愛上統計學:使用R語言 (1版)

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愛上統計學：使用R語言 ISBN13：9789865224530 出版社：五南圖書出版 作者：尼爾‧J‧薩爾金德;萊絲莉‧A‧肖 譯者：余峻瑜 裝訂／頁數：平裝／592頁 規格：26cm*19cm (高/寬) 出版日：2021/03/10 中國圖書分類：統計學總論 內容簡介 YA！我喜歡統計學！R語言版來了！ 　　你也許常聽到「統計學好難喔」、「念統計有什麼用」這樣的話， 　　那只是很少人發現統計學的魅力，這本書將顛覆你的刻板印象！ 　　外表看似枯燥又艱深，骨子裡卻是有趣又實用， 　　講解觀念親切生動，讓你一不小心就愛上統計學了。 　　※每章均附「真實世界的統計」，讓你知道統計其實默默地貼近你的生活。 　　※互動式學習網站加深你與統計學的情感連結。 　　※本書附有資料檔，請至五南官網輸入本書書號，即可找到資料下載處。 　　學統計學也可以很輕鬆！ 　　讀者千呼萬喚的R語言版也出來囉！ 　　這是一本關於基礎統計學，以及在不同情況下，如何應用統計學分析和理解資料的書。本書理論的部分、數學證明或特定數學程式的討論很少。為什麼呢？很簡單，因為目前的你還不需要。 　　這本書針對學生而寫，但並非降低標準，而是盡可能給予充分資訊，展現基本概念及最常用的技術。本書也沒有設定在接觸之前需要具備什麼知識，全書進度安排得宜，讓學生按自己的節奏安排進度。 　　本書將教你如何精準善用統計學，搭配廣泛運用於統計領域的R語言，讓它成為你研究或工作上最好的夥伴。 目錄 關於作者 序言 致謝 電子資源 PART I 耶！我喜歡統計學 1 統計學或虐待學？由你自己決定 為什麼要學習統計學？ 五分鐘統計學簡史 統計學：它是什麼（以及它不是什麼） 我在統計學課堂上做什麼 使用這本書學習統計學的十種方式 這本書還涵蓋了哪些範圍呢？ 小結 PART II 歡迎來到這個有趣、有用、有彈性、好玩、而且（非常）深入的R語言及RStudio的世界 2 這裡就是你跟R的初戀與緣分的起點 R語言的極簡史 R語言的優點 R語言的缺點 其他使用R的理由？ 給你（以及你的老師）一個關於開源軟體的簡短註解 去哪裡尋找並下載R R的套件及函式 格式注意事項 一堆免費的資料集！ 在R中尋求幫助 用help來尋求幫助 一些重要的專門術語 去哪裡尋找並下載RStudio 我們來玩一下RStudio吧 從RStudio操作 小結 3 使用RStudio──比你想像中容易 盛大的旅程及四個窗格 RStudio 窗格的好處 小試身手─—使用剛才介紹的目錄、標籤、及一個樣本資料集來使用RStudio吧！ 基本知識：+, -, ？ , *, 和更多：使用運算符處理資料 讓我們看看工作空間中的內容 讀取已存在的資料集 糟糕！你如何更正命令列錯誤？ 指向或單擊以打開資料集 計算某些統計值 關於R和RStudio的十大重要事項（非依據重要程度排序） 小結 PART III 西格瑪•佛洛伊德 (Σigma Freud) 和敘述統計 4 必須完成的功課」──計算和瞭解平均值 計算平均數 計算中位數 計算眾數 集中趨勢測量數的選擇（以及現在你所需要知道的測量尺度） 應用電腦和計算敘述統計值 真實世界的統計 小結 5 差異萬歲─—瞭解變異性 為什麼瞭解變異性很重要 計算全距 計算標準差 步驟引導 重要的是什麼？ 計算變異數 標準差與變異數 使用R 計算變異性測量數 真實世界的統計 小結 6 一幅圖真的相當於千言萬語 為什麼要用圖形表示資料？ 完成一張好圖的十種方法 第一要事：建立次數分配 圖變厚了：建立直方圖 下一步驟：次數多邊形圖 累積次數 其他圖示資料的絕妙方法 使用電腦(R)呈現資料 真實世界的統計 小結 7 霜淇淋和犯罪──計算相關係數 相關係數到底是什麼？ 計算簡單相關係數 瞭解相關係數的涵義 決定性的努力：將相關係數平方 輸入資料來計算相關係數 透過匯入文件來計算相關係數 其他很酷的相關 談一談部分相關 用R來計算部分相關 真實世界的統計 小結 8 只是真相──瞭解信度和效度 信度和效度介紹 信度：再做一次，直到做對 信度的不同類型 計算a係數或克隆巴赫係數 使用R計算克隆巴赫 (Cronbach) 係數 瞭解R呈現結果的意涵 多大才是大？解釋信度係數 效度─—哇！真相是什麼？ 最後的友善建議 信度和效度：非常親密的兄弟 真實世界的統計 小結 PART IV 抓住獲得樂趣和利潤的機會 9 假設和你─—檢定你的問題 因此你想成為一位科學家…… 樣本和母體 虛無假設 (Null Hypothesis) 研究假設 (Research Hypothesis) 好的假設標準是什麼？ 真實世界的統計 小結 10 來和鐘形曲線玩耍吧─—機率和機率的重要性 為什麼是機率？ 常態曲線（或鐘形曲線） 我們最中意的標準分數：z分數 (z score) 假設檢定和z分數：第一步 環肥燕瘦的分布型態 真實世界的統計 小結 PART V 顯著性差異─—使用推論統計 11 顯著的顯著性─—對你我來說，它意味著什麼 顯著性的概念 顯著性與有意義 (meaningfulness) 推論統計介紹 顯著性檢定介紹 變得更有信心 真實世界的統計 小結 12 只有孤單一個──單一樣本Z檢定 單一樣本z檢定的介紹 通往智慧和知識的道路 計算檢定統計量 使用R來做z檢定 特殊效果：這是真正的差異嗎？ 真實世界的統計 小結 13 兩個群體的t檢定─—不同群體的平均數檢定 獨立樣本t檢定的介紹 通往智慧與知識的道路 計算t檢定統計量 t(EA) 的效應量 使用R來計算t檢定量 真實世界的統計 小結 14 兩個群體的t檢定─—相關群體的平均數檢定 相依樣本t檢定的介紹 通往智慧與知識的道路 計算檢定統計量 使用R進行t檢定 t(EA) 的效應量（再一次） 真實世界的統計 小結 15 兩個群體是否太多？─—嘗試進行變異數分析 變異數分析的介紹 通往智慧與知識的道路 ANOVA 的不同選擇 計算F檢定統計量 使用R計算F比率 簡單變異數的效應量 但差異在哪呢？ 真實世界的統計 小結 16 兩個以上的因子─—因子變異數分析的簡要介紹 因子變異數分析的介紹 通往智慧與知識的道路 ANOVA的新選擇 一堆效應 主要事件：因子ANOVA的主效應 其他列 按組別繪製平均值 或許更有趣的：交互效應 關於變異的假設 使用R計算F檢定統計量 計算效應量對於因子變異數分析 真實世界的統計 小結 17 親戚或只是好朋友？─—用相關係數檢定關係 相關係數檢定之簡介 通往智慧與知識的道路 計算檢定統計量 原因與相關（再一次！） 使用電腦計算相關係數 真實世界的統計 小結 18 使用線性迴歸─—預測未來 線性迴歸簡介 預測是怎麼一回事 預測的邏輯 為你的資料繪製最佳直線 我們的預測有多好？ 使用R計算迴歸直線 瞭解R的輸出報告 預測變數越多就越好

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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多變量分析 (1版)

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SPSS與統計應用分析 (2版)

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R軟體統計應用分析實務 (1版)

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R軟體：應用統計方法 (2版)

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