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統計學與Excel資料分析之實習應用:培養大數據分析力一定要會的統計分析與資料處理工具

出版日期
2021/09/29
閱讀格式
PDF
書籍分類
學科分類
ISBN
9789864348497

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培養大數據分析力一定要會的統計分析與資料處理工具
利用Excel學習統計、習作統計、及應用統計,打造職涯競爭力

使用Excel分析,易學易懂,現學現用
是資料分析師及資料科學家的捷徑
是升學考照及謀職就業的良方
是學界科研論文發表及升等的基石!

✪本書既可瞭解統計學,更可用Excel做大數據的資料分析。書中每章撰寫方式,係先介紹統計學的基本原理,再佐以Excel實習,以循序漸進方式,說明運用Excel的各個步驟,順利將理論和實習結合。
✪章末皆附有作業習題,可供讀者自我評量學習成果,透過「做中學」掌握資料分析的全貌,並可掃描書中圖片的QR-CODE,觀看範例操作影片,超簡單。
✪附錄包含「網路資源」、「程式模組」等資料內容,記載著每項分析的過程與結果。並新增一些Excel沒有的分析功能和技巧(如邏輯斯迴歸、ROC分析與Rasch分析、人工智慧神經網路模組、及章節相關統計的論文發表)、繪圖(如莖葉圖,盒形圖、存活分析製圖等)。讀者可自行開啟檔案、對照分析結果,更能達到邊做邊學的效果。透過步驟式教學的清楚指示,成為「資料分析師」及「資料科學家」,不再只是夢想!

適用對象:
☛有統計學概念,想學一種簡單易用的軟體來分析資料者。
☛有Excel 的基礎,想瞭解如何用它來進行資料分析者。
☛未具備統計學和Excel的基礎,但想瞭解統計學和Excel資料分析者。

藉由本書,您可學到:
☛視覺圖示資料。
☛撰述描述統計。
☛據理推論統計。
☛善用程式模組。
☛厚植統計應用。
☛發表學術論文。
  • 前言:資料分析與Excel
  • Chapter 01 緒論
    • 1-1 統計學的意義
    • 1-2 變項的分類
    • 1-3 四種測量量尺
      • 名義量尺(nominal scale)
      • 順序量尺(ordinal scale)
      • 等距量尺(interval scale)
      • 比率量尺(ratio scale)
    • 1-4 作業
  • Chapter 02 集中量數
    • 2-1 平均數
      • (算數)平均數(mean)
      • 幾何平均數(geometric mean)
      • 調和平均數(harmonic mean)
    • 2-2 其他集中量數
      • 中位數或中間值(median)
      • 眾數(mode)
      • 截尾平均數(trimmed mean)
      • 溫塞平均數(Winsorized mean)
    • 2-3 平均數、中位數、眾數的比較
      • 量尺特性
      • 優缺點比較
    • 2-4 Excel 實習
      • 製作敘述統計摘要表
      • 製作等級與百分比表
      • 製作成績等第表
      • 其他集中量數的計算
    • 2-5 作業
  • Chapter 03 變異量數與分佈形狀
    • 3-1 變異量數
      • 全距/範圍(range)
      • 四分位距(interquartile range)
      • 平均絕對離差(mean absolute deviation)
      • 變異數(variance)
      • 樣本變異數(sample variance)
      • 母體標準差(standard deviation)
      • 樣本標準差(sample standard deviation)
      • 變異係數(coefficient of variation)
    • 3-2 各種變異量數的比較
    • 3-3 柴氏不等式定理
    • 3-4 分佈形狀
    • 3-5 Excel 實習
      • 變異量數的計算
      • 繪製直方圖
    • 3-6 作業
  • Chapter 04 常態分佈
    • 4-1 常態分佈的特性
    • 4-2 標準常態分佈
    • 4-3 峰度與偏態
    • 4-4 Excel 實習
      • 常態分佈的機率密度圖
    • 4-5 作業
  • Chapter 05 間斷機率分佈
    • 5-1 機率理論
    • 5-2 聯合、邊緣、條件機率
      • 聯合機率
      • 邊緣機率
      • 條件機率
      • 獨立事件
    • 5-3 貝氏定理
      • 事前機率和事後機率
    • 5-4 間斷機率分佈
      • 白努力分佈
      • 二項式分佈
      • 負二項分佈
      • 超幾何分佈
      • 波氏分佈
      • 間斷均勻分佈
    • 5-5 Excel 實習
      • 亂數表
      • 隨機抽樣
    • 5-6 作業
  • Chapter 06 連續機率分佈
    • 6-1 連續變項
    • 6-2 連續機率分佈
      • 均勻分佈
      • 常態分佈
      • 標準常態分佈
      • 伽瑪分佈
      • 指數分佈
      • 卡方分佈
      • F 分佈
      • t 分佈
    • 6-3 隨機變項的一些特性
      • 期望值
      • 變異數
    • 6-4 Excel 實習
      • 抽樣誤差與樣本數
      • 波氏分佈與常態分佈
    • 6-5 作業
  • Chapter 07 抽樣分佈與估計式
    • 7-1 抽樣誤差
    • 7-2 抽樣方法
      • 簡單隨機抽樣(simple random sampling)
      • 間隔抽樣(interval sampling)
      • 分層抽樣(stratified sampling)
      • 集群抽樣(cluster sampling)
      • 分段抽樣(staged sampling)
      • 配額抽樣(quota sampling)
      • 判斷抽樣(judgment sampling)
    • 7-3 抽樣分佈
    • 7-4 估計式
      • 不偏性
      • 有效性
      • 一致性
      • 充分性
      • 最大概率估計法
    • 7-5 Excel 實習
      • 母體平均數的不偏估計式
      • 母體變異數的不偏估計式
      • 母體標準差的不偏估計式
      • 估計式的有效性
      • 不放回法抽樣的母體變異數不偏估計式
    • 7-6 作業
  • Chapter 08 區間估計
    • 8-1 平均數的區間估計
      • 放回法抽樣且母體變異數已知
      • 不放回法抽樣且母體變異數已知
      • 放回法抽樣且母體變異數未知
      • 不放回法抽樣且母體變異數未知
    • 8-2 兩平均數差異區間估計
      • 母體變異數已知
      • 母體變異數未知:大樣本
      • 母體變異數未知但相等:小樣本
      • 母體變異數未知且不等:小樣本
      • 成對觀測值的平均數差異
    • 8-3 變異數的區間估計
      • 一母體變異數
      • 兩母體變異數的比值
    • 8-4 比率的區間估計
      • 一母體比率
      • 樣本數的決定
      • 兩獨立母體的比率差
    • 8-5 Excel 實習
      • 母體平均數和變異數的區間估計
      • 母體平均數的95%信賴區間
      • 兩平均數差的95%信賴區間
      • 母體變異數的95%信賴區間
      • 兩變異數比的95%信賴區間
    • 8-6 作業
  • Chapter 09 假設檢定
    • 9-1 統計假設
      • 虛無假設與對立假設
      • 單尾檢定與雙尾檢定
      • α與β的特性
    • 9-2 一個母體平均數的檢定
      • 母體變異數已知的Z 檢定
      • 母體變異數未知的t 檢定
    • 9-3 兩母體平均數差異的假設檢定
      • 獨立樣本
      • 相依樣本
    • 9-4 變異數的假設檢定
      • 一個母體變異數
      • 兩母體變異數比值
    • 9-5 比率的假設檢定
      • 一母體比率
      • 兩獨立母體的比率差異
    • 9-6 統計檢定力
      • 效果值(effect size)
      • 一母體平均數的檢定
      • 兩母體平均數差異的檢定
    • 9-7 Excel 實習
      • 一個母體平均數的假設檢定
      • 兩獨立母體平均數差異的假設檢定
      • 一個常態分佈母體變異數的假設檢定
      • 兩常態分佈母體變異數比值的假設檢定
      • 第一型錯誤與第二型錯誤
    • 9-8 作業
  • Chapter 10 類別資料分析
    • 10-1 適合度檢定
    • 10-2 獨立性檢定
    • 10-3 同質性檢定
    • 10-4 改變的方向性檢定
    • 10-5 標準化殘差
    • 10-6 期望值的大小
    • 10-7 關連強度的測量
      • 列聯係數
      • Φ 相關
      • Φc 相關
      • Kappa(κ)
    • 10-8 臨床診斷預測指標及勝算比
      • 敏感度(sensitivity)與特異度(specificity)
      • 絕對(相對)風險比率差
      • 相對危險性與勝算比
      • ROC 曲線
    • 10-9 Excel 實習
      • 獨立性檢定
      • 同質性檢定
      • 改變的檢定
      • 樣本數與卡方值的關係
    • 10-10 作業
  • Chapter 11 線性相關
    • 11-1 共變數
    • 11-2 皮耳森積差相關
    • 11-3 相關係數的假設檢定
      • 母體相關係數為0
      • 母體相關係數等於不是0 的某個值
      • 兩母體相關係數差異的假設檢定
    • 11-4 相關係數的區間估計
      • 一個母體相關係數
      • 兩個母體相關係數的差異
    • 11-5 相關係數的一些現象
      • 影響相關係數大小的因素
      • 相關係數的解釋
    • 11-6 其他類似的相關係數
      • 點二系列相關
      • 二系列相關
      • 等級相關
    • 11-7 Excel 實習
      • 積差相關
      • 相關矩陣
      • 點二系列相關
      • 等級相關
      • 相關係數的假設檢定
    • 11-8 作業
  • Chapter 12 單因子變異數分析I
    • 12-1 結構模式
    • 12-2 平方和的分割
    • 12-3 平均數估計與檢定
      • 總平均數μ
      • 各組平均數μ j
      • 兩組平均數差異μ j - μ j’
      • 多組平均數的對比
    • 12-4 多重比較
      • 事前比較
      • 事後比較
    • 12-5 Excel 實習
      • 各組樣本數相等
      • 各組樣本數不等
      • 兩組平均數差異的檢定
    • 12-6 作業
  • Chapter 13 單因子變異數分析II
    • 13-1 模式假設的診斷
      • 變異數同質性
      • 常態分佈
      • 殘差的獨立性
      • 缺乏某個重要的獨變項
      • 極端值
    • 13-2 依變項量尺轉換
      • 平方根轉換
    • 13-3 實驗效果值
      • Eta 平方(η2)
      • Omega 平方(ω2)
    • 13-4 統計檢定力
    • 13-5 Excel 實習
      • 變異數同質性的假設檢定
      • 常態分佈
      • 依變項量尺的轉換(自然對數轉換)
      • 依變項量尺的轉換(平方根轉換)
    • 13-6 作業
  • Chapter 14 多因子變異數分析
    • 14-1 結構模式
    • 14-2 平方和的分割
    • 14-3 因子效果的分析
      • 沒有交互作用
      • 有交互作用
    • 14-4 無重複試驗
      • 結構模式
      • 平方和的分割
    • 14-5 組內相關係數及信度
      • 組內相關係數
    • 14-6 量表的因素結構
    • 14-7 多因子設計
      • 結構模式
      • 平方和的分割
    • 14-8 Excel 實習
      • 二因子變異數分析:重複試驗
      • 二因子變異數分析:無重複試驗
      • 二因子資料以單因子變異數來分析
      • 單因子重複量數以二因子變異數來分析
    • 14-9 作業
  • Chapter 15 簡單迴歸與邏輯斯迴歸
    • 15-1 五種主要的迴歸線
    • 15-2 結構模式與參數估計
      • 參數的點估計
      • 斜率與相關係數
      • 標準化迴歸係數
      • 參數的區間估計與假設檢定
    • 15-3 預測效果的變異數分析
    • 15-4 平均數的估計誤差
    • 15-5 新觀測值的預測
    • 15-6 模式假設的診斷
    • 15-7 邏輯斯迴歸
    • 15-8 Excel 實習
      • 五種迴歸線的比較
      • 線性迴歸
    • 15-9 作業
  • Chapter 16 複迴歸
    • 16-1 一般線性模式
    • 16-2 迴歸係數的估計與檢定
      • 點估計
      • 區間估計與假設檢定
    • 16-3 預測效果的變異數分析
    • 16-4 平均數的估計誤差
    • 16-5 新觀測值的預測
    • 16-6 標準化迴歸係數
    • 16-7 共線
    • 16-8 多項式迴歸方程式
    • 16-9 預測變項的選擇
    • 16-10 Excel 實習
      • 多元一次線性方程式
      • 一元多次方程式
    • 16-11 作業
  • Chapter 17 一般線性模式
    • 17-1 單因子變異數分析
    • 17-2 多因子變異數分析
    • 17-3 共變數分析
      • 迴歸線斜率同質性
      • 迴歸線斜率同質性的檢定
    • 17-4 Excel 實習
      • 二因子變異數分析:儲存格樣本數不等
      • 共變數分析
      • 共變數分析:迴歸線同質性的假設檢定
    • 17-5 作業
  • Chapter 18 無母數統計
    • 18-1 符號檢定
    • 18-2 魏氏相依樣本符號等級檢定
    • 18-3 克瓦二氏單因子變異數分析
    • 18-4 弗氏相依樣本等級檢定
    • 18-5 作業
  • Chapter 19 Rasch 分析
    • 19-1 Rasch 測量
      • 二點計分模式
      • 多點計分模式
      • Fit 統計量
      • 測量信度
      • 測量向度
    • 19-2 模擬Rasch 資料
    • 19-3 估計模式的參數
      • 建模
      • 參數估計
      • Rasch 模式參數估計
      • 電腦化適性測驗
    • 19-4 Rasch 模式的視覺圖
    • 19-5 Rasch 模式的連續性資料
    • 19-6 作業
  • Chapter 20 神經網路的深度學習
    • 20-1 神經網路和深度學習
    • 20-2 釋例客觀結構化臨床技能測驗(OSCE)
    • 20-3 梯度下降法
    • 20-4 梯度下降法的設計
    • 20-5 Excel 程式模組完成問卷分析
    • 20-6 卷積神經網路(CNN)
    • 20-7 作業
  • Appendix A 導讀資源Excel-VBA 模組
    • A-1 Rasch 分析的等距分數(Ch01VBA)
    • A-2 集中量數的計算(Ch02VBA)
    • A-3 變異量數與分佈形狀(Ch03VBA)
    • A-4 常態分佈(Ch04VBA)
    • A-5 間斷機率分佈(Ch05_1VBA)
      • 超幾何分佈的模擬繪圖(Ch05_2VBA)
    • A-6 連續機率分佈(Ch06_1VBA)
      • F 分佈、卡方分佈與t 分佈(Ch06_2VBA)
    • A-7 抽樣分佈與估計式(Ch07_1VBA)
      • 最大概似法估計(Ch07_2VBA)
      • 最大概似法估計(牛頓-雷夫森疊代)(Ch07_3VBA)
    • A-8 區間估計(Ch08VBA)
    • A-9 假設檢定(Ch09VBA)
      • 第一型錯誤和第二型錯誤的關係(以IQ 研究為例)
      • σ2/n 及樣本數的變化對第一型錯誤和第二型錯誤的影響
      • 一個母體平均數檢定(母體變異數已知)
      • 一個母體平均數檢定(母體變異數未知)
      • 兩母體平均數差異檢定(獨立樣本,母體變異數已知或者母體變異數未知的大樣本)
      • 統計力資料圖的繪製
      • 一母體平均數的檢定的樣本計算及統計力
      • 兩母體平均數差異的檢定的樣本計算及統計力
      • 相依樣本的t-檢定的樣本計算及統計力
    • A-10 類別資料分析
      • Kappa(Ch10_1VBA)
      • 2 × 2 列聯表(Ch10_2VBA)
    • A-11 線性相關(Ch11VBA)
    • A-12 單因子變異數分析I(Ch12VBA)
      • 單因子變異數分析
      • 各組樣本數不等時的單因子變異數分析
    • A-13 單因子變異數分析II(Ch13VBA)
      • 變異數同質性檢定
      • 繪製常態機率圖(Q-Q plot)
    • A-14 多因子變異數分析(Ch14VBA)
      • 雙因子變異分析的重複試驗
      • 雙因子變異分析的非重複試驗
      • 多因子變異數分析
    • A-15 簡單迴歸與邏輯斯迴歸(Ch15VBA)
      • 邏輯斯迴歸分析
      • 物理科預期的及格不及格比率
      • ROC 曲線分析
    • A-16 複迴歸(Ch16VBA)
      • 模組運算複迴歸分析
      • 自行運算複迴歸分析
    • A-17 一般線性模式
      • 單因子變異數分析(Ch17VBA)
      • 二因子變異數分析(儲存格樣本數相同)(Ch17_0VBA)
      • 二因子變異數分析(儲存格樣本數不同)(Ch17_1VBA)
      • 共變數分析(Ch17_2VBA)
      • 共變數分析:迴歸線同質性的假設檢定(Ch17_3VBA)
      • 虛擬變數的轉換(Ch17_4VBA)
    • A-18 無母數統計
    • A-19 Rasch 分析
    • A-20 神經網路的深度學習
    • A-21 統計圖示VBA 模組(ChartsPlottingxlsx)
      • 甘特圖
      • 存活分析
      • 管制圖
      • 直方圖
      • 莖葉圖
      • 盒形圖
      • 泡泡圖
      • 圓餅圖與雷達圖
  • Appendix B 樞紐分析
    • B-1 次數與百分比
    • B-2 計算次數與平均數
  • Appendix C 抽樣調查的實例演練
    • C-1 研究設計
      • 一、決定研究問題
      • 二、編製問卷
      • 三、設定調查的母群體並決定抽樣方式
      • 四、調查研究
      • 五、資料分析
      • 六、撰寫研究報告
    • C-2 結果與解釋
      • 敘述統計分析
      • 樞紐分析
      • 列聯表獨立性檢定
      • 相關分析
      • 兩個平均數差異的t 檢定
      • 性別差異
      • 購買與否的差異
      • 單因子變異數分析
      • 複迴歸
      • 邏輯斯迴歸分析
    • C-3 撰寫研究報告
  • Appendix D 新冠狀疫情實例演練
    • D-1 研究設計
      • 一、肩形圖(Ogive)曲線的模式化
      • 二、模式的建立與參數的估計
      • 三、利用疫情模式決定拐點
      • 四、什麼情形找不到疫情拐點
      • 五、討論
      • 參考文獻
  • Appendix E 美國NBA 球員名人堂之預測與分析實例演練
    • E-1 研究設計
      • 一、K 最近鄰(KNN)分類演算法
      • 二、下載NBA 球員的資料及取出特徵變數
      • 三、建立KNN 預測模式
      • 四、利用訓練樣本預測受試樣本
      • 五、球員名人堂的積分
      • 六、討論
  • Appendix F 統合分析(Meta-analysis)統計公式與Excel 程式設計
    • F-1 研究設計
      • 一、固定模式
      • 二、隨機模式
      • 三、森林圖
      • 四、子群體間的比較
      • 五、討論
  • Appendix G 網路資源
  • Appendix H 附表
    • 附表A 學生化全距分佈的百分數
    • 附表B 固定效果模式變異數分析之統計檢定力
    • 附表C Wilcoxon 相依樣本符號等級檢定的臨界值
    • 附表D Wilcoxon 獨立樣本符號等級檢定的臨界值
    • 附表E 標準常態分佈
    • 附表F t 分佈臨界值
    • 附表G F 分佈臨界值
    • 附表H 卡方分佈臨界值
    • 附表I 常態分佈假設下殘差與其期望值的積差相關臨界值
  • Appendix I 參考文獻

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