SPSS與統計應用分析（簡體書）

吳明隆，高雄師范大學師資培育中心副教授，高雄師范大學教育學博士。
涂金堂，高雄師范大學師資培育中心助理教授，政治大學教育研究所博士。

《經濟研究方法系列譯叢:SPSS與統計應用分析》內容包括大量SPSS視窗、中英文操作解說、基本量化研究概念的厘清與方法選用，并輔以例題和實際范例說明，使讀者對統計分析的前后脈絡有完整的概念。《經濟研究方法系列譯叢:SPSS與統計應用分析》的報表說明，讓讀者對呈現的數據有深入而清晰的了解；結果的呈現與整理說明可以作為論文或研究報告的參考。

第1篇 定量研究的理論與實務
1 研究設計與量表分析
1.1 研究設計的基本概念
1.2 量表或測驗試題質量分析的步驟
2 研究問題與統計方法解析
2.1 研究問題與統計方法的選用
2.2 統計檢驗與顯著性水平
2.3 小學生學習經驗調查問卷
第2篇SPSS操作程序與方法
3 窗口版SPSS的基本操作
3.1 窗口版SPSS的操作原理
3.2 數據瀏覽窗口
3.3 變量瀏覽窗口
3.4 問卷數據的輸入
3.5 打開Excel電子表格數據文件
3.6 統計分析的對話框
3.7 輸出結果文件的轉換
3.8 數據文件的合并
4 數據審核與基礎統計分析
4.1 頻數分布
4.2 百分位數與百分等級
4.3 描述統計
4.4 拆分文件
5 數據轉換與重編碼
5.1 問卷數據的編碼
5.2 實例問卷解析——以學習經驗問卷為例
5.3 雙層面變量的轉換
第3篇 初等統計的理論與實務
6 相關分析
6.1 積差相關
6.2 Ф相關
6.3 點二列相關
6.4 Spearman等級相關
6.5 肯德爾和諧系數
6.6 列聯相關
6.7 一致性系數
7 偏相關、部分相關
7.1 一階偏相關
7.2 二階偏相關
7.3 部分相關
8 卡方檢驗——百分比檢驗
8.1 基本原理
8.2 關聯系數
8.3 擬合優度檢驗一——期望頻數相等
8.4 擬合優度檢驗二——期望頻數不相等
8.5 百分比同質性檢驗
8.6 獨立性檢驗
8.7 改變的顯著性檢驗
8.8 費雪爾正確概率檢驗
9 平均數的差異檢驗——t檢驗
9.1 基本原理
9.2 單一樣本的t檢驗——總體σ未知和單側檢驗
9.3 單—樣本的t檢驗——總體σ未知和雙側檢驗
9.4 相依樣本的t檢驗
9.5 獨立樣本的t檢驗
9.6 學習經驗問卷的實例分析
9.7 自變量為連續變量的t檢驗
9.8 非參數統計——兩個獨立樣本
9.9 非參數統計——相依樣本的差異檢驗
9.10 家長參與問卷——相依樣本實例
10 單因素方差分析
10.1 基本理論
10.2 獨立樣本單因素方差分析
10.3 相依樣本單因素方差分析
10.4 學習經驗問卷各方面比較
10.5 F檢驗與T檢驗之間的關系
10.6 非參數統計法——克一瓦單因素等級方差分析（H檢驗法）
10.7 非參數統計法——弗里德曼雙因素等級方差分析
11 線性回歸分析
11.1 基本理論
11.2 簡單回歸分析
11.3 多元回歸分析
11.4 虛擬變量的回歸分析
11.5 綜合練習——同時加入連續及虛擬變量
11.6 路徑分析
11.7 學習經驗問卷實例分析
11.8 非線性相關與回歸分析
第4篇 高等統計的理論與實務
12 雙因素方差分析
12.1 雙因素獨立樣本方差分析——交互作用不顯著
12.2 獨立樣本雙因素方差分析——交互作用顯著
12.3 以拆分文件的方式進行單純主效應檢驗
12.4 雙因素混合設計方差分析
13 判別分析與Logistic回歸分析
13.1 判別分析
13.2 Logistic回歸分析
14 多元方差分析
14.1 獨立樣本單因素多元方差分析
14.2 獨立樣本雙因素多元方差分析
14.3 雙因素多元方差分析——交互作用顯著
15 典型相關分析
15.1 理論基礎
15.2 執行程序——MANOVA語法
15.3 報表解析
15.4 結果說明
15.5 用CANCORR指令執行典型相關
16 協方差分析
16.1 獨立樣本單因素協方差分析
16.2 獨立樣本雙因素協方差分析
……
第5篇 信效度分析的理論與實務
第6篇 矩結構分析

其自由度等于（I-1）×（J-1）。在I×J個單元格列聯表中，進行百分比同質性檢驗時，設計變量J個類別（如社會地位有3組，J=3，表示有3個總體或3個組別）的行列總和或總人數是固定的，即在研究計劃前即已決定，而單元格中的數據則需視實際調查得到的頻數或人數的幾率而定。百分比同質性的假設如：樣本在I變量反應的百分比因J變量群體的不同而有顯著差異。如果卡方檢驗結果達到顯著，則要進一步進行百分比同質性檢驗的事后比較（a posteriori comparisons）。因為卡方檢驗顯著只能說明，J個群體或類別間，至少有兩個組別間的百分比有顯著差異，但未說明是哪兩組的百分比有顯著差異，因而研究者必須在卡方值達到顯著性水平后，再進行事后比較。百分比同質性的事后比較最好采用同時置信區間估計法（simultaneous confidence interval），以避免全部的事后比較觸犯第一類錯誤的總概率大于卡方檢驗所選用的α值。百分比同質性檢驗結果的卡方值如果顯著，則至少有一組百分比的意見反應有顯著差異。這一組即是百分比反應最大的水平組別與百分比反應最小的水平組別，至于其他組別間的差異則要經由同時置信區間的檢驗方能得知。
8.1.3 獨立性檢驗
同質性檢驗是兩個以上樣本在同一個變量的分布狀況的檢驗；獨立性檢驗是同一個樣本的兩個變量的關聯情形的檢驗。在I×J列聯表（crosstabulation table）中，當兩個變量都是反應變量時，研究者所關心的是自總體中抽樣而來的一組樣本中這兩個變量間是否相互獨立。如果不是相互獨立，則兩者的關聯性的性質與程度如何？在進行獨立性檢驗時，I×J列聯表中，只有總人數N事先知道，其他單元格人數或邊緣人數都由調查決定。在百分比同質性檢驗中，研究者的目的在于，研究設計變量（自變量）各類別樣本在觀測變量（反應變量）各水平上反應的差異，其中有一個變量（設計變量或自變量）各類別的次數是在研究進行前研究者就已經決定的；而獨立性檢驗是研究者想要同時檢測兩個類別變量（X與Y）之間的關系，即在探討樣本在兩個觀測變量（反應變量）上的反應是否彼此有相關關系存在或是否相互獨立？獨立性檢驗的兩個變量都是反應變量，它們的次數要經調查研究才知道。