圖解設計調查統計分析

序言

第1 章 意見調查
1-1 意見調查的基本(1)
1-2 意見調查的基本(2)
1-3 意見調查的基本(3)
1-4 抽樣調查法(1)
1-5 抽樣調查法(2)
1-6 問卷的製作(1)
1-7 問卷的製作(2)

第2 章 意見調查的資料
2-1 資料的種類與處理(1)
2-2 資料的種類與處理(2)
2-3 資料的輸入(1)
2-4 資料的輸入(2)
2-5 資料的輸入(3)
2-6 資料的輸入(4)

第3 章 意見調查的累計
3-1 單純的累計(1)
3-2 單純的累計(2)
3-3 交叉累計(1)
3-4 交叉累計(2)
3-5 複數回答的累計(1)
3-6 複數回答的累計(2)

第4 章 基礎統計量與區間估計
4-1 平均、變異數、標準差與區間估計
4-2 SPSS 的基礎統計量與區間估計

第5 章 交叉表與獨立性檢定
5-1 交叉表與獨立性檢定
5-2 利用SPSS 的交叉表與獨立性的檢定

第6 章 平均差的檢定
6-1 t 檢定與單因子變異數分析
6-2 利用SPSS 的2 個母平均差的檢定
6-3 利用SPSS 的單因子變異數分析

第7 章 相關分析與迴歸分析
7-1 散佈圖、相關係數與迴歸分析
7-2 利用SPSS 的散佈圖畫法
7-3 SPSS 的相關分析
7-4 SPSS 的複迴歸分析

第8 章 聯合分析
8-1 前言
8-2 聯合分析的步驟
8-3 聯合卡的製作與儲存
8-4 Plancard 的製作與儲存

第9 章 Probit 分析
9-1 Probit 分析
9-2 利用SPSS 的Probit 分析

第10 章 主成分分析與集群分析
10-1 主成分分析與集群分析
10-2 利用SPSS 的主成分分析
10-3 利用SPSS 的集群分析
10-4 以散佈圖表現4 個類型

第11 章 因素分析
11-1 因素分析
11-2 利用SPSS 的因素分析—最大概似法

第12 章 語意差異法分析
12-1 語意差異法
12-2 SD 法的因素分析
12-3 利用因素分數表現對象空間

第13 章 多元尺度法
13-1 何謂多元尺度法
13-2 前言
13-3 多元尺度法統計處理

第14 章 對應分析
14-1 對應分析的種類
14-2 前言
14-3 對應分析

第15 章 路徑分析
15-1 前言
15-2 路徑分析

第16 章 結構方程模式分析
16-1 多母體的同時分析
16-2 撰寫論文時
16-3 指定資料的檔案
16-4 繪製共同的路徑圖
16-5 指定共同的參數
16-6 資料的組管理
16-7 於各類型中部分變更參數的指定
16-8 Amos 的執行
16-9 輸出結果的顯示
16-10 輸出結果的判讀

參考文獻

序

　　20多年前普遍認為設計就是美工，只需要把實體弄得好看就行。隨著社會認知的演進，設計已經是一項需要同時具備理性分析與感性創造的能力，現在，「設計可以說是解決問題的一種方式」。

　　如今的設計不管是建築設計、工業設計或是美工設計，均會先透過邏輯思考，在客戶或主管的需求框架中，以大量的數據分析及評估找出核心問題，接著適當地發揮創意，將美學內化至解決方法中，經由反覆的測試，最終達成目標。所以，並非學會繪圖軟體、做出成品就是設計，關鍵是有沒有運用策略性的思考解決問題。

　　解決問題有時會使用訪談調查或意見調查了解客戶需求。此時你必須清楚知道問題的「目的性」。如果你問一個與調查毫無相關的問題，不僅會令對方產生疑惑，甚至可能讓對方放棄填寫。而問題的「背景概要」也是非常重要的，你不能什麼情境都沒有交代清楚，就要對方回答一個憑空設想的答案。最後「邏輯性」指的是問題順序是否符合邏輯，明明應該要先問問題A才能回答問題B，但你卻把兩者顛倒過來，這樣是有些荒謬的。

　　設計基本上可以分為「屬性」、「行為」和「態度」三種數據：

　　1. 屬性數據：指的是可以定義特定人群特徵的數據，譬如：「年齡」、「性別」、「婚姻」、「星座」、「學歷」、「收入水準」等。這一類的數據特性通常穩定性較強，比較不會隨著時間有所變動，或是改變較為緩慢。

　　2. 行為數據：指的是特定人群可被記錄的行為數據，譬如：「購物行為」、「社交行為」、「用餐行為」、「健身頻率」、「作息狀況」、「玩遊戲頻率」等。這一類數據的用途，在於幫助我們更具體地理解特定屬性人群的行為特徵。

　　3. 態度數據：指的是特定人群對於特定現象或品牌展現的態度和價值觀，用以解釋行為之所以產生的原因。譬如：「生活風格」、「價值觀」、「個性」等等。態度數據常常會蘊含更重要的價值，但也是最不容易被調查出來的一種數據，建議要再輔以其他調查方法一起分析。

　　對於從事實體「設計」的人士，特別是學者來說，最重要的工作之一，不就是「將研究成果在學會上發表論文嗎？」此時必須注意的事情是，能否客觀地評估及記述此點。對人來說，想客觀地評估自己是非常不容易的。

　　對於有自信的人來說，會對自己的研究充滿信心，相反地，對於羞怯的人來說，則可能認為自己的研究是有些遜色的。此時「若有能客觀評價的方法呢？」、「若有共通的語言呢？」不就很理想了嗎？為了能以數值客觀地評價研究成果，此種世界共通的語言，正是「統計分析」。本書對於「設計」所使用的統計處理，以非常容易理解的方式進行解說。讀者也不妨使用各種統計分析的技術，試著提出身為「研究者的主張」吧。

　　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。最後讓人感到困擾的是：「結果要如何判讀？」此問題只要看本書的解說，即可將「霧煞煞」一掃而光。

　　本書的特徵有以下四項：

　　1. 只要看數據類型，統計處理方法一清二楚。

　　2. 利用圖解，數據的輸入與其步驟清晰明確。

　　3. 利用圖解，統計處理的方法與其步驟清晰明確。

　　4. 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。

　　最後，希望讓你在操作中得到使用的滿足感，並希望對你從事設計前後的數據分析有所助益。