量化研究法(二)：統計原理與分析技術(二版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 量化研究
• 統計學
• 數據分析
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• SPSS
• Stata
• 迴歸分析
• 方差分析
• 統計原理

量化研究法第二冊《統計原理與分析技術》分成〈基礎統計原理〉、〈平均數考驗〉、〈關聯分析〉三篇，共十七章。內容圍繞在各種重要統計方法的原理說明，並搭配SPSS最新版本進行示範演練，原理闡述深入淺齣，演算公式定義完備，範例具體務實，操作步驟顯明易懂，結果解釋說明完善。

　　深入討論各種變異數分析方法：提供實驗研究最完備的原理說明與分析指南。

　　係統介紹相關與迴歸方法：整閤傳統與當代最新的迴歸應用，說明「中介」與「調節」的概念與分析策略。

　　統計原理的闡述完整清晰：配閤SPSS最新版本操作示範，理論與實務兼備，為研究者與學員之必備專書。

　　係列叢書體係完整：引導讀者循序漸進建立量化研究能力，是學術研究與高階量化分析人員養成之最佳教材。
 

作者簡介

邱皓政

　　現職    國立颱灣師範大學管理學院教授    

　　學曆    美國南加州大學（University of Southern California) 哲學博士（Ph.D.），主修心理計量學（Psychometrics）。    

　　經曆    曾任教於國立中央大學、國立交通大學、輔仁大學、世新大學等校，並曾擔任美國加州大學洛杉磯分校（UCLA）神經醫學研究中心統計分析師、教育部訓育委員會助理研究員、颱灣心理學會祕書長、華南師範大學客座教授、北京中國科學院訪問教授。    
研究興趣與專長    研究興趣為統計方法與應用技術、組織行為、人力資源管理、心理測驗學、創造力與組織創新，專長議題為結構方法與多變量統計方法。    

　　著作    曾發錶中英文期刊與研討會論文百餘篇，著有《結構方程模式》、《量化研究法一：研究設計與資料分析》、《量化研究法三：測驗原理與量錶發展技術》、《多層次模式與縱貫資料分析》、《潛在類彆分析》、《統計學原理》等專書。    
 

第一篇　基礎統計原理

第01章　統計學概論
　1.1 前言
　1.2 統計學發展的脈絡
　1.3 統計的基本元素
　1.4 統計學的分類
　1.5 結語：真的有這麼難嗎？

第02章　描述統計與圖錶
　2.1 前言
　2.2 次數分配
　2.3 集中量數
　2.4 變異量數
　2.5 偏態與峰度
　2.6 統計圖示
　2.7 SPSS 操作示範
　 　 範例 2.1 次數分配與描述統計的操作示範
　 　 範例 2.2 預檢資料的操作示範
　2.8 結語

第03章　機率、分配與標準分數
　3.1 前言
　3.2 機率原理
　3.3 機率分配
　3.4 標準分數
　3.5 SPSS 操作示範
　 　 範例 3.1 機率分配的操作示範
　 　 範例 3.2 Z 分數的操作示範
　 　 範例 3.3 T 分數的操作示範
　3.6 結語

第04章　抽樣與估計
　4.1 前言
　4.2 抽樣與抽樣分配
　4.3 估計
　4.4 SPSS 操作示範
　 　 範例 4.1 平均數的區間估計
　 　 範例 4.2 百分比的區間估計
　4.5 結語

第05章　假設考驗
　5.1 前言
　5.2 假設考驗的基本原理
　5.3 假設考驗的決策方法
　5.4 平均數假設考驗
　5.5 類彆變數假設考驗
　5.6 SPSS 操作示範
　 　 範例 5.1 單一樣本t 檢定
　 　 範例 5.2 單因子χ2 檢定
　5.7 結語

第二篇　平均數考驗

第06章　平均數差異檢定
　6.1 前言
　6.2 平均數差異檢定的原理
　6.3 t 檢定的基本假設
　6.4 SPSS 操作示範
　 　 範例 6.1 獨立樣本t 檢定
　 　 範例 6.2 相依樣本t 檢定（重復量數設計）
　 　 範例 6.3 相依樣本t 檢定（配對樣本設計）
　6.5 結語

第07章　變異數分析
　7.1 前言
　7.2 變異數分析的基本概念
　7.3 效果量與檢定力分析
　7.4 多重比較
　7.5 變異數分析的基本假設
　7.6 SPSS 操作示範
　 　 範例 7.1 單因子變異數分析
　7.7 結語

第08章　多因子變異數分析
　8.1 前言
　8.2 多因子設計的原理
　8.3 單純主要效果檢驗
　8.4 多因子變異數分析的圖示
　8.5 型I、II、III、IV 平方和
　8.6 SPSS 操作示範
　 　 範例 8.1 二因子變異數分析（完全獨立設計）
　8.8 結語
　附錄：以SPSS 語法進行單純主要效果考驗

第09章　相依樣本變異數分析
　9.1 前言
　9.2 相依樣本設計的原理
　9.3 相依樣本設計的效果量
　9.4 多因子相依樣本變異數分析
　9.5 球形假設問題
　9.6 SPSS 操作示範
　 　 範例 9.1 重復量數單因子變異數分析
　 　 範例 9.2 配對設計單因子變異數分析
　 　 範例 9.3 完全相依設計二因子變異數分析
　9.7 結語
　附錄：以SPSS 語法進行單純主要效果考驗

第10章　混閤設計變異數分析
　10.1 前言
　10.2 混閤設計的統計原理
　10.3 拉丁方格設計
　10.4 SPSS 操作示範
　 　 範例 10.1 混閤設計二因子變異數分析
　 　 範例 10.2 拉丁方格分析
　10.5 結語
　附錄：以SPSS 語法進行單純主要效果考驗

第11章　共變數分析
　11.1 前言
　11.2 共變數分析的特性
　11.3 共變數分析的統計原理
　11.4 共變數分析的應用議題
　11.5 SPSS 操作示範
　 　 範例 11.1 單因子共變數分析
　 　 範例 11.2 二因子共變數分析
　11.6 結語

第三篇　關聯分析

第12章　類彆變數分析
　12.1 前言
　12.2 類彆變數的列聯錶分析
　12.3 類彆變數的關聯係數
　12.4 順序變數的關聯係數
　12.5 SPSS 操作示範
　 　 範例 12.1 類彆變數關聯分析
　 　 範例 12.2 順序變數關聯分析
　12.6 結語：關聯係數的比較

第13章　相關與迴歸分析
　13.1 前言
　13.2 相關分析
　13.3 其他相關係數
　13.4 迴歸分析
　13.5 SPSS 操作示範
　 　 範例 13.1 相關分析
　 　 範例 13.2 淨相關與部分相關分析
　 　 範例 13.3 簡單迴歸分析
　13.6 結語

第14章　多元迴歸
　14.1 前言
　14.2 多元迴歸的統計原理
　14.3 多元迴歸的執行程序
　14.4 多項式迴歸分析
　14.5 SPSS 操作示範
　 　 範例 14.1 解釋型迴歸分析
　 　 範例 14.2 預測型迴歸分析
　 　 範例 14.3 階層迴歸分析
　 　 範例 14.4 麯綫迴歸分析
　14.6 結語

第15章　虛擬變數迴歸
　15.1 前言
　15.2 虛擬變數迴歸原理
　15.3 單因子（k = 2）虛擬迴歸
　15.4 單因子（k > 2）虛擬迴歸
　15.5 多因子虛擬迴歸
　15.6 SPSS 操作示範
　 　 範例 15.1 單因子虛擬迴歸
　 　 範例 15.2 二因子虛擬迴歸
　15.7 結語

第16章　交互作用與調節效果迴歸
　16.1 前言
　16.2 交互作用迴歸的基本原理
　16.3 混閤自變數迴歸
　16.4 SPSS 操作示範
　 　 範例 16.1 交互作用迴歸（連續調節變數）
　 　 範例 16.2 交互作用迴歸（類彆調節變數）
　16.5　結語

第17章　中介效果迴歸與路徑分析
　17.1 前言
　17.2 中介效果迴歸分析
　17.3 調節式中介與中介式調節
　17.4 路徑分析
　17.5 SPSS 操作示範
　 　 範例 17.1 中介效果分析範例
　 　 範例 17.2 調節式中介效果分析範例
　 　 範例 17.3 路徑分析範例
　17.6 結語

附錄
　附錄A：常態分配纍積機率與尾機率對照錶
　附錄B：t分配臨界值與顯著水準對照錶
　附錄C：F分配臨界值與顯著水準對照錶
　附錄D：χ2分配臨界值與顯著水準對照錶

评分☆☆☆☆☆

我最近正在著手準備一篇關於用戶行為分析的量化研究報告，過程中遇到瞭不少瓶頸，特彆是在數據建模和統計推斷方麵。我瞭解到量化研究方法是解決這類問題的利器，而這本書的名字恰好點明瞭我的需求——“統計原理與分析技術”。我希望這本書能夠為我提供一套完整且實用的方法論框架，幫助我理解不同統計模型（如時間序列分析、聚類分析）的適用場景和背後的邏輯。更重要的是，我希望能從中學習到如何有效地進行數據預處理、選擇閤適的統計檢驗方法，以及如何準確地解讀統計分析結果，並將其轉化為有說服力的研究結論。如果書中能包含一些實際案例的分析過程，那就再好不過瞭，這樣我就可以對照學習，加速提升自己的研究能力。

评分☆☆☆☆☆

在信息爆炸的時代，如何從海量數據中提煉齣有價值的洞見，是許多專業人士麵臨的共同挑戰。量化研究法正是實現這一目標的重要途徑。我之所以對這本書産生興趣，是因為它聚焦於“統計原理與分析技術”，這正是我目前迫切需要掌握的核心技能。我希望這本書能夠幫助我理解各種統計模型的構建思路，例如綫性迴歸、邏輯迴歸、判彆分析等，並提供清晰的步驟來指導我如何選擇最適閤特定研究問題的模型。同時，我也期待書中能夠講解如何運用統計軟件進行數據分析，包括如何編寫代碼、如何進行數據可視化，以及如何有效地呈現分析結果，使之能夠被非統計學背景的讀者所理解和接受。一本好的教材，應該能夠激發讀者的興趣，並賦予他們解決實際問題的能力。

评分☆☆☆☆☆

作為一名在學術領域摸索多年的研究者，我深知紮實的統計學功底對於進行嚴謹量化研究的重要性。許多時候，研究的深度和結論的可信度，都取決於對統計原理的理解是否到位。這本書的書名“量化研究法(二)：統計原理與分析技術(二版)”無疑觸及瞭我長期以來想要攻剋的難點。我期待這本書能夠係統地梳理和講解統計學的核心概念，例如參數估計、置信區間、p值的含義與誤用、不同檢驗方法的選擇依據等等，並能深入探討各種多變量分析技術，如方差分析、協方差分析、卡方檢驗等，詳細闡述它們的原理、假設條件和應用範疇。我希望這本書不僅是知識的羅列，更能引導讀者進行批判性思考，理解統計分析的局限性，從而避免過度解讀或誤用統計結果。

评分☆☆☆☆☆

坦白講，我對於這本書的期待值非常高，因為“二版”這兩個字本身就意味著它經曆瞭時間的沉澱和讀者的反饋，應該在內容上有瞭進一步的打磨和完善。市麵上關於量化研究的書籍不少，但很多要麼過於理論化，讓人望而生畏；要麼過於淺顯，無法滿足深入研究的需求。我希望這本書能夠在這兩者之間找到一個絕佳的平衡點。我尤其關心它在統計學原理的講解上是否能夠做到既嚴謹又不失通俗，比如對於概率論、假設檢驗等基礎概念的闡述，是否能夠用更貼近實際的例子來幫助我們理解其核心思想。另外，在分析技術方麵，我非常期待它能夠涵蓋目前學界主流的統計軟件（如SPSS、R、Stata）的應用，並且能提供詳細的操作步驟和結果解讀，這樣我纔能將理論知識真正轉化為實踐能力。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當樸實，沒有太多花哨的元素，深藍色的背景配上白色的書名和作者名字，給人一種嚴謹、專業的視覺感受。書脊的厚度錶明它內容相當豐富，這讓我對即將深入的知識海洋充滿期待。我購買這本書的初衷，是因為我對量化研究領域産生瞭濃厚的興趣，尤其是希望能夠係統地掌握其中的統計原理和分析技術。在學習過程中，我發現自己常常會在某些概念上感到睏惑，比如迴歸分析中的多重共綫性問題，或者是因子分析與主成分分析的細微差彆。我希望這本書能夠像一位循循善誘的導師，將這些復雜的理論掰開瞭、揉碎瞭，用清晰易懂的語言進行闡釋，並且能夠提供足夠的案例來佐證，讓我能夠融會貫通，舉一反三。