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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• 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。
 

量化研究法（二）：統計原理與分析技術（二版） 本書導讀：駕馭數據，洞察真相 在當今信息爆炸的時代，無論是社會科學、經濟管理、醫學健康還是工程技術領域，對精確、可靠的量化證據的需求從未如此迫切。數據不再是簡單的數字堆砌，而是蘊含著深刻規律和趨勢的寶貴資源。然而，如何有效地從海量數據中提煉齣有意義的結論，如何設計齣嚴謹的實驗或調查，並運用恰當的統計工具來驗證假設，是擺在每一位研究者麵前的嚴峻挑戰。《量化研究法（二）：統計原理與分析技術（二版）》正是為瞭解決這一核心問題而精心編撰的指南。 本書是量化研究方法係列中的第二捲，承接瞭基礎理論的構建，將研究的焦點全麵轉嚮統計推斷和高級分析技術的實際應用。它不僅僅是一本工具書，更是一部引導研究者建立嚴謹量化思維框架的實踐手冊。我們力求在保持學術深度與確保實踐可操作性之間找到完美的平衡，確保讀者在掌握統計學知識的同時，能夠熟練地將其應用於真實的研究場景中。 --- 第一部分：統計推斷的基石——從樣本到總體 本部分內容聚焦於量化研究的核心環節——基於有限樣本數據對未知總體做齣可靠推斷的過程。統計推斷的嚴謹性直接決定瞭研究結論的有效性和可信度。 第一章：概率論基礎與抽樣分布的重塑 在深入研究具體檢驗方法之前，理解隨機性是至關重要的。本章將係統迴顧對後續章節至關重要的概率論核心概念，包括隨機變量、常見的概率分布（如正態分布、二項分布、泊鬆分布）的性質與應用場景。重點在於闡釋中心極限定理和大數定律，這些定理是連接樣本統計量與總體參數的橋梁。我們將詳細分析不同抽樣方法（如簡單隨機抽樣、分層抽樣、集群抽樣）對抽樣分布形態的影響，並引入標準誤的概念，為構建置信區間和進行假設檢驗奠定堅實的理論基礎。 第二章：參數估計的藝術與科學 參數估計是量化研究中確定總體特徵值的關鍵步驟。本章首先區分和比較點估計與區間估計的優劣。對於區間估計，我們將深入探討置信區間的構造原理，強調置信水平的選擇與解釋的準確性。內容涵蓋基於不同分布（如$t$分布、$F$分布、$chi^2$分布）的總體均值、總體比例和總體方差的區間估計。同時，本章會介紹兩種主要的估計方法：矩估計法（Method of Moments, MM）和極大似然估計法（Maximum Likelihood Estimation, MLE），剖析MLE在漸近性質上的優越性，並結閤實際案例演示如何評估估計量的無偏性、有效性和一緻性。 第三章：假設檢驗的邏輯框架與基本檢驗 假設檢驗是量化研究中用於做齣決策的規範流程。本章詳細拆解瞭假設檢驗的五大步驟：提齣原假設與備擇假設、選擇檢驗統計量、確定顯著性水平、計算$p$值與決策規則。我們將重點講解第一類錯誤（$alpha$錯誤）和第二類錯誤（$eta$錯誤）的權衡，並引入統計功效（Power）的概念，指導研究者進行閤理的樣本量確定。 隨後，本章係統介紹瞭單樣本檢驗和獨立/配對樣本檢驗中的基礎工具，包括： 均值的$t$檢驗：單樣本$t$檢驗、兩獨立樣本$t$檢驗、配對樣本$t$檢驗的適用條件、計算步驟與結果解釋。 比例的$Z$檢驗。 方差的卡方檢驗（$chi^2$檢驗）：用於單個總體方差的檢驗及兩個總體方差齊性檢驗（$F$檢驗）。 --- 第二部分：方差的精細剖析——方差分析與迴歸模型的進階 如果說$t$檢驗是比較兩個組彆均值的利器，那麼方差分析（ANOVA）則是處理多組彆比較的強大工具。而迴歸分析，則是揭示變量間數量關係和預測未來的核心技術。本部分著重於這些多變量分析技術的原理和應用。 第四章：方差分析（ANOVA）的原理與擴展 本章深入探討方差分析，其核心思想是將總變異分解為組間變異和組內變異。我們將詳細闡述單因素方差分析（One-Way ANOVA）的統計模型、$F$統計量的構造及其檢驗邏輯。 針對多重比較問題，本章不僅介紹瞭事後檢驗（Post-hoc tests）的必要性，還詳細比較瞭Tukey's HSD、Bonferroni校正等方法的適用場景與保守程度。 進階部分，本章擴展至雙因素方差分析（Two-Way ANOVA），重點解析瞭交互作用效應（Interaction Effects）的識彆與解釋，這對於理解復雜研究設計中不同因素的聯閤影響至關重要。同時，本章也簡要介紹瞭重復測量設計（Repeated Measures ANOVA）的初步概念。 第五章：簡單綫性迴歸與相關分析 迴歸分析是量化研究中最常用的預測工具。本章從相關分析入手，介紹皮爾遜積差相關係數（Pearson's $r$）的計算、假設檢驗及其局限性。 隨後，聚焦簡單綫性迴歸模型 ($Y = eta_0 + eta_1 X + epsilon$)。內容涵蓋： 1. 最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）：推導迴歸係數的估計公式。 2. 模型擬閤優度評估：決定係數 ($R^2$)的含義、調整$R^2$的必要性。 3. 迴歸係數的統計推斷：對斜率和截距的$t$檢驗。 4. 殘差分析：檢驗OLS基本假設（綫性、獨立性、同方差性、正態性）的圖形化診斷方法，確保模型可靠性。 第六章：多元綫性迴歸的深度應用 現實世界的研究很少局限於兩個變量。本章將簡單迴歸擴展到多元綫性迴歸模型，引入多個自變量來共同預測因變量。 核心內容包括： 模型設定與係數解釋：在控製其他變量影響下的偏迴歸係數的精確解釋。 多重共綫性（Multicollinearity）的診斷與處理：通過方差膨脹因子（VIF）識彆並討論如何緩解共綫性問題。 變量選擇策略：係統介紹逐步迴歸（Stepwise）、嚮前選擇（Forward Selection）和嚮後剔除（Backward Elimination）等方法的優缺點及潛在偏差。 模型假設的拓展檢驗：在多變量背景下對異方差性（如使用White檢驗）和殘差正態性的進一步檢驗。 --- 第三部分：模型擴展與非參數技術的選擇 本部分內容拓寬瞭讀者的分析視野，涵蓋瞭更復雜的模型結構，並提供瞭在數據不滿足正態性等嚴格假設時所依賴的替代方案。 第七章：方差分析與迴歸的融閤——協方差分析（ANCOVA） 協方差分析（ANCOVA）是連接ANOVA和迴歸分析的重要橋梁。本章闡述瞭ANCOVA如何通過引入協變量（Covariates）來控製混淆變量（Confounding Variables）的影響，從而提高統計檢驗的功效。重點講解瞭如何檢驗協變量與因子之間的交互作用，以及如何利用調整後的均值（Adjusted Means）進行更精確的組間比較。 第八章：非參數統計：數據不完美的應對之道 當數據不滿足參數檢驗所要求的正態性、方差齊性或數據為有序變量時，非參數方法成為必要的選擇。本章詳細介紹瞭對應於經典參數檢驗的非參數替代方案： 基於秩的檢驗：如Wilcoxon符號秩檢驗（對應配對$t$檢驗）、Mann-Whitney U檢驗（對應獨立樣本$t$檢驗）。 多組彆非參數檢驗：Kruskal-Wallis $H$檢驗（對應單因素ANOVA）和Friedman檢驗（對應重復測量ANOVA）。 相關性替代：Spearman等級相關係數。 本章強調瞭非參數檢驗的適用條件、計算邏輯，以及與參數檢驗相比在功效上的權衡。 --- 結語：走嚮高級建模的階梯 《量化研究法（二）：統計原理與分析技術（二版）》旨在為讀者提供一個堅實、全麵的統計分析工具箱。掌握本書內容，意味著研究者不僅能熟練運用$t$檢驗、ANOVA和迴歸等經典方法，更能理解其背後的統計邏輯，並在麵對復雜數據結構和不理想的數據條件時，做齣科學閤理的分析決策。本書為後續深入學習結構方程模型（SEM）、時間序列分析或生存分析等更高級的定量技術，鋪平瞭不可或缺的道路。我們相信，通過對本捲知識的係統掌握，您的量化研究能力將實現質的飛躍。

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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。