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不管在哪种的研究领域中，⎾没有证据的主张⏌是不被重视的。没有证据时，就变成了⎾终究是使用者个人的意见⏌而已。

　　借由适切的方法分析数据，才可导出结论。也就是说⎾根据⏌=⎾数据⏌。⎾基于根据的主张⏌=⎾适切地分析数据得出的结论⏌。试着收集研究领域中的数据，提出⎾有根据的主张⏌吧。

　　然而与数值数据为中心的实验有所不同，在工业调查中，取决于问项是名义数据、顺序数据、数值数据等，经常要处理许多类型的数据。

　　本书包含有多变量统计与贝氏统计两大部分，因此，意见调查的统计处理，需要有各种类型的统计手法。本书是对此两部分的意见调查的统计处理使用SPSS进行分析。本书的口号即为⎾快⏌、⎾简单⏌、⎾马上可行⏌。

　　本书的特征有以下四项：
　　1.只要看数据类型，即可选用适切的统计处理方法。
　　2.数据的输入与其步骤，有迹可循。
　　3.统计处理的方法与其步骤，清晰明确。
　　4.输出结果的解读方法，简明易懂。

　　总之，只要对照本书，利用滑鼠，任何人均可简单进行统计分析的操作，问题即可迎刃而解。因此不妨着手搜集数据分析看看。
 

铁轨上的回响：二十世纪初欧洲铁路工业的社会经济转型与技术革新 图书简介 本书深入剖析了二十世纪初，欧洲大陆铁路工业在技术革新浪潮与社会经济剧变背景下的复杂演进轨迹。我们聚焦于这一核心基础设施领域，探究其如何成为推动工业化进程、重塑地缘政治格局以及引发深刻社会结构变动的关键驱动力。全书摒弃了传统技术史的机械叙事，转而采用跨学科的视角，将工程学进展、资本流动、劳工实践以及国家战略紧密结合，力图还原一个多维度的“钢铁动脉”图景。 第一章：铁轨的帝国：工业时代的权力版图重构 本章首先考察了1900年至第一次世界大战爆发前夕，欧洲主要强国——德意志帝国、法兰西第二帝国（及其后的第三共和国）和大英帝国——在铁路建设上的战略差异与竞争态势。铁路，早已超越了单纯的运输工具范畴，成为衡量国家工业实力与军事投射能力的核心指标。 我们详述了德国铁路如何深度嵌入其“容克-工业”复合体的运作逻辑中，特别关注其在鲁尔区煤炭和钢铁运输网络中的垄断性作用，以及普鲁士邦国如何通过国家干预主义手段，确保铁路技术标准与军工生产的协同一致。对比之下，英帝国虽然在本土的铁路网络密度上略显保守，但其海外殖民地（如印度的“战略铁路”）建设，则展现了帝国主义扩张的“速度与效率”诉求。法国的铁路发展，则与巴黎的中央集权体系以及对地中海贸易通道的控制野心息息相关。 书中特别引入了“资本流向分析”，通过追踪法国银行家对沙俄铁路债券的巨大投资，揭示了铁路融资如何成为欧洲大国间经济相互依赖与政治角力的微妙载体。这种对基础设施投资的政治经济学分析，是理解一战前夜欧洲联盟体系形成的重要注脚。 第二章：钢铁与蒸汽的极限：技术标准的演进与冲突 技术进步是铁路工业永恒的主题。本章着重探讨了在电气化初期与内燃机尚未普及的背景下，传统蒸汽机车技术在效率、功率和可靠性上的极限突破。我们细致考察了“四大件”（锅炉、汽缸、车轮组和牵引机构）的设计优化，特别是复合膨胀机原理在重载货运机车上的应用。 一个核心的议题是“轨距的非标准化困境”。欧洲大陆各国在轨距选择上的差异，不仅造成了技术上的兼容性障碍，更在战时成为了军事调动的隐形壁垒。本书通过案例研究，分析了瑞士和奥匈帝国在跨国铁路互联互通方面所做的技术妥协与努力，以及这些努力如何在民族主义抬头时迅速瓦解。 此外，本章还首次详尽披露了早期信号系统与行车调度的复杂性。从早期的电报依赖到贝尔氏自动信号机的引入，铁路安全系统的演进史，实际上是一部关于信息传递速度与可信度博弈的历史。我们试图说明，技术标准化的缺失，是如何在每一次重大事故中，暴露出现代工业管理体系的脆弱性。 第三章：劳工的汗水与钢轨的温度：车间、路轨与工人生活 铁路工业的繁荣，是建立在庞大的、高度组织化的蓝领阶层之上的。本章将镜头从宏观的经济战略转向了微观的工人社会。我们基于劳动历史学的方法，考察了机务段技工、线路维护工和司机群体的独特职业文化与社会地位。 “技术工人贵族”的概念在本章得到了深入阐释。那些掌握复杂机床操作、精通机车大修的首席机械师，在行业内享有远超普通工人的声望，他们是技术传承的非正式管理者。然而，这种“贵族”地位也伴随着极高的职业风险和严苛的工作时长。 书中分析了工会运动在铁路系统中的特殊性。由于铁路运输的公共服务属性和军事重要性，铁路工人的罢工往往被政府视为直接的“叛国”行为。我们考察了1905年俄国和1911年法国铁路大罢工的社会背景与政治后果，展现了工人们如何在国家机器的严密监控下，寻求改善工作条件与集体谈判权的艰难历程。 第四章：时间的压缩与空间的重塑：铁路对社会心理的影响 铁路带来的最革命性的影响，是人类对时间与空间的认知发生了根本性扭曲。本章探讨了“铁路时间”（Railway Time）的概念如何取代地方性的太阳钟，迫使整个社会在工作、商业和个人生活中适应一种统一、精确的时间表。 这种时间的压缩，极大地加速了商业信息和商品的流通，促进了城市郊区化和“通勤阶层”的诞生。我们分析了报纸、旅游指南和文学作品中对铁路意象的描绘，揭示了公众如何从最初对蒸汽巨兽的敬畏，逐渐将其视为日常生活的必需品，以及这种速度感如何催生了现代性的焦虑。 最后，本书审视了铁路如何重塑了欧洲的“国家认同”。在统一的铁路线路上，来自不同地域的人们被迫共享同一空间，这在一定程度上促进了国家语言和文化标准的渗透，但在其他情况下，也加剧了地方社区对“外来影响”的反感。 结语：驶向未知的岔道 本书的最后部分，将目光投向了1914年战争的爆发。铁路在战时被迅速“军事化”，成为动员、补给和撤退的生命线。然而，战争的残酷也暴露了早期工业化铁路系统的内在脆弱性——过度依赖单一技术、工人短缺以及后勤的超负荷运转。 《铁轨上的回响》旨在提供一个关于工业时代核心支柱的全面审视，它不仅是关于蒸汽和钢铁的故事，更是关于权力、劳动、技术标准和人类社会如何在变革的洪流中被重新编织的深刻洞察。这本书是对那个速度决定命运的时代的细腻解码。

作者简介

陈耀茂

　　日本（国立）电气通信大学经营工学博士
　　东海大学企管系教授
 

第一篇 多变量统计分析
1. 独立性检定的意见处理
2. Mantel-Haenszel检定
3. 决策树分析
4. 倾斜权重分析
5. 对应分析
6 多重对应分析
7 名义回归分析
8 顺序回归分析
9 类别回归分析
10 多阶层分析
11 Logit分析
12 Probit分析
13 Poisson回归分析
14 TURF分析
15 因素分析
16 类别主成分分析
17 倾向分数分析
18 语意差异法分析
19 Wilcoxn 等级和检定
20 Kruskal-Wallis 检定
21 Friedman检定
22 联合分析
23 选择型联合分析
24 问卷的信度分析
25 类别典型相关分析

第二篇 贝氏统计推论
26 贝氏统计简介
27 贝式推论独立样本
28 贝式推论成对样本
29 贝氏推论单样本常态分配
30 贝式推论单样本二项分配

 

序言

　　不管在哪种研究领域中，「没有证据的主张」是不被重视的。没有证据时，就变成了「终究是使用者个人的意见」而已。
　　那么要如何做才能形成「基于根据的主张」呢？

　　近年来在医学的领域中，EBM（Evidence-Based Medicine）亦即「基于根据的医疗」是中心话题，成为其根据的就是医学的实验数据，然而在工商业的领域中，EBM（Evidence-Based Management）亦即「基于根据的管理」也是中心话题，成为其根据的就是工商业的意见调查数据。

　　借由适切的方法分析数据，才可导出结论。也就是说「根据」=「数据」。「基于根据的主张」=「适切地分析数据得出的结论」。试着收集研究领域中的数据，提出「有根据的主张」吧。

　　然而与数值数据为中心的实验有所不同，在工商业调查中，取决于问项是名义数据、顺序数据、数值数据等，经常要处理许多类型的数据。
　　譬如：
　　问项A：您的性别是？
　　此情形时，回答即为名义数据。
　　问项B：您对以下的问题赞成的程度有多少？
　　此情形时，回答即为顺序数据。
　　问项C：您的年龄是？
　　此情形时，回答即为数值数据。

　　因此，意见调查的统计处理，需要有各种类型的统计手法。本书是对此种意见调查的统计处理使用SPSS分析。本书的口号即为「快」、「简单」、「马上可行」。

　　统计方法经常要面对数值计算，令人视为畏途，然而今日科技如此进步，已开发有各种统计软体，学生在学习统计方法时当不至于感到雾煞煞。

　　在学习统计方法处理问题时，首先让人感到困扰的是：
　　「此数据要选用何种统计处理方法才好呢？」
　　「要如何输入数据，有无明确的输入步骤呢？」
　　「输入后，在进行统计处理时，有无明确的分析步骤呢？」
　　然而此种烦恼是多余的，任何人只要能利用本书参照使用就行，非常简单。
　　最后让人感到困扰的是：
　　「分析结果要如何解读才好呢？」
　　此烦恼只要看本书的解说，即可将心中的「阴霾」一扫而光。
　　本书的特征有以下4项：
　　1. 只要看数据类型，即可选用适切的统计处理方法。
　　2. 数据的输入与其步骤，有迹可循。
　　3. 统计处理的方法与其步骤，清晰明确。
　　4. 输出结果的解读方法，简明易懂。

　　总之，只要对照本书，利用滑鼠，任何人均可简单进行的统计分析的操作，问题即可迎刃而解。期盼本书能让您在操作中得到使用的满足感，并希望对您的分析与研究有所助益。 书中如谬误之处，尚请贤达不吝指正，不胜感谢。

　　所谓心动不如马上行动，不妨动一动滑鼠利用SPSS的操作画面着手分析看看！
 

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，工业调查资料分析不仅仅是统计学，它更是一种思维方式，一种解决问题的能力。这本书的名字让我觉得，它很有可能就是我一直寻觅的那种能够帮助我转变思维、提升能力的工具。我希望书中不仅仅停留在介绍各种分析方法和模型，更重要的是，能够帮助我理解数据背后的业务逻辑，能够教会我如何将分析结果转化为 actionable insights。比如，在产品质量分析方面，我希望能学到如何从大量的生产数据中找出导致产品缺陷的关键因素，并提出有针对性的改进措施。在市场需求分析方面，我希望能学到如何通过分析销售数据、用户反馈等信息，来预测未来的市场趋势，并为新产品的研发和推广提供方向。我还希望书中能够介绍一些关于如何与非技术背景的同事进行有效沟通的技巧，因为很多时候，我们分析师需要将复杂的分析结果用通俗易懂的语言解释给管理层或其他部门的同事，让他们理解并接受我们的建议。我希望这本书能够提供一些具体的沟通模板或者案例，让我能够从中学习。我对书中关于“数据治理”和“数据伦理”的讨论也充满期待，因为在数据应用越来越广泛的今天，这些方面的重要性也日益凸显。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，数据是工业企业最重要的资产之一，但如何在实践中有效地利用这些数据，却是很多企业面临的共同难题。这本《工业调查资料分析》的书名，正是我一直关注的重点。我希望这本书能够为我提供一套系统性的、可操作的工业数据分析方法论。我特别期待书中能够详细讲解如何从海量的工业数据中提取出有用的信息，如何构建数据模型来预测生产效率、产品质量、设备故障等等。我希望书中能够介绍一些在工业界已经被广泛应用的先进数据分析技术和工具，并且能够提供详细的操作指南和案例分析。我非常看重书中的“实战性”，希望它能够帮助我将书本上的知识转化为实际工作中的能力。我希望通过学习这本书，我能够成为一个能够独立完成工业数据分析任务的人，能够为企业的决策提供有价值的数据支持。我期待这本书能够帮助我理解数据分析在工业生产中的各个环节的应用，从研发、生产、销售到售后服务，都能通过数据分析来提升效率和效益。我希望这本书能够成为我职业发展道路上的重要里程碑。

评分☆☆☆☆☆

我们公司最近几年开始越来越重视数据的价值，各个部门都在收集各种各样的数据，但如何有效地利用这些数据，却成了一个大问题。很多时候，这些数据就像是堆积起来的“数字垃圾”，我们都知道它里面可能有宝藏，但就是不知道如何去挖掘。所以，当我看到这本《工业调查资料分析》的时候，我立刻就动心了。我希望这本书能够给我提供一些切实可行的方法和工具，让我能够从这些杂乱的数据中提炼出有用的信息，为公司的决策提供支持。我尤其关注书中关于“数据质量”和“数据预处理”的内容，因为我知道，数据的质量直接决定了分析结果的可靠性，而我们在实际操作中，常常会遇到各种各样的数据质量问题，比如缺失值、异常值、重复值等等，如果能在这方面得到一些指导，将非常有益。另外，我对书中关于“因果推断”的讨论也很有兴趣。很多时候，我们看到的只是相关性，但我们更想知道的是背后的因果关系。如果这本书能够提供一些方法来帮助我们区分相关性和因果性，那将是非常有价值的。我希望书中能够有一些关于如何构建和评估模型的详细讲解，比如如何选择合适的模型，如何调整模型的参数，以及如何评估模型的性能等等。我对这些方面还不是特别了解，希望这本书能够带我入门。

评分☆☆☆☆☆

我们公司近几年在数字化转型方面投入了不少，收集了海量的生产、运营、销售数据，但如何把这些数据真正用起来，却成了一个巨大的挑战。很多部门的同事都反映，他们不知道如何从这些庞杂的数据中找到自己需要的信息，更不用说进行深入的分析了。所以，当我看到这本《工业调查资料分析》的书名时，我感觉就像看到了救星。我希望这本书能够为我们这些非专业数据分析背景的从业者提供一个清晰的入门指引，让我们能够理解数据分析的基本原理，掌握一些常用的分析工具和方法。我特别期待书中能够有一些“手把手”的教学内容，比如如何使用Excel进行基础的数据整理和可视化，如何使用一些免费的统计软件来进行简单的数据分析等等。我希望这本书能够让我从“看数据”变成“懂数据”，能够让我从数据中发现问题，提出假设，并通过数据来验证这些假设。我还希望书中能够介绍一些数据分析的常见误区和陷阱，让我们在实践中能够避免犯一些低级错误。我最怕的就是那些过于理论化，脱离实际的书，我需要的是能够立刻应用到工作中的知识。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我曾经对数据分析有过一些尝试，但效果都不太理想。很多时候，我只是简单地对数据进行汇总和统计，感觉好像做了很多工作，但最终能获得的洞见却非常有限。这本《工业调查资料分析》的书名，让我觉得它有可能解决我目前面临的困境。我希望这本书能够教会我如何更深入地挖掘数据，如何发现数据之间的隐藏关联，以及如何从看似无关的数据中提炼出有价值的信息。我尤其关注书中关于“特征工程”和“模型选择”的内容。我知道，好的特征工程能够显著提升模型的性能，而选择合适的模型更是至关重要。我希望能在这本书中找到一些关于如何进行有效的特征工程的技巧和方法，以及如何根据不同的问题选择最适合的模型。我希望这本书能够帮助我突破目前在数据分析上的瓶颈，让我能够从“描述性统计”迈向“预测性分析”甚至“规范性分析”。我期待这本书能够给我带来一些“灵光一闪”的时刻，让我能够豁然开朗，掌握更高级的数据分析技巧。我希望这本书的讲解能够循序渐进，由浅入深，让我能够逐步掌握复杂的数据分析技术。

评分☆☆☆☆☆

我对工业领域的数据分析一直非常感兴趣，但总觉得市面上相关的书籍要么过于偏重理论，要么过于偏重技术，很难找到一本能够兼顾理论深度和实践应用的书籍。这本《工业调查资料分析》的书名，正是我一直在寻找的。我特别希望这本书能够从工业生产的实际需求出发，讲解数据分析的方法和应用。比如，在设备维护方面，我希望能学到如何通过分析设备的运行数据来预测故障，从而提前进行维护，减少停机时间，降低维修成本。在工艺优化方面，我希望能学到如何通过分析生产过程中的各种参数，来找出影响产品质量的关键因素，并提出改进方案，提高生产效率和产品合格率。我还希望书中能够介绍一些关于如何利用数据来进行风险评估和控制的方法，比如如何分析历史数据来预测潜在的生产事故，并提前采取预防措施。我非常看重书中的案例分析，希望这些案例能够足够丰富和多样化，涵盖工业生产的各个方面，这样我才能更好地理解和掌握书中的知识。我希望这本书能够帮助我建立起一套完整的数据分析思维体系，让我能够更自信地面对工作中遇到的各种数据挑战。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，在我们这个行业，数据分析的能力是区分“普通员工”和“骨干人才”的关键。我身边的很多同事，虽然在各自的专业领域都很厉害，但在数据分析方面却显得力不从心，往往只能依赖一些“老经验”来做判断，这在竞争日益激烈的今天，显然是不够的。所以我一直都在寻找一本能够系统性地提升我数据分析能力的书籍。这本《工业调查资料分析》的书名，正是我一直在寻找的。我特别期待书中能够讲解一些先进的统计模型和机器学习算法，并且能够解释清楚它们的应用场景和局限性。我听说现在有很多新的数据分析技术，比如深度学习、自然语言处理等等，但对于这些技术，我了解得非常有限，希望能在这本书中找到一些入门的指引，让我能够对这些前沿技术有一个基本的认识。另外，我也很关心书中的数据可视化部分，我一直认为，好的数据可视化能够让复杂的分析结果变得直观易懂，也更能打动决策者。如果书中能够介绍一些优秀的数据可视化案例，并提供一些制作高质量图表的技巧，那对我来说将是巨大的帮助。我希望这本书不仅能教我“怎么做”，更能教我“为什么这么做”，让我理解每一个分析步骤背后的逻辑和原理，这样我才能举一反三，灵活运用。我目前最缺的就是这种能够连接理论和实践的桥桥梁。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我刚开始看到这本书的时候，以为它会是一本枯燥乏味的统计学教科书。毕竟，“工业调查资料分析”听起来就不是那种轻松读物。我一直对数字和公式有点头疼，总觉得它们离我实际工作有点远。但是，当我真正开始阅读之后，我才发现自己大错特错了。这本书的叙事方式非常吸引人，它不像我以前看过的很多理论书，一开始就丢出一堆公式和概念，而是从一个非常实际的问题入手，然后层层递进地引出相关的分析方法。作者在书中穿插了大量的案例，这些案例都非常贴合我们的工业生产实际，比如如何通过对生产线数据的分析来优化生产流程，如何通过市场调研数据来预测产品销量，如何通过设备运行数据来预测故障等等。这些案例让我感觉，数据分析并不是遥不可及的理论，而是实实在在能解决问题的工具。我尤其喜欢书中的一些“小贴士”和“注意事项”，这些细节部分往往能帮助我们避免一些常见的错误，让我少走弯路。我希望这本书能够让我学会如何科学地提出问题，如何设计调查方案，如何有效地收集和整理数据，以及如何选择合适的分析方法来解答这些问题。目前我接触到的数据分析，很多时候都是别人给的现成数据，我只是做一些简单的统计，这样很难挖掘出更深层次的价值。我渴望能够掌握从零开始进行数据分析的能力，这才是真正掌握主动权。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我拿到这本书的时候，心里还是有点忐忑的。毕竟，工业调查这个领域，涉及的学科和技术太多了，我担心这本书会不会过于偏重某一方面，导致我学习起来有盲点。但当我翻开第一页，读到作者开篇的引言时，我的疑虑就消散了大半。作者用一种非常真诚和务实的态度，阐述了工业调查资料分析的重要性，以及在当前大数据时代下，掌握专业的数据分析能力是多么的必要。他没有卖弄华丽的辞藻，而是用平实的语言，点出了我们很多从业者在工作中遇到的痛点，比如数据噪音、信息孤岛、分析工具的局限等等。这让我感觉作者非常了解我们的工作。我最看重的是书中的方法论部分，我希望它能够提供一套系统、完整的数据分析框架，从数据的采集、清洗、预处理，到建模、评估，再到结果解读和应用，每一个环节都有清晰的指导。我一直觉得，很多时候我们之所以效率不高，是因为缺乏一个清晰的流程和方法，总是凭感觉来做，这样不仅容易出错，也难以保证分析结果的可靠性。书中的图表和公式我还没有深入研究，但从整体的排版来看，应该还是比较清晰的。我特别期待书中能够介绍一些常用的数据分析软件和工具的使用技巧，比如SPSS、R语言或者Python的一些库，这些工具在实际工作中都非常实用，如果能有详细的操作指南，那真是太棒了。我一直想提升自己在这些软件方面的能力，但苦于没有系统性的学习资料，很多时候都是自己摸索，效率很低。这本书如果能在这方面有所帮助，那对我来说简直是宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这本书我真的早就想买了，但一直拖着。你知道的，我们做这一行的，资料量庞大，而且更新换代太快，总是忙得团团转，哪有时间去细细研究理论。我平时都是靠经验和一些零散的技巧来处理数据，效果嘛，只能说是马马虎虎。这本《工业调查资料分析》的书名就特别吸引我，我一直觉得，如果能系统地学习一下数据分析的方法，把那些零散的知识串联起来，肯定能事半功倍。尤其是在我们这个行业，数据的准确性和深度直接关系到决策的质量，一点点的偏差都可能导致巨大的损失。我期待这本书能给我带来一些耳目一新的方法和工具，让我能够更有效地从海量的数据中挖掘出有价值的信息，做出更明智的判断。我对书中的案例分析部分尤其感兴趣，希望能看到一些贴近我们实际工作场景的例子，这样学习起来会更有代入感，也能更快地将书中的知识应用到自己的工作中。而且，我一直觉得，很多时候我们都忽略了数据背后的故事，只是简单地进行统计和汇总，但这本书如果能帮助我理解数据背后的深层含义，看到隐藏的趋势和关联，那对我来说就太有价值了。我希望这本书的讲解不会太过于理论化，而是能够兼顾理论与实践，让我这种实操型选手也能看得懂，学得会，用得上。我现在手头上就有几个项目，都需要大量的数据分析，如果这本书真的像我期待的那样，那绝对是雪中送炭。我最怕的就是那些写得像天书一样的书，看了半天也不知道在讲什么，最后只能束之高阁。所以，我特别希望这本书能够用一种比较通俗易懂的方式来讲解，即使是一些比较复杂的统计模型，也能用简单明了的语言解释清楚。