量化研究与统计分析（六版）：SPSS与R资料分析范例解析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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量化研究是当代社会与行为科学的强势典范，统计分析则是量化研究的核心，当学生们苦恼于学统计、做研究、跑分析之时，《量化研究与统计分析》一书提供了一套从研究学理──统计的知识──操作的能力，三合一的系统化知识与技术性介绍。

　　难得的是，本书有别于传统统计教科书的深奥难解、研究方法教材的浩瀚无边、统计软体操作指南的繁文缛节，作者以其多年研究实务与丰富教学经验，于书中萃取了研究方法、统计概念与资料分析三种教材精华，简化软体操作介绍，将量化研究实务工作与SPSS与R的应用加以整合，凸显出本书实用性与工具性价值。

　　本书为大专院校统计学、研究方法与资料分析的教科书。为提高学习意愿与接受度，在基本原理与公式推导方面做了相当程度的精简，并强调实例分析，技术上以SPSS为主、以R为辅，左右逢源、简单易懂，极适合作为学术研究工作者的量化研究工具书。

本书特色

　　■ 以SPSS最新版本SPSS 23~25进行全面编修，更新介面说明，增补新增功能介绍，充分发挥SPSS优势长项。

　　■ 纳入免费软体R的操作介绍与实例分析，搭配统计原理与SPSS的操作对应，扩展学习视野与分析能力。

　　■ 强化研究上的实务解决方案，充实变异数分析与多元回归范例，纳入PROCESS模组，扩充调节与中介效果实作技术，符合博硕士生与研究人员需求。
 

统计分析的基石：深度探索数据背后的规律 （图书简介：不包含《量化研究与统计分析（六版）：SPSS与R资料分析范例解析》相关内容） 在当今这个数据驱动的时代，无论是学术研究、商业决策还是社会科学探索，对数据的有效分析能力已成为核心竞争力。本书旨在为读者提供一套全面、深入且注重实践的统计学理论与应用框架，帮助学习者跨越从基础概念到高级分析的鸿沟，真正掌握驾驭复杂数据的技能。 本书的核心目标是构建一个坚实的统计学思维基础，强调理解“为什么”进行某项分析，而非仅仅是“如何”操作软件。我们将从最基础的概率论和描述性统计入手，逐步构建起推断统计学的逻辑大厦，确保读者对抽样分布、假设检验、置信区间等核心概念有透彻的理解。 第一部分：统计学思维的构建——从数据到洞察 本部分专注于建立扎实的理论基础，这是所有高级统计分析的基石。 第一章：数据的本质与度量 我们首先探讨数据的来源、类型（定性、定量、尺度等）及其对后续分析方法的决定性影响。内容涵盖变量的测量层次（名义、次序、间隔、比率）如何影响我们选择合适的统计工具，并详细阐述了数据收集过程中可能出现的偏差类型及其应对策略，例如选择偏倚和测量误差。 第二章：描述性统计的艺术 有效的描述性统计是数据探索的第一步。本章深入讲解集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、极差、四分位数间距）的计算及其适用场景。特别强调了图形展示的力量，包括直方图、箱线图、茎叶图的构建与解读，重点训练读者通过视觉化手段快速识别数据分布形态、异常值和潜在的偏态。 第三章：概率论基础与抽样理论 推断统计建立在概率论之上。本章系统回顾了必要的概率知识，包括条件概率、贝叶斯定理的基础概念，并重点讲解了概率分布：离散型（二项分布、泊松分布）和连续型（正态分布、t分布、卡方分布、F分布）。随后，我们将核心注意力转向抽样分布，详细阐述了中心极限定理的革命性意义，这是理解大样本统计推断的关键所在。 第二部分：推断统计学的核心——做出可靠的判断 本部分是统计推断的实践区，专注于如何利用样本信息对总体做出合理的推断。 第四章：参数估计：置信区间的构建 本章讲解点估计与区间估计的区别。我们详细剖析了如何为总体均值、总体比例、总体方差构建置信区间，并探讨了影响区间宽度的关键因素（样本量、置信水平）。理论与实践相结合，指导读者如何科学地报告估计结果，清晰表达不确定性。 第五章：假设检验的逻辑框架 假设检验是统计推断的灵魂。本章系统地梳理了零假设与备择假设的设定原则、第一类错误（α）与第二类错误（β）的权衡，以及统计功效（Power）的重要性。我们将深入探讨P值（P-value）的正确解读，并区分单尾检验与双尾检验的适用条件。 第六章：常用单样本与双样本假设检验 实践应用部分始于最基础的检验。本章覆盖了Z检验、单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验。对于方差齐性（Levene检验）的判断及其对t检验结果的影响，我们给予了详细的讨论。此外，非参数检验（如Wilcoxon符号秩检验、Mann-Whitney U检验）在数据不满足正态性假设时，提供了必要的替代方案。 第三部分：变量间关系的探索——方差分析与相关回归 本部分将分析的焦点从比较组间均值转移到探究多个变量间的相互作用和预测关系。 第七章：方差分析（ANOVA）的原理与应用 当比较三个或更多独立样本的均值时，ANOVA成为首选工具。本章详细讲解了单因素方差分析（One-Way ANOVA）的原理解释，包括F统计量的构建逻辑和平方和的分解。对于多重比较问题，我们深入探讨了事后检验（Post Hoc Tests）的方法，如Tukey’s HSD、Bonferroni校正，确保组间差异的比较是稳健的。进一步地，本章引入了双因素方差分析，重点解析了交互作用的含义和检验方法。 第八章：线性回归模型——预测与解释 回归分析是量化研究中最强大的工具之一。本章从皮尔逊相关系数的解读入手，过渡到简单线性回归模型的构建。核心内容包括最小二乘法的原理、回归系数的解释、模型的拟合优度（$R^2$的意义）、残差分析的重要性，以及如何检验回归模型的统计显著性。 第九章：多元回归分析与模型诊断 现实问题往往涉及多个自变量。本章专注于多元线性回归，讲解如何控制混淆变量，以及解释偏回归系数。模型诊断是稳健回归分析不可或缺的一部分，我们将详细讨论多重共线性（VIF）、异方差性、残差的正态性检验，并介绍逐步回归、反向消除等模型选择策略。 第四部分：高级主题与现代统计方法概览 本部分面向希望进一步提升分析深度的读者，介绍更复杂的建模技术和数据处理方法。 第十章：分类数据分析：卡方检验与逻辑回归 对于名义和顺序变量的分析，本章重点介绍卡方检验（拟合优度检验、独立性检验）的应用。随后，我们将深入探讨逻辑回归（Logistic Regression）的原理，这是分析二元或多元因变量（如：是否购买、是否成功）的必要工具，包括对几率（Odds Ratio）的精确解释。 第十一章：非参数统计学的拓展 在数据分布未知或样本量极小时，非参数方法是关键。本章对除了t检验和ANOVA之外的非参数检验进行补充，如Kruskal-Wallis H检验、Spearman等级相关等，强调其在数据质量受限情境下的价值。 第十二章：方差分析的拓展：重复测量与混合模型简介 本章讨论在纵向研究或配对设计中如何处理相关数据结构。我们将介绍重复测量方差分析的基本概念，以及更灵活的线性混合模型（Linear Mixed Models）在处理复杂数据结构，如多层次数据和缺失数据时的优势和应用潜力。 本书的特色在于强调理论与实践的无缝对接。每一章的讲解都伴随着对统计学假设的严格审视，以及对结果报告的标准性要求，旨在培养读者具备批判性地评估统计结果的能力，而非仅仅停留在“运行分析”的层面。通过构建严谨的分析流程和深厚的理论基础，读者将能自信地应对各种复杂的量化研究挑战。

作者简介

邱皓政

　　现任
　　国立台湾师范大学
　　管理学院／企业管理学系 教授
　　校务研究办公室 主任
　　台湾校务研究专业协会（TAIR）副秘书长

　　学历
　　美国南加州大学（USC）哲学博士（心理计量学）

　　经历
　　美国加州大学洛杉矶分校（UCLA）神经医学中心 统计分析师
　　国立中央大学企业管理学系
　　天主教辅仁大学心理学系
　　世新大学社会心理学系
　　台湾统计方法学学会 理事长
　　中国测验学会 常务理事
　　台湾心理学会 秘书长
　　华南师范大学心理学院 客座教授
　　北京中国科学院心理学研究所 访问教授

　　着作
　　《统计学：原理与应用》
　　《多层次模式与纵贯资料分析：Mplus8解析应用》
　　《潜在类别模式：原理与技术》
　　《结构方程模式：LISREL/SIMPLIS的应用》
　　《量化研究法(一)：研究设计与资料处理》
　　《量化研究法(二)：统计原理与分析技术》
　　《量化研究法(三)：测验原理与量表发展技术》
　　《阶层线性模式》(审订)
　　《调查研究方法》(审订)
　　《量表编制：理论与应用》(审订)
 

第一篇 量化研究的基本概念
chapter 1 科学研究与量化方法
第一节 科学研究的概念与方法
第二节 主要的量化研究设计
第三节 量化研究的结构与内容
第四节 量化研究的程序
第五节 结语

chapter 2 变数与测量
第一节 前言
第二节 变数的类型与尺度
第三节 测量的格式
第四节 反应心向

第二篇 资料处理与数据查核
chapter 3 资料编码与资料库建立
第一节 编码系统的建立与应用
第二节 SPSS 基本操作
第三节 资料库建立
第四节 复选题处理与分析
第五节 排序题处理与分析

chapter 4 资料检核与整备
第一节 资料查核
第二节 遗漏值处理
第三节 离群值的侦测与处置
第四节 资料转换
第五节 资料与档案管理

chapter 5 描述统计与图示
第一节 次数分配表
第二节 集中量数
第三节 变异量数
第四节 偏态与峰度
第五节 相对量数
第六节 标准分数
第七节 SPSS 的描述统计操作
第八节 SPSS 的统计图制作
第九节 R 的描述统计与图表运用

第三篇 统计分析的原理与技术
chapter 6 类别资料的分析：卡方检定
第一节 基本概念
第二节 类别变数的统计考验
第三节 替代性的关联系数
第四节 SPSS 的类别资料分析范例
第五节 R 的类别资料分析范例

chapter 7 平均数检定：t 检定
第一节 基本概念
第二节 平均数差异检定的原理
第三节 SPSS 的平均数检定范例
第四节 R 的平均数检定范例

chapter 8 变异数分析：ANOVA
第一节 基本概念
第二节 变异数分析的统计原理
第三节 ANOVA 的基本假设与相关问题
第四节 多重比较：事前与事后检定
第五节 共变数分析
第六节 SPSS 的变异数分析范例
第七节 R 的变异数分析范例

chapter 9 多因子变异数分析
第一节 基本概念
第二节 多因子变异数分析的统计原理
第三节 相依样本多因子变异数分析
第四节 多因子变异数分析的平均数图示
第五节 SPSS 的多因子变异数分析范例
第六节 R 的多因子变异数分析范例

chapter 10 线性关系的分析：相关与回归
第一节 基本概念
第二节 积差相关的原理与特性
第三节 其他相关的概念
第四节 回归分析
第五节 SPSS 的相关与回归范例
第六节 R 的相关与回归分析范例

chapter 11 多元回归
第一节 基本概念
第二节 多元回归的原理与特性
第三节 多元回归的变数选择模式
第四节 虚拟回归
第五节 SPSS 的多元回归范例
第六节 R 的多元回归

chapter 12 中介与调节
第一节 绪论
第二节 调节效果分析
第三节 中介效果分析
第四节 SPSS 的调节与中介效果分析范例
第五节 PROCESS 的调节与中介效果分析范例
第六节 R 的调节与中介效果分析范例

第四篇 量表发展的分析技术
chapter 13 量表发展与信效度议题
第一节 量表发展的程序与步骤
第二节 信度
第三节 效度
第四节 信度与效度之关系

chapter 14 项目分析与信度估计
第一节 项目分析的基本概念
第二节 项目分析的计量方法
第三节 SPSS 的项目分析范例
第四节 SPSS 的信度估计范例
第五节 R 的项目分析与信度分析范例

chapter 15 因素分析：探索取向
第一节 基本概念
第二节 因素分析的基本原理
第三节 因素分析的程序
第四节 探索性因素分析范例
第五节 结语

chapter 16 因素分析：验证取向
第一节 基本概念
第二节 验证性因素分析的特性
第三节 验证性因素分析的执行
第四节 验证性因素分析范例
第五节 结语

附录：R 的小世界—R 简介与操作说明
第一节 R 是甚么
第二节 R 与套件安装
第三节 R 的资料与档案管理

参考文献
索引


 

六版序

　　记得有一回听一位老师演讲，问台下听众样本多大才算大？我回答1068，因为电视新闻总要说抽样误差要小于正负三个百分点，那么样本至少要有1068，那位老师笑笑说，其实30 就够了，因为中央极限定理这么说。我哑然失笑，没有辩驳，因为我这本书里就是这么写的，一时间，我只当我俩的对话是暖场的幽默。到了今天，我突然觉得，20 对我来说就够大了。

　　为什么是20？⋯⋯这本书是我学术生涯的第一本着作，我一向十分重视它。着手写这篇序时，我特别把电脑打开来，想要看看这本书的第一个档案是什么时候开始的。结果我找到了一个简报档，内容是关于这本书的内容规划，档案日期是2000 年2 月中旬。我才惊觉，这本书已经要从第19 年迈向第20 年。心里突然一阵恍惚，许多过往记忆的影像片段从我眼前不断闪过，还好这不是濒死经验，而是一种对于时光流逝的记忆海浪。心想，一本书要流通20 年，其实不容易，自己在学术圈子里行走这二十多年，也真的很多起伏。20 年对一本书来说，够长了，20年对于学术生命来说，也算是一个足够大的大数据了，所以是20。翻阅一页页简报内容，除了重新温习20 年前的心情，也发现了其他几个有趣的数据，例如当年的SPSS 是从第6 版迈向第8 版，刚刚从PC/DOS 版转换成Windows 视窗版，而今天，我为第6 版写下本书是依照最新的SPSS 第25版而改写，换言之，这些年间SPSS 也是要从第19 次迈向第20 次更迭，坊间能够改版这么多次的软体并不多，SPSS 真的很耐操，又是一个足够大的20。

　　今天下午，主持进修推广学院研究方法专题课程的结业典礼，致词时，我向学员们提到我正在改版这本书，最大的改变是纳入R来与SPSS搭配，因为R可以弥补诸多SPSS的不足，如果他们想学R，可以参考这一版，更重要的原因是，R已经发展得十分成熟，我在本书的附录中写到，R 从1992 年开始由两位first name开头为R的纽西兰学者所开发（所以叫做R），到了2000 年发行beta 版而趋于稳定，至今也要迈向第20年，也是一个足够大的20。

　　虽然，20年对一本书、一个软体、或一段人生，都是大样本、大数据，但是对于统计的学理知识而言，却无从撼动它的基础。这本书不是高阶统计专书，而是规规矩矩地介绍基础统计与资料分析方法，因此内容没有什么太多需要精进之处，与20年前没有什么不同，但是要一张图、一张图抽换SPSS 的范例图表，改为最新版本，还是花掉了大半年的时间，尤其是消耗了林碧芳教授的大量心力与眼力，在此要特别诚挚感谢她的付出，如果要把她列为这本书的第二作者实不为过，更何况使用这本书的经验，诠释教导书中素材的功力与能耐，她远胜于我，更接地气。

　　20年来，因为写书而累积许许多多的读者，有些甚至于晋升为粉丝，集满我的每一本着作，就像今天结业典礼，好几位学员完成最后一门《结构方程模式》，他们参与了每一堂我所开授的专题课程，后面没有了，他们很焦虑，因为他们除了看惯了文字多、公式少的我的写作方式，也听惯了白话多、文言文少的我的讲课风格，我笑笑说，新书新课要交给你们吧，学术界没有多少个20 年，我的人生也难有第二个20 年，如果经验无法传承，知识无法创新，那将是教育的悲哀，希望以后是我听他们说、看他们写，那么我们的子孙就有另一个20 年的知识飨宴了，所以我邀他们继续参加未来举办的研讨活动，也承诺新书出版了跟他们说。

　　因为是结业典礼，因为是最后一门课，笑闹中带有一点离愁，我刻意多给他们一些期许与勉励。他们多半是研究生或年轻教授，是未来的希望，很高兴他们喜欢我的作品，我的课程。我喜欢教学、我热爱写作、我眷恋校园、但我更希望传承，所以只要还有能力，我将会继续改版、努力新作，持续让读者有最新的学问素材，也请读者持续给我指教。

　　在这本书的附录〈R的小世界〉的最后一段话，我说道，在学问的世界里，学习永远不嫌多，透过这扇窗，我们可以看到更多的风景，也看到更多的希望。这扇窗，不仅是因为我们认识了R，我们熟习了SPSS，而是我们开启了我们的智慧，开放了我们的心灵，创造了永续的生命，这就是教育的最高境界，让我们继续一起走过，在不同的角落，创造许许多多的人生大数据。

　　是规规矩矩地介绍基础统计与资料分析方法，因此内容没有什么太多需要精进之处，与20年前没有什么不同，但是要一张图、一张图抽换SPSS 的范例图表，改为最新版本，还是花掉了大半年的时间，尤其是消耗了林碧芳教授的大量心力与眼力，在此要特别诚挚感谢她的付出，如果要把她列为这本书的第二作者实不为过，更何况使用这本书的经验，诠释教导书中素材的功力与能耐，她远胜于我，更接地气。

　　20年来，因为写书而累积许许多多的读者，有些甚至于晋升为粉丝，集满我的每一本着作，就像今天结业典礼，好几位学员完成最后一门《结构方程模式》，他们参与了每一堂我所开授的专题课程，后面没有了，他们很焦虑，因为他们除了看惯了文字多、公式少的我的写作方式，也听惯了白话多、文言文少的我的讲课风格，我笑笑说，新书新课要交给你们吧，学术界没有多少个20年，我的人生也难有第二个20 年，如果经验无法传承，知识无法创新，那将是教育的悲哀，希望以后是我听他们说、看他们写，那么我们的子孙就有另一个20 年的知识飨宴了，所以我邀他们继续参加未来举办的研讨活动，也承诺新书出版了跟他们说。

　　因为是结业典礼，因为是最后一门课，笑闹中带有一点离愁，我刻意多给他们一些期许与勉励。他们多半是研究生或年轻教授，是未来的希望，很高兴他们喜欢我的作品，我的课程。我喜欢教学、我热爱写作、我眷恋校园、但我更希望传承，所以只要还有能力，我将会继续改版、努力新作，持续让读者有最新的学问素材，也请读者持续给我指教。

　　在这本书的附录〈R的小世界〉的最后一段话，我说道，在学问的世界里，学习永远不嫌多，透过这扇窗，我们可以看到更多的风景，也看到更多的希望。这扇窗，不仅是因为我们认识了R，我们熟习了SPSS，而是我们开启了我们的智慧，开放了我们的心灵，创造了永续的生命，这就是教育的最高境界，让我们继续一起走过，在不同的角落，创造许许多多的人生大数据。
 

评分☆☆☆☆☆

這本《量化研究與統計分析（六版）：SPSS與R資料分析範例解析》的價值，不僅止於提供軟體操作指南，更在於它所展現的「研究思維」。作者在引導讀者進行統計分析的過程中，不斷強調「為什麼」要做這個分析，以及「這個分析結果告訴我們什麼」的研究意義。書中許多範例，都是從真實的研究情境出發，例如社會科學、教育學、心理學等領域的研究案例，讓讀者能更直觀地理解統計方法在實際研究中的應用。我印象特別深刻的是，書中關於問卷調查數據分析的章節，作者從問卷設計的潛在偏差談到數據清理和轉換的細節，再到如何進行敘述性統計、信效度分析，最後到探索性因子分析。每一個步驟的講解都非常細膩，並且穿插了許多「眉角」，例如問卷題目設計時的措辭如何影響回答、量尺的選擇對後續分析的影響等等。這讓我在思考自己的問卷設計和數據分析時，有了更為全面的視野和更深入的思考。 更重要的是，書中對於R語言的介紹，也十分契合當前學術界對開源軟體的重視趨勢。作者並沒有將R語言視為SPSS的替代品，而是將其定位為一個強大且靈活的分析工具，尤其是在處理複雜數據結構或進行進階分析時。書中提供的R程式碼範例，清晰易懂，並且有詳細的註解，讓不熟悉R語言的讀者也能逐步上手。我嘗試著將書中的R程式碼套用到我的初步數據上，發現不僅分析結果與SPSS一致，而且R在數據視覺化方面提供了更多客製化的選項，這對於撰寫論文時的圖表呈現非常有幫助。作者也提到了一些R中常用的套件，例如`dplyr`用於數據處理，`ggplot2`用於數據視覺化，這為我後續深入學習R語言打下了良好的基礎。

评分☆☆☆☆☆

作為一名大學部統計系二年級的學生，我已經接觸了一些基礎的統計學知識，但對於如何將這些理論應用到實際數據分析中，仍然感到有些不足。《量化研究與統計分析（六版）：SPSS與R資料分析範例解析》這本書，恰好填補了我學習過程中的這個缺口。書中的範例非常豐富，涵蓋了從基本的假設檢定到進階的迴歸分析，並且針對SPSS和R兩種軟體都提供了詳細的操作指導。 我印象特別深刻的是，書中對於信度與效度分析的講解。在學術研究中，問卷的信效度是衡量研究品質的重要指標，而書中不僅解釋了內部一致性信度（Cronbach’s alpha）、建構效度、收斂效度、區辨效度等概念，還詳細示範了如何在SPSS中進行這些分析，以及如何解讀分析結果。這對於我撰寫研究計畫和論文，特別是在使用量化問卷時，非常有幫助。作者還提醒了一些在進行信效度分析時容易出現的誤區，例如樣本量的要求、題項的刪除準則等，這些細節的講解，讓我覺得這本書的專業性很高。 同時，書中關於多變量分析的介紹，也讓我對量化研究有了更深的認識。例如，在介紹主成分分析（PCA）和因子分析（Factor Analysis）時，書中不僅闡述了這兩種方法的原理和適用條件，還展示了它們在心理學、教育學等領域的實際應用。我嘗試著將書中的R程式碼應用到我曾經接觸過的一些多變量數據上，發現不僅能夠快速得到結果，而且R在數據視覺化方面提供了更多元化的選擇，這讓我對未來的學術研究充滿了信心。

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我是一名剛接觸量化研究不久的大學生，在準備期末報告時，對於如何將課堂上學到的統計理論與實際數據結合感到十分困惑。《量化研究與統計分析（六版）：SPSS與R資料分析範例解析》這本書，簡直就是我及時雨。過去我看過一些統計學教科書，雖然理論講得很清楚，但一到了要實際操作，就不知道從何下手。很多時候，書本上的範例數據和我們課堂練習的數據差異很大，很難找到對應的感覺。 這本六版的書，讓我最大的感受就是「接地氣」。書中的範例數據，很多都是模擬真實的研究場景，而且在SPSS和R的介面上，都給出了非常詳細的操作步驟截圖。我印象深刻的是，書中介紹卡方檢定時，不僅說明了檢定的目的和假設，還教我們如何在SPSS中進行交叉表分析，如何計算期望次數，以及如何解讀p值。更棒的是，書中還舉例說明了什麼樣的研究問題適合用卡方檢定來回答，例如「性別與購車意願之間是否存在關聯？」這樣的例子，讓我覺得統計分析不再是冰冷的數字，而是能夠解釋真實世界現象的工具。 對於R的部分，雖然我之前對程式碼有些畏懼，但書中的範例非常友善。它從最基礎的載入數據、查看數據結構開始，逐步引導我完成一些常用的統計分析。例如，書中提供了如何使用R計算平均數、標準差，以及如何繪製長條圖和散佈圖。這些看似簡單的操作，卻為我後續進行更複雜的分析打下了堅實的基礎。而且，書中對於R程式碼的解釋，非常詳細，讓我能夠理解每一行程式碼的作用，而不是死記硬背。這對於我建立R的學習信心非常關鍵。

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我是一名長期關注社會趨勢的業餘研究者，雖然沒有學術背景，但對利用數據來理解社會現象充滿興趣。《量化研究與統計分析（六版）：SPSS與R資料分析範例解析》這本書，意外地成為我探索數據世界的一把鑰匙。過去我嘗試過閱讀一些統計學的入門書籍，但往往因為內容過於學術化，加上缺乏實際操作的引導，常常讀了幾頁就感到茫然。這次購入這本書，是衝著它「資料分析範例解析」的名號。 一翻開，我就被書中豐富的案例所吸引。作者似乎預料到了讀者的不同背景，因此在介紹統計方法時，都會先點出該方法可以解決什麼樣的實際問題。例如，在講到變異數分析（ANOVA）時，書中舉了一個關於不同教學方法對學生學習成效影響的例子，詳細說明了如何透過ANOVA來比較三組或三組以上樣本的平均數是否存在顯著差異。更令我驚喜的是，書中不僅在SPSS中演示了操作步驟，還提供了對應的R語言程式碼，讓我可以對比學習。這對於我這樣希望同時掌握兩種工具的學習者來說，是極大的便利。 我特別喜歡書中對於統計圖表的詳細講解。在現代社會，數據的視覺化呈現至關重要，而一本好的書籍應該教導讀者如何用圖表說故事。這本書在這方面做得非常出色，它不僅展示了如何繪製基本的長條圖、折線圖、圓餅圖，更深入介紹了如何利用SPSS和R製作更具專業性和資訊量的圖表，例如散佈圖矩陣、箱型圖等，並且強調了圖表標題、軸標籤、圖例等元素的標準化，這對於我日後在個人報告或線上分享時，提升資訊傳達的效率有著不可估量的價值。

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身為一位對數據科學充滿好奇的退休人士，我一直渴望能找到一本能夠讓我輕鬆入門、同時又能學到紮實知識的入門書。《量化研究與統計分析（六版）：SPSS與R資料分析範例解析》這本書，正好滿足了我的需求。書中的語言風格親切，沒有過多艱澀的學術術語，而且結構清晰，讓我能夠按照自己的節奏學習。 我尤其喜歡書中關於敘述性統計的講解。作者沒有只是簡單地告訴我們如何計算平均數、中位數、眾數，而是詳細解釋了這些指標分別代表什麼，在什麼情況下適合使用哪種指標。例如，在講解標準差時，作者用了一個非常生活化的例子，說明了不同班級學生考試分數的離散程度，讓我一下子就明白了標準差的意義。而在SPSS的操作示範中，書中給出了非常直觀的畫面，讓我能夠跟著步驟完成，這對我這樣的初學者來說，是最大的鼓勵。 對於R語言的部分，雖然我之前完全沒有接觸過程式設計，但書中的講解卻讓我感到意外的容易。作者從最基本的安裝R和RStudio開始，一步一步引導我進入R的世界。書中提供的範例程式碼，都配有詳細的解釋，讓我能夠理解每一行程式碼的功能。我嘗試著用書中的程式碼來分析一些公開的簡單數據集，例如天氣數據或人口普查數據，並且成功地繪製出了讓我驚豔的圖表。這讓我對學習程式設計產生了濃厚的興趣，也讓我看到了數據分析的無限可能性。

评分☆☆☆☆☆

我是一位在國外唸書的台灣學生，目前正在進行一個跨文化研究的統計分析。因為語言和文化背景的差異，我在理解一些統計概念和軟體操作時，常常會遇到一些困難。《量化研究與統計分析（六版）：SPSS與R資料分析範例解析》這本書，成為我在這個過程中的重要支持。儘管書是用中文撰寫，但作者的表述方式非常清晰、邏輯性強，而且很多範例都貼近學術研究的實際需求，這讓我能夠專注於內容本身，而不是被語言障礙所困擾。 書中關於資料視覺化的章節，我認為是其一大亮點。在學術論文的撰寫中，一個好的圖表能夠直觀地傳達研究發現，提高論文的可讀性。書中對於SPSS和R在繪製各種圖表時的細節都做了非常詳盡的介紹，例如如何調整圖表的顏色、字體、標籤，如何製作高質感的統計圖表，甚至是如何利用R語言中的`ggplot2`套件製作出更具藝術感的視覺化圖形。這對於我正在撰寫的跨文化研究論文，能夠更有效地呈現不同文化群體之間的數據差異，提供了非常實用的工具。 此外，書中對於假設檢定的深入探討，也讓我受益匪淺。從基本的單因子變異數分析（One-way ANOVA）到多因子變異數分析（Factorial ANOVA），再到事後檢定（Post-hoc tests），書中都給出了非常詳細的步驟和解讀說明。尤其是在解釋事後檢定時，作者不僅介紹了Tukey、Bonferroni等常見的方法，還提醒了在進行事後檢定時需要注意的事項，例如多重比較的p值校正。這對於我正在進行的實驗研究，能夠準確地比較不同實驗組別之間的差異，避免得出錯誤的結論，至關重要。

评分☆☆☆☆☆

我是一名曾經接觸過統計軟體，但久未使用的職場人士，這次為了協助公司分析某項產品的銷售數據，重新找回了這本《量化研究與統計分析（六版）：SPSS與R資料分析範例解析》。這本書的更新迭代，確實讓我在短時間內重新掌握了SPSS和R的核心功能。我驚訝地發現，書中不僅涵蓋了過去我熟悉的基礎功能，還加入了許多新的分析方法和更現代化的操作介面展示。 特別讓我印象深刻的是，書中對於「資料轉換」和「資料合併」等前處理步驟的詳細講解。在實際的商業數據分析中，數據的匯總、清理和重構是至關重要的環節，往往耗費大量時間。這本書提供了清晰的操作指南，教我如何在SPSS中進行變數 recode、compute，以及如何合併來自不同檔案的數據。同樣地，在R的部分，書中詳細介紹了`dplyr`套件，讓我能夠高效地進行數據的篩選、排序、分組彙總等操作。這些實用的技巧，大大縮短了我進行數據準備的時間，讓我能夠更專注於後續的分析。 此外，書中對於「敘述性統計」和「資料視覺化」的結合，也做得非常出色。當我需要向公司高層匯報產品的銷售趨勢時，能夠有清晰的圖表輔助，是必不可少的。這本書展示了如何利用SPSS製作出專業的長條圖、折線圖，以及如何利用R的`ggplot2`套件製作出更具表現力的圖形，例如熱力圖（heatmap）來展示不同產品在不同區域的銷售表現。作者還強調了圖表的重要性，以及如何讓圖表更具說服力，這對於我來說，無疑是一項重要的技能提升。

评分☆☆☆☆☆

我是一名長期在教育領域工作的老師，對於如何運用數據來評估教學成效，一直有著濃厚的興趣，但過去的統計知識相對薄弱。《量化研究與統計分析（六版）：SPSS與R資料分析範例解析》這本書，為我打開了一扇新的大門。書中的內容，既有理論深度，又不失操作的實用性，讓我能夠將統計分析的工具應用到我的教學實踐中。 書中對於如何進行敘述性統計的講解，我認為是針對教育工作者非常友善的部分。例如，在分析學生的考試成績時，書中不僅教我們如何計算平均分數、標準差，還引導我們思考這些數據背後的意義。作者用了一個非常生動的例子，比較了兩個班級的學生平均成績和分數的波動程度，讓我們能夠直觀地理解不同班級學生學習情況的差異。而SPSS和R的操作範例，更是將這些理論知識轉化為實際操作，讓我在短時間內就學會了如何利用軟體進行數據的整理和初步的分析。 令我特別讚賞的是，書中關於推論性統計的講解。例如，在探討不同教學方法對學生學習成效的影響時，書中詳細介紹了如何使用t檢定和變異數分析（ANOVA）來檢驗差異的顯著性。作者不僅解釋了這些方法的原理，還給出了非常具體的SPSS和R操作步驟，以及如何解讀分析結果。這讓我能夠更科學地評估不同的教學策略，並根據數據來調整我的教學方法，以期達到更好的教學效果。

评分☆☆☆☆☆

翻開這本《量化研究與統計分析（六版）：SPSS與R資料分析範例解析》，立刻感受到作者的用心良苦。我是一名正在撰寫碩士論文的研究生，對於量化研究方法可說是既熟悉又陌生的狀態。熟悉是因為課堂上接觸過，陌生則是因為實際操作時常常會卡關。過去閱讀過幾本相關書籍，但總覺得內容有些零散，或是範例過於理論化，難以直接套用到自己的研究數據上。這一次，我抱著嘗試的心態購入了第六版，實在是個明智的決定。 首先，書中對於SPSS和R這兩大統計軟體的介紹，非常符合台灣學生的學習習慣。作者並沒有像坊間一些書籍那樣，單純羅列軟體指令，而是將統計理論與軟體操作緊密結合。舉例來說，當介紹t檢定時，書中不僅詳細闡述了t檢定的原理、適用條件、假設檢定的步驟，更提供了實際的SPSS操作介面截圖，一步一步引導讀者如何輸入數據、執行分析、解讀輸出結果，甚至是如何繪製具備學術規範的圖表。這種「手把手」的教學方式，對於初學者而言，大大降低了學習門檻，也建立起操作上的信心。我尤其欣賞的是，書中對於一些常見的統計陷阱和誤區，都做了深入的剖析和提醒，這對於避免論文中出現低級錯誤非常有幫助。例如，在迴歸分析的部分，作者詳細討論了多重共線性、異質性變異數等問題，並提出了相應的檢驗方法和處理策略，這是我在其他教材中較少見到的。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在職的市場研究員，平時工作需要處理大量的消費者數據，但過去總覺得自己的統計分析能力有待加強，很多時候只能依賴同事或外部廠商。《量化研究與統計分析（六版）：SPSS與R資料分析範例解析》這本書，對於我這樣的專業人士來說，是一份寶貴的資產。書中清晰的結構和實用的範例，讓我能夠快速找到與我工作內容相關的分析方法，並且能夠獨立完成。 在書中，我發現了許多能夠直接應用到我日常工作中的分析技巧。例如，關於交叉分析（Crosstabs）的部分，書中詳細講解了如何進行雙向和多向的交叉分析，如何解讀卡方檢定的結果，以及如何計算各種相關係數，這對於分析不同變數之間的關聯性，例如消費者年齡、性別與產品偏好之間的關係，非常有幫助。更重要的是，書中關於迴歸分析的章節，不僅介紹了簡單線性迴歸，還深入探討了複迴歸、邏輯迴歸等，並提供了如何在SPSS和R中進行這些分析的詳細步驟。這讓我能夠更精準地預測消費者的購買行為，或是理解影響銷售額的關鍵因素。 此外，書中對於數據前處理的強調，也讓我受益匪淺。在實際工作中，數據的品質直接影響分析結果的可靠性，而書中關於數據清理、缺失值處理、異常值檢測等內容，都提供了非常實用的建議和操作方法。例如，書中介紹了如何在SPSS中識別和處理缺失值，以及如何在R中使用`na.omit()`或`impute`等套件進行缺失值填補。這大大提升了我處理真實世界數據的效率和準確性，也讓我對數據的信任度有所提高。