多變量統計之線性代數基礎：應用SPSS分析
活動訊息
內容簡介
本書特色：
◎本書完整介紹多變量分析於SPSS軟體上的操作與統計應用。
◎從多變量分析基礎教起，架構明確搭配範例練習，結合理論與應用性。
◎使用SPSS V25介面操作，從使用者角度整理編排，讓研究過程更輕鬆。
◎適用於生物學、經濟學、市場行銷、工程學、遺傳學、醫學、教育學、心理學、
社會科學、生產管理、風險管理、人資管理、航運管理、財務金融、會計和公共衛生等學術領域。
隨書附贈資料檔光碟
在自然與社會科學領域，隨著研究方法的複雜化，應用多變量統計方法來分析資料的機會也相對增加。近年來，研究生人數逐年增加，基於學位論文撰寫的需要，多變量統計方法及SPSS等套裝統計軟體的運用成為不可或缺的能力！
本書介紹的多變量分析內容，包含平均數之假設檢定、多變量變異數分析、多元迴歸分析、典型相關分析、區別分析、主成分分析、因素分析、集群分析和多元標度法。透過統計軟體SPSS探討，結合理論、方法與統計從基礎統計知識引導，並輔以練習題與範例，讓學習者能做中學，以增進學習效果。
◎本書完整介紹多變量分析於SPSS軟體上的操作與統計應用。
◎從多變量分析基礎教起，架構明確搭配範例練習，結合理論與應用性。
◎使用SPSS V25介面操作，從使用者角度整理編排，讓研究過程更輕鬆。
◎適用於生物學、經濟學、市場行銷、工程學、遺傳學、醫學、教育學、心理學、
社會科學、生產管理、風險管理、人資管理、航運管理、財務金融、會計和公共衛生等學術領域。
隨書附贈資料檔光碟
在自然與社會科學領域，隨著研究方法的複雜化，應用多變量統計方法來分析資料的機會也相對增加。近年來，研究生人數逐年增加，基於學位論文撰寫的需要，多變量統計方法及SPSS等套裝統計軟體的運用成為不可或缺的能力！
本書介紹的多變量分析內容，包含平均數之假設檢定、多變量變異數分析、多元迴歸分析、典型相關分析、區別分析、主成分分析、因素分析、集群分析和多元標度法。透過統計軟體SPSS探討，結合理論、方法與統計從基礎統計知識引導，並輔以練習題與範例，讓學習者能做中學，以增進學習效果。
目錄
Chapter01 多變量：統計概念的基礎
1-1 認識數學符號
1-1-1 數學符號
1-1-2 希臘字符號
1-2 統計技術之分類
1-2-1 統計分析技術之分類
1-2-2 單變量vs. 多變量統計
1-2-3 生醫之單變量vs. 多變量統計
1-3 單變量：統計學回顧
1-3-1 統計分析法
1-3-2 統計公式之重點整理
1-3-3 檢定與信賴區間之關係
1-4 多變量常態分布、樣本平均數、變異數和共變異數：統計基礎
1-4-1 多變量假定：常態分布之統計基礎
1-4-2 數據矩陣的列(row) 與行(column)：多變量統計基礎
1-4-3 共變異數矩陣的性質：多變量統計基礎
1-4-4 樣本平均數、變異數和共變異數：統計基礎
1-5 多變量：矩陣運算
1-5-1 特徵值(eigen value) 及特徵向量(eigen vector) 之物理意義
1-5-2 特徵值(eigen value) 及特徵向量(eigen vector)
Chapter02 統計基礎：一個和二個母群平均數之Hotelling’s T2 檢定(GLM 指令)
2-1 幾種常用的多變量分析方法
2-2 單變量：Student’s t-distribution 及t-test 統計基礎
2-2-1 單變量：Student’s t-distribution
2-2-2 單變量：Student’s t 檢定(t-test)
2-3 多變量：單一獨立樣本平均數之Hotelling’s T2 檢定(GLM 指令)
2-3-1 多變量：Hotelling’s T2 檢定之概念
2-3-2 Hotelling’s T 檢定：智力量表( 語文和作業)
2-4 兩個獨立樣本平均數之Hotelling’s T2 檢定(GLM 指令)
2-5 配對組法及前測後測設計之T 檢定(GLM 指令)
2-5-1 多變量配對組T 檢定(Multivariate Paired Hotelling’s T-Square)
2-5-2 多變量配對組T 檢定(GLM 指令)
2-6 重複量數單因子ANOVA (GLM 指令比較)
2-6-1 重複量數單因子ANOVA (GLM 指令) ≒混合設計二因子ANOVA(UNIANOVA 指令)
2-6-2 SPSS 資料檔：從wide 格式轉成long 格式(varstocases 指令)
2-6-3 wide 格式：repeated-measures 單因子ANOVA(GLM 指令)
Chapter03 多變量變異數分析：獨立樣本(GLM、manova 指令)
3-1 t-檢定、ANOVA、判別分析、迴歸的隸屬關係 (t-test、oneway、regression、discriminant 指令)
3-2 多變量：one-way 變異數分析(GLM 指令)
3-2-1 one-way 多變量變異數分析之概念
3-2-2 K-group between-subjects MANOVA：教學法影響學生性格(GLM 指令)
3-3 Factorial MANOVA：二因子變異數分析( 無交互作用)(GLM 指令)
3-3-1 混合設計Two-way 變異數分析≒實驗組—控制組「前測—後測」設計
3-3-2 Factorial between-subjects MANOVA：交互作用不顯著(GLM指令)
3-4 Factorial MANOVA：細格人數不等的二因子變異數分析(GLM指令)
3-4-1 二因子MANOVA：交互作用之單純主要效果(GLM 或MANOVA指令)
3-4-2 練習題：Factorial MANOVA：細格人數不等二因子變異數分析(無交互作用項) (GLM 指令)
3-5 三因子：Factorial between-subjects MANOVA( 交互作用)(GLM、MANOVA指令)
3-5-1 Three-way MANOVA(「A×B」、「B×C」交互作用)(GLM指令)
3-5-2 練習題：三因子MANOVA(「A×C」、「B×C」交互作用)：塗層織品的磨損數據(GLM 指令)
3-6 階層(hierarchical) 設計MANOVA(GLM 指令)
3-6-1 階層(hierarchical) 設計MANOVA(MANOVA 指令)
3-6-2 練習題：Nested( 階層/ 巢狀) 設計MANOVA(MANOVA 指令)
3-7 Latin 方格的多變量變異數分析：平衡掉交互作用項(GLM 指令)
3-7-1 拉丁方陣實驗設計之概念
3-7-3 多變量：拉丁方格設計MANOVA：去除交互作用項(GLM 指令)
Chapter04 單層vs. 雙層次ANOVA 模型：重複測量(repeated measures)
4-1 單層次：重複測量的混合效果模型(mixed effect model for repeated measure)
4-1-1 ANOVA 及無母數統計之分析流程圖
4-1-2 重複測量ANOVA 之F 檢定公式
4-1-3 練習題：重複測量ANOVA(單層)
4-2 雙層次：重複測量的混合效果模型(Mixed Effect Model for Repeated Measure)
4-2-1 雙層次vs. 二因子混合設計ANOVA：wide 格式(GLM、MIXED指令)
4-2-2 雙層次vs. 二因子混合設計ANOVA：long 格式(MIXED 指令)
Chapter05 多變量共變數分析(multivariate analysisof covariance, mancdova 指令)
5-1-1 單因子MANCOVA 之原理
5-1-2 單因子MANCOVA 之重點整理
5-2 單因子MANCOVA：3 個檢定(GLM 指令)
5-2-1 獨立樣本單因子多變量共變數分析(二個非時變的共變量)(GLM指令)
5-2-2 單因子MANCOVA：3 個assumption 檢定(GLM 指令)
5-3 為何要MANCOVA 取代MANOVA 呢？ANCOVA ≠ ANOVA(UNIANOVA、GLM 指令)
5-3-1 二因子MANOVA 與MANCOVA「平均數及效果」比較(交互作用顯著)(UNIANOVA、GLM 指令)
5-3-2 練習題：二因子MANCOVA：3 個非時變的共變數(無交互作用)(manova、manovatest 指令)
5-3-3 練習題：二因子MANCOVA：一個非時變的共變數( 交互作用不顯著)
5-4 階層(hierarchical/ 巢狀nested) 設計二因子MANCOVA (manova 指令)
5-5 帶共變數的重複測量ANOVA：五種模型 (GLM、MANOVA、MIXED 指令)
Chapter06 典型相關分析(canonical correlation, canon指令)
6-1 典型相關(canonical correlation) 之概念
6-2 單變量：相關係數之統計基礎
6-3 典型相關分析(MANOVA xx WITH xx / DISCRIM 等指令)
6-3-1典型相關分析(canonical correlation)：3 項心理變數對4 項學業成績(MANOVA xx WITH xx / DISCRIM 等指令)
6-3-2典型相關(canonical correlation)：5 項高中測驗對2 項大學入學成績(MANOVA xx WITH xx / DISCRIM 等指令)
Chapter07 判別分析/ 區別分析(discriminant analysis,DISCRIMINANT 指令)
7-1 區別分析/ 判別分析(discriminant analysis) 之概念
7-1-1 貝氏(Bayes) 定理及分類(Classification)
7-1-2 線性與二次分類方法
7-1-3 費雪(Fisher) 的判別分析與線性判別分析
7-2 判別分析(discriminant analysis, DISCRIMINANT 指令)
7-2-1 判別/ 區別分析(discriminant analysis)：3個職位分類是否適合不同人格類型(DISCRIMINANT) 指令
7-2-2 練習題：判別分析：3 組高中生對3 種成就測驗(DISCRIMINANT 指令)
Chapter08 集群(cluster) 分析/ 聚類分析
8-1 集群分析/ 聚類分析(cluster analysis) 之概念
8-2 階層聚類分析/ 集群分析(Hierarchical Cluster)：範例(cluster,clusterdendrogram, cluster generate,cluster kmeans and kmedians
1-1 認識數學符號
1-1-1 數學符號
1-1-2 希臘字符號
1-2 統計技術之分類
1-2-1 統計分析技術之分類
1-2-2 單變量vs. 多變量統計
1-2-3 生醫之單變量vs. 多變量統計
1-3 單變量：統計學回顧
1-3-1 統計分析法
1-3-2 統計公式之重點整理
1-3-3 檢定與信賴區間之關係
1-4 多變量常態分布、樣本平均數、變異數和共變異數：統計基礎
1-4-1 多變量假定：常態分布之統計基礎
1-4-2 數據矩陣的列(row) 與行(column)：多變量統計基礎
1-4-3 共變異數矩陣的性質：多變量統計基礎
1-4-4 樣本平均數、變異數和共變異數：統計基礎
1-5 多變量：矩陣運算
1-5-1 特徵值(eigen value) 及特徵向量(eigen vector) 之物理意義
1-5-2 特徵值(eigen value) 及特徵向量(eigen vector)
Chapter02 統計基礎：一個和二個母群平均數之Hotelling’s T2 檢定(GLM 指令)
2-1 幾種常用的多變量分析方法
2-2 單變量：Student’s t-distribution 及t-test 統計基礎
2-2-1 單變量：Student’s t-distribution
2-2-2 單變量：Student’s t 檢定(t-test)
2-3 多變量：單一獨立樣本平均數之Hotelling’s T2 檢定(GLM 指令)
2-3-1 多變量：Hotelling’s T2 檢定之概念
2-3-2 Hotelling’s T 檢定：智力量表( 語文和作業)
2-4 兩個獨立樣本平均數之Hotelling’s T2 檢定(GLM 指令)
2-5 配對組法及前測後測設計之T 檢定(GLM 指令)
2-5-1 多變量配對組T 檢定(Multivariate Paired Hotelling’s T-Square)
2-5-2 多變量配對組T 檢定(GLM 指令)
2-6 重複量數單因子ANOVA (GLM 指令比較)
2-6-1 重複量數單因子ANOVA (GLM 指令) ≒混合設計二因子ANOVA(UNIANOVA 指令)
2-6-2 SPSS 資料檔：從wide 格式轉成long 格式(varstocases 指令)
2-6-3 wide 格式：repeated-measures 單因子ANOVA(GLM 指令)
Chapter03 多變量變異數分析：獨立樣本(GLM、manova 指令)
3-1 t-檢定、ANOVA、判別分析、迴歸的隸屬關係 (t-test、oneway、regression、discriminant 指令)
3-2 多變量：one-way 變異數分析(GLM 指令)
3-2-1 one-way 多變量變異數分析之概念
3-2-2 K-group between-subjects MANOVA：教學法影響學生性格(GLM 指令)
3-3 Factorial MANOVA：二因子變異數分析( 無交互作用)(GLM 指令)
3-3-1 混合設計Two-way 變異數分析≒實驗組—控制組「前測—後測」設計
3-3-2 Factorial between-subjects MANOVA：交互作用不顯著(GLM指令)
3-4 Factorial MANOVA：細格人數不等的二因子變異數分析(GLM指令)
3-4-1 二因子MANOVA：交互作用之單純主要效果(GLM 或MANOVA指令)
3-4-2 練習題：Factorial MANOVA：細格人數不等二因子變異數分析(無交互作用項) (GLM 指令)
3-5 三因子：Factorial between-subjects MANOVA( 交互作用)(GLM、MANOVA指令)
3-5-1 Three-way MANOVA(「A×B」、「B×C」交互作用)(GLM指令)
3-5-2 練習題：三因子MANOVA(「A×C」、「B×C」交互作用)：塗層織品的磨損數據(GLM 指令)
3-6 階層(hierarchical) 設計MANOVA(GLM 指令)
3-6-1 階層(hierarchical) 設計MANOVA(MANOVA 指令)
3-6-2 練習題：Nested( 階層/ 巢狀) 設計MANOVA(MANOVA 指令)
3-7 Latin 方格的多變量變異數分析：平衡掉交互作用項(GLM 指令)
3-7-1 拉丁方陣實驗設計之概念
3-7-3 多變量：拉丁方格設計MANOVA：去除交互作用項(GLM 指令)
Chapter04 單層vs. 雙層次ANOVA 模型：重複測量(repeated measures)
4-1 單層次：重複測量的混合效果模型(mixed effect model for repeated measure)
4-1-1 ANOVA 及無母數統計之分析流程圖
4-1-2 重複測量ANOVA 之F 檢定公式
4-1-3 練習題：重複測量ANOVA(單層)
4-2 雙層次：重複測量的混合效果模型(Mixed Effect Model for Repeated Measure)
4-2-1 雙層次vs. 二因子混合設計ANOVA：wide 格式(GLM、MIXED指令)
4-2-2 雙層次vs. 二因子混合設計ANOVA：long 格式(MIXED 指令)
Chapter05 多變量共變數分析(multivariate analysisof covariance, mancdova 指令)
5-1-1 單因子MANCOVA 之原理
5-1-2 單因子MANCOVA 之重點整理
5-2 單因子MANCOVA：3 個檢定(GLM 指令)
5-2-1 獨立樣本單因子多變量共變數分析(二個非時變的共變量)(GLM指令)
5-2-2 單因子MANCOVA：3 個assumption 檢定(GLM 指令)
5-3 為何要MANCOVA 取代MANOVA 呢？ANCOVA ≠ ANOVA(UNIANOVA、GLM 指令)
5-3-1 二因子MANOVA 與MANCOVA「平均數及效果」比較(交互作用顯著)(UNIANOVA、GLM 指令)
5-3-2 練習題：二因子MANCOVA：3 個非時變的共變數(無交互作用)(manova、manovatest 指令)
5-3-3 練習題：二因子MANCOVA：一個非時變的共變數( 交互作用不顯著)
5-4 階層(hierarchical/ 巢狀nested) 設計二因子MANCOVA (manova 指令)
5-5 帶共變數的重複測量ANOVA：五種模型 (GLM、MANOVA、MIXED 指令)
Chapter06 典型相關分析(canonical correlation, canon指令)
6-1 典型相關(canonical correlation) 之概念
6-2 單變量：相關係數之統計基礎
6-3 典型相關分析(MANOVA xx WITH xx / DISCRIM 等指令)
6-3-1典型相關分析(canonical correlation)：3 項心理變數對4 項學業成績(MANOVA xx WITH xx / DISCRIM 等指令)
6-3-2典型相關(canonical correlation)：5 項高中測驗對2 項大學入學成績(MANOVA xx WITH xx / DISCRIM 等指令)
Chapter07 判別分析/ 區別分析(discriminant analysis,DISCRIMINANT 指令)
7-1 區別分析/ 判別分析(discriminant analysis) 之概念
7-1-1 貝氏(Bayes) 定理及分類(Classification)
7-1-2 線性與二次分類方法
7-1-3 費雪(Fisher) 的判別分析與線性判別分析
7-2 判別分析(discriminant analysis, DISCRIMINANT 指令)
7-2-1 判別/ 區別分析(discriminant analysis)：3個職位分類是否適合不同人格類型(DISCRIMINANT) 指令
7-2-2 練習題：判別分析：3 組高中生對3 種成就測驗(DISCRIMINANT 指令)
Chapter08 集群(cluster) 分析/ 聚類分析
8-1 集群分析/ 聚類分析(cluster analysis) 之概念
8-2 階層聚類分析/ 集群分析(Hierarchical Cluster)：範例(cluster,clusterdendrogram, cluster generate,cluster kmeans and kmedians
序／導讀
序
SPSS是社會科學有名的統計軟體，迄今亦在生物醫學大流行。特別是最近幾年，各大學研究生人數逐年大增，基於學位學術撰寫的需要，多變量統計更是不可或缺。
有鑑於國內統計使用者眾多，可是目前較缺「理論、統計及方法論」的書，加上SPSS v25 市面上鮮少有教科書來介紹新統計功能，殊實可惜。為改善此窘境，於是開始著手撰寫「SPSS」一系列分析。
一般研究者從事研究時，常有的難題包括：
(1) 應該採用哪一種統計方法來檢定研究假定(assumptions) 及假(hypothesis)？
(2) 如何使用電腦統計程序，以正確且快速地分析研究資料？
(3) 統計程式所輸出的數據所代表的意義為何？又該如何解釋？
筆者在從事研究與教學之際，乃針對此問題，將各種類型的統計方法，以學習者與使用者的觀點歸納整理，並以範例呈現，期使讀者在了解統計方法之後能快速學會使用SPSS，做最有效率的統計分析。
本書章節包括：平均數之假設檢定(hypothesis testing of means)、多變量變異數分析(multivariate analysis of variance, MANOVA)、典型相關分析(canonical correlation analysis)、判別分析(discriminant analysis)、主成分分析(principal component analysis)、因素分析(factor analysis)、集群分析(cluster analysis)、多元標度法(multidimensional scaling, MDS)。此外，結構方程模式 (structural equation modeling,SEM)，及階層線性模式(hierarchical linear model, HLM) 作者另有STaTa 專書介紹。
多變量分析主要應用在：社會科學、生物學(Biology)、經濟學(Economics)、工程學(Engineering)、遺傳學(Genetics)、市場行銷(Marketing)、醫學(Medicine)、精神病學(Psychiatry)、教育學、心理學、人管、生產管理。應用科系包含：經濟系、風險管理系、航運管理、財務金融、會計、公共衛生、工業工程、土木⋯⋯。
目前國內使用者眾多，可是尚缺「理論、統計及方法論」的書，殊實可惜。
為改善此窘境，於是開始著手撰寫SPSS 統計分析一系列的書。並附上範例之資料檔供你實作：
一、《高等統計：應用 SPSS 分析》一書，該書內容包括：描述性統計、樣本數的評估、變異數分析、相關、迴歸建模及診斷、重複測量⋯⋯。
二、《多變量統計之線性代數基礎：應用 SPSS 分析》，該書內容包括：平均數之假設檢定、MANOVA、典型相關分析、判別分析、主成分分析、因素分析、集群分析、多向度量尺／多維標度法。
三、《邏輯斯迴歸分析及離散選擇模型：應用SPSS》一書，該書內容包括：邏輯斯迴歸、Probit 迴歸、多項式邏輯斯迴歸、Ordinal 迴歸、Poisson迴歸、負二項迴歸等。
四、《多層次模型 (HLM) 及重複測量：使用 SPSS 分析》一書，該書內容包括：線性多層次模型、panel-data 迴歸⋯⋯。
五、《存活分析及 ROC：應用 SPSS》一書，該書內容包括：類別資料分析(無母數統計)、logistic 迴歸、存活分析、流行病學、配對與非配對病例對照研究資料、勝出比(Odds Ratio) 的計算、篩檢工具與ROC 曲線、Cox 比例危險模型、Kaplan-Meier 存活模型、參數存活分析有六種模型⋯⋯。
此外，研究者如何選擇正確的統計方法，包括適當的估計與檢定方法、與統計概念等，都是實證研究中很重要的內涵，這也是本書撰寫的目的之一。為了讓研究者能正確且精準使用橫斷面之多變量統計迴歸，本書內文儘量結合「理論、方法、統計」，期望能夠對產學界有拋磚引玉的效果。
張紹勳 林秀娟 敬上
SPSS是社會科學有名的統計軟體，迄今亦在生物醫學大流行。特別是最近幾年，各大學研究生人數逐年大增，基於學位學術撰寫的需要，多變量統計更是不可或缺。
有鑑於國內統計使用者眾多，可是目前較缺「理論、統計及方法論」的書，加上SPSS v25 市面上鮮少有教科書來介紹新統計功能，殊實可惜。為改善此窘境，於是開始著手撰寫「SPSS」一系列分析。
一般研究者從事研究時，常有的難題包括：
(1) 應該採用哪一種統計方法來檢定研究假定(assumptions) 及假(hypothesis)？
(2) 如何使用電腦統計程序，以正確且快速地分析研究資料？
(3) 統計程式所輸出的數據所代表的意義為何？又該如何解釋？
筆者在從事研究與教學之際，乃針對此問題，將各種類型的統計方法，以學習者與使用者的觀點歸納整理，並以範例呈現，期使讀者在了解統計方法之後能快速學會使用SPSS，做最有效率的統計分析。
本書章節包括：平均數之假設檢定(hypothesis testing of means)、多變量變異數分析(multivariate analysis of variance, MANOVA)、典型相關分析(canonical correlation analysis)、判別分析(discriminant analysis)、主成分分析(principal component analysis)、因素分析(factor analysis)、集群分析(cluster analysis)、多元標度法(multidimensional scaling, MDS)。此外，結構方程模式 (structural equation modeling,SEM)，及階層線性模式(hierarchical linear model, HLM) 作者另有STaTa 專書介紹。
多變量分析主要應用在：社會科學、生物學(Biology)、經濟學(Economics)、工程學(Engineering)、遺傳學(Genetics)、市場行銷(Marketing)、醫學(Medicine)、精神病學(Psychiatry)、教育學、心理學、人管、生產管理。應用科系包含：經濟系、風險管理系、航運管理、財務金融、會計、公共衛生、工業工程、土木⋯⋯。
目前國內使用者眾多，可是尚缺「理論、統計及方法論」的書，殊實可惜。
為改善此窘境，於是開始著手撰寫SPSS 統計分析一系列的書。並附上範例之資料檔供你實作：
一、《高等統計：應用 SPSS 分析》一書，該書內容包括：描述性統計、樣本數的評估、變異數分析、相關、迴歸建模及診斷、重複測量⋯⋯。
二、《多變量統計之線性代數基礎：應用 SPSS 分析》，該書內容包括：平均數之假設檢定、MANOVA、典型相關分析、判別分析、主成分分析、因素分析、集群分析、多向度量尺／多維標度法。
三、《邏輯斯迴歸分析及離散選擇模型：應用SPSS》一書，該書內容包括：邏輯斯迴歸、Probit 迴歸、多項式邏輯斯迴歸、Ordinal 迴歸、Poisson迴歸、負二項迴歸等。
四、《多層次模型 (HLM) 及重複測量：使用 SPSS 分析》一書，該書內容包括：線性多層次模型、panel-data 迴歸⋯⋯。
五、《存活分析及 ROC：應用 SPSS》一書，該書內容包括：類別資料分析(無母數統計)、logistic 迴歸、存活分析、流行病學、配對與非配對病例對照研究資料、勝出比(Odds Ratio) 的計算、篩檢工具與ROC 曲線、Cox 比例危險模型、Kaplan-Meier 存活模型、參數存活分析有六種模型⋯⋯。
此外，研究者如何選擇正確的統計方法，包括適當的估計與檢定方法、與統計概念等，都是實證研究中很重要的內涵，這也是本書撰寫的目的之一。為了讓研究者能正確且精準使用橫斷面之多變量統計迴歸，本書內文儘量結合「理論、方法、統計」，期望能夠對產學界有拋磚引玉的效果。
張紹勳 林秀娟 敬上
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