基礎統計學: 使用Excel與SPSS (第2版) | 誠品線上

基礎統計學: 使用Excel與SPSS (第2版)

內容簡介

內容簡介 本書特色 1. 從日常生活案例，使用Excel、SPSS統計分析。 2. 統計概念與統計報表解讀兼具，利於掌握統計原理，避免誤用工具。 3. 把握重要概念，以高中數學為基礎即可無痛使用公式。 4. 內容適合統計學課程教材及學習，依書中按部就班輕鬆學習。 5. 本書例題、習題資料檔，請到五南官網https: www.wunan.com.tw，搜尋書號1H3B，即可下載。 時代快速變遷，科技日新月益，統計學已成為資料分析、機器學習、人工智慧等領域不可或缺的工具。目前大學約半數以上科系，都要學習統計學，可見其重要性。 作者在大學教授統計學已二十餘年，深知學生恐懼數學，甚至放棄數學，因而對多數學科領域列為必修的統計學也相當排斥。因此本書內容淺顯易懂，學習過程中可動手操作，學習後較不容易忘記。介紹統計學的重要概念，包含描述統計及基礎的推論統計。每一章開頭都有「本章概要」，希望讓讀者更能把握重要概念。習題多數取自國家考試及研究所入學考試，增加練習機會，有助於讀者應試。 本書以大學第一次修習統計學的學生為對象，操作步驟，都有擷取畫面，並詳細解說，同學們可自行輸入資料，依書中操作步驟勤加練習，一定會有豐碩的收穫。每章後的習題，如果能實際練習，不僅可以活用所學，對考試也有幫助。對於想就統計學重要觀念再加精進的讀者，本書也是相當合適的參考書籍。

作者介紹

作者介紹 陳正昌現任：國立屏東大學教育學系副教授學歷：國立政治大學教育學博士著作：《基礎統計學：使用Excel與SPSS》《SPSS與統計分析》《Minitab與統計分析》《R統計軟體與多變量分析》《統計分析與Ｒ》《多變量分析方法：統計軟體應用》《多變量分析：使用SPSS與STATA》

產品目錄

產品目錄 第1章 緒論本章概要壹、統計學的意義貳、統計學的分類參、為什麼要學統計學？肆、學習統計學的要領伍、變數的分類陸、常用的統計符號柒、習題第2章 統計軟體基本操作本章概要壹、統計學與統計軟體貳、Excel簡介及操作參、SPSS簡介及操作肆、R簡介及操作伍、習題第3章 資料視覺化本章概要壹、一維次數分配表貳、二維交叉表參、統計圖（statistical plots）肆、習題第4章 集中量數本章概要壹、眾數（mode）貳、中位數（median）參、算術平均數（Arithmetic mean）肆、幾何平均數（Geometric mean）伍、調和平均數（Harmonic mean）陸、眾數、中位數、算術平均數的位置柒、各集中量數之適用情形捌、習題第5章 變異量數本章概要壹、全距（range）貳、四分位距（interquartile range, IQR）參、平均差（average deviation）肆、標準差及變異數（standard deviation & variance）伍、變異係數（coefficient of variation, CV）陸、各變異量數之適用情形柒、習題第6章 相對地位量數本章概要壹、百分位數（percentile）貳、百分等級（percentile rank, PR）參、標準分數（standard score）肆、各相對地位量數之適用情形伍、習題第7章 常態分配與t分配本章概要壹、常態分配貳、標準常態分配參、Excel操作步驟肆、函數彙整伍、t分配陸、偏態與峰度柒、習題第8章 平均數的估計本章概要壹、母群平均數的點估計貳、母群平均數的區間估計參、習題第9章 一個平均數的檢定本章概要壹、檢定的步驟貳、Z檢定及t檢定的計算步驟參、習題第10章 兩個相依樣本平均數檢定本章概要壹、相依樣本的定義貳、差異分數的標準差參、Z檢定及t檢定的計算步驟肆、習題第11章 兩個獨立樣本平均數檢定本章概要壹、獨立樣本的定義貳、從一個樣本到兩個獨立樣本參、兩個獨立樣本平均數檢定肆、習題第12章 單因子變異數分析本章概要壹、變異數分析的目的貳、SS及自由度的計算參、變異數分析摘要表肆、習題第13章 相關係數本章概要壹、散佈圖及相關的種類貳、Pearson積差相關係數的計算參、Pearson積差相關的性質與解釋肆、習題第14章 迴歸分析本章概要壹、往平均數迴歸貳、完全線性關係參、散佈圖與簡單線性迴歸肆、迴歸方程式的計算及分析摘要表伍、習題第15章 卡方檢定本章概要壹、適合度檢定貳、卡方獨立性與同質性檢定參、習題參考書目

商品規格

試閱文字

自序 : 時代快速變遷，科技日新月異，統計學已成為資料分析、機器學習、人工智慧等領域不可或缺的工具。目前大學約半數以上科系，都要學習統計學，可見其重要性。
　　在大學教授教育統計學已經二十餘年，深知許多學生由於高中之前就相當恐懼數學，甚至放棄數學，因而對目前多數學科領域都列為必修的統計學也相當排斥，許多學生在未開始學習之前，就預設這門課程會相當艱難，而結果往往也「如其所願」（預言自驗效應），因而統計學就成了學完之後「統統忘記」的學科。
　　由於個人求學時代也曾為數學不好所苦，因此希望寫一本比較淺顯易懂，在學習過程中可以動手操作，學習之後又比較不容易忘記的教科書。
　　本書在於介紹統計學的重要概念，包含描述統計及基礎的推論統計。每一章開頭都有「本章概要」，希望讓讀者更能把握重要概念。書中無可避免地會使用公式，不過總以高中之前的數學為基礎，詳細說明基本的觀念，並就各學科領域及日常生活加以舉例，接著使用Excel 2021版依照公式詳列計算步驟，最後再配合SPSS 21版進行分析，並就報表概要加以解說。習題部分，多數取自國家考試及研究所入學考試，除了增加練習機會，也希望能有助於讀者應試。
　　這本書以大學第一次修習統計學的學生為對象，所有操作步驟，都有擷取畫面，並詳細解說，個人建議同學們自行輸入資料，並依書中操作步驟勤加練習，相信一定會有豐碩的收穫。每章後的習題，如果能實際練習，不僅可以活用所學，對考試也有幫助。對於想就統計學重要觀念再加精進的讀者，本書也是相當合適的參考書籍。
　　書中的例題（含Excel 及SPSS）、第9 章介紹的分析小程式、及各章習題資料，都已附在壓縮檔，讀者可以在五南圖書公司網站下載。
　　書中內容做為統計學第一門課，應是恰當的，希望同學們在比較沒有壓力下按部就班學習。如果教授同儕或同學們在研讀本書過程中，有任何疑問或建議，歡迎隨時來信賜教（[email protected]）。期望在各位的支持下，能使本書更臻完善。
　　本書曾在鼎茂圖書公司發行兩版，感謝陳煥昌副社長、吳檸爍小姐協助相關業務。五南圖書公司願意接續新版發行，侯家嵐主編統籌出版事宜，在此一併致謝。

陳正昌

試閱文字

內文 : 壹、統計學的意義
　　依據第四版《劍橋統計學辭典》（The Cambridge Dictionary of Statistics, 2010）所述，「統計學」（statistics）常見的定義有：
1. 統計學被認為是：(1)對母群體（population，或稱母群、群體）的研究；(2)對變異（variation）的研究；(3)對精簡資料之方法的研究。
2. 統計學關注於推論的過程，特別是：(1)實驗或調查的設計與分析；(2)觀測誤差與變異來源的特性；(3)有效地摘要資料。
3. 科學方法的技術。
4. 由於資料、變異、及機遇無處不在，因此統計學是重要的方法。它是一門獨立學科，有自己的核心知識，而不只是數學的分支。
　　其他的統計學相關著作對「統計學」的定義則有：
1. 統計學就是從資料（data）獲得資訊（information）的方法（Keller, 2014）。
2. 統計學是蒐集、分析、解釋、呈現、及組織資料的一門學科（Dodge, 2006）。
3. 統計學提供了系統的原則與方法論，用來蒐集資料，分析與解釋資料，並得到結論或通則（Johnson & Bhattacharyya, 2010）。
4. 統計學是蒐集、組織、分析、及解釋資料，進而做成決策的科學（Larson & Farber, 2015）。
　　綜合以上的定義可以得知：
1. 統計學不只是數學的分支，它有自己的知識體系，已經成為一門獨立的學科。而且，它是大學中許多學院的必修學科。
2. 統計學不僅止於計算而已，它是用來蒐集、整理、分析、呈現、及解釋資料的科學方法，它被廣泛應用在自然科學、社會科學、人文科學等領域，甚至被用在工商業，及政府的決策上。
3. 統計學要從不確定性及變異的情況下，應用各種技術，以獲得結論，進而做成決策。
4. 統計學不只關心常數（constant），更關心變數（variable 或稱變項）；不只關心平均數（mean），更關心變異數（variance）。

貳、統計學的分類
　　統計學可分成描述統計（descriptive statistics，或稱敘述統計） 及推論統計（inferential statistics）兩大部分。而實驗設計（design of experiments）屬於推論統計的一部分，也常被單獨列出。
一、描述統計
　　描述統計著重於資料整理及描述，也包含製作圖表。使用描述統計，可以將一堆龐雜而無頭緒的數據（例如，500個學生的6科成績，或1萬個顧客的年所得及各項支出比例，或是10萬個會員在連鎖量販商店一年中購買的物品），分析整理成有意義及可以理解的資料。
　　在描述統計中，主要包含各種統計量數（含集中量數、變異量數、偏態、峰度、及相對地位量數），與各種圖表的製作。
　　如何使用視覺圖形呈現複雜資料，是資料科學家（data scientist）的任務之一，統計學在這個領域提供了重要的基礎。
二、推論統計
　　推論統計包括估計（又包含點估計及區間估計）及檢定（test，或譯為考驗、檢驗。常見的檢定有Z檢定、t檢定、F檢定、及χ2檢定）兩部分。檢定的目的是希望將樣本（sample）分析所獲得的結論，推論至母群體（population）；估計則是希望經由樣本的性質［稱為統計量或統計數（statistic），一般使用拉丁字母代表］來推論母群體的性質［稱為母數或參數（parameter），一般使用希臘字母代表］。
　　在此處，母群體（簡稱母群或群體）是可根據某些原則來加以認定的所有觀察值之總和。例如，「大學生」可定義為「2021年在臺灣各公私立大學及技職校院就讀大學部的所有學生」。然而，由於研究限制，只能以日間部的大學生為對象，此稱為可接近母群體（accessible population）。樣本則由可接近母群體中抽樣而來的部分集合。例如，基於研究需要及經費限制，研究者隨機抽取了1067名日間部大學生進行調查。而樣本數1067是為了確保在95%的信心水準下，抽樣誤差為±3%。
　　推論統計的主要興趣不只是在了解樣本，而是經由樣本推論母群體的特質。
三、實驗設計
　　實驗設計是推論統計學的一支，著重於控制無關變數，以探討變數間的因果關係（cause-and-effect relation）。實驗設計分為設計及分析兩大部分，統計方法最常使用變異數分析（analysis of variance, ANOVA）。實驗設計的發展來自於農業的研究，英國統計學家R. A. Fisher對此領域有極大的貢獻。目前實驗設計經常應用在工業、農業、心理學、教育學等領域；醫學上，新藥或疫苗的研發，更需要通過嚴格的人體實驗，才能量產。
　　近期，新型冠狀病毒導致的嚴重疫情影響世界至鉅，如何發展有效的疫苗或治療藥物，除了生物醫學及製藥技術外，也需要倚靠實驗設計協助。

最佳賣點

最佳賣點 : 1. 從日常生活案例，使用Excel、SPSS統計分析。
2. 統計概念與統計報表解讀兼具，利於掌握統計原理，避免誤用工具。
3. 把握重要概念，以高中數學為基礎即可無痛使用公式。
4. 內容適合統計學課程教材及學習，依書中按部就班輕鬆學習。
5. 本書例題、習題資料檔，請到五南官網

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