圖解類別資料分析-FindBook 找書網 ISBN:9786263439146

圖書名稱：圖解類別資料分析

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。

作者簡介：

陳耀茂
日本（國立）電氣通信大學經營工學博士
東海大學企管系教授

作者序

在社會科學的分析中，我們雖然想方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。例如，詢問您有多快樂？回答有非常不快樂、不快樂、普通、快樂、非常快樂，或是詢問您有多滿意？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，這是一個具有順序層級的類別變項，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...

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第1章　類別資料的基礎知識　
1.1 前言　
1.2 資料種類　

第2章　信度分析　
2.1 效度簡介　
2.2 信度簡介　
2.3 問題探討　
2.4 信度分析　

第3章　意見調查中差的檢定　
3.1 前言　
3.2 何謂2個組中順序數據之差的檢定　
3.3 利用SPSS的Wilcoxon等級和檢定　
3.4 3個組中順序數據之差的檢定　
3.5 利用SPSS的Kruskal-Wallis 檢定　
3.6 進行多重比較　
3.7 問A與問B 之差的檢定　

第4章　順序迴歸分析　
4.1 前言　
4.2 利用SPSS的順序迴歸分析

第5 章　類別迴歸分析　
5.1 調查要因的大小　
5.2 利用SPSS...

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