商品簡介
- 本書針對在行為科學界中，想以 R 著手進階統計分析的讀者而撰寫。第二版大幅改寫 R 程式，採用整齊資料（tidy）有關的資料整理套件與繪圖，並搭配管線運算子（pipe operator）。本書每一章皆以真實的案例為資料來源，實際演示資料分析一系列的歷程，使讀者更容易熟悉資料分析與 R 程式的使用。
• 全部以精選之臺灣實際資料示範。
• 分析流程完整，包括探索資料、設定模型分析與診斷模型三個步驟。
• 所有分析可以完全重製。
目錄
第一章 資料管理
零、安裝 R、RStudio 與下載本書程式第二章 資料繪圖文法
一、分割—應用—合併
二、資料格式轉換
附錄、本書共同設定說明
一、ggplot 的基本文法第三章 相關分析
二、繪製統計摘要
三、進階應用
一、連續變項關聯第四章 迴歸分析
二、類別變項關聯
三、連續變項與類別變項關聯
一、類別解釋變項第五章 中介歷程的分析
二、迴歸診斷
三、多個連續解釋變項
一、中介效果的分析：迴歸取徑第六章 多層次分析
二、中介效果的分析：徑路分析取徑
一、多層次資料檢視第七章 量表分析
二、多層次迴歸：隨機截距模型
三、多層次迴歸：一般模型
附錄、多層次分析與隨機效果 ANOVA
一、題目分析第八章 驗證性因素分析
二、以因素分析進行題目分析
三、效度與信度
一、資料探索第九章 羅序模型分析
二、模型檢驗
三、模型修改
一、二元資料的羅序分析第十章 潛在成長模型
二、差異試題功能分析
三、多序類資料的試題反應模型分析
一、長期資料檢視第十一章 整合分析
二、潛在成長模型
三、加入共變量的潛在成長模型
附錄、抽取與整理 KIT 資料
一、平均效果量的估計第十二章 邏輯式迴歸
二、出版偏誤
三、整合分析中的調節分析
一、檢視類別變項間關係
二、邏輯式迴歸
三、加入分散參數的邏輯式迴歸
四、多類別邏輯式迴歸
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