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本書特色坊間其他參考書由多人分工，猶如拼裝車無人統籌，因此可能衍生解題方式不同、無人負責勘誤與不知該考題對應到教材的哪一個章節等各種問題。本書之解題與編排皆由作者獨立完成，因此解題脈絡與思路在各個系所間都是一致的，使用本書時，建議搭配作者另著之《統計學：重點觀念與題解(上)》、《統計學：重點觀念與題解(下)》及《計量經濟學與財務工程》，以便對應觀念。另作者亦搭配書籍的章節收錄相關試題編製《統計學：精選666題》，並依照題型難易度分成五個等級，讀者可根據自己的需求選擇適合自己的題目練習。

變異數分析（ANOVA）是一種統計公式，用於比較不同組的均值（或平均值）之間的變異。一系列方案可用來確定不同組的均值之間是否存在差異。ANOVA的結果是「F統計量」。該比率顯示了組內變異與組間變異，最終產生了一個數字，該數字可以得出支持或拒絕原假設的結論。如果組之間存在顯著差異，則不支持虛無假設，並且F比率會更大。ANOVA如果顯示處理之間有顯著差異，則必須採用事後比較檢定（Post hoc tests）用以測試處理組與對照組是否有顯著差異。這種統計技術稱為多重比較檢定（MCA:Multiple Comparison Analysis testing）。本書的特徵有以下四項：1. 只要看數據類型，統計處理方法一清二楚。2. 利用圖解，數據的輸入與其步驟清晰明確。3. 利用圖解，統計處理的方法與其步驟一目了然。4. 輸出結果的判讀方法簡明易懂。

●解說量表編製必經九個歷程的基本概念，並以實例操作應用。改版增加介紹ω係數、分層α係數與雙因素分析模式等進階內容。●使用統計軟體SPSS進行項目分析、探索性因素分析、信度分析，也採用AMOS進行驗證性因素分析。●統計方法運用透過三步驟引導：先講解統計軟體的操作步驟，再進行統計報表的解說，最後說明統計結果的呈現方式，減低讀者對統計軟體操作的恐懼感。●本書附範例資料檔，至五南官網https://www.wunan.com.tw/，搜尋書號1H75即可找到下載處。本書首先介紹量表編製的基本概念，而後根據量表編製的九個歷程一一說明。為使讀者清楚量表的實際編製歷程，本書以編製「數學態度量表」為例，每個章節先介紹理論依據，再以「數學態度量表」的編製實例，協助讀者將量表編製的理論依據與實務經驗結合。書中使用的統計軟體，除以SPSS進行項目分析、探索性因素分析、信度分析，也採用AMOS進行驗證性因素分析。每種使用的統計方法，皆透過三個步驟引導：先講解統計軟體的操作步驟，再進行統計報表的解說，最後說明統計結果的呈現方式。減低讀者對統計軟體操作的恐懼感，提升使用信心。

■ 可做為「統計分析」、「應用統計學」、「進階統計學」等課程之教材■ 適用於專題研究、學術論文寫作之統計分析指引■ 每章節皆附範例、習題，方便授課教師驗收學生學習成果■ 本書資料檔，至五南官網：https://www.wunan.com.tw，搜尋書號1H61，在書籍頁面「資料下載」處即可取得■ 所有範例皆附教學影音檔，促進讀者學習效率，減輕授課教師負擔→改版全面更新！【熟悉和掌握SPSS與SmartPLS，強化分析數據能力】本書適用於教學單位，在應用統計學或進階統計學等課程授課時使用，亦非常適合需進行學術論文寫作或製作畢業專題之學子。內容涵蓋一般論文或專題寫作時，所需用到的各種統計分析技術，諸如：次數分配、描述性分析、項目分析、無反應偏差、信度分析、探索式因素分析、共同方法變異、重要度―表現分析、卡方檢定、t檢定、變異數分析、各類型二因子變異數分析、相關分析、迴歸分析、PROCESS模組的中介效果與干擾要果檢定、信度檢驗、收斂效度檢驗、區別效度檢驗與結構模型路徑分析（使用SmartPLS）等。書中幾乎所有的範例都是實際碩士論文的原始資料與分析結果，期盼讓讀者能身歷其境，融入研究情境。書中每一範例的操作過程、報表解說或內文中需額外講解的部分，皆附影音檔，讀者可藉由掃描範例旁的QR Code，直接於YouTube平台觀看。藉由本書的引導，讀者便能順利完成論文或專題的統計分析。

本書特色1. 從日常生活案例，使用Excel、SPSS統計分析。2. 統計概念與統計報表解讀兼具，利於掌握統計原理，避免誤用工具。3. 把握重要概念，以高中數學為基礎即可無痛使用公式。4. 內容適合統計學課程教材及學習，依書中按部就班輕鬆學習。5. 本書例題、習題資料檔，請到五南官網https://www.wunan.com.tw，搜尋書號1H3B，即可下載。時代快速變遷，科技日新月益，統計學已成為資料分析、機器學習、人工智慧等領域不可或缺的工具。目前大學約半數以上科系，都要學習統計學，可見其重要性。作者在大學教授統計學已二十餘年，深知學生恐懼數學，甚至放棄數學，因而對多數學科領域列為必修的統計學也相當排斥。因此本書內容淺顯易懂，學習過程中可動手操作，學習後較不容易忘記。介紹統計學的重要概念，包含描述統計及基礎的推論統計。每一章開頭都有「本章概要」，希望讓讀者更能把握重要概念。習題多數取自國家考試及研究所入學考試，增加練習機會，有助於讀者應試。本書以大學第一次修習統計學的學生為對象，操作步驟，都有擷取畫面，並詳細解說，同學們可自行輸入資料，依書中操作步驟勤加練習，一定會有豐碩的收穫。每章後的習題，如果能實際練習，不僅可以活用所學，對考試也有幫助。對於想就統計學重要觀念再加精進的讀者，本書也是相當合適的參考書籍。

內政部為「姓名條例」之主管機關，除掌理民眾姓名登記、改姓、冠姓、回復本姓、改名、更改姓名等業務外，為瞭解姓氏與名字的演變發展、分布情況，民國112年第8次編印出版全國姓名統計分析，書本資料主要包括提要分析及統計報表二大部分，其中提要分析包括法令規定、姓氏分析、名字分析、姓名分析及歷年姓名實務比較。

★2013年諾貝爾經濟學獎得主、《釣愚：操縱與欺騙的經濟學》作者羅伯‧席勒（Robert J. Shiller）重磅推薦★全美各大名校經濟學教授一致讚譽為什麼我們用毫無意義的統計資料來引領思考與行動？為什麼我們相信電腦從不犯錯，不管丟什麼垃圾進去，吐出的數據都是真理？為什麼專家欺騙我們，而我們也常欺騙自己？把統計當工具前，先搞懂統計常識！運用數據做決定前，先學會不被數據欺騙！每天喝兩杯咖啡會增加罹癌風險？在農曆五行中的火年出生的人更容易死於心臟病？卓越的公司有共同的成功特質與模式？自殺傾向和出生月份有關？數據可以幫助我們評估局勢，做出良好選擇；數據也可能誤導我們，做出錯誤決策。大數據時代，問題不再是沒有足夠資訊做判斷，而是如何不被眼前的資料誤導。到底該不該喝咖啡？每天該喝幾杯咖啡？該選擇哪家航空公司？如何投資？運彩怎麼買？當數據會影響你的日常決策，當騙子也習慣用數據說話，你更需要學會辨識隱藏在數字背後的陷阱與詭計。耶魯大學教授運用基本統計學原理，只要會加減乘除，就能揭穿日常生活中的各種數據騙局，並傳授避免落入數字陷阱的簡單準則：◎為什麼我們容易被數據欺騙？人們容易被模式、解釋模式的理論吸引，有意或無意地忽略與之矛盾的數據。◎數據如何欺騙我們？‧忽略干擾因素：章魚保羅預測世界盃賽事結果成功率高達九成，但該結論忽略了章魚偏好橫向條紋圖案的因素，它只是選擇自己喜歡的國旗樣式。‧倖存者偏差：對於敵軍最常攻擊飛機哪些部位的觀察，不會包含那些已經被擊落無法返航的飛機。對航空公司滿意度的調查，不會包含那些只搭過一次就不再來的乘客。‧變形的圖像：圖像可以幫助我們解讀數據，但也可能扭曲或破壞數據。一旦省略數據、顛倒數軸或使用不一致的數軸間隔，將形成截然不同的圖表，產生誤導。◎如何區分真確與胡謅？‧常識判斷：對於看似嚴謹，但不太合常理的說法，應尋求壓倒性的證據支持。‧新數據檢驗：採集新的資料，對既有的解釋進行檢驗。【好評推薦】這是本非常有趣的書，卻揭示了非常嚴重的問題。我們經常會被數據愚弄，是時候拆穿這些詭計了！──諾貝爾獎經濟學得主、《釣愚：操縱與欺騙的經濟學》作者 羅伯‧席勒（Robert J. Shiller）很有趣，很八卦，卻很有見地，本書注定會成為經典。蓋瑞‧史密斯分析無數因相信數據而吃虧的案例，來告訴讀者該如何避免，這比單純講大道理有用的多了。──加州大學洛杉磯分校（UCL

★有故事的數字說服力，任何人心甘情願都認同★★上班族職場升級必備，最強的商業武器★★從此不瞎忙、省時間、懂思考，掌握職場勝率★不論是職場菜鳥或老手，相信你一定曾經有過這種經驗：‧努力準備了簡報，卻被上司挑三揀四退回重做。‧憑經驗提了意見，但卻被質疑要求要有證據。‧用資料報表詳盡發表後，被問「重點在哪裡」。這些問題，都來自於你不懂得成功人士的「數字說服力」！◎把努力變數字，價值才能體現邁入資料與數據時代的今日，所有工作實務都脫離不了數字，還僥倖抱著「我才用不到數字」的人，請小心！代表你工作價值的薪水，其實就是一串數字！本書就是在教你如何具有邏輯的使用數據，用數字展現你的價值，不論是完全沒有專業背景的分析小白，還是略有經驗但希望更有條理的中堅分子，又或是不想只靠直覺帶領團隊採取的高階主管，職場上的各種階層，只要學會本書的方法，就能讓別人認同、遵循你的對策，達到強大的說服效果。◎簡單3步驟，打造最強商業武器作者過去在日產汽車工作時，就經常向國外董事提案並成功獲得認可。本書就是他以商業的實際案例，一步步說明這套最強方法該如何操作：Step1觀念打造 先說服自己，才能說服別人。也就是你自己要先相信數字，建立良好的數字觀念，一切就從掌握大局，宏觀現有數據開始。Step2邏輯思維+數據分析說服別人前，最重要的就是你的數字有憑有據。這仰賴「邏輯思維」和「數據分析」，而綜合這兩者的作法，就是建立假設，並用基礎統計和簡單的相關性分析，來鎖定問題重點與原因。Step3報告應用說服別人時，要讓人從「聽不懂」到「點頭認同」。不是把數據分析結果複製貼上就行，最好要能換位思考，提供對方需要的數據與圖表。活用數據不僅能「簡單呈現複雜的事情」，還可以挖掘數據背後的關係，引出重要的資訊，成為未來決策與行動的關鍵。◎建立假設，結合邏輯與分析的高超技巧看到數據就畫成圖表、直接做出對策方針，不只可能找錯問題，還可能因為錯誤決策，白費心力與金錢。因此，職場上需要的是具有邏輯思維的數據分析， 而要能做到這點，就得運用「假設」！追求快狠準的商業領域中，假設不該天馬行空，應該運用自己的背景知識與經驗，建立的「最有可能發生的故事」，也就是依據下面兩種假設，找到問題重點與原因：‧WHAT型假設：運用「邏輯樹」，調查哪裡有問題。 例如：是什麼導致送貨延誤→調查每個送貨員的表現差異。‧WHY型假設：以「金字塔結構」，調查

◤ 25堂「AI世代」標配的統計素養課 ◢不知不覺就懂了！從數據識讀、邏輯推理，到決策輔佐，前BCG集團王牌顧問教你用統計學看懂世界運轉的祕密>>> 人生是靠「骰子點數」決定的？>>> 贏家為什麼都把YES或NO交給期望值？>>> 鬼遮眼的時候就用數字釐清真相？＼WTF!! 原來統計學這麼好用∕日文版熱銷20萬冊，文組圈口碑爆紅！只要會按計算機，你就能解開這個世界的祕密「統計學」是AI時代的必備素養，但對文組人來說，卻總是不得其門而入……這是一本即便不擅長數字的人，也能一步步學會運用「統計式見解／思維」的訓練書，只要懂得操作計算機上的加、減、乘、除，你就能一邊享受解題樂趣，一邊鍛鍊出看穿數字背後真相的能力！＼你可以：看見別人看不見的因果，回答網路上找不到的答案∕本書並不是要教你怎麼驗算統計學，而是要教你怎麼「用統計學思考」，這個才是ChatGPT搶不走的能力！Class1 即使只靠「四則運算」也能懂得這麼多！──＠變換是強大的工具Class2 工作與人生是靠「機率」在決定輸贏的嗎？──關於情境規劃與漏斗Class3 萬事萬物是「常態分布」構成的結果！──關於解讀大局的「偏差值」Class4 掌握統計學上「正確的」數據處理法！──分辨有意義與無意義的調查Class5 「多變量分析」是在AI時代生存的必備知識──機會、風險與財富，皆在其中＼懂「機率」與「期望值」，那些卡住你人生的難題就能迎刃而解∕任何人都能節省龐大的試錯成本、快速釐清問題本質！本書作者齋藤，曾是波士頓顧問集團（BCG）首屈一指的王牌顧問，生涯協助無數公司導入AI及數據分析、管理機制，大幅升級第一線經理人的「數字腦」。同為文組人出身的他，將透過這本專為跨領域讀者而寫的書，用25個與我們生活切身相關的精彩提問，引導你進入用統計學思考、解決問題的世界。他強調：「數據與AI的各種應用，今後會更加如火如荼地發展。抗拒或欣然接受這種時代的變化，差別只在於你『懂不懂它運作的機制』。交友軟體也好，AI給你的作文建議也罷，說來說去都不脫「多變量分析」（本書第五章）的範疇……」而本書提供的方法論，就是你弄懂這個新時代遊戲規則的敲門磚。有趣，而且超級好懂！※更多精彩內容，請下滑至【內容連載】──前言：你可以從這本書中獲得什麼？

看穿生活周遭各種數據的完全指南 ◎不需要公式，也能破解假數據◎書末收錄看穿統計數據的11項建議 你或許看過以下統計數字：☺根據二○一八年的世界幸福調查，芬蘭是全球最幸福的國家。☺二○一六年，墨爾本在《經濟學人》的世界宜居城市排行中勇奪第一。 一切看起來都很美好吧，不過這些統計數字的背後都藏了統計學家不想告訴你的事：☻芬蘭的自殺率和謀殺率居高不下。☻墨爾本的流浪漢人數在過去兩年內增加了74%。 充滿日常生活的統計數據學校排名、國家經濟指數，甚至每日確診人數，統計數據為我們每天的決策、對世界的觀點、甚至對自己的樣貌提供了簡單易懂的衡量基準。我們如此相信數據，卻常常發現被它們欺騙：優格的糖分標示比實際上還要低，號稱環保的產品其實在我們看不見的地方造成更大的汙染……我們發現每個數字背後都是為了推銷某種論點、產品或服務，它們也僅能呈現那些可以量化的事物，然而不是所有事物都能夠被數字單純地概括。這些對統計的誤用與錯誤呈現，正使我們開始進入真相不再明確的時代。 統計不只是數學——看穿假數據的十個重要建議統計數據背後除了數學，還需要經過人為的詮釋與解讀。因此，統計數據也常常被作為誇大其辭或隱瞞真相的工具。在本書中，一生都在研究統計學的古德溫教授用大量的案例介紹這些沒有道理，卻依然支配我們世界的統計數據。他在書中也引用大量關於認知行為的科學實驗，指出我們被數字欺騙的多種方式，提供我們對任何統計數據應抱持的疑問： 產生這些統計數字背後的動機是什麼？統計學家想用這些數字告訴我們，又想隱瞞我們什麼？在這些數字計算的過程中有那些數據被捨棄了？要得到統計資料，背後的調查是怎麼進行的？對整體有代表性嗎？取樣的範圍會不會太小？如果是問卷調查，題目設計是不是有引導之嫌？如果有不同數據的比較，基準一樣嗎？提供的論點是不是根本就不合理？ 在這本沒有任何數學公式的書中，透過了解統計與數據的真相，更有能力看穿那些可疑的科學結論。聯合推薦管中祥　中正大學傳播學系教授黃哲斌　天下雜誌編輯顧問

本書特色 ♦落點分析分析各單元考試比重，由淺入深幫助同學循序漸進學習♦公式推導名師推導定理與公式，讓同學理解不死記，學習更有效♦題題解析蒐羅近 10 年歷屆試題，題題完整詳盡解析，幫助同學夯實應試力

∖Amazon 4顆星好評推薦∕「最強AI」ChatGPT問世背後仰賴的正是龐大的數據資料庫資料與資料間的關聯性如何化為商業價值？本書帶你探討背後的核心基礎追趕AI前先培養大數據分析力！人工智慧說白了就是統計學，會分析就會活用。做企劃、提預算、估風險、分析市場……，一張Excel教你搞定所有工作實務。STEP 1：目的→假設→方法，順序不能顛倒大數據時代，所有資料都能被分析，但得到的「結果」是否符合最初「目的」？不想到頭來白忙一場，本書教你： 提案前這樣思考最終目的，後續才能產生連結。 成立假設4重點，避免一步錯步步錯。 網羅資料4方法，讓訊息「可視化」才易於比較。STEP 2：沒學過統計也沒關係！這樣做讓數字發揮真正價值數字資料不是拿來就用，「分解」、「比較」都有訣竅，實務應用時才有意義： 單位、屬性、時間等基軸的交叉組合，會得到各式的觀點。 比較資料時務必確定「基準點」，否則將有天差地別的解讀（例如，Ａ點到Ｂ點呈上升型態；Ｂ點到Ｃ點呈下降型態，那麼到底是市場擴大了，還是業績停滯了呢？） 無法取得資料時，也可以「創造」？讓作者教你該怎麼做。STEP 3：定位市場 + 管理風險，懂這些數據就夠當一項商品要投入市場前，得先推敲規模（例如，買氣如何、價格怎麼訂、多久才能回本、營運風險有多大等等），才能擬定策略： 平均數：將平均數乘以其他變數，就能大致掌握市場規模，倒過來計算，也能知道多少銷量才能達到收益目標。 中位數：有時特定區域會拉大平均數，讓人誤判現實，所以最好搭配中位數來檢視。 標準差：光靠平均數還不夠，透過「偏差值」更能檢視營運狀況。利用「直方圖」將離散程度視覺化，推估風險衝擊程度，就能做出合理假設，並模擬最壞狀況。STEP 4：善用相關係數，讓錢花在刀口上輸入資訊，0.5秒就跑出圖表，這是該加碼或該收手的訊息？怎樣才能花最少錢創造最大效益？廣告vs折價券，哪一個能讓營業額提升？算出相關係數，確認資料之間的強弱關係，就能找出利潤最大化的策略。特別注意： 相關程度無關數值大小，只是顯示強弱程度。 就算不具相關性的資料，也能算出相關係數，7技巧教你避開陷阱。 愈是重要的資料，愈要製作成分布圖，以便觀察整體狀況。STEP 5：提出假設，邊思考邊修正目標計畫用國中生都學過y=ax+b（單一迴歸分析）公式，就能看出資料間的關聯性。如何從斜率值看出成

意見調查不問業種、領域，是在各種場合實施資料蒐集活動的一種方式。意見調查的目的也涉及多方面，在顧客滿意度調查中所見到的企業所實施的調查，多是為了獲得解決問題的方向而進行。而像大學之類的教育研究機構，為了驗證研究者所提出的假設，也時常實施調查。意見調查過去較多依賴專門機構代為執行，但近年來因個人電腦的普及與資料處理軟體的出現，從問卷的設計到調查結果的累計、分析均可由自己來完成。因之意見調查的實施比過去增加，同時調查的重要性也與日俱增。如果不能正確掌握顧客希望什麼、有何不滿等，就很難提供給顧客感到滿足感的商品時，企業就無法存續。本書的撰寫是以實施意見調查的人為對象，目的在學習有關意見調查的計畫與解析的基本知識。本書的特徵是活用SPSS進行資料的累計與解析，採用SPSS的理由，是因為它提供非常充實的資料累計功能，以及解析資料的豐富手法，並且也是普及全世界的軟體，可靠性非常高。

 由淺入深，適合初學者學習。 以實用性、有效學習為主要編寫目標。 粹取統計學中基礎的部分以提起學生的學習意願與學習興趣。 適合商學學院學生快速學習（適用4～6個學分的課程） 本書共分為十章，一～三為敘述統計學；四～六為機率與統計原理；七、八章為推論統計學；九、十章為統計學的進階與應用。 書末附有習題參考解答，可供同學在學習完畢之後，練習習題時參考，以增進同學的學習效果。

最強黃金三式，KO國家考試！●第一招：熟記，勤練考題反覆演練推導過程，夯實基本功，考題再多也胸有成竹！●第二招：計算機教學‧神器在手熟練計算機操作，不只幫助記憶，搶分更輕鬆！●第三招：近10年試題落點分析掌握考題趨勢，用自己的方式梳理重點架構！本書特色◆網羅所有國家考試考題，徹底掌握命題焦點。◆沒有繁瑣的推導證明，精簡的架構分析整理，簡單精要訓練證明能力。◆循序漸進，整理歸納所有國考必考重點。

在社會科學的分析中，我們雖然想設法將許多現象予以數值化，方便我們使用多元線性迴歸來進行統計分析。然而，更多社會現象是以類別的姿態呈現於真實世界，這種質性變項難以數值化，但卻是我們日常生活的常態現象。像是詢問您對工作有多滿意？回答有非常不滿意、不滿意、普通、滿意、非常滿意，許多研究基於方便將其視為連續變項，但正確來說，這是一個具有順序等級的類別變項，當它成為研究的依變項時，我們無法使用一般線性迴歸來估計。因此，處理類別資料的統計模型成為社會科學研究中重要的一部分。一般在學習統計方法處理問題時，首先讓人感到困擾的是「此數據要選擇哪種統計處理方法好呢？」、「要如何輸入數據，有無明確的輸入步驟？」、「輸入後，在進行統計處理時，有無明確的處理步驟？」此煩惱利用圖解的方式即可迎刃而解。本書的特色有以下四項：一、只要看數據類型，統計處理方法一清二楚。二、利用圖解，數據的輸入與其步驟，清晰明確。三、利用圖解，統計處理的方法與其步驟，一目了然。四、輸出結果的判讀方法簡明易懂。總之，只要利用滑鼠，任何人均可簡單進行數據的統計處理。

統計方法經常要面對數值計算，然而今日科技如此進步，已開發有各種統計軟體，學生在學習統計方法時當不至於感到霧煞煞了。 但是在學習統計方法處理問題時，最常令人感到困擾的是:「收集到的數據要選用何種的統計處理方法才好呢？」「要如何輸入數據，有無明確的輸入步驟呢？」「輸入後，在進行統計處理時，有無明確的分析步驟呢？」「分析結果要如何解讀才好呢？」此的確是學生學習統計方法時最為煩惱的，然而此種煩惱是多餘的，任何人只要能利用本書參照使用就行，可以說非常簡便。本書的特徵有以下四項：1.只要看數據類型，即可選用適切的統計處理方法。2.數據的輸入與其步驟，有跡可循。3.統計處理的方法與其步驟，清晰明確。4.輸出結果的解讀方法，簡明易懂。書中的統計方法其涵蓋內容甚為豐富，上篇有23章，下篇有22章，幾乎常用的統計方析方法都收錄於其中，因此使用時不至於有所短缺之憾。本書的撰寫是以醫學院相關科系、護理學院相關科系、公衛學院相關科系的學生為對象，從大學部到研究所均可使用，只要把統計方法配合本書的分析方法，即可參照使用，學生再也不會視統計為畏途了。

整合分析，簡言之即為：1.將多個且具有同樣主題研究予以綜合分析。2.利用統計方法將量化後的數據予以客觀的分析。整合分析需要高額的統計軟體與艱深的理論，不易著手，而有此感覺的人似乎很多。實際上市面上販售的統計軟體有許多是相當高額的，當想要購買時，又令人躊躇不前。可是，如利用網路，從Cochrane共同計畫的網頁，任誰都能免費下載能供整合分析的軟體Review Manager。本書的特色是不採艱深的統計說明，改以條列的重點項目以條列式進行解說。另外，本書是使用免費的軟體RevMan，有別於市面上所使用的需要支付高額的CMA軟體及其他軟體，而且此軟體的操作也以步驟的方式來說明，使出學者容易上手。那麼，現在立即使用軟體Review Manager邁出整合分析的第一步吧。

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以意見調查中的累計來說，有按各詢問累計的單純累計，以及組合詢問再累計的交叉累計。交叉累計的結果被整理成稱為「交叉表」的二元表，交叉表的製作與考量，於分析意見調查的各結果時，能發揮重要的功能。交叉表的考量，一般有使用長條圖或帶狀圖等的視覺方法，以及使用稱為檢定的統計方法。可是，這些方法當表甚大時（二元表的行數與列數甚多），若要掌握全體的傾向進行詳細分析，將變得極為困難。另一方面，對應分析（correspondence analysis）是將交叉表的行與列的資訊在二維度或三維度的圖上表現作為目的的一種手法，適合於交叉表的詳細分析。並且，對應分析不只是交叉表，即使對於以複數選擇形式的詢問所得到的資料表，也能進行解析，因之可以活用在選項的分類或回答者的分類上。並且，將對應分析加以擴張稱為「多重對應分析」的手法，對於將問題與回答結果按每一回答者做成一覽表的解析也可應用。由此特性來看，對應分析在意見調查的資料解析方面，被認為是極為有效的手法。