R統計軟體與多變量分析：含JASP與jamovi (2版)
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【簡介】
● 新增JASP與jamovi操作示範。
● 當前最夯機器學習、資料探勘及巨量資料的常用技術。
● 詳細操作說明＋內容深入淺出，輕鬆進行多變量分析。
● 提供授課教師、修課學生及自學讀者，最完整的基礎認識。
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於搜尋欄輸入書號1HAL即可找到下載處。
【多變量統計分析（Multivariate Statistical Analysis）與統計軟體運用
已是當代應用統計分析中的重要骨幹，更是量化研究者的基本能力】
● R軟體為入門最佳利器
相較其他費用昂貴的統計軟體而言，免費、不斷更新且兼容性高的R統計軟體，無疑是當代量化研究分析工具的寵兒。
● 兩大主軸，從理論到實作，看完就會用
對於不熟悉統計分析語法撰寫的研究者而言，在入門時難免覺得困難。本書提供兩大內容，一為介紹各種多變量分析的理論，二為搭配各種理論之R統計軟體的詳細操作，書中說明深入淺出，帶領讀者融會貫通各理論概念，輕鬆進行多變量統計分析。
新版加入JASP及jamovi兩套基於R開發的軟體之介紹。這兩套軟體使用選單方式進行分析，並可以即時得到類似SPSS的報表，亦非常適合初學者。
【目錄】
1 多變量分析與R統計軟體簡介
1.1 多變量分析方法簡介
1.2 R統計軟體的特點及限制
1.3 R統計軟體的初步使用
1.4 資料的讀入與儲存
1.5 以矩陣進行典型相關分析
1.6 以矩陣進行多變量變異數分析
1.7 以選單進行分析
1.8 本書所用程式套件
1.9 JASP與jamovi簡介
2 多元迴歸分析
2.1 迴歸的意義
2.2 簡單迴歸
2.3 多個預測變數的多元迴歸模型
2.4 虛擬變數的多元迴歸分析
2.5 預測變數的選擇
2.6 樣本數之決定
2.7 迴歸診斷
2.8 使用JASP分析
2.9 使用jamovi分析
2.10 分析結論
3 邏輯斯迴歸分析
3.1 邏輯斯迴歸分析適用時機
3.2 邏輯斯迴歸分析的通式
3.3 邏輯斯迴歸分析模型檢定
3.4 預測的準確性
3.5 邏輯斯迴歸分析係數的解釋
3.6 使用JASP分析
3.7 使用jamovi分析
3.8 分析結論
4 典型相關分析
4.1 典型相關分析之概念
4.2 典型加權係數及典型相關係數
4.3 典型負荷量與平均解釋量
4.4 交叉負荷量與重疊量數
4.5 整體檢定與維度縮減檢定
4.6 效果量
4.7 典型函數的解釋
4.8 典型相關分析的基本假設
4.9 使用JASP分析
4.10 分析結論
5 區別分析
5.1 區別分析的理論基礎
5.2 區別分析的基本假定
5.3 區別分析的步驟
5.4 二次方區別分析
5.5 區別分析與集群分析之異同
5.6 區別分析與典型相關之異同
5.7 使用jamovi分析
5.8 分析結論
6 多變量平均數之檢驗
6.1 單變量與多變量的差異
6.2 使用多變量分析的理由
6.3 多變量單一樣本平均數差異檢驗
6.4 多變量獨立樣本平均數差異檢驗
6.5 多變量相依樣本平均數差異檢驗
6.6 分析結論
7 多變量變異數分析
7.1 單因子多變量分析基本統計概念
7.2 多變量變異數分析（MANOVA）之基本假設
7.3 單因子獨立樣本多變量變異數檢定方法
7.4 後續分析
7.5 效果量
7.6 使用JASP分析
7.7 使用jamovi分析
7.8 分析結論
8 主成分分析
8.1 主成分分析之功能
8.2 主成分分析與因素分析的比較
8.3 主成分分析的求解
8.4 使用JASP分析
8.5 使用jamovi分析
8.6 分析結論
9 探索性因素分析
9.1 因素分析之基本概念
9.2 因素分析之意涵
9.3 因素分析之步驟
9.4 使用JASP分析
9.5 使用jamovi分析
9.6 分析結論
10 集群分析
10.1 集群分析概說
10.2 集群分析的意義及目的
10.3 相異性及相似性的計算
10.4 集群分析之方法
10.5 集群分析與其他方法之比較
10.6 使用jamovi分析
10.7 分析結論
11 徑路分析
11.1 前言
11.2 徑路分析的基本假定
11.3 徑路分析的重要步驟
11.4 使用變異數—共變數矩陣進行分析
11.5 使用JASP分析
11.6 使用jamovi分析
11.7 分析結論
12 驗證性因素分析
12.1 發展理論模型
12.2 評估模型的辨認
12.3 進行參數估計
12.4 評鑑模型的適配度
12.5 進行模型修正
12.6 二階驗證性因素分析
12.7 使用JASP分析
12.8 使用jamovi分析
12.9 分析結論
13 結構方程模型
13.1 結構方程模型的特點
13.2 結構方程模型＝驗證性因素分析＋徑路分析
13.3 結構方程模型分析步驟
13.4 使用JASP分析
13.5 使用jamovi分析
13.6 分析結論
14 偏最小平方結構方程模型
14.1 兩種結構方程模型
14.2 PLS-SEM的特點
14.3 PLS-SEM的分析步驟
14.4 使用seminr程式套件
14.5 使用matrixpls程式套件
14.6 使用JASP分析
14.7 分析結論
15 多層次模型
15.1 多層次資料適用時機
15.2 簡單迴歸分析
15.3 兩個縣市之簡單迴歸分析
15.4 二十個縣市之簡單迴歸分析
15.5 二層次模型
15.6 二層次模型及其次模型
15.7 多層次模型的估計
15.8 模型的評估
15.9 估計值檢定
15.10 樣本數的決定
15.11 分析步驟
15.12 使用jamovi分析
15.13 使用JASP分析
15.14 總結
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SPSS操作與應用─多變量分析實務 (2版)
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SPSS操作與應用：多變量分析實務
ISBN13：9789865226824
出版社：五南圖書出版
作者：吳明隆
裝訂／頁數：平裝／624頁
規格：26cm*19cm (高/寬)
版次：2
中國圖書分類：統計電子資料處理；統計電腦資料處理
內容簡介
※從使用者的角度，探討多變量分析的資料處理程序與統計分析步驟。
※完整介紹多變量分析於SPSS軟體上的操作與統計運用。
※中文版視窗介面解說，適用於每一位使用者。
※詳細的報表解析與統整表格範例，是寫作與量化研究的最佳必備書！
※本書附有資料檔，請到五南官網https://www.wunan.com.tw，輸入書號1H58，即可下載。
本書以深入淺出的方式，全面解說多變量分析的資料處理與統計分析流程，並從使用者觀點出發，說明中文版SPSS的操作與統計應用程序。
全書以實務為導向，理論搭配範例，解讀輸出報表與整理歸納說明，脈絡一貫，體例完整，是從事量化研究不可或缺的一本必備工具書！
目錄
第一章 集群分析與多元尺度分析
壹、集群分析相關理論
貳、階層集群分析法
參、K-Means集群分析法
肆、二階集群分析法
伍、集群分析與區別分析
陸、多元尺度法
第二章 區別分析
壹、區別分析的相關理論
貳、三個群組之SPSS區別分析程序
參、MANOVA與DISCRIM關係
第三章 多變量變異數分析
壹、相關理論
貳、二組樣本單因子多變量變異數分析
參、三個群組之單因子多變量檢定輸出報表
第四章 二因子多變量變異數分析
壹、二因子多變量變異數分析－交互作用顯著
貳、二因子多變量變異數分析－交互作用不顯著
第五章 典型相關
壹、理論基礎
貳、典型相關分析操作
第六章 二元邏輯斯迴歸
壹、相關理論
貳、虛擬變項之邏輯斯迴歸分析
參、預測變項為連續變項之邏輯斯迴歸分析
肆、二元邏輯斯迴歸分析的實例
第七章 虛擬變相與多項式邏輯斯迴歸
壹、虛擬變項的邏輯斯迴歸實例
貳、直接以虛擬變項進行二元Logistic迴歸分析
參、多項式邏輯斯迴歸分析
第八章 主成分分析
壹、主成分分析相關理論
貳、SPSS操作程序範例
參、採用共變數矩陣進行主成分分析
肆、主成分於複迴歸分析中的應用
第九章 因素分析
壹、因素分析的相關理論
貳、因素分析操作程序
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多變量分析：SPSS的操作與應用 (3版)
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書名：多變量分析：SPSS的操作與應用(3版)
作者：林震岩
出版社：智勝
出版日期：2018/05/07
ISBN：9789864570430
內容簡介
本書結合多變量分析與SPSS統計軟體，以深入淺出的方式，透過SPSS帶領讀者認識多變量分析的奧妙。內容強調多變量分析方法的「觀念理解」，而不過於強調演算過程。本書具有以下七點特色：
1.以SPSS帶出對多變量分析的學習興趣。
2.多變量分析的原理介紹不過於艱澀但也不失專業。
3.含括完整的多變量分析功能。
4.對使用經驗加以深入地介紹與評論。
5.探討如何製作與解釋研究報告的分析表格。
6.每個範例均有完整的資料檔、程式檔與輸出檔。
7.每個範例皆相當本土化與生活化，易於瞭解。
本書所介紹的多變量分析技術，除了SPSS/Base功能外，亦針對Advanced等模組的功能加以說明，如平均數檢定、一般線性模式、因素分析、集群分析、區別分析、迴歸分析等，並探討一般書上少見的多元尺度法、TREE、Logistic、規則相關分析、聯合分析、時間數列分析等進階的多變量分析。此外，有關SPSS的外掛程式，包括結構方程模型AMOS與資料探勘Clementine等亦多有著墨，期能讓讀者對此一軟體有更多的認識。
目錄
•第一篇 基本操作與資料處理
第01章 SPSS系統總論與基本操作
第02章 資料轉換與處理
第03章 SPSS的統計圖形製作
•第二篇 單變量與多變量總論
第04章 單變量描述性分析
第05章 多變量分析總論與信度分析
第06章 兩變數關聯分析
•第三篇 平均數與變異數分析
第07章 平均數比較分析
第08章 一般線性模式
•第四篇 資料簡化分析
第09章 主成份分析與因素分析
第10章 集群分析
第11章 多元尺度法
•第五篇 預測分析技術
第12章 區別分析、TREE、Logistic與Probit迴歸
第13章 迴歸分析與典型相關分析
•第六篇 因果關係分析與其他技術
第14章 結構方程模型與路徑分析
第15章 其他統計檢定程序
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