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☆☆☆☆☆

[日] 高橋，信，张仲恒 著

图书标签:

• 统计学
• 漫画
• 因子分析
• 数据分析
• 可视化
• 统计方法
• 心理测量学
• 社会科学
• 研究方法
• 数据挖掘

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030249630

版次：31

商品编码：12260545

包装：平装

丛书名： 欧姆社学习漫画

开本：16开

出版时间：2017-12-01

页数：248

正文语种：中文

内容简介

《漫画统计学之因子分析》是世界上*简单的因子分析教科书，它通过漫画式的情景说明，让你边看故事边学知识，每渎完一篇就能理解一个概念，每篇末还附有文字说明，只要跟着这些简单的习题进行操练，你将能在*短的时问内成为因子分析达人！

目录

序言 你和我的因子分析

第一章 问卷调查的基础知识
1.抽样方法
2.调查方法
3.样本容量的标准
4.随机抽样和定向抽样
5.定量调查和定性调查
6.数据分析的搭配方法

第2章 调查问卷和问题
1.调查问卷的构成
2.问题的分类
3.应当避免的问题
4.应当避免的问题（续）
5.“中值”的存在性

第3章 基础数学知识
1.相关矩阵
2.单位矩阵
3.旋转
4.特征值和特征向量
5.对称矩阵
6.矩阵的补充
7.离差平方和、方差、标准差

第4章 主成分分析
1.主成分分析
2.主成分分析的注意事项
3.主成分分析的具体实例
4.变量的选择和主成分
5.主成分和综合实力
6.累积贡献度的标准
7.第2主成分及之后的主成分
8.方差和特征值

第5章 因子分析
1.因子分析
2.因子分析的注意事项
3.因子分析的具体实例
4.本章例子中的样本
5.补充注意事项
6.因子载荷量小的变量的处理方法
7.大似然法
8.旋转与Varimax法
9.因子载荷量矩阵和因子结构矩阵
10.Promax法
11.能够假定的公共因子个数的上限
12.主因子法和Varimax法真的过时了吗
13.因子分析中的术语
附录 各种各样的分析方法
1.多变量分析
1.1 多变量分折的概要
1.2 重回归分折
1.3 Logistic回归分析
1.4 聚类分析
1.5 对应分析以及数量化Ⅱ类
1.6 结构方程模型
2.其他
2.1 统计的假设检验
2.2 Kaplan-Meier法
参考文献

拨开迷雾，洞悉本质：一本关于数据背后深层结构的书 在信息爆炸的时代，我们被海量的数据所包围。从市场调研报告到用户行为分析，从基因组学研究到社会科学调查，数据无处不在，其价值也日益凸显。然而，原始数据的繁杂往往令人望而却步，其背后隐藏的真正规律和驱动因素也并非一目了然。本书旨在带领读者穿透数据表面的喧嚣，直抵其核心，发掘那些看不见的、决定性的潜在力量。 我们生活在一个充满复杂关系的世界里。两个看似无关的变量，可能在某个深层维度上紧密相连。一系列看似零散的现象，可能由少数几个基本因素所驱动。例如，消费者对某种商品的购买行为，可能受到价格、品牌声誉、广告宣传、促销活动、甚至季节性需求等多种因素的综合影响。而这些因素本身，又可能受到更深层次的经济周期、社会潮流、文化习俗等因素的间接塑造。在自然科学领域，动植物的各种性状，如身高、体重、羽毛颜色、叶片形状等，并非孤立存在，它们往往受到基因、环境、营养等一系列复杂生物学和生态学过程的共同影响。在医学诊断中，患者的各种症状，如发烧、咳嗽、乏力，可能是由某种单一或多种疾病引起的，而这些疾病背后则有更复杂的病理生理机制。 本书的核心主题，便是如何系统地、科学地识别和量化这些潜藏在表层数据之下的、能够解释观测变量之间相互关联的“隐形力量”——我们称之为“因子”。我们将重点探讨一种强大的统计分析技术，它能够帮助我们从大量相互关联的变量中，提炼出少数几个关键的、能够概括绝大部分信息变异的潜在因子。这种技术，就好比一位经验丰富的侦探，能够从纷繁复杂的线索中，梳理出幕后主使，揭示事件的本质。 本书内容概述： 第一部分： 数据世界的坐标系——理解变量间的关联 在深入因子分析之前，我们需要建立一个坚实的基础，理解数据中的变量是如何相互联系的。我们将从最基本的统计概念入手，如变量的类型、数据的度量尺度，以及描述性统计的常用方法。随后，我们将重点讲解 协方差 和 相关系数。协方差和相关系数是衡量两个变量之间线性关系方向和强度的关键指标。通过它们，我们可以初步了解哪些变量倾向于一同变化，哪些变量则表现出相反的变化趋势。 我们将深入探讨 相关矩阵 的构建和解读。相关矩阵以可视化的方式呈现了所有变量对之间的相关性，它如同数据的“全景图”，让我们能够快速发现变量之间的潜在联系网络。在此基础上，我们将介绍 假设检验 的基本原理，以及如何判断观察到的相关性是否具有统计学意义，从而避免从随机波动中得出错误的结论。 第二部分： 发掘深层结构——因子分析的核心理论与方法 这一部分是本书的重中之重，我们将正式进入因子分析的殿堂。我们将详细阐述因子分析的基本模型，即假设观测变量可以表示为少数几个共同因子和特定因子（或称残差）的线性组合。我们将解释 共同因子 的概念：它们是观测变量之间共享的、能够解释它们之间协方差的潜在变量。而 特定因子 则代表了每个观测变量所特有的、不被共同因子解释的那部分变异。 本书将系统介绍 主成分分析（PCA） 和 因子分析（FA） 这两种最常用的降维技术。虽然它们在目标上有所不同，PCA 主要侧重于最大化方差的保留，而 FA 则侧重于解释变量之间的协方差结构，但它们都能够有效地提取潜在因子。我们将详细讲解 PCA 的数学原理，包括特征值和特征向量的概念，以及如何利用它们来确定主成分的数量。 接着，我们将重点阐述因子分析的具体模型，包括 主轴因子法（Principal Axis Factoring）、最大似然法（Maximum Likelihood Factoring） 等常见的因子提取方法。我们将深入理解 因子载荷（Factor Loadings） 的含义，它表示每个观测变量与每个共同因子之间的相关程度。高因子载荷意味着该观测变量对某个共同因子有很强的贡献。 为了更好地解释因子，我们还需要进行 因子旋转（Factor Rotation）。我们将介绍 正交旋转（Orthogonal Rotation）（如 Varimax 旋转）和 斜交旋转（Oblique Rotation）（如 Promax 旋转）的原理和适用场景。旋转的目的是使因子载荷矩阵更具“解释性”，即将每个观测变量“加载”到尽可能少的因子上，同时使因子之间具有更清晰的结构。 第三部分： 应用与实践——将因子分析融入你的研究 理论的掌握离不开实际的运用。本部分将通过丰富的案例，展示因子分析在不同领域的应用。我们将从数据预处理开始，包括如何处理缺失值、异常值，以及选择合适的变量进行分析。 市场营销与消费者行为： 如何利用因子分析识别消费者细分群体？如何从大量的品牌属性评估中，提炼出影响消费者购买决策的关键驱动因素？例如，通过分析消费者对不同产品特征的评分，我们可以发现“性能卓越”、“操作简便”、“设计美观”等几个核心的因子，从而指导产品开发和营销策略。 社会科学与心理学： 如何分析问卷调查数据，揭示潜在的心理特质或社会态度？例如，在一项关于幸福感的调查中，我们可以通过因子分析，将问卷中的多个条目归纳为“生活满意度”、“积极情绪”、“人际关系”等几个核心的因子，从而更深入地理解幸福感的构成。 生物学与医学： 如何从大量的基因表达数据或临床指标中，寻找潜在的生物标志物或疾病亚型？例如，在癌症研究中，因子分析可能帮助我们识别出一组基因表达模式，这些模式能够区分不同的癌症亚型，从而指导个性化治疗。 教育学与人才测评： 如何设计更有效的考试，评估学生的综合能力？如何从学生的多项表现中，识别出影响其学业成就的关键能力因子？ 我们将提供详细的操作步骤，指导读者如何在常用的统计软件（如 R、Python、SPSS 等）中实现因子分析。我们将演示如何进行数据导入、参数设置、结果解读，以及如何撰写因子分析的报告。 第四部分： 深入与拓展——因子分析的进阶话题与注意事项 为了使读者对因子分析有更全面、更深入的理解，我们将触及一些进阶话题。例如，因子得分（Factor Scores） 的计算与解释，它们可以看作是每个观测对象在各个潜在因子上的得分，为进一步的个体分析奠定了基础。 我们还将讨论 验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）。与探索性因子分析（Exploratory Factor Analysis, EFA）不同，CFA 允许研究者根据先验理论，预设因子结构，然后检验该结构是否与观测数据拟合。CFA 在理论研究和模型验证中扮演着重要角色。 此外，本书还会强调因子分析中的一些重要注意事项和潜在陷阱。例如，样本量 对因子分析结果的影响，变量的选择 如何影响因子结构，以及如何 避免过度拟合。我们将强调因子分析的解释性，以及它并非一个“黑箱”操作，而是需要结合领域知识进行审慎的解读。 本书的独特价值： 与其他统计学书籍不同，本书并非简单罗列公式和方法，而是致力于构建一种“理解”的视角。我们将通过生动的语言、清晰的逻辑和贴切的案例，帮助读者建立对因子分析的直观理解。我们关注的不仅是“如何做”，更是“为什么这样做”以及“这样做有什么意义”。 本书的行文风格力求平实易懂，避免过度的学术术语堆砌，即使是统计学领域的初学者，也能在循序渐进的引导下，逐步掌握因子分析的核心思想。同时，本书也为有一定统计学基础的读者提供了更深入的理论探讨和实践指导。 我们相信，通过阅读本书，你将获得一种全新的视角来审视你所面对的数据。你将学会如何从纷繁复杂的信息中，剥离出其内在的、具有决定性意义的驱动因素，从而做出更明智的决策，更准确地理解世界。这不仅仅是一本关于统计方法的书，更是一本关于洞察本质、拨开迷雾的思维指南。无论你是科研人员、数据分析师、市场营销专家，还是对数据背后隐藏的规律充满好奇的探索者，本书都将是你手中不可或缺的利器。

评分☆☆☆☆☆

这本《漫画统计学之因子分析》听起来简直是为我量身定做的宝藏！我一直觉得统计学这玩意儿枯燥得像啃石头，那些密密麻麻的公式和晦涩难懂的术语，每次翻开书本不到五分钟我就想把自己扔到九霄云外去。但是，看书名里带有“漫画”两个字，我就忍不住充满了期待。我猜想，作者一定是用非常生动有趣的方式，把那些让人头疼的因子分析概念，通过可爱的漫画人物和轻松的故事情节串联起来。我特别希望能看到，那些复杂的数学推导过程，是如何被巧妙地“漫画化”的。比如，因子分析的核心思想是降维，把大量变量压缩成少数几个潜在因子，这在数学上抽象起来很费劲，但如果能画成一张“变量的瘦身派对”或者“信息浓缩工厂”的图景，那理解起来肯定事半功倍。我最想知道的是，作者如何处理因子旋转和命名的问题，这通常是实战中最让人抓狂的环节，希望漫画能把这种“给因子取名字”的过程描绘得像侦探解谜一样引人入胜。如果这本书能让我从“看到统计学就想逃跑”的状态，转变为“期待下一次的漫画学习之旅”，那它绝对是年度最佳科普读物。

评分☆☆☆☆☆

我是一个资深的动漫迷，从小到大，看过的日系漫画和美式漫画加起来都能堆成一个小山了。我对视觉叙事的力量深信不疑，所以《漫画统计学之因子分析》这个名字，立刻击中了我的“痒点”。我担心的是，如果为了迎合“漫画”而过度简化了内容，导致统计学背后的严谨性荡然无存，那这本书就成了挂羊头卖狗肉的伪科普。我更倾向于一种“信息密度高但表达方式轻松”的风格。我设想，作者会不会用不同画风的漫画来代表不同的分析场景？比如，用日系萌系画风来描述探索性因子分析（EFA）的初步探索阶段，充满了未知和尝试；而用更严谨的欧美写实画风来展示验证性因子分析（CFA）的结构确认过程，强调模型的契合度。如果能加入一些“彩蛋”式的统计学冷知识，比如某个著名统计学家的搞笑小传，那就更棒了。这本书如果能做到将美学、趣味性与深厚的数理基础完美融合，它就不再是一本教科书，而更像是一套精致的收藏品，让人愿意反复翻阅，每次都能从中汲取新的养分。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我最近在整理手头的一些问卷数据，想看看用户行为背后的驱动因素到底有哪些，结果一头扎进了因子分析的泥潭里。现在手头的教材，讲的是传统的方法论，每一个步骤都像是在走一条布满荆棘的数学迷宫，我看着那些加载因子矩阵和特征值分解的章节，感觉自己的智商正在被无情碾压。我非常好奇这本书里是如何处理“解释性”这个难题的。因子分析的结果往往是得到一堆数学上的载荷值，但如何从这些数字中提炼出真正有意义的业务洞察，却是最考验功力的部分。我希望这本书能提供大量的实战案例，而不是空泛的理论。比如，如果涉及到市场细分，这本书会不会用一个生动的漫画场景来演示，如何通过因子分析从购买频率、品牌忠诚度、价格敏感度这几个变量中，提炼出“价格敏感型客户”和“忠诚铁杆粉”这两个核心因子？并且，我特别关注那些关于“如何判断因子个数”的经验法则，如果能通过漫画里的角色对话，把“碎石子理论”或者“特征值大于1”这些准则讲得像生活常识一样自然，那这本书的价值就无可估量了。我需要的是能直接上手操作，而不是只能在理论层面进行精神胜利法的指南。

评分☆☆☆☆☆

从一个纯粹的读者角度来看，我最看重阅读体验的连贯性和逻辑的流畅性。很多统计学的书，即便有图表，但文字叙述的跳跃性太大，前一页还在讲方差，后一页突然就跳到了最大似然估计，中间的桥梁部分往往是一片空白。我希望《漫画统计学之因子分析》能像一个优秀的导游，带着我一步步深入这个复杂的领域。我期待看到的是，每一个统计学概念，比如“共同度”或者“特异性方差”，都有一个明确的、贯穿始终的漫画符号来代表它，让读者即使放下书本一段时间，也能迅速通过符号回忆起其背后的含义。而且，我非常希望作者能对因子分析的“假设前提”进行非常细致的漫画式讲解，比如，因子分析要求变量之间存在一定的共线性，作者会不会画一个聚会场景，来形象地解释“关系紧密”的变量才能被合并成一个因子？如果书的结尾能提供一个“因子分析自查清单”，用漫画的形式总结出“什么时候用因子分析，什么时候该用主成分分析”，那就太完美了。我追求的不是速成，而是能够真正内化知识的、有温度的学习过程。

评分☆☆☆☆☆

我从事用户体验设计（UX）工作，经常需要处理大量的定性访谈记录和用户反馈，这些数据虽然丰富，但维度极高，难以量化。我一直渴望有一种工具能帮我把这些散乱的文字描述，结构化成几个关键的用户画像因子。因此，我对《漫画统计学之因子分析》的期待，聚焦于它在处理文本数据和定性信息时的应用能力。我希望看到的是，如何将“用户觉得界面很直观”和“用户觉得操作流程顺畅”这两个看似不同的评价，通过因子分析归纳到一个名为“易用性”的潜在因子上。书中如果能展示如何将词频分析的结果，喂给因子分析模型，甚至是如何用漫画来解释因子载荷值与语义距离之间的关系，那将是革命性的。我特别想知道，书中对“因子旋转的动机”是如何描绘的，比如，如果初始因子解不具有业务意义，作者会不会用一个漫画角色“努力拧动”一个抽象的旋转盘，来形象地解释“最大方差法”或“斜式旋转”是如何帮助我们得到更清晰、更可解释的结果的。这对于我们非统计科班出身的设计师来说，是至关重要的实操指导。

评分☆☆☆☆☆

给孩子买的，我自己也在看，寓教于乐

评分☆☆☆☆☆

浅显易懂……挺好的，已购全系列

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

漫画形式挺好的，比纯文字的，更容易看下去

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

浅显易懂……挺好的，已购全系列

评分☆☆☆☆☆

不错