JASP統計分析與實作-數據研究必備指引

內容簡介

✨ 以JASP輕鬆進行數據分析，藉由完整介紹與實例操作，讓您變身統計高手。數據探索、商業決策、論文研究，皆能運用自如！

JASP以其開放原始碼、免費使用、友善且靈活的特點，贏得了眾多統計愛好者的青睞，其簡單、直觀的操作介面，以及完整的分析功能，把學習統計分析變容易了。
本書透過豐富的實例，手把手地教您運用JASP完成各種統計技巧！各章從統計方法的使用情境、分析邏輯，以及軟體介面的相關應用開始講解，提供全方位的學習體驗，再透過實例進行步驟式學習，不僅讓您深刻了解各種統計方法的操作，同時也培養解讀和分析數據與研究目的相關性的能力。最終，您將具備全面詮釋數據結果的自信能力，使您能更自如地應用統計知識。
．深入解析JASP功能，快速掌握應用技巧
．詳細介紹檢定步驟、使用時機
．詳細的介面解說，實例操作輕鬆上手
．步驟化詳盡解說，理論與實務完美結合
．學術、商業、論文，JASP統計助手無往不利

目錄

【第 1 篇 基礎介紹】
chapter 01 JASP 簡介與基本操作
1.1 認識JASP 與下載安裝
1.2 軟體介面說明
1.3 設為繁體中文介面
1.4 功能選單介紹與設定
1.5 分析模組列表
1.6 數據視窗介紹
1.7 分析視窗介紹
1.8 報表視窗介紹
chapter 02 統計學的基本觀念與名詞解釋
2.1 統計的意義
2.2 統計學分類
2.3 母體與樣本
2.4 統計變數說明
2.5 衡量尺度說明
2.6 該選用哪種分析方法
2.7 統計的限制

【第 2 篇 描述統計】
chapter 03 描述統計（Descriptives）
用於簡要摘要和理解數據集的基本特徵，快速掌握數據分佈和趨勢。
3.1 統計方法簡介
3.2 使用時機
3.3 介面說明
3.4 統計分析實作

【第 3 篇 次數分析】
chapter 04 二項式檢定（Binomial Test）
檢驗二元結果是否偏離預期比例，判斷是否有統計上的顯著差異。
4.1 統計方法簡介
4.2 檢定步驟
4.3 使用時機
4.4 介面說明
4.5 統計分析實作
chapter 05 多項式檢定（Multinomial Test）
檢驗多個類別的結果是否符合預期比例，判斷是否有統計上的顯著差異。
5.1 統計方法簡介
5.2 檢定步驟
5.3 使用時機
5.4 介面說明
5.5 統計分析實作
chapter 06 列聯表（Contingency Table Analysis）
比較兩個變數之間的關係，分析類別資料，檢測是否有統計上的交互作用。
6.1 統計方法簡介
6.2 檢定步驟
6.3 使用時機
6.4 介面說明
6.5 統計分析實作
chapter 07 對數線性迴歸（Logistic Regression）
處理數值變數間非線性關係，轉換成對數尺度，使模型更適合迴歸分析。
7.1 介紹
7.2 檢定步驟
7.3 使用時機
7.4 介面說明
7.5 統計分析實作

【第 4 篇 T 檢定】
chapter 08 獨立樣本 T 檢定
比較兩組獨立樣本間的平均數是否有顯著差異，檢驗變數是否影響結果。
8.1 統計方法簡介
8.2 檢定步驟
8.3 使用時機
8.4 介面說明
8.5 統計分析實作
chapter 09 成對樣本 T 檢定
比較同一組樣本在兩個不同時間點或條件下的平均數是否有顯著差異，適用於相關的配對資料。
9.1 統計方法簡介
9.2 檢定步驟
9.3 使用時機
9.4 介面說明
9.5 統計分析實作
chapter 10 單一樣本 T 檢定
檢驗單一樣本的平均數是否與特定值不同，判斷樣本是否代表整體母體。
10.1 統計方法簡介
10.2 檢定步驟
10.3 使用時機
10.4 介面說明
10.5 統計分析實作

【第 5 篇 變異數分析】
chapter 11 單因子變異數分析
比較三個或更多組獨立樣本間的平均數是否存在差異，判斷不同條件下的群體效應。
11.1 統計方法簡介
11.2 檢定步驟
11.3 使用時機
11.4 介面說明
11.5 統計分析實作
chapter 12 重複測量變異數分析
比較同一組受測者在不同時間點或條件下的平均數是否存在差異，探討時間或處理的影響。
12.1 統計方法簡介
12.2 檢定步驟
12.3 使用時機
12.4 介面說明
12.5 統計分析實作
chapter 13 共變數分析
比較不同組間的平均數，同時考慮影響變項，控制變項的影響，以增加結果的準確性和可信度。
13.1 統計方法簡介
13.2 檢定步驟
13.3 使用時機
13.4 介面說明
13.5 統計分析實作

【第 6 篇 多變量變異數分析】
chapter 14 多變量變異數分析（MANOVA）
比較多個組間的多個變量，檢查組間是否有統計顯著差異，有助於瞭解變數間的聯繫和影響。
14.1 統計方法簡介
14.2 檢定步驟
14.3 使用時機
14.4 介面說明
14.5 統計分析實作

【第 7 篇 因素分析】
chapter 15 主成分分析
降低變數數量、發現變數間的模式、提取主要訊息，縮減複雜度並輔助資料探索和分析。
15.1 統計方法簡介
15.2 檢定步驟
15.3 使用時機
15.4 介面說明
15.5 統計分析實作
chapter 16 探索性因素分析
研究變數間的結構，尋找潛在因素，發現變數間的模式和關聯，解釋資料背後的結構和變異性。
16.1 統計方法簡介
16.2 檢定步驟
16.3 使用時機
16.4 介面說明
16.5 統計分析實作
chapter 17 驗證性因素分析
驗證、檢驗理論或研究假設，確認潛在因素是否符合預期結構，檢測模型與資料是否配適，提供統計支持。
17.1 統計方法簡介
17.2 檢定步驟
17.3 使用時機
17.4 介面說明
17.5 統計分析實作

【第 8 篇 信度分析】
chapter 18 單一信度
評估測量工具的信度，確保測量結果的穩定性和一致性。
18.1 統計簡介
18.2 檢定步驟
18.3 使用時機
18.4 介面說明
18.5 統計分析實作
chapter 19 組內信度分析
評估內部一致性，檢驗測量工具內部各項目之間的相關性及信度。
19.1 統計簡介
19.2 檢定步驟
19.3 使用時機
19.4 介面說明
19.5 統計分析實作

【第 9 篇 迴歸分析】
chapter 20 相關迴歸
評估兩個或多個變數之間的相互關係，了解它們之間的關聯程度和影響力。
20.1 統計方法簡介
20.2 檢定步驟
20.3 使用時機
20.4 介面說明
20.5 統計分析實作
chapter 21 線性迴歸
探索變數之間的線性關係，並預測依變數的值基於響應變數的變化，用於建立預測模型和解釋變數影響。
21.1 統計方法簡介
21.2 檢定步驟
21.3 使用時機
21.4 介面說明
21.5 統計分析實作
chapter 22 邏輯斯迴歸
預測二元或多元類別變數，探索變數之間的非線性關係，並解釋依變數對應的機率，適用於分類問題。
22.1 統計方法簡介
22.2 檢定步驟
22.3 使用時機
22.4 介面說明
22.5 統計分析實作
chapter 23 廣義線性模型
可處理不符合常態分配的數據，包括二元、計數、多項、偏差及連續等，適用於多樣的資料類型。
23.1 統計方法簡介
23.2 檢定步驟
23.3 使用時機
23.4 介面說明
23.5 統計分析實作

【第 10 篇 結構方程模型】
chapter 24 結構方程模型（SEM）
可檢測複雜關係，探索變數間的直接與間接效應，適用於研究複雜的因果關係。
24.1 介紹
24.2 檢定步驟
24.3 使用時機
24.4 介面說明
24.5 統計分析實作

【第 11 篇 中介與調節檢定】
chapter 25 中介檢定
可了解變數間的中介效應，揭示關係機制，確定是否有中介效應發生。
25.1 統計方法簡介
25.2 檢定步驟
25.3 使用時機
25.4 介面說明
25.5 統計分析實作
chapter 26 調節效果
可以了解是否存在影響因子對變數間關係的調節效應，揭示交互作用，確定是否存在調節效應。
26.1 統計方法簡介
26.2 檢定步驟
26.3 使用時機
26.4 統計分析實作
chapter 27 調節式中介
可以了解調節因子對中介變數和結果變數之間的關係是否存在影響，進一步探索更深層的影響機制。
27.1 統計方法簡介
27.2 檢定步驟
27.3 使用時機
27.4 統計分析實作
chapter 28 中介式調節
可以同時了解中介變數是否在調節因子和結果變數之間起作用，以及調節因子是否影響中介效果。
28.1 統計方法簡介
28.2 檢定步驟
28.3 使用時機
28.4 統計分析實作

附錄 名詞解釋