R語言:量表編製、統計分析與試題反應理論
陳新豐 著
- 出版商: 五南
- 出版日期: 2018-04-13
- 定價: $580
- 售價: 9.5 折 $551
- 貴賓價: 9.0 折 $522
- 語言: 繁體中文
- 頁數: 520
- ISBN: 9571196134
- ISBN-13: 9789571196138
-
相關分類:
R 語言、機率統計學 Probability-and-statistics
-
其他版本:
R語言:量表編製、統計分析與試題反應理論, 2/e
買這商品的人也買了...
-
統計學與 R軟體的應用$460$451 -
$352R 語言編程藝術 (The Art of R Programming: A Tour of Statistical Software Design) -
UCINET 在社會網絡分析 (SNA) 之應用$380$342 -
SPSS 22 統計分析嚴選教材 (適用SPSS17~22)$550$435 -
精通 Python|運用簡單的套件進行現代運算 (Introducing Python: Modern Computing in Simple Packages)$780$616 -
大數據分析處理:Spark技術、應用與性能優質化$750$638 -
深度學習快速入門 — 使用 TensorFlow (Getting started with TensorFlow)
$360$281 -
給論文寫作者的統計指南:傻瓜也會跑統計$580$522 -
大數據 (Big Data) 分析與應用-使用 Hadoop 與 Spark (最新版)$550$495 -
金融科技實戰:Python 與量化投資$650$507 -
SPSS 問卷統計分析快速上手祕笈$680$612 -
R語言的資料採礦導引 : 大數據時代的資料分析$680$578 -
R語言資料分析:從機器學習、資料探勘、文字探勘到巨量資料分析, 3/e$550$429 -
機率與統計推論:R語言的應用$750$713 -
Python 機器學習與深度學習特訓班:看得懂也會做的 AI人工智慧實戰 (附120分鐘影音教學/範例程式)$520$411 -
A-Life|使用 Python 實作人工生命模型$520$411 -
Pandas 資料分析實戰:使用 Python 進行高效能資料處理及分析 (Learning pandas : High-performance data manipulation and analysis in Python, 2/e)$580$493 -
機器學習的數學基礎 : AI、深度學習打底必讀$580$458 -
Excel 入門到完整學習 邁向最強職場應用—王者歸來 (全彩印刷)$680$537 -
工業4.0 的物聯網智慧工廠應用與實作:使用 Arduino.Node-RED.MySQL.Node.js$500$199 -
The Statistics and Calculus with Python Workshop: A comprehensive introduction to mathematics in Python for artificial intelligence applications$1,500$1,425 -
AI 手機 APP、智慧硬體專案實作|使用 TensorFlow Lite (iOS/Android/RPi適用) (Intelligent Mobile Projects with TensorFlow: Build 10+ Artificial Intelligence apps using TensorFlow Mobile and Lite for iOS, Android, and Raspberry Pi)$580$458 -
精通嵌入式 Linux 程式設計, 3/e (上)$750$585 -
精通嵌入式 Linux 程式設計, 3/e (下)$450$351 -
LangChain 開發手冊 -- OpenAI × LCEL 表達式 × Agent 自動化流程 × RAG 擴展模型知識 × 圖形資料庫 × LangSmith 除錯工具$680$537
商品描述
本書介紹免費軟體R語言在量化資料分析上的應用,並從量化資料的各種分析方法中,以理論配合實例分析加以說明。內容共分為11章,分別是R語言簡介、量表題目分析、量表信度與效度分析、平均數差異檢定、共變數分析、相關與迴歸、卡方考驗、時間序列分析,以及試題反應理論分析等。
本書以實務及理論兼容方式介紹量化資料的分析方法,各章節均以淺顯易懂文字與範例說明量化資料的統計分析策略,透過R程式設計與統計科學相關的學習,培養邏輯、系統化思考等運算思維。本書內容並包含運算實作,增進運算思維的應用能力,對於初次接觸量化資料的讀者,於研究論文的結果與分析上,一學就懂!而對於已有相當基礎的量化資料分析者,更是豁然開朗。
目錄大綱
第一章R語言簡介 001
壹、R的安裝與使用介面 002
貳、資料的讀取與檢視 027
參、R常用指令及函數 031
肆、資料的使用與編輯 042
伍、資料的處理與轉換 046
陸、函數的概念與編寫 052
第二章量表題目分析 059
壹、二元計分類型的題目分析 060
貳、多元計分類型的題目分析 072
參、分量表多元計分題目分析 082
第三章量表信度與效度分析 091
壹、量表的信度分析 092
貳、量表的效度分析 099
參、驗證性因素分析 117
第四章平均數差異檢定 137
壹、獨立樣本t考驗 138
貳、獨立樣本變異數分析 144
參、相依樣本變異數分析 160
第五章共變數分析 171
壹、共變數分析的原理 172
貳、共變數分析的範例解析 176
第六章相關與迴歸 207
壹、相關分析 208
貳、迴歸分析 220
第七章卡方考驗 241
壹、卡方分配 242
貳、適合度考驗 244
參、獨立性考驗 246
肆、同質性考驗 249
伍、應用卡方考驗注意事項 251
陸、卡方考驗的範例解析 251
第八章時間序列分析 265
壹、時間序列分析的原理 266
貳、時間序列分析的範例解析 270
第九章試題反應理論1 289
壹、試題特徵曲線 290
貳、試題特徵曲線模式 296
參、估計試題參數 307
第十章試題反應理論2 325
壹、測驗特徵曲線 326
貳、估計受試者能力 332
參、訊息函數 339
第十一章試題反應理論實務分析 347
壹、IRT估計參數所需套件 348
貳、IRT二元計分參數估計 349
參、試題差異功能分析 374
肆、IRT多元計分參數估計 380
參考文獻 401
