只能跑出統計報表的統計套裝軟體落伍了，讓統計專家以及程式高手帶著您，透過AI來幫您做統計計算、分析與解讀！
R語言是進入統計學領域的一把重要鑰匙，本書從基礎開始，一個個步驟帶您領會運用R語言的樂趣。
R 是一種專門為統計分析與資料管理所設計的手稿語言。R 誕生於90 年代初期，由S 語言所轉變而來。它是免付費的公開軟體，可自由下載原始碼，加上十分容易在官方網站找到別人寫好的套件或分析程式碼，因此近年來使用的人越來越多，並且不乏許多專業人士如：風險分析師、研究學者、統計學家等。
本書會從入門的安裝步驟開始，介紹R的資料型態、資料整理、繪圖、推論統計的概念、變異數分析等，幫助讀者打好基礎，讀完您會發現，原來統計就是這麼輕鬆啊！
具体描述
好的，这是一份关于一本假设的、与您的书名《統計就是這麼輕鬆Ｒ：AI幫你寫好資料分析》无关的图书的详细简介： 深入古希腊文明的智慧殿堂：《失落的城邦与哲人的回响》 作者： 艾莉莎·范德堡 (Alisa van der Bilt) 出版社： 寰宇人文社 页数： 850页 装帧： 精装，附赠手绘地图集 --- 内容简介： 《失落的城邦与哲人的回响》是一部宏大且严谨的学术专著，旨在带领读者穿越时空，重返古希腊文明的辉煌与复杂性。本书并非对历史事件的简单罗列，而是对公元前八世纪至公元前一世纪间，爱琴海世界政治结构、社会形态、哲学思潮以及艺术精神进行的一次深度考古式挖掘与重构。作者艾莉莎·范德堡教授，以其在古典学和考古学领域的深厚造诣，结合近年来新发掘的文献碎片和遗址数据，构建了一个立体、多维度的古希腊图景。 全书共分为五大部分，每一部分都聚焦于古希腊文明演进中的关键面向。 第一部分：起源的迷雾与早期城邦的诞生 (The Dawn and the Polis Embryo) 本部分首先审视了爱琴海文明的谱系，从迈锡尼的青铜时代遗存出发，探讨了“黑暗时代”的社会断裂与文化重塑过程。重点分析了城邦（Polis）作为一种独特政治实体的形成机制。作者详尽考察了雅典的梭伦改革与斯巴达的莱卡古改革，对比了两种截然不同的公民权概念与军事结构，强调了地理环境与资源分布如何塑造了这些早期政治体的根本特性。范德堡教授对“荷马史诗”中的社会结构进行了批判性解读，试图从中辨识出城邦制度萌芽期的社会阶层流动性与祭祀体系的重要性。 第二部分：民主的试验场与黄金时代的喧嚣 (The Athenian Crucible and the Golden Zenith) 这是本书的核心部分之一，深度聚焦于公元前五世纪雅典的古典民主。作者细致剖析了公民大会（Ekklesia）、五百人议事会（Boule）以及陪审法庭（Dikasteria）的实际运作方式，并挑战了传统观点中对“直接民主”的理想化描述。通过分析伯里克利时代的财政记录和戏剧文本，本书揭示了民主制度在实践中如何与财富分配、奴隶制度以及女性角色的边缘化相互纠缠。 此外，本部分也详细探讨了希波战争的战略意义，以及伯罗奔尼撒战争对希腊世界造成的不可逆转的结构性损伤。作者特别引入了修昔底德的《历史》中的“梅洛斯对话”进行深入的文本分析，以阐释古典地缘政治下的权力逻辑。 第三部分：哲学的深渊与理性之光的追寻 (The Labyrinth of Thought and the Pursuit of Logos) 本部分转向古希腊的知识生产领域，追溯了从米利都学派的自然哲学到苏格拉底、柏拉图、亚里士多德的知识体系演变。范德堡教授并没有将哲学史视为线性进步，而是将其视为一系列针对城邦危机和社会动荡的回应。 柏拉图的理念论被置于其政治理想（《理想国》）的背景下进行考察，分析了其对城邦统治模式的构想与其对雅典民主衰落的失望之间的关系。 亚里士多德的经验主义则被置于其对生物学、政治学和伦理学的综合研究中，强调了其“中道”思想在实践伦理学中的应用潜力。 书中还专门辟出一章，探讨了犬儒学派（Cynics）和伊壁鸠鲁学派（Epicureans）等“非主流”学派，如何在城邦体系瓦解后，转向对个体幸福和内心平静的探索。 第四部分：斯巴达的沉默与边陲的强权 (The Laconian Discipline and the Spartan Model) 斯巴达作为雅典民主的永恒对立面，其社会结构与教育体系（Agoge）构成了本书另一条重要的叙事线索。作者通过对阿哥德学派文献和考古发现（如拉科尼亚地区的陶片）的重新审视，力求剥去斯巴达被浪漫化或妖魔化的外衣。本书深入分析了斯巴达如何通过严格的军事集权来维持对大量希洛人（Helots）的统治，以及这种系统如何不可避免地导致了其对外扩张的谨慎与内部变革的停滞。特别关注了列奥尼达三世改革失败的内在原因。 第五部分：希腊化的时代：文化的融合与帝国的余晖 (The Hellenistic Synthesis and the Echoes of Empire) 最后一部分探讨了亚历山大大帝东征后，希腊文化在欧亚大陆的传播、融合与变异。本章着重分析了亚历山大帝国崩溃后，托勒密埃及、塞琉古叙利亚以及安提柯马其顿等继业者王国（Diadochi）的政治创新。范德堡教授指出，在这一时期，公民身份的概念逐渐被“世界公民”（Cosmopolitanism）的身份所取代，这标志着古典城邦政治模式的终结。本部分也将首次引入对亚历山大图书馆的机构管理与知识系统化的研究，展示了希腊化时代的学术遗产如何成为后来罗马和拜占庭文明的基石。 --- 读者对象与价值： 本书面向对西方古典文明有浓厚兴趣的严肃读者、历史学与政治学专业的学生及研究人员。它不仅提供了详实的历史证据和严谨的论证，更重要的是，它提供了一套理解“城邦”这一人类早期复杂政治实验的分析框架。通过对比雅典的激进民主、斯巴达的极权军事以及希腊化时代的融合趋势，读者将获得对现代政治冲突、公民责任与知识体系构建的深刻反思。这是一部具有里程碑意义的古典学著作，是理解西方文明原型的必备参考书。
著者信息
作者簡介
黃芳銘
現職：
嘉義大學教育系教授
學歷：
美國猶他大學社會學博士
經歷：
國立體育學院教育學程中心助理教授
台北縣漳和國中數學教師
著作《結構方程模式－理論與應用》
黃芳銘
現職：
嘉義大學教育系教授
學歷：
美國猶他大學社會學博士
經歷：
國立體育學院教育學程中心助理教授
台北縣漳和國中數學教師
著作《結構方程模式－理論與應用》
图书目录
序言
1 R 的簡介
1.1 安裝R
1.2 RStudio
1.3 基本的計算
2 R 的資料型態
2.1 基本資料型態
2.2 變項指派
2.3 向量、因素以及列表
2.4 因素向量
2.5 矩陣與資料架構（資料框）
2.6 列表
2.7 資料框
3 資料整理
3.1 安裝與載入tidyverse 套件
3.2 dplyr 套件常用函數
3.3 選擇變項
3.4 篩選觀察值
3.5 新增衍生變數
3.6 依照變數排序觀測值
3.7 聚合變數（總結或概括）
3.8 依照類別變數分組
4 繪圖
4.1 ggplot2 套件繪圖簡介
4.2 基本步驟：用ggplot() 準備畫布
4.3 長條圖
4.4 圓餅圖
4.5 直方圖
4.6 盒鬚圖
4.7 散布圖
4.8 折線圖
4.9 儲存圖片
5 敘述統計
5.1 次數分配
5.2 集中量數
5.3 離散性
5.4 偏態與峰度
5.5 使用套件計算描述統計
6 推論統計的基本概念
6.1 母群與樣本
6.2 假設檢定
6.3 第一類型及第二類型錯誤
6.4 臨界值
6.5 p 值與顯著性
6.6 效果量
6.7 統計檢定力
7 兩個平均數比較
7.1 兩個獨立樣本t 檢定
7.2 相依樣本t 檢定
8 單因子變異數分析
8.1 單因子獨立樣本變異數分析
8.2 單因子相依樣本變異數分析
9 二因子獨立樣本變異數分析
9.1 二因子獨立樣本ANOVA 的假設
9.2 二因子獨立樣本ANOVA 變異數分解
9.3 多重比較
9.4 效果值的計算
9.5 二因子獨立樣本ANOVA 的假定
9.6 二因子獨立樣本ANOVA 實例解說與R 的操作
10 二因子相依樣本變異數分析
10.1 二因子相依樣本ANOVA 的假設
10.2 二因子相依樣本ANOVA 的變異數分解
10.3 單純主要效果檢定與事後比較
10.4 二因子相依樣本ANOVA 的假定
10.5 二因子相依樣本ANOVA 範例與說明
11 二因子混合設計變異數分析
11.1 二因子混合設計ANOVA 的假設
11.2 二因子混合設計ANOVA 的變異來源與F 檢定
11.3 單純主要效果檢定與事後比較
11.4 二因子混合設計ANOVA 的假定
11.6 二因子混合設計ANOVA 實例解說與R 的操作
12 卡方檢定
12.1 適配度檢定
12.2 獨立性檢定
12.3 同質性檢定
12.4 卡方分布
12.5 卡方檢定的假定
12.6 卡方分析的弱點
12.7 類別變項的關連
12.8 效果量
12.9 適配度檢定實例解說與R 操作
12.10 獨立性檢定實例解說與R 操作
12.11 同質性檢定實例解說與R 操作
13 皮爾森相關
13.1 皮爾森r 相關係數的定義與限制
13.2 皮爾森相關的假設
13.3 皮爾森相關假定
13.4 相關的議題與效果量
13.5 皮爾森相關實例解說與R 的操作
13.6 決定係數
14 簡單與多元線性迴歸
14.1 OLS 迴歸
14.2 迴歸線的數學形式
14.3 迴歸模式的顯著性檢定
14.4 OLS 估計法的假定
14.5 R 中lm() 函數的簡介
14.6 簡單線性迴歸的目的與資料要求
14.7 簡單線性迴歸範例與R 操作
14.8 多元線性迴歸範例與R 操作
14.9 迴歸診斷
14.10 模式選擇
15 探索性因素分析
15.1 共同因素模式
15.2 決定因素數目的方法
15.3 因素抽取
15.4 因素轉軸
15.5 EFA 的實例解說與R 的操作
15.6 因素分析APA 報表與結果解釋
16 信度
16.1 α 係數實例解說與R 的操作
16.2 α 係數作為項目分析的議題
1 R 的簡介
1.1 安裝R
1.2 RStudio
1.3 基本的計算
2 R 的資料型態
2.1 基本資料型態
2.2 變項指派
2.3 向量、因素以及列表
2.4 因素向量
2.5 矩陣與資料架構（資料框）
2.6 列表
2.7 資料框
3 資料整理
3.1 安裝與載入tidyverse 套件
3.2 dplyr 套件常用函數
3.3 選擇變項
3.4 篩選觀察值
3.5 新增衍生變數
3.6 依照變數排序觀測值
3.7 聚合變數（總結或概括）
3.8 依照類別變數分組
4 繪圖
4.1 ggplot2 套件繪圖簡介
4.2 基本步驟：用ggplot() 準備畫布
4.3 長條圖
4.4 圓餅圖
4.5 直方圖
4.6 盒鬚圖
4.7 散布圖
4.8 折線圖
4.9 儲存圖片
5 敘述統計
5.1 次數分配
5.2 集中量數
5.3 離散性
5.4 偏態與峰度
5.5 使用套件計算描述統計
6 推論統計的基本概念
6.1 母群與樣本
6.2 假設檢定
6.3 第一類型及第二類型錯誤
6.4 臨界值
6.5 p 值與顯著性
6.6 效果量
6.7 統計檢定力
7 兩個平均數比較
7.1 兩個獨立樣本t 檢定
7.2 相依樣本t 檢定
8 單因子變異數分析
8.1 單因子獨立樣本變異數分析
8.2 單因子相依樣本變異數分析
9 二因子獨立樣本變異數分析
9.1 二因子獨立樣本ANOVA 的假設
9.2 二因子獨立樣本ANOVA 變異數分解
9.3 多重比較
9.4 效果值的計算
9.5 二因子獨立樣本ANOVA 的假定
9.6 二因子獨立樣本ANOVA 實例解說與R 的操作
10 二因子相依樣本變異數分析
10.1 二因子相依樣本ANOVA 的假設
10.2 二因子相依樣本ANOVA 的變異數分解
10.3 單純主要效果檢定與事後比較
10.4 二因子相依樣本ANOVA 的假定
10.5 二因子相依樣本ANOVA 範例與說明
11 二因子混合設計變異數分析
11.1 二因子混合設計ANOVA 的假設
11.2 二因子混合設計ANOVA 的變異來源與F 檢定
11.3 單純主要效果檢定與事後比較
11.4 二因子混合設計ANOVA 的假定
11.6 二因子混合設計ANOVA 實例解說與R 的操作
12 卡方檢定
12.1 適配度檢定
12.2 獨立性檢定
12.3 同質性檢定
12.4 卡方分布
12.5 卡方檢定的假定
12.6 卡方分析的弱點
12.7 類別變項的關連
12.8 效果量
12.9 適配度檢定實例解說與R 操作
12.10 獨立性檢定實例解說與R 操作
12.11 同質性檢定實例解說與R 操作
13 皮爾森相關
13.1 皮爾森r 相關係數的定義與限制
13.2 皮爾森相關的假設
13.3 皮爾森相關假定
13.4 相關的議題與效果量
13.5 皮爾森相關實例解說與R 的操作
13.6 決定係數
14 簡單與多元線性迴歸
14.1 OLS 迴歸
14.2 迴歸線的數學形式
14.3 迴歸模式的顯著性檢定
14.4 OLS 估計法的假定
14.5 R 中lm() 函數的簡介
14.6 簡單線性迴歸的目的與資料要求
14.7 簡單線性迴歸範例與R 操作
14.8 多元線性迴歸範例與R 操作
14.9 迴歸診斷
14.10 模式選擇
15 探索性因素分析
15.1 共同因素模式
15.2 決定因素數目的方法
15.3 因素抽取
15.4 因素轉軸
15.5 EFA 的實例解說與R 的操作
15.6 因素分析APA 報表與結果解釋
16 信度
16.1 α 係數實例解說與R 的操作
16.2 α 係數作為項目分析的議題
图书试读
序
歡迎閱讀過本書的讀者，在上面替作者寫一段序言，抒發您對本書的任何高見。
本書的完成，要感謝的人實在太多了，這些生命中難以忘懷的人給我幫助與扶持，造就今日的我，進而成就了這本書。
良師：
先是國中導師楊淑敏將我這個在街頭流浪、有家歸不得的小子拉回學校。如同我第二位母親的美術老師陳素秋，陪伴我走過國中、高中、大學、就業……的人生關鍵時刻，甚至在美國留學時的擇偶抉擇，回國後的成家立業，她都盡心盡力地幫助。
大學時期王秋絨老師對我生活的照顧。在修了林清山老師的教育統計學後，讓我感悟「有為者亦若是」，可是到現在還沒實現這句話。林振春老師啟蒙了我的研究與統計概念。宋明順老師將我帶入社會學的世界，激發我去拿到社會學的博士。還有，鼓勵與支持我出國留學的前體院校長邱金松老師，他對我的關心與照顧，已如同親生父親。
美國猶他大學研究所老師Tomas J. Burns看到我的潛能，據說是他給我留美的獎學金，並教我SEM統計。碩士論文指導教授Dair, J. Gillespie，她的教學如三月春陽般的光輝，春風徐徐沐浴其間。感謝博士論文指導教授郭文雄，讓我能順利地在獎學金截止之前拿到博士學位。
益友：
楊金寶教授和我一起合作發表文章，其豐富的學識，流暢的文筆，令我折服，可貴是如同姐姐般地關照我。李俊賢教授在統計學領域切磋琢磨，提供許多寶貴的資料，成書後為我校稿，在學術領域裡求真、求善、求美，奮不顧身，還因為眼睛太過勞累，得到結膜炎（超感動的）。
家人：
感謝愛妻惠玲婚前如伯樂般睿智，知我是千里良駒，將終身託付給我，婚後辛勤持家，讓我無後顧之憂，致力於教學與研究，進而有本書的撰寫，感謝女兒于庭與繪襄的乖巧及支持，並為本書命名。
感謝《一百萬個可能》這首歌，在寫作徬徨時，暖了我的心，得以繼續向前走，看到街燈。
黃芳銘 謹誌
於Weber Sanctum
辛丑年仲秋
歡迎閱讀過本書的讀者，在上面替作者寫一段序言，抒發您對本書的任何高見。
本書的完成，要感謝的人實在太多了，這些生命中難以忘懷的人給我幫助與扶持，造就今日的我，進而成就了這本書。
良師：
先是國中導師楊淑敏將我這個在街頭流浪、有家歸不得的小子拉回學校。如同我第二位母親的美術老師陳素秋，陪伴我走過國中、高中、大學、就業……的人生關鍵時刻，甚至在美國留學時的擇偶抉擇，回國後的成家立業，她都盡心盡力地幫助。
大學時期王秋絨老師對我生活的照顧。在修了林清山老師的教育統計學後，讓我感悟「有為者亦若是」，可是到現在還沒實現這句話。林振春老師啟蒙了我的研究與統計概念。宋明順老師將我帶入社會學的世界，激發我去拿到社會學的博士。還有，鼓勵與支持我出國留學的前體院校長邱金松老師，他對我的關心與照顧，已如同親生父親。
美國猶他大學研究所老師Tomas J. Burns看到我的潛能，據說是他給我留美的獎學金，並教我SEM統計。碩士論文指導教授Dair, J. Gillespie，她的教學如三月春陽般的光輝，春風徐徐沐浴其間。感謝博士論文指導教授郭文雄，讓我能順利地在獎學金截止之前拿到博士學位。
益友：
楊金寶教授和我一起合作發表文章，其豐富的學識，流暢的文筆，令我折服，可貴是如同姐姐般地關照我。李俊賢教授在統計學領域切磋琢磨，提供許多寶貴的資料，成書後為我校稿，在學術領域裡求真、求善、求美，奮不顧身，還因為眼睛太過勞累，得到結膜炎（超感動的）。
家人：
感謝愛妻惠玲婚前如伯樂般睿智，知我是千里良駒，將終身託付給我，婚後辛勤持家，讓我無後顧之憂，致力於教學與研究，進而有本書的撰寫，感謝女兒于庭與繪襄的乖巧及支持，並為本書命名。
感謝《一百萬個可能》這首歌，在寫作徬徨時，暖了我的心，得以繼續向前走，看到街燈。
黃芳銘 謹誌
於Weber Sanctum
辛丑年仲秋
用户评价
评分
我認為這本書最大的價值在於它「去魅化」了統計分析這件事。過去我們總覺得統計分析是科學家或高階經理人才能碰觸的領域，門檻高得嚇人。但透過這本書，我發現其實只要掌握了正確的工具和思維邏輯，任何人都能跨入這個門檻。書中對於假設檢定的心態建立，我特別喜歡，作者用一種非常生活化的比喻，解釋了P值背後的真正含義，而不是直接丟出複雜的數學定義。這種從「為什麼要做」到「怎麼做」的完整脈絡，讓學習的過程非常紮實。而且，它並沒有因為強調輕鬆就犧牲了專業性，該有的統計概念，它依然用清晰易懂的方式呈現。對於想轉職從事數據分析相關工作的朋友，我強烈推薦先讀完這本，它會給你足夠的信心和實戰工具，讓你能在面試或新工作環境中快速站穩腳跟。這真是一本從讀者角度出發，誠意十足的工具書，物超所值。
评分老實講，一開始看到書名裡有「AI幫你寫好資料分析」這幾個字，我還在心裡打了一個大問號，想說是不是又是那種譁眾取寵的行銷手法。但實際翻閱之後，我才發現它確實有獨到之處。它不是真的讓你完全不用動腦筋，而是將那些繁瑣且容易出錯的程式碼部分，用一種更智慧化的方式呈現出來，讓你可以把精力放在「解讀數據背後的意義」而不是「確認程式碼有沒有打錯字」。對於我們這種非本科系出身的人來說，這簡直是天賜的禮物。書中的範例資料也都很有趣，不會選那些太過抽象的數學題，反而多是貼近生活經驗的案例，讓人在學習的過程中不會感到枯燥乏味。而且，作者對於R語言的一些常用函式庫的介紹，非常精準，不會貪多嚼不爛，而是挑選了最實用、最能快速上手的那幾個，這對於想快速看到成果的使用者來說，是非常友善的設計。總之，它成功地搭起了一座橋樑，連接了統計的嚴謹與實務操作的快速需求。
评分這本書簡直是我的救星！我從來沒想過統計學可以跟「輕鬆」畫上等號，以前每次看到那些密密麻麻的公式和假設檢定，頭就痛到快要爆炸。這本《統計就是這麼輕鬆R：AI幫你寫好資料分析》真的顛覆了我的三觀。它不是那種只會丟給你一堆理論，然後要你自己摸索怎麼套用到實際問題的教科書。作者的敘事方式非常口語化，像是鄰家大哥在跟你分享他怎麼把複雜的事情變簡單。尤其對於我這種對程式語言（R）有恐懼感的人來說，它用一種很溫和的方式帶領你進入R的環境，而且重點是，它強調的是「怎麼用」而不是「為什麼要這樣用」，這對需要快速產出分析結果的實務工作者來說，簡直是太佛心了。我印象最深刻的是它在處理資料清理的章節，以前光是處理缺失值就搞得我焦頭爛額，但書裡用幾個簡單的指令，搭配清晰的圖解，讓我覺得原來這件事可以這麼直觀。如果你跟我一樣，對統計數字有種莫名的抗拒，但又知道在現在這個數據時代不能不會，那這本書絕對是你踏入這個領域最友善的敲門磚，真的，不用再懷疑了。
评分我接觸過不少市面上的統計軟體教學，但說實在話，很多都太過於學術化，讀起來就像在啃一本很硬的石頭。這本《統計就是這麼輕鬆R：AI幫你寫好資料分析》的厲害之處，在於它非常「接地氣」。它不是在教你成為一個統計學家，而是在教你如何成為一個能有效利用數據解決問題的現代白領。書裡對於「情境」的描述非常到位，像是「當你的主管突然要求你比較兩組客戶的回饋是否有顯著差異時，你該怎麼辦？」這種實際會遇到的場景，書中馬上就會對應到相對應的R指令和結果解讀。最讓我驚艷的是它如何處理視覺化這塊。以往畫出來的圖表總是死氣沉沉的，但書中介紹的幾個套件和技巧，讓我的報告瞬間提升了好幾個檔次，那些散佈圖和長條圖看起來不僅專業，而且重點是，訊息傳遞非常明確。我可以感覺到作者在撰寫的過程中，一直提醒自己，讀者是來學辦事的，不是來考研究所的，這種貼心度，讓我覺得這本書的CP值高到嚇人。
评分這本書的排版和閱讀體驗，是我看過眾多技術書籍中數一數二的優秀。它不像有些技術書，字體小到不行，圖片和程式碼混在一起，看起來一團亂麻。這本《統計就是這麼輕鬆R：AI幫你寫好資料分析》的版面設計非常清爽，重點資訊會被特別標註出來，像是「務必注意」或是「常見錯誤提醒」，這些小提示在實作時真的救了我好幾次。更棒的是，它沒有過度強調複雜的模型，而是把篇幅重點放在前置處理和結果驗證上，這才是資料分析中最耗時也最容易出問題的環節。閱讀的過程中，我不時會停下來，跟著書上的步驟自己操作一遍，那種「原來是這樣啊！」的恍然大悟感，取代了我以往面對統計軟體時的挫折感。對於需要頻繁做報告、需要向不同部門同事解釋數據的人來說，這本書提供的「解讀語彙」比冰冷的數字本身更有價值，讓你不再只是會跑程式，而是真正懂得跟數據對話。
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