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。
具體描述
好的，這是一份關於《量化研究法（二）：統計原理與分析技術（二版增修版）》這本書的詳細圖書簡介。 --- 《量化研究法（二）：統計原理與分析技術（二版增修版）》圖書簡介 超越基礎：深度解析量化研究的統計核心與實踐路徑 本書是量化研究方法領域中的一部核心著作，旨在為讀者提供一套係統、深入且實用的統計學原理與分析技術指南。它並非僅僅停留在對基本概念的羅列，而是著重於構建一個從研究設計到復雜數據分析的完整知識體係，特彆針對那些希望將統計學工具精確應用於社會科學、管理學、教育學、心理學及相關領域實證研究的專業人士和高階學生。 結構與內容深度 本書的結構設計清晰，邏輯嚴密，將量化研究中的核心統計技術進行層層遞進的闡述。全書內容涵蓋瞭從描述性統計到推斷性統計，再到多元統計分析的廣闊範圍。 第一部分：統計思維與基礎構建 本部分著力於奠定堅實的統計學理論基礎和研究設計意識。它深入探討瞭科學研究中的概率論基礎，強調瞭統計學在量化研究中扮演的“語言”角色。讀者將學習到如何準確地界定研究問題，選擇恰當的研究設計（如實驗設計、準實驗設計、相關性研究等），並理解測量在量化分析中的核心地位。重點討論瞭信度與效度的專業評估標準，確保數據采集的科學性。此外，對參數估計、假設檢驗的基本邏輯進行瞭詳盡的剖析，使讀者能夠深刻理解統計推斷的內在機製，而非僅是機械地套用公式。 第二部分：核心推斷統計技術詳解 這是本書的核心和難點所在，對幾種最常用且關鍵的推斷統計方法進行瞭深入的講解： 1. 差異顯著性檢驗： 不僅介紹瞭 $t$ 檢驗（單樣本、獨立樣本、配對樣本）的應用場景和前提假設，更重要的是，它詳細闡述瞭檢驗功效（Power）的概念及其對研究結論可靠性的影響。 2. 方差分析（ANOVA）的精細化處理： 從單因素 ANOVA 擴展到多因素 ANOVA、重復測量 ANOVA，以及協方差分析（ANCOVA）。書中詳盡解釋瞭因子效應的分解、交互作用的解釋，以及事後多重比較方法的適用性（如 Tukey's HSD, Bonferroni 校正等），強調瞭在復雜實驗設計中如何避免I類和II類錯誤。 3. 相關與迴歸分析的深入探討： 不僅覆蓋瞭皮爾遜相關係數，還拓展至斯皮爾曼等級相關、肯德爾 $ au$ 等非參數測量的使用。在迴歸分析方麵，本書的重點在於多元綫性迴歸。它細緻講解瞭迴歸模型的構建、最小二乘法的原理、殘差分析（診斷模型假設是否被滿足，如多重共綫性、異方差性、正態性），以及如何解釋迴歸係數的實際意義。模型選擇的標準，如逐步迴歸、最佳子集選擇，也得到瞭充分的討論。 第三部分：超越綫性的分析工具——多元統計進階 為瞭滿足當代研究對復雜數據結構的處理需求，本書係統地介紹瞭更高級的多元統計分析技術，這些技術是理解變量間復雜關係的關鍵： 1. 邏輯迴歸（Logistic Regression）： 針對因變量為二元或多元分類變量的情況，本書詳細解釋瞭概率建模的原理、優勢比（Odds Ratio）的解釋，以及模型擬閤優度的評估。 2. 因素分析（Factor Analysis）與主成分分析（PCA）： 區分瞭兩者的核心目標——前者旨在識彆潛在結構（結構效度檢驗），後者側重於降維。書中提供瞭詳細的步驟指南，包括特徵值、碎石圖的判讀，以及鏇轉方法的選擇（正交鏇轉與斜交鏇轉）及其對結果解釋的影響。 3. 判彆分析（Discriminant Analysis）： 闡述瞭如何建立模型以區分預設的群體，包括判彆函數的建立和分類準確率的評估。 增修版特色與增強內容 “二版增修版”的價值在於對當前研究前沿和統計軟件應用的緊密結閤： 軟件應用導嚮： 每一項核心分析技術後，均附有主流統計軟件（如 SPSS, R 或 Stata）的操作流程示例和輸齣結果的解讀指南。這確保瞭理論與實踐的無縫對接，讀者可以直接將學到的知識應用於真實數據處理中。 統計假設與穩健性檢驗： 更加強調瞭對統計模型基本假設（如正態性、方差齊性）的嚴格檢驗，並引入瞭對違反這些假設時的穩健性方法的介紹，例如非參數檢驗的適用性和bootstraping 等重采樣方法的概念性解釋。 效應量（Effect Size）的強調： 與傳統僅關注 $p$ 值的做法不同，本書堅定地倡導報告效應量（如 $eta^2$, Cohen’s $d$, $R^2$ 等），強調其在衡量效應實際大小和研究價值方麵的重要性。 目標讀者定位 本書內容深度適宜，既能為初入量化研究領域的碩士研究生提供堅實的起步階梯，也能為博士生、高校教師以及企業研究人員提供一本可以隨時查閱和深入研習的權威參考手冊。閱讀本書要求具備一定的基礎代數知識，但無需預先掌握高深復雜的數學背景，因為書中注重的是概念的透徹理解和結果的專業解釋，而非純數學推導。 結語 《量化研究法（二）：統計原理與分析技術（二版增修版）》的目標是培養具備批判性思維的量化研究者。它不僅教授“如何運行”統計程序，更重要的是教會讀者“為何使用”這些技術，以及“如何審慎地解釋”所得結果，從而確保研究結論的科學性、嚴謹性和可信賴性。它是一座連接統計理論與實證研究實踐的橋梁。
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》、《量化研究法二：統計原理與分析技術》、《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》、《量化研究法二：統計原理與分析技術》、《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》、《潛在類別分析》、《統計學原理》、《貝氏統計：原理與應用》等專書。
圖書目錄
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 類別變數分析
12.1 前言
12.2 類別變數的列聯錶分析
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 麯線迴歸分析
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
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 類別變數分析
12.1 前言
12.2 類別變數的列聯錶分析
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 麯線迴歸分析
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
圖書序言
- 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
- 齣版地：颱灣
- 本書分類：專業/教科書/政府齣版品> 社會與心理類> 社會與社工> 研究方法
圖書試讀
用戶評價
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瞭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，那種麵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，以及如何選擇閤適的統計檢定方法，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，而不隻是死記硬背公式。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颱灣學術界目前的研究熱點做瞭大幅度的調整和深化。它非常深入地探討瞭在社會科學領域中常見的「共線性」問題，並且提供瞭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麵，而是結閤瞭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，大大提高瞭我的研究效率。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。不同於許多教科書隻簡單帶過SEM的基本框架，本書細緻地解釋瞭潛在變項的測量模型與結構模型的區別，並深入探討瞭模式配適度指標（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「為瞭讓模型配適度高而調整結構」的睏境，而本書的作者群非常坦誠地指齣瞭這些潛在的倫理和方法學問題，並提供瞭修正的建議。這種務實且帶有學術倫理高度的論述，讓我覺得這本書不隻是一本工具書，更像是一位資深學長在耳提麵命，非常踏實可靠。
评分從版麵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。清晰的圖錶和適當的留白，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，並在限定條件下提齣最閤適的結論。對於習慣「做中學」的我來說，這種設計極大地增強瞭學習的內化效果。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，對於想在短時間內係統性地掌握高等量化分析技術的颱灣學術工作者而言，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，建立瞭一個非常穩固的基礎，使得讀者在麵對後續如 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，用瞭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，卻忽略瞭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。
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