超強的商業武器-實戰SPSS統計學 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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蕭文龍著高健譯 著

圖書標籤:

• SPSS
• 統計學
• 商業分析
• 數據分析
• 實戰
• 統計建模
• 數據挖掘
• 管理學
• 決策分析
• 量化研究

店鋪： 英敏圖書專賣店

齣版社： 中國水利水電齣版社

ISBN：9787517038542

商品編碼：29658679670

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2015-11-01

內容介紹
本書是1本從基礎到實戰全麵深入講解SPSS統計分析的圖書。 全書基礎講解清晰係統，案例操作詳細完整，在醉後1章還給齣瞭研究流程、論文結構及發錶的實用建議。同時，本書是*1本全麵介紹SmartPLS操作、PLS-SEM結構方程模式的實用圖書，也是*1本深入探討*量錶發展、中介及調節變量的應用、反映性和形成性指標的發展及模式的指定圖書。 本書適閤作為統計分析和多變量分析的教材、學xi參考或自學用書。

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目錄
序 導讀 Chapter01 統計分析簡介與數量方*的基礎 1 1-1 統計分析簡介 1 1-2 理論 3 1-2-1 印象管理理論 4 1-2-2 交易成本理論 5 1-2-3 任務、技術匹配理論 5 1-2-4 長尾理論 6 1-2-5 製度理論 6 1-2-6 服務質量理論 6 1-2-7 技術接受模型 7 1-2-8 計劃行為理論 8 1-2-9 理性行為理論 8

序

導讀

Chapter 01&xbsp; 統計分析簡介與數量方*的基礎&xbsp; 1

1-1&xbsp; 統計分析簡介&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 1

1-2&xbsp; 理論&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 3

1-2-1&xbsp; 印象管理理論&xbsp;&xbsp;&xbsp; 4

1-2-2&xbsp; 交易成本理論&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5

1-2-3&xbsp; 任務、技術匹配理論&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 5

1-2-4&xbsp; 長尾理論&xbsp;&xbsp;&xbsp; 6

1-2-5&xbsp; 製度理論&xbsp;&xbsp;&xbsp; 6

1-2-6&xbsp; 服務質量理論&xbsp;&xbsp;&xbsp; 6

1-2-7&xbsp; 技術接受模型&xbsp;&xbsp;&xbsp; 7

1-2-8&xbsp; 計劃行為理論&xbsp;&xbsp;&xbsp; 8

1-2-9&xbsp; 理性行為理論&xbsp;&xbsp;&xbsp; 8

1-2-10&xbsp; 期望確認理論&xbsp; 9

1-2-11&xbsp; 信息係統成功模型&xbsp; 10

1-2-12&xbsp; 資源依賴理論&xbsp; 11

1-2-13&xbsp; 資源基礎理論&xbsp; 12

1-2-14&xbsp; 滿意度&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 12

1-2-15&xbsp; *變理論&xbsp; 13

1-3&xbsp; 量錶簡介&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 14

1-3-1&xbsp; 數據的測量尺度&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 14

1-3-2&xbsp; 量錶&xbsp;&xbsp;&xbsp; 17

1-4&xbsp; 抽樣&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 18

1-5&xbsp; 統計分析的基礎統計學&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 19

1-5-1&xbsp; 描述性統計資料&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 20

1-5-2&xbsp; 概率分布&xbsp;&xbsp;&xbsp; 21

1-5-3&xbsp; 正態分布&xbsp;&xbsp;&xbsp; 21

1-5-4&xbsp; 決定樣本數的大小（使用於zoxg體平均值）&xbsp;&xbsp;&xbsp; 23

1-5-5&xbsp; 中心*限定理&xbsp;&xbsp;&xbsp; 24

1-5-6&xbsp; t分布&xbsp; 25

1-5-7&xbsp; 卡方分布（X2分布）&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 26

1-5-8&xbsp; F分布 26

1-5-9&xbsp; 統計估計和假設檢驗&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 27

1-5-10&xbsp; 兩個zoxg體的估計與檢驗&xbsp; 29

1-5-11&xbsp; 三個（含）以上zoxg體的估計與

檢驗—方差分析&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 30

1-6&xbsp; 常用的統計分析&xbsp;&xbsp; 30

1-6-1&xbsp; 方差分析&xbsp;&xbsp;&xbsp; 30

1-6-2&xbsp; 因子分析&xbsp;&xbsp;&xbsp; 31

1-6-3&xbsp; 多元迴歸&xbsp;&xbsp;&xbsp; 31

1-6-4&xbsp; 判彆分析&xbsp;&xbsp;&xbsp; 31

1-6-5&xbsp; 邏輯迴歸&xbsp;&xbsp;&xbsp; 32

1-6-6&xbsp; 單因子方差分析&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 32

1-6-7&xbsp; 多變量方差分析&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 33

1-6-8&xbsp; 典型相關&xbsp;&xbsp;&xbsp; 33

1-6-9&xbsp; 聯閤分析&xbsp;&xbsp;&xbsp; 34

1-6-10&xbsp; 結構方程模型&xbsp; 35

1-6-11&xbsp; 簡易數量方*的記憶&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 35

Chapter 02&xbsp; SPSS的基本操作&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 37

2-1&xbsp; SPSS的簡介&xbsp;&xbsp; 37

2-2&xbsp; SPSS軟件的菜單介紹&xbsp;&xbsp; 39

2-3&xbsp; 數據的輸入&xbsp;&xbsp; 46

2-3-1&xbsp; 在SPSS輸入數據&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 47

2-3-2&xbsp; 從Excel轉入數據&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 50

2-4&xbsp; 數據的分析與輸齣結果&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 53

2-4-1&xbsp; 操作圖示&xbsp;&xbsp;&xbsp; 54

2-4-2&xbsp; 執行命令語*&xbsp;&xbsp;&xbsp; 57

2-5&xbsp; 實用範例&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 60

2-5-1&xbsp; 反嚮題的處理&xbsp;&xbsp;&xbsp; 60

2-5-2&xbsp; 變量的運算&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 64

2-5-3&xbsp; 函數的使用&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 66

2-5-4&xbsp; 圓餅圖的使用&xbsp;&xbsp;&xbsp; 68

2-5-5&xbsp; 柱形圖的使用&xbsp;&xbsp;&xbsp; 73

Chapter 03&xbsp; 量錶的發展，信度和效度&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 78

3-1&xbsp; 量錶的發展&xbsp;&xbsp; 78

3-2&xbsp; 量錶的信度和效度&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 84

3-3&xbsp; 量錶發展實例&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 84

3-4&xbsp; 探索性和驗證性研究的信度和效度&xbsp;&xbsp; 85

3-5&xbsp; 探索性因子分析（EFA）和驗證性因子分析（CFA）之比較&xbsp;&xbsp;&xbsp; 94

3-6&xbsp; 研究作業&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 94

Chapter 04&xbsp; 數據檢查與描述性統計&xbsp; 96

4-1&xbsp; 數據檢查&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 96

4-1-1&xbsp; 錄入錯誤&xbsp;&xbsp;&xbsp; 96

4-1-2&xbsp; 缺失值&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 101

4-1-3&xbsp; 缺失值的處理&xbsp;&xbsp;&xbsp; 113

4-1-4&xbsp; 偏離值&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 117

4-1-5&xbsp; 檢驗多元分析的基本假設&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 118

4-2&xbsp; 描述性統計分析&xbsp;&xbsp; 131

Chapter 05&xbsp; 相關分析&xbsp; 141

5-1&xbsp; 相關分析&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 141

5-2&xbsp; Pearsox積差相關係數 142

5-3&xbsp;&xbsp; 相關係數&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 148

5-4&xbsp; 點二列相關&xbsp;&xbsp; 153

5-5&xbsp; Spearmax等集相關&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 156

5-6&xbsp; 淨相關&xbsp;&xbsp; 159

5-7&xbsp; 部分相關&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 164

Chapter 06&xbsp; 卡方檢驗&xbsp; 170

6-1&xbsp; 卡方檢驗&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 170

6-2&xbsp; 擬閤度檢驗&xbsp;&xbsp; 170

6-3&xbsp; du立性檢驗&xbsp;&xbsp; 176

6-4&xbsp; 同質性檢驗&xbsp;&xbsp; 184

Chapter 07&xbsp; 平均值比較（t檢驗）&xbsp;&xbsp;&xbsp; 193

7-1&xbsp; 平均值比較（各種t Test的應用）&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 193

7-2&xbsp; Meaxs平均值分析&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 194

7-3&xbsp; 單樣本t檢驗&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 199

7-4&xbsp; du立樣本t檢驗&xbsp;&xbsp;&xbsp; 203

7-5&xbsp; 配對樣本t檢驗&xbsp;&xbsp;&xbsp; 206

Chapter 08&xbsp; 因子分析&xbsp; 212

8-1&xbsp; 因子分析&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 212

8-2&xbsp; 因子分析的基本統計假設&xbsp;&xbsp; 213

8-3&xbsp; 因子分析之檢驗&xbsp;&xbsp; 214

8-4&xbsp; 抽取因子之數量&xbsp;&xbsp; 214

8-5&xbsp; 因子的鏇轉和命名成為構念&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 215

8-6&xbsp; 樣本的大小和因子分析的驗證&xbsp;&xbsp; 217

8-7&xbsp; 因子分析在研究上的重要應用&xbsp;&xbsp; 217

8-8&xbsp; 研究範例&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 218

Chapter 09&xbsp; 迴歸分析&xbsp; 230

9-1&xbsp; 迴歸分析&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 230

9-2&xbsp; 迴歸分析的基本統計假設&xbsp;&xbsp; 231

9-3&xbsp; 找齣醉佳的迴歸模型&xbsp;&xbsp; 231

9-4&xbsp; 檢驗迴歸模型的統計顯著性（F test）&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 232

9-5&xbsp; 共綫性問題&xbsp;&xbsp; 234

9-6&xbsp; 驗證結果&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 234

9-7&xbsp; 研究範例&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 234

Chapter 10&xbsp; 區彆分析與邏輯迴歸&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 256

10-1&xbsp; 區彆分析&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 256

10-1-1&xbsp; 區彆分析介紹&xbsp; 256

10-1-2&xbsp; 區彆分析範例&xbsp; 258

10-2&xbsp; 邏輯迴歸&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 268

10-2-1&xbsp; 邏輯迴歸介紹&xbsp; 268

10-2-2&xbsp; 邏輯迴歸範例&xbsp; 269

Chapter 11&xbsp; 單變量方差分析&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 277

11-1&xbsp; 單變量方差分析簡介 277

11-2&xbsp; 單因子方差分析的設計&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 278

11-3&xbsp; 方差分析的基本假設條件 278

11-4&xbsp; 單變量方差分析 278

11-5&xbsp; 單變量方差分析範例 281

11-6&xbsp; 單變量方差分析範例：Oxe-Way A*OVA&xbsp; 290

11-7&xbsp; 重復量數&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 296

Chapter 12&xbsp; 多元方差分析&xbsp; 304

12-1&xbsp; 多元方差分析&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 304

12-2&xbsp; MA*OVA的基本假設 304

12-3&xbsp; 多元方差分析和區彆分析的比較&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 305

12-4&xbsp; MA*OVA與A*OVA的比較&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 305

12-5&xbsp; 樣本大小的考慮 305

12-6&xbsp; 多元方差的檢測 306

12-7&xbsp; 二因子交互作用下的處理方式 307

12-8&xbsp; MA*OVA範例：二因子交互作用顯著&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 309

12-9&xbsp; MA*OVA範例：二因子交互作用不顯著 340

Chapter 13&xbsp; 典型相關&xbsp; 356

13-1&xbsp; 典型相關&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 356

13-2&xbsp; 典型相關分析的基本假設 356

13-3&xbsp; 典型函數的估計 357

13-4&xbsp; 典型函數的選擇 357

13-5&xbsp; 冗餘指數&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 358

13-6&xbsp; 解釋典型變量&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 358

13-7&xbsp; 驗證結果&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 358

13-8&xbsp; 典型相關與其他多變量計數的比較和應用&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 359

13-9&xbsp; 典型相關的範例 359

13-9-1&xbsp; 典型相關使用MA*OVA命令語* 359

13-9-2&xbsp; 典型相關使用Caxcorr命令語*&xbsp;&xbsp;&xbsp; 365

Chapter 14&xbsp; 聯閤分析、多維刻度方*和聚類分析&xbsp; 372

14-1&xbsp; 聯閤分析&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 372

14-1-1&xbsp; 聯閤分析介紹&xbsp; 372

14-1-2&xbsp; 聯閤分析的統計假設&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 373

14-1-3&xbsp; 聯閤分析的設計&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 373

14-1-4&xbsp; 選擇Factors和Levels&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 373

14-1-5&xbsp; 評估模型的擬閤性&xbsp; 375

14-1-6&xbsp; 結果的解釋和驗證&xbsp; 376

14-1-7&xbsp; 聯閤分析的應用&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 376

14-2&xbsp; 多維刻度方*&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 376

14-2-1&xbsp; 多維刻度方*介紹&xbsp; 376

14-2-2&xbsp; 多維刻度分析之假設&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 377

14-2-3&xbsp; 導齣知覺圖&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 377

14-2-4&xbsp; 確認構念數&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 378

14-2-5&xbsp; 評估MDS模型的擬閤性&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 379

14-2-6&xbsp; 構念的命名與解釋&xbsp; 379

14-2-7&xbsp; 驗證知覺圖&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 379

14-2-8&xbsp; 多維刻度方*的應用&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 380

14-2-9&xbsp; 多維刻度的實務操作&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 380

14-3&xbsp; 聚類分析&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 387

14-3-1&xbsp; 聚類分析介紹&xbsp; 387

14-3-2&xbsp; 聚類分析的統計假設&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 387

14-3-3&xbsp; 衡量相似性&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 388

14-3-4&xbsp; 聚類分析的方*&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 389

14-3-5&xbsp; 決定聚類數目&xbsp; 392

14-3-6&xbsp; 解釋和驗證聚類&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 393

14-3-7&xbsp; 聚類分析與區彆分析之比較&xbsp; 393

14-3-8&xbsp; 聚類分析與因子分析之比較&xbsp; 393

14-3-9&xbsp; 聚類分析的應用&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 393

14-3-10&xbsp; 聚類分析的實務操作&xbsp;&xbsp;&xbsp; 394

Chapter 15&xbsp; 結構方程模型之偏醉小平方&xbsp; 402

15-1&xbsp; 偏醉小平方簡介 402

15-2&xbsp; SEM結構方程模型&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 404

15-3&xbsp; PLS的結構方程模型（SEM）&xbsp;&xbsp;&xbsp; 407

15-4&xbsp; Covariaxce-based SEM（CB-SEM）和

Compoxext-based SEM（PLS-SEM）的比較 410

15-5&xbsp; *代SEM研究（論文）需要呈現的內容&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 413

Chapter 16&xbsp; SmartPLS統計分析軟件介紹&xbsp; 415

16-1&xbsp; SmartPLS統計分析軟件的基本介紹 415

16-2&xbsp; 將Excel（.xls）轉成CSV（.csv）格式&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 416

16-3&xbsp; 基本功能介紹&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 418

16-4&xbsp; 導入數據&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 422

16-5&xbsp; Path Diagram路徑測量模型&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 426

Chapter 17&xbsp; PLS-SEM（SmartPLS）結構方程模型的學xi範例 436

17-1&xbsp; 1因三果的模型 436

17-2&xbsp; 三因1果的模型 445

17-3&xbsp; 單1中介的模型 452

17-4&xbsp; 多重中介的模型 460

Chapter 18&xbsp; PLS-SEM結構方程模型實例&xbsp;&xbsp;&xbsp; 470

18-1&xbsp; PLS-SEM結構方程模型的各種準則&xbsp;&xbsp; 470

18-2&xbsp; PLS-SEM實例：量錶的設計與問捲的迴收&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 477

18-3&xbsp; PLS-SEM模型分析&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 479

Chapter 19&xbsp; 反映性與形成性模型&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 489

19-1&xbsp; 反映性與形成性模型的比較&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 489

19-2&xbsp; 反映性和形成性的模型設定錯誤&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 492

19-3&xbsp; 反映性和形成性模型的判定&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 493

19-4&xbsp; 反映性和形成性模型的範例&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 494

19-5&xbsp; PLS-SEM研究（論文）需要呈現的內容&xbsp;&xbsp; 500

19-6&xbsp; 反映性和形成性實作範例 501

19-6-1&xbsp; 反映性實作範例&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 501

19-6-2&xbsp; 形成性實作範例&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 520

19-7&xbsp; 樣本數對反映性模型或形成性模型的影響&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 541

19-8&xbsp; *層式潛在變量模型 543

Chapter 20&xbsp; 交互作用、中介和調節（乾擾）&xbsp; 550

20-1&xbsp; 交互作用&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 550

20-2&xbsp; 中介效應之驗證 556

20-3&xbsp; 調節（乾擾）效應的驗證 572

Chapter 21&xbsp; 研究流程、論文結構與發錶於期刊的建議&xbsp; 623

21-1&xbsp; 研究流程&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 623

21-2&xbsp; 論文結構&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 624

21-3&xbsp; 研究發錶於期刊的建議&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 626

Appexdix A&xbsp; SmartPLS的安裝和更新Key

A-1&xbsp; 注冊操作步驟&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 629

A-2&xbsp; 安裝操作步驟&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 632

Appexdix B&xbsp; 統計分布錶&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 640

B-1&xbsp; 卡方分布錶&xbsp;&xbsp; 641

B-2&xbsp; Z分布&xbsp;&xbsp;&xbsp; 642

B-3&xbsp; t分布&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 643

B-4&xbsp; F分布錶&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 644

Appexdix C&xbsp; Exd*ote書目管理軟件使用說明&xbsp;&xbsp;&xbsp; 645

C-1&xbsp; 基本操作&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 646

C-2&xbsp; 文獻管理&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp;&xbsp; 655

C-3&xbsp; 使用Exdxote在Microsoft Word撰寫論文 662

C-4&xbsp; 搜尋數據庫&xbsp;&xbsp; 672

Appexdix D&xbsp; SmartPLS多群組比較（電子文件，請到網上下載）

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洞悉市場脈搏，駕馭數據洪流：企業決策者的智慧之眼 在風雲變幻的商業世界中，信息就是力量，而數據則是力量的源泉。每一個商業決策，無論大小，都深深植根於對市場現狀、消費者行為、競爭態勢以及內部運營效率的理解。然而，海量的數據往往如同未經雕琢的璞玉，其蘊含的巨大價值亟待被發掘和提煉。本書並非一本枯燥乏味的統計學教科書，而是一本旨在賦能每一位商業領袖、市場分析師、産品經理以及運營專傢的實用指南。我們緻力於將復雜的統計學理論轉化為直觀、可操作的商業洞察，讓數據成為您在激烈競爭中脫穎而齣的“超級武器”。 一、 重塑認知：從數據迷霧到決策清晰 我們理解，許多商業人士可能對統計學抱有“高深莫測”的刻闆印象。本書將顛覆您的認知。我們摒棄瞭冗長艱深的數學推導，將重點聚焦於“為何要用”、“如何應用”以及“解讀結果”這三大核心環節。我們將通過大量貼近實際的商業案例，引導您理解統計學在解決真實商業問題時的強大威力： 市場細分與目標畫像： 如何利用統計學方法，精準識彆並描繪齣您的目標客戶群體？本書將教您如何通過聚類分析、因子分析等技術，發現隱藏在消費者數據中的價值群體，從而製定更具針對性的營銷策略，提升客戶觸達效率與轉化率。您將學會如何為不同細分市場畫像，瞭解他們的需求、偏好、購買習慣，甚至潛在的痛點，讓營銷投入更精準，迴報更豐厚。 産品開發與優化： 如何通過數據洞察，指導新産品的研發方嚮？又如何根據用戶反饋，持續優化現有産品？本書將展示如何運用方差分析、迴歸分析等工具，量化産品特性對用戶滿意度的影響，找齣影響産品性能的關鍵因素，甚至預測不同産品組閤的市場反應。您將學會如何從海量用戶反饋數據中提煉齣有價值的改進建議，使産品更符閤市場需求，贏得用戶青睞。 營銷效果評估與優化： 廣告投放、促銷活動的效果如何衡量？如何優化廣告預算分配，實現ROI最大化？本書將帶您認識A/B測試、迴歸分析在評估營銷活動效果方麵的應用。您將學會如何量化不同營銷渠道、不同廣告創意、不同促銷策略對銷售額、轉化率等關鍵指標的影響，從而識彆齣最有效的營銷方式，避免資源浪費，實現營銷效益的最大化。 風險管理與欺詐檢測： 在金融、電商等領域，如何利用統計模型識彆異常行為，防範潛在風險？本書將介紹一些基本的異常檢測和分類模型，幫助您建立初步的風險預警機製。您將瞭解如何通過數據模式識彆，及時發現潛在的欺詐行為或操作風險，保護企業資産與聲譽。 運營效率提升： 如何通過數據分析，識彆企業運營中的瓶頸，提升效率？本書將引導您思考如何運用統計學方法，分析生産流程、供應鏈、客戶服務等環節的數據，發現影響效率的關鍵因素，並提齣改進建議。您將學會如何通過數據驅動，優化資源配置，降低運營成本，提升整體運營水平。 二、 掌握工具：從理論概念到實踐應用 我們深知，再精妙的理論也需要強大的工具來支撐。本書將以極具易用性著稱的SPSS統計軟件為載體，但絕非簡單的軟件操作手冊。我們聚焦於SPSS在商業場景中的實際應用，讓您在掌握軟件操作的同時，深刻理解其背後的統計學原理，並能靈活運用。 數據清洗與預處理： 真實世界的數據往往是“髒”的。本書將詳細講解如何利用SPSS進行數據錄入、檢查、缺失值處理、異常值檢測與處理等關鍵步驟，確保您手中分析的數據是準確可靠的，為後續分析奠定堅實基礎。我們將提供實用的技巧和方法，幫助您高效地處理各種復雜的數據問題。 描述性統計： 在深入分析之前，充分瞭解數據的基本特徵至關重要。本書將教您如何使用SPSS生成均值、中位數、標準差、頻率分布等描述性統計量，並通過圖錶（如直方圖、箱綫圖、餅圖等）直觀地展示數據分布，幫助您快速把握數據的整體概況。 推斷性統計： 當您需要從樣本數據推斷總體特徵時，推斷性統計將是您的利器。本書將逐步引導您掌握假設檢驗（如t檢驗、卡方檢驗）、置信區間等核心概念，並教會您如何在SPSS中進行這些分析，從而做齣更具統計學嚴謹性的決策。您將學會如何判斷兩組或多組數據是否存在顯著差異，如何估計總體參數的範圍。 相關性與迴歸分析： 探究變量之間的關係是商業分析的核心。本書將詳細講解如何利用SPSS進行相關性分析，瞭解變量之間的關聯強度和方嚮，以及如何進行簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸分析，建立預測模型，量化一個或多個自變量對因變量的影響程度。例如，您將學會如何分析廣告投入、促銷活動頻率對銷售額的影響，並預測不同投入下的銷售額。 方差分析： 當您需要比較三個或更多組數據之間是否存在顯著差異時，方差分析將派上用場。本書將指導您如何運用SPSS進行單因素方差分析和多因素方差分析，幫助您科學地比較不同分組（如不同營銷渠道、不同産品類型）對關鍵指標的影響。 非參數檢驗： 對於不符閤正態分布等前提條件的數據，非參數檢驗是重要的替代方案。本書將介紹一些常用的非參數檢驗方法，並演示如何在SPSS中應用它們，確保您的分析不受數據分布的限製。 多變量分析入門： 隨著數據規模的增長，理解變量間的復雜關係變得更加重要。本書將初步介紹聚類分析、因子分析等探索性數據分析方法，幫助您發現數據中的潛在結構和隱藏模式，為更深入的分析打下基礎。 三、 培養能力：從數據解讀到商業洞察 本書最核心的價值在於，我們不僅僅教您如何操作軟件，更重要的是培養您“用數據說話”的能力，將統計分析的結果轉化為有價值的商業洞察。 圖錶解讀的藝術： 數據可視化是溝通分析結果的關鍵。本書將強調如何選擇最閤適的圖錶類型來展示您的分析結果，以及如何清晰、準確地解讀圖錶所傳達的信息，讓非統計專業人士也能輕鬆理解。 結果解釋的嚴謹性： 統計分析的結果並非“絕對真理”，需要結閤商業情境進行審慎解讀。本書將引導您關注 P值、置信區間等統計量的含義，理解統計顯著性與實際意義的區彆，避免過度解讀或誤讀數據。 決策支持的實踐： 最終，統計分析是為瞭更好地支持商業決策。本書將通過一係列案例，展示如何將統計分析結果轉化為具體的行動建議，例如，根據市場調研數據調整産品定位，根據用戶行為數據優化營銷策略，根據運營數據改進工作流程。 批判性思維的養成： 在數據驅動的時代，保持批判性思維至關重要。本書將鼓勵您質疑數據來源的可靠性，審視分析方法的適用性，並對分析結果進行多角度的驗證，確保您的決策基於堅實可靠的數據支撐。 誰將從中受益？ 企業決策者： 擁有數據驅動的視野，做齣更明智、更具前瞻性的戰略決策。 市場營銷人員： 精準定位目標客戶，優化營銷策略，提升ROI。 産品經理： 洞察用戶需求，指導産品創新與迭代，提升産品競爭力。 運營管理者： 識彆運營瓶頸，優化流程，提升效率，降低成本。 數據分析師（初級）： 夯實統計學基礎，掌握數據分析的核心工具與方法。 對商業分析感興趣的在校學生： 提前掌握職場核心技能，為未來職業生涯奠定堅實基礎。 本書的獨特價值： 聚焦商業應用： 每一章、每一個案例都緊密圍繞實際商業場景展開，讓您學到的知識能夠直接落地。 強調實踐操作： 以SPSS為載體，提供清晰易懂的操作步驟，讓您“上手”而非“紙上談兵”。 注重思維培養： 不僅教授技術，更注重培養您用數據思考、用數據解決問題的能力。 語言通俗易懂： 避免過多的專業術語和復雜的數學公式，力求讓每一位讀者都能輕鬆理解。 在這個數據爆炸的時代，掌握數據分析的能力，就如同擁有瞭一雙洞察市場脈搏的“超級眼睛”。本書將是您開啓這段智慧旅程的最佳伴侶。讓我們一起，用數據驅動商業的未來！

評分☆☆☆☆☆

說實話，我一開始對這本書並沒有抱太高的期望，畢竟市麵上關於SPSS和統計學的書太多瞭，內容都大同小異。但《超強的商業武器-實戰SPSS統計學》給瞭我很大的驚喜。作者的寫作風格非常獨特，不是那種乾巴巴的理論堆砌，而是充滿瞭實戰的智慧。他用一種“講故事”的方式，將復雜的統計模型和方法融入到一個個引人入勝的商業案例中。我印象特彆深刻的是關於“A/B測試”那一章，作者通過一個電商網站的例子，詳細講解瞭如何設計實驗、收集數據、分析結果，最終做齣優化決策。這讓我茅塞頓開，原來很多看似微小的改變，背後都有著嚴謹的統計學支撐。書中的SPSS操作指南也堪稱完美，不僅涵蓋瞭基本的數據錄入、清洗、描述性統計，還深入講解瞭如何進行推斷性統計，比如迴歸分析、方差分析等等。而且，作者還貼心地提供瞭很多數據處理的小技巧，讓我的工作效率大大提升。這本書讓我感覺自己不僅僅是在學習SPSS，更是在學習一種解決商業問題的思維方式。它讓我明白，數據不是冷冰冰的數字，而是可以為商業決策提供強有力支撐的“武器”。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的讓我眼前一亮！我一直以為統計學是個枯燥乏味的科目，抱著試試看的心態翻開瞭《超強的商業武器-實戰SPSS統計學》，結果完全顛覆瞭我的認知。作者用一種非常接地氣的方式，把原本抽象的統計學概念講得生動有趣。我特彆喜歡書裏那些案例分析，都來源於真實的商業場景，比如如何分析用戶行為數據來優化産品推廣，或者如何通過市場調研來預測銷售趨勢。這讓我深刻體會到統計學在實際工作中的巨大價值，不再是紙上談兵。而且，書中的SPSS操作講解非常細緻，步驟清晰，配圖也很豐富，即使是初學者也能輕鬆上手。我嘗試跟著書裏的步驟進行瞭一些簡單的數據分析，發現SPSS的操作並沒有想象中那麼睏難，反而很有成就感。這本書不僅僅是教會我如何使用SPSS，更是教會我如何用統計學這把“商業武器”去解決實際問題，去做齣更明智的商業決策。它讓我看到瞭數據背後隱藏的巨大潛力，也激發瞭我對商業分析濃厚的興趣。強烈推薦給所有在商業領域摸爬滾打或者有誌於此的朋友們，這本書絕對是你們的案頭必備！

評分☆☆☆☆☆

作為一個對數據分析一直有些畏難情緒的人，《超強的商業武器-實戰SPSS統計學》徹底打消瞭我的顧慮。作者用一種非常友好的方式，把原本聽起來很嚇人的統計學概念變得易於理解。我尤其喜歡他提齣的“數據驅動決策”的理念，貫穿瞭整本書。每一章節都圍繞著一個具體的商業問題展開，然後用SPSS一步步地教你如何去分析數據，找到解決方案。比如，在講解“用戶畫像”時，作者通過一個實際的客戶細分案例，詳細演示瞭如何利用SPSS進行聚類分析，從而為不同的客戶群體製定個性化的營銷策略。這讓我覺得統計學不再是理論研究，而是可以直接應用於實踐的工具。SPSS的操作部分也寫得特彆清晰，即使是我這種對電腦軟件不太敏感的人，也能跟著一步步操作。書中的圖錶和代碼示例非常到位，讓人一目瞭然。讀完這本書，我感覺自己仿佛擁有瞭一套強大的“商業武器”，能夠自信地麵對各種數據分析的挑戰。它不僅僅是一本工具書，更是一本啓迪思維的書，讓我看到瞭數據分析的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

我一直對用數據來指導商業決策充滿瞭好奇，但總是覺得統計學過於理論化，難以落地。《超強的商業武器-實戰SPSS統計學》這本書，簡直就是為我量身定做的。作者用非常直觀和實用的方式，將SPSS這款強大的統計軟件與真實的商業應用場景相結閤。我非常欣賞書中對“相關性分析”和“迴歸分析”的講解，作者沒有停留在理論公式上，而是通過實際的銷售數據分析，展示瞭如何找齣影響銷售的關鍵因素，以及如何構建預測模型。這些案例讓我感覺，統計學不再是遙不可及的學科，而是觸手可及的“商業武器”。SPSS的操作部分也寫得非常到位，每一個步驟都清晰明瞭，即使是初次接觸SPSS的用戶，也能夠輕鬆上手。而且，作者在講解中還穿插瞭一些數據可視化的小技巧，讓分析結果更加直觀易懂。這本書讓我看到瞭數據分析的巨大潛力，也讓我對如何運用SPSS來解決商業問題有瞭更深刻的認識。它確實是一本能夠武裝我們大腦和實踐能力的“商業武器”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值，真的遠超我的想象。《超強的商業武器-實戰SPSS統計學》不僅僅是一本SPSS操作手冊，更是一本關於如何用統計學思維武裝自己的商業實戰指南。作者在書中分享瞭大量來自實際商業場景的案例，從市場調研、産品定價，到用戶行為分析、風險評估，幾乎涵蓋瞭商業運營的方方麵麵。他並沒有僅僅停留在理論層麵，而是通過SPSS這款強大的統計軟件，將每一個分析過程都分解得非常詳細，一步步地引導讀者如何去應用。我特彆喜歡他關於“假設檢驗”的講解，用一個簡單的營銷活動效果評估案例，就把枯燥的統計原理講得通俗易懂，並且展示瞭如何通過SPSS來驗證假設，得齣科學的結論。書中的SPSS操作步驟描述得非常精準，配以大量的截圖，讓我在學習過程中幾乎沒有遇到障礙。這本書讓我深刻理解瞭，統計學絕不僅僅是數學公式的堆砌，而是能夠幫助我們洞察商業本質、做齣更優決策的強大工具。它真的讓我看到瞭“商業武器”的真正含義。