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工業調查資料分析(附光碟)
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出版社: |
五南
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出版日期: |
2019/05 |
頁數: |
612 |
ISBN: |
9789577634160 |
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商品簡介 |
不管在哪種的研究領域中,⎾沒有證據的主張⏌是不被重視的。沒有證據時,就變成了⎾終究是使用者個人的意見⏌而已。
藉由適切的方法分析數據,才可導出結論。也就是說⎾根據⏌=⎾數據⏌。⎾基於根據的主張⏌=⎾適切地分析數據得出的結論⏌。試著收集研究領域中的數據,提出⎾有根據的主張⏌吧。
然而與數值數據為中心的實驗有所不同,在工業調查中,取決於問項是名義數據、順序數據、數值數據等,經常要處理許多類型的數據。
本書包含有多變量統計與貝氏統計兩大部分,因此,意見調查的統計處理,需要有各種類型的統計手法。本書是對此兩部分的意見調查的統計處理使用SPSS進行分析。本書的口號即為⎾快⏌、⎾簡單⏌、⎾馬上可行⏌。
本書的特徵有以下四項:
1.只要看數據類型,即可選用適切的統計處理方法。
2.數據的輸入與其步驟,有跡可循。
3.統計處理的方法與其步驟,清晰明確。
4.輸出結果的解讀方法,簡明易懂。
總之,只要對照本書,利用滑鼠,任何人均可簡單進行統計分析的操作,問題即可迎刃而解。因此不妨著手搜集數據分析看看。
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
第一篇 多變量統計分析 1 獨立性檢定的意見處理 2 Mantel-Haenszel檢定 3 決策樹分析 4 傾斜權重分析 5 對應分析 6 多重對應分析 7 名義迴歸分析 8 順序迴歸分析 9 類別迴歸分析 10 多階層分析 11 Logit分析 12 Probit分析 13 Poisson迴歸分析 14 TURF分析 15 因素分析 16 類別主成分分析 17 傾向分數分析 18 語意差異法分析 19 Wilcoxn 等級和檢定 20 Kruskal-Wallis 檢定 21 Friedman檢定 22 聯合分析 23 選擇型聯合分析 24 問卷的信度分析 25 類別典型相關分析
第二篇 貝氏統計推論 26 貝氏統計簡介 27 貝式推論獨立樣本 28 貝式推論成對樣本 29 貝氏推論單樣本常態分配 30 貝式推論單樣本二項分配 |
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