多變量分析方法 : 統計軟體應用 (6版)

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多變量分析方法─統計軟體應用（附光碟） 作 者：陳正昌 、程炳林 、陳新豐 、劉子鍵 出版社別：五南 書 系：研究&方法 出版日期：2022/03/03(6版6刷) ＩＳＢＮ：978-957-11-6378-9 書 號：1H23 頁 數：896 開 數：16K 內容簡介 　　在社會及行為科學的研究中，隨著研究方法的複雜及個人電腦的普及，應用多變量統計方法來分析資料的機會也相對增加。特別是近年來，各大學研究生人數逐年增加，基於學位論文撰寫的需要，多變量統計方法及統計套裝軟體的運用成為不可或缺的能力。 　　本書選選擇了常用的多元迴歸分析、邏輯斯迴歸分析、典型相關分析、區別分析、平均數之假設考驗、多變量變異數分析、主成份分析、因素分析、集群分析、多元尺度法、結構方程模式、多層次模式，及對數線性模式等十三種方法加以介紹。除理論說明、應用各種統計軟體配合實際資料加以解說，亦製作統計摘要表，兼具理論性與應用性，使初次接觸多變量分析的讀者悠遊於各類統計軟體之中。 　　※隨書附贈「資料檔」及「操作說明影音檔」光碟 　　■理論與應用並重，為撰寫學位論文不可或缺的能力。 　　■配合最新版統計軟體。 　　■以SAS及SPSS為主的各式統計軟體配合資料解說，更加清晰明白。 　　■光碟內含所有範例之「資料檔」及「操作說明影音檔」，協助您加速學會統計軟體操作。 目錄 1 多變量方法與軟體簡介 　　1.1 多變量分析方法簡介 　　1.2 統計軟體簡介 　　1.3 多變量分析方法與統計軟體選擇 2 多元迴歸分析 　　2.1 理論部分 　　2.2 假設性資料 　　2.3 應用部分 　　2.4 分析摘要表 3 邏輯斯迴歸分析 　　3.1 理論部分 　　3.2 假設性資料 　　3.3 應用部分 　　3.4 分析摘要表 4 典型相關分析 5 區別分析 6 平均數之假設考驗 7 多變量變異數分析 8 主成份分析 9 因素分析 10 集群分 11 多元尺度法 12 結構方程模式 13 多層次模式 14 對數線性模式

多變量分析：專題及論文常用的統計方法 (2版)

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多變量分析：專題及論文常用的統計方法(二版) 作者： 李德治 出版社：雙葉書廊 出版日期：2015/10/29 語言：繁體中文 定價：510元 內容簡介 　　本書最大的特色是將複雜的統計分析程序以逐步的方式條列說明，只要依照本書籍的步驟進行分析，便可完成大多數的多變量分析的相關論文。此外，為了避免學生學習產生挫折，本書內容盡量不涉及數學公式，而改以淺顯易懂的文字或圖形進行說明。 　　本書備有完整的範例資料檔與作業資料檔，以方便教師教學與學生自習。 目錄 第00章 基本觀念 0.1 常用的檢定法 0.2 量化研究需注意的事項 第01章 SPSS 操作簡介 1.1 SPSS的視窗 1.2 如何輸入資料 1.3 常用的變數與資料處理功能 1.4 常用工具鈕的介紹 第02章 變數的種類與統計量尺 2.1 變數的種類 2.2 統計量尺 作業 第03章 如何分析初測問卷 3.1 測量誤差 3.2 初測問卷需進行的統計分析 3.3 驗證性因素分析 作業 第04章 組織你的變數 4.1 總構面與子構面 4.2 以SPSS組織變數 作業 第05章 單選與複選的描述性統計量 5.1 單選題的個人背景變項分析 5.2 非排序型複選題的分析 5.3 排序型複選題的分析 作業 第06章 利用SPSS 的報表功能陳列描述性統計量 6.1 Codebook 6.2 OLAP多維度報表 6.3 觀察值摘要 6.4 列的報表摘要 作業 第07章 獨立與成對樣本t檢定 7.1 統計顯著的意義 7.2 獨立樣本t檢定 7.3 成對樣本t檢定 第08章 變異數分析 8.1 變異數分析的基本概念 8.2 單因子變異數分析 8.3 同質子集 8.4 雙因子變異數分析 作業 第09章 相關與偏相關 9.1 尺度對尺度的相關分析 9.2 順序量尺對順序量尺的相關分析 9.3 名義量尺對名義量尺的相關分析 9.4 偏相關分析 作業 第10章 迴歸分析 10.1 迴歸方程的分類 10.2 迴歸方程的原理與基本假設 10.3 簡單線性迴歸 10.4 多元迴歸分析 10.5 複迴歸分析 作業 第11章 自動線性建模 11.1 自動線性建模前的準備 11.2 自動線性建模的執行結果 作業 第12章 中介變數的檢定 12.1 因果法 12.2 交乘法 12.3 含控制變數的中介檢定 作業 第13章 調節變數的檢定 13.1 調節變數的意義 13.2 IV 與MV 皆為連續變數 13.3 IV 為連續變數、MV 為二分類名義變數 13.4 IV 為二分類名義變數、MV 為連續變數 13.5 IV 與MV 皆為二分類名義變數 作業 第14章 路徑分析 14.1 因果關係的辨識 14.2 統計分析 14.3 影響效果 作業 第15章 一般線性模型 15.1 以一般線性模型進行獨立樣本t檢定 15.2 以一般線性模型進行單因子變異數分析 15.3 以一般線性模型進行迴歸分析 作業 第16章 共變異數分析 16.1 共變異數分析的原理與基本假設 16.2 共變異數分析的分析流程 作業 第17章 自助法 17.1 描述性統計 17.2 相關分析 17.3 獨立樣本t 檢定 作業 第18章 中介與調節混合模型 18.1 Process的安裝與操作 18.2 中介與調節模型 18.3 調節圖的繪製 作業 後記 索引

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