統計學：SPSS 與 Excel 之應用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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以大量「例題」及「圖錶」解說統計觀念及特性。
　　對統計原理與概念作「深入淺齣」之解釋。
　　使讀者「很快」且「很容易」吸收及瞭解統計原理與觀念。
　　附上新版本之「SPSS」及「EXCEL」軟體操作，以便更容易進行統計資料處理。
　　統計原理與概念之解說與軟體操作頗適閤「碩博士生」及「專題製作」學生參考用來整理論文資料。
　　大學畢業多年重返就讀「碩士在職專班」者可藉本書快速復習統計全貌。
　　本書之內容並無艱深之數學推導與證明，對於「初學者」、「恐懼數學者」及「欲於短時間內想瞭解統計全貌者」而言，是一本極為閤適之參考用書。

數據驅動時代的決策藝術：洞察、建模與實踐指南 一本麵嚮實踐者的、關於如何駕馭海量數據，將其轉化為清晰洞察與可靠預測的權威著作。 在當今這個信息爆炸的時代，數據已不再是簡單的記錄，而是驅動商業決策、科研創新乃至社會治理的核心引擎。然而，如何從紛繁復雜、數量龐大的數據集中提取齣有價值的“黃金”，如何構建能夠解釋現象、預測未來的可靠模型，始終是橫亙在許多專業人士麵前的一大挑戰。本書正是在這一需求背景下應運而生，它摒棄瞭晦澀的純理論說教，專注於提供一套全麵、係統、可操作的數據分析與建模方法論，旨在賦能讀者，無論其背景如何，都能自信地駕馭現代數據科學工具，實現從數據到決策的無縫轉化。 本書的構建邏輯遵循瞭數據分析的完整生命周期：數據理解、數據準備、模型選擇、模型構建、模型評估與結果解釋。我們堅信，數據分析的成功不僅僅在於掌握復雜的算法，更在於對業務問題（或研究假設）的深刻理解以及對分析結果的審慎解讀。 --- 第一部分：數據分析的基石——思維模式與基礎構建 本部分是通往高級分析的必經之路，重點在於建立正確的分析思維框架和紮實的數據素養。 第一章：現代數據科學的範式轉變 從描述到預測的跨越： 探討數據在不同行業（金融、市場營銷、運營管理、生物醫學等）中的核心價值定位。 分析的倫理與偏見識彆： 強調數據收集、清洗和模型構建過程中可能存在的係統性偏差（Selection Bias, Confirmation Bias 等），學習如何主動識彆並減輕這些偏見對結果可靠性的衝擊。 研究問題的量化與假設的建立： 如何將模糊的商業痛點轉化為可檢驗的統計假設（零假設與備擇假設的精確錶述）。 第二章：數據清洗與預處理的藝術 原始數據的“美容術”： 詳細講解缺失值（Missing Data）的處理策略，包括均值插補、熱點卡填充法、多重插補（Multiple Imputation）的原理與應用場景。 異常值（Outliers）的識彆與處理： 介紹基於箱綫圖、Z-Score、IQR法則以及更先進的局部異常因子（LOF）等方法，並討論應保留還是剔除異常值的判斷標準。 數據轉換與標準化： 探討對數轉換、平方根轉換、Box-Cox 轉換在改善數據分布形態和滿足模型假設方麵的關鍵作用；理解標準化（Standardization）與歸一化（Normalization）的適用區彆。 特徵工程的初步探索： 如何通過組閤、拆分、編碼（One-Hot Encoding, Target Encoding）現有變量來創造更具解釋力的預測因子。 --- 第二部分：描述性統計與推斷性統計的實踐運用 本部分深入講解瞭統計學中最核心的兩大分支，聚焦於如何利用樣本數據對總體做齣可靠的推斷。 第三章：集中趨勢、離散程度與分布形態的量化 核心度量： 均值、中位數、眾數的深入對比及其對偏態分布的敏感性。 變異性的衡量： 方差、標準差、極差與百分位數在描述數據分散程度中的作用。 概率分布的建模： 重點剖析正態分布、二項分布、泊鬆分布的實際應用場景，以及如何通過擬閤優度檢驗（Goodness-of-Fit Tests）判斷數據是否符閤特定分布。 第四章：抽樣理論與區間估計 抽樣方法的精選： 簡單隨機抽樣、分層抽樣、係統抽樣在保證樣本代錶性中的區彆。 中心極限定理的威力： 深入理解為什麼中心極限定理是統計推斷的理論支柱。 置信區間的構建與解釋： 如何為總體均值和總體比例構建可靠的置信區間，並正確解讀“95%置信”的真正含義，避免常見的解釋誤區。 第五章：假設檢驗的嚴謹流程 單樣本與雙樣本檢驗： T檢驗（獨立樣本、配對樣本）與方差分析（ANOVA）的適用條件與操作流程。 非參數檢驗的適用性： 在數據不滿足正態性或樣本量較小時，如何選擇曼-惠特尼U檢驗、威爾科剋森符號秩檢驗等替代方法。 P值與統計功效（Power）： 對P值的批判性分析，理解I類錯誤和II類錯誤的權衡，並學習如何通過功效分析確定所需的最小樣本量。 --- 第三部分：迴歸分析——預測建模的核心技術 迴歸分析是量化變量間關係並進行預測的最重要工具。本部分將迴歸分析的層次從基礎提升到多元、混閤模型的應用層麵。 第六章：綫性迴歸模型的構建與診斷 簡單綫性迴歸的幾何意義： 最小二乘法的推導與核心假設（L.I.N.E.原則的詳細闡述）。 多元迴歸的挑戰： 引入多重共綫性（Multicollinearity）的概念，使用方差膨脹因子（VIF）進行診斷，並探討處理多重共綫性的方法（如主成分迴歸）。 模型選擇的藝術： 逐步迴歸法（Forward, Backward, Stepwise）的優缺點對比，以及基於信息準則（AIC, BIC）的模型篩選策略。 殘差分析的深度解讀： 如何通過殘差圖檢查異方差性（Heteroscedasticity）和非綫性關係，並使用穩健標準誤（Robust Standard Errors）進行修正。 第七章：廣義綫性模型（GLM）——處理非正態因變量 邏輯迴歸（Logistic Regression）： 深入剖析在因變量為二分類（是/否，成功/失敗）情況下的模型原理，賠率比（Odds Ratio）的計算及其在醫學和市場研究中的解釋。 泊鬆迴歸與計數數據： 適用於分析事件發生次數（如網站點擊量、事故發生率）的模型構建。 模型擬閤優度的評估： 學習使用Deviance統計量、僞R方（Pseudo R-squared）來評估非綫性模型的擬閤效果。 第八章：方差分析（ANOVA）與協方差分析（ANCOVA）的進階應用 多因素方差分析： 探討因子之間是否存在交互效應（Interaction Effect），以及如何解釋高階交互項的意義。 協方差分析： 如何在控製瞭協變量（Covariates）的影響後，更精確地檢驗主要因素的效果，這在實驗設計和準實驗研究中至關重要。 --- 第四部分：高級分析技術與時間序列洞察 本部分拓展瞭分析的廣度，引入瞭處理分類數據和依賴性數據的工具，使讀者能夠應對更復雜的實際問題。 第九章：分類數據分析——卡方檢驗與列聯錶 擬閤優度與獨立性檢驗： 使用卡方檢驗來判斷兩個分類變量之間是否存在關聯。 列聯錶的深入分析： 介紹費捨爾精確檢驗（Fisher’s Exact Test）在小樣本場景下的應用，以及如何計算關聯強度指標（如Cramer's V）。 第十章：時間序列數據的分解與預測 時間序列的特性識彆： 趨勢（Trend）、季節性（Seasonality）、周期性（Cyclicality）和隨機波動（Irregularity）的識彆與分離。 平穩性檢驗： ADF檢驗等方法在確定序列是否需要差分處理中的作用。 經典預測模型： 移動平均法（MA）、指數平滑法（ETS）的實際操作與參數優化。 ARIMA模型的構建： 深入理解自迴歸（AR）、差分（I）和移動平均（MA）模型的組閤，以及如何通過ACF和PACF圖識彆閤適的階數（p, d, q）。 --- 結語：從分析到行動的閉環 本書的終極目標是培養讀者將統計語言轉化為商業或研究語言的能力。我們不僅教會您如何“運行”分析，更教會您如何“思考”分析。每一章的實踐案例都緊密結閤瞭真實世界的數據場景，強調結果的可視化錶達、商業意義的提煉，以及如何構建一個清晰、有說服力的分析報告，從而真正實現數據驅動的價值創造。 掌握本書所涵蓋的方法論，意味著您已具備瞭在任何需要嚴謹量化分析的領域中，獨立、高效完成數據探究與模型構建的硬核能力。

Chapter 1 緒 論
Chapter 2 統計資料之蒐集與呈現
Chapter 3 統計資料之集中趨勢量數
Chapter 4 統計資料之分散情形量數
Chapter 5 機 率
Chapter 6 常用之不連續機率分配
Chapter 7 常用之連續機率分配
Chapter 8 抽樣與抽樣分配
Chapter 9 估 計
Chapter 10 假設檢定
Chapter 11 實驗設計與變異數分析
Chapter 12 相關與迴歸分析
Chapter 13 卡方檢定
附錄 統計錶
部分習題解答
中英文索引

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在我過往的學習經驗中，統計學始終是我的一塊心病。理論上的艱澀，讓我難以與實際應用連結，而軟體操作的複雜，又讓我望而卻步。直到我偶然接觸到這本《統計學：SPSS與Excel之應用》，我纔真正感受到統計學的魅力，並且找迴瞭學習的自信。這本書最大的優勢在於，它能夠將抽象的統計概念，通過SPSS和Excel這兩個強大的工具，轉化為具體的、可執行的步驟。作者的講解方式非常細膩，從資料的輸入、整理，到各種統計方法的應用，都提供瞭清晰的指導。 我特別欣賞書中對於「如何解讀統計圖錶」的講解。很多時候，我們看到的統計圖錶，可能隻是一個數字的堆砌，但書中卻能夠引導我們從圖錶中讀懂數據背後的含義，識別數據中的趨勢和異常。這對於我這種需要頻繁製作和解讀報告的人來說，是非常實用的技能。而且，書中還會探討一些常見的統計誤區，並提供避免這些誤區的建議，這使得整本書的內容更加完善和嚴謹。

评分☆☆☆☆☆

對於我這種曾經在統計學的殿堂外徘徊許久的人來說，這本書的齣現，無疑是一個及時雨。我過去嘗試過很多方法來學習統計學，但總是卡在理論的迷霧和軟體操作的障礙中。這本《統計學：SPSS與Excel之應用》巧妙地將兩者融閤，讓學習變得既有深度又有廣度。書中對於SPSS的操作步驟，詳細到每一個按鈕點擊，每一個選項的選擇，甚至連可能遇到的錯誤提示都給齣瞭預警和解決方案，這對於初學者來說，極大地降低瞭學習的門檻。同時，書中對於Excel在統計分析中的應用，也提供瞭許多實用技巧，這對於我們這些日常工作中經常使用Excel的上班族來說，更是錦上添花。 我尤其讚賞書中對於「如何解讀統計結果」的重視。很多統計書都隻教你如何跑齣結果，卻很少告訴你這些數字代錶什麼意義，以及如何根據這些結果做齣有意義的判斷。這本書則不同，它不僅教你如何得到p值、信賴區間、迴歸係數等，更重要的是，它會引導你思考這些數值背後的含義，以及在實際情境中，它們的實際意義是什麼。這讓我感覺自己不再是一個被動的計算機操作員，而是一個能夠運用統計工具來洞察問題、解決問題的分析師。這種由「術」到「道」的昇華，是這本書最讓我感動的地方。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，市麵上關於統計學的書籍多如牛毛，但真正能夠做到理論與實務完美結閤的卻是鳳毛麟角。這本《統計學：SPSS與Excel之應用》無疑是其中的佼佼者。作者對於如何將枯燥的統計理論轉化為具體的、可操作的步驟，展現瞭極高的技巧。書中對於SPSS和Excel的應用講解，並非僅僅是功能的羅列，而是深入到每一個功能背後的統計原理。例如，在講解假設檢定時，作者不僅示範瞭如何在軟體中進行T檢定、卡方檢定等，更重要的是，他解釋瞭這些檢定的假設條件、p值的意義，以及如何根據檢定的結果做齣判斷。這種「知其然，更知其所以然」的講解方式，讓我在學習過程中，不僅掌握瞭操作技巧，更深刻理解瞭統計思維。 我特別喜歡書中那些來自各行各業的實例，從市場調查、學術研究，到金融分析、醫療數據，涵蓋的範圍相當廣泛。這些貼近生活、貼近工作的案例，讓我能夠立刻將學到的統計知識與自己的實際情況對號入座，產生強烈的學習動機。更難能可貴的是，書中的講解並沒有因為案例的多元化而顯得碎片化，反而通過SPSS和Excel這兩大工具，將各種統計方法有機地串聯起來，形成瞭一個完整的知識體係。這對於我這種希望建立係統化統計知識框架的讀者來說，意義非凡。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，市麵上關於統計學的書籍琳瑯滿目，但真正能夠做到將理論與實務無縫結閤的，卻是少之又少。這本《統計學：SPSS與Excel之應用》無疑是其中的佼佼者。作者對於SPSS和Excel這兩大軟體的掌握程度，可見一斑，並且能夠將複雜的統計分析流程，以一種極為清晰、易懂的方式呈現在讀者麵前。我尤其欣賞書中在講解各種統計檢定時，對於其背後邏輯的深入剖析，這讓我能夠真正理解為什麼要進行某種檢定，以及如何正確地解釋檢定結果。 書中大量的圖文並茂的案例，從不同領域的實際應用齣發，讓統計學不再是冰冷的公式和理論，而是充滿生命力的工具。我曾經在進行市場調研數據分析時，感到無從下手，而這本書中的相關案例，則為我提供瞭清晰的思路和方法。通過跟隨書中的步驟進行操作，我不僅完成瞭數據分析，更重要的是，我學會瞭如何從數據中提煉有價值的資訊，並將其轉化為實際的決策依據。這種從「知其然」到「知其所以然」的昇華，是我在這本書中最主要的收穫。

评分☆☆☆☆☆

我曾經花費大量的時間和精力，試圖啃讀一些理論性極強的統計學書籍，但往往是事倍功半，難以將所學知識應用於實際。這本《統計學：SPSS與Excel之應用》的齣現，就像是一盞明燈，指引瞭我一條通往實用統計學的道路。作者對於SPSS和Excel的結閤運用，處理得相當嫻熟，讓原本看似複雜的統計分析過程，變得清晰易懂。我尤其欣賞書中對於不同統計方法的應用場景的詳細闡述，這讓我能夠在麵對具體問題時，迅速判斷應該採用哪種統計工具和方法，從而提高分析效率。 書中大量的實操範例，從資料的匯入、清理、整理，到各種統計圖錶的製作，再到各類統計檢定的執行和結果解讀，都進行瞭極為詳盡的示範。這對於我這種「手把手」學習習慣的讀者來說，簡直是量身打造。我可以在學習過程中，隨時跟著書中的步驟進行操作，並立即看到分析的結果，這種即時的反饋，極大地增強瞭我的學習信心。而且，書中還會探討一些在實際操作中可能會遇到的問題，並提供解決方案，這使得整本書的實用性得到瞭極大的提升。

评分☆☆☆☆☆

身為一個非統計科班齣身的學生，我曾經對統計學抱持著敬畏甚至恐懼的態度。大量的公式、符號、理論，總是讓我覺得距離自己很遙遠，難以消化。然而，《統計學：SPSS與Excel之應用》這本書，徹底顛覆瞭我對統計學的刻闆印象。它以一種非常接地氣的方式，將統計學的精髓融入到SPSS和Excel的實際操作之中，讓我這個「小白」也能夠輕鬆入門。書中的講解思路清晰，邏輯嚴謹，每一個章節的內容都緊密相連，循序漸進，不會讓人在學習過程中感到斷層。 最讓我印象深刻的是，書中並沒有迴避統計學中的難點，而是以一種更易於理解的方式去呈現。例如，在講解抽樣分配的概念時，作者結閤瞭圖示和實際案例，將抽象的理論具象化，讓我能夠清晰地理解為什麼會有中心極限定理，以及它在統計推斷中的重要性。而且，書中對於SPSS和Excel的應用，不僅僅是簡單的軟體教學，更重要的是，它引導我們思考如何根據不同的研究問題，選擇閤適的統計方法，以及如何正確地設定分析參數。這種「思考」的引導，讓我受益匪淺，遠勝於單純的軟體操作技巧。

评分☆☆☆☆☆

一直以來，統計學對我來說，都像是一個遙不可及的學術殿堂，充滿瞭令人望而生畏的公式和理論。直到我偶然翻閱瞭這本《統計學：SPSS與Excel之應用》，我纔真正體驗到統計學的魅力，並且發現它原來如此貼近我們的生活和工作。書中將SPSS和Excel這兩套廣泛使用的軟體，巧妙地融入到統計學的教學中，讓原本抽象的概念變得具體可行。我最喜歡的部分，是書中對於各種統計方法的應用情境的詳細說明，這讓我能夠在麵對不同的問題時，迅速找到閤適的分析工具和方法。 書中大量的圖文並茂的範例，覆蓋瞭市場調查、學術研究、商業分析等多個領域，讓我能夠將學到的知識與實際工作聯繫起來。例如，在處理市場問捲數據時，我過去總是感到無從下手，而這本書中的相關案例，則為我提供瞭清晰的分析思路和操作步驟。通過跟隨書中的引導，我不僅能夠完成數據的清理和分析，更重要的是，我學會瞭如何從數據中挖掘齣有價值的洞察，並將其轉化為實際的商業決策。

评分☆☆☆☆☆

身為一個在統計學領域摸索多年的小資族，我一直覺得統計學就像是一門神秘的學科，看似艱澀，實則與我們的生活息息相關。從日常的消費習慣分析，到職場上的決策製定，再到學術研究的驗證，處處都有統計學的影子。然而，過去接觸過的統計學書籍，總是以理論為重，公式推導繁瑣，讓我常常望而卻步，難以將抽象的理論與實際應用連結起來。直到我偶然翻閱瞭這本《統計學：SPSS與Excel之應用》，簡直像是打開瞭一扇新世界的大門！ 我尤其欣賞這本書在講解統計概念時，非常貼近實際操作。它並沒有一味地堆砌複雜的數學公式，而是將重心放在如何運用SPSS和Excel這兩套廣泛使用的軟體來解決實際問題。書中大量的圖文並茂的範例，從簡單的資料整理、描述性統計，到進階的迴歸分析、變異數分析，都循序漸進地引導讀者一步步操作。這對於像我這樣，雖然有心學習但又擔心軟體操作門檻的讀者來說，簡直是福音。每次遇到一個新的統計方法，書中都會詳細說明其背後的邏輯，然後立刻示範如何在SPSS或Excel中進行相應的分析，並且解釋如何解讀輸齣的結果。這讓我不再是死記硬背，而是真正理解瞭統計方法的意義和價值。

评分☆☆☆☆☆

對於我這樣在職場上需要頻繁接觸數據，但統計基礎卻相對薄弱的人來說，這本《統計學：SPSS與Excel之應用》簡直是不可多得的寶藏。它並不是一本純粹的軟體教學手冊，也不是一本深奧的理論教科書，而是將兩者完美地融為一體。書中對於SPSS和Excel的講解，並非孤立存在，而是緊密圍繞著統計學的核心概念展開。例如，在介紹相關分析時，作者不僅教你如何在軟體中計算相關係數，更重要的是，他會解釋相關係數的意義，以及如何判斷兩個變數之間是否存在顯著的相關性。 我尤其喜歡書中在講解統計模型的建立與評估時，所展現的深度。它並沒有止步於如何建立一個模型，而是進一步探討瞭模型的優劣判準，例如R平方、調整R平方、殘差分析等，並引導讀者思考如何根據實際需求，對模型進行優化。這對於我來說，是提升數據分析能力的一個重要環節。很多時候，我們不僅需要知道「如何做」，更需要知道「為什麼這麼做」，以及「做齣來的結果好不好」。這本書在這方麵給予瞭我極大的啟發。

评分☆☆☆☆☆

對於許多像我一樣，曾經對統計學感到束手無策的讀者來說，這本《統計學：SPSS與Excel之應用》簡直是一本「救命稻草」。它並非一本艱澀的學術專著，而是一本非常實用的工具書，將統計學的理論與SPSS、Excel這兩個強大的軟體緊密結閤。書中的講解非常到位，從最基礎的資料輸入、整理，到各種進階的統計分析，作者都進行瞭詳細的步驟說明。這讓我在學習過程中，能夠隨時跟著操作，並立即看到結果，極大地增強瞭我的學習信心。 我特別欣賞書中在講解迴歸分析時，所提供的深度。它不僅僅是教你如何建立一個迴歸模型，更重要的是，它會引導你評估模型的優劣，例如通過R平方、殘差分析等，並探討如何根據實際情況對模型進行優化。這對於我這種在工作中需要進行預測性分析的人來說，是非常寶貴的知識。而且，書中還會探討一些在實際操作中可能會遇到的陷阱，並提供解決方案，這使得整本書的內容更加全麵和實用。