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內容簡介
本書對每一個統計方法均提供一個範例，並建立其資料檔（資料檔可在心理出版社官網下載）然後從資料檔讀取到統計分析操作過程，最後到報表解釋，逐步地教導使用者如何進行分析，並進行報表解釋。
本書最大特色有三：首先，對於利用SPSS進行統計分析的過程，從認識SPSS（第1章）、建立與讀取資料檔（第2章）、資料轉換（第3章）、根據研究問題進行統計分析（第4章起），有效地介紹如何使用SPSS解決資料分析問題；第二，針對每一個統計方法之操作，採圖示方式逐步地引導使用者完成資料分析工作；最後，本書提供了坊間所有同性質書籍中最完整深入之報表解釋，使用者只要詳讀內容，就可以精準地解釋分析結果。
作者介紹
王保進
學歷：國立政治大學教育學博士
經歷：
臺北市立大學教育行政與評鑑研究所所長
臺北市立大學中小學校長培育及專業發展中心主任
臺北市立大學學術副校長
財團法人高等教育評鑑中心評鑑業務處處長
臺灣教育大學系統執行長
現職：中原大學教育研究所／通識教育中心合聘教授
目錄
第一節 SPSS之簡介
第二節 應用SPSS之基本原理
第三節 視窗版SPSS之基本架構與操作
chapter 2 資料檔之建立與管理
第一節 資料編輯視窗建立資料檔之操作
第二節 利用 讀取文字資料(D) 指令讀取資料檔之操作
第三節 語法視窗讀取資料檔之操作
第四節 視窗版SPSS資料檔之合併
第五節 視窗版SPSS資料檔之轉置
chapter 3 視窗版資料之轉換與統計分析
第一節 視窗版SPSS之資料轉換
第二節 視窗版SPSS之資料排序與選擇
第三節 視窗版SPSS之統計分析程式
chapter 4 SPSS與次數分配及資料檢查
第一節 基本原理
第二節 次數分配表與圖示法
第三節 資料檢查
第四節 散佈圖的繪製
chapter 5 SPSS與描述統計
第一節 基本原理
第二節 集中量數與變異量數
第三節 相對地位量數
chapter 6 SPSS與相關係數
第一節 基本原理
第二節 積差相關
第三節 淨相關係數
第四節 其它相關係數
chapter 7 SPSS與卡方檢定
第一節 基本原理
第二節 適合度考驗
第三節 百分比同質性考驗及獨立性考驗
第四節 改變的顯著性考驗
chapter 8 SPSS與平均數差異檢定
第一節 平均數差異檢定的基本原理
第二節 t考驗
第三節 單因子變異數分析
第四節 二因子變異數分析
第五節 三因子變異數分析
第六節 共變數分析
chapter 9 SPSS與迴歸分析
第一節 基本原理
第二節 迴歸分析與模式診斷
第三節 迴歸分析的變項選擇
第四節 虛擬變項之迴歸分析
第五節 徑路分析與因果模式檢定
chapter 10 SPSS與無母數統計分析
第一節 基本原理
第二節 單一樣本的差異性考驗
第三節 二組樣本的差異性考驗
第四節 多組樣本的差異性考驗
chapter 11 SPSS與測驗效度、信度及項目分析
第一節 基本原理
第二節 測驗信度之檢定
第三節 測驗之項目分析
第四節 測驗效度之檢定
參考書目
序
本書從第一版出版迄今已經十年左右，SPSS也從一間獨立公司被IBM併購，軟體也從12.0版更新到22.0版，並更名為PASW Statistics。事實上，不論版本如何更新，SPSS之操作介面依然維持其一貫之友善性，初學者只要具備統計專業知識，並能根據研究問題清楚知道該使用何種統計方法，都可以快速學會如何利用SPSS進行統計分析。因此，雖然本書已經因應SPSS之版本更新，改以22.0版為範例介紹之依據，但熟知12.0版的讀者依然可以在過去之基礎上，依照本書範例之操作步驟，完成資料分析工作。
在上一版本，本書是將每一個統計方法對話方塊之操作步驟先進行說明，然後在範例分析時就不再一一呈現操作步驟，這樣的撰寫方式迭有讀者反映仍不夠清晰明確。因此，本書在撰寫體例上的最大改變，是不再獨立說明每一統計方法對話方塊之操作，而改在對範例進行資料分析時，逐步地（step by step）呈現每一個步驟之對話方塊，讓讀者在學習過程中可以跟著書中的範例完成資料分析工作。
本書能夠順利出版，筆者要衷心感謝心理出版社在當前的經營環境下，仍願持續支持書籍的出版工作，特別是像這樣一本超過五百頁的厚書。也要感謝這超過二十年學術生涯中支持與協助過我的師長、同儕及學生。套句陳之藩在〈謝天〉一文中所寫的「一粥一飯，半絲半縷，都是多少年、多少人的血汗結晶。感謝之情，無由表達，還是謝天罷」！
詳細資料
- ISBN：9789861916897
- 叢書系列：
- 規格：平裝 / 608頁 / 16k / 19 x 26 cm / 普通級 / 單色印刷 / 二版
- 出版地：台灣
- 本書分類：> > >
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數字情報解決方案專家Cellebrite收集了來自110多個國家/地區的2000多名執法機構人員的相關數據。調查顯示，超過70%的警察仍在要求證人和受害者交出他們的設備，以便在警察局或實驗室提取證據。 然而，大多數人不希望他們的主要通信設備被無限期地拿走。為了解決這一問題，67%的機構管理人員認為移動技術對長期數字證據戰略是重要的或非常重要的，72%的調查人員認為在實地提取這些數據是重要的。 Cellebrite的聯合執行長Yossi Carmil說，我們看到執法部門正在利用數字證據加快案件辦理，有必要授權該領域的一線響應者訪問對至關重要的信息，以縮短取證時間。隨著新一代精通技術的前線人員開始在犯罪現場使用技術，偵查效率已經大大提升，採用移動技術在現場收集數字證據的警察部隊將做好準備，應對2020年的數字取據挑戰。 當前，每個案件平均需要檢查兩到四個移動設備，而45%的案件還將涉及電腦檢查。這意味著專業檢查員通常每月進行26次移動設備檢查，每個機構每年進行300多次檢查。智能手機仍然是最常見的證據來源，但調查中使用的數字來源的種類正在增加。犯罪分子越來越多地使用諸如閉路電視，可穿戴設備，智能家居技術，物聯網設備，無人機，汽車甚至遊戲系統之類的資源來掩蓋非法活動。 ...
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文章來源取自於：
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