書名：統計分析與R(第二版) 作者：陳正昌, 賈俊平 出版社：五南 出版日期：2019/12/00 ISBN：9789577636638 內容簡介 　　※ R正逐步成為統計分析的主流。 　　※ 每章開頭簡短扼要提醒該種統計方法適用的情境。 　　※ 強調各種統計方法的基本假定，避免誤用工具。 　　※ 內容涵蓋多數的單變量統計方法，以及常用的多變量分析技術。 　　※ 本書可供基礎統計學及進階統計學教學之用。 　　※ 配合研究生及學者進行量化研究分析與撰寫論文之需。 　　精熟應用統計軟體，是研究人員與資料分析人員須具備的基本能力。目前有許多統計軟體可供選擇，然而，多數都需要付費購買，也無法免費升級，通常不是個別人員可以負擔得起。R統計軟體免費，而且功能強大，包含眾多的程式套件，提供大多數統計軟體的全部分析方法；此外，R還可以自行編寫程式，完成自建模型的求解和分析。甚至，像SPSS或Stata等統計軟體也可以直接調用R，擴充其分析功能。現在，R統計軟體正逐步成為統計分析的主流。 　　全書共分為九大部分。 　　第一部分（第1章）：R的安裝、資料處理及初步分析之簡介。 　　第二部分（第2章及第3章）：統計圖表及描述統計。 　　第三部分（第4章）：各種機率分配簡介，也是本書各章統計方法的基礎。 　　第四部分（第5章及第6章）：說明平均數的區間估計及統計檢定的基本概念。 　　第五部分（第7章至第15章）：平均數差異檢定，分別針對t 檢定及各種變異數分析加以說明。 　　第六部分（第16章至第18章）：變數間的相關分析，含簡單相關、偏相關及典型相關。 　　第七部分（第19章及第20章）：迴歸分析，含簡單及多元迴歸。 　　第八部分（第21章及第22章）：卡方檢定，進行質性變數的分析。 　　第九部分（第23章至第25章）：分析量表的效度及信度。 目錄 1 R簡介 1.1 R的初步使用 1.2 資料的讀入與保存 1.3 資料的使用和編輯 1.4 資料轉換 1.5 函數的編寫 1.6 範例 1.7 本書使用的程式套件 1.8 使用Rcmdr程式套件 2 統計圖表 2.1 次數分配表 2.2 長條圖 2.3 集群長條圖 2.4 堆疊長條圖 2.5 圓餅圖 2.6 直方圖 2.7 盒形圖 2.8 莖葉圖 2.9 時間序列圖 3 描述統計 3.1 基本概念 3.2 範例 3.3 使用R進行分析 4 隨機變數的機率分配 4.1 基本概念 4.2 二項分配 4.3 常態分配 4.4 其他幾個常用的機率分配 5 平均數信賴區間估計 5.1 基本統計概念 5.2 範例 5.3 使用R進行分析 5.4 以APA格式撰寫結果 6 檢定的基本概念 6.1 虛無假設與對立假設 6.2 雙尾檢定與單尾檢定 6.3 第一類型錯誤與第二類型錯誤 6.4 裁決的方法 7 單一樣本t檢定 7.1 基本統計概念 7.2 範例 7.3 使用R進行分析 7.4 計算效果量 7.5 以APA格式撰寫結果 7.6 單一樣本t檢定的假定 7.7 單一樣本Wilcoxon符號等級檢定 8 相依樣本t檢定 8.1 基本統計概念 8.2 範例 8.3 使用R進行分析 8.4 計算效果量 8.5 以APA格式撰寫結果 8.6 相依樣本t檢定的假定 8.7 相依樣本Wilcoxon符號等級檢定 9 獨立樣本t檢定 9.1 基本統計概念 9.2 範例 9.3 使用R進行分析 9.4 計算效果量 9.5 以APA格式撰寫結果 9.6 獨立樣本t檢定的假定 9.7 獨立樣本Mann-Whitney-Wilcoxon檢定 10 單因子獨立樣本變異數分析 10.1 基本統計概念 10.2 範例 10.3 使用R進行分析 10.4 計算效果量 10.5 以APA格式撰寫結果 10.6 單因子獨立樣本變異數分析的假定 10.7 Kruskal-Wallis單因子等級變異數分析 11 單因子相依樣本變異數分析 11.1 基本統計概念 11.2 範例 11.3 使用R進行分析 11.4 計算效果量 11.5 以APA格式撰寫結果 11.6 單因子相依樣本變異數分析的假定 11.7 Friedman等級變異數分析 12 二因子獨立樣本變異數分析 12.1 基本統計概念 12.2 範例 12.3 使用R進行分析 12.4 計算效果量 12.5 以APA格式撰寫結果 12.6 二因子獨立樣本變異數分析的假定 13 二因子混合設計變異數分析 13.1 基本統計概念 13.2 範例 13.3 使用R進行分析 13.4 計算效果量 13.5 以APA格式撰寫結果 13.6 二因子混合設計變異數分析的假定 14 單因子獨立樣本共變數分析 14.1 基本統計概念 14.2 範例 14.3 使用R進行分析 14.4 計算效果量 14.5 以APA格式撰寫結果 14.6 單因子獨立樣本共變數分析的假定 15 單因子獨立樣本多變量變異數分析 15.1 基本統計概念 15.2 範例 15.3 使用R進行分析 15.4 計算效果量 15.5 以APA格式撰寫結果 15.6 單因子獨立樣本多變量變異數分析的假定 16 Pearson積差相關 16.1 基本統計概念 16.2 範例 16.3 使用R進行分析 16.4 計算效果量 16.5 以APA格式撰寫結果 16.6 Pearson積差相關的假定 17 偏相關 17.1 基本統計概念 17.2 範例 17.3 使用R進行分析 17.4 計算效果量 17.5 以APA格式撰寫結果 17.6 偏相關的假定 18 典型相關 18.1 基本統計概念 18.2 範例 18.3 使用R進行分析 18.4 計算效果量 18.5 以APA格式撰寫結果 18.6 典型相關的假定 19 簡單迴歸分析 19.1 基本統計概念 19.2 範例 19.3 使用R進行分析 19.4 計算效果量 19.5 以APA格式撰寫結果 19.6 簡單迴歸分析的假定 20 多元迴歸分析 20.1 基本統計概念 20.2 範例 20.3 使用R進行分析 20.4 計算效果量 20.5 以APA格式撰寫結果 20.6 多元迴歸分析的假定 20.7 多元迴歸分析與變異數分析 21 卡方適合度檢定 21.1 基本統計概念 21.2 範例 21.3 使用R進行分析 21.4 計算效果量 21.5 以APA格式撰寫結果 21.6 卡方適合度檢定的假定 22 卡方同質性與獨立性檢定 22.1 基本統計概念 22.2 範例 22.3 使用R進行分析 22.4 計算效果量 22.5 以APA格式撰寫結果 22.6 卡方同質性與獨立性檢定的假定 23 試探性因素分析 23.1 基本統計概念 23.2 範例 23.3 使用R進行分析 23.4 撰寫結果 ...