的知識轉化為實際技能，不再只是紙上談兵。我期待這本書能夠在我迷失於數據分析的汪洋大海時，成為我的指路明燈，讓我能夠更準確、更自信地運用統計工具，揭示隱藏在數據背後的行為邏輯與決策機制。

评分☆☆☆☆☆

當我第一眼看到《邏輯斯回歸分析及離散選擇模型：應用SPSS》這本書的書名時，腦海中立刻浮現了無數個需要運用到這類統計方法的學術場景。身為一個在學術研究領域的「老兵」，我深知在現今的學術環境中，越來越多的研究者需要運用到複雜的統計模型來驗證假說、解釋現象。邏輯斯回歸分析，特別是處理離散選擇問題的相關模型，在社會科學、經濟學、市場研究甚至是醫學領域，都是非常普遍且強大的分析工具。我過去在研究中也曾接觸過這些概念，但總覺得理論與實踐之間似乎總有一道難以跨越的鴻溝。課本上的理論講解，往往比較抽象，而實際操作SPSS進行這類分析時，卻常常因為細節上的不熟悉而感到困惑。尤其是離散選擇模型的種類繁多，如二元、多項、有序等，如何根據研究的數據特性和研究目的，選擇最恰當的模型，並且在SPSS中正確地執行，這一直是我的學習重點，也常常是困擾我的難題。因此，我非常期待這本書能夠在這方面提供實質性的幫助。我希望它能不僅僅是停留在理論層面，更能將複雜的數學原理，轉化為易於理解的語言，並與SPSS軟體的實際操作緊密結合。我渴望看到書中提供大量的實例，最好是能夠貼近台灣的社會文化背景或者學術研究熱點，這樣我才能更有感觸，並能將所學迅速應用到我的研究項目中。我期望這本書能像一本精密的「說明書」，詳細地指導我如何在SPSS中完成模型的建立、參數的估計、結果的判讀，甚至包括如何撰寫統計分析的相關章節。我希望透過這本書，我能夠更加自信地駕馭邏輯斯回歸和離散選擇模型，為我的學術研究提供更強大的量化支持，並且能更有效地解讀數據背後所隱藏的複雜關係。