基礎統計學：Excel及SPSS之應用(二版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　本書在於介紹統計學的重要概念，包含描述統計及基礎的推論統計。書中先說明基本的觀念並就各學科領域及日常生活加以舉利，接著使用Excel 2010及2013依照公式詳列計算步驟，最後再配閤SPSS 21版進行分析，並就報錶概要加以解說。

　　本書適閤大學第一次修習統計學的學生使用，所有操作步驟，都有擷取畫麵，並詳細加以說說明，如能依書中操作步驟加以練習，一定會有豐碩的收獲。對於想就統計學重要觀念再加以精進的讀者，本書也是相當閤適的參考書籍。
 

概率論與數理統計：理論、方法與實踐 本書簡介 《概率論與數理統計：理論、方法與實踐》 是一部全麵、深入且注重實用的教材，旨在為讀者構建堅實的概率論和數理統計學基礎，並清晰展示如何將這些理論工具應用於實際問題的分析與決策之中。本書結構嚴謹，內容覆蓋廣博，特彆強調從直觀理解到嚴格證明的過渡，並緊密結閤現代數據科學的需求。 本書共分為四個主要部分，層層遞進，邏輯清晰： --- 第一部分：概率論基礎與隨機變量（The Foundations of Probability and Random Variables） 本部分是全書的基石，詳細介紹瞭概率論的基本概念、公理化體係以及描述隨機現象的核心工具——隨機變量。 第一章：概率論的基本概念 本章從隨機現象的本質入手，引齣頻率與概率的概念。詳細闡述瞭概率的公理化定義（柯爾莫哥洛夫公理體係），並係統介紹瞭樣本空間、事件、事件的運算（交、並、補集）及其在集閤論基礎上的處理方式。重點講解瞭條件概率和事件的獨立性。通過大量的實例，如古典概型、幾何概型，幫助讀者建立對概率的直觀感受。此外，還引入瞭概率的幾種重要性質，如全概率公式和貝葉斯公式，為後續的推斷奠定基礎。 第二章：隨機變量及其分布 本章的核心是引入“隨機變量”這一抽象但極其重要的概念，它是連接隨機現象與數學分析的橋梁。我們首先區分離散型隨機變量和連續型隨機變量。 對於離散隨機變量，詳細介紹瞭概率分布律（PMF），並通過均值（期望）和方差來量化其集中趨勢和離散程度。著重分析瞭幾個核心的離散分布，包括： 兩點分布（伯努利試驗）： 概率論的最小單元。 二項分布（Binomial Distribution）： 重復獨立試驗的計數模型，深入探討瞭其參數意義及與大數定律的關係。 泊鬆分布（Poisson Distribution）： 描述罕見事件發生的模型，並解釋瞭其作為二項分布極限情況的意義。 對於連續隨機變量，本章引入瞭概率密度函數（PDF），並闡述瞭纍積分布函數（CDF）如何統一描述離散和連續隨機變量的概率特徵。對期望和方差在連續情況下的計算方法進行瞭詳盡的推導。核心介紹的連續分布包括： 均勻分布（Uniform Distribution）： 基礎的等可能性的連續模型。 指數分布（Exponential Distribution）： 描述無記憶性的等待時間過程，與泊鬆過程的內在聯係被詳細剖析。 正態分布（Normal Distribution）： 被譽為“統計學的基石”，詳細講解瞭其重要性質，包括標準正態分布（Z分布）及其在概率計算中的應用。 第三章：多維隨機變量 本章將研究範圍擴展到多個隨機變量同時取值的場景。首先處理二維離散和二維連續隨機變量的聯閤分布律和密度函數。重點分析瞭邊緣分布的計算方法。隨後，深入探討瞭隨機變量之間的相互依賴性：協方差（Covariance）和相關係數（Correlation Coefficient）被用作衡量綫性關係的定量指標。本章最後將隨機變量的期望和方差推廣到嚮量形式，為多元統計分析做好鋪墊。 第四章：隨機變量的數字特徵與函數 本章專注於隨機變量的矩（Moments），包括高階矩、偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis），這些特徵為識彆分布形狀提供瞭補充信息。此外，本章還包括瞭隨機變量函數的分布的求解，這在實際中極為常見，例如，如果 $X$ 服從某一分布，那麼 $Y = aX + b$ 或 $Y = X^2$ 的分布如何確定，需要掌握矩母函數（Moment Generating Function, MGF）或特徵函數（Characteristic Function）的應用技巧。 --- 第二部分：隨機過程與極限理論（Stochastic Processes and Limit Theorems） 在掌握瞭單個和多維隨機變量的描述後，本部分將視角轉嚮事件隨時間變化的動態過程，並引入瞭統計推斷的理論基礎。 第五章：隨機過程基礎 本章介紹瞭隨機過程的基本概念，即隨時間演化的隨機係統。重點講解瞭以下幾種重要的過程類型： 馬爾可夫鏈（Markov Chains）： 強調其無後效性（馬爾可夫性質），並詳細分析瞭狀態空間、轉移概率矩陣以及長期行為（平穩分布）的計算。 獨立增量過程： 如布朗運動（Wiener Process）的引入，為金融工程和物理學中的連續時間模型打下基礎。 第六章：大數定律與中心極限定理 這是連接概率論與數理統計的決定性章節。本章首先係統介紹大數定律（包括弱收斂和強大數定律），解釋瞭樣本均值收斂於總體期望的統計意義。隨後，對中心極限定理（CLT） 進行深入探討，詳細說明瞭為什麼無論原始分布如何，獨立同分布隨機變量之和在標準化後都趨近於正態分布，這是統計推斷方法廣為適用的根本原因。本章通過嚴格的數學論證，展示瞭統計推斷的理論閤理性。 --- 第三部分：數理統計基礎與估計（Foundations of Statistical Inference and Estimation） 本部分將概率論的理論工具應用於從樣本推斷總體的實際統計學領域。 第七章：數理統計的基本概念 本章確立瞭數理統計的框架。定義瞭隨機樣本（獨立同分布，i.i.d.），並引齣統計量的概念。重點介紹瞭兩個最核心的統計量：樣本均值和樣本方差。此外，詳細討論瞭統計量的抽樣分布，特彆是： 卡方分布（$chi^2$ Distribution）： 作為正態分布平方和的分布，是檢驗方差的基礎。 t 分布（Student’s t-Distribution）： 在總體標準差未知時，用於檢驗均值的重要工具。 F 分布： 用於比較兩個方差的分布，是方差分析（ANOVA）的核心。 第八章：參數估計 本章專注於如何根據樣本信息對總體分布中的未知參數（如均值 $mu$ 或方差 $sigma^2$）進行估計。 點估計： 介紹瞭幾種主要的估計量構造方法，包括： 矩估計法（Method of Moments, MoM）： 簡單直觀，通過匹配樣本矩與總體矩來求解。 最大似然估計法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）： 講解其原理、構造步驟和在多數情況下錶現齣的優良性質（如漸近無偏性、漸近有效性等）。 估計量的評選標準： 詳細分析瞭無偏性、有效性（方差最小化）、一緻性（依概率收斂）和漸近正態性等概念，並通過Cramér-Rao下界說明瞭有效估計的極限性能。 第九章：區間估計 本章從點估計轉嚮更具信息量的區間估計，即構造置信區間。詳細講解瞭如何利用第七章介紹的抽樣分布（$chi^2, t, F$ 分布）來構建總體均值、總體方差和比例的置信區間。強調瞭置信水平的含義及其在實際應用中的解釋。 --- 第四部分：統計推斷與模型擬閤（Hypothesis Testing and Model Fitting） 本部分是統計學實踐應用的高潮，聚焦於基於樣本數據對總體參數做齣決策和模型擬閤。 第十章：假設檢驗 本章是統計推斷中用於決策的核心工具。係統介紹瞭假設檢驗的基本框架： 基本概念： 原假設 ($H_0$) 與備擇假設 ($H_a$) 的設定，第一類錯誤 ($alpha$) 和第二類錯誤 ($eta$)，以及檢驗功效。 參數假設檢驗： 詳細講解瞭針對單個總體參數（如均值、比例、方差）和兩個總體參數（如比較兩個均值、比較兩個比例）的各種檢驗方法，包括 Z 檢驗、t 檢驗、卡方檢驗。 似然比檢驗（LRT）簡介： 概述瞭似然比檢驗在構造最優檢驗統計量中的地位。 第十一章：方差分析（Analysis of Variance, ANOVA） 本章專門處理比較三個或更多個獨立樣本均值相等性的問題。詳細推導和應用瞭 單因素方差分析 的 F 檢驗原理，解釋瞭平方和分解（SST, SSA, SSE）的含義及其在檢驗中的作用。對多重比較（如Tukey事後檢驗）的必要性進行瞭簡要介紹。 第十二章：綫性迴歸與相關性分析 本章將統計學工具擴展到變量間的關係建模： 簡單綫性迴歸： 建立 $Y = alpha + eta X + epsilon$ 模型，使用最小二乘法（OLS） 估計截距和斜率。深入分析瞭估計量的性質（無偏性、有效性）和殘差分析的重要性。講解瞭如何進行參數的 t 檢驗和擬閤優度檢驗（F 檢驗）。 相關性分析： 引入皮爾遜相關係數，並解釋其與迴歸係數 $eta$ 的內在聯係。 多重綫性迴歸基礎： 簡要介紹如何擴展到多個解釋變量的情況，並討論多重共綫性等實際問題。 --- 本書特色與讀者對象： 本書的撰寫風格力求清晰、邏輯嚴密，避免瞭不必要的數學繁復，同時又不犧牲理論的嚴謹性。每章後均附有大量的習題，涵蓋瞭從理論推導到實際計算的各個方麵。 本書適閤： 1. 理工科、經濟管理類、生命科學等專業對數據分析有需求的本科生和研究生作為教材或參考書。 2. 需要係統迴顧和深化概率論與數理統計理論基礎的專業人士。 3. 對數據分析方法論有興趣，希望理解統計軟件輸齣結果背後數學原理的學習者。 通過本書的學習，讀者將不僅掌握概率論和數理統計的經典理論，更能培養齣運用科學方法對不確定性問題進行量化分析和有效決策的能力。

作者簡介

陳正昌

　　現職
　　國立屏東教育大學教育係 副教授

　　學曆
　　國立政治大學教育學 博士

　　經曆
　　國小教師、屏東教育大學副教授、北京教育學院、華中師範大學交流學者

　　專長
　　教育社會學、統計套裝軟體應用

　　著作
　　基礎統計學-Excel及SPSS之應用 颱北：鼎茂
　　多變量統計分析-統計軟體應用(六版) 颱北：五南
　　行為及社會科學統計學(三版) 颱北：巨流
　　量化研究與統計分析 颱北：新學林
　　SPSS與統計分析 颱北：五南
　　SPSS就是這麼簡單(翻譯) 颱北：心理
 

第一章 緒論
壹、統計學的意義
貳、統計學的分類
參、為什麼要學統計學?
肆、學習統計學的要領
伍、變數的分類
陸、常用的統計符號
柒、習題

第二章 統計軟體基本操作
壹、統計學與統計軟體
貳、Excel簡介及操作
參、SPSS簡介及操作
肆、習題

第三章 圖錶製作
壹、次數分配錶
貳、統計圖(statistical plots)
參、習題

第四章 集中量數
壹、眾數(mode)
貳、中位數(median)
參、算術平均數(Arithmetic mean)
肆、幾何平均數(Geometric mean)
伍、調和平均數(Harmonic mean)
陸、各集中量數之適用情形
柒、習題

第五章 變異量數
壹、全距(range)
貳、四分位距(interquartile range, IQR)
參、平均差(average deviation)
肆、標準差及變異數(standard deviation & variance)
伍、變異係數(coefficient of variation, CV)
陸、各變異量數之適用情形
柒、習題

第六章 相對地位量數
壹、百分位數(percentile)
貳、百分等級(percentile rank, PR)
參、標準分數(standard score)
肆、各相對地位量數之適用情形
伍、習題

第七章 常態分配與t分配
壹、常態分配
貳、標準常態分配
參、Excel操作步驟
肆、函數匯整
伍、t分配
陸、偏態與峰度
柒、習題

第八章 相關係數
壹、散佈圖及相關的種類
貳、Pearson積差相關係數的計算
參、Pearson積差相關的性質與解釋
肆、習題

第九章 迴歸分析
壹、迴歸的基本概念
貳、完全綫性關係
參、散佈圖與簡單綫性迴歸
肆、迴歸方程式的計算及分析摘要錶
伍、習題

第十章 平均數的估計
壹、母群平均數的點估計
貳、母群平均數的區間估計
參、習題

第十一章 一個平均數的檢定
壹、檢定的步驟
貳、z檢定及t檢定的計算步驟
參、習題

第十二章 兩個相依樣本平均數檢定
壹、相依樣本的定義
貳、差異分數的標準差
參、z檢定及t檢定的計算步驟
肆、習題

第十三章 兩個獨立樣本平均數檢定
壹、獨立樣本的定義
貳、從一個樣本到兩個獨立樣本
參、兩個獨立樣本平均數檢定
肆、習題

第十四章 單因子獨立樣本變異數分析
壹、變異數分析的目的
貳、SS及自由度的計算
參、變異數分析摘要錶
肆、習題

參考書目

二版序

　　在大學教基礎統計學已十餘年，深知許多學生由於高中之前就相當恐懼數學，甚至放棄數學，因而對目前多數學科領域都列為必修的統計學也相當排斥，許多學生在未開始學習之前就預設這門課程會相當艱難，而結果往往也「如其所願」（預言自驗效應），因而統計學就成瞭學完之後「統統忘記」的學科。

　　由於個人也曾為數學不好所苦，因此希望寫一本比較淺顯易懂，在學習過程中可以動手操作，學習之後又比較不容易忘記的教科書。很榮幸得到大傢的支持，能有再版的機會，本次改版，新增瞭12~14 共三章，而每一章也都加上習題。

　　本書在於介紹統計學的重要概念，包含描述統計及基礎的推論統計。書中無可避免地會使用公式，不過總以高中之前的數學為基礎，詳細說明基本的觀念，並就各學科領域及日常生活加以舉例，接著使用Excel 2010及2013版依照公式詳列計算步驟，最後再配閤SPSS 21版進行分析，並就報錶概要加以解說。

　　這本書以大學第一次修習統計學的學生為對象，所有操作步驟，都有擷取畫麵，並詳細解說，個人建議同學們自行輸入資料，並依書中操作步驟勤加練習，相信一定會有豐碩的收獲。每章後的習題，多數取自國傢考試及研究所入學考試，如果能實際練習，對考試也有幫助。對於想就統計學重要觀念再加精進的讀者，本書也是相當閤適的參考書籍。

　　書中的例題(含Excel及SPSS)及第11章介紹的分析小程式，及各章習題資料，都已附在光碟中。讀者也可以自行到我的教學網站下載相關教學資源。網址為：cclearn.npue.edu.tw/tuition/ccchen-web/。

　　書中內容做為統計學第一門課，應是恰當的，希望同學們在比較沒有壓力下按部就班學習。如果教授同儕或同學們在研讀本書過程中，有任何疑問或建議，歡迎隨時來信賜教。期望在各位的支持下，能使本書更臻完善。

陳正昌 謹識 2014.1
chencc99.npu@gmail.com

评分☆☆☆☆☆

收到！這本書的定位非常明確，就是把理論和實踐結閤起來，讓統計學不再是枯燥的公式堆砌，而是能夠實際解決問題的工具。特彆是在現今數據爆炸的時代，無論是學術研究還是工作匯報，掌握紮實的統計基礎和熟練運用統計軟件都變得至關重要。這本書的優點就在於它很實在，沒有講太多虛無縹緲的概念，而是直擊核心，告訴你如何一步步去操作。我印象最深刻的是它對Excel和SPSS的講解，這兩款軟件都是我在實際操作中經常會用到的，書中從最基礎的數據錄入、整理，到常用的統計分析方法，比如描述性統計、t檢驗、ANOVA、迴歸分析等等，都有非常詳細的圖文並茂的指導。而且，它還會解釋為什麼在特定的情境下要選擇某種統計方法，以及如何解讀分析結果，這對於我這種不是統計學專業齣身，但又需要在工作中應用統計知識的讀者來說，簡直是福音。這本書讓我不再害怕麵對數據，而是能更自信地去探索數據背後的故事。它讓我明白，統計學不是高不可攀的，隻要掌握瞭方法和工具，每個人都能成為數據的主人。

评分☆☆☆☆☆

這本書的二版，我認為在內容更新上，應該會更側重於一些新興的統計應用和數據可視化技術。在當今大數據時代，除瞭傳統的統計方法，一些更高級的分析技術，比如機器學習入門、數據挖掘的基本概念，或者更強大的數據可視化工具，比如Power BI或者Tableau的部分功能，如果能有所涉及，或者能提供一些與Excel/SPSS結閤的應用思路，那將極大地提升這本書的實用性和前瞻性。另外，對於一些統計假設的解讀，以及在實際工作中如何處理違反這些假設的情況，如果能有更詳盡的指導，也會非常有幫助。畢竟，實際的數據往往不是那麼“乾淨”和符閤理論條件的。總之，我期待這本書能夠不斷進步，為讀者提供更全麵、更與時俱進的統計學習體驗。

评分☆☆☆☆☆

作為一名剛開始接觸數據分析的學生，我之前對統計學最大的感受就是“抽象”和“遙遠”。教科書上的理論知識和真實的案例需求之間，總感覺隔著一層紗。直到我遇到瞭這本《基礎統計學：Excel及SPSS之應用(二版)》，我纔真正感受到統計學原來可以如此“觸手可及”。書中的語言非常接地氣，沒有過多晦澀難懂的專業術語，而是用日常的例子來解釋統計概念。最關鍵的是，它把Excel和SPSS這兩個我經常接觸到的軟件作為教學工具，讓我感覺學習過程就像是在實踐操作，而不是枯燥的理論灌輸。比如，當講到描述性統計時，它不僅告訴你平均數、標準差是什麼，還手把手教你怎麼在Excel裏用函數計算齣來，或者在SPSS裏點幾下鼠標就能得到結果。這種“學以緻用”的學習模式，極大地激發瞭我的學習興趣，也讓我對未來的數據分析工作充滿瞭信心。

评分☆☆☆☆☆

這本書最大的價值在於它提供瞭一個非常完整的學習閉環。很多教程可能隻講瞭軟件操作，或者隻講瞭統計理論，但很少有能像它這樣，將理論講解、軟件操作、實際應用融為一體。對於初學者而言，最怕的就是學瞭半天理論，卻不知道如何下手去實踐；或者光會點點鼠標，卻不理解背後原理。這本書很好地規避瞭這些問題。它在講解每一個統計方法的時候，都會先簡要介紹其理論基礎和適用條件，然後立即展示如何在Excel或SPSS中進行操作，最後還會給齣案例分析，教你如何解讀輸齣結果，並給齣實際的建議。這種層層遞進的學習方式，能夠有效地幫助讀者建立起對統計學的整體認知，並且在掌握操作技能的同時，也對統計思想有深入的理解。這對於我來說，是一種非常高效且有成就感的學習體驗，讓我覺得統計學不再是遙不可及的學問，而是可以觸及和掌握的實用技能。

评分☆☆☆☆☆

這本書的二版在保留瞭一版核心內容的基礎上，我想肯定會有不少更新和優化，尤其是在軟件版本和操作界麵上。畢竟Excel和SPSS都在不斷迭代，舊版本的截圖和操作指南可能會有些滯後。我很期待看到二版對於最新版本軟件的適配，比如Excel中的新函數、新的圖錶功能，或者SPSS中新增的分析模塊和界麵優化。另外，統計分析方法本身也在不斷發展，希望二版能夠增加一些時下比較熱門的統計技術，或者對現有方法的講解進行深化，比如在迴歸分析部分，是不是會加入一些關於模型診斷、多重共綫性處理的更細緻的講解，或者在多元統計分析方麵，有沒有更貼近實際應用的新內容。總的來說，我對這本書的更新內容充滿瞭期待，相信它一定能幫助我跟上統計學發展的最新步伐，更好地應對日益復雜的統計分析挑戰。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在非營利組織工作的項目經理，工作中經常需要處理各種調查問捲的數據，並進行分析來評估項目效果。坦白說，我不是統計學專業齣身，一開始麵對堆積如山的數據，真的感到非常吃力。過去我嘗試過一些其他的統計書籍，但要麼過於理論化，要麼軟件操作講解不夠詳細，導緻我常常卡在某個環節。直到我翻開瞭這本《基礎統計學：Excel及SPSS之應用(二版)》，我纔真正看到瞭希望。這本書的設計理念非常貼閤我的需求，它沒有迴避統計學的嚴謹性，但又用非常平易近人的方式，將復雜的統計方法轉化為可執行的操作步驟。我尤其喜歡它對於SPSS的講解，很多我之前覺得很高級的功能，通過書中的指導，我都能夠一一掌握。例如，進行用戶畫像分析、對比不同組彆之間的差異，甚至是一些簡單的預測模型，現在對我來說都變得可行。書中的案例分析也非常具有代錶性，讓我能夠看到這些統計方法是如何被應用在實際的社會科學研究中的。

评分☆☆☆☆☆

很多時候，我們學習統計學，不僅僅是為瞭應付考試，更是為瞭在真實世界中解決問題。這本書在這方麵做得非常齣色。它不是那種隻會告訴你“怎麼做”的書，而是會告訴你“為什麼這麼做”，以及“這樣做有什麼意義”。例如，在講解相關分析的時候，它會解釋為什麼我們要關注相關係數，以及如何區分相關和因果。在講解假設檢驗的時候，它會清晰地說明P值的含義，以及在實際決策中如何運用它。這種深入淺齣的講解方式，讓我不再是機械地套用公式，而是能夠真正理解統計分析的邏輯和精髓。再加上Excel和SPSS這兩個強大的工具的輔助，這本書真正實現瞭理論與實踐的無縫對接。我發現，我不僅學會瞭如何操作軟件，更重要的是，我學會瞭如何用統計學的思維去審視數據，去發現潛在的模式和趨勢，去做齣更明智的決策。

评分☆☆☆☆☆

我認為這本書在教學方法上的創新之處在於，它有效地平衡瞭理論的嚴謹性和實踐的可操作性。很多統計學書籍，要麼過於側重理論，導緻讀者難以將其應用於實際問題；要麼過於側重軟件操作，但缺乏對統計原理的深入解釋，使得讀者隻能成為“點鼠標的人”，而無法真正理解分析的邏輯。這本書在這方麵做得非常到位。它在講解每一個統計分析方法時，都會先提供簡潔清晰的理論背景，然後立即引入Excel或SPSS的具體操作步驟，並通過實際案例進行演示，最後還會引導讀者如何解讀分析結果，並思考其潛在的應用價值。這種“理論-實踐-應用”的完整流程，不僅能夠幫助讀者掌握統計技能，更重要的是能夠培養其數據分析的思維能力。我特彆贊賞書中對於統計概念的解釋，它們通常會用非常形象的比喻或貼近生活的情境，讓抽象的統計原理變得易於理解和記憶。

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得，統計學是一門非常實用但又常常被理論化、概念化的學科。很多時候，我們拿到厚厚的統計學教材，裏麵充斥著各種復雜的公式和推導，讀起來確實會讓人望而卻步，特彆是對於非統計專業的讀者來說。但是，這本書的齣現，就像在一片混沌中點亮瞭一盞明燈。它非常明智地選擇瞭Excel和SPSS這兩個在實際工作中應用最廣泛的統計軟件作為切入點。這本書的優點在於，它並沒有把重點放在深奧的理論證明上，而是著重於教會讀者如何運用這些工具去解決實際問題。無論是數據的前期處理、整理，還是進行各種描述性統計、推論統計的分析，書中都提供瞭詳盡的操作指南，並且配有大量的實例和圖例，這使得原本可能枯燥乏味的統計學知識變得生動易懂。我特彆欣賞它在解釋統計概念時，常常會結閤實際的應用場景，讓我們能夠更直觀地理解這些概念的意義和作用。

评分☆☆☆☆☆

話說我當初學統計學的時候，真的是痛苦萬分，感覺那些公式就像天書一樣，每次考試都覺得腦袋要炸瞭。後來在朋友的推薦下，我纔接觸瞭這本《基礎統計學：Excel及SPSS之應用》。我必須說，這本書徹底改變瞭我對統計學的看法！它不像我之前看的那些書，上來就給你一堆公式，而是非常有耐心地一步步教你如何使用Excel和SPSS來做統計。從最基礎的數據輸入、清洗，到畫圖錶、做描述性統計，再到進行各種假設檢驗和迴歸分析，書裏都有非常詳細的操作步驟和圖示，簡直是手把手教學。而且，它還會告訴你為什麼這樣做，這個統計指標的意義是什麼，怎麼去解讀結果。這對於我這種不是科班齣身，但在工作和研究中需要用到統計分析的人來說，簡直是救星！我學會瞭如何用Excel輕鬆地製作齣專業的數據圖錶，用SPSS進行一些我以前想都不敢想的分析，現在做項目報告的時候，我都能自信地拿齣高質量的數據分析結果瞭。