商品簡介
作者簡介
目次
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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。
■ 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。
作者簡介
邱皓政
現任
國立臺灣師範大學
管理學院/企業管理學系 教授
校務研究辦公室 主任
臺灣校務研究專業協會(TAIR)副秘書長
學歷
美國南加州大學(USC)哲學博士(心理計量學)
經歷
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系
天主教輔仁大學心理學系
世新大學社會心理學系
臺灣統計方法學學會 理事長
中國測驗學會 常務理事
臺灣心理學會 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》
《潛在類別模式: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):測驗原理與量表發展技術》
《階層線性模式》(審訂)
《調查研究方法》(審訂)
《量表編製:理論與應用》(審訂)
現任
國立臺灣師範大學
管理學院/企業管理學系 教授
校務研究辦公室 主任
臺灣校務研究專業協會(TAIR)副秘書長
學歷
美國南加州大學(USC)哲學博士(心理計量學)
經歷
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系
天主教輔仁大學心理學系
世新大學社會心理學系
臺灣統計方法學學會 理事長
中國測驗學會 常務理事
臺灣心理學會 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》
《潛在類別模式: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):測驗原理與量表發展技術》
《階層線性模式》(審訂)
《調查研究方法》(審訂)
《量表編製:理論與應用》(審訂)
目次
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
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
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
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 是甚麼
第二節 R 與套件安裝
第三節 R 的資料與檔案管理
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