現代人力資源管理(Dessler/Human Resource Management 16e) (16版)

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現代人力資源管理(Dessler/Human Resource Management 16e) 作 / 譯 者 ： 方世榮 I S B N - 13 ： 9786269513536 I S B N - 10 ： 6269513537 類 別： 人力資源管理 版 次： 16 版 年 份： 2022 規 格： 567 頁 出 版 商： 華泰文化 / Pearson Education 內容簡介 本版秉持以往各版的寫作風格，力求清晰易讀、條理分明，強調以新穎的人力資源課題與實際案例，囊括領域重要趨勢與策略性觀點，予以精闢解析；本次改版重點除編修各章內容結構，同時更新HR實務範例，使讀者掌握最新人力資源管理領域的現況與發展。 新版單元簡介： 一、「提升績效：以人力資源為利潤中心」：收錄以削減成本或提升收入等方式，為公司增添獲利的人力管理實例。 二、「提升績效：直線經理和小企業的人力資源工具」：說明管理者可用來提升工作績效的工具與實務案例。 三、「提升績效：全球人力資源實務」：介紹全球各地的公司如何運用HR實務來改善績效，並說明其所面臨的跨國管理挑戰。 四、「提升績效：策略脈絡」：根據每章首HR策略模型輔以案例，解析管理者如何運用策略影響員工行為，達成公司目標。 五、「多元職場指南」：為多元職場的管理者提供相關議題之務實見解。 六、「提供給管理者的員工敬業指南」：列舉管理者在HR領域的各層面中，用來增進員工敬業度的實際做法。 目錄 第1章 人力資源管理導論 第2章 人力資源管理策略與績效 第3章 工作分析與人才管理流程 第4章 人事規劃與召募 第5章 測驗與甄選 第6章 面談應徵者 第7章 員工的訓練與發展 第8章 績效管理與評估 第9章 管理職涯與留才 第10章 建立策略性的薪酬計畫 第11章 績效薪酬與財務獎勵 第12章 福利與服務 第13章 培養良好的員工關係 第14章 勞工關係與集體協商 第15章 管理全球人力資源

消費者行為 第三版 2017 <學富> (1版)

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消費者行為 ISBN13：9789862803752 替代書名：Consumer Behavior,11th 出版社：學富文化 作者：Leon G. Schiffman;Joseph Wisenblit 譯者：顧萱萱;郭建志 裝訂／頁數：平裝／480頁 規格：26cm*19cm*2.8cm (高/寬/厚) 版次：3 出版日：2017/01/01 中國圖書分類：市場分析 內容簡介 　　基於媒體、娛樂內容與行銷整合程度提高，第十一版消費者行為內容有顯著修訂。過去，行銷人員主要於平面和廣播媒體刊登廣告訊息，但如今，媒體與其內容已多半由消費者主導。而為選擇適當媒介，以往行銷人員需瞭解各媒體主要收視族群特徵，現在則可依據消費者網路瀏覽行為制訂客製化廣告，並由社群媒體中收集各種消費者資訊與口碑。以下陳述主要修訂內容： 　　‧新興主題：本版探討眾多新興主題，如行為性瞄準、客製化產品與促銷訊息、預測性分析、曝光基礎瞄準法、追蹤線上瀏覽紀錄與分析網站造訪行為、衡量線上口碑效果和意見領導、消費者自發性廣告，以及新式媒體平台，如行動廣告、應用程式廣告。 　　‧新式科技和線上活動：本版討論美國各年齡層次文化族群對新式科技、線上活動的使用情形。隨著網路活動愈形發達，使用者隱私權業已成為公眾關切焦點，文中亦論及社群網絡如何收集消費者資料，以及可能涉及的道德問題。 　　‧本書自第一版問世至今，均強調消費者行為概念在行銷策略上之應用性，其中採用的行銷文宣主要為廣告主提交至國際艾菲（effie Worldwide）組織者，各章則多以案例說明應用性。 　　‧增加真實與理想產品相關屬性、衡量文化價值觀的方法，以及職業聲望和社會階級實證資料等內容。 　　‧顯著擴充跨文化分析內容，並輔以圖例說明不同國家消費者主要支出標的、美國產品在他國市場中品牌市佔率情形，以及全球主要領導品牌。 　　‧最後，本書網羅100幅以上嶄新廣告案例，以輔助說明消費者行為概念。 目錄 序言 iii 編譯者序 vii 第一單元　消費者、行銷人員與科技 2 第一章 科技驅策之消費者行為 2 行銷觀念 4 消費者研究 6 市場區隔、鎖定目標市場與定位 6 行銷組合 6 社會責任行銷 7 科技豐富消費者與行銷人員間的交換活動 7 行為資訊與鎖定目標消費者 8 互動式與創新溝通管道 8 產品與促銷訊息客製化 9 較佳價格和配銷 9 消費者價值、滿意度與保留 10 消費者保留 10 科技與顧客關係 11 情緒性連結與交易性關係 12 顧客忠誠度與滿意度 13 顧客忠誠度與獲利率 14 衡量顧客保留度 14 內部行銷 15 消費者行為之跨學域本質 15 消費者決策 15 本書結構規劃 17 摘要 17 問題討論 19 習題 19 關鍵詞彙 20 參考書目 20 第二章 市場區隔、選擇目標市場與產品定位 22 市場區隔和有效選擇目標族群 23 可辨識性 24 足量性 24 穩定性與成長性 24 可接觸性 24 行銷目標、資源相容性 24 市場區隔基礎 25 人口統計變項 25 地理統計變項 29 綠色消費者 29 人格特質 30 心理統計變項、價值觀與生活型態 31 利益區隔 33 媒體區隔 36 使用率區隔 36 使用時機區隔 37 行為性瞄準 37 追蹤線上瀏覽紀錄 38 地理區位與行動性瞄準 38 購買行為 38 資訊競賽 39 產品定位與重新定位 39 傘翼定位 40 優質定位 40 競爭者對比定位 41 關鍵屬性定位 42 拓荒定位 42 產品重新定位 44 知覺圖 44 摘要 45 問題討論 46 習題 47 關鍵詞彙 48 參考書目 48 第二單元　消費者個別差異 50 第三章 消費者動機與人格 50 動機之動態性本質 51 需求 52 目標 53 需求激發 54 目標選擇 54 需求與目標相依性 54 需求類別與系統 58 Murray心理需求分類 58 Maslow需求層級論 58 三種基本需求組合 60 動機衡量 61 自陳式報告 61 定性研究 61 動機研究 62 人格本質與理論 64 人格面向 64 人格理論 64 人格特質與消費者行為 67 消費者創新性 67 教條主義 68 社會性格 69 獨特性需求 69 最適刺激水準 69 尋求感官經驗 71 尋求多變與新奇性 71 認知需求 71 視覺偏好者與語言偏好者 73 消費者物質主義 73 沉迷性消費行為 73 強迫性消費行為 73 消費者種族優越主義 75 人格與色彩 76 產品與品牌人格 78 產品人格與性別 78 人格與地理區域 79 網站人格 79 自我與自我形象 80 延伸自我 80 改變自我 81 摘要 81 問題討論 83 習題 84 關鍵詞彙 84 參考書目 85 第四章 消費者知覺 88 知覺組成分 89 感覺投入 90 絕對閾 91 差異閾 92 下意識知覺 94 知覺選擇性 95 刺激 95 期望 95 動機 96 選擇性知覺 97 知覺組織 98 主體與背景 98 聚集 100 完成性 100 知覺詮釋 101 身體外觀 102 描述性措辭 103 第一印象 103 月暈效果 103 消費者印象 104 品牌形象 104 包裝形象 104 服務形象 105 知覺價格 105 知覺品質 107 產品品質 107 服務品質 108 價格／品質關係 110 零售商店形象與知覺品質 110 製造商形象與知覺品質 111 知覺風險 111 知覺風險變化 112 摘要 113 問題討論 115 習題 115 關鍵詞彙 116 參考書目 116 第五章 消費者學習 120 消費者學習要素 121 動機 121 線索 121 反應 121 增強 122 古典制約 122 連結性學習 124 重複的角色 124 刺激類化 125 刺激區辨與產品差異化 128 工具性制約 129 行為增強 129 消退與遺忘 130 消費者滿意度與保留 130 增強排程 131 型塑 131 集中與分散學習 131 觀察學習 132 資訊處理 132 資訊儲存 132 複誦與編碼 134 資訊保留與擷取 135 認知學習 136 消費者涉入與腦側化理論 138 消費者涉入衡量 138 消費者涉入之行銷應用 138 腦側化 139 被動學習 139 消費者學習效果與衡量 141 確認與回憶衡量 141 品牌忠誠 141 品牌權益 142 摘要 143 問題討論 144 習題 145 關鍵詞彙 145 參考書目 146 ..

精通大數據! R語言資料分析與應用 (2版)

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書名：精通大數據！R 語言資料分析與應用 第二版(附CD) 作者：Jared P. Lander 著、鍾振蔚譯 出版社：旗標 出版日期：3/23/2018 條碼：9789863125075 內容簡介 運用各種資料分析套件和統計模型, 解決大數據時代所會遇到的各種難題 R 語言是公認處理大數據的最佳利器, 不只免費、語法簡單、直覺, 還具備數千個功能強大的延伸套件, 更讓 R 語言深入各種不同的應用領域。本書由國際知名的資料分析專家執筆, 作者具備豐富的 R 語言教學經驗, 從中篩選出 R 的基本功能和最新、最好用的套件, 並以各種資料集案例, 具體展現資料分析成果。 對於有心跨足資料科學、數據分析、量化交易、人工智慧、機器學習等領域的讀者, 只會 R 語言的語法自然是不夠的。我們將帶您運用各種資料分析套件和統計模型, 解決大數據時代所會遇到的各種難題, 包括：向量運算、文字探勘、資料視覺化、趨勢預測、資料建模, 以及各種分析結果的輸出、引用與動態呈現等, 全面掌握 R 語言的各種技巧。 本書特色 ●向量運算：全向量化的資料結構, 包括：vector、factor vector、data.frame、list、matrix、array 等 ●文字探勘：各類資料匯入讀取、抽取字串、表格轉換與合併、資料聚合、資料正規化、網路爬蟲 ●資料視覺化：最吸睛的 ggplot2 套件圖表繪製技巧, 並利用 Shiny 套件產生網頁互動展示儀表板 ●機率統計：快速領略統計學核心應用, 抽樣分佈、假設檢定、變異數分析、資料分群 ●趨勢預測：展現大數據威力的強力工具, 線性迴歸、廣義線性模型、非線性模型、時間序列與自相關性 ●資料建模：機器學習的基礎, 利用 Caret 評斷資料模型配適度, 建立資料測試與訓練機制, 透過交叉驗證和參數挑選建立最佳模式 ●進階應用：資料分析師必學的套件包裝與發佈、報表/投影片製作、制式化文件輸出等 作者介紹 作者簡介 Jared P. Lander 其專長為資料管理、多階層模型、機器學習、廣義線性模型、視覺化圖表與統計計算，目前是 Lander Analytics 的創始人兼行政總裁，該公司是紐約市的企管顧問公司。作者也是紐約市開源碼大會的主辦人，且是哥倫比亞大學統計系兼任教授。 Jared P. Lander 在哥倫比亞大學取得統計碩士，也曾在許多不同的機構任職過，包括關於政治、科技、籌款、音樂、金融、健保和人道救援的工作，在學術研究和業界皆有豐富經驗。 目錄 01 R 語言的下載與安裝 02 R 的操作環境簡介 03 R 語言的套件 04 R 語言基礎 05 進階資料結構 06 讀取各類資料 07 統計繪圖 08 建立 R 函數 09 流程控制 10 迴圈 — 迭代元素的傳統作法 11 群組資料操作 12 更有效率的群組操作 – 使用 dplyr 13 使用 purrr 迭代的做法 14 資料整理 15 Tidyverse 下的資料整理 16 字串處理 17 機率分佈 18 基本統計分析 19 線性模型 20 廣義線性模型 21 模型診斷 22 正規化和壓縮方法 23 非線性模型 24 時間序列與自相關性 25 資料分群 26 模型配適 - 使用 Caret 套件 27 用 Knitr 套件將分析結果轉製成報表 28 用 Rmarkdown 製作富文本 29 用 Shinny 套件建立互動資訊看板 30 章 建立 R 套件 附錄 A R 語言參考資源 附錄 B 名詞解釋

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。 本書資料檔，請至本公司網站https://www.wunan.com.tw 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

實驗設計 (2版)

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【中文書】 書名：實驗設計(二版) 作者：陳順宇 出版社：成大 出版日期：2007/02/01 ISBN：9789574143801 內容簡介 　　本書是一本介紹實驗設計的入門書，一方面介紹如何設計，另一方面介紹如何分析資料，希望此書對工業、企管、醫學、教育、農業、食品等各方面研究工作者都能提供有效率的設計與分析方法。 本書是以例子說明為出發點，不很注重數學理論而較注重設計的觀點。 目錄 第一章 實驗設計簡介 第二章 單因子的設計 第三章 因子設計 第四章 集區設計 第五章 拉丁方格 第六章 巢形設計 第七章 重複測量 第八章 分割設計 第九章 兩水準的因子設計 第十章 參水準的因子設計 第十一章 田口品質工程 第十二章 反應曲面

SPSS 操作與應用 : 問卷統計分析實務 (2版)

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R軟體：應用統計方法 (2版)

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書名：R軟體：應用統計方法(第二版) 作者：陳景祥 出版社：東華 出版日期：2018/09/00 ISBN：9789574839582 內容簡介 二版序 　　本次修訂版本距離上一次的修訂版已經五年了。在這五年之中，R 軟體版本從上次的 2.10.1 版演進到目前的 3.5.1 版，已經有許多的改進。例如，從 R 3.4.0 開始，使用者自訂函數的 JIT (Just in Time) byte-code 自動編譯與迴圈的加速，讓 R程式的執行速度加快很多。 　　這次的新版包含不少舊版勘誤、部分舊套件無法使用的替代方案、新範例的加入、新工具函數如mgsub、grepl 的介紹、F 檢定逐步迴歸的程式、dplyr + pipe 資料分析簡介、以及 ggplot2 套件極好用的分組繪圖功能介紹等等。 　　這五年之間，尤其是最近幾年人工智慧(AI) 的再一次竄紅，也讓某些程式語言或軟體成為不少人常用的資料分析工具。因此，這幾年間，在網路上經常看到「R 軟體是否已經落伍？」、「某語言是否比 R 適合資料分析？」等問題。 　　我個人的看法是，儘管有許多人幫忙吹噓，但是這一波AI 到目前為止目前仍然沒有「智慧」可言。某些程式語言雖然因為 AI 而竄紅，但多數人是用來作為 AI深層學習建模的工具，這樣的角色也可能因為越來越普遍化的「AI 自動建模軟體」出現而逐漸淡化。另一個逐漸浮出的疑慮是，這一波的 AI 是否因為再次吹噓過度又將泡沫化？如果是這樣，也可能讓攀附在 AI 浪潮的某些程式語言工具前途未定。 純就資料分析的角度來看，我個人仍然偏好 R 軟體。R 不僅擁有各領域資料分析超過 1 萬 2 千多個套件，從資料分析、數學公式與程式之間的直覺轉換、與演算法程式化的角度來看，R 語言的特性讓我們很容易地將理論演算法轉為程式，也讓許許多多的人們能夠寫出更多的套件與我們分享，讓我們不需要自己辛苦從頭打造各類應用程式。 目錄 第 1 章　R 軟體簡介 第 2 章　R 軟體操作方式 第 3 章　R 軟體基本運算 第 4 章　R 的變數與資料 第 5 章　資料的輸入與輸出 第 6 章　資料轉換與處理 第 7 章　R 程式流程控制 第 8 章　R 的自訂函數 第 9 章　R 軟體的繪圖功能 第 10 章　常用函數與程式技巧 第 11 章　機率分配與統計模型 第 12 章　機率計算 第 13 章　基本敘述統計 第 14 章　統計推論 第 15 章　迴歸分析 第 16 章　實驗設計 第 17 章　品質管制 第 18 章　時間數列 第 19 章　資料探勘：決策樹

R軟體統計進階分析實務

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【中文書】 書名：R軟體統計進階分析實務 作者：吳明隆 張毓仁 出版社：五南 ISBN：9789571186788 內容簡介 《R軟體統計進階分析實務》是R軟體統計分析系列叢書之二，其內容接續《R軟體統計應用分析實務》一書。書籍內容以使用者為導向的論述表達，詳細介紹R軟體在統計分析的進階應用，內容兼顧理論與實務、函數與語法說明、統計方法使用與結果解析。內容所述可讓讀者快速熟悉R軟體進階的取向應用，本書可作為統計相關課程的參考用書或資料處理的工具書。 本書為R軟體統計應用分析系列書籍之二，從使用者觀點出發，有系統的介紹R軟體在行為及社會科學領域的進階應用，內容包括命令器視窗界面、多變量變異數分析、集群分析，結構方程式模式、平行分析法、二系列相關與四分析相關、變數轉換技巧、遺漏值處理的方法等，學習者如能搭配《R軟體統計應用分析實務》一書，學習更能事半功倍。書籍內容適合大專院校學生、研究生，更適合對R軟體統計分析有興趣的研究者。 本書目錄 序言 第1章　R命令器Ⅰ 第2章　R命令器Ⅱ 第3章　R命令器Ⅲ 第4章　驗證性因素分析 第5章　修正指標與結構方程模式 第6章　計量變數的轉換 第7章　遺漏值的處理與置換 第8章　多變量變異數分析 第9章　集群分析 第10章　平行分析法

R統計軟體與多變量分析 (1版)

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R統計軟體與多變量分析 系列名：研究＆方法 ISBN13：9789865221430 出版社：五南圖書出版 作者：陳正昌;林曉芳 裝訂／頁數：平裝／384頁 規格：25.7cm*19cm*2cm (高/寬/厚) 版次：1 出版日：2020/08/25 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 　　●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+深入淺出內容，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。 　　本書資料檔，請至本公司網站www.wunan.com.tw 　　輸入書號1HAL即可找到下載處。 　　多變量統計分析（Multivariate Statistical Analysis），已是當代應用統計分析中的重要骨幹，更是新興量化研究者的基本能力。 　　●兩大主軸，從理論到實作，看完就懂用 　　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。不同的理論及方法看似獨立，其實彼此之間都有關聯性及邏輯性。 　　●免費、即時且兼容性高，R軟體入門的最佳利器 　　相較其他費用昂貴的統計軟體而言，免費且不斷更新的R統計軟體，無疑是當代量化研究分析工具的寵兒。然而，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，本書即是使用R統計軟體進行多變量分析的最佳利器。 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 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 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 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 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 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 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 分析結論 9 試探性因素分析 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 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 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 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 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 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 分析結論 14.5 使用seminr程式套件 14.6 使用matrixpls程式套件 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 總結