多變量分析方法與操作：SPSS之應用(附光碟)

本書特色

　　1. 詳細說明迴歸分析的的原理與涵義，以及在調節與中介效果的應用。
　　2. 利用迴歸分析解釋因素分析、主成分分析、典型相關分析、區別分析、邏吉斯迴歸的原理。
　　3. 清楚說明因素分析與主成分分析、主軸與主成分萃取法的差異。
　　4. 整合簡單相關、多元相關與典型相關的異同。
　　5. 比較區別分析與邏吉斯迴歸分析、分類與分群的差異。
　　6. 詳實解釋範例SPSS報表統計量運算過程與涵義。

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　　(1)多變量分析(含SEM)之經常混淆的研究課題Seminar(2012/12/14)
　　(2)輕鬆搞懂結構方程模型SEM研習營(2013/1/22 - 1/23)
　　(3)輕鬆寫論文之「SPSS20.0統計分析工作坊」基礎班研習營(2013/1/24 - 1/25)
　　(4) HLM7.0基礎班(軟體操作)(2013/1/28 - 1/29)

第一章　多變量分析概說
第一節　本書統計分析方法架構
第二節　統計基本觀念
第三節　資料庫簡介

第二章　迴歸分析原理
第一節　簡單迴歸分析
第二節　相關分析與簡單迴歸分析的關係
第三節　兩獨立樣本平均數差異t檢定與簡單迴歸分析的關係
第四節　簡單迴歸分析的意義
第五節　多元迴歸分析的原理
第六節　多元迴歸分析的重要假設
第七節　結論

第三章　迴歸分析範例解讀
第一節　簡單迴歸分析
第二節　解釋變項中心化與標準化迴歸係數
第三節　迴歸分析殘差項假設的驗證
第四節　迴歸分析與兩獨立樣本t檢定：虛擬迴歸分析

第四章　迴歸分析的應用：調節效果的檢測
第一節　調節迴歸分析
第二節　虛擬迴歸分析
第三節　共變數分析與調節迴歸分析
第四節　中心化對多元共線性的影響
第五節　範例介紹

第五章　路徑分析與中介效果檢驗
第一節　路徑分析
第二節　中介效果的檢測
第三節　調節效果與中介效果的組合

第六章　因素分析
第一節　因素分析原理
第二節　因素分析方法的應用
第三節　萃取技術與觀念再整理
第四節　信度原理
第五節　因素分析SPSS範例說明

第七章　主成分分析
第一節　主成分分析原理
第二節　主成分分析示範
第三節　主成分分析與因素分析的差異
第四節　特徵值與特徵向量的求算

第八章　典型相關分析
第一節　典型相關分析原理
第二節　典型相關分析示範說明
第三節　典型相關分析數理模型

第九章　區別分析
第一節　區別分析原理
第二節　區別分析範例說明

第十章　邏吉斯迴歸分析
第一節　邏吉斯迴歸原理

第十一章　集群分析
第一節　集群分析原理
第二節　集群分析SPSS範例說明

第十二章　結語

參考文獻

　　教了十年碩士班的多變量分析，一直覺得沒有適合的中文教材可以當教科書，而英文的多變量分析教科書卻不少，但不是太過於數理推導就是太過於文字表述。對於商學或是管理的碩士班學生而言，數理導向的多變量分析等於是天書，毫無實務應用價值，而以電腦操作為主的統計書，同學依樣畫葫蘆，跑出來的結果常常不知所以然，就如大陸所說的傻瓜書，不知如何解釋。

　　這本書的問世，是嘗試將多變量分析的數理原理，與研究方法做個結合，從研究方法的觀點，導出統計原理，配合統計軟體報表的結果，一一解釋這些統計量背後的意義與運算過程。這本書的主軸以迴歸分析為主，利用大家對它的瞭解，延伸去解釋多變量分析的其他統計方法，例如是因素分析、主成分分析、典型相關分析與邏吉斯迴歸等，讓研究生可以輕鬆上手，不僅懂得如何操作統計軟體，更能夠瞭解方法背後的原理，以及運算的結果。

　　這本書的前身是個人在碩士班多變量分析的授課教材，但一直存在我的腦袋中，從來沒有紙本的複製品，每年的課程根據同學的背景與程度，以及碩士論文方向的方法，作一些調整與變更。感謝鼎茂圖書的陳社長、CoCo與Ivy等人的協助，可以將這個中文教材編纂而成，雖然還不是很完善，但對個人而言至少已經跨出第一步。這個講義書的呈現，是從2011年第一學期國貿所多變量分析修課同學的教材，由我的研究生辜盛峰、葉信佑與劉惠榕三位的繕打，再經2012年第二學期心理所研究生的使用，最後以書的形式呈現。

　　由於統計背景的關係，本書不免有線性代數的特徵值與特徵向量的計算，與多變量分析方法的矩陣運算，但本書盡可能將內容簡化，但過程詳細描述，除了可以讓同學瞭解這些統計方法原理以外，順便提升這些方法的數理基礎。如果對線性代數沒有興趣的同學也可以略過這部分，仍可以從方法與運算過程來學會多變量分析的內容。個人期望在未來很短時間內，可以將方法再加以擴充，且對內容可以更詳實的介紹。