34個讓你豁然開朗的統計學小故事
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【簡介】
考試就像一場精彩的對招，除了一套完整的統計學教材外，仍需一本根據各章節分類整理的題庫書，來驗證自己是否作好準備進入考場。
雖然市面上亦有其他解題書，但大多由混合授課老師與許多個也不同屆的學生解題。這樣的作法在整合上的效果會較差，解答的題目的方式與語氣也時常出現不同系所不一致的情況。而若解答有錯誤，由於不易找到解該題的作者，因此沒有相關之戡誤表，考生只能自求多福。在這樣的初衷下，作者費心著手整理了這本題庫書。
本書的選題、解題、編輯均由作者單獨完成，因此不需要進行整合，其解題之概念與脈絡亦與作者的課程吻合。章節所收錄的題目數與該章節的配分比重並沒有一定的關係，主要與該章節的題目變化性有關。作者將題目難度分成五級，由最簡單到最困難分別給予1顆星至5顆星，讀者可依自身修習進度或報考目標做分級練習。
使用本書時，建議搭配作者的《統計學：重點觀念與題解(上)》、《統計學：重點觀念與題解(下)》重點整理兩冊。本書收錄之習題與上下兩冊收錄之習題並未重覆，作者建議讀者在研讀課本之後，先作完一輪重點整理內附的各章節例題後，再開始作本題庫書的題目。當然，若考生本身在學校或其他地方修習過相關課程，直接使用本書也相當適合。本書特色分述如下：
1.本書收錄114～104年度的研究所與高普考考題，題目來自於最新考題，充分反應現今考題趨勢。
2.本書選題面向相當廣，題型變化多端，讀者可接受到充足的訓練。
3.本書收錄題目忠實呈現原始考題為題組而非單一題目的特性，與實際的考題最為接近。
4.本書將收錄的題目依照難易度分成五個等級，讀者可根據自己的需求選擇適合自己的題目練習。
【目錄】
第1章 概論與敘述統計
第2章 機率模型
第3章 單變量隨機變數
第4章 雙變量隨機變數
第5章 常用的離散隨機變數
第6章 常用的連續隨機變數
第7章 抽樣分配與漸近理論
第8章 點估計
第9章 區間估計
第10章 假設檢定
第11章 變異數分析
第12章 簡單迴歸分析
第13章 多元迴歸分析
第14章 卡方檢定
第15章 無母數統計方法
第16章 基礎時間序列
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統計分析入門與應用(第五版)｜SPSS中文版+SmartPLS 4(CB-SEM + PLS-SEM)
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【簡介】
～專業推薦～
Emeritus Editor of Information and Management (I&M) Prof. Patrick Y.K. Chau
Singapore Institute of Management Prof. Kwok Kee Wei
Hamburg University of Technology Prof. Christian M. Ringle (SmartPLS開發者之一)
Ludwig-Maximilians University, Germany Prof. Marko Sarstedt
蕭教授在量化研究方法領域深耕多年，著作等身，對於結構方程模型（SEM）的研究與應用更是享譽學界。
在本書中，他不僅系統性地介紹了 SPSS 的分析方法，亦詳盡闡述了最新的結構方程模型工具 SmartPLS 4，提供讀者深入理解並掌握現代統計分析技術的重要指南。對於有志於應用 SPSS 及 SEM 進行教學和學術研究的讀者而言，是一本不可多得的寶貴書籍。 ------長庚大學 湯明哲校長------
■ 國內第一本提供正確的多變量分析(含SPSS實務操作)的研究論文參考範例。
■ 國內第一本全面介紹SmartPLS 4操作、CB-SEM & PLS-SEM結構方程模式的實用書。
■ 以統計分析(多變量分析)為主軸，整合了理論的介紹、量化的研究、量表的發展、卡方檢定、因素分析、迴歸分析、區別分析和邏輯迴歸、單因子變異數分析、多變量變異數分析、典型相關分析、信度和效度分析、聯合分析多、元尺度和集群分析，第二代統計技術–結構方程模式(SEM) ，正確的多變量分析研究論文參考範例。
■ 內容涵蓋SmartPLS 4基本操作、CB-SEM & PLS-SEM結構方程模式的學習範例、反映性和形成性指標與模式的指定、二階和高階因果關係、SEM結構方程模式實例、中介分析、調節分析、測量恆等性(Measurement Invariance)、MGA呈現的範例、內生性 (Endogeneity) ，混合方法Mixed method和論文結構與研究範例。
■ 本書可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 Multivariate Data Analysis多變量分析的最佳輔助參考書籍，更是 Hair, Hult, Ringle, and Sarstedt所撰寫的A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling的最佳輔助參考書籍。
■ 最新第五版新增與更新：
*新增SmartPLS CB-SEM 內容和實務操作
*更新SmartPLS 回歸、Process、PLS-SEM、Reflective & Formative、中介&調節實務操作
*更新期刊對SEM最新要求、常見研究分析錯誤和建議解決方式
蕭文龍
長庚資管教授。畢業於美國紐約科技大學（Polytechnic University）電腦科學碩士，臺灣中央大學企管博士。業界工作8年，學界工作24年，擅長網路和資料分析，入選2020~2024年“全世界頂尖前2%科學家”(Information System領域)。2023 年同時有6篇SCI/SSCI論文進入 ESI 1% 高被引論文，其中1篇曾進入 ESI 0.1% 熱點論文。華人中唯一多次登上SmartPLS 官網首頁介紹的學者。也是少數同時擁有CB-SEM和PLS-SEM的作者。
【目錄】
Chapter 1 統計分析簡介與數量方法的基礎
Chapter 2 SPSS 的基本操作
Chapter 3 量表的發展、信度和效度
Chapter 4 檢視資料與敘述性統計
Chapter 5 相關分析 (Correlation Analysis)
Chapter 6 卡方檢定
Chapter 7 平均數比較 (t檢定)
Chapter 8 因素分析
Chapter 9 迴歸分析
Chapter 10 區別分析與邏輯迴歸
Chapter 11 單變量變異數分析
Chapter 12 多變量變異數分析
Chapter 13 典型相關
Chapter 14 聯合分析、多元尺度方法和集群分析
Chapter 15 結構方程模式之Partial Least Squares (PLS) 偏最小平方
Chapter 16 SmartPLS 統計分析軟體介紹
Chapter 17 PLS-SEM (SmartPLS 4) 結構方程模式的學習範例
Chapter 18 結構方程模式之反映性 (Reflective) 模式
Chapter 19 結構方程模式之形成性 (Formative) 模式
Chapter 20 交互作用、中介和調節 (干擾)
Chapter 21 SmartPLS 4 進階應用介紹
Chapter 22 被中介的調節 (中介式調節) 和被調節的中介 (調節式中介) 分析
Chapter 23 研究流程、論文結構與發表於期刊的建議
附錄 A 統計分配表
附錄 B 實驗設計與統計分析 【電子書，線上下載】
附錄 C Hayes process 4.x 的中介和調節 【電子書，線上下載】
附錄 D Process 中介和調節 in SmartPLS 4 【電子書，線上下載】
附錄 E PLS-SEM 正確的中介分析期刊文章範例 【電子書，線上下載】
附錄 F PLS-SEM 正確的調節分析期刊文章範例 【電子書，線上下載】
附錄 G 內生性 Endogeneity 和必要條件分析 NCA 【電子書，線上下載】
附錄 H PLS-SEM 在各領域的應用 【電子書，線上下載】
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統計學（下）重點觀念與題解 (5版)
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【簡介】
作者簡歷
．國立臺灣大學經濟學博士
．曾任台大經濟系與政治系合聘講師
．曾獲台灣經濟學會博士論文獎
．中華民國斐陶斐榮譽會員
．曾發表文章在Journal of Forecasting
本書特色
1. 本書涵蓋範圍既深且廣，難度可輕鬆應付頂尖大學各系所。
2. 本書有各種經濟學與財務領域的實證範例，訓練同學資料分析的思維。
3. 本書題目即時最新，符合最新統計學習趨勢。
4. 本書增加了對於統計學家的介紹與小故事，引發同學的學習興趣。
作者建議讀者搭配作者的《統計學：重點觀念與題解(上)》、《統計學：重點觀念與題解(下)》重點整理兩冊，先作完一輪重點整理內附的各章節例題後，再使用與上下兩冊收錄之習題未重覆的《統計學精選666題》題庫書，以期讀者能藉由完整的內容、多元的試題，增加應試實力。
【目錄】
第9章 區間估計
9.1 區間估計式的定義與建構
9.2 常態分配參數之區間估計式
9.3 近似與保守區間估計式
9.4 兩獨立母體參數之區間估計式
9.5 成對樣本均數差之區間估計式
9.6 特殊型態之區間估計式
第10章 假設檢定
10.1 基本原理
10.2 假設檢定之步驟與常見檢定
10.3 檢定原理
第11章 變異數分析
11.1 簡介
11.2 單因子變異數分析
11.3 多重比較程序
11.4 事前檢定
11.5 RBD與RCBD
11.6 重複試驗二因子變異數分析
11.7 拉丁方格設計
第12章 簡單迴歸分析
12.1 迴歸分析基本概念
12.2 母體迴歸線
12.3 線性迴歸模型
12.4 相關分析
12.5 殘差分析
12.6 解釋變數為二元變數
12.7 當變數進行線性轉換
12.8 線性趨勢模型
12.9 無截距模型與純截距模型
第13章 多元迴歸分析
13.1 模型基本假設
13.2 係數估計
13.3 統計推論
13.4 多元迴歸的一些議題
第14章 卡方檢定與列聯表
14.1 簡介與注意事項
14.2 適合度檢定
14.3 獨立性檢定
14.4 齊一性檢定
14.5 相對風險與勝算比
第15章 無母數統計方法
15.1 簡介
15.2 符號檢定
15.3 Wilcoxon符號等級檢定
15.4 Wilcoxon等級和檢定
15.5 Mann-Whitney U檢定
15.6 Kruskal-Wallis檢定
15.7 Friedman檢定
15.8 順序尺度資料的相關係數
15.9 連檢定
15.10 Kolmogorov-Smirnov檢定
第16章 基礎時間序列分析
16.1 簡介
16.2 使用平滑法預測時間序列
16.3 指數
16.4 季節性
16.5 固定趨勢
數學附錄
索引
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生物統計學重點暨題型解析 (3版)
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【簡介】
生物統計學在公共衛生師考試是十分重要的科目，同時也是流行病學的先修科目，此科以統計學理論為基礎，著重在統計學理論應用在醫學領域，是一門相當專業的學程，必須具備基本統計理論的知識。
生物統計學是一門需要極多計算的科目，觀念釐清與計算能力非常重要，作者蒐集相關歷屆考題，將生物統計學經典試題完整呈現，讓考生藉由豐富的題型演練強化自己的應考實力。書末加入110～113年公衛師試題暨解答，掌握最新命題趨勢，考場上分數手到擒來。
本書編排方式可分成以下三個部分：
一、考前重點整理
將每一章節重點完整呈現，讓考生能掌握考試方向。
二、精選試題解析
以分章方式，設計經典測驗題，並逐題解析，引導考生熟悉考試題型。
三、模擬試題演練
透過模擬試題演練，增強答題實力。
【目錄】
考前重點整理
第一章 描述性統計及基礎機率概念
第二章 估計與檢定的統計推論
第三章 常用的統計檢定方法之原理、假設、使用時機、計算及運用
第四章 相關指標與迴歸分析
第五章 統計實務應用與存活資料分析
精選試題解析
第一章 描述性統計及基礎機率概念
第二章 估計與檢定的統計推論
第三章 常用的統計檢定方法之原理、假設、使用時機、計算及運用
第四章 相關指標與迴歸分析
第五章 統計實務應用與存活資料分析
模擬試題演練
模擬考第1回
模擬考第2回
模擬考第3回
附錄一 常用統計附表
附錄二 最新試題
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