用JASP完成論文分析與寫作
作　　者╱
 胡昌亞、楊文芬、游琇婷、黃瑞傑、鄭瑩妮、王豫萱、陳怡靜、林義挺、陳燕諭、范思美、黃柏僩
出版社別╱
 五南
書　　系╱
 研究＆方法
出版日期╱
2023/07/03   (1版 3刷)
  
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I  S  B  N ╱
 978-626-317-959-2
書　　號╱
 1HAM
頁　　數╱
 160
開　　數╱
 20K
定　　價╱
 300
教學資源╱
 投影片((外加)),教學影片((外加))
※書籍推薦人
（依姓氏筆劃順序）
陳世哲／國立中山大學特聘教授（前科技部管理學門——召集人、99年度科技部傑出研究獎得主）
戚樹誠／國立臺灣大學管理學院教授（前科技部管理學門——召集人、109年度科技部傑出研究獎得主）
鄭伯壎／國立臺灣大學心理學系特聘教授（前科技部心理學門——召集人、84年度和92年度科技部傑出研究獎得主、110年度教育部國家講座）
※推薦文
處於大數據興起的時代中，具備完整而周延的研究方法知識，是進行卓越研究的基本要件；而統計分析與電腦運用則扮演著極為關鍵的重要角色。也只有透過統計分析來驗證研究假說，獲得確實可信的研究結果，方可為後續的理論發展與管理實務，提供紮實的論證基礎；至於電腦運用，則可協助統計分析進行快速處理，呈現精確的圖表，進行發表分享，因而不少套裝軟體，例如：SPSS、SAS 及NVIVO 都頗受研究者歡迎。
　　有鑑於此，不少專業研究者都試圖建構簡明易懂、深入淺出的教學方式，來傳授統計分析的學理原則與操作方法，進而嘉惠莘莘學子。胡昌亞教授正是其中的佼佼者，她的專業素養，推廣統計分析的教學熱誠，在在都令人印象深刻。胡教授除了在大學開設相關課程之外，亦曾多次接受臺灣工商心理學學會(TAIOP)的邀請，擔任組織行為研究工作坊的授課講師，講授跨層次統計分析方法的相關議題，其誠摯熱心的講授風格，搭配條理清晰的授課內容，排除了不少初學者的緊張心情，甚至提升了研究興趣，而廣受好評。同時，她也熱心投入量化研究之外文書籍的翻譯，引進國外新穎的研究方法與觀念，協助國內研究者掌握量化分析流程的演進及其理論基礎。
　　在本書《用JASP 完成論文分析與寫作》中，其安排巧思澈底展現了統計教學的專業與熱情。首先，在統計軟體的選用上，有別於以往教科書選用之要價不菲、操作複雜的商用統計軟體，胡教授選擇阿姆斯特丹大學Wagenmaker 教授及其研究團隊所開發的JASP 統計軟體。此軟體不僅具有簡潔明瞭的操作介面，亦含括了組織與管理研究所需的完整統計分析做法，從耳熟能詳的t- 檢定、信度分析及因素分析，到較為進階的觀察變數路徑分析與結構方程模型(SEM)，所需要的分析工具一應俱全。實際上，JASP 如今仍持續進行更新與維護，並免費公開軟體，提供大眾使用。因此，相較於其他統計書籍，本書選用JASP 作為講授軟體，相信能提高讀者的學習動機，並降低軟體取得的焦慮，從而快速而有效地掌握統計分析的學理知識與操作方法。
　　其次，本書邀請國內年輕教授共同參與，組成專業的撰寫團隊共襄盛舉，且以個別擅長之統計分析方法作為撰述主題，內容完整豐富。作者群不僅具備專業的統計技能，而且擁有國內外期刊的投稿經驗，因而能以最嚴謹的學術標準，向學習者傳授正確的統計分析操作方法。當然，作者群亦具備了豐富的研究方法教學經驗，完全可以清楚掌握學習者的需求與想法，從而因材施教，有條不紊地講解統計分析及其操作方法。
　　最後，為了幫助讀者更清楚地了解如何在研究中正確運用統計分析方法，本書亦採用刊登於Organizational Behavior and Human Decision Processes 期刊的論文架構格式與原始資料，提供結果撰寫範例，以清楚理解從統計分析至結果呈現的完整流程。透過此項安排，本書不僅能帶領讀者深入了解各類型的分析，也可以在研讀統計分析的學理之後，實際操作練習，深化學習效果。相信透過「由做中學」(learning by doing) 的方式，應可減輕讀者在進行量化研究分析時的壓力，且能劍及履及地完成研究計畫的執行與論文書寫。
　　總之，透過本書的付梓，不但可以為孜孜矻矻的研究者提供正確的統計分析方法，順利完成統計分析，進而及時發表研究成果；而且也能為國內各領域的研究方法教學做出巨大貢獻。的確，這是一本不可多得的好書，值得大力推薦！

國立臺灣大學心理學系特聘教授
鄭伯壎

胡昌亞
學歷：美國喬治亞大學工商心理學博士
現職：國立政治大學企業管理學系特聘教授

楊文芬
學歷：國立交通大學經營管理研究所博士
現職：國立中正大學企業管理學系副教授

游琇婷
學歷：美國伊利諾大學香檳分校心理計量博士
現職：國立政治大學心理學系副教授

黃瑞傑
學歷：國立臺灣科技大學管理研究所博士
現職：國立臺北商業大學企業管理系副教授

鄭瑩妮
學歷：國立政治大學心理學系博士
現職：國防大學心理及社會工作學系助理教授

王豫萱
學歷：國立政治大學企業管理學系博士
現職：國立中山大學人力資源管理研究所助理教授

陳怡靜
學歷：國立政治大學企業管理學系博士
現職：國立臺灣師範大學科技應用與人力資源發展學系副教授

林義挺
學歷：國立中央大學人力資源管理研究所博士
現職：國立中興大學企業管理學系助理教授

陳燕諭
學歷：國立政治大學企業管理學系博士
現職：國立政治大學企業管理學系兼任講師

范思美
學歷：國立政治大學企業管理學系博士候選人
現職：國立政治大學企業管理學系兼任講師

黃柏僩
學歷：國立臺灣大學心理學系博士
現職：國立政治大學心理學系副教授

Chapter 1 JASP 簡介
1. JASP 簡介
2. JASP 教學範例說明
3. JASP 介面簡介
4. JASP「功能選單」簡介：開啟內建資料檔與分析檔
5. JASP「功能選單」簡介：各類功能設定
6. JASP「資料視窗」簡介
7. JASP「分析視窗」簡介
8. JASP「報表視窗」簡介
9. 參考文獻
Chapter 2 資料設定與變數計算簡介
1. JASP 資料管理簡介
2. 以 JASP 讀取 SPSS 資料檔
3. 以 JASP 讀取 .csv 純文字檔
4. 計算新變數：反向計分
5. 計算新變數：平減至樣本平均數
6. 選擇部分樣本
7. 其他
8. 參考文獻
Chapter 3 探索性因素分析
1. 探索性因素分析 (EFA) 概念簡介
2. JASP 分析設定
3. JASP 報表解讀
4. 分析結果撰寫範例
5. 參考文獻
Chapter 4 驗證性因素分析
1. 驗證性因素分析簡介
2. 驗證性因素分析範例簡介
3. JASP 分析設定
4. JASP 報表解讀
5. 分析結果撰寫範例
6. 補充說明
7. 參考文獻
Chapter 5 信度分析
1. 信度概念簡介
2. 信度分析設定
3. 信度分析報表解讀
4. 信度分析寫作範例
5. 參考文獻
Chapter 6 描述統計與關聯分析
1. 描述統計與相關分析概念簡介
2. 描述統計操作設定
3. 描述統計報表解讀
4. 相關分析操作設定
5. 相關分析結果報表解讀
6. 描述統計與相關分析結果撰寫範例
7. 卡方獨立性檢定分析設定
8. 卡方獨立性檢定分析結果
9. 卡方獨立性檢定分析結果撰寫範例
10. 參考文獻
Chapter 7 平均數差異檢定（t 檢定）
1. 平均數差異比較概念簡介
2. 範例說明
3. JASP 分析設定
4. JASP 報表解讀
5. 分析結果撰寫範例
6. 參考文獻
Chapter 8 變異數分析 (ANOVA)
1. 變異數分析簡介
2. 獨立樣本雙因子變異數分析範例簡介
3. JASP 分析設定
4. JASP 報表解讀
5. 分析結果撰寫範例
6. 補充說明
7. 參考文獻
Chapter 9 中介效果分析
1. 中介效果概念簡介
2. 中介效果分析設定
3. 中介效果報表解讀
4. 分析結果撰寫範例
5. 參考文獻
Chapter10 調節效果分析
1. 調節效果概念簡介
2. 調節效果分析設定
3. 調節效果報表解讀
4. 調節效果圖與條件斜率
5. 報告條件斜率 95% 信賴區間
6. 分析結果撰寫範例
7. 結語
8. 參考文獻
Chapter11 觀察變數路徑分析
1. 路徑分析簡介
2. lavaan 語法簡介
3. PROCESS 模型 1 .
4. PROCESS 模型 7：第一階段中介效果調節模式（first stage moderation model）
5. PROCESS 模型 14：第二階段中介效果調節模型（second stage moderation model）
6. PROCESS 模式 21
7. 其他
8. 參考文獻
Chapter12 結構方程模型
1. 概念簡介
2. 範例說明
3. JASP 操作步驟
4. JASP 報表解讀
5. 分析結果撰寫範例
6. 其他
7. 參考文獻
論文統計分析實
務：JASP的
運用
質性研究的五種
取徑
選擇權商品模型
化導論：使用P
ython語言
（附光碟）
NVivo 1
1與網路質性研
究方法論
用JASP完成
論文分析與寫作
(完整版)
財務管理與Py
thon實現
投影片((外加)),教學影片((外加))

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Chapter01　JASP簡介

1. JASP 簡介
　　JASP 是阿姆斯特丹大學所支持的視窗化免費統計軟體。為了向貝氏定律先驅 Sir Harold Jeffreys 致意，將此軟體命名為Jeffreys’s Amazing Statistics Program。此免費開源統計軟體(open-source statistics program)主要基於R 語言，有兩類分析取向可選擇：以p 值為推論基礎的傳統機率學派(Frequentist) 分析，與考量不同機率情境的貝氏定律學派(Bayesian) 分析。
　　JASP 操作介面設計與SPSS 類似，使用者透過點選方式設定統計分析，例如：描述統計、t 檢定、變異數分析、多變量變異數分析(MANOVA)、共變數分析、卡方檢定、信度、相關分析、迴歸分析、羅吉斯分析、探索性與驗證性因素分析、結構方程模型(SEM)、集群分析、整合分析、機器學習、混合線性模式等。除了較複雜的分析（如：SEM）需要寫語法，其他分析都可以透過點選方式設定分析。整體來說JASP 是相當容易上手的統計分析工具，具備以下的優點：
(1) 可進行貝氏機率之分析（但本書不介紹此類分析）。
(2) JASP 是統計學家針對社會科學研究所發展的統計軟體，輸出報表的圖表都儘量符合APA 的格式，相當符合研究者之需求。
(3) JASP 無資料輸入功能，使用者須以其他軟體（如：Google Sheets或 Excel）進行資料管理，故JASP 的操作介面也較單純。
(4) JASP 檔案（副檔名 .jasp），同時收錄資料、分析設定與分析報表，不像SPSS 需要區分資料檔(.sav)、語法檔 (.sps) 或報表檔(.spv)。故研究者能方便管理分析檔案。
(5) JASP 分析報表與資料和分析設定同步，一旦資料內容或分析設定有所變動，分析報表就即時更新分析結果。
(6) JASP 的分析設定留存在 .jasp 檔案中，此設定不會因關閉JASP 程式而消失，讓研究者能方便地檢視之前的分析設定。
(7) JASP 官網即備有豐富的學習資源，如英文版使用手冊、論文與影片等(https://jasp-stats.org/jasp-materials/)；同時，筆者以中文錄製的JASP 操作影片：http://tiny.cc/JASPHu，也能協助讀者自學。
(8) JASP 官網提供過去的程式版本，使用者可依照自己電腦的狀態下載使用(https://jasp-stats.org/previous-versions/)。
　　本書所有範例都以2022/2/16 發布的JASP 0.16.1 來進行，就本書所介紹的功能來說，JASP 0.16 與JASP 0.16.1 並無明顯差異，但JASP0.16.1 的機器學習(machine learning) 模組更為完整，例如：增加了決策樹(decision tree) 此功能。
　　以開源統計軟體來說，JASP 0.16.1 的分析功能相當完整，一般而言，碩士論文所需要的分析，JASP 0.16.1 幾乎都可以處理。但仍無法處理以下組織數行為與人力資源管理 (OB/HR) 領域會使用到的進階分析，例如：連續變數的潛在交互作用分析、多層次模型 (multilevel modeling,MLM)、Hunter & Schmidt 心理計量取向之整合分析（修正信度等統計Artifacts 的整合分析）。若要進行這些分析，建議直接改用其他軟體為宜，例如：以Mplus 分析潛在變項調節效果或多層次分析 ，以R 的psychmeta 模組進行心理計量取向的整合分析。此外，JASP 的繪圖功能也相當有限，無法直接繪製調節效果圖或Johnson Neyman 圖。