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高等統計:應用SPSS分析

高等統計:應用SPSS分析

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9789571198880
張紹勳,林秀娟
五南
2018年9月10日
227.00  元
HK$ 215.65
省下 $11.35
 
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ISBN:9789571198880
  • 規格:平裝 / 596頁 / 19 x 26 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣


  • 專業/教科書/政府出版品 > 財經類 > 統計 > 統計軟體











      隨書附贈資料檔光碟



      一般研究者從事研究時,常有的難題包括:應該採用哪一種統計方法來檢定研究假定及假設?統計程式所輸出的數據所代表的意義為何?又該如何解釋?本書乃針對這些問題,將各種類型的統計方法,以學習者與使用者的觀點歸納整理,並以範例呈現,使讀者在了解統計方法之後能快速學會使用SPSS,做最有效率的統計分析。



      本書介紹的高等統計內容,包含統計學回顧、假定的偵測及補救法、勝算比、卡方檢定、邏輯斯迴歸、兩組平均數之比較、獨立樣本變異數分析、重複測量變異數分析、共變數分析、線性迴歸及其診斷、工具變數及兩階段最小平方法。過統計軟體SPSS探討,結合理論、方法與統計從基礎統計知識引導,讀者可以獲得最佳學習效果。



    本書特色



      ◎從統計概念基礎教起,搭配實證範例練習,結合理論與應用性。

      ◎使用SPSS V25介面操作,從使用者角度整理編排,讓學習過程更輕鬆。

      ◎本書包含範例分析,讀者可實際操作,快速了解SPSS分析的程序與應用。

      ◎高等統計適用於生物學、經濟學、市場行銷、工程學、遺傳學、醫學、教育學、心理學、社會科學、生產管理、風險管理、人資管理、航運管理、財務金融、會計和公共衛生等學術領域。



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    Chapter01 統計學回顧

    1-1 統計學回顧

    1-1-1單變量vs. 多變量統計

    1-1-2統計分析法

    1-1-3統計公式之重點整理

    1-1-4檢定與信賴區間之關係

    1-2 常態曲線(normal curve)

    1-3 樣本大小的決定(sample size)

    1-4 Type I 誤差α 及Type II 誤差β:ROC 圖切斷點的由來



    Chapter02 假定(assumption) 的偵測及補救法 5

    2-1 自定SPSS 介面( 自己習慣的介面)

    2-2 資料分析前之檢查(examining data)

    2-2-1散布圖(ggraph 指令):最小平迴歸法錯用的4 情況?

    2-2-2直方圖(ggraph 指令)

    2-2-3莖葉圖(EXAMINE /plot stemleaf 指令)

    2-2-4二個次序變數(vocab、educ) 之散布圖

    2-3 假定(assumption) 的偵測及補求法:變數變換(transforming data)

    2-3-1用線形圖檢視連續變數是否符合常態性的假定(assumption)

    2-3-2曲線關係就違反直線性假定:改用加權(weighted)OLS 迴歸

    2-3-3變數變換( 迴歸分析):違反誤差常態性的假定就做log(x) 變換

    2-3-4 ANOVA:盒形圖發現變異數異質性:改用Welch 法



    Chapter03 勝算比(odds ratio)、卡方檢定、Logistic迴歸 3-1 適用條件

    3-2 卡方檢定:關聯性分析

    3-2-1 卡方檢定之介紹

    3-2-2 卡方檢定之實作( 獨立性檢定、百分同質性)

    3-3 卡方檢定包含於logistic 迴歸:勝算比

    3-3-1 odds ratio 之意義

    3-3-2 列聯表(contingency table)、相對風險、勝算比(odds ratio) 及卡方檢定(crosstabs、 logistic regression 指令)

    3-3-3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)



    Chapter04 兩組平均數之比較:t 檢定值≒ Meta 的效果量

    4-1 t 檢定之簡介

    4-2 t 檢定之解說:comparing group means

    4-2-1 單變量:Student’s t-distribution

    4-2-2 t 檢定的條件:假定(assumption)

    4-2-3 單變量:Student’s t 檢定(t-test)

    4-2-4 獨立樣本t 檢定vs. 單因子變異數分析

    4-2-5 t檢定、ANOVA,使用STaTa、SAS 和SPSS 之差別

    4-2-6 t檢定資料檔的編碼安排

    4-3 t 檢定(t考驗):三種型t-test 實作

    4-4 t 檢定、ANOVA、判別分析、迴歸的關係(t-test、oneway、regression、discriminant 指令)



    Chapter 05 獨立樣本ANOVA、重複測量

    5-1 變異數分析(ANOVA) 之簡介

    5-1-1 ANOVA【基本概念】

    5-1-2 ANOVA【重點整理】

    5-2 one way ANOVA 分析(oneway、oneway /contrast、oneway /posthoc、unianova /print = etasq、oneway /polynomial 指令)

    5-2-1 one way ANOVA:四種教學法的教學效果比較(oneway 指令)

    5-2-2單因子ANOVA:A 因子( 四組) 在連續變數Y 的平均數比較(oneway、oneway /contrast、oneway /posthoc、unianova /print =etasq、oneway /polynomial 指令)

    5-3 two way ANOVA 分析

    5-3-1 two way ANOVA:教室氣氛(a) 和教學方法(b) 對學習成就(y):交互作用項(MANOVA 指令)

    5-4 單層次:重複測量的混合效果模型(mixed effect model for repeated measure)

    5-4-1重複量測(repeated measurement)ANOVA 的重點整理

    5-4-2重複測量ANOVA 之F 檢定公式

    5-4-3重複測量ANOVA 之主要效果/ 交互效果檢定(雙層MIXEDvs.單層GLM 指令)

    5-5 雙層次(MIXED 指令):重複測量的混合效果模型

    5-5-1 雙層次vs.二因子混合設計ANOVA:wide 格式(雙層MIXEDvs.單層GLM 指令)

    5-5-2雙層次vs.二因子混合設計ANOVA:long格式(MIXED指令)



    Chapter06 共變數分析(ANCOVA)

    6-1 單變量:ANCOVA(共變數分析)

    6-1-1單因子ANCOVA 之原理

    6-1-2單因子MANCOVA 之重點整理

    6-1-3單因子ANCOVA vs. 調整用途的共變數( 連續變數) 分割為類別變數,再進行ANOVA

    6-2 為何要MANCOVA 取代MANOVA 呢?ANCOVA ≠ ANOVA(UNIANOVA、GLM 指令)

    6-2-1單因子MANCOVA:3 個檢定(GLM 指令)

    6-2-2二因子MANOVA 與MANCOVA 平均數及效果比較(交互作用顯

    著)(UNIANOVA、GLM 指令)



    Chapter07 線性迴歸的診斷

    7-1 自變數與依變數是直線關係(linearity),此假定若違反,則取log()、開根號

    7-2 檢定變異數的非線性及同質性(tests on nonlinearity and homogeneity of

    variance)

    7-2-1殘差非線性(nonlinearity):迴歸式「預測值vs. 殘差」散布圖

    7-2-2殘差異質性(homoscedasticity):迴歸式「預測值vs.殘差」散布圖

    7-3 殘差的常態性:P-P 圖、Q-Q 圖、Shapiro-Wilk W 常態檢定

    7-4 模型界定:如何篩選足夠的預測變數們?

    7-5 誤差的獨立性(independence):(EXAMINE VARIABLES=×× BY ×× /

    PLOT=BOXPLOT 指令)

    7-6 共線性(multicollinearity) 診斷

    7-7 偵測不尋常且有影響力的觀察值(graph /scatterplot(bivar)=×× with ×× by 指令)



    Chapter08 線性迴歸

    8-1 t檢定、ANOVA、判別分析、迴歸的隸屬關係 (t-test、oneway、regression、discriminant 指令)

    8-2 簡單線性迴歸(simple linear gression)

    8-3 多元線性迴歸(regression 指令)

    8-4 如何挑選預測變數的最佳組合:用Mallow’s Cp值及Adjusted R2 來比較模型



    Chapter09 內生的共變:工具變數及兩階段最小平方法(2SLS)

    9-1 工具變數及兩階段最小平方法(2sls 指令)

    9-1-1進行OLS 統計分析時應注意之事項

    9-1-2工具變數(IV) 之重點整理

    9-1-3隨機解釋變數X(random regressor) 與工具變數Z(instrumental variable)

    9-1-5為何需要多個工具變數?

    9-1-6工具變數(instrumental variables) 在教育應用

    9-2 兩階段最小平方法(2SLS) 分析七步驟(2sls y with x /instruments z 指令)

    9-2-1兩階段最小平方法(2SLS) 迴歸:消費者行為(2sls y with x /

    instruments z 指令)

    9-2-2練習題:兩階段迴歸vs. 最小平方法迴歸



    參考文獻









      SPSS 是社會科學有名的統計軟體,迄今亦在生物醫學大流行。特別是最近幾年,各大學研究生人數逐年大增,基於學位學術撰寫的需要,多變量統計更是不可或缺。



      一般研究者從事研究時,常有的難題包括:



      (1) 應該採用哪一種統計方法來檢定研究假定(assumptions)及假設(hypothesis)?



      (2) 如何使用電腦統計程序,以正確且快速的分析研究資料?



      (3) 統計程式所輸出的數據所代表的意義為何?又該如何解釋?



      筆者在從事研究與教學之際,乃針對此問題,將各種類型的統計方法,以學習者與使用者的觀點歸納整理,並以範例呈現,期使讀者在了解統計方法之後能快速學會使用SPSS,做最有效率的統計分析。

      

      高等統計分析主要應用在:社會科學、生物學(Biology)、經濟學(Economics)、工程學(Engineering)、遺傳學(Genetics)、市場行銷(Marketing)、醫學(Medicine)、精神病學(Psychiatry)、教育學、心理學、人管、生產管理;系所包含:經濟系、風險管理系、航運管理、財務金融、會計、公共衛生、工業工程、土木等。



      有鑑於國內統計使用者眾多,可是目前較缺「理論、統計及方法論」系統性的書,加上SPSS v25 市面上鮮少有教科書來介紹新統計功能,於是開始著手撰寫SPSS 統計分析,一系列的書。並附上範例之資料檔供讀者實作:



      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、重複測量??。



      二、《多變量統計之線性代數基礎: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)、判別分析(discriminant analysis)、主成分分析、因素分析(factor analysis)、集群分析、多向度量尺�多維標度法。



      三、《邏輯斯迴歸分析及離散選擇模型:應用SPSS》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??。



      四、《多層次模型(HLM) 及重複測量:使用SPSS 分析》一書,該書內容包括:線性多層次模型、panel-data 迴歸??。



      五、《存活分析及ROC:應用SPSS》一書,該書內容包括:類別資料分析(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、勝出比(Odds Ratio)的計算、篩檢工具與ROC 曲線??Cox 比例危險模型、Kaplan-Meier 存活模型、參數存活分析有六種模型??。



      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。本書內文盡量結合「理論、方法、統計」,期望研究者能在其領域中得到良好的研究成果。




    張紹勳 林秀娟 敬上




    其 他 著 作
    1. 邏輯斯迴歸分析及離散選擇模型:應用SPSS
    2. 存活分析及ROC:應用SPSS
    3. 多層次模型(HLM)及重複測量:使用SPSS分析
    4. 多變量統計之線性代數基礎:應用SPSS分析