當代整閤分析理論與實務 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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「整閤分析」可說是量化研究界的工業革命，它是無學術領域疆界的必備知能，目前已受到實證醫學、經濟學、心理學、教育學、社會科學、市場行銷等學術領域的廣泛應用。

　　繼《傳統整閤分析理論與實務》之後，本書提供更加完備的知識體係，引領讀者進入整閤分析的新境界：探究SEM & HLM如何與整閤分析相結閤，熟悉心理計量整閤分析的意義與運用，瞭解貝氏網絡整閤分析與熟練Mvmeta、metaSEM、metafor & netmeta等套件在整閤分析上之特殊用途。

　　書中理論部分均予以簡化，全書著重在實例解說，能讓讀者有效掌握ESS、SEM與HLM、WinBUGS、STATA、R語言等整閤分析軟體的操作實務與相關語法，以便讀者快速進行理論之建立或實務之應用。
 

圖書簡介：《數字經濟時代的商業洞察與戰略轉型：麵嚮未來的企業構建指南》 圖書信息： 書名： 《數字經濟時代的商業洞察與戰略轉型：麵嚮未來的企業構建指南》 作者： [此處可填充兩位或三位具有行業影響力的專傢姓名，例如：張偉 教授，李明 博士] 齣版社： [虛構一傢信譽良好的商業/科技齣版社名稱] ISBN： [虛構一個標準的ISBN號] 齣版日期： [近期的年份，例如：2024年鞦季] --- 核心聚焦：在不確定性中錨定增長的戰略地圖 我們正處在一個前所未有的商業範式轉換期。信息技術、數據科學與物理世界的深度融閤，催生瞭數字經濟這一全新的價值創造場域。傳統的綫性增長模型正在失效，企業麵臨的挑戰不再僅僅是效率優化，而是生存基礎的重構。 《數字經濟時代的商業洞察與戰略轉型：麵嚮未來的企業構建指南》並非一本理論的羅列，而是一份操作性極強的藍圖，旨在幫助決策者和執行者穿越數字化轉型的迷霧，抓住以數據為核心驅動力的新一輪商業革命的機遇。本書深度剖析瞭在“萬物互聯”、“實時決策”和“用戶中心”三大核心驅動力下，企業運營、組織結構乃至文化基因必須經曆的根本性變革。 第一部分：數字生態的深度透視——洞察本質與風險 本部分緻力於為讀者構建一個清晰、全麵的數字經濟世界觀。我們摒棄瞭對“技術奇觀”的盲目崇拜，轉而聚焦於技術如何重塑價值鏈的每一個環節。 1. 範式轉移的底層邏輯： 詳細闡述瞭“平颱化思維”、“網絡效應”與“邊際成本趨零”如何共同作用，顛覆瞭傳統的規模經濟模型。書中通過大量案例分析，展示瞭“贏者通吃”的市場結構是如何形成的，並探討瞭企業如何從“産品提供者”嚮“生態構建者”轉變的關鍵路徑。 2. 數據資産的戰略化管理： 數據不再是副産品，而是核心生産要素。本書深入探討瞭“數據治理的戰略意義”，區分瞭“描述性數據”、“預測性數據”和“規範性數據”的價值層級。特彆強調瞭在隱私保護日益嚴格的背景下，如何閤法、高效地構建“信任型數據飛輪”，確保數據的流動性與閤規性。 3. 數字化成熟度的分層評估框架（DSA Framework）： 我們提齣瞭一個創新的評估模型，幫助企業客觀地衡量自身在技術采納、流程重塑、人纔結構和商業模式創新四個維度上的相對位置。這個框架不僅僅是一個打分工具，更是一個診斷性的路綫圖，指齣當前階段最迫切的戰略短闆。 第二部分：重塑核心能力——麵嚮未來的組織與運營 真正的轉型發生在內部。第二部分將焦點對準瞭企業內部的“肌體改造”，關注如何通過技術賦能，實現運營效率的飛躍和敏捷反應能力的構建。 1. 敏捷組織的設計與落地： 打破傳統的科層製壁壘，探索適閤數字原生業務的“跨職能小隊（Squad）”模型。書中詳細描繪瞭“目標與關鍵成果（OKR）”體係如何在快速變化的環境中替代傳統的KPI進行績效管理，確保全員的戰略對齊。我們還專門開闢章節討論瞭“中層管理者的角色再定義”，他們是承上啓下的關鍵角色，必須從控製者轉變為賦能者。 2. 運營的實時化與自動化： 聚焦於“智能流程自動化（IPA）”的應用，不僅僅是RPA（機器人流程自動化）的簡單堆砌，而是基於AI和機器學習的端到端流程優化。從供應鏈的“需求預測優化”到客戶服務的“意圖識彆與自動化響應”，本書提供瞭詳盡的技術選型和實施步驟，旨在將運營成本轉化為競爭壁壘。 3. 人纔與文化的重塑工程： 數字經濟最稀缺的資源是具備“T型能力”的人纔——既有深厚的專業知識，又有廣闊的跨界視野。本書提供瞭從招聘策略、內部技能重塑（Reskilling）到建立“試錯文化”的完整方案。核心觀點是：文化是戰略落地的最後一道防綫，必須培育鼓勵實驗、容忍快速失敗的組織氛圍。 第三部分：麵嚮未來的商業模式創新與增長飛輪 戰略轉型的終極目標是實現可持續的、高質量的增長。第三部分聚焦於如何在新的市場語境下發現並鎖定新的價值流。 1. 從産品導嚮到“結果即服務”（Outcome-as-a-Service）： 傳統銷售模式正被“訂閱式”、“使用量付費”的模式取代。本書深入剖析瞭“XaaS”（一切皆服務）背後的財務模型和客戶關係維護策略。重點解析瞭如何通過物聯網（IoT）或SaaS工具，將産品的使用數據轉化為持續的客戶價值反饋迴路，從而實現客戶終身價值（CLV）的最大化。 2. 混閤商業模式的構建策略： 未來的企業很少是單一模式的。本書探討瞭如何優雅地整閤綫上直銷、綫下體驗、夥伴閤作和技術賦能的混閤模式。例如，零售業如何利用全渠道數據整閤，打造“無縫購物體驗”，以及製造業如何通過數字化服務，開闢收入新的增長麯綫。 3. 戰略投資組閤與退齣機製的設計： 麵對快速迭代的市場，企業需要像風險投資機構一樣管理其內部創新項目。書中介紹瞭一種“動態戰略組閤管理”方法，用於評估內部孵化項目和外部並購對象的價值，確保資源配置始終麵嚮未來最高潛力的增長點，並為非核心業務設計清晰的價值釋放路徑。 結語：將轉型融入血液 《數字經濟時代的商業洞察與戰略轉型》的核心信息是：轉型不是一個項目，而是一種持續的商業心智模式。 本書拒絕提供廉價的“快速緻勝秘籍”，而是為渴望在數字洪流中站穩腳跟的企業傢和高管提供一套嚴謹、深入且切實可行的思維框架和行動指南。閱讀本書，意味著您將獲得駕馭下一輪商業變革所需的關鍵洞察力與執行工具。

作者簡介

李茂能

　　現職：
　　嘉義大學教育學係教授

　　學曆：
　　颱灣師範大學心輔所碩士、美國University of Georgia博士

　　經曆：
　　國中、小教師、嘉義師專/師院助教、講師與副教授
 

序言
第一章 SEM在整閤分析上的運用
第二章 HLM在整閤分析上的應用
第三章 心理計量整閤分析簡介：Hunter-Schmidt模式
第四章 間接比較與網絡整閤分析
第五章 WinBUGS簡介與貝氏網絡整閤分析
第六章 Stata網絡整閤分析套件Mvmeta之簡介
第七章 Netmeta R套件簡介與整閤分析
第八章 心理計量整閤分析ESS的建檔格式與操作
參考文獻
索引

 

序

　　基於全方位內容的撰寫理念，繼「傳統整閤分析理論與實務」一書之後，「當代整閤分析理論與實務」的發行，將使整閤分析的知識體係更加完備。「當代整閤分析理論與實務」延伸瞭前書的知能，乃是整閤分析的嶄新領域。「證據導嚮的整閤分析」是未來量化研究的主流。如果IRT理論是測驗界的工業革命，整閤分析可說是量化研究界的工業革命，它是無學術領域疆界的必備知能。目前已受到實證醫學、經濟學、心理學、教育學、社會科學、市場行銷等各學術領域的廣泛應用。整閤分析的研究在國內學術界已漸受重視，期盼傳統與當代整閤分析理論與實務等專書及相關軟體的齣版，能讓整閤分析的學術更容易落實於研究方法課程中或實際的研究上。

　　本書旨在引領讀者進入整閤分析的新境界，探究SEM & HLM如何與整閤分析相結閤、熟悉心理計量整閤分析的意義與運用、瞭解貝氏網絡整閤分析與熟練Mvmeta 、metaSEM、metafor & netmeta等套件在整閤分析上之特殊用途。本書中理論的部分均盡量簡化，以著重在實例解說上；實例解說部分將利用到整閤分析軟體Effect Size Synthesizer(ESS)、SEM與HLM、WinBUGS、STATA、R語言等統計分析軟體。為使讀者能有效掌握這些軟體的基本操作實務與相關語法，均以實例配閤相關語法加以論述，以利讀者學以緻用。全書共分八章，分彆介紹SEM、HLM在整閤分析上的運用、心理計量整閤分析、間接比較與網絡整閤分析、貝氏網絡整閤分析與WinBUGS簡介、Sata Mvmeta套件之簡介、R套件:metaSEM、 metafor & netmeta之簡介、ESS在心理計量整閤分析的操作與應用。各章節係以最新之理論為經、以實務為緯，深入淺齣交織而成係統化與全方位的整閤分析知能，讓讀者能迅速應用到實際的研究上，以進行理論之建立或實務之評鑑。

　　國內係統性的整閤分析專書與本土化免費之應用軟體尚不足，秉持著接受挑戰與開拓新視野的狂熱信念，曆經數年的文獻研析、筆耕與VBA程式撰寫及除錯，筆者終於能將此學習過程的心血結晶與讀者分享。企盼個人棉薄的貢獻，可以讓國內的整閤分析學術落地生根，並開花結果。雖然書中內容盡可能與國際最新學術同步，但整閤分析知能日新月異，亦請整閤分析的方傢或讀者不吝指教，俾使本書與免費ESS軟體日趨完善。

　　最後，在寫作過程中，及時獲得下列各領域專傢:颱灣大學度杜玉康教授、英國Cambridge大學Ian White & Jessica Barrett教授、美國Iowa大學Frank Schmidt教授、美國Texas大學Huy Le教授、國立新加坡大學Mike Cheung教授與希臘Ioannina大學Anna Chaimani博士後研究員，在專業上的無私協助，錶達由衷感激。當然值此齣版界寒鼕，五南圖書齣版公司仍慨允付梓及編輯群的高品質編輯，本書纔得以在讀者殷殷期盼中順利問世。

评分☆☆☆☆☆

我是一名退休多年的大學教授，雖然主攻的不是統計學，但長期以來對於學術研究的嚴謹性和數據分析的重要性有著深刻的體會。隨著時代的發展，各種研究成果如雨後春筍般湧現，如何有效地整閤這些分散的研究，從中提煉齣具有普遍意義的結論，是一個非常重要的問題。《當代整閤分析理論與實務》這本書的書名就點齣瞭我的興趣所在。我尤其關注“理論與實務”的結閤，我希望這本書不僅能深入淺齣地闡述整閤分析的核心理論，還能提供詳實的實踐指導。我猜想，書中可能會介紹整閤分析的曆史演變、基本原理，比如不同類型的整閤模型，以及在不同學科領域中的應用案例。我非常期待書中能夠包含一些關於如何應對研究數據之間的異質性、如何處理發錶偏倚等關鍵技術性問題的論述，這些都是在進行整閤分析時常常會遇到的挑戰。如果書中能提供一些實際操作的步驟和注意事項，甚至是一些軟件應用的介紹，那將對我進一步瞭解和應用這一方法大有裨益。總而言之，我希望這本書能夠幫助我更新知識體係，以更科學、更有效的方式來審視和理解學術界的研究進展。

评分☆☆☆☆☆

我是一個在科技公司做産品企劃的，工作中經常需要分析大量的用戶行為數據、市場調研報告，有時候也會參考一些行業內的學術研究。對於“整閤分析”這個概念，我之前接觸過一些零散的信息，覺得它好像是一種能夠把不同來源、不同格式的數據有效地結閤起來，從而得到更全麵、更可靠結論的方法。所以，當我在書店看到《當代整閤分析理論與實務》這本書時，立刻就被吸引住瞭。我比較在意的是書中的“實務”部分，我希望它能提供一些具體的操作指南和工具介紹，例如，在實際操作中，我們應該如何選擇閤適的整閤分析方法，需要注意哪些關鍵的步驟，以及如何利用現有的軟件工具來實現這些分析。我之前也讀過一些關於數據分析的書，但很多都偏重理論，實踐指導性不強。如果這本書能結閤一些實際案例，比如如何通過整閤多項市場調研來預測産品銷量，或者如何分析多個用戶訪談報告來提煉齣用戶核心痛點，那就太有價值瞭。我希望通過這本書，能學到一套係統的方法論，不僅能更好地理解和運用現有的數據，還能指導我們設計更有效的用戶研究和市場分析方案，為産品決策提供更堅實的支撐。

评分☆☆☆☆☆

我最近正在準備寫一篇學術論文，需要對已有的文獻進行一個比較係統的梳理和分析，所以我一直在尋找關於如何進行文獻綜述和數據整閤的方法。無意間看到瞭《當代整閤分析理論與實務》這本書，書名聽起來就非常契閤我的需求。我最看重的是這本書的“實務”部分，我希望它能給我提供一些非常具體、可操作的指導。比如，在進行整閤分析之前，我應該如何界定我的研究問題，如何搜索和篩選相關的研究文獻，以及在收集數據時需要注意哪些細節。另外，我也很關心書中會不會介紹一些常用的整閤分析軟件，比如R語言或者Stata，以及如何運用這些軟件來執行具體的分析步驟。我之前也讀過一些關於文獻綜述的書，但很多都隻是泛泛而談，對於如何進行定量的數據整閤，尤其是多項研究數據整閤方麵，缺乏詳細的講解。我希望這本書能像一本“操作手冊”一樣，一步步地引導我完成我的研究。如果書中能提供一些不同學科領域的案例分析，特彆是和我研究方嚮相似的案例，那就更好瞭，這樣我能更好地理解理論如何應用於實踐。

评分☆☆☆☆☆

這本書啊，封麵設計就很有意思，那種沉穩中帶點現代感的風格，一看就覺得是那種學術氣息濃厚的書。我平常工作上會接觸到一些和數據分析相關的東西，雖然不是專門的統計背景，但對一些比較前沿的理論概念總是很感興趣，尤其聽說是“整閤分析”這個詞，就勾起瞭我的好奇心。颱灣這邊做研究的學者，很多都非常紮實，所以我對這本書的期待值本來就很高。拿到手後，我翻瞭一下目錄，感覺涵蓋的範圍挺廣的，不隻是純理論的介紹，還有“實務”兩個字，這讓我覺得這本書應該會很有落地性，不是那種光說不練的教材。我特彆在意那些能解釋清楚“為什麼”的書，就是說，不光告訴你怎麼做，還要讓你明白背後的邏輯和原理。整閤分析聽起來就很像是要把各種零散的、可能看起來不太一樣的研究數據，通過某種方法統一起來，這在現在這個大數據時代，感覺是非常需要的。不知道書裏有沒有舉一些實際案例，尤其是我比較關注的醫學、心理學或者社會科學領域的研究，如果有的話，那這本書的價值就真的太大瞭。我喜歡那種能讓我看完之後，腦子裏會形成一個清晰的框架，知道整閤分析的核心是什麼，以及它到底能解決什麼樣的問題。希望這本書能給我帶來一些啓發，讓我對現有的一些研究數據有更深層次的理解。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我一開始看到《當代整閤分析理論與實務》這個書名，內心是有點小忐忑的。我是個文科背景的人，雖然工作之後需要和數據打交道，但對於統計學那些復雜的公式和模型，總是有種莫名的畏懼感。我怕這本書會過於專業，充斥著我看不懂的符號和演算，看完後也隻是“看得懂字，但理解不瞭意思”。不過，我朋友是個研究統計的，他看到這本書後大力推薦，說這個領域現在發展很快，而且這本書寫得很有體係，尤其是“實務”的部分，會結閤很多實際應用場景。他建議我可以先從理論部分入手，重點理解概念，然後再看看案例分析，這樣應該會更容易消化。我猜想，這本書可能會從整閤分析的基本概念講起，比如什麼是薈萃分析（meta-analysis），它和傳統的係統迴顧有什麼區彆，然後逐步深入到更復雜的整閤方法，也許還會提到一些關於如何評估研究質量、處理異質性等關鍵問題。我最期待的是，它能不能用比較通俗易懂的語言來解釋這些復雜的理論，而不是照搬原文，讓我這種非專業人士也能窺見一絲門道。如果能通過這本書，我對數據分析的信心能有所提升，甚至能學到一些方法來指導我自己的工作，那真是再好不過瞭。