五南官網-多變量分析：使用SPSS與STATA(精)

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多變量分析：使用SPSS與STATA(精)

作　　者：陳正昌
出版社別：五南
書　　系：研究&方法
出版日期：2023/02/24(1版1刷)
ＩＳＢＮ：978-626-343-778-4
E I S B N：9786263437838 ( PDF )
書　　號：1HAP
頁　　數：560
開　　數：16K
定　　價：660元
優惠價格：594元

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#以SPSS與STATA為主，兼採其他特定功能的統計軟體。
#理論與應用並重，適合學位論文撰寫需要。
#包含多種統計軟體配合資料解說，操作步驟清晰易懂。

多變量統計軟體入門，社科研究必備之工具書

在社會及行為科學的研究中，隨著研究方法的複雜及個人電腦的普及，應用多變量統計方法來分析資料的機會相對增加。近年來，各大學研究生人數逐年增加，基於學位論文撰寫的需要，多變量分析方法及統計套裝軟體的運用乃成為不可或缺的能力。另一方面，人工智慧及機器學習日益影響人類生活，而多變量分析方法也是其中重要的一環。

本書挑選了較常用的主成分分析、探索性因素分析、驗證性因素分析、集群分析、典型相關分析、多元迴歸分析、徑路分析、邏輯斯迴歸分析、區別分析、多變量平均數檢定、多變量變異數分析、多層次模型、共變數結構方程模型、偏最小平方結構方程模型等15種方法加以介紹。除理論說明，應用SPSS、STATA與各種統計軟體配合實際資料加以解說，亦製作統計摘要表，兼具理論性與應用性，使初次接觸多變量分析的讀者悠遊於各類統計軟體之中。

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》
《R統計軟體與多變量分析》
《統計分析與R》
《SPSS與統計分析》
《Minitab與統計分析》
《多變量分析：使用SPSS與STATA》

1 多變量方法與統計軟體簡介
　　本章簡要說明多變量分析方法的適用時機，以及本書使用的統計軟體。本書以SPSS及STATA為主，兼採其他特定功能的統計軟體。
1.1 多變量分析方法簡介
　　學者在進行量化研究時，常不僅限於單變量（univariate）或雙變量（bivariate）的分析，許多時候要使用多變量分析（multivariate analysis）的方法。嚴格而言，多變量分析是用來同時分析兩個以上依變數的觀察資料的方法，它將依變數視為彼此有關的融合體，同時加以考量，而不是彼此無關而分離的單獨變數（林清山，1988）。寬鬆而言，多變量分析是用來探討多個變數間的單一關係或是多組關係的技術（Hair et al., 2019），因此，多變量分析方法可大略定義為：同時分析三個以上變數間關係的方法。
　　隨著個人電腦的快速普及與統計軟體的持續發展，加上目前多數統計軟體的操作都相當容易，多變量統計已逐漸成為資料分析時不可或缺的工具。另一方面，由於前述的條件，使得許多以往較為複雜的多變量方法（如：結構方程模型、偏最小平方結構方程模型、及多層次模型），也普遍被使用。而當前熱門的資料探勘、巨量資料分析、或機器學習，也與多變量方法息息相關。然而，如何選擇適當的方法加以善用，則需要特別留心，否則常會導致錯誤的結論。
　　在決定分析方法之前，研究者應先了解研究變數的性質。變數一般分成四類：名義變數（nominal variable，或譯為名目變數）、次序變數（ordinal variable，或譯為順序變數）、等距變數（interval variable，或譯為區間變數）、及比率變數（ratio variable，或譯為等比變數）。前兩者為非計量性變數（nonmetric variable），無法進行數學之四則運算，為質的變數（qualitative variable，或稱定性變數）；後兩者為計量性變數（metric variable），是量的變數（quantitative variable，或稱定量變數）。
　　其次，應了解變數是屬於自變數（independent variable）或依變數（dependent variable），若不區分是自變數或依變數，則屬於相依變數（interdependent variable）。
　　如果自變數及依變數都是計量的變數，適用的統計方法有多元迴歸分析（見本書第7章）、多變量迴歸分析、典型相關分析（第6章）、多層次模型（第13章）、結構方程模型（第14章）、偏最小平方結構方程模型（第15章）。多元迴歸分析主要在使用一組計量（或非計量）變數加以組合，以對另一個計量變數進行預測，屬於機器學習的監督式學習技術。典型相關分析是分別針對兩組計量變數加以組合，以求得組合因素的相關。結構方程模型（也包含徑路分析）則在探討多個計量變數間的因果關係。偏最小平方結構方程模型與共變數本位的結構方程模型同為第二代統計技術，兩者已是目前統計分析的主流。
　　假使自變數是計量變數，而依變數為非計量變數，適用的統計方法有邏輯斯迴歸分析（第9章）及區別分析（第10章）。區別分析常用於分類，屬於機器學習中監督式學習的分類技術，是使用一組計量（或非計量）變數加以組合，以對另一個非計量變數加以預測，此常用於觀察體的分類。進行區別分析時，如果資料違反統計假定，邏輯斯迴歸分析是可行的替代方法，邏輯斯迴歸分析常用於醫學的研究，也屬於監督式學習的分類技術。
　　要比較各組間多個計量變數平均數的差異，Hotelling T2（第11章）及多變量變異數分析（簡稱MANOVA，見本書第12章）是常用的方法。Hotelling T2適用於一組或兩組之間多個計量依變數平均數的比較，如果自變數是三組（水準）以上，或是有兩個以上非計量的自變數（二因子以上），則應使用多變量變異數分析。
　　如果變數都是計量變數，但不區分自變數或依變數（稱為相依變數），則可用的統計方法有主成分分析（第2章）、因素分析（第3章）、集群分析（第5章）、及多元尺度法（簡稱MDS，見本書第六版第11章）。主成分分析是針對一組計量變數加以線性組合，以達到精簡的目的，屬於非監督式學習的降維技術。因素分析則在探討一組計量變數的潛在因素或結構，可以針對變數加以分類。集群分析是使用一組計量（或非計量）變數，對觀察體（也可用於變數，但較少使用）加以分類，屬於非監督式學習的技術。MDS之目的在發掘一組變數（可為計量或非計量）背後之隱藏結構，希望在主要元素所構成的構面圖來表達出資料所隱藏的內涵。
　　當變數都是非計量變數時，如果是相依變數，可以使用對數線性模型（見本書第六版第15章）、MDS、及潛在類別分析。對數線性模型在探討一組非計量變數的關係，分析時並沒有自變數及依變數之分，如果依變數也同樣是非計量變數，則應使用邏輯（logit）對數線性模型。潛在類別分析在探討一組非計量變數的潛在因素或結構（亦為非計量性質），類似於計量變數的因素分析（可使用Latent GOLD或Mplus進行分析），此方法可參見邱皓政（2008）的專書。

1.2 本書使用之統計軟體簡介
　　多數研究者在進行多變量分析時，均會使用現成的統計套裝軟體；而配合統計軟體撰寫教科書，也是目前的趨勢。經過多年的發展，目前常見的統計軟體均具備相當友善的操作界面，也具有非常完備的分析功能。不過，軟體難免會有錯誤（bug），除了定期更新（update）及升級（upgrade）外，由於計算過程像是「黑箱」（black box），使用者無法了解其中奧祕，我們建議最好能同時使用兩套以上軟體進行分析並互相對照，以減少可能出現的運算錯誤。
　　常言道：「尺有所短，寸有所長。」這些統計軟體（如SPSS及STATA），多半是配合多數使用者的普遍需要，因此涵蓋的分析程序較多，然而對於特殊需要者，則會顯得不足，此時就有必要使用較特定用途的統計軟體（如LISREL及Amos）。
　　本書第一版同時介紹當年盛行「三大」（big three）統計軟體——SPSS、SAS、BMDP，到了第六版時，BMDP已被SPSS併購而退出市場。近年來，許多大學已不再租賃SAS，因此使用者較少。而STATA則因售價較低，功能完整，具可擴充性，因此，使用者逐漸增加。因此，本次改版，選擇以SPSS及STATA為主要分析軟體。

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