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2025年度總結，讀者大數據最愛書單公布👉 快來看看
內容簡介
想處理更複雜的問卷？
想看穿數據背後的隱藏因素？
因素分析、主成分分析，是不是一看到計算過程就想放棄？
漫畫＋實例，一次講清楚最容易卡關的統計法
「因素分析」和「主成分分析」是多變量分析中最精華也最讓人頭痛的章節。龐大的矩陣、複雜的旋轉、算不完的特徵值……
本書以因素分析與主成分分析為兩大核心主題，透過生動有趣的漫畫故事引導，搭配詳盡的步驟化解說，從問卷調查的基礎、資料的性質、必要的數學概念開始， 循序漸進地帶領讀者理解多變量分析的整體架構
【本書特色】
1. 實務導向的問卷教學： 不只教統計，更從如何抽樣、如何設計問題開始，教你避開問卷陷阱。清楚說明抽樣、調查方法、問題設計，避免分析前就犯錯。
2. 漫畫解說＋補充筆記： 每章先看漫畫理解概念，再看補充說明強化邏輯，學習過程不枯燥。
3. 數學門檻友善： 雖然詳述計算過程，但作者貼心叮嚀：「不擅長數學，只要掌握大致過程即可。」讓你能依自身程度調整學習節奏，即便不擅長數學，只要理解「流程與意義」也能讀懂全書。同時一次補齊必要數學，包括相關矩陣、固有值、旋轉、變異數等關鍵概念都有專章解說。
4. 鎖定核心技術： 深度解說、完整對照「主成分分析」與「因素分析」，清楚說明兩者的差異、用途與實務上的注意事項，教你如何從紛亂的數據中找出關鍵影響力。
5. 深度剖析： 詳盡解說 Promax 轉軸、最大概似法，讓計算過程一目瞭然。
6. 一應俱全的附錄： 簡介重迴歸、Logistic迴歸、結構方程模型（SEM）等進階分析，為你的統計之路鋪好地基。
曾被統計搞得欲哭無淚的人有福了，透過輕鬆圖解，你將能不知不覺地學會以下概念：
● 問卷設計：樣本大小、隨機抽樣法與非隨機抽樣法、量化調查與質化調查、數據分析、問題設計
● 主成分分析：選擇變數和第一主成分、判斷累計貢獻率、第二主成分之後的主成分、變異數與固有值
● 因素分析：因素負荷量、最大概似估計法、最大變異轉軸法、因素負荷量矩陣和因素結構矩陣、Promax轉軸法、共同因素個數上限、主因素法
● 因素分析相關的數學概念：相關矩陣、單位矩陣、旋轉、固有值和固有向量、對稱矩陣、離差平方和、變異數、標準差
● 各種分析方法：多變量分析、重迴歸分析、logistic迴歸分析、群落分析、對應分析、結構方程模型分析
【適合讀者】
• 已經具備基礎統計知識，想進階挑戰多變量分析的人。
• 正在設計問卷，卻不知道數據該怎麼跑分析的人
• 對因素分析、特徵向量等數學概念感到困惑的學生
• 追求「先求理解、再求計算」的直覺型學習者
• 想理解主成分分析在實務上的用途與判讀方式的人
• 從事或學習問卷調查、社會科學、行銷分析、研究方法的讀者
從問卷設計、數據收集到多變量分析，輕鬆拆解統計邏輯！
無論是要寫論文的大學生，還是須要做市場調查的上班族，本書都能帶你從問卷設計的「第一步」穩健邁向數據分析的「終點站」！
※本書原名為《世界第一簡單統計學(因素分析篇)》，現更名為此
想看穿數據背後的隱藏因素？
因素分析、主成分分析，是不是一看到計算過程就想放棄？
漫畫＋實例，一次講清楚最容易卡關的統計法
「因素分析」和「主成分分析」是多變量分析中最精華也最讓人頭痛的章節。龐大的矩陣、複雜的旋轉、算不完的特徵值……
本書以因素分析與主成分分析為兩大核心主題，透過生動有趣的漫畫故事引導，搭配詳盡的步驟化解說，從問卷調查的基礎、資料的性質、必要的數學概念開始， 循序漸進地帶領讀者理解多變量分析的整體架構
【本書特色】
1. 實務導向的問卷教學： 不只教統計，更從如何抽樣、如何設計問題開始，教你避開問卷陷阱。清楚說明抽樣、調查方法、問題設計，避免分析前就犯錯。
2. 漫畫解說＋補充筆記： 每章先看漫畫理解概念，再看補充說明強化邏輯，學習過程不枯燥。
3. 數學門檻友善： 雖然詳述計算過程，但作者貼心叮嚀：「不擅長數學，只要掌握大致過程即可。」讓你能依自身程度調整學習節奏，即便不擅長數學，只要理解「流程與意義」也能讀懂全書。同時一次補齊必要數學，包括相關矩陣、固有值、旋轉、變異數等關鍵概念都有專章解說。
4. 鎖定核心技術： 深度解說、完整對照「主成分分析」與「因素分析」，清楚說明兩者的差異、用途與實務上的注意事項，教你如何從紛亂的數據中找出關鍵影響力。
5. 深度剖析： 詳盡解說 Promax 轉軸、最大概似法，讓計算過程一目瞭然。
6. 一應俱全的附錄： 簡介重迴歸、Logistic迴歸、結構方程模型（SEM）等進階分析，為你的統計之路鋪好地基。
曾被統計搞得欲哭無淚的人有福了，透過輕鬆圖解，你將能不知不覺地學會以下概念：
● 問卷設計：樣本大小、隨機抽樣法與非隨機抽樣法、量化調查與質化調查、數據分析、問題設計
● 主成分分析：選擇變數和第一主成分、判斷累計貢獻率、第二主成分之後的主成分、變異數與固有值
● 因素分析：因素負荷量、最大概似估計法、最大變異轉軸法、因素負荷量矩陣和因素結構矩陣、Promax轉軸法、共同因素個數上限、主因素法
● 因素分析相關的數學概念：相關矩陣、單位矩陣、旋轉、固有值和固有向量、對稱矩陣、離差平方和、變異數、標準差
● 各種分析方法：多變量分析、重迴歸分析、logistic迴歸分析、群落分析、對應分析、結構方程模型分析
【適合讀者】
• 已經具備基礎統計知識，想進階挑戰多變量分析的人。
• 正在設計問卷，卻不知道數據該怎麼跑分析的人
• 對因素分析、特徵向量等數學概念感到困惑的學生
• 追求「先求理解、再求計算」的直覺型學習者
• 想理解主成分分析在實務上的用途與判讀方式的人
• 從事或學習問卷調查、社會科學、行銷分析、研究方法的讀者
從問卷設計、數據收集到多變量分析，輕鬆拆解統計邏輯！
無論是要寫論文的大學生，還是須要做市場調查的上班族，本書都能帶你從問卷設計的「第一步」穩健邁向數據分析的「終點站」！
※本書原名為《世界第一簡單統計學(因素分析篇)》，現更名為此
目錄
前言 你和我的因素分析
第1章 問卷的基礎知識
1. 抽樣法 / 2. 調查方法 / 3. 判斷樣本大小的方法 / 4. 隨機抽樣與非隨機抽樣 / 5. 量化調查與質化調查 / 6. 數據分析的方法
第2章 問卷和問題
1. 問卷結構 / 2. 問題類型 / 3. 應該避免的問題 / 4. 應該避免的問題(續) / 5. 「正中央」的存在
第3章 數學的基礎知識
1. 相關矩陣 / 2. 單位矩陣 / 3. 旋轉 / 4. 固有值和固有向量 / 5. 對稱矩陣 / 6. 矩陣的補充內容 / 7. 離差平方和、變異數、標準差
第4章 主成分分析
1. 什麼是主成分分析？ / 2. 主成分分析的注意事項 / 3. 主成分分析的具體範例 / 4. 選擇變數和第一主成分 / 5. 第一主成分和綜合力 / 6. 判斷累計貢獻率的簡易方法 / 7. 第二主成分之後的主成分 / 8. 變異數與固有值
第5章 因素分析
1. 什麼是因素分析？ / 2. 因素分析的注意事項 / 3. 因素分析的具體範例 / 4. 本章範例的樣本 / 5. 注意事項的補充說明 / 6. 因素負荷量比較小的變數的處理方式 / 7. 最大概似估計法 / 8. 為什麼旋轉時總是利用最大變異轉軸法？ / 9. 因素負荷量矩陣和因素結構矩陣 / 10. Promax轉軸法 / 11. 可以假設的共同因素個數的上限 / 12.把主因素法和最大變異轉軸法當成「過去的遺物」的問題 / 13. 因素分析的專有名詞
附錄 各種分析方法
1 多變量分析：1.1 簡介多變量分析1.2 重迴歸分析1.3 Logistic迴歸分析1.4群落分析1.5 對應分析與數量化三類1.6結構方程模型分析
2. 其他：2.1 統計的假設檢定2.2 Kaplan-Meier分析法
第1章 問卷的基礎知識
1. 抽樣法 / 2. 調查方法 / 3. 判斷樣本大小的方法 / 4. 隨機抽樣與非隨機抽樣 / 5. 量化調查與質化調查 / 6. 數據分析的方法
第2章 問卷和問題
1. 問卷結構 / 2. 問題類型 / 3. 應該避免的問題 / 4. 應該避免的問題(續) / 5. 「正中央」的存在
第3章 數學的基礎知識
1. 相關矩陣 / 2. 單位矩陣 / 3. 旋轉 / 4. 固有值和固有向量 / 5. 對稱矩陣 / 6. 矩陣的補充內容 / 7. 離差平方和、變異數、標準差
第4章 主成分分析
1. 什麼是主成分分析？ / 2. 主成分分析的注意事項 / 3. 主成分分析的具體範例 / 4. 選擇變數和第一主成分 / 5. 第一主成分和綜合力 / 6. 判斷累計貢獻率的簡易方法 / 7. 第二主成分之後的主成分 / 8. 變異數與固有值
第5章 因素分析
1. 什麼是因素分析？ / 2. 因素分析的注意事項 / 3. 因素分析的具體範例 / 4. 本章範例的樣本 / 5. 注意事項的補充說明 / 6. 因素負荷量比較小的變數的處理方式 / 7. 最大概似估計法 / 8. 為什麼旋轉時總是利用最大變異轉軸法？ / 9. 因素負荷量矩陣和因素結構矩陣 / 10. Promax轉軸法 / 11. 可以假設的共同因素個數的上限 / 12.把主因素法和最大變異轉軸法當成「過去的遺物」的問題 / 13. 因素分析的專有名詞
附錄 各種分析方法
1 多變量分析：1.1 簡介多變量分析1.2 重迴歸分析1.3 Logistic迴歸分析1.4群落分析1.5 對應分析與數量化三類1.6結構方程模型分析
2. 其他：2.1 統計的假設檢定2.2 Kaplan-Meier分析法
序／導讀
前言
本書的兩大主題是因素分析和主成分分析。
本書設定的讀者包括：
●讀完《世界第一簡單統計學》或有同等知識的人
●對因素分析有興趣的人
●對主成分分析有興趣的人
●對問卷調查有興趣的人
本書內容為：
●第1章 問卷調查的基本知識
●第2章 問卷和問題
●第3章 數學的基本知識
●第4章 主成分分析
●第5章 因素分析
每一章都包含兩個部分：
●漫畫
●漫畫的補充說明
最後還有附錄，介紹一些著名的分析方式，有些方法也會出現在《世界第一簡單統計學》、《世界第一簡單統計學【迴歸分析篇】》。
本書會詳述計算過程，擅長數學的讀者可以仔細閱讀，不擅長數學的讀者只要大致瀏覽一下就可以了。換句話說，只要掌握「大致過程」，知道「雖然不懂那是什麼意思，計算過程也很複雜，總之只要經過這些步驟就能求出答案」即可，不須勉強自己馬上理解所有算式。不要急，慢慢來。可是，請大家務必瀏覽過一次。
相較於《世界第一簡單統計學》、《世界第一簡單統計學【迴歸分析篇】》解說的內容，本書主題「因素分析」的計算過程非常繁瑣，有不少讀者一看到計算過程就會覺得「這麼複雜……連看都不想看」。請大家忍耐，不要放棄。因素分析的計算過程的確繁瑣，不過，只要具備理工科系大學入學考的數學知識，應該就不會覺得「難解」。換句話說，對於不擅長數學的讀者，可能還是會感到有點困難。總而言之，不要急，慢慢來。
有時候因為書上的數值經過四捨五入，可能會與讀者自己計算的數值有一點差異，這點請大家包涵。
感謝Omsha公司開發局給我執筆的機會，感謝Trend Pro公司盡全力將我的手稿化為漫畫，感謝負責詳細計算過程的re_akino，負責作畫的井上Iroha。謝謝日本立教大學社會學系酒折文武老師給我的許多建議。在此深表謝意。
本書的兩大主題是因素分析和主成分分析。
本書設定的讀者包括：
●讀完《世界第一簡單統計學》或有同等知識的人
●對因素分析有興趣的人
●對主成分分析有興趣的人
●對問卷調查有興趣的人
本書內容為：
●第1章 問卷調查的基本知識
●第2章 問卷和問題
●第3章 數學的基本知識
●第4章 主成分分析
●第5章 因素分析
每一章都包含兩個部分：
●漫畫
●漫畫的補充說明
最後還有附錄，介紹一些著名的分析方式，有些方法也會出現在《世界第一簡單統計學》、《世界第一簡單統計學【迴歸分析篇】》。
本書會詳述計算過程，擅長數學的讀者可以仔細閱讀，不擅長數學的讀者只要大致瀏覽一下就可以了。換句話說，只要掌握「大致過程」，知道「雖然不懂那是什麼意思，計算過程也很複雜，總之只要經過這些步驟就能求出答案」即可，不須勉強自己馬上理解所有算式。不要急，慢慢來。可是，請大家務必瀏覽過一次。
相較於《世界第一簡單統計學》、《世界第一簡單統計學【迴歸分析篇】》解說的內容，本書主題「因素分析」的計算過程非常繁瑣，有不少讀者一看到計算過程就會覺得「這麼複雜……連看都不想看」。請大家忍耐，不要放棄。因素分析的計算過程的確繁瑣，不過，只要具備理工科系大學入學考的數學知識，應該就不會覺得「難解」。換句話說，對於不擅長數學的讀者，可能還是會感到有點困難。總而言之，不要急，慢慢來。
有時候因為書上的數值經過四捨五入，可能會與讀者自己計算的數值有一點差異，這點請大家包涵。
感謝Omsha公司開發局給我執筆的機會，感謝Trend Pro公司盡全力將我的手稿化為漫畫，感謝負責詳細計算過程的re_akino，負責作畫的井上Iroha。謝謝日本立教大學社會學系酒折文武老師給我的許多建議。在此深表謝意。
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- 依消費者要求所為之客製化給付。（客製化商品）
- 報紙、期刊或雜誌。（含MOOK、外文雜誌）
- 經消費者拆封之影音商品或電腦軟體。
- 非以有形媒介提供之數位內容或一經提供即為完成之線上服務，經消費者事先同意始提供。（如：電子書、電子雜誌、下載版軟體、虛擬商品…等）
- 已拆封之個人衛生用品。（如：內衣褲、刮鬍刀、除毛刀…等）
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