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，原理闡述深入淺出，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。
系統介紹相關與迴歸方法：整合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：配合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。
系列叢書體系完整：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。
具体描述
好的，这是一份关于《量化研究法（二）：统计原理与分析技术（二版增修版）》这本书的详细图书简介。 --- 《量化研究法（二）：统计原理与分析技术（二版增修版）》图书简介 超越基础：深度解析量化研究的统计核心与实践路径 本书是量化研究方法领域中的一部核心著作，旨在为读者提供一套系统、深入且实用的统计学原理与分析技术指南。它并非仅仅停留在对基本概念的罗列，而是着重于构建一个从研究设计到复杂数据分析的完整知识体系，特别针对那些希望将统计学工具精确应用于社会科学、管理学、教育学、心理学及相关领域实证研究的专业人士和高阶学生。 结构与内容深度 本书的结构设计清晰，逻辑严密，将量化研究中的核心统计技术进行层层递进的阐述。全书内容涵盖了从描述性统计到推断性统计，再到多元统计分析的广阔范围。 第一部分：统计思维与基础构建 本部分着力于奠定坚实的统计学理论基础和研究设计意识。它深入探讨了科学研究中的概率论基础，强调了统计学在量化研究中扮演的“语言”角色。读者将学习到如何准确地界定研究问题，选择恰当的研究设计（如实验设计、准实验设计、相关性研究等），并理解测量在量化分析中的核心地位。重点讨论了信度与效度的专业评估标准，确保数据采集的科学性。此外，对参数估计、假设检验的基本逻辑进行了详尽的剖析，使读者能够深刻理解统计推断的内在机制，而非仅是机械地套用公式。 第二部分：核心推断统计技术详解 这是本书的核心和难点所在，对几种最常用且关键的推断统计方法进行了深入的讲解： 1. 差异显著性检验： 不仅介绍了 $t$ 检验（单样本、独立样本、配对样本）的应用场景和前提假设，更重要的是，它详细阐述了检验功效（Power）的概念及其对研究结论可靠性的影响。 2. 方差分析（ANOVA）的精细化处理： 从单因素 ANOVA 扩展到多因素 ANOVA、重复测量 ANOVA，以及协方差分析（ANCOVA）。书中详尽解释了因子效应的分解、交互作用的解释，以及事后多重比较方法的适用性（如 Tukey's HSD, Bonferroni 校正等），强调了在复杂实验设计中如何避免I类和II类错误。 3. 相关与回归分析的深入探讨： 不仅覆盖了皮尔逊相关系数，还拓展至斯皮尔曼等级相关、肯德尔 $ au$ 等非参数测量的使用。在回归分析方面，本书的重点在于多元线性回归。它细致讲解了回归模型的构建、最小二乘法的原理、残差分析（诊断模型假设是否被满足，如多重共线性、异方差性、正态性），以及如何解释回归系数的实际意义。模型选择的标准，如逐步回归、最佳子集选择，也得到了充分的讨论。 第三部分：超越线性的分析工具——多元统计进阶 为了满足当代研究对复杂数据结构的处理需求，本书系统地介绍了更高级的多元统计分析技术，这些技术是理解变量间复杂关系的关键： 1. 逻辑回归（Logistic Regression）： 针对因变量为二元或多元分类变量的情况，本书详细解释了概率建模的原理、优势比（Odds Ratio）的解释，以及模型拟合优度的评估。 2. 因素分析（Factor Analysis）与主成分分析（PCA）： 区分了两者的核心目标——前者旨在识别潜在结构（结构效度检验），后者侧重于降维。书中提供了详细的步骤指南，包括特征值、碎石图的判读，以及旋转方法的选择（正交旋转与斜交旋转）及其对结果解释的影响。 3. 判别分析（Discriminant Analysis）： 阐述了如何建立模型以区分预设的群体，包括判别函数的建立和分类准确率的评估。 增修版特色与增强内容 “二版增修版”的价值在于对当前研究前沿和统计软件应用的紧密结合： 软件应用导向： 每一项核心分析技术后，均附有主流统计软件（如 SPSS, R 或 Stata）的操作流程示例和输出结果的解读指南。这确保了理论与实践的无缝对接，读者可以直接将学到的知识应用于真实数据处理中。 统计假设与稳健性检验： 更加强调了对统计模型基本假设（如正态性、方差齐性）的严格检验，并引入了对违反这些假设时的稳健性方法的介绍，例如非参数检验的适用性和bootstraping 等重采样方法的概念性解释。 效应量（Effect Size）的强调： 与传统仅关注 $p$ 值的做法不同，本书坚定地倡导报告效应量（如 $eta^2$, Cohen’s $d$, $R^2$ 等），强调其在衡量效应实际大小和研究价值方面的重要性。 目标读者定位 本书内容深度适宜，既能为初入量化研究领域的硕士研究生提供坚实的起步阶梯，也能为博士生、高校教师以及企业研究人员提供一本可以随时查阅和深入研习的权威参考手册。阅读本书要求具备一定的基础代数知识，但无需预先掌握高深复杂的数学背景，因为书中注重的是概念的透彻理解和结果的专业解释，而非纯数学推导。 结语 《量化研究法（二）：统计原理与分析技术（二版增修版）》的目标是培养具备批判性思维的量化研究者。它不仅教授“如何运行”统计程序，更重要的是教会读者“为何使用”这些技术，以及“如何审慎地解释”所得结果，从而确保研究结论的科学性、严谨性和可信赖性。它是一座连接统计理论与实证研究实践的桥梁。
著者信息
作者簡介
邱皓政
現職 國立臺灣師範大學管理學院教授
學歷 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）。
經歷 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、臺灣心理學會祕書長、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 曾發表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》、《量化研究法二：統計原理與分析技術》、《量化研究法三：測驗原理與量表發展技術》、《多層次模式與縱貫資料分析》、《潛在類別分析》、《統計學原理》、《貝氏統計：原理與應用》等專書。
邱皓政
現職 國立臺灣師範大學管理學院教授
學歷 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）。
經歷 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、臺灣心理學會祕書長、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 曾發表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》、《量化研究法二：統計原理與分析技術》、《量化研究法三：測驗原理與量表發展技術》、《多層次模式與縱貫資料分析》、《潛在類別分析》、《統計學原理》、《貝氏統計：原理與應用》等專書。
图书目录
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 描述統計與圖表
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 類別變數假設考驗
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（重複量數設計）
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 重複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 混合設計變異數分析
10.1 前言
10.2 混合設計的統計原理
10.3 拉丁方格設計
10.4 SPSS 操作示範
範例 10.1 混合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 類別變數分析
12.1 前言
12.2 類別變數的列聯表分析
12.3 類別變數的關聯係數
12.4 順序變數的關聯係數
12.5 SPSS 操作示範
範例 12.1 類別變數關聯分析
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 曲線迴歸分析
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 混合自變數迴歸
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（類別調節變數）
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：常態分配累積機率與尾機率對照表
附錄B：t分配臨界值與顯著水準對照表
附錄C：F分配臨界值與顯著水準對照表
附錄D：χ2分配臨界值與顯著水準對照表
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 描述統計與圖表
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 類別變數假設考驗
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（重複量數設計）
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 重複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 混合設計變異數分析
10.1 前言
10.2 混合設計的統計原理
10.3 拉丁方格設計
10.4 SPSS 操作示範
範例 10.1 混合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 類別變數分析
12.1 前言
12.2 類別變數的列聯表分析
12.3 類別變數的關聯係數
12.4 順序變數的關聯係數
12.5 SPSS 操作示範
範例 12.1 類別變數關聯分析
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 曲線迴歸分析
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 混合自變數迴歸
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（類別調節變數）
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：常態分配累積機率與尾機率對照表
附錄B：t分配臨界值與顯著水準對照表
附錄C：F分配臨界值與顯著水準對照表
附錄D：χ2分配臨界值與顯著水準對照表
图书序言
- ISBN：9789865492076
- 規格：平裝 / 768頁 / 28 x 38 x 3.84 cm / 普通級 / 單色印刷 / 二版增修版
- 出版地：台灣
- 本書分類：專業/教科書/政府出版品> 社會與心理類> 社會與社工> 研究方法
图书试读
用户评价
评分
這本《量化研究法（二）：統計原理與分析技術（二版增修版）」的書，對我這個在學術圈摸爬滾打了好一陣子的研究者來說，簡直是及時雨。坦白講，第一次接觸量化研究法的時候，那種面對一堆公式和術語的挫敗感，相信不少人都感同身受。這本書的厲害之處，在於它沒有將統計原理束之高閣，而是用一種非常貼近實務操作的方式來闡述複雜的概念。特別是它在「假設檢定」這個章節的論述，比起坊間其他教科書，講解得更為細膩、更有條理。書中對於p值的誤解、Type I/Type II 錯誤的區分，以及如何選擇合適的統計檢定方法，都有非常生活化的例子輔助，讓我這個原本對這些感到頭痛的人，能夠真正理解背後的邏輯，而不只是死記硬背公式。這種教學方式，對於正在準備碩博士論文，需要自己動手跑數據分析的學生來說，簡直是無價之寶，它提供的不僅是「怎麼算」，更是「為什麼要這麼算」的思維框架。
评分閱讀這本書的過程，我覺得作者群對於「統計思維」的培養，比單純的「技術傳授」更為重視，這點非常值得稱讚。書中對於「抽樣誤差」和「母體推論」的討論，建立了一個非常穩固的基礎，使得讀者在面對後續如 ANOVA、t檢定等進階分析時，都能清楚地意識到自己正在做的是什麼樣的推論層級。其中，關於信賴區間的解釋，用了相當篇幅來闡明它相較於單純的顯著性檢定的優勢，這對於提升研究的嚴謹度有莫大的幫助。很多初學者常常過度依賴p值，卻忽略了區間估計所提供的資訊量更為豐富。這本書成功地引導我從一個「數據報告者」轉變為一個更具批判性的「統計解讀者」，這對我的學術生涯有深遠的影響。
评分從版面編排和整體閱讀體驗來看，這本二版增修版比起前幾年我接觸到的其他版本，有著極大的進步。清晰的圖表和適當的留白，讓冗長的數學推導不再那麼令人望而卻步。特別是書中附帶的練習題設計得相當精妙，它們不僅僅是讓你計算數值，更多的是引導你去解釋分析結果的實際意義，並在限定條件下提出最合適的結論。對於習慣「做中學」的我來說，這種設計極大地增強了學習的內化效果。總體而言，這本書的編排邏輯緊密，從基礎概念到複雜模型的銜接非常流暢，對於想在短時間內系統性地掌握高等量化分析技術的台灣學術工作者而言，我會毫不猶豫地推薦這本，它確實是近年來統計方法書籍中的佼佼者。
评分翻開這本書，最讓我驚豔的是它對於「多重迴歸分析」的章節處理方式。以往讀到的教材，往往在進入複數變項的分析時，就開始變得晦澀難懂，各種交互作用、中介效果的解釋常常讓人一頭霧水。然而，這本增修版顯然是針對台灣學術界目前的研究熱點做了大幅度的調整和深化。它非常深入地探討了在社會科學領域中常見的「共線性」問題，並且提供了非常實用且易於操作的診斷與解決策略，這點是我在其他強調純數學推導的參考書中很少看到的。更重要的是，它沒有停留在理論層面，而是結合了具體的統計軟體操作步驟，讓我能夠立即將書中的概念轉化為手上的分析報告，大大提高了我的研究效率。對於需要撰寫方法論章節，特別是需要嚴謹論述模型建立過程的研究生來說，這本書無疑是最好的實戰手冊。
评分說實話，這本《量化研究法（二）》在「進階分析」這塊的著墨，處理得非常到位，尤其是針對結構方程模型（SEM）的介紹，簡直是為想跨入進階領域的讀者量身打造。不同於許多教科書只簡單帶過SEM的基本框架，本書細緻地解釋了潛在變項的測量模型與結構模型的區別，並深入探討了模式配適度指標（Goodness-of-Fit Indices）的選擇標準與解釋的陷阱。許多人在實際操作中，常陷入「為了讓模型配適度高而調整結構」的困境，而本書的作者群非常坦誠地指出了這些潛在的倫理和方法學問題，並提供了修正的建議。這種務實且帶有學術倫理高度的論述，讓我覺得這本書不只是一本工具書，更像是一位資深學長在耳提面命，非常踏實可靠。
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