圖書描述
難得的是，本書有彆於傳統統計教科書的深奧難解、研究方法教材的浩瀚無邊、統計軟體操作指南的繁文縟節，作者以其多年研究實務與豐富教學經驗，於書中萃取瞭研究方法、統計概念與資料分析三種教材精華，簡化軟體操作介紹，將量化研究實務工作與SPSS與R的應用加以整閤，凸顯齣本書實用性與工具性價值。
本書為大專院校統計學、研究方法與資料分析的教科書。為提高學習意願與接受度，在基本原理與公式推導方麵做瞭相當程度的精簡，並強調實例分析，技術上以SPSS為主、以R為輔，左右逢源、簡單易懂，極適閤作為學術研究工作者的量化研究工具書。
本書特色
■ 以SPSS最新版本SPSS 23~25進行全麵編修，更新介麵說明，增補新增功能介紹，充分發揮SPSS優勢長項。
■ 納入免費軟體R的操作介紹與實例分析，搭配統計原理與SPSS的操作對應，擴展學習視野與分析能力。
■ 強化研究上的實務解決方案，充實變異數分析與多元迴歸範例，納入PROCESS模組，擴充調節與中介效果實作技術，符閤博碩士生與研究人員需求。
著者信息
邱皓政
現任
國立颱灣師範大學
管理學院／企業管理學係 教授
校務研究辦公室 主任
颱灣校務研究專業協會（TAIR）副秘書長
學曆
美國南加州大學（USC）哲學博士（心理計量學）
經曆
美國加州大學洛杉磯分校（UCLA）神經醫學中心 統計分析師
國立中央大學企業管理學係
天主教輔仁大學心理學係
世新大學社會心理學係
颱灣統計方法學學會 理事長
中國測驗學會 常務理事
颱灣心理學會 秘書長
華南師範大學心理學院 客座教授
北京中國科學院心理學研究所 訪問教授
著作
《統計學：原理與應用》
《多層次模式與縱貫資料分析：Mplus8解析應用》
《潛在類彆模式：原理與技術》
《結構方程模式：LISREL/SIMPLIS的應用》
《量化研究法(一)：研究設計與資料處理》
《量化研究法(二)：統計原理與分析技術》
《量化研究法(三)：測驗原理與量錶發展技術》
《階層綫性模式》(審訂)
《調查研究方法》(審訂)
《量錶編製：理論與應用》(審訂)
圖書目錄
chapter 1 科學研究與量化方法
第一節 科學研究的概念與方法
第二節 主要的量化研究設計
第三節 量化研究的結構與內容
第四節 量化研究的程序
第五節 結語
chapter 2 變數與測量
第一節 前言
第二節 變數的類型與尺度
第三節 測量的格式
第四節 反應心嚮
第二篇 資料處理與數據查核
chapter 3 資料編碼與資料庫建立
第一節 編碼係統的建立與應用
第二節 SPSS 基本操作
第三節 資料庫建立
第四節 復選題處理與分析
第五節 排序題處理與分析
chapter 4 資料檢核與整備
第一節 資料查核
第二節 遺漏值處理
第三節 離群值的偵測與處置
第四節 資料轉換
第五節 資料與檔案管理
chapter 5 描述統計與圖示
第一節 次數分配錶
第二節 集中量數
第三節 變異量數
第四節 偏態與峰度
第五節 相對量數
第六節 標準分數
第七節 SPSS 的描述統計操作
第八節 SPSS 的統計圖製作
第九節 R 的描述統計與圖錶運用
第三篇 統計分析的原理與技術
chapter 6 類彆資料的分析：卡方檢定
第一節 基本概念
第二節 類彆變數的統計考驗
第三節 替代性的關聯係數
第四節 SPSS 的類彆資料分析範例
第五節 R 的類彆資料分析範例
chapter 7 平均數檢定：t 檢定
第一節 基本概念
第二節 平均數差異檢定的原理
第三節 SPSS 的平均數檢定範例
第四節 R 的平均數檢定範例
chapter 8 變異數分析：ANOVA
第一節 基本概念
第二節 變異數分析的統計原理
第三節 ANOVA 的基本假設與相關問題
第四節 多重比較：事前與事後檢定
第五節 共變數分析
第六節 SPSS 的變異數分析範例
第七節 R 的變異數分析範例
chapter 9 多因子變異數分析
第一節 基本概念
第二節 多因子變異數分析的統計原理
第三節 相依樣本多因子變異數分析
第四節 多因子變異數分析的平均數圖示
第五節 SPSS 的多因子變異數分析範例
第六節 R 的多因子變異數分析範例
chapter 10 綫性關係的分析：相關與迴歸
第一節 基本概念
第二節 積差相關的原理與特性
第三節 其他相關的概念
第四節 迴歸分析
第五節 SPSS 的相關與迴歸範例
第六節 R 的相關與迴歸分析範例
chapter 11 多元迴歸
第一節 基本概念
第二節 多元迴歸的原理與特性
第三節 多元迴歸的變數選擇模式
第四節 虛擬迴歸
第五節 SPSS 的多元迴歸範例
第六節 R 的多元迴歸
chapter 12 中介與調節
第一節 緒論
第二節 調節效果分析
第三節 中介效果分析
第四節 SPSS 的調節與中介效果分析範例
第五節 PROCESS 的調節與中介效果分析範例
第六節 R 的調節與中介效果分析範例
第四篇 量錶發展的分析技術
chapter 13 量錶發展與信效度議題
第一節 量錶發展的程序與步驟
第二節 信度
第三節 效度
第四節 信度與效度之關係
chapter 14 項目分析與信度估計
第一節 項目分析的基本概念
第二節 項目分析的計量方法
第三節 SPSS 的項目分析範例
第四節 SPSS 的信度估計範例
第五節 R 的項目分析與信度分析範例
chapter 15 因素分析：探索取嚮
第一節 基本概念
第二節 因素分析的基本原理
第三節 因素分析的程序
第四節 探索性因素分析範例
第五節 結語
chapter 16 因素分析：驗證取嚮
第一節 基本概念
第二節 驗證性因素分析的特性
第三節 驗證性因素分析的執行
第四節 驗證性因素分析範例
第五節 結語
附錄：R 的小世界—R 簡介與操作說明
第一節 R 是甚麼
第二節 R 與套件安裝
第三節 R 的資料與檔案管理
參考文獻
索引
圖書序言
記得有一迴聽一位老師演講，問颱下聽眾樣本多大纔算大？我迴答1068，因為電視新聞總要說抽樣誤差要小於正負三個百分點，那麼樣本至少要有1068，那位老師笑笑說，其實30 就夠瞭，因為中央極限定理這麼說。我啞然失笑，沒有辯駁，因為我這本書裏就是這麼寫的，一時間，我隻當我倆的對話是暖場的幽默。到瞭今天，我突然覺得，20 對我來說就夠大瞭。
為什麼是20？⋯⋯這本書是我學術生涯的第一本著作，我一嚮十分重視它。著手寫這篇序時，我特彆把電腦打開來，想要看看這本書的第一個檔案是什麼時候開始的。結果我找到瞭一個簡報檔，內容是關於這本書的內容規劃，檔案日期是2000 年2 月中旬。我纔驚覺，這本書已經要從第19 年邁嚮第20 年。心裏突然一陣恍惚，許多過往記憶的影像片段從我眼前不斷閃過，還好這不是瀕死經驗，而是一種對於時光流逝的記憶海浪。心想，一本書要流通20 年，其實不容易，自己在學術圈子裏行走這二十多年，也真的很多起伏。20 年對一本書來說，夠長瞭，20年對於學術生命來說，也算是一個足夠大的大數據瞭，所以是20。翻閱一頁頁簡報內容，除瞭重新溫習20 年前的心情，也發現瞭其他幾個有趣的數據，例如當年的SPSS 是從第6 版邁嚮第8 版，剛剛從PC/DOS 版轉換成Windows 視窗版，而今天，我為第6 版寫下本書是依照最新的SPSS 第25版而改寫，換言之，這些年間SPSS 也是要從第19 次邁嚮第20 次更迭，坊間能夠改版這麼多次的軟體並不多，SPSS 真的很耐操，又是一個足夠大的20。
今天下午，主持進修推廣學院研究方法專題課程的結業典禮，緻詞時，我嚮學員們提到我正在改版這本書，最大的改變是納入R來與SPSS搭配，因為R可以彌補諸多SPSS的不足，如果他們想學R，可以參考這一版，更重要的原因是，R已經發展得十分成熟，我在本書的附錄中寫到，R 從1992 年開始由兩位first name開頭為R的紐西蘭學者所開發（所以叫做R），到瞭2000 年發行beta 版而趨於穩定，至今也要邁嚮第20年，也是一個足夠大的20。
雖然，20年對一本書、一個軟體、或一段人生，都是大樣本、大數據，但是對於統計的學理知識而言，卻無從撼動它的基礎。這本書不是高階統計專書，而是規規矩矩地介紹基礎統計與資料分析方法，因此內容沒有什麼太多需要精進之處，與20年前沒有什麼不同，但是要一張圖、一張圖抽換SPSS 的範例圖錶，改為最新版本，還是花掉瞭大半年的時間，尤其是消耗瞭林碧芳教授的大量心力與眼力，在此要特彆誠摯感謝她的付齣，如果要把她列為這本書的第二作者實不為過，更何況使用這本書的經驗，詮釋教導書中素材的功力與能耐，她遠勝於我，更接地氣。
20年來，因為寫書而纍積許許多多的讀者，有些甚至於晉升為粉絲，集滿我的每一本著作，就像今天結業典禮，好幾位學員完成最後一門《結構方程模式》，他們參與瞭每一堂我所開授的專題課程，後麵沒有瞭，他們很焦慮，因為他們除瞭看慣瞭文字多、公式少的我的寫作方式，也聽慣瞭白話多、文言文少的我的講課風格，我笑笑說，新書新課要交給你們吧，學術界沒有多少個20 年，我的人生也難有第二個20 年，如果經驗無法傳承，知識無法創新，那將是教育的悲哀，希望以後是我聽他們說、看他們寫，那麼我們的子孫就有另一個20 年的知識饗宴瞭，所以我邀他們繼續參加未來舉辦的研討活動，也承諾新書齣版瞭跟他們說。
因為是結業典禮，因為是最後一門課，笑鬧中帶有一點離愁，我刻意多給他們一些期許與勉勵。他們多半是研究生或年輕教授，是未來的希望，很高興他們喜歡我的作品，我的課程。我喜歡教學、我熱愛寫作、我眷戀校園、但我更希望傳承，所以隻要還有能力，我將會繼續改版、努力新作，持續讓讀者有最新的學問素材，也請讀者持續給我指教。
在這本書的附錄〈R的小世界〉的最後一段話，我說道，在學問的世界裏，學習永遠不嫌多，透過這扇窗，我們可以看到更多的風景，也看到更多的希望。這扇窗，不僅是因為我們認識瞭R，我們熟習瞭SPSS，而是我們開啓瞭我們的智慧，開放瞭我們的心靈，創造瞭永續的生命，這就是教育的最高境界，讓我們繼續一起走過，在不同的角落，創造許許多多的人生大數據。
是規規矩矩地介紹基礎統計與資料分析方法，因此內容沒有什麼太多需要精進之處，與20年前沒有什麼不同，但是要一張圖、一張圖抽換SPSS 的範例圖錶，改為最新版本，還是花掉瞭大半年的時間，尤其是消耗瞭林碧芳教授的大量心力與眼力，在此要特彆誠摯感謝她的付齣，如果要把她列為這本書的第二作者實不為過，更何況使用這本書的經驗，詮釋教導書中素材的功力與能耐，她遠勝於我，更接地氣。
20年來，因為寫書而纍積許許多多的讀者，有些甚至於晉升為粉絲，集滿我的每一本著作，就像今天結業典禮，好幾位學員完成最後一門《結構方程模式》，他們參與瞭每一堂我所開授的專題課程，後麵沒有瞭，他們很焦慮，因為他們除瞭看慣瞭文字多、公式少的我的寫作方式，也聽慣瞭白話多、文言文少的我的講課風格，我笑笑說，新書新課要交給你們吧，學術界沒有多少個20年，我的人生也難有第二個20 年，如果經驗無法傳承，知識無法創新，那將是教育的悲哀，希望以後是我聽他們說、看他們寫，那麼我們的子孫就有另一個20 年的知識饗宴瞭，所以我邀他們繼續參加未來舉辦的研討活動，也承諾新書齣版瞭跟他們說。
因為是結業典禮，因為是最後一門課，笑鬧中帶有一點離愁，我刻意多給他們一些期許與勉勵。他們多半是研究生或年輕教授，是未來的希望，很高興他們喜歡我的作品，我的課程。我喜歡教學、我熱愛寫作、我眷戀校園、但我更希望傳承，所以隻要還有能力，我將會繼續改版、努力新作，持續讓讀者有最新的學問素材，也請讀者持續給我指教。
在這本書的附錄〈R的小世界〉的最後一段話，我說道，在學問的世界裏，學習永遠不嫌多，透過這扇窗，我們可以看到更多的風景，也看到更多的希望。這扇窗，不僅是因為我們認識瞭R，我們熟習瞭SPSS，而是我們開啓瞭我們的智慧，開放瞭我們的心靈，創造瞭永續的生命，這就是教育的最高境界，讓我們繼續一起走過，在不同的角落，創造許許多多的人生大數據。
2019 月3 月 謹誌於颱師大管理學院
圖書試讀
用户评价
我是一名長期在教育領域工作的老師，對於如何運用數據來評估教學成效，一直有著濃厚的興趣，但過去的統計知識相對薄弱。《量化研究與統計分析（六版）：SPSS與R資料分析範例解析》這本書，為我打開瞭一扇新的大門。書中的內容，既有理論深度，又不失操作的實用性，讓我能夠將統計分析的工具應用到我的教學實踐中。 書中對於如何進行敘述性統計的講解，我認為是針對教育工作者非常友善的部分。例如，在分析學生的考試成績時，書中不僅教我們如何計算平均分數、標準差，還引導我們思考這些數據背後的意義。作者用瞭一個非常生動的例子，比較瞭兩個班級的學生平均成績和分數的波動程度，讓我們能夠直觀地理解不同班級學生學習情況的差異。而SPSS和R的操作範例，更是將這些理論知識轉化為實際操作，讓我在短時間內就學會瞭如何利用軟體進行數據的整理和初步的分析。 令我特別讚賞的是，書中關於推論性統計的講解。例如，在探討不同教學方法對學生學習成效的影響時，書中詳細介紹瞭如何使用t檢定和變異數分析（ANOVA）來檢驗差異的顯著性。作者不僅解釋瞭這些方法的原理，還給齣瞭非常具體的SPSS和R操作步驟，以及如何解讀分析結果。這讓我能夠更科學地評估不同的教學策略，並根據數據來調整我的教學方法，以期達到更好的教學效果。
评分我是一名長期關注社會趨勢的業餘研究者，雖然沒有學術背景，但對利用數據來理解社會現象充滿興趣。《量化研究與統計分析（六版）：SPSS與R資料分析範例解析》這本書，意外地成為我探索數據世界的一把鑰匙。過去我嘗試過閱讀一些統計學的入門書籍，但往往因為內容過於學術化，加上缺乏實際操作的引導，常常讀瞭幾頁就感到茫然。這次購入這本書，是衝著它「資料分析範例解析」的名號。 一翻開，我就被書中豐富的案例所吸引。作者似乎預料到瞭讀者的不同背景，因此在介紹統計方法時，都會先點齣該方法可以解決什麼樣的實際問題。例如，在講到變異數分析（ANOVA）時，書中舉瞭一個關於不同教學方法對學生學習成效影響的例子，詳細說明瞭如何透過ANOVA來比較三組或三組以上樣本的平均數是否存在顯著差異。更令我驚喜的是，書中不僅在SPSS中演示瞭操作步驟，還提供瞭對應的R語言程式碼，讓我可以對比學習。這對於我這樣希望同時掌握兩種工具的學習者來說，是極大的便利。 我特別喜歡書中對於統計圖錶的詳細講解。在現代社會，數據的視覺化呈現至關重要，而一本好的書籍應該教導讀者如何用圖錶說故事。這本書在這方麵做得非常齣色，它不僅展示瞭如何繪製基本的長條圖、摺線圖、圓餅圖，更深入介紹瞭如何利用SPSS和R製作更具專業性和資訊量的圖錶，例如散佈圖矩陣、箱型圖等，並且強調瞭圖錶標題、軸標籤、圖例等元素的標準化，這對於我日後在個人報告或線上分享時，提升資訊傳達的效率有著不可估量的價值。
评分這本《量化研究與統計分析（六版）：SPSS與R資料分析範例解析》的價值，不僅止於提供軟體操作指南，更在於它所展現的「研究思維」。作者在引導讀者進行統計分析的過程中，不斷強調「為什麼」要做這個分析，以及「這個分析結果告訴我們什麼」的研究意義。書中許多範例，都是從真實的研究情境齣發，例如社會科學、教育學、心理學等領域的研究案例，讓讀者能更直觀地理解統計方法在實際研究中的應用。我印象特別深刻的是，書中關於問捲調查數據分析的章節，作者從問捲設計的潛在偏差談到數據清理和轉換的細節，再到如何進行敘述性統計、信效度分析，最後到探索性因子分析。每一個步驟的講解都非常細膩，並且穿插瞭許多「眉角」，例如問捲題目設計時的措辭如何影響迴答、量尺的選擇對後續分析的影響等等。這讓我在思考自己的問捲設計和數據分析時，有瞭更為全麵的視野和更深入的思考。 更重要的是，書中對於R語言的介紹，也十分契閤當前學術界對開源軟體的重視趨勢。作者並沒有將R語言視為SPSS的替代品，而是將其定位為一個強大且靈活的分析工具，尤其是在處理複雜數據結構或進行進階分析時。書中提供的R程式碼範例，清晰易懂，並且有詳細的註解，讓不熟悉R語言的讀者也能逐步上手。我嘗試著將書中的R程式碼套用到我的初步數據上，發現不僅分析結果與SPSS一緻，而且R在數據視覺化方麵提供瞭更多客製化的選項，這對於撰寫論文時的圖錶呈現非常有幫助。作者也提到瞭一些R中常用的套件，例如`dplyr`用於數據處理，`ggplot2`用於數據視覺化，這為我後續深入學習R語言打下瞭良好的基礎。
评分我是一名曾經接觸過統計軟體，但久未使用的職場人士，這次為瞭協助公司分析某項產品的銷售數據，重新找迴瞭這本《量化研究與統計分析（六版）：SPSS與R資料分析範例解析》。這本書的更新迭代，確實讓我在短時間內重新掌握瞭SPSS和R的核心功能。我驚訝地發現，書中不僅涵蓋瞭過去我熟悉的基礎功能，還加入瞭許多新的分析方法和更現代化的操作介麵展示。 特別讓我印象深刻的是，書中對於「資料轉換」和「資料閤併」等前處理步驟的詳細講解。在實際的商業數據分析中，數據的匯總、清理和重構是至關重要的環節，往往耗費大量時間。這本書提供瞭清晰的操作指南，教我如何在SPSS中進行變數 recode、compute，以及如何閤併來自不同檔案的數據。同樣地，在R的部分，書中詳細介紹瞭`dplyr`套件，讓我能夠高效地進行數據的篩選、排序、分組彙總等操作。這些實用的技巧，大大縮短瞭我進行數據準備的時間，讓我能夠更專注於後續的分析。 此外，書中對於「敘述性統計」和「資料視覺化」的結閤，也做得非常齣色。當我需要嚮公司高層匯報產品的銷售趨勢時，能夠有清晰的圖錶輔助，是必不可少的。這本書展示瞭如何利用SPSS製作齣專業的長條圖、摺線圖，以及如何利用R的`ggplot2`套件製作齣更具錶現力的圖形，例如熱力圖（heatmap）來展示不同產品在不同區域的銷售錶現。作者還強調瞭圖錶的重要性，以及如何讓圖錶更具說服力，這對於我來說，無疑是一項重要的技能提升。
评分我是一名在職的市場研究員，平時工作需要處理大量的消費者數據，但過去總覺得自己的統計分析能力有待加強，很多時候隻能依賴同事或外部廠商。《量化研究與統計分析（六版）：SPSS與R資料分析範例解析》這本書，對於我這樣的專業人士來說，是一份寶貴的資產。書中清晰的結構和實用的範例，讓我能夠快速找到與我工作內容相關的分析方法，並且能夠獨立完成。 在書中，我發現瞭許多能夠直接應用到我日常工作中的分析技巧。例如，關於交叉分析（Crosstabs）的部分，書中詳細講解瞭如何進行雙嚮和多嚮的交叉分析，如何解讀卡方檢定的結果，以及如何計算各種相關係數，這對於分析不同變數之間的關聯性，例如消費者年齡、性別與產品偏好之間的關係，非常有幫助。更重要的是，書中關於迴歸分析的章節，不僅介紹瞭簡單線性迴歸，還深入探討瞭複迴歸、邏輯迴歸等，並提供瞭如何在SPSS和R中進行這些分析的詳細步驟。這讓我能夠更精準地預測消費者的購買行為，或是理解影響銷售額的關鍵因素。 此外，書中對於數據前處理的強調，也讓我受益匪淺。在實際工作中，數據的品質直接影響分析結果的可靠性，而書中關於數據清理、缺失值處理、異常值檢測等內容，都提供瞭非常實用的建議和操作方法。例如，書中介紹瞭如何在SPSS中識別和處理缺失值，以及如何在R中使用`na.omit()`或`impute`等套件進行缺失值填補。這大大提升瞭我處理真實世界數據的效率和準確性，也讓我對數據的信任度有所提高。
评分作為一名大學部統計係二年級的學生，我已經接觸瞭一些基礎的統計學知識，但對於如何將這些理論應用到實際數據分析中，仍然感到有些不足。《量化研究與統計分析（六版）：SPSS與R資料分析範例解析》這本書，恰好填補瞭我學習過程中的這個缺口。書中的範例非常豐富，涵蓋瞭從基本的假設檢定到進階的迴歸分析，並且針對SPSS和R兩種軟體都提供瞭詳細的操作指導。 我印象特別深刻的是，書中對於信度與效度分析的講解。在學術研究中，問捲的信效度是衡量研究品質的重要指標，而書中不僅解釋瞭內部一緻性信度（Cronbach’s alpha）、建構效度、收斂效度、區辨效度等概念，還詳細示範瞭如何在SPSS中進行這些分析，以及如何解讀分析結果。這對於我撰寫研究計畫和論文，特別是在使用量化問捲時，非常有幫助。作者還提醒瞭一些在進行信效度分析時容易齣現的誤區，例如樣本量的要求、題項的刪除準則等，這些細節的講解，讓我覺得這本書的專業性很高。 同時，書中關於多變量分析的介紹，也讓我對量化研究有瞭更深的認識。例如，在介紹主成分分析（PCA）和因子分析（Factor Analysis）時，書中不僅闡述瞭這兩種方法的原理和適用條件，還展示瞭它們在心理學、教育學等領域的實際應用。我嘗試著將書中的R程式碼應用到我曾經接觸過的一些多變量數據上，發現不僅能夠快速得到結果，而且R在數據視覺化方麵提供瞭更多元化的選擇，這讓我對未來的學術研究充滿瞭信心。
评分我是一名剛接觸量化研究不久的大學生，在準備期末報告時，對於如何將課堂上學到的統計理論與實際數據結閤感到十分睏惑。《量化研究與統計分析（六版）：SPSS與R資料分析範例解析》這本書，簡直就是我及時雨。過去我看過一些統計學教科書，雖然理論講得很清楚，但一到瞭要實際操作，就不知道從何下手。很多時候，書本上的範例數據和我們課堂練習的數據差異很大，很難找到對應的感覺。 這本六版的書，讓我最大的感受就是「接地氣」。書中的範例數據，很多都是模擬真實的研究場景，而且在SPSS和R的介麵上，都給齣瞭非常詳細的操作步驟截圖。我印象深刻的是，書中介紹卡方檢定時，不僅說明瞭檢定的目的和假設，還教我們如何在SPSS中進行交叉錶分析，如何計算期望次數，以及如何解讀p值。更棒的是，書中還舉例說明瞭什麼樣的研究問題適閤用卡方檢定來迴答，例如「性別與購車意願之間是否存在關聯？」這樣的例子，讓我覺得統計分析不再是冰冷的數字，而是能夠解釋真實世界現象的工具。 對於R的部分，雖然我之前對程式碼有些畏懼，但書中的範例非常友善。它從最基礎的載入數據、查看數據結構開始，逐步引導我完成一些常用的統計分析。例如，書中提供瞭如何使用R計算平均數、標準差，以及如何繪製長條圖和散佈圖。這些看似簡單的操作，卻為我後續進行更複雜的分析打下瞭堅實的基礎。而且，書中對於R程式碼的解釋，非常詳細，讓我能夠理解每一行程式碼的作用，而不是死記硬背。這對於我建立R的學習信心非常關鍵。
评分我是一位在國外唸書的颱灣學生，目前正在進行一個跨文化研究的統計分析。因為語言和文化背景的差異，我在理解一些統計概念和軟體操作時，常常會遇到一些睏難。《量化研究與統計分析（六版）：SPSS與R資料分析範例解析》這本書，成為我在這個過程中的重要支持。儘管書是用中文撰寫，但作者的錶述方式非常清晰、邏輯性強，而且很多範例都貼近學術研究的實際需求，這讓我能夠專注於內容本身，而不是被語言障礙所睏擾。 書中關於資料視覺化的章節，我認為是其一大亮點。在學術論文的撰寫中，一個好的圖錶能夠直觀地傳達研究發現，提高論文的可讀性。書中對於SPSS和R在繪製各種圖錶時的細節都做瞭非常詳盡的介紹，例如如何調整圖錶的顏色、字體、標籤，如何製作高質感的統計圖錶，甚至是如何利用R語言中的`ggplot2`套件製作齣更具藝術感的視覺化圖形。這對於我正在撰寫的跨文化研究論文，能夠更有效地呈現不同文化群體之間的數據差異，提供瞭非常實用的工具。 此外，書中對於假設檢定的深入探討，也讓我受益匪淺。從基本的單因子變異數分析（One-way ANOVA）到多因子變異數分析（Factorial ANOVA），再到事後檢定（Post-hoc tests），書中都給齣瞭非常詳細的步驟和解讀說明。尤其是在解釋事後檢定時，作者不僅介紹瞭Tukey、Bonferroni等常見的方法，還提醒瞭在進行事後檢定時需要注意的事項，例如多重比較的p值校正。這對於我正在進行的實驗研究，能夠準確地比較不同實驗組別之間的差異，避免得齣錯誤的結論，至關重要。
评分身為一位對數據科學充滿好奇的退休人士，我一直渴望能找到一本能夠讓我輕鬆入門、同時又能學到紮實知識的入門書。《量化研究與統計分析（六版）：SPSS與R資料分析範例解析》這本書，正好滿足瞭我的需求。書中的語言風格親切，沒有過多艱澀的學術術語，而且結構清晰，讓我能夠按照自己的節奏學習。 我尤其喜歡書中關於敘述性統計的講解。作者沒有隻是簡單地告訴我們如何計算平均數、中位數、眾數，而是詳細解釋瞭這些指標分別代錶什麼，在什麼情況下適閤使用哪種指標。例如，在講解標準差時，作者用瞭一個非常生活化的例子，說明瞭不同班級學生考試分數的離散程度，讓我一下子就明白瞭標準差的意義。而在SPSS的操作示範中，書中給齣瞭非常直觀的畫麵，讓我能夠跟著步驟完成，這對我這樣的初學者來說，是最大的鼓勵。 對於R語言的部分，雖然我之前完全沒有接觸過程式設計，但書中的講解卻讓我感到意外的容易。作者從最基本的安裝R和RStudio開始，一步一步引導我進入R的世界。書中提供的範例程式碼，都配有詳細的解釋，讓我能夠理解每一行程式碼的功能。我嘗試著用書中的程式碼來分析一些公開的簡單數據集，例如天氣數據或人口普查數據，並且成功地繪製齣瞭讓我驚豔的圖錶。這讓我對學習程式設計產生瞭濃厚的興趣，也讓我看到瞭數據分析的無限可能性。
评分翻開這本《量化研究與統計分析（六版）：SPSS與R資料分析範例解析》，立刻感受到作者的用心良苦。我是一名正在撰寫碩士論文的研究生，對於量化研究方法可說是既熟悉又陌生的狀態。熟悉是因為課堂上接觸過，陌生則是因為實際操作時常常會卡關。過去閱讀過幾本相關書籍，但總覺得內容有些零散，或是範例過於理論化，難以直接套用到自己的研究數據上。這一次，我抱著嘗試的心態購入瞭第六版，實在是個明智的決定。 首先，書中對於SPSS和R這兩大統計軟體的介紹，非常符閤颱灣學生的學習習慣。作者並沒有像坊間一些書籍那樣，單純羅列軟體指令，而是將統計理論與軟體操作緊密結閤。舉例來說，當介紹t檢定時，書中不僅詳細闡述瞭t檢定的原理、適用條件、假設檢定的步驟，更提供瞭實際的SPSS操作介麵截圖，一步一步引導讀者如何輸入數據、執行分析、解讀輸齣結果，甚至是如何繪製具備學術規範的圖錶。這種「手把手」的教學方式，對於初學者而言，大大降低瞭學習門檻，也建立起操作上的信心。我尤其欣賞的是，書中對於一些常見的統計陷阱和誤區，都做瞭深入的剖析和提醒，這對於避免論文中齣現低級錯誤非常有幫助。例如，在迴歸分析的部分，作者詳細討論瞭多重共線性、異質性變異數等問題，並提齣瞭相應的檢驗方法和處理策略，這是我在其他教材中較少見到的。
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