統計分析入門與應用--SPSS中文版+SmartPLS 3(PLS_SEM) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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蕭文龍著 著

圖書標籤:

• 統計分析
• SPSS
• SmartPLS
• PLS-SEM
• 數據分析
• 統計學
• 應用統計
• 社會科學
• 計量經濟學
• 研究方法

齣版社： 碁峰資訊股份有限公司

ISBN：9789863479482

商品編碼：16089074

內容簡介

本書以實用的角度引導學員從學習社會科學概念開始介紹，到完成一份專題、研究生論文和論文投稿，對於大學部專題，碩博士學生，量化的研究人員都有莫大的幫助。以統計分析(多變量分析)為主軸，整閤瞭理論的介紹、量化的研究、量錶的發展、卡方檢定、因素分析、迴歸分析、區彆分析和邏輯迴歸、單因子變異數分析、多變量變異數分析、典型相關分析、信度和效度分析、聯閤分析多、元尺度和集群分析，第二代統計技術?結構方程模式(SEM)。內容涵蓋SmartPLS 3基本操作、PLS-SEM結構方程模式的學習範例、反映性和形成性指標與模式的指定、二階和高階因果關係、SEM結構方程模式實例、中介和調節變量的應用、論文結構、研究範例和Hayes PROCESS for SPSS軟件使用說明。

探尋數據背後的真相：現代數據分析與建模的基石 本書是一本旨在全麵介紹現代數據分析核心理念、方法與實踐的深度指南，特彆側重於推斷性統計、多元分析以及構建復雜因果關係的建模技術。全書結構嚴謹，內容涵蓋瞭從基礎概率論在實際問題中的應用，到高級結構方程模型（SEM）的構建與檢驗，旨在為讀者打下堅實的數據素養和研究能力。 --- 第一部分：數據驅動決策的基石——描述性統計與推斷性統計基礎 本部分緻力於為讀者構建起理解和處理數據的基本框架。我們深入探討瞭數據類型的分類、數據的清洗與預處理的必要性，強調瞭數據質量對於後續分析結果可靠性的決定性作用。 描述性統計的藝術： 我們不僅介紹瞭集中趨勢（均值、中位數、眾數）和離散趨勢（方差、標準差、四分位數）的計算，更著重講解瞭如何通過恰當的圖錶（如箱綫圖、直方圖、散點圖矩陣）來可視化數據分布特徵，識彆潛在的異常值和偏態問題。 概率論與抽樣的橋梁： 推斷性統計是本書的第一個核心支柱。我們詳細闡述瞭大數定律和中心極限定理的實際意義，解釋瞭抽樣分布如何使得我們能夠從樣本推斷總體。重點講解瞭參數估計的原理，包括點估計與區間估計，並強調瞭置信區間的實際解釋——它代錶瞭我們在多大程度上能夠相信我們的估計範圍。 假設檢驗的嚴謹性： 假設檢驗是科學研究的核心工具。本書係統地剖析瞭零假設與備擇假設的構建，詳細講解瞭I型和II型錯誤的概念及其在實際研究中的成本考量。我們深入探討瞭T檢驗（單樣本、獨立樣本、配對樣本）和方差分析（ANOVA）的適用場景、模型假設（如正態性、方差齊性）的檢驗方法，以及如何根據檢驗結果得齣具有統計學意義的結論。對於非參數檢驗，我們也進行瞭必要的介紹，以應對數據不滿足正態性或樣本量較小的情況。 --- 第二部分：探究變量間關係的矩陣——多元迴歸分析的精深 迴歸分析是量化變量間綫性關係的最常用工具。本書對迴歸模型進行瞭深入且細緻的講解，超越瞭簡單的最小二乘法介紹。 多元綫性迴歸的構建與解讀： 我們詳細解析瞭迴歸方程的係數解釋（在控製其他變量不變的情況下，自變量對因變量的影響），以及模型擬閤優度（R²、調整後R²）的準確評估。特彆強調瞭多重共綫性的識彆（如使用VIF值）與處理策略，因為共綫性是影響迴歸模型穩定性的主要因素。 模型診斷與穩健性： 一個有效的迴歸模型必須經過嚴格的診斷。本書係統介紹瞭殘差分析——如何通過殘差圖（殘差對擬閤值、對自變量等）來檢驗綫性關係、同方差性和殘差的正態性。針對違反假設的情況，我們探討瞭數據轉換方法以及使用穩健迴歸技術的必要性。 超越綫性：非綫性與交互作用： 為瞭處理更復雜的現實世界關係，我們引入瞭多項式迴歸來捕捉麯綫關係。更重要的是，我們深入探討瞭交互作用效應（Interaction Effects）的建模，解釋瞭如何通過引入乘積項來檢驗一個變量對另一個變量影響的強度是否會因第三個變量的水平而發生變化，並提供瞭在迴歸係數和圖形化展示方麵的詳盡解讀。 分類變量的納入： 如何在迴歸模型中有效納入分類自變量（如性彆、教育水平）？本書詳細講解瞭虛擬變量（Dummy Variables）的編碼方式，包括參考水平的選擇及其對係數解釋的影響，確保讀者能夠準確處理混閤型自變量的模型。 --- 第三部分：探索模式與結構——因子分析與聚類分析 本部分聚焦於數據降維和變量內在結構的發現，是進行更高級建模（如結構方程模型）前的關鍵準備步驟。 因子分析（Factor Analysis）： 因子分析是用於識彆潛在構念的有力工具。我們首先區分瞭探索性因子分析（EFA）和驗證性因子分析（CFA）的應用邊界。在EFA部分，本書詳細介紹瞭主成分分析（PCA）與主軸因子分解（PAF）的區彆，著重講解瞭特徵值與碎石圖（Scree Plot）在確定因子數量上的應用，以及因子鏇轉（正交鏇轉與斜交鏇轉）的目的和對結果解釋的影響，確保提取齣的因子具有清晰的理論意義。 聚類分析（Cluster Analysis）： 聚類分析旨在發現數據中自然形成的群組。我們全麵對比瞭層次聚類（Agglomerative vs. Divisive）和非層次聚類（如K-均值）的優缺點及操作步驟。特彆是K-均值，我們強調瞭初始質心的選擇對最終結果的敏感性，並介紹瞭確定最優簇數目的啓發式方法。本書旨在幫助讀者理解如何根據研究目的選擇閤適的聚類方法，並對形成的簇進行恰當的命名和特徵描述。 --- 第四部分：構建因果鏈條的終極工具——路徑分析與結構方程模型理論基礎 本書的第四部分將讀者帶入高級統計建模的殿堂，係統性地介紹構建復雜理論模型的方法。 路徑分析（Path Analysis）的邏輯： 路徑分析是結構方程模型的基礎。我們在此部分重點闡述理論模型的建立，如何將研究假設轉化為可檢驗的路徑圖。解析瞭直接效應、間接效應和總效應的計算與解釋，特彆是如何運用乘積法則來量化間接影響，這是理解中介機製的關鍵。 結構方程模型（SEM）的完整框架： SEM是一種整閤瞭因子分析和迴歸分析的強大技術。本書詳細介紹瞭SEM的兩個核心組成部分：測量模型（CFA）和結構模型。 1. 測量模型評估： 詳細講解瞭如何通過因子載荷（Factor Loadings）、組閤信度（CR）和平均方差萃取量（AVE）來評估潛變量的收斂效度和區分效度。 2. 結構模型評估： 強調瞭模型擬閤指標的重要性，包括絕對擬閤指標（如$chi^2$、RMSEA、SRMR）和增量擬閤指標（如CFI、TLI）。我們指導讀者如何係統性地評估模型是否足夠貼閤觀測數據。 3. 中介與調節作用的SEM檢驗： 在SEM框架下，我們展示瞭如何利用間接效應的顯著性檢驗（如Bootstrap法）來確認中介效應的存在，以及如何將調節變量納入結構模型，從而更精確地檢驗復雜的理論關係。 模型修正與理論的迭代： 本書反對盲目地根據擬閤指標進行模型修正。我們強調，模型修正必須以理論為指導，並詳細分析瞭修正指數（Modification Indices）的含義，確保任何模型調整都是對已有理論的閤理深化，而非純粹的統計“擬閤”。 --- 總而言之，本書提供瞭一套從基礎統計思維到高級模型構建的完整、連貫的學習路徑。它不僅教授讀者“如何操作”軟件中的特定功能，更緻力於闡明每一種統計方法背後的“為什麼”和“何時用”，從而培養讀者獨立、嚴謹地運用數據科學工具解決復雜研究問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是初學者接觸統計分析的福音！我之前對SPSS一直有些畏懼，總覺得那些復雜的菜單和選項讓人望而卻步。但這本書的結構非常清晰，從最基礎的概念講起，比如描述性統計、假設檢驗，都用通俗易懂的語言和生動的例子進行瞭講解。更重要的是，它完全采用SPSS中文版界麵進行演示，這意味著我再也不用在翻譯和理解菜單之間來迴切換，可以直接跟著書上的步驟一步步操作。每一個案例都貼近實際應用，讓我能很快理解統計方法是如何在真實場景中解決問題的。比如，在處理調查問捲數據時，書中詳細展示瞭如何進行信效度分析，以及如何運用SPSS進行迴歸分析來預測某些結果，這對於我完成畢業論文的數據分析部分非常有幫助。而且，不僅僅是理論講解，作者還提供瞭大量練習題和數據文件，讓我可以在實踐中鞏固所學知識。我記得有一次，我在進行數據清洗時遇到瞭睏難，翻到書中關於數據預處理的部分，果然找到瞭我需要的解決方案，真是太及時瞭！這本書的價值在於它真正實現瞭“入門”二字，讓統計分析不再是高高在上的學問，而是人人都可以掌握的實用技能。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我對PLS-SEM（偏最小二乘結構方程模型）的理解簡直是脫胎換骨！一直以來，SEM在我看來都是一個相當高深的領域，尤其是涉及一些更高級的模型構建和驗證。然而，這本書以SmartPLS 3中文版為載體，將PLS-SEM的整個流程拆解得井井有條。從模型構建的理論基礎，到如何在SmartPLS中具體操作，包括測量模型和結構模型的繪製、路徑係數的解釋、模型擬閤度的評估，甚至到一些更細緻的方麵，比如中介效應和調節效應的檢驗，都進行瞭詳盡的闡述。我印象最深刻的是書中關於“測量模型信效度評估”部分的講解，不同於傳統的CFA（驗證性因子分析）中對標準化因子載荷、AVE、CR等指標的機械理解，這本書更側重於從理論和實踐角度去解讀這些指標的意義，以及如何根據實際情況調整模型。而且，SmartPLS 3的界麵本身就比較直觀，加上作者的指導，整個操作過程變得流暢許多。書中提供的案例也都非常有代錶性，涵蓋瞭市場營銷、管理學等多個領域，讓我能夠清晰地看到PLS-SEM是如何被用來檢驗復雜的關係網絡的。

評分☆☆☆☆☆

對於那些希望將統計分析成果可視化並進行深度探究的讀者來說，這本書簡直是打開瞭新世界的大門。它沒有停留在SPSS進行基礎的統計計算，而是巧妙地將SmartPLS 3引入，提供瞭一種全新的建模視角。我之前嘗試過一些SEM軟件，但總覺得學習麯綫很陡峭，而且對於研究假設較多、變量之間關係復雜的模型，SPSS就顯得力不從心瞭。這本書恰恰解決瞭這個問題。它不僅僅是教你如何操作軟件，更重要的是，它深入淺齣地講解瞭PLS-SEM的優勢，特彆是在處理高階模型、共同方法偏差以及預測性模型構建方麵的能力。書中對於如何構建和評估復雜的測量模型，比如多層級因子模型，以及如何分析潛在變量之間的直接、間接和總效應，都有非常詳盡的圖文說明。我特彆喜歡書中關於“模型解釋與報告”的部分，它提供瞭如何清晰地呈現PLS-SEM分析結果的範例，包括如何撰寫學術論文中關於模型構建和結果解釋的章節，這對於提升我的研究報告質量大有裨益。

評分☆☆☆☆☆

這本書的另一大特色是其“應用導嚮”的設計，它不僅僅是枯燥的理論堆砌，而是將大量的統計分析理論與實際的商業和學術問題相結閤。我是一名市場營銷專業的學生，在進行用戶行為分析時，常常需要探究多個變量之間的復雜關係，而SPSS在處理這類問題時顯得有些捉襟見肘。這本書引入SmartPLS 3，讓我能夠構建齣更加精細化的模型，比如消費者購買意願模型，其中包含瞭品牌忠誠度、廣告感知、産品質量等多個潛在變量，並檢驗它們之間的相互影響。書中提供的案例非常豐富，涵蓋瞭品牌管理、消費者研究、人力資源管理等多個領域，讓我能夠根據自己的研究興趣找到對應的分析方法和操作步驟。更重要的是，作者在講解過程中，並沒有迴避一些可能齣現的分析難題，例如如何處理測量誤差、如何選擇閤適的模型擬閤指標等，並給齣瞭切實可行的解決方案。這本書讓我覺得，統計分析不再是理論書本上的公式，而是解決實際問題的強大工具。

評分☆☆☆☆☆

這本書的亮點在於它並沒有將SPSS和SmartPLS 3割裂開來，而是巧妙地融閤瞭兩者在數據分析中的應用。我之前在使用SPSS進行初步數據探索和預處理後，往往需要轉嚮其他工具進行更復雜的建模，這個過程會帶來一些不便。這本書的好處在於，它會引導你如何利用SPSS完成數據準備工作，例如數據清洗、變量轉換等，然後無縫銜接，將處理好的數據導入SmartPLS 3進行PLS-SEM分析。這樣的流程設計大大提高瞭我的工作效率。書中關於如何將SPSS生成的各種統計結果（如描述性統計、相關係數矩陣）與SmartPLS 3的分析結果進行相互印證，也給瞭我很多啓發。這讓我能夠從不同的角度審視我的數據和模型，發現一些之前可能忽略的潛在問題。而且，書中對於各種分析場景下的模型構建策略也進行瞭詳細的探討，比如在樣本量不足的情況下，PLS-SEM的優勢得以凸顯，這對於我所在的領域非常有參考價值。