三民網路書店 中文圖書分類法 / 社會科學類 / 統計學各論 / 解釋、資料分析

變異數分析（ANOVA）是一種統計公式，用於比較不同組的均值（或平均值）之間的變異。一系列方案可用來確定不同組的均值之間是否存在差異。ANOVA的結果是「F統計量」。該比率顯示了組內變異與組間變異，最終產生了一個數字，該數字可以得出支持或拒絕原假設的結論。如果組之間存在顯著差異，則不支持虛無假設，並且F比率會更大。ANOVA如果顯示處理之間有顯著差異，則必須採用事後比較檢定（Post hoc tests）用以測試處理組與對照組是否有顯著差異。這種統計技術稱為多重比較檢定（MCA:Multiple Comparison Analysis testing）。本書的特徵有以下四項：1. 只要看數據類型，統計處理方法一清二楚。2. 利用圖解，數據的輸入與其步驟清晰明確。3. 利用圖解，統計處理的方法與其步驟一目了然。4. 輸出結果的判讀方法簡明易懂。

在社會科學的分析中，我們雖然想設法將許多現象予以數值化，方便我們使用多元線性迴歸來進行統計分析。然而，更多社會現象是以類別的姿態呈現於真實世界，這種質性變項難以數值化，但卻是我們日常生活的常態現象。像是詢問您對工作有多滿意？回答有非常不滿意、不滿意、普通、滿意、非常滿意，許多研究基於方便將其視為連續變項，但正確來說，這是一個具有順序等級的類別變項，當它成為研究的依變項時，我們無法使用一般線性迴歸來估計。因此，處理類別資料的統計模型成為社會科學研究中重要的一部分。一般在學習統計方法處理問題時，首先讓人感到困擾的是「此數據要選擇哪種統計處理方法好呢？」、「要如何輸入數據，有無明確的輸入步驟？」、「輸入後，在進行統計處理時，有無明確的處理步驟？」此煩惱利用圖解的方式即可迎刃而解。本書的特色有以下四項：一、只要看數據類型，統計處理方法一清二楚。二、利用圖解，數據的輸入與其步驟，清晰明確。三、利用圖解，統計處理的方法與其步驟，一目了然。四、輸出結果的判讀方法簡明易懂。總之，只要利用滑鼠，任何人均可簡單進行數據的統計處理。

以意見調查中的累計來說，有按各詢問累計的單純累計，以及組合詢問再累計的交叉累計。交叉累計的結果被整理成稱為「交叉表」的二元表，交叉表的製作與考量，於分析意見調查的各結果時，能發揮重要的功能。交叉表的考量，一般有使用長條圖或帶狀圖等的視覺方法，以及使用稱為檢定的統計方法。可是，這些方法當表甚大時（二元表的行數與列數甚多），若要掌握全體的傾向進行詳細分析，將變得極為困難。另一方面，對應分析（correspondence analysis）是將交叉表的行與列的資訊在二維度或三維度的圖上表現作為目的的一種手法，適合於交叉表的詳細分析。並且，對應分析不只是交叉表，即使對於以複數選擇形式的詢問所得到的資料表，也能進行解析，因之可以活用在選項的分類或回答者的分類上。並且，將對應分析加以擴張稱為「多重對應分析」的手法，對於將問題與回答結果按每一回答者做成一覽表的解析也可應用。由此特性來看，對應分析在意見調查的資料解析方面，被認為是極為有效的手法。

以統計方式處理數據之中，「迴歸分析」是活用次數甚高、活用領域也甚廣的手法之一，並且，迴歸分析的理論與其他統計的解析手法有密切的關聯。因此，理解迴歸分析，使能實際活用，對必須實踐數據調查與數據分析的人來說，是必須學習的內容。本書是以想要學習迴歸分析的基本知識與用法，進行數據分析的初學者作為對象所編寫的入門書。本書的特色在於迴歸分析的理解與活用上，並充分活用Excel的表格計算軟體。使用Excel的理由，因其是表格計算軟體種類中最為普及的軟體之一，且具備實施迴歸分析的機能，另外，附加在迴歸分析中有助於數據分析的統計分析機能，也甚為充實完備。另外，本書是以圖解及表格為中心進行解說，初學者閱讀本書後，對迴歸分析是什麼？有什麼功用？心中的疑惑將可一掃而空。

●暗數據相當於宇宙中的暗物質、金融界的「黑池」、網路世界的「暗網」，都是不易察覺的事物，但觀察不到，不代表不存在；而觀察得到的東西，也不等於「全部」，尤其是數據。●大數據就像漫畫，以簡單幾筆，補捉基本的輪廓，簡化了很多細節。忽略的資訊或數據可能鬧出人命、釀成災害，甚至讓經濟體、社會崩解，生命毀滅。大數據時代必讀的暗數據解析大作。「只因為沒有人在森林裡聽見樹倒了，不代表樹沒發出聲音。」我們都習慣看向

巴菲特曾說：「我寧要模糊的正確，也不要精確的錯誤。」 連氣象預報都不能相信，這世界上還有什麼是百分之百確定的？全球貓奴磨刀霍霍向薛丁格，怒吼著接受制裁吧！ 薛丁格表示任君處置──如果你能證明貓真的被毒死的話！致敬「球神」Kobe的殞落，球迷獻花、演講哀悼，透過計算頻率、平均數和中位數，黑曼巴之魂在統計學中永恆不滅！談到世界上最神奇的常數，你大概會說：有位捲捲頭裸男站在圓圈裡──黃金比例已

新增 第13章 系統安裝與移除現今的生活環境，從政府、社會、經濟、產業、企業、投資與消費，時時刻刻都充滿著大量複雜、多元且具相關性的數據資料，如何運用各種分析工具，將資料從簡單的描述整理到深入地推論分析，以得到有效的管理決策及績效，是一項充滿挑戰的課題，也是各層級組織努力追求的目標。而「統計學」的產生，就是建立在數據分析的基礎上，研究如何將複雜資料轉化為有效管理的重要工具。就時序而言，統計學自17

新聞數據會說話偶爾也會「說謊話」資深記者來教你揭開隱藏在數字背後的事實真相！ 身處在現今資訊爆炸的社會，我們周遭總是被一大堆數據包圍。新聞媒體提供的每一份統計圖表，有些可能未經驗證，你是否曾懷疑過這些數據的真假呢？而數字背後隱藏的真相，你又能正確解讀嗎？大部分的媒體為了衝高點閱率，會透過看似專業的圖表與經過設計的數據，誤導對大眾對事實的認知。 日本資深財經記者小林直樹，蒐羅報章媒體上三十多則有疑慮

★★從謊言到武器，用統計的語言來思考，在複雜的資料中找出秩序與意義★★ 1個數據，2種解答！如何聰明選擇數據？如何把數據藏起來？如何將數據屈打成招？怎麼知道某個成果是靠操弄數據得來的？如果知道有多少人的統計分析其實做錯了，你還會相信所謂專家學者的研究嗎？ ★令人瞠目結舌的統計手法實證案例，從科學發現、經濟生活到日常的數據學★做對分析、避免陷阱，讓你讀懂每一個數字，思考判斷不出錯

●日本AMAZON暢銷書，讀者4.5顆星好評●以圖表為主、數式為輔，透過簡明易懂的方式，解說隨機對照試驗（RCT）、RD設計（不連續迴歸設計）、堆集分析、縱橫資料分析等最先進有效的手法！●芝加哥大學哈里斯公共政策研究學院副教授伊藤公一朗親自撰寫，為想瞭解、分析大數據之人必備專業書籍 大數據＋人的判斷力＝發掘真相！本書為資料分析入門書，聚焦於「廣告對業績有影響嗎？」、「實施某政策真能帶來良

迴歸模型是一種統計模型，主要是討論研究資料內反應變數與解釋變數間的因果關係或關聯性。線性迴歸分析主要用於分析研究資料的一個連續型反應變數與多個解釋變數之間的線性關係，多數的進階資料分析都會利用線性迴歸分析的基本觀念，線性迴歸分析是所有統計模型的基礎。 本書主要分成兩部分，第一部分為線性迴歸分析的基本內容，第二部分討論巨量資料分析與資料採礦經常使用的迴歸模型。內容包含：●簡單線性迴歸模型

全書共分八章來討論中介與干擾分析。第一章中介與干擾簡介，包括名詞定義、SPSS、Amos、PROCESS語法等分析方法的優缺點，也討論中介與干擾異同點。第二章介紹干擾效果的基本概念，包括干擾效果檢定、干擾效果圖，並以例題執行SPSS迴歸、PROCESS語法、Amos等報表解讀、檢定干擾效果及畫干擾效果圖與結論。第三章介紹中介效果的基本概念，包括Sobel、自助法等檢定間接效果，中介分析基本等式及完全中介、部份中介等各種中介型態、間接效果所佔比例，並以例題執行檢定間接效果。而當一個中介因子只部份中介且解釋能力不高時，第四章並進一步介紹多個中介因子，探討個別因子的間接效果、全體的的間接效果及兩個間接效果相差的顯著性。第五章介紹中介與干擾混合模式之基本架構，說明干擾型中介與中介型干擾的差異、條件效果的計算，以Amos貝氏估計檢定間接效果受干擾，畫干擾效果圖，提出混合模式研究架構與研究假設，執行資料分析、畫干擾效果圖及結論。第六章介紹中介與干擾混合進階，討論兩個干擾或兩個中介混合模式，兩個干擾又分成相加干擾與相乘干擾兩種情况，而兩個中介又分成平行中介與序列中介兩種情况，每種模式都討論其研究架構、研究假設，並舉例說明資料分析與畫效果圖及結論。第七章潛在變數的中介與千擾效果，介紹結構方程模式觀念，探討多個無法直接觀測到的建構間之因果關係模式，提出執行SEM常用的三個指標，包括模式卡方值的適合度檢定、測量系統信度、解釋能力R2等，舉例說明有測量系統時以問項平均的單一測量與多個測量變數的估計與檢定的差異。第八章二分類依變數之中介與干擾，介紹羅吉斯迴歸，討論依變數二分類時的中介與干擾問題。

本書提供兩大內容，一為各類多變量分析理論之介紹，另一則為搭配各理論之IBM SPSS Statistics 統計套裝軟體的詳細操作說明。 多變量統計分析（Multivariate Statistical Analysis）簡稱多變量分析，為統計學的一支，現今已是應用統計分析中的重要骨幹。當今社會科學領域的量化研究分析工具中，SPSS統計套裝軟體扮演著舉足輕重的角色，對於不熟悉或不會撰寫統計分析語

*國內第一本全面介紹SmartPLS操作、PLS-SEM結構方程模式的實用書 *國內第一本深入探討最新量表發展、中介和調節變數的應用、Reflective(反映性)和 Formative(形成性)指標的發展和模式的指定 *本書適合作為統計分析和多變量分析的教科書，也是Hair, Black, Babin, and Anderson 所撰寫的 Multivariate data analysis M

迴歸分析講義與題解內容，亞允出版，高普考與地方特考用書與大專院校指定用書。

《迴歸分析》一書是作者多年從事量化研究，以及教學經驗的結晶。從基本的統計概念講起，對線性迴歸分析的基本假定、迴歸中的統計推論和迴歸診斷做詳盡的介紹。同時涵蓋許多在社會科學中，對實際研究非常有幫助的內容，包括虛擬變項、交互作用、輔助迴歸、多項式迴歸、分段函數迴歸和階距函數迴歸等。此外，本書還涉及因徑分析、長期追蹤資料模型、多層次模型和logit模型等，作為基本線性迴歸分析的擴展和延伸。 好的量化教

1.詳細說明迴歸分析的的原理與涵義，以及在調節與中介效果的應用。2.利用迴歸分析解釋因素分析、主成分分析、典型相關分析、區別分析、邏吉斯迴歸的原理。3.清楚說明因素分析與主成分分析、主軸與主成分萃取法的差異。4.整合簡單相關、多元相關與典型相關的異同。5.比較區別分析與邏吉斯迴歸分析、分類與分群的差異。6.詳實解釋範例SPSS報表統計量運算過程與涵義。

在社會科學中，依變數屬於分類與受限變數的例子很 多。尤其近年隨著民調資料的普及，這些變數更是常見。 本書的目的就是在深入說明質變數與受限變數的特質，並 且提供一些適當的迴歸模型，以期能正確地分析這些變數 。 本書內容屬於中階以上的統計方法，因此在對機率與 線性迴歸模型進行基本的回顧後，即切入質變數與受限變 數的學理討論。除了以淺顯易懂的文句來說明之外，也以 實際範例來解說不同的迴歸模型，並以統計

本書依循統計分析方法的歷史發展脈絡，以多元迴歸分析為主軸，結合趨向分析、羅吉斯迴歸、重複量數設計、徑路分析、徑路迴歸結構分析、結構迴歸模型分析、變異數分析、多變項變異數分析、區別分析與典型相關分析。並以書中的案例檔案為範例，使用 SPSS、MATLAB與LISREL軟體執行分析，並提供資料檔，方便讀者練習。 本書特色本書適用於社會及行為科學領域的碩士班與博士班研究生。可作為撰寫量化論文，使用統計分

輕鬆看漫畫，迴歸分析也能快速上手迴歸分析是什麼？有何用處？迴歸分析與預測為何息息相關？以上問題的解答，盡在此書！ 數字真的會說話！學會迴歸分析，就能了解數字的語言，進而接收數字想要給你的暗示。迴歸分析、複迴歸分析、Logistic迴歸分析，一本快速入門，輕鬆領略統計的美妙之處。◎適合閱讀本書的人◎‧讀完《世界第一簡單統計學》，具備基礎統計概念，但還不太會用的人‧需要「預測數值」或「預測機率」的人