序
近年來，由於計算機性能的提高、社會科學研究中的可重複性問題以及駭客攻擊，使用貝氏（Bayes）方法進行分析引起了人們的關注。 其中，想必是有一定數量的人想要（或者不得不）利用貝氏方法進行分析。R、JAGS、Stan是典型的可以進行貝氏分析的統計軟體。這幾款統計軟體都是GUI的統計軟體，可以用在多樣的貝氏方法中進行分析，但是都需要編寫程式碼（code）進行分析，對於初學者來說是一個很高的學習成本。 SPSS則是初學者也可以輕鬆進行貝氏分析的統計軟體之一。
若使用SPSS軟體，只需要使用滑鼠即可執行基本的貝氏分析，而無需編寫程式碼。但在利用自由多樣的貝氏分析方面，SPSS不如R、JAGS、Stan，但在於利用基本貝氏分析方面，SPSS卻更勝一籌。但是，關於貝氏方法分析的書籍和網路文章大多是有關R、 JAGS和Stan，只有少數涉及SPSS。因此，本書針對想要（或不得不）首次使用貝氏方法進行分析的大學生、研究生、研究人員和在職人士進行整理說明。針對新手，本書將數學公式保持在最低限度，以便使分析和相關概念可以用通俗易懂的語言理解。此外，本書提供了如何整理所獲得的結果。所以對於研究和工作，本書不僅可以幫助你在SPSS中進行基本的貝氏分析，還可以彙總所得到的結果。
第1章到第4章解釋了貝氏分析的基本概念。第1章概述了數據類型和基本統計數據，並解釋如何在SPSS中獲取它們；第2章就推論統計基礎的機率進行加以說明，因為它涉及與貝氏分析有關的事前分配和事後分配；第3章討論的統計估計和統計檢定是推論統計的主要方法。第4章解釋了貝氏定理，它是貝氏分析的基礎，並針對利用貝氏分析的統計估計和統計檢定加以說明。對於已經學習過統計和貝氏分析基本概念的人，可以跳過這些章節。
從第5章到第14章描述了能在SPSS中執行的貝氏分析。在第5章到第7章中，是針對單一樣本的母體比率、母體缺陷數和母體平均的檢定加以說明，以檢定從數據中推論出來的參數（或稱母數）與已經明確或我們要比較的參數是否不同；第8 章和第9 章討論了雙樣本母平均的檢定，這些檢定是檢討從兩個組或條件中推論出的母平均之間是否有差異；第10 章和第11章討論變異數分析，它是檢定從3 組或更多組或條件中獲得的母平均之間是否有差異；第12 章和第13 章討論了相關分析和迴歸分析，它們檢討兩個或多個量性數據之間的關係；在第14 章中，將了解如何檢定兩組質性數據關聯的對數線性模型。這些章節將按順序解釋分析的主要概念、如何在SPSS中進行分析，以及如何整理所獲得的結果。說明中使用的數據集是公開的，所以最好能親自動手分析一下。
本書是以簡明易懂為目標，捨棄公式的說明，重點放在如何使用SPSS進行貝氏分析以及如何解釋得出的報告，對初學者更可在最短時間內了解貝氏分析。
最後，希望本書能盡可能幫助更多的人在研究和工作中使用貝氏方法。
東海大學企管系所
陳耀茂 謹誌
