给论文写作者的统计指南：傻瓜也会跑统计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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「80%的学生看到这本书都哭了。」
　　●独立单元，各取所需。
　　●实用表格范例，直接套用。
　　●统计分析和论文书写合而为一。
　　●可爱Excel小帮手，轻松写论文。
　　●实用统计观念澄清和说明。

　　「这是一本强大的SPSS操作手册！」

　　耶稣为了拯救世人而生；这本书为了拯救正在写论文的人......和两位作者的三餐而出版。这是一本专为学生设计的统计指南，它的特色有：

　　（一）27个独立的操作单元：本书的每一个单元都是独立的，各自包含了一种论文中常用的统计操作；你可以直接选你所需，完成统计分析。

　　（二）43个「统计表格范例」：指引你如何将分析结果转化成论文中所需要的表格呈现；而且，本书已经帮你把这些表格都画好了，贴进你的论文即可。

　　（三）84个「论文书写范例」：引导你如何将分析结果写成文字；直接套用书中范例，就可以使统计分析和论文书写合而为一，不必再为了如何将分析结果写成论文而烦恼。

　　（四）33个Excel工具：这些可爱的Excel小帮手，可以帮你完成论文中常用但SPSS无法直接作到的事；例如：回归调节效果的绘图、单纯斜率考验、ANOVA的各种单纯效果检定与事后检定等等......族繁不及备载。

　　（五）40个进阶的统计註解：本书提供了一些实用统计观念的澄清和说明，你可以选读，也可以直接跳过，完全不会影响统计操作。认真读这些统计註解会带来两个好处，一则可以增进你的统计功力，二则......在睡不着时拿来读一读很快就能睡着。

　　有了这本书，那些本来不会跑统计的人，可以跑得轻松惬意；那些本来就会跑统计的人，会跑得健步如飞。
 

图书简介：数据驱动的决策艺术：商业智能与高级分析实践 面向未来的数据洞察力：从原始数据到战略决策的全面转型 在信息爆炸的时代，数据不再仅仅是记录过去的工具，更是塑造未来的蓝图。本书《数据驱动的决策艺术：商业智能与高级分析实践》正是为那些渴望超越基础报告，真正利用数据驱动企业航向的决策者、经理人以及专业人士量身打造的实用指南。它摒弃了晦涩难懂的理论堆砌，聚焦于如何系统地、高效地将原始数据转化为可执行的商业洞察。 本书结构严谨，内容深度与广度并重，旨在帮助读者建立起一套完整的商业智能（BI）和高级分析的知识框架与实操能力。我们相信，真正的价值不在于拥有多少数据，而在于如何提炼出洞察。 第一部分：构建数据决策基石——商业智能（BI）的战略部署 本部分深入探讨了构建强大BI系统的战略基础与技术选型。我们首先界定了现代商业智能的核心价值，强调其从描述性分析（发生了什么）向诊断性分析（为什么发生）的演进。 1. BI战略与架构设计： 我们详细分析了从数据采集到最终仪表盘呈现的整个数据流生命周期。重点阐述了数据仓库（Data Warehouse, DWH）与数据湖（Data Lake）的架构选择、优缺点对比，以及如何根据企业规模和数据类型设计出高效率、可扩展的存储解决方案。不同于简单的技术罗列，本书提供了具体的“按需选择”决策树，帮助企业避免盲目投入。 2. 数据治理与质量保证： 数据的准确性是所有分析工作的前提。本章聚焦于数据治理的四大支柱：元数据管理、数据所有权、数据安全与隐私合规（如GDPR、CCPA等现代监管要求）。我们提供了一套“五步数据清洗与验证工作流”，确保输入分析模型的任何数据都具备高度的可靠性。 3. 关键绩效指标（KPIs）的科学设定： 错误的指标引导错误的行动。本书教授如何运用平衡计分卡（BSC）框架，将宏观战略目标分解为可量化、可追踪的运营指标。特别探讨了“虚荣指标”与“行动指标”的区别，并提供了不同行业（如SaaS、电商、制造业）的KPIs设计模板，确保指标真正反映业务健康度。 第二部分：超越描述：迈向预测与规范的高级分析 高级分析是数据驱动决策的进阶阶段，它回答“未来将发生什么”以及“我们应该怎么做才能达到最佳结果”。本部分将读者从传统报表世界带入机器学习和优化模型的实践领域。 4. 探索性数据分析（EDA）的艺术： 在应用复杂模型之前，我们必须“倾听”数据本身。本章细致阐述了如何利用可视化技术（如箱线图、散点图矩阵、热力图）快速识别数据分布、异常值和潜在的相关性。我们强调“人类直觉”在数据探索中的不可替代性，并提供了一套标准化的EDA报告结构，让分析结果清晰易懂。 5. 预测建模基础与实践： 本章系统介绍了回归分析、时间序列分析（如ARIMA, 指数平滑）在商业预测中的应用，例如需求预测、客户生命周期价值（CLV）估算。我们不会深入复杂的数学推导，而是专注于模型选择的标准、参数调优的实用技巧以及模型评估指标（如RMSE, MAE, R-squared）的商业含义解读。对于非技术背景的读者，我们提供了如何与数据科学家有效沟通模型假设和局限性的实用模板。 6. 客户细分与行为分析： 现代营销的基石在于精准的用户理解。本书详细介绍了K-Means聚类、层次聚类等无监督学习方法在构建用户画像和市场细分中的应用。此外，还深入探讨了RFM（近因、频率、货币价值）模型，并展示了如何利用马尔可夫链模型预测客户流失和转化路径，以指导个性化干预策略。 第三部分：将洞察转化为行动：可视化、讲述与赋能 最精妙的分析如果不能被有效传达，其价值就归零。本部分关注分析结果的沟通与落地，确保数据能够真正影响决策层。 7. 数据可视化：从图表到叙事： 优秀的可视化不仅仅是美观，更是清晰的沟通工具。本章对比了不同图表类型（柱状图、折线图、瀑布图、桑基图）在传达特定信息时的优势与陷阱。核心内容集中在“叙事性仪表盘设计”，即如何构建一个故事线，引导观察者从数据点走向明确的行动建议。我们还探讨了交互式仪表盘（如使用Tableau或Power BI）的设计原则，确保用户可以自主探索相关数据。 8. A/B测试与因果推断的严谨性： 在验证新策略或产品迭代时，严谨的实验设计至关重要。本书详细讲解了统计显著性、样本量计算在A/B测试中的作用，并区分了相关性与因果性的区别。我们提供了处理“冷启动问题”和“多变量测试”的实战方法，避免因错误解读实验结果而采取错误的商业行动。 9. 建立数据文化与决策赋能： 数据分析的终极目标是使整个组织“数据化”。本章探讨了如何自上而下推动数据素养的提升，包括建立数据素养培训计划、创建数据问答平台，以及如何设计“自助式分析”工具，将分析能力平权化。本书提供了“数据赋能路线图”，帮助企业建立一个自我学习、持续迭代的数据驱动生态系统。 总结与展望 《数据驱动的决策艺术：商业智能与高级分析实践》不是一本纯粹的统计教科书，也不是一份软件操作手册。它是一本关于思维模式转换的指南。通过系统学习本书内容，读者将掌握从数据采集、清洗、建模、评估到最终沟通的完整流程，能够自信地驾驭现代商业分析工具，确保每一次战略决策都是基于最坚实的数据证据之上。掌握数据，即掌握了未来竞争的主动权。

作者简介

颜志龙

　　政治大学心理学博士，现为铭传大学谘商与工商心理学系教授。在大学部教授「心理与教育统计」、「心理测验」、「社会科学研究法」，在研究所教授其实不怎么高等的「高等统计学」。每每在夜半时，梦见学生跑统计时痛苦的表情而惊醒；因而立志要写一本老少咸宜、老妪能解的统计指南；希望让统计操作达到「鳏寡孤独废疾者皆有所养」的境界。于是暂时停下迈向诺贝尔奖得主的脚步，写出本书，希望救芸芸众（学）生于水火。另着有《傻瓜也会写论文》。

郑中平

　　台湾大学心理学博士，现为成功大学心理系副教授。在大学部主要教授「心理测验」与「广义线性模型」，研究所则是「多变量统计」与「结构方程模型」。喜欢在统计课时引用人生哲理，或在讨论人生时引用统计，即使被学生讪笑亦不以为意；抱持「开开心心学统计」的心情，期盼未来开成「统计与人生」通识课。另着有《R在行为科学之应用》。
 

作者序
必读一 本书结构与使用说明
必读二 我该用哪一种统计方法？

Unit 1 论文中的SPSS基本操作
Unit 1-1 SPSS的资料结构
Unit 1-2 资料的输入、存档、读档以及更改变项名称
Unit 1-3 更改语言介面
Unit 1-4 描述统计
Unit 1-5 资料的检查
Unit 1-6 反向题的转换
Unit 1-7 分数的加总
Unit 1-8 产生高、低分组
Unit 1-9 产生虚拟变项
Unit 1-10 只想分析部分资料

Unit 2 信度分析及选题
Unit 2-1 信度分析概述
Unit 2-2 SPSS操作
Unit 2-3 统计报表解读
Unit 2-4 分析结果的撰写
Unit 2-5 选题及删题

Unit 3 独立样本t检定
Unit 3-1 独立样本t检定概述
Unit 3-2 SPSS操作
Unit 3-3 统计报表解读
Unit 3-4 效果量的计算
Unit 3-5 论文中的表格呈现
Unit 3-6 分析结果的撰写

Unit 4 相依样本t检定
Unit 4-1 相依样本t检定概述
Unit 4-2 SPSS操作
Unit 4-3 统计报表解读
Unit 4-4 效果量的计算
Unit 4-5 论文中的表格呈现
Unit 4-6 分析结果的撰写

Unit 5 Pearson相关
Unit 5-1 Pearson相关概述
Unit 5-2 SPSS操作
Unit 5-3 统计报表解读
Unit 5-4 论文中的表格呈现
Unit 5-5 分析结果的撰写
Unit 5-6 两个相关系数的差异检定（操作）
Unit 5-7 两个相关系数的差异检定（分析结果的撰写）

Unit 6 回归—一般线性回归
Unit 6-1 回归概述
Unit 6-2 SPSS操作
Unit 6-3 统计报表解读
Unit 6-4 论文中的表格呈现
Unit 6-5 分析结果的撰写

Unit 7 回归—中介效果
Unit 7-1 回归中介分析概述
Unit 7-2 四步骤法—SPSS操作
Unit 7-3 四步骤法—统计报表解读
Unit 7-4 四步骤法—论文中的表格呈现
Unit 7-5 四步骤法—分析结果的撰写
Unit 7-6 Sobel test（操作）
Unit 7-7 Sobel test（分析结果的撰写）

Unit 8 回归—阶层回归
Unit 8-1 阶层回归概述
Unit 8-2 SPSS操作
Unit 8-3 统计报表解读
Unit 8-4 论文中的表格呈现
Unit 8-5 分析结果的撰写
Unit 8-6 当控制变项有间断变项时

Unit 9 回归—二阶交互作用（调节效果）
Unit 9-1 回归交互作用概述
Unit 9-2 SPSS操作
Unit 9-3 统计报表解读
Unit 9-4 论文中的表格呈现
Unit 9-5 绘图及单纯斜率检定
Unit 9-6 分析结果的撰写

Unit 10 回归—二阶交互作用（调节效果：有间断变项）
Unit 10-1 回归交互作用概述
Unit 10-2 SPSS操作
Unit 10-3 统计报表解读
Unit 10-4 论文中的表格呈现
Unit 10-5 绘图及单纯斜率检定
Unit 10-6 分析结果的撰写

Unit 11 回归—三阶交互作用（调节效果）
Unit 11-1 回归交互作用概述
Unit 11-2 SPSS操作
Unit 11-3 统计报表解读
Unit 11-4 论文中的表格呈现
Unit 11-5 绘图及单纯斜率检定
Unit 11-6 分析结果的撰写

Unit 12 回归—三阶交互作用（调节效果：有间断变项）
Unit 12-1 回归交互作用概述
Unit 12-2 SPSS操作
Unit 12-3 统计报表解读
Unit 12-4 论文中的表格呈现
Unit 12-5 绘图及单纯斜率检定
Unit 12-6 分析结果的撰写

Unit 13 卡方检定—两间断变项关联
Unit 13-1 卡方检定概述
Unit 13-2 SPSS操作
Unit 13-3 统计报表解读
Unit 13-4 论文中的表格呈现
Unit 13-5 分析结果的撰写

Unit 14 因素分析（斜交）
Unit 14-1 因素分析概述
Unit 14-2 SPSS操作
Unit 14-3 统计报表解读
Unit 14-4 哪些题目属于哪个因素？因素如何命名？
Unit 14-5 分析结果的撰写
Unit 14-6 使用因素分析删题

Unit 15 因素分析（正交）
Unit 15-1 因素分析概述
Unit 15-2 SPSS操作
Unit 15-3 统计报表解读
Unit 15-4 哪些题目属于哪个因素？因素如何命名？
Unit 15-5 分析结果的撰写
Unit 15-6 使用因素分析删题

Unit 16 单因子变异数分析（ANOVA）：独立样本
Unit 16-1 单因子独立样本ANOVA概述
Unit 16-2 SPSS操作
Unit 16-3 统计报表解读
Unit 16-4 论文中的表格呈现
Unit 16-5 分析结果的撰写

Unit 17 单因子变异数分析（ANOVA）：相依样本
Unit 17-1 单因子相依样本ANOVA概述
Unit 17-2 SPSS操作
Unit 17-3 统计报表解读
Unit 17-4 论文中的表格呈现
Unit 17-5 分析结果的撰写

Unit 18 二因子变异数分析（ANOVA）：独立样本
Unit 18-1 二因子独立样本ANOVA概述
Unit 18-2 SPSS操作
Unit 18-3 统计报表解读
Unit 18-4 单纯主效果检定
Unit 18-5 论文中的表格呈现
Unit 18-6 分析结果的撰写

Unit 19 二因子变异数分析（ANOVA）：相依样本
Unit 19-1 二因子相依样本ANOVA概述
Unit 19-2 相依样本的资料结构
Unit 19-3 SPSS操作
Unit 19-4 统计报表解读
Unit 19-5 单纯主效果检定
Unit 19-6 论文中的表格呈现
Unit 19-7 分析结果的撰写

Unit 20 二因子变异数分析（ANOVA）：混合设计
Unit 20-1 二因子混合设计ANOVA概述
Unit 20-2 SPSS操作
Unit 20-3 统计报表解读
Unit 20-4 单纯主效果检定
Unit 20-5 论文中的表格呈现
Unit 20-6 分析结果的撰写

Unit 21 三因子变异数分析（ANOVA）：独立样本
Unit 21-1 三因子独立样本ANOVA概述
Unit 21-2 SPSS操作
Unit 21-3 统计报表解读
Unit 21-4 各种单纯效果检定
Unit 21-5 论文中的表格呈现
Unit 21-6 分析结果的撰写

Unit 22 三因子变异数分析（ANOVA）：相依样本
Unit 22-1 三因子相依样本ANOVA概述
Unit 22-2 相依样本的资料结构
Unit 22-3 SPSS操作
Unit 22-4 统计报表解读
Unit 22-5 各种单纯效果检定
Unit 22-6 论文中的表格呈现
Unit 22-7 分析结果的撰写

Unit 23 三因子变异数分析（ANOVA）：混合设计 （2独立1相依）
Unit 23-1 三因子混合设计ANOVA概述
Unit 23-2 SPSS操作
Unit 23-3 统计报表解读
Unit 23-4 各种单纯效果检定
Unit 23-5 论文中的表格呈现
Unit 23-6 分析结果的撰写

Unit 24 三因子变异数分析（ANOVA）：混合设计（2相依 1独立）
Unit 24-1 三因子混合设计ANOVA概述
Unit 24-2 涉及相依样本的资料结构
Unit 24-3 SPSS操作
Unit 24-4 统计报表解读
Unit 24-5 各种单纯效果检定
Unit 24-6 论文中的表格呈现
Unit 24-7 分析结果的撰写

Unit 25 各种单纯效果检定
Unit 25-1 单纯效果概述
Unit 25-2 单纯效果的分析方法
Unit 25-3 单纯主效果概述
Unit 25-4 单纯交互作用概述
Unit 25-5 单纯单纯主效果概述

Unit 26 共变数分析（ANCOVA）
Unit 26-1 共变数分析概述
Unit 26-2 回归斜率同质性检定（独立样本）—SPSS操作
Unit 26-3 回归斜率同质性检定（混合设计）—SPSS操作
Unit 26-4 SPSS操作
Unit 26-5 论文中的表格呈现
Unit 26-6 分析结果的撰写

Unit 27 资料转换（当资料违反同质性假定时）
Unit 27-1 资料转换概述
Unit 27-2 SPSS操作
Unit 27-3 分析结果的撰写

你不想知道的统计知识
附录一：跑统计之前你该做的事
附录二：选择部分观察值的操作

 

序

　　这本书的初衷，是希望达成「就算不懂统计，也能跑完统计、看懂报表，并且把统计结果写成论文」的境界。迈向这个目标的过程中，我们特别感谢五南出版社愿意支持出版这本书，以及张毓芬副总编和侯家岚主编，在写书过程中的协助。我们也很感谢那些曾经被我们指导过的学生们，他们（别无选择地）担任我们教学过程中的白老鼠，让我们终于领悟了「如何让不熟统计的人也能写完论文」的道理。

　　最后，本书的两位作者也相当感谢彼此；虽然在写这本书的过程中，他们几度争得面红耳赤，但终究很有风度地没有把对方掐死。而这种争论其实反映了本书想要兼顾「统计正确」与「易于操作」之间的两难。关于这种天人交战的两难及其限制，可以参见本书的〈必读一〉的第一小节和最后一小节。

　　无论如何我们尽力了。这本书初版完成于2015年的冬天，正值北极振盪、霸王级寒流袭台；我们希望这本书的问世，能为每个处在统计寒冬中的人带来温暖。
 

评分☆☆☆☆☆

作为一名即将毕业的研究生，我的论文撰写进入了关键阶段，而数据分析部分却成了我的“拦路虎”。我尝试阅读了一些经典的统计学教材，但里面的内容对我这个非统计学专业的学生来说，实在是过于晦涩难懂。那些密密麻麻的公式和理论推导，让我感到无从下手。我更需要的是一本能够直接指导我如何操作，如何应用到我的具体研究中的书籍。我希望《给论文写作者的统计指南：傻瓜也会跑统计》能够提供一套系统性的、循序渐进的学习路径，从数据整理、描述性统计，到推论性统计的各种常用方法，都能有详细的讲解和操作步骤。我特别期待书中能够包含大量的图表和实例，能够让我清晰地理解每一种统计方法的原理和应用场景。如果书中还能针对不同学科领域（比如社会科学、自然科学）的研究，提供一些具有代表性的案例分析，那就更好了。我希望读完这本书，我能够不再害怕统计分析，而是能够自信地进行数据处理和结果解读，让我的论文更具科学性和说服力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名称，《给论文写作者的统计指南：傻瓜也会跑统计》，立刻吸引了我的注意。作为一名在学术道路上摸索多年的“过来人”，我深知统计学对于论文写作的重要性，同时也深切体会到许多作者在统计学方面的困惑与挣扎。我曾见过许多优秀的课题，却因为统计分析的薄弱而大打折扣，也曾亲身经历过为了理解某个统计概念而花费大量时间精力却收效甚微的痛苦。我非常期待这本书能够打破统计学“高冷”的形象，用一种亲切、接地气的方式，将复杂的统计概念变得易于理解。我希望它能够专注于解决论文写作过程中最常遇到的统计问题，比如如何选择合适的统计模型，如何正确地进行假设检验，如何有效地报告统计结果，以及如何避免常见的统计误区。如果书中还能提供一些关于如何使用常用统计软件（如SPSS、R、Stata等）进行数据分析的实用技巧和操作指南，并配以清晰的图文示例，那就太棒了。我希望这本书能成为我撰写论文时，一本随手可查、解决实际问题的得力助手，让我在统计分析这条道路上，不再感到孤单和无助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，简单却又不失专业感，一眼就能看出这是一本面向学术研究者的工具书。作为一名刚开始接触科研的博士生，我深切体会到统计学在论文撰写中的重要性。我的导师反复强调，没有扎实的统计分析，论文的结论就缺乏科学依据，难以获得评审的认可。然而，统计学对我来说一直是一门难以逾越的学科。我尝试过一些网络上的免费教程，但内容零散，不成体系，而且更新也比较慢。很多教程讲授的都是比较基础的统计方法，对于论文中可能涉及到的更复杂的分析，例如多因素回归、方差分析等，我就完全不知道从何下手了。我希望这本书能够提供一个相对完整的统计学知识体系，从数据的初步处理，到各种常用统计方法的讲解，再到结果的解释和报告，都能有清晰的指导。我特别期待书中能有大量的实际案例，最好是与论文写作相关的案例，这样我就能对照着书中的步骤，在我的研究数据上进行实践，从而真正掌握统计分析的技巧。如果书中还能提供一些常用的统计软件操作指南，比如SPSS或R，那这本书的实用性就大大提升了。

评分☆☆☆☆☆

这本《给论文写作者的统计指南：傻瓜也会跑统计》的副标题真是太接地气了！作为一个曾经被统计学虐得体无完肤的论文撰写者，我对“傻瓜也会跑统计”这句话简直是又爱又恨。爱的是它给了我莫大的勇气，仿佛打开了一扇通往统计学圣殿的大门，不再是高不可攀的学术象牙塔；恨的是，在真正动手操作之前，我总会担心自己是不是真的“傻瓜”中的一员，能不能真的“跑”起来。我之前尝试过几本统计学书籍，但要么太过理论，读起来像天书，要么就是代码示例过于晦涩，根本不知道从何下手。论文写作过程中，数据分析是绕不过去的坎，但每当面对SPSS、R或者Python里那些密密麻麻的菜单和命令，我的大脑就会瞬间宕机，仿佛回到了大学的统计学期末考试现场，手心冒汗，心跳加速。我期待这本书能像一位耐心友善的向导，一步一步地带领我走出统计学的迷宫，让我不再害怕数据，而是能自信地运用统计工具来支撑我的研究发现，让我的论文更有说服力。我希望它能解释清楚那些常常让我感到困惑的概念，比如P值到底是什么意思？置信区间又代表了什么？如何选择合适的统计检验方法？这些最基础但又最核心的问题，如果能在这本书里得到清晰易懂的解答，那简直就是福音了。

评分☆☆☆☆☆

读到《给论文写作者的统计指南：傻瓜也会跑统计》这个名字，我脑海里立刻浮现出无数个被统计学折磨的夜晚。我的论文课题涉及到一些复杂的数据处理和分析，而我之前接受的统计学教育，实在是不足以支撑我完成这项工作。每次看到统计学相关的书籍，都会被里面各种陌生的术语和复杂的公式吓退。我尤其害怕的是，不知道该用哪种统计方法来分析我的数据，也不知道如何正确地解读统计结果。很多时候，我都是凭感觉或者听从别人的建议来选择统计方法，事后才发现可能并不适合我的研究。这本书的副标题“傻瓜也会跑统计”，无疑击中了我的痛点，让我觉得这本书可能就是我一直在寻找的救星。我希望它能用最通俗易懂的语言，最简洁明了的逻辑，来解释那些让人望而却步的统计概念。比如，当需要用到卡方检验、t检验、ANOVA时，我需要知道它们各自适用的条件是什么，以及如何进行假设检验。更重要的是，我希望这本书能教我如何将统计分析的结果，转化成清晰、有力、能够支持我论文论点的陈述。