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量化研究與統計分析:SPSS與R資料分析範例解析

出版日期
2019/04/10
閱讀格式
PDF
書籍分類
學科分類
ISBN
9789577633408

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本書特色
■ 以SPSS最新版本SPSS 23~25進行全面編修,更新介面說明,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,符合博碩士生與研究人員需求。

量化研究是當代社會與行為科學的強勢典範,統計分析則是量化研究的核心,當學生們苦惱於學統計、做研究、跑分析之時,《量化研究與統計分析》一書提供了一套從研究學理──統計的知識──操作的能力,三合一的系統化知識與技術性介紹。
難得的是,本書有別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,於書中萃取了研究方法、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的應用加以整合,凸顯出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面做了相當程度的精簡,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,極適合作為學術研究工作者的量化研究工具書。
  • 第一篇 量化研究的基本概念
    • 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 反應心向
  • 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 編碼系統的建立與應用
      • 第二節 SPSS 基本操作
      • 第三節 資料庫建立
      • 第四節 複選題處理與分析
      • 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 次數分配表
      • 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 的描述統計與圖表運用
  • 第三篇 統計分析的原理與技術
    • chapter 6 類別資料的分析:卡方檢定
      • 第一節 基本概念
      • 第二節 類別變數的統計考驗
      • 第三節 替代性的關聯係數
      • 第四節 SPSS 的類別資料分析範例
      • 第五節 R 的類別資料分析範例
    • 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 線性關係的分析: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 的多元迴歸範例
    • 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 量表發展的分析技術
    • chapter 13 量表發展與信效度議題
      • 第一節 量表發展的程序與步驟
      • 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:探索取向
      • 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:驗證取向
      • 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 是什麼
      • 一、R 的起源
      • 二、R 的運作方式
    • 第二節 R 與套件安裝
      • 一、基本安裝
      • 二、套件安裝與載入
    • 第三節 R 的資料與檔案管理
      • 一、R 的基本操作
      • 二、讀取外部資料
      • 三、矩陣式資料框架的管理與運用
      • 四、資料的篩選與過濾
      • 五、資料數據的數學運算
    • 第四節 結語
  • 參考文獻
    • 中文部分
    • 英文部分
  • 中文索引
  • 英文索引

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