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| 內容簡介： |
在自然與社會科學領域，隨著研究方法的複雜化，應用多變量統計方法來分析資料的機會也相對增加。近年來，研究生人數逐年增加，基於學位論文撰寫的需要，多變量統計方法及SPSS等套裝統計軟體的運用成為不可或缺的能力！
本書介紹的多變量分析內容，包含平均數之假設檢定、多變量變異數分析、多元迴歸分析、典型相關分析、區別分析、主成分分析、因素分析、集群分析和多元標度法。透過統計軟體SPSS探討，結合理論、方法與統計從基礎統計知識引導，並輔以練習題與範例，讓學習者能做中學，以增進學習效果。
本書特色：
◎本書完整介紹多變量分析於SPSS軟體上的操作與統計應用。
◎從多變量分析基礎教起，架構明確搭配範例練習，結合理論與應用性。
◎使用SPSSV25介面操作，從使用者角度整理編排，讓研究過程更輕鬆。
◎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。
隨書附贈資料檔光碟
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| 關於作者： |
張紹勳
學歷：國立政治大學資訊管理博士
現任：國立彰化師大專任教授
經歷：致理技術專任副教授
林秀娟
學歷：國立臺灣師範大學教育心理研究所碩士
現職：臺北市立成功高中專任教師
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| 目錄：
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Chapter01多變量：統計概念的基礎
1-1認識數學符號
1-1-1數學符號
1-1-2希臘字符號
1-2統計技術之分類
1-2-1統計分析技術之分類
1-2-2單變量vs.多變量統計
1-2-3生醫之單變量vs.多變量統計
1-3單變量：統計學回顧
1-3-1統計分析法
1-3-2統計公式之重點整理
1-3-3檢定與信賴區間之關係
1-4多變量常態分布、樣本平均數、變異數和共變異數：統計基礎
1-4-1多變量假定：常態分布之統計基礎
1-4-2數據矩陣的列row與行column：多變量統計基礎
1-4-3共變異數矩陣的性質：多變量統計基礎
1-4-4樣本平均數、變異數和共變異數：統計基礎
1-5多變量：矩陣運算
1-5-1特徵值eigenvalue及特徵向量eigenvector之物理意義
1-5-2特徵值eigenvalue及特徵向量eigenvector
Chapter02統計基礎：一個和二個母群平均數之Hotelling’sT2檢定GLM指令
2-1幾種常用的多變量分析方法
2-2單變量：Student’st-distribution及t-test統計基礎
2-2-1單變量：Student’st-distribution
2-2-2單變量：Student’st檢定t-test
2-3多變量：單一獨立樣本平均數之Hotelling’sT2檢定GLM指令
2-3-1多變量：Hotelling’sT2檢定之概念
2-3-2Hotelling’sT檢定：智力量表語文和作業
2-4兩個獨立樣本平均數之Hotelling’sT2檢定GLM指令
2-5配對組法及前測後測設計之T檢定GLM指令
2-5-1多變量配對組T檢定MultivariatePairedHotelling’sT-Square
2-5-2多變量配對組T檢定GLM指令
2-6重複量數單因子ANOVAGLM指令比較
2-6-1重複量數單因子ANOVAGLM指令≒混合設計二因子ANOVAUNIANOVA指令
2-6-2SPSS資料檔：從wide格式轉成long格式varstocases指令
2-6-3wide格式：repeated-measures單因子ANOVAGLM指令
Chapter03多變量變異數分析：獨立樣本GLM、manova指令
3-1t-檢定、ANOVA、判別分析、迴歸的隸屬關係t-test、oneway、regression、discriminant指令
3-2多變量：one-way變異數分析GLM指令
3-2-1one-way多變量變異數分析之概念
3-2-2K-groupbetween-subjectsMANOVA：教學法影響學生性格GLM指令
3-3FactorialMANOVA：二因子變異數分析無交互作用GLM指令
3-3-1混合設計Two-way變異數分析≒實驗組—控制組「前測—後測」設計
3-3-2Factorialbetween-subjectsMANOVA：交互作用不顯著GLM指令
3-4FactorialMANOVA：細格人數不等的二因子變異數分析GLM指令
3-4-1二因子MANOVA：交互作用之單純主要效果GLM或MANOVA指令
3-4-2練習題：FactorialMANOVA：細格人數不等二因子變異數分析無交互作用項GLM指令
3-5三因子：Factorialbetween-subjectsMANOVA交互作用GLM、MANOVA指令
3-5-1Three-wayMANOVA「A×B」、「B×C」交互作用GLM指令
3-5-2練習題：三因子MANOVA「A×C」、「B×C」交互作用：塗層織品的磨損數據GLM指令
3-6階層hierarchical設計MANOVAGLM指令
3-6-1階層hierarchical設計MANOVAMANOVA指令
3-6-2練習題：Nested階層巢狀設計MANOVAMANOVA指令
3-7Latin方格的多變量變異數分析：平衡掉交互作用項GLM指令
3-7-1拉丁方陣實驗設計之概念
3-7-3多變量：拉丁方格設計MANOVA：去除交互作用項GLM指令
Chapter04單層vs.雙層次ANOVA模型：重複測量repeatedmeasures
4-1單層次：重複測量的混合效果模型mixedeffectmodelforrepeatedmeasure
4-1-1ANOVA及無母數統計之分析流程圖
4-1-2重複測量ANOVA之F檢定公式
4-1-3練習題：重複測量ANOVA單層
4-2雙層次：重複測量的混合效果模型MixedEffectModelforRepeatedMeasure
4-2-1雙層次vs.二因子混合設計ANOVA：wide格式GLM、MIXED指令
4-2-2雙層次vs.二因子混合設計ANOVA：long格式MIXED指令
Chapter05多變量共變數分析multivariateanalysisofcovariance,mancdova指令
5-1-1單因子MANCOVA之原理
5-1-2單因子MANCOVA之重點整理
5-2單因子MANCOVA：3個檢定GLM指令
5-2-1獨立樣本單因子多變量共變數分析二個非時變的共變量GLM指令
5-2-2單因子MANCOVA：3個assumption檢定GLM指令
5-3為何要MANCOVA取代MANOVA呢？ANCOVA≠ANOVAUNIANOVA、GLM指令
5-3-1二因子MANOVA與MANCOVA「平均數及效果」比較交互作用顯著UNIANOVA、GLM指令
5-3-2練習題：二因子MANCOVA：3個非時變的共變數無交互作用manova、manovatest指令
5-3-3練習題：二因子MANCOVA：一個非時變的共變數交互作用不顯著
5-4階層hierarchical巢狀nested設計二因子MANCOVAmanova指令
5-5帶共變數的重複測量ANOVA：五種模型GLM、MANOVA、MIXED指令
Chapter06典型相關分析canonicalcorrelation,canon指令
6-1典型相關canonicalcorrelation之概念
6-2單變量：相關係數之統計基礎
6-3典型相關分析MANOVAxxWITHxxDISCRIM等指令
6-3-1典型相關分析canonicalcorrelation：3項心理變數對4項學業成績MANOVAxxWITHxxDISCRIM等指令
6-3-2典型相關canonicalcorrelation：5項高中測驗對2項大學入學成績MANOVAxxWITHxxDISCRIM等指令
Chapter07判別分析區別分析discriminantanalysis,DISCRIMINANT指令
7-1區別分析判別分析discriminantanalysis之概念
7-1-1貝氏Bayes定理及分類Classification
7-1-2線性與二次分類方法
7-1-3費雪Fisher的判別分析與線性判別分析
7-2判別分析discriminantanalysis,DISCRIMINANT指令
7-2-1判別區別分析discriminantanalysis：3個職位分類是否適合不同人格類型DISCRIMINANT指令
7-2-2練習題：判別分析：3組高中生對3種成就測驗DISCRIMINANT指令
Chapter08集群cluster分析聚類分析
8-1集群分析聚類分析clusteranalysis之概念
8-2階層聚類分析集群分析HierarchicalCluster：範例cluster,clusterdendrogram,clustergenerate,clusterkmeansandkmedians指令
8-2-1階層集群分析：17學區的4項學生成績CLUSTERxxMETHODxx指令有7種集群法
8-2-2練習題：階層集群分析HierarchicalClusterAnalysis：mammal資料CLUSTERxxMETHODxx指令有7種方法
8-3大樣本之K-means集群分析K-meansandk-mediansclusteranalysis：50棵植物4個化學實驗數據QUICKCLUSTER指令
8-4二元變數BinaryVariables之集群分析CLUSTER／METHODXX／MEASURE=BSEUCLID1,0指令
8-4-1二元變數binaryvariables關聯性Association之概念
8-4-2二元變數之集群分析clusteranalysisforbinaryvariables：35題是非題CLUSTER／METHODXX／MEASURE=BSEUCLID1,0指令
Chapter09主成分分析PrincipalComponentsAnalysis,pca指令
9-1主成分分析PrincipalComponentsAnalysis之重點整理pca指令
9-1-1主成分分析PrincipalComponentsAnalysis之概念
9-1-2主成分分析PrincipalComponentsAnalysis之統計基礎
9-1-3主成分分析：標準化居住品質9指標EXAMINE、COMPUTER、FACTOR、CORRELATIONS指令
9-2練習題：主成分分析PrincipalComponentsAnalysis,PCAEXAMINE、COMPUTER、FACTOR、CORRELATIONS指令
Chapter10測量工具檢定：信度reliability與建構效度constructvalidity
10-1測量工具檢定：信度reliability與效度validity
10-1-1信度與效度之重點整理
10-1-2因素分析FactorAnalysis,FA，又譯因子分析
10-2因素分析FactorAnalysis,PCA之重點整理
10-2-1因素分析FactorAnalysis,PCA之概念
10-2-2因素分析：居住社區9個評量指標factor指令
10-3探索性因素分析≒建構效度factor指令
10-3-1建構效度constructvalidity
10-3-2因素分析4種估計法的取捨：醫生對成本的6態度factor指令
10-3-3探索性因素分析EFA≒建構效度來篩選問卷題目factor指令
Chapter11多維標度法多向度量尺：空間心理距離MultidimensionalScaling
11-1古典Classical多維標度法多向度量尺MultidimensionalScaling,MDS之重點整理mds指令
11-1-1多維標度法多向度量尺MultidimensionalScaling,MDS之概念
11-1-2古典Classical多維標度法多向度量尺MultidimensionalScaling,MDS之統計基礎
11-2多維標度法多向度量尺MultidimensionalScaling,MDS之範例
11-2-1古典MDS：美國10城市對稱距離Alscal指令
11-2-2古典：多維標度法多向度量尺：美國10城市社會經濟特徵非對稱距離infile、mds、screeplot、mdsconfig、mdsshepard指令
Chapter12對應分析correspondenceanalysis,CORRESPONDENCE指令747
12-1對應分析correspondenceanalysis之概念
12-2簡單的對應分析CORRESPONDENCE指令
12-2-1對應分析：「性別與學歷」對科學信仰之對應correspondencetable指令
12-2-2對應分析correspondenceanalysis：輸入矩陣：5個國家與11個資源之11×5矩陣非725×2anacortable指令
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