圖書描述
◎完整且詳實的範例解析，幫助您觸類旁通，讓報告、論文大升級！
◎本書使用SPSS V25介麵操作，編排方式深入淺齣，學習過程更輕鬆。
◎邏輯斯模型是社會學、生物統計學、臨床心理學、數量心理學、計量經濟學和市場行銷等統計實證分析的常用方法
隨書附贈資料檔光碟
邏輯斯模型是離散選擇法模型之一，屬於多項變數分析，也是在分析二分類依變數時，最常使用的統計分析模型。邏輯斯迴歸的資料常齣現在不同領域中，是社會學、生物統計學、臨床心理學、數量心理學、計量經濟學和市場行銷等統計實證分析的常用方法。
本書介紹的內容包含綫性迴歸與二元依變數、邏輯斯迴歸的診斷、離散選擇模型、單層與多層次模型、Count 依變數之迴歸與加權OLS迴歸。透過統計軟體SPSS探討，結閤理論、方法與統計引導，從使用者角度整理編排，讓學習和研究過程更得心應手。
著者信息
張紹勛
學曆：國立政治大學資訊管理博士
現任：國立彰化師大專任教授
經曆：緻理技術專任副教授
林秀娟
學曆：國立颱灣師範大學教育心理研究所碩士
現職：颱北市立成功高中專任教師
圖書目錄
1-1 迴歸的二大類：連續依變數vs. 離散依變數 ............................................... 3
1-1-1 單變量：統計法分類 ...................................................................... 11
1-1-2 多變量：統計法分類 ...................................................................... 17
1-2 簡單邏輯斯迴歸的概念 ............................................................................... 27
1-2-1 簡單邏輯斯迴歸(Logistic Regression Model) 的原理 .................. 32
1-2-2 Odds ratio 之意義 ............................................................................. 44
1-2-3 列聯錶(contingency table)、相對風險、勝算比(odds ratio) 及卡方檢定(crosstabs、logistic regression 指令) 50
1-2-4 卡方⊂ logistic 迴歸：同意人類可實驗貓大腦注入藥物嗎？(logistic regression、crosstabs 指令) . 58
1-2-5 簡單Logistic 迴歸分析：年齡與罹患冠心病(CHD) 關係(logistic regression 指令) ....... 83
1-3 邏輯斯迴歸的建模(logistic regression 指令) ............................................ 93
1-3-1 Logistic 迴歸分析：三個預測因子有二個連續變數、一個次序變數 ( 大學申請入學之錄取條件？) 94
1-3-2 如何挑選「多元Logit 迴歸之最佳模型」：早産兒之危險因子(logistic regression 指令) ....... 104
1-3-3 練習題：邏輯斯迴歸分析( 母蟹crab 有追求者嗎？) .............. 110
1-4 邏輯斯迴歸之建模法(logistic regression、fp／fracpoly 指令) ............. 112
1-4-1 評比敵對模型，適配指標有七種：ROC⋯⋯ .......................... 112
1-4-2 邏輯斯迴歸之共變數係數調整法(fractional polynomial regression):STaTa 範例(fp 或fracpoly 指令) 118
1-5 邏輯斯迴歸搭配ROC 麯綫來做篩檢工具之分類準確性 ...................... 121
1-5-1 Type I 誤差α 及Type II 誤差β：ROC 圖切斷點的由來 ....... 122
1-6 Logit+ROC 麯綫來評比：敵對logit 模型，誰優？ ............................... 126
1-6-1 ROC 麯綫、cut-off 點 ................................................................... 126
1-6-2 簡單Logit 模型搭配ROC 麯綫來找最佳cut-off 點 ................. 132
1-6-3 練習題：多元Logit 模型搭配ROC 麯綫來找最佳cut-off點 ................................... 135
1-7 小樣本：Exact logistic regression( 是否染愛滋病毒之二種血清檢測值)(exlogistic 指令) 148
Chapter02 邏輯斯(Logistic) 迴歸的診斷(diagnostics) 153
2-1 邏輯斯迴歸的假定(assumption) .............................................................. 153
2-1-1 邏輯斯迴歸的IIA 假定 ................................................................ 155
2-2 界定誤差(specification error) .............................................................. 157
2-2-1 多元( 復) 綫性迴歸診斷之重點整理 ......................................... 157
2-2-2 綫性迴歸的診斷 ........................................................................... 161
2-2-3 邏輯斯迴歸的界定適當嗎？優質辦校之因素(logistic regression指令)..................... 164
2-3 共綫性(collinearity) 診斷：優質辦校之因素(logistic regression指令) 176
2-4 偵測influence 的觀察值：優質辦校之因素(logistic regression指令)......................... 190
2-5 練習題：logistic regression：學業是否得奬的因素(logistic regression 指令)...... 204
Chapter03 離散選擇模型：多項機率迴歸(NOMREG指令) 207
3-1 離散選擇模型(Discrete Choice Models, DCM) ....................................... 208
3-1-1 離散選擇模型(DCM) 概念 ......................................................... 210
3-1-2 離散選擇模型(DCM) 之數學式：以住宅選擇為例 ................. 216
3-2 多項機率迴歸分析(multinomial probit regression)(crosstabs、nomreg指令) ............. 232
3-3-1 多項機率迴歸之概念 ................................................................... 234
3-3-2 多項機率迴歸之原理 ................................................................... 242
3-3-3 多項機率迴歸分析(multinomial probit regression) 學生選三類課程的因素(crosstabs、nomreg 指令) ...... 245
3-3-4 練習題：離散選擇模型(DCM)：三種保險的選擇 .................. 260
3-4 多項概率模型來進行離散選擇建模(discrete choice modeling using multinomial probit model)(asmprobit 指令) 264
3-4-1 Alternative-specific multinomial probit regression：三種保險計畫的選擇(asmprobit 指令) ..... 264
3-4-2 使用多項概率模型進行離散選擇建模: 四種旅行方式的選擇(asmprobit 指令) ....................... 266
3-4-3 練習題：多項邏輯斯迴歸：十二地區宗教信仰三選擇之因素(mlogit 指令) ........................... 268
Chapter04 二元依變數：機率迴歸(probit 指令) 271
4-1 Logit 模型、 Cox 迴歸、probit 模型的概念比較 .................................... 274
4-2 Probit 迴歸分析：申入學是否被錄取的因素(plum 指令) .................... 282
4-3 練習題：Binary 依變數之Probit 及Logit 迴歸分析( 有無償勞動力之影響因素) .......................... 297
4-5 Bivariate probit 迴歸vs. 二個似乎無相關依變數「private, vote」模型，誰優？(biprobit 指令)......... 300
Chapter05 單層vs. 多層次：Ordered Logit 及其擴充模型(ologit、oprobit、rologit meoprobit、asmprobit、asroprobit、heckoprobit 指令)305
5-1 Ordered Logit 及Ordered Probit 模型之概念 ........................................... 321
5-2 Ordered 迴歸分析：影響SES 的因素(plum 指令) ............................... 324
5-3 練習題：Ordered Logit 迴歸分析：影響數學等級的因素(plum指令) .................................... 335
5-4 練習題：Ordered 迴歸分析( 影響親子親密關係的因素) ..................... 337
5-5 練習題：Ordered Logit 迴歸(Copenhagen 的住房滿意度) ................... 341
Chapter06 Count 依變數之迴歸：Zero-inflated Poisson迴歸 vs. negative binomial 迴歸 345
6-1 Count 依變數之迴歸：Zero-inflated Poisson 迴歸 vs. negative binomial迴歸 ......................... 346
6-1-1 Poisson 分配 .................................................................................. 346
6-1-2 負二項(negative binomial) 分配 .................................................. 351
6-1-3 Zero-inflated Poisson 分配 ............................................................ 354
6-2 計數型(count) 依變數：Poisson 迴歸：獲奬次數(GenLin 指令) ....... 356
6-3 零膨脹Poisson 迴歸vs. 負二項迴歸：博士生發錶論文篇數 ............... 371
6-4 Count 依變數：負二項(negative binomial) 迴歸：獲奬次數(GenLin指令)......................... 376
6-5 單層：ordered logistic 迴歸：申請入學意願(plum 指令) .................... 391
6-5-1 ordered logistic 迴歸：申請入學意願(plum 指令) .................... 391
6-5-2 練習題：ordered logistic 迴歸 ..................................................... 407
6-6 單層：Zero-inflated ordered probit regression 練習：釣魚(zip 指令) ... 410
6-7 雙層：負二項混閤模型(fmm: nbreg 指令)：精神科患者隨訪次數 .... 412
6-8 雙層：Poisson 混閤模型分析(fmm: poisson 指令)：醫生問診次數 ... 414
Chapter07 加權OLS(weighted least squares) 迴歸(regression、WLS 指令) 417
7-1 加權OLS(weighted OLS) 迴歸：誤差變異數異質性的校正(regression 指令) ...................... 418
7-2 加權OLS 迴歸(WLS 指令) ..................................................................... 435
圖書序言
SPSS 是國際知名的統計軟體，SPSS 在財務金融、會計、公共衛生、生物醫學、工業工程、土木、醫學管理、航運管理、公共行政、人管、生産管理、行銷管理、教學/ 心理係、風險管理係、社會係、法學院、經濟係⋯⋯等領域應用已深受肯定。尤其最新版SPSS v25，跟舊版的畫麵及指令都已大幅改變。
在「google scholar 學術搜尋」，查詢「logistic regression analysis」齣現2,020,000 篇以上論文；查詢「Probit regression analysis」齣現195,000 篇以上論文；查詢「Poisson regression analysis」齣現505,000 篇以上論文。可瞭解運用之廣泛及可運用的各個領域。
SPSS 國內使用者眾多，故撰寫理論、統計及方法論兼備的SPSS 專業書籍，並附上範例資料檔供讀者實作：
一、《高等統計：應用SPSS 分析》一書，該書內容包括：描述性統計、樣本數的評估、變異數分析、相關、迴歸建模及診斷、重復測量⋯⋯等。
二、《多變量統計之綫性代數基礎：應用SPSS 分析》，該書內容包括：平均數之假設檢定、MANOVA、典型相關分析(canonical correlation analysis)、判彆分析(discriminant analysis)、主成分分析、因素分析(factor analysis)、集群分析、多嚮度量尺／多維標度法。
三、《邏輯斯迴歸及離散選擇模型：應用SPSS 分析》一書，該書內容包括：邏輯斯迴歸、Probit 迴歸、多項式邏輯斯迴歸、Ordinal 迴歸、Poisson 迴歸、負二項迴歸⋯⋯等。
四、《多層次模型(HLM) 及重復測量：使用SPSS 分析》一書，該書內容包括：綫性多層次模型、Panel-data 迴歸⋯⋯等。
五、《存活分析及ROC：應用SPSS》一書，該書內容包括：類彆資料分析( 無母數統計)、logistic 迴歸、存活分析、流行病學、配對與非配對病例對照研究資料、勝齣比（Odds Ratio）的計算、篩檢工具與ROC 麯綫⋯⋯Cox 比例危險模型、Kaplan-Meier 存活模型、參數存活分析有六種模型⋯⋯等。
此外，研究者如何選擇正確的統計方法，包括適當的估計與檢定方法、與統計概念等，都是實證研究中很重要的內涵，這也是本書撰寫的目的之一。為瞭讓研究者能正確且精準使用離散選擇模型，本書內文盡量結閤「理論、方法、統計」，期望能夠對産學界有拋磚引玉的效果。
張紹勛 林秀娟 敬上
圖書試讀
用户评价
當我第一眼看到《邏輯斯迴歸分析及離散選擇模型：應用SPSS》這本書的書名時，腦海中立刻浮現瞭無數個需要運用到這類統計方法的學術場景。身為一個在學術研究領域的「老兵」，我深知在現今的學術環境中，越來越多的研究者需要運用到複雜的統計模型來驗證假說、解釋現象。邏輯斯迴歸分析，特別是處理離散選擇問題的相關模型，在社會科學、經濟學、市場研究甚至是醫學領域，都是非常普遍且強大的分析工具。我過去在研究中也曾接觸過這些概念，但總覺得理論與實踐之間似乎總有一道難以跨越的鴻溝。課本上的理論講解，往往比較抽象，而實際操作SPSS進行這類分析時，卻常常因為細節上的不熟悉而感到睏惑。尤其是離散選擇模型的種類繁多，如二元、多項、有序等，如何根據研究的數據特性和研究目的，選擇最恰當的模型，並且在SPSS中正確地執行，這一直是我的學習重點，也常常是睏擾我的難題。因此，我非常期待這本書能夠在這方麵提供實質性的幫助。我希望它能不僅僅是停留在理論層麵，更能將複雜的數學原理，轉化為易於理解的語言，並與SPSS軟體的實際操作緊密結閤。我渴望看到書中提供大量的實例，最好是能夠貼近颱灣的社會文化背景或者學術研究熱點，這樣我纔能更有感觸，並能將所學迅速應用到我的研究項目中。我期望這本書能像一本精密的「說明書」，詳細地指導我如何在SPSS中完成模型的建立、參數的估計、結果的判讀，甚至包括如何撰寫統計分析的相關章節。我希望透過這本書，我能夠更加自信地駕馭邏輯斯迴歸和離散選擇模型，為我的學術研究提供更強大的量化支持，並且能更有效地解讀數據背後所隱藏的複雜關係。
评分對於《邏輯斯迴歸分析及離散選擇模型：應用SPSS》這本著作，我內心充滿瞭期待與好奇。在我的學術探索過程中，邏輯斯迴歸分析與離散選擇模型是我經常需要接觸、學習，卻又覺得難以完全掌握的領域。尤其是在進行各種與「選擇」相關的研究時，例如人們在購買決策上的偏好、在公共事務上的參與意願、或是對某項政策的態度，這些都是典型的離散選擇問題，而邏輯斯迴歸正是分析這類問題的基石。過去，我曾嘗試通過閱讀坊間的統計學書籍，或者搜尋網路上的教學資源來學習，但往往麵臨理論過於艱澀、實操步驟不夠清晰，或者案例不夠貼近本地情境的睏擾。SPSS作為我最常使用的統計軟體，我對其基礎操作已相當熟悉，但要進一步運用它來處理邏輯斯迴歸和離散選擇模型，我總覺得自己像是個「摸著石頭過河」的研究者，缺乏係統性的指導。因此，當我看到這本書時，我的第一個念頭就是：「這或許能解決我長久以來的難題。」我非常期待這本書能夠以一種循序漸進的方式，深入淺齣地介紹邏輯斯迴歸的理論原理，並詳細闡述各種離散選擇模型的類型、假設、以及它們各自適用於何種研究情境。更重要的是，我極度渴望這本書能提供詳盡的SPSS操作指南，從數據的預處理、模型的建立、參數的估計，到統計顯著性的檢驗、結果的判讀，都能有具體的步驟和圖示。我希望書中的範例能夠豐富多元，最好是能夠涵蓋颱灣學術研究常見的議題，這樣我纔能更有方嚮感，並能將所學知識有效地應用到自己的研究論文中，提升研究的科學性和嚴謹性。
评分收到《邏輯斯迴歸分析及離散選擇模型：應用SPSS》這本書，我的心情非常振奮，彷彿找到瞭一張通往統計分析秘境的地圖。長久以來，我在進行研究時，總會遇到一些「選擇」性的問題，比方說，為何有些學生會選擇就讀技職體係，而有些則選擇大學？為何病人在麵對相似的病情時，會選擇不同的治療方案？這些問題背後，總是牽涉到一些因素如何影響瞭個體的「離散」決策，而邏輯斯迴歸分析，特別是離散選擇模型，正是解答這些問題的利器。然而，統計學的學習之路，對我而言，總是一段充滿挑戰的旅程。課堂上的理論講解，雖然紮實，但常常因為抽象的數學公式和模型假設，讓我難以將其與實際數據連結。SPSS軟體雖然操作直觀，但在進行較為複雜的模型設定時，我總會感到一絲不安，擔心自己設定錯誤，或是誤解瞭軟體輸齣的結果。因此，當我看到這本書的標題時，我立即感受到瞭一線希望。我殷切地期盼這本書能像一位經驗豐富的嚮導，帶領我穿越邏輯斯迴歸的理論迷霧，清晰地闡述各種離散選擇模型的原理，例如二元邏輯斯迴歸、多項邏輯斯迴歸、有序邏輯斯迴歸等，並逐一解析它們的適用情境。最關鍵的是，我極度渴望這本書能提供詳盡的SPSS操作步驟，從數據的匯入、變數的定義、模型的建立，到結果的解讀，都能有具體的演示。我希望透過書中的範例，我能夠親手操作，將書本的知識轉化為實際技能，不再隻是紙上談兵。我期待這本書能夠在我迷失於數據分析的汪洋大海時，成為我的指路明燈，讓我能夠更準確、更自信地運用統計工具，揭示隱藏在數據背後的行為邏輯與決策機製。
评分這本《邏輯斯迴歸分析及離散選擇模型：應用SPSS》的齣現，在我進行學術研究的道路上，無疑是一盞及時的明燈。身為一個經常與數據打交道的社會科學研究者，我深知在探索人類行為、社會現象的過程中，往往會遇到許多「選擇」性的議題，例如，為什麼某些人會選擇線上學習，而另一些人則偏好實體課程？為何在麵對眾多商品時，消費者會做齣特定的購買決策？這些問題都屬於離散選擇模型的範疇，而邏輯斯迴歸分析正是解決這些問題的核心工具。然而，統計學的學習之路，對於許多研究者而言，總是一段充滿挑戰的旅程。課堂上的理論講解，雖然紮實，但常常因為抽象的數學公式和模型假設，讓我難以將其與實際數據連結。SPSS軟體雖然操作直觀，但在進行較為複雜的模型設定時，我總會感到一絲不安，擔心自己設定錯誤，或是誤解瞭軟體輸齣的結果。因此，當我看到這本書的標題，特別是「應用SPSS」這幾個字時，我立刻感受到瞭一線希望。我殷切地期盼這本書能像一位經驗豐富的嚮導，帶領我穿越邏輯斯迴歸的理論迷霧，清晰地闡述各種離散選擇模型的原理，例如二元邏輯斯迴歸、多項邏輯斯迴歸、有序邏輯斯迴歸等，並逐一解析它們的適用情境。最關鍵的是，我極度渴望這本書能提供詳盡的SPSS操作步驟，從數據的匯入、變數的定義、模型的建立，到結果的解讀，都能有具體的演示。我希望透過書中的範例，我能夠親手操作，將書本的知識轉化為實際技能，不再隻是紙上談兵。我期待這本書能夠在我迷失於數據分析的汪洋大海時，成為我的指路明燈，讓我能夠更準確、更自信地運用統計工具，揭示隱藏在數據背後的行為邏輯與決策機製。
评分拿到《邏輯斯迴歸分析及離散選擇模型：應用SPSS》這本書，我感覺像是收到瞭一份期待已久的禮物。身為一個正在撰寫碩士論文的研究生，我目前的研究課題正圍繞著「為何人們在特定情境下會做齣某種非連續性的選擇」，例如，為何有些消費者會偏好購買國產品牌，而另一些則偏好進口品牌？為何部分年輕人會選擇創業，而另一部分則選擇就業？這些都是典型的離散選擇問題，而邏輯斯迴歸分析，尤其是其進階的離散選擇模型，絕對是我論文的關鍵工具。坦白說，在學術界，統計學常常是被認為是「門檻」較高的科目之一。雖然我在學術訓練中接觸過一些基礎的統計方法，但對於邏輯斯迴歸和離散選擇模型，我一直覺得自己缺乏係統性的學習和深入的理解。課本上的公式推導固然重要，但更讓我頭痛的是，如何將這些理論知識落實到SPSS軟體的實際操作中。每次在SPSS中嘗試建立這些模型時，我總會感到忐忑不安，害怕因為操作不當而得到錯誤的結果，或者因為對結果解讀的偏差而影響瞭論文的質量。所以，當我看到這本書的標題，尤其是「應用SPSS」這幾個字時，我立刻燃起瞭希望。我非常期待這本書能夠像一本詳盡的「操作手冊」，一步步引導我，從理論的梳理，到SPSS軟體的精確操作，再到結果的深入解析。我希望它能清晰地解釋不同類型的邏輯斯迴歸模型（如二元、多項、有序）的區別和適用情境，並提供豐富的實例，讓我在SPSS中實際演練。我更希望這本書能幫助我理解，在SPSS輸齣報告中那些看似複雜的統計量（例如p值、信賴區間、odds ratio）到底代錶著什麼，以及我該如何將這些結果與我的研究問題結閤，進行有意義的討論。我期望這本書能成為我論文寫作過程中的得力助手，幫助我剋服統計分析的障礙，順利完成我的學術研究。
评分這本《邏輯斯迴歸分析及離散選擇模型：應用SPSS》的問世，對我來說，無疑是一場及時雨。我一直以來都對人類的決策行為抱有濃厚的興趣，尤其是在麵對多種選項時，人們究竟是如何權衡利弊、做齣最終選擇的。這類問題在社會學、心理學、市場行銷等眾多領域都具有極高的研究價值。邏輯斯迴歸分析，特別是其衍生齣的各種離散選擇模型，正是探究這些決策過程的強大工具。然而，理論的學習總是比實踐要容易一些。我曾嘗試閱讀相關的學術文獻，但那些密密麻麻的數學公式和統計術語，常常讓我望而卻步。更現實的問題是，我熟悉SPSS這款強大的統計軟體，但對於如何在SPSS中靈活運用邏輯斯迴歸和離散選擇模型，我始終覺得自己隻是「點到為止」，缺乏深入的掌握。每次需要進行這類分析時，我總會感到一陣迷茫，不知道從何下手，也擔心自己會誤用模型或麯解結果。因此，當我看到這本書的標題時，我立刻產生瞭強烈的購買慾望。我殷切地期望這本書能夠像一位耐心的導師，用清晰易懂的語言，係統性地介紹邏輯斯迴歸分析的理論基礎，並詳細闡述各種離散選擇模型的原理、假設及其適用條件。更重要的是，我希望這本書能夠提供豐富的、貼近颱灣讀者實際生活或研究情境的案例，並在SPSS軟體中展示從數據準備、模型設定、參數估計、結果檢定，到最終結果解釋的完整流程。我期望透過書中的實操指導，我能夠真正掌握如何在SPSS中獨立完成邏輯斯迴歸和離散選擇模型的分析，並能夠準確地解讀和報告研究結果，為我的研究提供堅實的統計學支持。
评分關於《邏輯斯迴歸分析及離散選擇模型：應用SPSS》這本書，我充滿瞭極大的興趣與期待。在颱灣學術界，特別是在社會科學、經濟學、公共衛生等領域，邏輯斯迴歸分析及其延伸齣的各種離散選擇模型，可謂是不可或缺的分析工具。無論是研究消費者購買行為、政治投票意嚮、醫療服務選擇，甚至是教育路徑的偏好，都大量運用到這些模型。我自己本身在進行研究時，也經常需要處理這類型的數據，例如，探討哪些因素會影響民眾對某項政策的接受度，或者是什麼樣的條件會讓學生選擇進入特定的學術領域。然而，要精準地掌握邏輯斯迴歸和離散選擇模型的理論精髓，並將其順暢地應用於SPSS軟體中，對我而言，一直是一項持續學習的挑戰。過去，我曾翻閱過一些相關的學術書籍，但要麼是過於理論化，數學公式讓人生畏；要麼是SPSS操作說明不夠詳盡，讓我對於如何設定模型、解讀結果感到迷茫。因此，這本書的齣現，對我來說，就像是為我量身打造的學習指南。我殷切地期望這本書能夠提供一個清晰、係統的學習路徑，從邏輯斯迴歸的基礎概念開始，逐步深入到各種離散選擇模型的原理與應用。更重要的是，我希望它能提供豐富的、貼近颱灣本土實際研究情境的案例，並在SPSS軟體中，詳細示範如何從數據的準備、模型的設定、執行，到最後結果的報告，都能一氣嗬成。我期待透過書中的詳盡指導，我能夠真正地提升自己在邏輯斯迴歸和離散選擇模型分析方麵的能力，不僅能理解理論，更能將所學知識轉化為實際的研究技能，更自信地處理和分析數據，並為我的研究成果提供堅實的統計學基礎。
评分拿到《邏輯斯迴歸分析及離散選擇模型：應用SPSS》這本書，我的內心 surge 瞭一股興奮感，彷彿發現瞭一把解鎖數據分析複雜性的鑰匙。身為在颱灣教育體係中學習統計學的學生，邏輯斯迴歸分析和離散選擇模型絕對是我學習進程中的一個重要節點。我深知這些模型在處理諸如「是/否」、「選擇A/B/C」這類型的二元或多元結果時，具有無可取代的優勢。然而，現實學習過程中，我常常麵臨理論與實踐脫節的睏境。課本上的數學推導固然重要，但當真正麵對研究中的數據時，我卻常常不知道該如何將理論應用到SPSS這個我最熟悉的軟體上。SPSS的操作介麵雖然友善，但在建立和解釋邏輯斯迴歸及離散選擇模型時，我總覺得自己像是個初學者，摸索著前進，擔心會因為細微的操作失誤而影響研究的結果。因此，這本書的標題「應用SPSS」對我來說，猶如注入瞭一劑強心針。我迫切地希望這本書能夠提供一套係統性的學習框架，不僅能讓我深入理解邏輯斯迴歸的基本原理和各種離散選擇模型的差異及其適用條件，更能提供詳盡的SPSS操作指南。我期待書中能有大量的範例，最好是能貼近颱灣學生的研究主題，例如探討影響學生升學選擇的因素，或是影響民眾參與某項活動的決策等。我希望透過書中的實例演練，我能夠一步步地學會如何在SPSS中正確地設定模型、執行分析、解讀輸齣結果，甚至是如何撰寫統計分析報告。我期望這本書能幫助我剋服對複雜統計模型的恐懼，讓我能夠更自信、更有效地運用邏輯斯迴歸和離散選擇模型來分析我的研究數據，提升我的學術研究能力。
评分對於《邏輯斯迴歸分析及離散選擇模型：應用SPSS》這本書，我抱持著一股非常務實的期待。我本身是在商業領域工作，經常需要處理消費者的行為數據，例如他們會選擇哪一種產品、在哪裡購買、或者是在眾多促銷方案中偏好哪個。這些都是典型的離散選擇問題，而邏輯斯迴歸則是分析這類問題的基礎工具。我之前嘗試過閱讀一些關於邏輯斯迴歸的學術論文，但很多時候，那些論文都過於理論化，數學公式讓我頭昏眼花，更別提如何將這些理論轉化成SPSS的操作步驟瞭。SPSS是我工作上最常使用的統計軟體，我已經熟悉它的界麵和基本操作，但對於更進階的模型，像是多項邏輯斯迴歸（Multinomial Logistic Regression）或有序邏輯斯迴歸（Ordinal Logistic Regression），我總覺得自己隻是在「摸索」，缺乏係統性的指導。我特別希望能從這本書中學到，如何在SPSS中正確地設定模型、解釋輸齣的結果，特別是那些odds ratio（勝算比）和confidence interval（信賴區間）的意義，以及如何根據研究目的，選擇最適閤的邏輯斯迴歸模型。更進一步，離散選擇模型，尤其是在麵對多個選項時，如何進行分析，例如如何處理同質性假設（IIA assumption）的問題，這些都是我在實際工作中遇到的難題。我期待這本書能提供大量的實例，並且這些實例最好是貼近颱灣市場或颱灣讀者可能遇到的商業情境，這樣我纔能更有感觸，也更能將學到的知識融會貫通，應用到我的實際工作分析中。我希望這本書不僅僅是工具書，更能提供一些關於模型選擇、結果詮釋的「智慧」與「訣竅」，讓我能夠更自信地進行數據分析，並且能用更專業的語言嚮同事或主管報告我的研究發現。
评分拿到這本《邏輯斯迴歸分析及離散選擇模型：應用SPSS》時，心裡真是百感交集。身為一個在颱灣學術界摸爬滾打多年的學生（或研究者），統計分析絕對是我日常工作中不可或缺的一環，而其中，邏輯斯迴歸和離散選擇模型更是頻繁齣現在各種學科的論文和研究報告裡，從社會科學、心理學到市場調查、醫療健康，幾乎無處不在。過去，我常常為瞭釐清某些概念、理解模型背後的數學原理，或是如何在SPSS軟體中精準地實操而花費大量的時間。每次遇到實務上的數據分析挑戰，往往需要在浩瀚的文獻海中尋找解答，有時即使找到瞭，也未必能真正融會貫通，應用到自己的研究上。所以，當我看到這本書的標題時，第一個念頭就是：「這或許能成為我統計分析道路上的神隊友。」我迫切地希望這本書能像一本寶典一樣，將這些看似複雜的概念，用清晰易懂的方式呈現，並且結閤SPSS這個我最常用的統計軟體，直接提供操作指南，讓我在實際操作中不再感到茫然。尤其是在離散選擇模型的部分，它的應用範圍非常廣，像是人們的購買決策、交通工具的選擇、甚至是填寫問捲時的選項偏好，都可能用到相關的模型。如何從這些離散的、非連續的數據中挖掘齣有意義的資訊，並用邏輯斯迴歸的框架去解釋，這一直是我的學習重點。我期待這本書能夠一步步引導我，從理論的建立，到數據的準備，再到SPSS的操作細節，最後到結果的解釋與報告撰寫，都能提供實質性的幫助。我非常好奇作者是如何架構這本書的，是按照學術的嚴謹性，還是以實務應用為導嚮？希望它能兼顧兩者，既有理論深度，又不失操作的便利性，讓像我這樣的讀者，能夠真正地將所學應用到實際的研究分析之中。
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