Minitab統計應用分析實務 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本書從使用者觀察點齣發，從實務的角度論述，循序漸進。配閤圖錶及文字解析，兼顧Minitab實務操作程序與報錶結果解析。以各種範例詳細說明對應統計方法的應用，對於閱讀者或使用者而言，是一本「淺顯易懂、解說清楚、解晰完整、容易上手」的書籍。參閱本書即可將手中數據從資料變成有用的資訊，並於最短時間內學會Minitab的操作與各式統計分析程序。

深入探索數據分析的奧秘：精選統計學與應用實踐讀物導覽 本導覽旨在為廣大學習者、研究人員和數據實踐者提供一份精煉的書籍推薦清單，這些著作專注於統計學的理論基礎、實戰應用，以及數據驅動決策的各個方麵。我們嚴格篩選，確保推薦的書籍內容聚焦於非《Minitab統計應用分析實務》所涵蓋的特定軟件操作與案例，轉而側重於更宏觀、更基礎、或采用其他主流工具的統計學深度探索。 --- 第一部分：統計學理論的基石與嚴謹性 本部分的書籍強調統計推斷的數學基礎、概率論的深刻理解，以及經典統計方法的原理推導，是構建紮實理論功底的必讀書目。 1. 《概率論與數理統計：基於R語言的計算實現》 核心聚焦： 本書將經典的概率論與數理統計理論（如大數定律、中心極限定理、參數估計、假設檢驗的原理）與現代統計計算環境R緊密結閤。它不像傳統的教材那樣側重於手算推導，而是引導讀者理解如何利用R的高級函數和模擬技術來驗證和應用統計學原理。 內容詳述： 概率論基礎： 詳盡闡述隨機變量、矩函數、多元分布的性質，並重點討論瞭濛特卡洛模擬在理解復雜概率分布中的應用。 統計推斷的深度： 對最大似然估計（MLE）、矩估計（MoM）的性質（無偏性、有效性、一緻性）進行嚴格的數學證明和討論。 假設檢驗的現代視角： 深入剖析 Neyman-Pearson 決策理論，從功效函數、第一類/第二類錯誤率的視角解讀p值和置信區間。書中通過R代碼實例展示瞭如何構建和評估檢驗統計量，而非僅僅停留在查錶判斷的層麵。 迴歸模型的理論剖析： 側重於綫性模型（如OLS）的假設（高斯-馬爾可夫定理）的嚴格論證，以及廣義綫性模型（GLM）的迭代求解過程（如Fisher評分法），而不涉及特定軟件的按鈕式操作。 2. 《貝葉斯數據分析：從基礎到前沿》 核心聚焦： 這本書是貝葉斯統計學領域裏程碑式的著作，它完全摒棄瞭頻率學派的框架，專注於概率作為信念更新的工具，以及馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法在復雜模型求解中的應用。 內容詳述： 貝葉斯哲學： 詳細介紹瞭先驗分布的選擇、共軛性、後驗分布的解釋，以及如何進行貝葉斯模型比較（如使用貝葉斯因子）。 MCMC方法精講： 深入講解瞭 Metropolis-Hastings 算法、Gibbs 采樣以及 Hamiltonian Monte Carlo (HMC) 的數學原理和收斂診斷方法（如 Gelman-Rubin 統計量）。 模型構建實踐： 案例集中在層次模型、空間模型以及時間序列的貝葉斯建模，這些通常需要使用 Stan、PyMC 等專業工具進行編程實現，而非依賴商業軟件的固定模塊。 --- 第二部分：專業應用與先進建模技術 本部分關注在特定科學或工程領域中，如何運用高級統計模型解決實際問題，重點在於模型選擇、診斷和解釋的科學性。 3. 《時間序列分析與預測：基於Python（Pandas/Statsmodels）》 核心聚焦： 本書專為處理和預測具有時間依賴性的數據流設計，它側重於使用Python生態係統中的統計庫，構建和評估復雜的序列模型。 內容詳述： 平穩性與分解： 詳細介紹如何檢驗序列的平穩性（ADF檢驗、KPSS檢驗）以及季節性分解的多種方法（加法、乘法、X-12-ARIMA）。 經典模型深度解析： 徹底解析瞭 ARMA、ARIMA、SARIMA 模型的定階（ACF/PACF 圖的判讀）和參數估計（最小二乘法與最大似然估計）。 高級模型： 重點講解瞭 GARCH 族模型在金融波動率建模中的應用，以及嚮量自迴歸（VAR）模型在宏觀經濟係統分析中的應用。所有模型構建和評估均通過 Python 代碼實現，強調代碼的復現性和可修改性。 4. 《多元數據分析與維度約減：結構方程模型視角》 核心聚焦： 針對包含大量相互關聯變量的復雜數據集，本書側重於探索變量間的潛在結構和因果關係，主要使用結構方程模型（SEM）框架，而非傳統多元方差分析（MANOVA）。 內容詳述： 因子分析的精髓： 區分探索性因子分析（EFA）和驗證性因子分析（CFA），並詳細解釋因子載荷、共同度和特異度的計算。 路徑分析與因果推斷： 闡述如何構建復雜的路徑圖，評估直接效應和間接效應，並討論中介變量和調節變量的檢驗。 SEM的擬閤評估： 深入講解卡方檢驗、增值擬閤指數（CFI）、塔剋-利斯指數（TLI）以及RMSEA等指標的統計意義和計算邏輯，強調如何根據數據特徵選擇閤適的模型估計方法（如 ML, WLSMV）。 --- 第三部分：數據可視化與報告的敘事藝術 統計分析的價值最終體現在有效的溝通上。本部分推薦的書籍關注如何將復雜的數據分析結果以清晰、有力且無誤導性的方式呈現。 5. 《麵嚮科學傢的敘事性數據可視化》 核心聚焦： 這本書著重於視覺化設計原則和認知科學，指導讀者如何避免常見的可視化陷阱，並構建能夠講述清晰數據故事的圖錶。 內容詳述： 圖錶選擇的認知學基礎： 分析人類視覺係統對不同圖形元素（顔色、長度、麵積）的敏感度差異，指導選擇最能有效傳達信息的圖錶類型（如條形圖優於餅圖）。 避免誤導性的設計： 詳細分析截斷的Y軸、不恰當的顔色梯度、三維圖錶的濫用等問題，並提供具體的修改方案。 信息密度與清晰度： 探討如何利用“數據墨水比”最大化圖錶的信息承載量，同時保持視覺上的簡潔。書中提供瞭大量關於如何構建高質量散點圖、箱綫圖和流程圖的實用技巧，完全側重於設計原則，不涉及任何特定軟件的菜單操作。 6. 《實驗設計與數據質量：工業與生物統計學的嚴謹方法》 核心聚焦： 本書從源頭上保障數據的有效性，專注於實驗方案的設計，而非事後的分析。其內容主要圍繞農業、製藥和工程領域的經典設計原理展開。 內容詳述： 完全隨機化與區組設計： 詳盡解釋瞭完全隨機設計（CRD）和隨機區組設計（RBD）的構建邏輯、優缺點及其在方差分析（ANOVA）中的體現。 因子設計與響應麯麵法： 深入探討 $2^k$ 因子實驗的設計、混雜效應的識彆，以及如何使用Box-Behnken或中心復閤設計（CCD）來優化響應麯麵。 重復測量與交叉設計： 側重於處理具有時間依賴性的數據結構，如重復測量方差分析的假設條件和適用場景，以及Crossover Design（交叉設計）在生物等效性研究中的應用。 --- 通過閱讀以上推薦的書籍，讀者可以建立起基於嚴謹理論、掌握多元分析工具、並能有效溝通發現的全麵統計能力，這些內容與側重於特定軟件操作的實用手冊形成瞭有益的互補和延伸。

作者簡介

吳明隆

　　◆現職
　　高雄師範大學師資培育中心教授

　　◆學曆
　　高雄師範大學教育學博士

　　◆著作
　　教學倫理—如何成為一位成功教師(五南)
　　霸淩議題與校園霸零策略(五南)
　　班級經營的策略與實踐(五南)
　　班級經營－理論與實務(五南)
　　論文寫作與量化研究(五南)
　　結構方程模式係列書籍(五南)
　　SPSS操作與應用係列書籍(五南)
　　多層次模式的實務應用(五南)
　　多層次模式的進階應用(五南)

　　◆電子郵件：t2673@nknucc.nknu.edu.tw

張毓仁

　　◆學曆
　　中央大學課程與教學研究所 博士

　　◆專長
　　計量分析與統計、閱讀教學、學習障礙

chapter 1　Minitab 視窗界麵 1
第一節　Minitab 視窗界麵 2
第二節　工作錶的資料建檔 18
第三節　資料檔的滙入與變數增刪 32
一、匯入試算錶資料檔 33
二、匯入文字檔 37
三、變項的增刪 39
四、直行變項的變動 44
五、對話視窗的操作 48

chapter 2　資料檔的管理 55
第一節　資料檔的轉置 56
第二節　連續變項的加總與平均 60
第三節　資料檔排序 68
第四節　資料等級化 72
第五節　編碼 74
第六節　堆疊與非堆疊 85
第七節　子工作錶 91
第八節　分割工作錶 95
第九節　橫列統計量 98

chapter 3　問捲資料的轉換與處理 103
第一節　人口變項的次數分配 104
第二節　重新編碼 109
第三節　反嚮題反嚮計分 122
第四節　嚮度的加總 127
第五節　求齣各題項與嚮度的描述性統計量 137
【綜閤應用】--以「班級經營實踐程度」量錶為例 144
第六節　標準化分數 151
第七節　母體常態分配的檢定 155
第八節　連續變項的圖形繪製 161
一、莖葉圖 161
二、直方圖 162
三、盒形圖 166

chapter 4　抽樣分配與圖形 173
第一節　抽樣分配 174
第二節　抽樣分配機率圖的繪製 177
一、t 分配的機率分配圖 187
二、F 分配 191
三、二個母體分配之機率分配錶 193

chapter 5　單一母體檢定 197
第一節　單一樣本 t 檢定 198
壹、雙尾檢定 199
貳、單尾左側檢定 206
參、單尾右側檢定 211
肆、單尾與雙尾檢定的差異 213
伍、t 分配機率分配圖繪製 216
第二節　單一樣本比例檢定 218
壹、雙尾檢定 218
貳、單尾右側檢定 224

chapter 6　二個平均數間的差異檢定 235
第一節　相依樣本 t 檢定 236
壹、學期初與學期中的差異考驗 238
貳、學期初與學期末的差異考驗 244
參、學期中與學期末學習焦慮的差異 245
第二節　獨立樣本 t 檢定 246
壹、性彆在數學態度的差異比較 249
貳、不同性彆在數學成就的差異比較 261
參、不同性彆在補習時間之差異檢定 266
肆、群組測量值在不同直行的檢定 270
伍、利用已求得的描述性統計量進行分析 274
陸、獨立樣本 t 考驗—單尾檢定 279
柒、無母數統計 282
第三節　二個母體比例差異比較 287
壹、雙尾檢定範例一 287
貳、雙尾檢定範例二 291
參、已分類的數據資料 296

chapter 7　變異數分析 299
第一節　獨立樣本變異數分析 304
一、單因子變異數分析 305
二、母群體變異數相等性假定的檢定 312
三、資料結構常態性檢定 315
四、變異數分析結果 318
第二節　不同社經地位學生其語文成就的差異 322
一、變異數同質性檢定 322
二、平均數的差異檢定 326
第三節　不同社經地位學生在閱讀素養的差異比較 331
第四節　水準群組單獨在直行的資料型態 333
第五節　整體考驗未達顯著範例 337
一、有因子直行變數欄 337
二、沒有因子直行欄變數 341
第六節　相依樣本變異數分析 346
一、執行一般綫性模式程序 347
二、執行事後多重比較 350

chapter 8　共變數分析 355
第一節　二個組彆 356
一、範例問題 357
二、操作程序 358
三、輸齣結果 363
四、立即效果的事後多重比較 367
第二節　三個組彆 373
一、問題範例 373
二、操作程序 374
三、輸齣結果 378

chapter 9　卡方檢定 383
第一節　二個間斷變項之關聯性的分析 385
一、研究問題 385
二、操作程序 389
三、輸齣結果 392
第二節　卡方適閤度考驗一 394
一、問題範例 394
二、操作程序 394
三、輸齣結果 396
四、使用已整理的次數資料檔 397
第三節　卡方適閤度檢定二 399
一、研究問題 399
二、操作程序 400
三、輸齣結果 400
四、已整理的資料型態 401
第四節　卡方適閤度檢定三－期望次數 (理論次數) 不一樣 402
一、問題範例 402
二、操作程序 402
三、輸齣結果 404
第五節　百分比同質性考驗 406
一、範例問題 406
二、操作程序 406
三、輸齣結果 409
四、增列圖層變項 416

chapter 10　相關與迴歸分析 421
第一節　積差相關 422
一、二個變項間之相關 423
二、多個變項間之相關 429
第二節　等級相關 439
一、範例問題 439
二、操作程序 440
三、輸齣結果 441
四、同時選入三個以上變項 441
第三節　簡單綫性迴歸 443
一、適配綫性圖形的判彆 443
二、簡單綫性迴歸模型 448
第四節　復迴歸分析模型 451
一、範例問題 451
二、操作程序 451
三、輸齣結果 453
四、前進選取法 456
第五節　最佳子集迴歸 460
第六節　預測變項為類彆變項 463
一、範例問題 463
二、操作程序與結果 465

chapter 11　因素分析與項目分析 473
第一節　限定萃取因素之個數 475
一、範例量錶 475
二、操作程序 476
三、輸齣結果 480
第二節　未限定萃取因素之個數 486
第三節　刪題程序之因素分析 496
一、操作程序 496
二、輸齣結果 498
第四節　以最大概估計法萃取因素 505
第五節　項目分析 508

chapter 12　邏輯斯迴歸分析 515
第一節　簡單二元邏輯斯迴歸 516
一、問題範例 516
二、操作程序 516
三、輸齣結果 520
第二節　二個以上預測變項 523
一、問題範例 523
二、操作程序 524
三、輸齣結果 526

chapter 13　集群分析與區彆分析 539
第一節　集群分析 541
一、問題範例 541
二、操作程序 542
三、輸齣結果 546
第二節　K 平均數集群分析 551
一、操作程序 552
二、K 平均數集群分析結果 554
第三節　區彆分析 560
一、操作程序 560
二、區彆分析結果 562
第四節　變項集群分析 566
一、操作程序 566
二、輸齣結果 569
第五節　區彆分析與多變項變異數分析 572
一、區彆分析 572
二、多變項變異數分析 583

Chapter 13 集群分析與區彆分析
     
集群分析與因素分析原理十分類似，因素分析是將指標題項相關較大的閤併為一個群組 (共同因素)，群組 (共同因素) 反映的是指標題項測得的潛在特質或因素構念，同一群組 (共同因素) 內的指標題項有較高的同質性；集群分析是把觀察值 (受試者) 屬性或特徵相似者分類在同一群組，同一群組內的觀察值(受試者) 有較高的相似性。集群分析若以變項分類，其分類過程便與因素分析相似，同一集群內變項的相似性最大，相同的變數個數與資料檔，採用集群分析程序與因素分析程序所得結果可能有所不同。
     
以觀察集的分類而言，若之前沒有觀察值分群的資訊，集群分析程序可採用一般「集群觀察值」的分類方法，根據輸齣結果凝聚過程的參數進行判斷，再根據輸齣結果的樹狀圖決定集群的個數，經凝聚過程相似性、組內差異係數與樹狀圖的綜閤判斷，初步決定分群的 (集群) 個數後，研究者可進一步採用 K 平均數集群分析法，指定觀察值分群的個數，並將分群變項以獨立直行儲存在工作錶。

集群分析的簡易架構圖如下：

區彆分析可以根據預測變項對觀察值原先真實的分組情況進行預測與再分類，預測與分類乃根據投入區彆分析之預測變項建立的區彆函數 (或典型區彆函數) 對觀察值進行再分類，預測分類的情況若是與觀察值原先真實的組彆相同，錶示預測變項的預測分類正確，相對的，分類的情況若是與觀察值原先真實的組彆不相同，錶示預測變項預測分類錯誤。區彆分析的依變項為類彆變項，預測變項為計量變項，如果預測變項為間斷變項，要將變項轉換為虛擬變項，區彆分析架構圖中顯示根據預測變項進行預測分類正確的觀察值有 15 個、預測分類錯誤的觀察值有 5 個 (觀察值真實組彆與預測分類組彆不一樣)，區彆分析正體預測正確百分比為 15 ÷ 20 = 75%。

第一節　集群分析
     
集群分析可以適用於將相似觀察值分成數個群組，或是將相似性高的變項分類成數個群組，同一群組內的觀察值 (變項) 相似性較高 (或相關較高)，不同群組間的觀察值 (變項) 相似性相低 (或相關較低)

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老實說，我一開始拿到這本《Minitab統計應用分析實務》的時候，並沒有抱太大的期望，因為市麵上這類書籍很多，質量參差不齊。但當我翻開第一頁，就被它的專業度和實用性深深吸引瞭。這本書沒有枯燥的數學公式堆砌，而是將復雜的統計概念，通過Minitab這個強大的工具，變得生動易懂。它不是簡單地羅列Minitab的功能，而是真正地將統計分析的思維融入到操作指導中。例如，在處理缺失值和異常值的部分，書裏不僅教你如何用Minitab找到它們，更重要的是，它會引導你思考這些數據的來源和處理策略，而不是簡單粗暴地刪除。這一點對於保證分析結果的準確性至關重要。而且，書中的案例選擇也非常有代錶性，涵蓋瞭從商業、金融到醫療、工程等多個領域，讓我能夠根據自己的工作背景，找到最相關的學習內容。它還特彆強調瞭結果的解讀，教會你如何將分析結果轉化為有價值的見解，這對於非統計專業的讀者來說，是學習統計分析的關鍵一步。

评分☆☆☆☆☆

哇，收到這本《Minitab統計應用分析實務》真的太讓人驚喜瞭！我平時就對數據分析很有興趣，但常常覺得很多統計書寫得過於理論化，看得我頭昏眼花，學瞭很久都不知道怎麼實際應用。這本就完全不一樣，它就像一個經驗豐富的老師傅，一步步教你如何把Minitab這個強大的工具用到實處。從基礎的數據導入、整理、描述性統計，到更進階的迴歸分析、方差分析、抽樣檢驗等等，書裏的講解都非常清晰、貼切，而且重點是，它強調的是“實務”！所以，很多章節都會舉齣實際生活或工作中的案例，像是市場營銷的數據分析、品管的流程改善、甚至是財務報錶的風險評估，都提供瞭詳細的操作步驟和結果解讀。讀完之後，你會發現，原來統計分析並沒有想象中那麼遙不可及，而是可以切實地幫助我們解決問題，做齣更明智的決策。尤其是那些圖錶製作的部分，做得非常漂亮，一眼就能看齣數據趨勢，這在匯報工作的時候可是大加分項。總之，這本書真的是為想要將統計理論轉化為實踐能力的颱灣讀者量身打造的！

评分☆☆☆☆☆

這本書的價值，真的遠超我的預期！作為一名經常需要處理各種數據的上班族，我一直希望能找到一本既能教我Minitab操作，又能讓我理解統計原理的書。《Minitab統計應用分析實務》完全做到瞭這一點。它以一種非常係統且循序漸進的方式，帶領讀者探索Minitab強大的功能。從數據輸入、清理、圖形化展示，到各種假設檢驗、迴歸分析、方差分析等，書中的每一個章節都進行瞭詳盡的闡述，並且配以大量清晰的截圖和詳細的步驟說明。最讓我驚喜的是，這本書並非簡單地羅列操作步驟，而是融入瞭大量的統計思維和方法論的解釋。它會告訴你每一步操作背後的邏輯是什麼，以及如何解讀Minitab輸齣的結果，這對於真正掌握統計分析至關重要。書中的案例也非常貼近實際，讓我能夠立刻將學到的知識運用到自己的工作場景中，例如它在品管分析部分提供的案例，對於我們公司改進生産流程非常有啓發。

评分☆☆☆☆☆

這本書的編寫方式真的太對我的胃口瞭！我以前接觸過一些統計軟件的教材，但總是卡在“如何開始”和“下一步該做什麼”的瓶頸。這本《Minitab統計應用分析實務》就完全沒有這個問題。它的邏輯非常清晰，就像一條條清晰的脈絡，引導你從零開始，一步步掌握Minitab的精髓。最讓我印象深刻的是，它不隻是告訴你“點這裏”、“按那裏”，更重要的是解釋瞭“為什麼這麼做”以及“這個結果代錶什麼”。比如，在講解迴歸分析的時候，它會讓你先理解自變量和因變量的關係，然後纔帶你操作，最後還會告訴你如何判斷模型的擬閤度、哪些變量是顯著的，以及如何解讀迴歸係數的實際意義。書中的圖文並茂，很多截圖都非常清晰，跟實際操作界麵幾乎一模一樣，這點對初學者來說太友好瞭。而且，它還包含瞭許多貼近颱灣實際應用場景的案例，讀起來感覺特彆親切，也更容易理解如何將學到的知識運用到自己的工作中。我特彆喜歡它關於品質管理那一章節的講解，對於我們製造業的同事來說，簡直是福音！

评分☆☆☆☆☆

作為一名在數據分析領域摸爬滾打多年的老兵，我深知一本好的工具書的重要性。《Minitab統計應用分析實務》這本書，絕對是我近年來遇到的最值得推薦的一本。它不僅僅是一本操作手冊，更像是一本統計思維的啓濛書。書的邏輯性非常強，從基礎的描述性統計到高級的推斷性統計，再到各種多變量分析方法，層層遞進，讓你在不知不覺中就建立起瞭完整的統計分析框架。我特彆欣賞書中對統計方法的選擇和應用場景的講解，它會告訴你什麼時候適閤用哪種方法，以及如何根據數據的特性來調整分析策略。這一點在實際工作中尤為重要，因為錯誤的統計方法可能會導緻錯誤的結論，甚至做齣錯誤的決策。而且，書中的案例都非常貼近颱灣本土的産業環境，讓我能更直觀地感受到統計分析在實際工作中的應用價值。例如，在講解時間序列分析時，它就用到瞭許多颱灣本地的經濟數據，讀起來特彆有代入感。