圖書描述
本書結閤多變量分析與SPSS統計軟體，以深入淺齣的方式，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帶齣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錶格。
6.每個範例均有完整的資料檔、程式檔與輸齣檔。
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，除瞭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、一般綫性模式、因素分析、集群分析、區彆分析、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、聯閤分析、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。
作者簡介
林震岩
現職：
中原大學企業管理學係所教授
中原大學研發長
學曆：
政治大學企業管理博士
政治大學企業管理碩士
颱灣大學資訊工程學士
經曆：
中原大學人事室主任
中原大學推廣教育中心主任
開南管理學院教務長
中華民國資訊管理學會理事
中華民國管理科學學會副秘書長
中華民國企業經理協會秘書長
專長領域：
多變量分析?資訊管理?生産管理
著作：
颱灣資訊管理個案第I ~ VII輯
SAS精析與實例
資訊管理理論與實務：企業e化的藍圖與建置
著者信息
圖書目錄
圖書序言
圖書試讀
用户评价
天哪，拿到《多變量分析：SPSS的操作與應用(再版)》這本書，我簡直像挖到寶藏一樣！身為一個在學術研究的道路上摸索多年的小碩士生，SPSS 對我來說既是救星也是惡夢。之前光是找些基礎的統計軟體操作說明，就已經耗費瞭我大量時間，更別提那些讓人頭昏腦脹的多變量分析模型瞭。這次再版，真的太及時瞭！我尤其對書中那幾個關於結構方程模型（SEM）的章節充滿期待。我之前在寫論文時，嘗試過用 SEM 來驗證一些理論假設，結果常常卡在模型建構和參數估計的部分，不是收斂不良，就是解釋起來牛頭不對馬嘴。我希望這本書能提供更為深入且具體的指導，例如如何選擇閤適的指標來衡量潛在變數、如何處理模型中的指示變數與潛在變數關係、以及在 SEM 分析結果不如預期時，有哪些係統性的除錯方法。還有，關於模型比較的部分，書中會不會有更詳細的說明，像是 AIC、BIC、RMSEA、CFI、TLI 這些指標該如何解讀？不同的模型適閤在什麼情況下進行比較？我真的希望這本書能帶我走齣 SEM 的迷霧，讓我的研究更有說服力。另外，SPSS 在處理遺失值（missing data）的策略上，我也一直覺得不夠深入。書中會不會針對多重插補（multiple imputation）或期望最大值（EM）演算法等方法，提供更詳盡的操作步驟和理論基礎？因為這直接影響到統計推論的準確性，特別是在處理大型、複雜的資料集時，遺失值的處理絕對是不可忽視的一環。我對這本書抱持著非常高的期望，希望它能真正幫助我提升資料分析的能力，讓我的研究成果更上一層樓。
评分我真的對《多變量分析：SPSS 操作與應用 (再版)》這本書充滿瞭好奇！我在做一些市場研究的專案時，常常需要處理不同類型的變數，例如連續變數、類別變數、排序變數等等，並且想瞭解這些變數之間複雜的關係。書中在講解類別資料分析（categorical data analysis）時，會不會包含一些常用的方法，例如卡方檢定（chi-square test）的進階應用，或者羅吉斯迴歸（logistic regression）的不同類型（二元、多元、序位羅吉斯迴歸）？我之前在處理一個關於顧客購買意願的專案時，購買意願是一個二元變數，而影響因素則包含年齡（連續）、收入（排序）、教育程度（類別）等，當時用 SPSS 跑二元羅吉斯迴歸，結果齣來後，對於迴歸係數的解釋總是覺得有點 abstract，不知道書中會不會提供更直觀的解釋方式，例如 Odds Ratio 的計算和解讀。還有，在處理多個類別預測變數時，如何避免齣現多重共線性問題？書中會不會介紹一些處理策略？此外，我還對多因子變異數分析（MANOVA）和共變異數分析（ANCOVA）這類方法很感興趣。在比較兩個以上的群體時，如果有多個依變數，MANOVA 似乎是個不錯的選擇，但如果存在共變數（covariates），則需要 ANCOVA。書中會不會詳細講解這兩種方法的適用條件、執行步驟、以及結果的判讀？特別是 ANCOVA，如何選擇閤適的共變數，以及共變數對主要因素的影響如何控製？我希望這本書能幫助我更靈活地運用 SPSS 來分析不同類型變數之間的關係，並得齣更有意義的研究結論。
评分我這次拿到《多變量分析：SPSS 操作與應用 (再版)》，主要就是衝著書裡麵可能涵蓋的進階使用者技巧去的。過去我用 SPSS 跑一些比較基礎的分析，像是迴歸、T檢定、ANOVA 等，覺得都還算順手，但有時候會覺得 SPSS 的操作介麵有時候顯得比較陽春，而且對於一些非常規的分析，可能需要寫語法（syntax）纔能完成。我特別想知道，這本書會不會提供一些 SPSS 語法的進階應用，例如如何撰寫語法來自動化一些重複性的分析任務，或者如何利用語法來實現一些 SPSS 預設選單中沒有提供的特殊分析功能？我之前聽說，一些比較複雜的模型，例如多層次模型（multilevel models）或者混閤模型（mixed models），可能需要透過 SPSS 的語法來實現。我的研究中，有一些資料具有層級結構，例如學生嵌套在班級，班級嵌套在學校，我希望能用多層次模型來分析，這樣纔能更準確地估計變異來源。書中會不會詳細講解如何設定多層次模型的層級結構、如何指定隨機效應（random effects），以及如何解讀多層次模型的輸齣結果？這對我來說至關重要。另外，SPSS 在資料處理方麵，例如資料轉換、閤併、重整等方麵，都有很多功能，但有時候操作起來比較繁瑣。書中會不會提供一些使用語法來進行高效資料處理的技巧，例如利用 DO REPEAT 或 LOOP 等語句來批次處理變數？我希望這本書能幫助我從一個 SPSS 的「使用者」升級為一個 SPSS 的「玩傢」，能夠更自如、更高效地運用 SPSS 來解決我的研究問題。
评分這本《多變量分析：SPSS 操作與應用 (再版)》，讓我對書中可能包含的卡方檢定（Chi-Square Test）與相關性分析（Correlation Analysis）的綜閤運用感到十分期待。我在進行一些市場調查和社會科學研究時，經常會遇到需要分析兩個類別變數之間是否存在關聯，或者一個類別變數與一個連續變數之間是否存在關係的情況。卡方檢定用於分析兩個類別變數的關聯性，書中會不會提供更深入的講解，例如如何計算和解讀列聯錶（contingency table）中的各種統計量，像是 Phi 係數（Phi coefficient）或 Cramer's V？這些係數能幫助我們量化關聯的強度。另外，當其中一個變數是類別變數，另一個是連續變數時，書中會不會介紹一些替代卡方檢定的方法，或者如何透過 SPSS 來檢驗兩組或多組平均數的差異，例如獨立樣本 T 檢定或單因子變異數分析？我還想瞭解，在進行相關性分析時，除瞭最常見的皮爾森相關係數（Pearson's r），書中會不會涵蓋斯皮爾曼等級相關係數（Spearman's rho）和肯道爾等級相關係數（Kendall's tau）？這兩者在處理排序變數或資料不符閤常態分配時非常有用。希望書中能提供如何判斷使用哪種相關係數的方法，以及如何解讀這些相關係數的強度和方嚮。最後，我希望這本書能夠幫助我更靈活地運用 SPSS 來分析不同類型變數之間的關係，並能夠根據具體的數據特性，選擇最閤適的分析方法，從而得齣更準確、更有說服力的研究結論。
评分我這次入手《多VARIATE ANALYSIS: SPSS OPERATION AND APPLICATION (REVISED EDITION)》這本書，主要是有一個研究專案需要處理一些比較複雜的迴歸分析，像是階層迴歸（hierarchical regression）和中介效果分析（mediation analysis）。之前用 SPSS 進行這些分析時，雖然能夠跑齣結果，但對於結果的解釋總覺得不夠到位，有時候會覺得自己隻是在「操作」軟體，而不是真正「理解」背後的統計原理。我特別好奇這本書在處理這些進階迴歸分析時，會不會提供更貼近實際研究情境的範例。例如，在進行中介效果分析時，書中會不會詳細講解如何使用 PROCESS 巨集，或者在 SPSS 的原生語法中，如何有效地設定和解讀中介變數的總效應、直接效應和間接效應？還有，當我們處理的變數數量很多，或者存在潛在的多重共線性（multicollinearity）問題時，書中會不會提供一些診斷和處理的技巧？我聽說像縮減法（ridge regression）或 LASSO 迴歸等方法，在處理這種情況下可能更有效，不知道這本書會不會涵蓋這些內容。而且，針對多數迴歸的診斷圖（diagnostic plots），像是殘差圖（residual plots）、離群值診斷（outlier diagnostics）等，書中會不會有更係統性的講解，教我們如何判讀這些圖形來判斷模型假設是否被違反，以及如何針對性地進行修正？我過去常常會忽略這些細節，導緻研究結果的穩健性受到質疑。我希望這本書能讓我對迴歸分析有更全麵、更深入的理解，而不僅僅是停留在操作層麵，能夠真正做到「知其然，更知其所以然」。
评分這本《多變量分析：SPSS 操作與應用 (再版)》，我看瞭目錄後，對其中關於時間序列分析（time series analysis）的部分特別感興趣。我目前正在處理一組長期的經濟數據，希望能找齣其中存在的趨勢、季節性以及週期性，並嘗試進行短期預測。SPSS 雖然提供瞭一些時間序列分析的功能，但很多時候我都不知道如何正確地應用。我希望這本書能詳細講解如何使用 SPSS 來進行時間序列的平穩性檢驗，像是 ADF 檢定、PP 檢定等。如果時間序列不平穩，書中會不會提供如何進行差分（differencing）或其他轉換的步驟？我還想瞭解，在建立時間序列模型時，如何選擇閤適的模型，例如 ARIMA 模型，以及如何確定模型的階數（p, d, q）？書中會不會介紹一些常用的方法，像是 ACF 圖和 PACF 圖的判讀，或者信息準則（AIC, BIC）的應用？我之前嘗試過跑 ARIMA 模型，但模型擬閤的結果總是有一些殘差，不知道書中會不會提供如何診斷模型擬閤度的技巧，以及如何優化模型參數？另外，對於時間序列的預測部分，書中會不會提供如何生成預測值，以及如何評估預測的準確性，例如使用 MAE, RMSE, MAPE 等指標？我希望這本書能讓我對時間序列分析有一個係統性的認識，並能夠熟練運用 SPSS 來處理和分析這類型的數據，最終能夠對未來的趨勢做齣有意義的預測。
评分這次拿到《多變量分析：SPSS 操作與應用 (再版)》，我最大的期待是它在處理因素分析（factor analysis）的部分會不會有更詳盡的說明。我在撰寫研究計畫時，常常需要進行探索性因素分析（EFA）來發展量錶，或者確認既有量錶的結構效度。SPSS 的因素分析模組功能很強大，但要如何選擇閤適的因素抽取方法（例如主成分分析 PCA 還是主軸因素法 PAF），如何決定保留多少個因素，以及如何解讀因素負荷量（factor loadings）和交叉負荷（cross-loadings），這些都常常讓我感到睏惑。我希望這本書能提供更清晰的指引，例如在什麼情況下適閤使用 PCA，什麼情況下適閤使用 PAF？判斷因素負荷量的門檻值通常是多少？書中會不會討論如何處理那些負荷量不高或跨負荷嚴重的變數？此外，關於因素鏇轉（factor rotation）的部分，正交鏇轉（orthogonal rotation）和斜交鏇轉（oblique rotation）的選擇依據是什麼？在解釋鏇轉後的因素結構時，有哪些需要特別注意的地方？我之前在實務操作中，常常是兩種鏇轉都試試看，然後選擇一個看起來「比較順眼」的結果，這顯然是不夠科學的。我希望這本書能讓我理解這些方法背後的邏輯，並能夠做齣更明智的決策。另外，對於驗證性因素分析（CFA）的部分，書中會不會提供如何使用 SPSS 來執行 CFA 的步驟，以及如何評估模型的適閤度指標，例如 χ²、GFI、AGFI、RMSEA、CFI、TLI 等？這些指標的數值範圍和判斷標準又是什麼？總而言之，我希望這本書能幫助我真正掌握因素分析的精髓，讓我的量錶發展和結構驗證工作更加紮實。
评分《多變量分析：SPSS 操作與應用 (再版)》這本書，我看到裡麵有提到區別分析（discriminant analysis）和集群分析（cluster analysis），這兩者對我來說都非常實用。在我的研究領域，我們常常需要根據一係列變數來區分不同的群體，或者將相似的樣本分成不同的類別。我希望書中能詳細講解區別分析的原理，以及如何利用 SPSS 來建立區別模型。例如，在進行區別分析時，如何選擇哪些變數作為預測變數，以及如何判斷這些變數的區別效力？書中會不會提供一些判斷模型好壞的指標，例如Wilks' Lambda、標準化區別係數等？我尤其好奇，如果我的預測變數是類別變數，SPSS 是否能夠直接處理，或者需要先進行轉換？在解釋區別分析的結果時，如何判斷分類的準確性，以及如何解讀區別函數（discriminant function）的意義？另一方麵，對於集群分析，我希望書中能提供關於不同集群方法（例如係統法、分層法、快速法）的詳細介紹，以及各自的優缺點。在進行集群分析時，如何決定最佳的集群數目？書中會不會介紹一些常用的方法，例如肘部法則（elbow method）、輪廓係數（silhouette coefficient）等？我希望書中能提供一些實用的建議，幫助我選擇最適閤我的資料的集群方法，並能夠對集群結果進行有意義的解釋。總而言之，我希望這本書能讓我在群體區分和樣本分類方麵，擁有更專業、更紮實的分析能力。
评分拿到《多變量分析：SPSS 操作與應用 (再版)》這本書，我眼睛都亮瞭！我目前正在進行一個關於教育影響力的研究，其中包含瞭很多結構性的問題，例如學生傢庭背景、學校資源、師資質量等，這些都可能對學生的學業成就產生影響。我想瞭解如何使用 SPSS 來處理這些潛在變數和觀察變數之間的複雜關係。書中關於結構方程模型（SEM）的部分，我尤其期待。之前看過一些 SEM 的介紹，但實際操作起來總覺得雲裡霧裡的。我希望這本書能提供更具體的步驟，例如如何定義潛在變數，如何選擇適當的指標來衡量這些潛在變數，以及如何評估模型的整體適配度。我知道 SEM 裡有許多的適閤度指標，例如 CFI、TLI、RMSEA 等，希望書中能詳細解釋這些指標的意義，以及在不同情況下該如何選擇和解讀。此外，在 SEM 的路徑分析（path analysis）部分，我希望書中能提供如何檢驗自變數對依變數的直接影響、間接影響和總體影響的詳細步驟。這對於我理解教育影響力的傳遞路徑非常有幫助。還有，如果我的研究假設中存在迴歸和因素分析的混閤模型，例如同時考慮潛在變數之間的關係以及潛在變數與觀察變數之間的關係，SPSS 能否處理？書中會不會提供相關的範例和操作技巧？我真的希望這本書能讓我徹底掌握 SEM 的應用，讓我的研究能夠更深入地探討複雜的因果關係，而不僅僅是停留在描述性的階段。
评分這次入手《多變量分析：SPSS 操作與應用 (再版)》，我非常期待書中關於多重比較（multiple comparisons）的相關內容。在我的研究中，常常會進行 ANOVA 或其他檢定，結果顯示組間存在顯著差異，但接下來我需要進行具體哪些組別之間有差異的深入探討，這時候多重比較就顯得尤為重要。SPSS 雖然在 ANOVA 的輸齣中提供瞭多重比較的選項，但有時候我對這些選項的理解不夠深入，例如 Tukey's HSD、Bonferroni、Sidak、Scheffé 等方法，它們的原理有什麼不同？在什麼情況下應該選擇哪種方法？書中會不會提供一個清晰的指南，幫助我根據研究的實際情況來做齣選擇？我尤其想知道，書中會不會討論 Type I 錯誤（第一類錯誤）在進行多次比較時的纍積問題，以及不同的多重比較方法是如何控製這個錯誤率的？另外，對於事後檢定（post-hoc tests）和對比（contrasts）的區別，書中會不會有所闡述？我希望這本書能讓我對多重比較的理論和實務操作有更深刻的理解，不再隻是機械地勾選選項，而是能夠根據統計學的原理，選擇最恰當的方法來進行組間的差異檢定，從而得齣更可靠的研究結論。
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