民意調查資料分析的R實戰手冊 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• R語言
• 民意調查
• 數據分析
• 統計分析
• 社會調查
• 實戰
• 案例
• 政治學
• 方法論
• 數據可視化

‧本書主要針對人文社科學子，以及有興趣以R分析民意調查資料的學習者所打造。以多種民意調查進行資料分析實作，包含大型麵訪調查資料、電話調查資料及網路調查資料，從資料描述到報錶輸齣，都能用R輕鬆完成。

　　•提供清楚的學習路徑圖，幫助三種學習者快速上手：無論如何都想入門R，卻苦無任何程式訓練背景的學習者、正在不同資料分析工具之間評估R的學習者，以及準備好要用R處理民意調查資料的學生、從業人員或是學者。

　　•提供對應每個章節的R語法檔，讓學習者快速上手實作練習並反覆磨練基本技巧。讀者可以發現這本手冊為您帶來簡單好上手的優秀工具以及在指間即可完成資料分析的成就感。

　　•介紹sjPlot套件傢族，教你如何使用這個新的工具更有效率進行資料分析、編碼、製錶及製圖。
　　•介紹如何將RStudio當作書寫及成果分享平颱。讀者將有機會體會到將語法及分析結果同時嵌進HTML檔案中，或是轉為Word檔與人分享的愉快過程。

　　•介紹「探索式資料分析」的工具。大數據高手將有機會一窺小資料的潛力，而入門的學習者將能感受到這個探索途徑在假設檢證的研究傳統之外所帶來的啓示。

　　◎書中範例資料檔案請至http://bit.ly/2IdBWEE下載。或至本公司網站http://www.wunan.com.tw，輸入書號1PZB，即可找到下載處。
 

深入淺齣：數據驅動的決策製定與統計推斷實踐指南 書籍簡介 書名：數據驅動的決策製定與統計推斷實踐指南 作者：[請在此處填寫作者姓名，此處留空以保持簡介的普適性] 內容概述： 本書旨在為希望掌握現代數據分析技術、將復雜數據轉化為可行洞察，並最終指導業務決策的專業人士、研究人員和高級學生提供一份全麵而實用的操作手冊。我們聚焦於統計推斷的嚴謹性與實際應用的可操作性之間的平衡，力求構建一座連接理論知識與真實世界問題的堅實橋梁。 本書並非傳統的統計學教科書，它摒棄瞭冗長晦澀的數學證明，轉而強調“如何應用”以及“如何解讀結果”。我們假設讀者對基礎的代數和概率概念有所瞭解，但期望通過本書，能夠熟練運用先進的統計工具來應對真實世界中常見的數據挑戰。 核心模塊與特色： 本書結構清晰，內容涵蓋瞭從數據清洗到復雜模型構建與解釋的全過程，重點突齣“實踐性”與“批判性思維”的培養。 第一部分：數據基礎與預處理的藝術 在任何分析開始之前，數據的質量決定瞭分析的上限。本部分將深入探討處理“髒數據”的係統化方法。 1. 數據的生命周期管理： 介紹數據的獲取、存儲與版本控製的最佳實踐。強調在數據工程層麵確保數據的可追溯性和完整性。 2. 缺失值與異常值的係統性處理： 不僅僅是簡單的刪除或均值填充。我們將詳細介紹多重插補（Multiple Imputation）技術，以及基於模型和非參數方法的異常值檢測與穩健處理策略。 3. 數據轉換與特徵工程的直覺： 探討如何通過對數變換、Box-Cox變換等手段改善數據分布，使其更符閤統計模型的假設。重點講解如何基於業務邏輯構建有意義的交互項和衍生變量，這是提升模型性能的關鍵步驟。 4. 探索性數據分析（EDA）的深度洞察： EDA不僅是繪圖，更是建立數據直覺的過程。我們將超越基礎的直方圖和散點圖，引入高維可視化技術（如 t-SNE, UMAP）和非參數密度估計，以揭示數據中隱藏的結構和潛在的假設檢驗方嚮。 第二部分：經典統計推斷與模型選擇的嚴謹性 本部分旨在鞏固讀者對推斷性統計的理解，確保所做的結論具有科學的可靠性。 1. 假設檢驗的精細化應用： 深入探討T檢驗、方差分析（ANOVA）的變體（如混閤效應模型中的應用）。特彆關注統計功效（Power）分析的重要性，指導讀者如何設計實驗以避免I類和II類錯誤。 2. 迴歸分析：從綫性到廣義： 綫性迴歸的診斷與穩健性： 詳細講解多重共綫性、異方差性和殘差非正態性的診斷方法（如VIF、殘差圖分析），並提供GLS、Huber迴歸等穩健方法。 廣義綫性模型（GLM）： 針對非正態響應變量（如計數數據、比例數據），係統介紹泊鬆迴歸、邏輯迴歸的原理、模型擬閤與係數解釋。 3. 非參數方法的價值： 在數據分布未知或樣本量較小時，非參數檢驗（如秩和檢驗、Kruskal-Wallis檢驗）是不可或缺的工具。本部分會明確指齣何時應優先使用非參數方法。 第三部分：高級建模技術與預測的藝術 麵對日益復雜的數據集和更高精度的預測需求，本部分聚焦於現代機器學習方法與傳統統計學的融閤。 1. 正則化與模型選擇的權衡： 詳細介紹Lasso, Ridge, Elastic Net迴歸，它們如何通過引入懲罰項來解決高維數據中的過擬閤問題，並實現變量選擇。重點在於理解$lambda$參數的選擇策略（如交叉驗證）。 2. 時間序列分析的現代視角： 涵蓋時間序列數據的分解、平穩性檢驗（ADF, KPSS）。深入探討ARIMA傢族模型的構建流程，並引入考慮外部因素的ARIMAX模型。對於非綫性趨勢，介紹GARCH模型在波動率預測中的應用。 3. 生存分析：事件發生時間的建模： 針對醫學、工程和客戶流失等領域，係統介紹Kaplan-Meier估計和Cox比例風險模型。重點在於如何處理刪失數據，並解釋風險比（Hazard Ratio）的業務含義。 4. 提升樹（Gradient Boosting）與隨機森林的統計解釋： 不僅僅是調用庫函數，而是解釋這些集成方法的內在機製，特彆是如何利用SHAP值和Permutation Importance等工具，為“黑箱”模型提供可解釋的統計見解。 第四部分：實驗設計與因果推斷 數據分析的終極目標往往是理解“如果…會怎樣？”（What if?）。本部分是本書最具實踐價值的部分，專注於設計嚴謹的實驗和進行可靠的因果推斷。 1. 隨機對照試驗（RCT）的黃金標準： 探討樣本量確定、隨機化方案（分層、區組設計）的設置，以及如何有效評估處理效應。 2. 準實驗設計（Quasi-Experimental Design）： 現實中，完美隨機化往往不可能。我們將詳細介紹替代RCT的方法： 傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）： 如何通過匹配具有相似處理傾嚮的個體來模擬隨機化過程。 斷點迴歸設計（Regression Discontinuity Design, RDD）： 適用於存在明確分配閾值的情況，提供強有力的因果估計。 雙重差分（Difference-in-Differences, DiD）： 用於評估政策或乾預措施隨時間推移的淨效應。 3. 因果推斷的診斷與敏感性分析： 強調對假設（如平行趨勢假設）的檢驗，以及如何通過敏感性分析來評估結果對未觀測混雜因素的穩健性。 麵嚮讀者： 渴望將統計學知識轉化為實際商業洞察的數據分析師。 需要為研究報告提供嚴謹統計論證的研究人員。 希望從技術層麵理解並掌控復雜模型的工程師和數據科學傢。 需要指導團隊進行有效實驗和決策製定的管理者。 本書的承諾： 通過本書的學習，讀者將不僅學會運行統計程序，更重要的是，將培養齣一種數據驅動的批判性思維框架，能夠獨立設計分析方案，識彆潛在的統計陷阱，並以最大的統計效力來支持關鍵決策。內容緊密結閤當前業界對模型透明度和因果解釋的迫切需求。

作者簡介

劉正山

　　現職
　　國立中山大學政治研究所教授

　　學曆
　　美國堪薩斯大學政治學博士

　　專長
　　民意與行為研究
　　方法論及研究方法
　　政治心理與政治傳播

　　經曆
　　網路調查平颱smilepoll.tw 創辦人
　　國立中山大學民意與市場調查中心主任
　　教育部特色典範計畫授課
　　資策會R實做課程授課
　　中央研究院計量方法營授課
 

推薦序一 何宗武教授
推薦序二 蔡佳泓教授
自序

Chapter 1　暖　身
1.1 關於R的二三事
1.2 章節安排與導讀

Chapter 2　民意調查資料分析的基本功
2.1 基本術語與觀念
2.2 抽樣與推論
2.3 信賴區間與顯著性檢定

Chapter 3　廚具準備：R的入門基本功
3.1 使用R之前的工作環境設置
3.2 R的基本語法
3.3 使用RStudio書寫發錶及溝通

Chapter 4　買菜：資料的取用與整理
4.1 認識資料形態
4.2 R的基本資料處理語法
4.3 資料檔的描述製圖與製錶

Chapter 5　備料：變數的編碼與描述
5.1 SAV格式調查資料的讀入、清理與編碼
5.2 CSV格式調查資料的讀入、清理與編碼
5.3 變數的描述製錶與製圖
5.4 閤併變數製作量尺

Chapter 6　蒸與煮：變數之間關聯性的探索
6.1 變數間的相關性檢驗
6.2 使用FactoMineR套件進行MCA分析

Chapter 7　炒與炸：模型的建立與分析結果詮釋
7.1 綫性迴歸模型
7.2 二元勝算對數模型
7.3 多元勝算對數模型
7.4 迴歸模型的比較、製圖與製錶

Chapter 8　實例演練
8.1 麵訪調查資料分析實作：TSCS2013
8.2 電訪調查資料讀入清理與存檔流程：ID2015
8.3 電訪資料分析實作：ID2015 假設檢證
8.4 電訪資料分析實作：TNSS2015
8.5 網路調查資料分析實作：BBQ

附錄一　R 與RStudio的安裝
A.1 R 的下載與安裝
A.2 R 的使用者介麵
A.3 RStudio 的下載與安裝
A.4 RStudio 的使用者介麵

附錄二　TNSS2015 電訪結果報錶
 

自序

　　這本手冊是獻給有心踏齣統計套裝軟體舒適圈、挑戰自己的社科人及民調人所寫的實戰手冊。它其實不該是以「書」作為最終齣版形態問世。這本手冊應該是個可以不斷隨著R的節奏更新、為讀者提供最新做法的綫上版app。不少R的專書作者都已經使用「R bookdown」來這麼做瞭（這是R社群在2017年提供的知識分享形式，請見bookdown.org）。我期待自己、同仁及同好有一天都能這麼做。在颱灣學術社群及讀者接納這個bookdown 風潮之前，紙本書仍然是最容易上手、最有學習效率的知識載體。所以我決定將這十年不斷更新的「政治學研究方法」及「經驗研究與資料分析」的教材轉為這本手冊。

　　我的大學背景是政治理論，毫無程式設計背景、甚至到博士班時連微積分都還沒讀過。大學時我把自己歸類為社會組，不願意打開習慣領域。2000年赴美留學後，迎接瞭一連串的震憾教育。一開始接受訓練使用Stata、後來使用SAS完成碩士論文、2002年時因指導教授興趣轉嚮而接觸到R，最後要用R完成所有的資料分析（這過程中還包括瞭棄Windows移轉到Linux的血淚）。這個過程中每次轉摺，對流著哲學及人性關懷血液的自己來說，都是痛不欲生的磨難，有時甚至會想迴颱灣買一本中文SPSS，學會那種點放之間就可以看到報錶的學習方式。走過風雨之後，我好不容易接受瞭這種痛是來自學習與蛻變的事實。我總算瞭解瞭為什麼美國前段的大學院校會全麵迎嚮R，但也在心中浮起一個期待，希望其他學習者不要再經曆這種碰撞與消磨。畢竟不是所有人都曾經擁有美好的博士班時光，可以放下萬緣、完整的把時間浪費在學習看似與當下生命無關，又在就業市場看不到前景的事物（包含R）。當時，真無法預見十年後，R成瞭全球跨學門的統計工具、成瞭新興學門「資料科學」（data science）的基本語言之一、甚至可以成為就業市場中的加分項目。而這過程中，R被全世界不斷被接納、被應用、被簡化，一路讓學R這件事從難如登天到成為可係統學習及傳授的技術，速度飛快。我在社會科學院教R，每年改寫教材，感受深刻。隻能說，後麵來的學習者（就是你）比較幸福。

　　這手冊是為沒有任何程式語言背景的學子寫的。但前提是你能夠從彆的地方取得本書無法涵蓋的基本統計學及資料分析的知識，把這一本當作是某種操作說明書（guide）。我刻意把這本手冊寫短（小）寫淺（白），是希望能協助以下幾種人上手入門。第一種是覺得自己必須用R來做資料分析的人。透過這本書縮短學習摸索的時間，減低那種既急切卻又不得其門而入的徬徨。第二種是正在不同資料分析工具之間，打算作齣評估與選擇的人。透過這本手冊，親自上手後，再來判斷R 是不是真的是最難學的工具。第三種是在學術界及業界處理民意調查資料的人。透過這本書找到SPSS之外的第二把刷子。

　　在今天，若你能簡單一句話告訴彆人「我會用R做資料分析」，就相當於說齣「我不怕難、我有能力麵對程式語言、我有能力用英文自學、我有能力從資料中發掘真相」。這些都是未來好的研究所、政府單位、公司行號需要的能力。擁有這種能力，便能擁有敏銳的知識觸角，當然就會是人纔。R是一種語言，端看你怎麼用它。就像你會說簡單的英文，卻不一定要用英文寫詩。在R的世界，沒有人真的能全麵學會瞭R及它的應用麵，但在你的世界裏，你仍然可以掌握它，並且跟它一起進步。

　　這本書無法涵蓋各種R的應用麵，隻能引領你進民調資料的料理廚房。民調資料最大的特色是它是類彆型資料，而且是直接碰觸到民眾偏好的資料。因此，我建議資料科學傢不妨留意這個社會科學較為擅長的資料領域，因為這種小資料的含金量不見得會低於從社群網路耙下來的大數據。我也同樣期待社科人在使用這本手冊學會用R分析民調資料之後，勇於跟其他使用R的學門（如心理、教育、公衛等）接軌，開始碰觸資料科學傢所經常接觸到的連續型變數資料，讓強調意義的專業與強調分析的專業交融在一起。

　　這本手冊從構想到誕生走過瞭十個年頭。感謝何宗武教授的鼓勵、康藝晃教授的腦力激盪、中山政研所同仁及每一屆勇於嘗試R的同學，幫助我搭建這座連接政治科學與資料科學的橋。感謝傢人的耐心與陪伴，感謝王昱尹及邱俊廷同學在製圖及校對上如及時雨一般的協助。感謝五南劉靜芬副總編輯團隊在齣版各個方麵提供彈性和鼎力協助。最後，也謝謝你願意嘗試，希望這本手冊能對你有幫助。
 

评分☆☆☆☆☆

我剛拿到這本《民意調查資料分析的R實戰手冊》，就迫不及待地翻閱起來，心裏的興奮之情難以言錶。作為一名長期在新聞媒體行業工作，需要經常接觸和解讀民意調查報告的從業者，我深知數據分析在其中扮演的關鍵角色。然而，以往我們對民意調查數據的理解，很大程度上依賴於第三方發布的報告，缺乏獨立進行深入分析的能力，這總讓我覺得有些力不從心。 這本書的齣現，對我來說就像是打開瞭一扇新的大門。它明確地將 R 語言的應用聚焦在瞭“民意調查資料分析”這一我非常關心的領域，並且用“實戰手冊”這個詞，預示著它會非常接地氣，能夠讓我們這些非統計專業背景的讀者也能看得懂、用得上。我最看重的是，書中是否能夠提供一套從數據清洗、數據轉換，到統計建模、結果解釋的完整流程。 例如，民意調查數據往往涉及到不同的人群、不同的議題，如何利用 R 來有效地進行分組分析、交叉分析，找齣不同群體之間在某個議題上的差異，這將是我非常期待學習的部分。同時，民意調查的結論常常需要可視化呈現，以更直觀地嚮大眾傳遞信息。我希望這本書能夠展示如何利用 R 的強大繪圖功能，製作齣清晰、美觀且信息量豐富的圖錶，例如柱狀圖、餅圖、摺綫圖，甚至更復雜的分布圖或地圖可視化。 更重要的是，我希望這本書能夠幫助我理解一些民意調查報告中常齣現的統計術語背後的含義，並能教會我如何用 R 去驗證這些結論，或者去探索一些更深層次的關聯。這本書是否會涉及如何進行問捲設計分析？如何評估不同提問方式對結果的影響？如何進行預測性分析來預判未來民意走嚮？這些都是我非常感興趣的。總而言之，我期待這本手冊能讓我擺脫對外部報告的依賴，真正掌握用 R 語言解讀民意動態的能力，為我未來的工作帶來實質性的提升。

评分☆☆☆☆☆

收到《民意調查資料分析的R實戰手冊》這本書，我第一眼看到書名就覺得很親切。作為一名在學術研究領域摸爬滾打多年的學生，我深知數據分析是貫穿整個研究過程的核心環節，而民意調查數據由於其復雜性和多樣性，往往是分析的難點。我一直希望能夠有一本專門的書籍，能夠係統地指導我如何運用 R 語言來處理和分析這類數據，並且能夠將統計理論與 R 的實際操作緊密結閤起來。 這本書的“R實戰手冊”這個定位，恰好滿足瞭我的需求。它意味著這本書不會僅僅停留在理論講解，而是會包含大量的實際操作指導，這對於我們這些需要動手實踐的學生來說，非常有價值。我非常期待書中能夠詳細介紹 R 語言在民意調查數據預處理中的應用，比如如何進行數據清洗、缺失值填充、變量編碼等，這些步驟看似基礎，但對後續分析的準確性至關重要。 更吸引我的是，我希望這本書能夠涵蓋一些民意調查數據分析的進階技術。例如，如何使用 R 進行多項邏輯迴歸來預測離散的響應變量？如何進行聚類分析來識彆具有相似態度的群體？甚至是如何運用 R 來模擬和評估抽樣方法的優劣？這些都是我們在論文撰寫過程中經常會遇到的問題，如果這本書能提供清晰的解決方案和代碼示例，那將大大減輕我的研究負擔。 此外，民意調查的分析結果往往需要以嚴謹的統計語言進行呈現，並且需要可視化圖錶來輔助理解。我希望這本書能夠教會我如何用 R 繪製齣專業、美觀的統計圖錶，例如箱綫圖、散點圖矩陣、熱力圖等，並能指導我如何正確地解讀這些圖錶所反映的統計信息。總而言之，我期待這本手冊能夠成為我在民意調查數據分析道路上的良師益友，幫助我提升分析能力，産齣更具學術價值的研究成果。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本《民意調查資料分析的R實戰手冊》的時候，我的第一反應是“終於來瞭！”。作為一名社會科學的研究者，民意調查是我們工作中不可或缺的一部分，但如何有效地利用 R 來處理和解讀這些復雜的數據，一直是我心中的一個痛點。市麵上關於 R 的書籍不少，但大多數都集中在一般的統計建模或者數據可視化，很少有專門針對民意調查這樣特定領域的數據分析進行深入講解的。 這本書的齣現，正好填補瞭這個市場空白。從書名就能看齣，它不僅僅是 R 語言的入門介紹，而是直接切入瞭“民意調查資料分析”這個核心主題，並且強調“實戰”，這意味著它將包含大量的實際案例和代碼演示，這對於我們這些需要將知識立刻應用到工作中的人來說，簡直是福音。我特彆關心書中是否會涉及如何處理問捲調查中的常見問題，比如缺失值、異常值、不平衡樣本等等。 此外，民意調查的結論往往需要非常嚴謹的統計推斷，例如估計置信區間、進行假設檢驗，甚至使用更復雜的統計模型來預測趨勢或解釋變量之間的關係。我希望這本書能夠提供一套係統性的方法論，指導我們如何運用 R 來實現這些分析，並能清楚地解釋每一步的統計原理。特彆是對於一些比較進階的分析技術，比如多層模型、因子分析等，如果書中能夠有相應的 R 實現，那將大大提升這本書的價值。 總而言之，我期待這本書能夠成為我案頭的必備參考書，它不僅能幫助我提升 R 語言在民意調查分析方麵的技能，更能讓我對整個分析流程有更深刻的理解。希望它能用清晰易懂的語言，結閤實際案例，將復雜的統計概念和 R 代碼巧妙地融閤在一起，讓我能夠自信地處理各種民意調查數據，並從中提取齣有價值的洞察。

评分☆☆☆☆☆

哇，收到這本《民意調查資料分析的R實戰手冊》真是太驚喜瞭！我一直對統計分析有濃厚的興趣，尤其是在處理像民意調查這種真實世界的數據時，總覺得需要一個能夠腳踏實地、從頭學起的指南。這本書的標題立刻就抓住瞭我的眼球，"R實戰手冊"這幾個字就代錶著它不是那種紙上談兵的理論書，而是能夠真正讓我們動手操作、解決問題的工具。 我平常接觸的 R 語言教材，有的過於學術化，充斥著復雜的公式和抽象的概念，學起來常常讓人望而卻步；有的又過於簡單，隻停留在基礎操作層麵，對於如何運用 R 來解決實際的統計問題，幫助有限。這本書正好彌補瞭這種斷層。從書名來看，它就清楚地指嚮瞭民意調查這樣一個具體的研究領域，這讓我非常期待能夠學習到如何使用 R 來處理和分析這類數據。 更重要的是，民意調查的數據往往具有其獨特性，比如抽樣設計、權重調整、問捲本身的信度效度等問題，這些都是在一般統計分析中不太會深入探討的。我非常好奇這本書會如何結閤 R 語言的強大功能，來解決這些民意調查特有的挑戰。比如，書中是否會介紹如何進行加權處理以修正抽樣偏差？如何評估量化問捲的可靠性？甚至是如何進行復雜的交叉分析和模型構建來揭示民意背後的深層原因？這些都是我迫切想要瞭解的。 老實說，我之前也嘗試過一些 R 的教程，但總覺得難以將學到的知識與實際的民意調查項目聯係起來。這本書恰好給瞭我一個清晰的脈絡，讓我知道 R 語言在民意調查分析中的具體應用場景和方法。它不僅僅是教你敲代碼，更重要的是教你如何思考，如何將統計理論轉化為可執行的分析步驟，最終得齣有意義的結論。我非常期待它能幫助我把理論知識轉化為實際操作能力，成為我進行民意調查數據分析的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得，要真正理解一個社會現象，尤其是像民眾態度、偏好這樣動態變化的事物，必須深入到數據背後。而民意調查，無疑是捕捉這些信息最直接的窗口。然而，如何將收集到的海量、有時甚至有些雜亂的問捲數據，轉化為有意義的洞察，一直是擺在我麵前的一道難題。《民意調查資料分析的R實戰手冊》這個書名，就像是為我量身定做的。 我尤其看重“實戰”這兩個字。市麵上很多關於 R 的書籍，要麼過於理論化，要麼隻講解基礎語法，很難讓我將學到的知識直接應用到實際的民意調查項目中。我渴望的是一本能夠手把手教我如何一步步完成數據分析的書，能夠提供清晰的代碼示例，並且這些示例能夠貼閤民意調查的實際應用場景。這本書是否會包含如何處理李剋特量錶數據？如何進行多項選擇題的分析？如何評估不同人口統計學變量對迴答的影響？這些都是我非常關心的。 我設想，這本書會帶領我從數據的導入和初步的探索性數據分析開始，比如計算各種頻率、比例，瞭解數據的基本分布情況。然後，可能會進入到更復雜的統計方法，例如如何使用 R 進行因子分析，找齣隱藏在眾多問題背後的潛在態度因素？或者如何運用迴歸分析，探究哪些因素對某個特定議題的民意支持度有顯著影響？這些都是我非常希望能通過這本書學會的。 另外，民意調查的結果呈現至關重要，如何用 R 製作齣能夠清晰傳達復雜信息的圖錶，也是我希望書中能夠詳細介紹的部分。我期待它能夠教授我如何生成高質量的統計圖錶，並能指導我如何解讀這些圖錶所傳達的信息，從而寫齣有說服力的分析報告。總而言之，我希望這本手冊能夠成為我探索民意世界、挖掘數據價值的強大工具，讓我能夠更有信心地麵對未來的民意調查項目。