Minitab统计应用分析实务

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作者:吴明隆 ; 张毓仁著

出版社:五南

出版年:2015

出版地:台北市

格式:PDF

ISBN:978-957-11-8106-6 ; 957-11-8106-4

内容简介
 
本书从使用者观察点出发,从实务的角度论述,循序渐进。配合图表及文字解析,兼顾Minitab实务操作程序与报表结果解析。以各种范例详细说明对应统计方法的应用,对于阅读者或使用者而言,是一本「浅显易懂、解说清楚、解晰完整、容易上手」的书籍。参阅本书即可将手中数据从资料变成有用的资讯,并于最短时间内学会Minitab的操作与各式统计分析程序。

  • CHAPTER 1 Minitab 视窗界面(第13页)
  • 第一节 Minitab 视窗界面(第14页)
  • 第二节 工作表的资料建档(第30页)
  • 第三节 资料档的汇入与变数增删(第44页)
  • 一、汇入试算表资料档(第45页)
  • 二、汇入文字档(第49页)
  • 三、变项的增删(第51页)
  • 四、直行变项的变动(第56页)
  • 五、对话视窗的操作(第60页)
  • CHAPTER 2 资料档的管理(第67页)
  • 第一节 资料档的转置(第68页)
  • 第二节 连续变项的加总与平均(第72页)
  • 第三节 资料档排序(第80页)
  • 第四节 资料等级化(第84页)
  • 第五节 编码(第86页)
  • 第六节 堆叠与非堆叠(第97页)
  • 第七节 子工作表(第103页)
  • 第八节 分割工作表(第107页)
  • 第九节 横列统计量(第110页)
  • CHAPTER 3 问卷资料的转换与处理(第115页)
  • 第一节 人口变项的次数分配(第116页)
  • 第二节 重新编码(第121页)
  • 第三节 反向题反向计分(第134页)
  • 第四节 向度的加总(第139页)
  • 第五节 求出各题项与向度的描述性统计量(第149页)
  • 【综合应用】-- 以「班级经营实践程度」量表为例(第156页)
  • 第六节 标准化分数(第163页)
  • 第七节 母体常态分配的检定(第167页)
  • 一、茎叶图(第173页)
  • 第八节 连续变项的图形绘制(第173页)
  • 二、直方图(第174页)
  • 三、盒形图(第178页)
  • CHAPTER 4 抽样分配与图形(第185页)
  • 第一节 抽样分配(第186页)
  • 第二节 抽样分配机率图的绘制(第189页)
  • 一、t 分配的机率分配图(第199页)
  • 二、F 分配(第203页)
  • 三、二个母体分配之机率分配表(第205页)
  • CHAPTER 5 单依母体检定(第209页)
  • 第一节 单一样本 t 检定(第210页)
  • 壹、双尾检定(第211页)
  • 贰、单尾左侧检定(第218页)
  • 参、单尾右侧检定(第223页)
  • 肆、单尾与双尾检定的差异(第225页)
  • 伍、t 分配机率分配图绘制(第228页)
  • 壹、双尾检定(第230页)
  • 第二节 单一样本比例检定(第230页)
  • 贰、单尾右侧检定(第236页)
  • CHAPTER 6 两个平均数间的差异检定(第247页)
  • 第一节 相依样本 t 检定(第248页)
  • 壹、学期初与学期中的差异考验(第250页)
  • 贰、学期初与学期末的差异考验(第256页)
  • 参、学期中与学期末学习焦虑的差异(第257页)
  • 第二节 独立样本 t 检定(第258页)
  • 壹、性别在数学态度的差异比较(第261页)
  • 贰、不同性别在数学成就的差异比较(第273页)
  • 参、不同性别在补习时间之差异检定(第278页)
  • 肆、群组测量值在不同直行的检定(第282页)
  • 伍、利用已求得的描述性统计量进行分析(第286页)
  • 陆、独立样本 t 考验—单尾检定(第291页)
  • 柒、无母数统计(第294页)
  • 壹、双尾检定范例一(第299页)
  • 第三节 二个母体比例差异比较(第299页)
  • 贰、双尾检定范例二(第303页)
  • 参、已分类的数据资料(第308页)
  • CHAPTER 7 变异数分析(第311页)
  • 第一节 独立样本变异数分析(第316页)
  • 一、单因子变异数分析(第317页)
  • 二、母群体变异数相等性假定的检定(第324页)
  • 三、资料结构常态性检定(第327页)
  • 四、变异数分析结果(第330页)
  • 一、变异数同质性检定(第334页)
  • 第二节 不同社经地位学生其语文成就的差异(第334页)
  • 二、平均数的差异检定(第338页)
  • 第三节 不同社经地位学生在阅读素养的差异比较(第343页)
  • 第四节 水准群组单独在直行的资料型态(第345页)
  • 一、有因子直行变数栏(第349页)
  • 第五节 整体考验未达显著范例(第349页)
  • 二、没有因子直行栏变数(第353页)
  • 第六节 相依样本变异数分析(第358页)
  • 一、执行一般线性模式程序(第359页)
  • 二、执行事后多重比较(第362页)
  • CHAPTER 8 共变数分析(第367页)
  • 第一节 二个组别(第368页)
  • 一、范例问题(第369页)
  • 二、操作程序(第370页)
  • 三、输出结果(第375页)
  • 四、立即效果的事后多重比较(第379页)
  • 一、问题范例(第385页)
  • 第二节 三个组别(第385页)
  • 二、操作程序(第386页)
  • 三、输出结果(第390页)
  • CHAPTER 9 卡方检定(第395页)
  • 一、研究问题(第397页)
  • 第一节 二个间断变项之关联性的分析(第397页)
  • 二、操作程序(第401页)
  • 三、输出结果(第404页)
  • 一、问题范例(第406页)
  • 二、操作程序(第406页)
  • 第二节 卡方适合度考验一(第406页)
  • 三、输出结果(第408页)
  • 四、使用已整理的次数资料档(第409页)
  • 一、研究问题(第411页)
  • 第三节 卡方适合度检定二(第411页)
  • 二、操作程序(第412页)
  • 三、输出结果(第412页)
  • 四、已整理的资料型态(第413页)
  • 一、问题范例(第414页)
  • 二、操作程序(第414页)
  • 第四节 卡方适合度检定三-期望次数 (理论次数) 不一样(第414页)
  • 三、输出结果(第416页)
  • 一、范例问题(第418页)
  • 二、操作程序(第418页)
  • 第五节 百分比同质性考验(第418页)
  • 三、输出结果(第421页)
  • 四、增列图层变项(第428页)
  • CHAPTER 10 相关与回归分析(第433页)
  • 第一节 积差相关(第434页)
  • 一、二个变项间之相关(第435页)
  • 二、多个变项间之相关(第441页)
  • 一、范例问题(第451页)
  • 第二节 等级相关(第451页)
  • 二、操作程序(第452页)
  • 三、输出结果(第453页)
  • 四、同时选入三个以上变项(第453页)
  • 一、适配线性图形的判别(第455页)
  • 第三节 简单线性回归(第455页)
  • 二、简单线性回归模型(第460页)
  • 一、范例问题(第463页)
  • 二、操作程序(第463页)
  • 第四节 复回归分析模型(第463页)
  • 三、输出结果(第465页)
  • 四、前进选取法(第468页)
  • 第五节 最佳子集回归(第472页)
  • 一、范例问题(第475页)
  • 第六节 预测变项为类别变项(第475页)
  • 二、操作程序与结果(第477页)
  • CHAPTER 11 因素分析与项目分析(第485页)
  • 一、范例量表(第487页)
  • 第一节 限定萃取因素之个数(第487页)
  • 二、操作程序(第488页)
  • 三、输出结果(第492页)
  • 第二节 未限定萃取因素之个数(第498页)
  • 一、操作程序(第508页)
  • 第三节 删题程序之因素分析(第508页)
  • 二、输出结果(第510页)
  • 第四节 以最大概估计法萃取因素(第517页)
  • 第五节 项目分析(第520页)
  • CHAPTER 12 逻辑斯回归分析(第527页)
  • 一、问题范例(第528页)
  • 二、操作程序(第528页)
  • 第一节 简单二元逻辑斯回归(第528页)
  • 三、输出结果(第532页)
  • 一、问题范例(第535页)
  • 第二节 二个以上预测变项(第535页)
  • 二、操作程序(第536页)
  • 三、输出结果(第538页)
  • CHAPTER 13 集群分析与区别分析(第551页)
  • 一、问题范例(第553页)
  • 第一节 集群分析(第553页)
  • 二、操作程序(第554页)
  • 三、输出结果(第558页)
  • 第二节 K 平均数集群分析(第563页)
  • 一、操作程序(第564页)
  • 二、K 平均数集群分析结果(第566页)
  • 一、操作程序(第572页)
  • 第三节 区别分析(第572页)
  • 二、区别分析结果(第574页)
  • 一、操作程序(第578页)
  • 第四节 变项集群分析(第578页)
  • 二、输出结果(第581页)
  • 一、区别分析(第584页)
  • 第五节 区别分析与多变项变异数分析(第584页)
  • 二、多变项变异数分析(第595页)
  • 参考书目(第608页)