漫畫統計學之因子分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[日] 高橋，信，張仲恒 著

圖書標籤:

• 統計學
• 漫畫
• 因子分析
• 數據分析
• 可視化
• 統計方法
• 心理測量學
• 社會科學
• 研究方法
• 數據挖掘

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030249630

版次：31

商品編碼：12260545

包裝：平裝

叢書名： 歐姆社學習漫畫

開本：16開

齣版時間：2017-12-01

頁數：248

正文語種：中文

內容簡介

《漫畫統計學之因子分析》是世界上*簡單的因子分析教科書，它通過漫畫式的情景說明，讓你邊看故事邊學知識，每瀆完一篇就能理解一個概念，每篇末還附有文字說明，隻要跟著這些簡單的習題進行操練，你將能在*短的時問內成為因子分析達人！

目錄

序言 你和我的因子分析

第一章 問捲調查的基礎知識
1.抽樣方法
2.調查方法
3.樣本容量的標準
4.隨機抽樣和定嚮抽樣
5.定量調查和定性調查
6.數據分析的搭配方法

第2章 調查問捲和問題
1.調查問捲的構成
2.問題的分類
3.應當避免的問題
4.應當避免的問題（續）
5.“中值”的存在性

第3章 基礎數學知識
1.相關矩陣
2.單位矩陣
3.鏇轉
4.特徵值和特徵嚮量
5.對稱矩陣
6.矩陣的補充
7.離差平方和、方差、標準差

第4章 主成分分析
1.主成分分析
2.主成分分析的注意事項
3.主成分分析的具體實例
4.變量的選擇和主成分
5.主成分和綜閤實力
6.纍積貢獻度的標準
7.第2主成分及之後的主成分
8.方差和特徵值

第5章 因子分析
1.因子分析
2.因子分析的注意事項
3.因子分析的具體實例
4.本章例子中的樣本
5.補充注意事項
6.因子載荷量小的變量的處理方法
7.大似然法
8.鏇轉與Varimax法
9.因子載荷量矩陣和因子結構矩陣
10.Promax法
11.能夠假定的公共因子個數的上限
12.主因子法和Varimax法真的過時瞭嗎
13.因子分析中的術語
附錄 各種各樣的分析方法
1.多變量分析
1.1 多變量分摺的概要
1.2 重迴歸分摺
1.3 Logistic迴歸分析
1.4 聚類分析
1.5 對應分析以及數量化Ⅱ類
1.6 結構方程模型
2.其他
2.1 統計的假設檢驗
2.2 Kaplan-Meier法
參考文獻

撥開迷霧，洞悉本質：一本關於數據背後深層結構的書 在信息爆炸的時代，我們被海量的數據所包圍。從市場調研報告到用戶行為分析，從基因組學研究到社會科學調查，數據無處不在，其價值也日益凸顯。然而，原始數據的繁雜往往令人望而卻步，其背後隱藏的真正規律和驅動因素也並非一目瞭然。本書旨在帶領讀者穿透數據錶麵的喧囂，直抵其核心，發掘那些看不見的、決定性的潛在力量。 我們生活在一個充滿復雜關係的世界裏。兩個看似無關的變量，可能在某個深層維度上緊密相連。一係列看似零散的現象，可能由少數幾個基本因素所驅動。例如，消費者對某種商品的購買行為，可能受到價格、品牌聲譽、廣告宣傳、促銷活動、甚至季節性需求等多種因素的綜閤影響。而這些因素本身，又可能受到更深層次的經濟周期、社會潮流、文化習俗等因素的間接塑造。在自然科學領域，動植物的各種性狀，如身高、體重、羽毛顔色、葉片形狀等，並非孤立存在，它們往往受到基因、環境、營養等一係列復雜生物學和生態學過程的共同影響。在醫學診斷中，患者的各種癥狀，如發燒、咳嗽、乏力，可能是由某種單一或多種疾病引起的，而這些疾病背後則有更復雜的病理生理機製。 本書的核心主題，便是如何係統地、科學地識彆和量化這些潛藏在錶層數據之下的、能夠解釋觀測變量之間相互關聯的“隱形力量”——我們稱之為“因子”。我們將重點探討一種強大的統計分析技術，它能夠幫助我們從大量相互關聯的變量中，提煉齣少數幾個關鍵的、能夠概括絕大部分信息變異的潛在因子。這種技術，就好比一位經驗豐富的偵探，能夠從紛繁復雜的綫索中，梳理齣幕後主使，揭示事件的本質。 本書內容概述： 第一部分： 數據世界的坐標係——理解變量間的關聯 在深入因子分析之前，我們需要建立一個堅實的基礎，理解數據中的變量是如何相互聯係的。我們將從最基本的統計概念入手，如變量的類型、數據的度量尺度，以及描述性統計的常用方法。隨後，我們將重點講解 協方差 和 相關係數。協方差和相關係數是衡量兩個變量之間綫性關係方嚮和強度的關鍵指標。通過它們，我們可以初步瞭解哪些變量傾嚮於一同變化，哪些變量則錶現齣相反的變化趨勢。 我們將深入探討 相關矩陣 的構建和解讀。相關矩陣以可視化的方式呈現瞭所有變量對之間的相關性，它如同數據的“全景圖”，讓我們能夠快速發現變量之間的潛在聯係網絡。在此基礎上，我們將介紹 假設檢驗 的基本原理，以及如何判斷觀察到的相關性是否具有統計學意義，從而避免從隨機波動中得齣錯誤的結論。 第二部分： 發掘深層結構——因子分析的核心理論與方法 這一部分是本書的重中之重，我們將正式進入因子分析的殿堂。我們將詳細闡述因子分析的基本模型，即假設觀測變量可以錶示為少數幾個共同因子和特定因子（或稱殘差）的綫性組閤。我們將解釋 共同因子 的概念：它們是觀測變量之間共享的、能夠解釋它們之間協方差的潛在變量。而 特定因子 則代錶瞭每個觀測變量所特有的、不被共同因子解釋的那部分變異。 本書將係統介紹 主成分分析（PCA） 和 因子分析（FA） 這兩種最常用的降維技術。雖然它們在目標上有所不同，PCA 主要側重於最大化方差的保留，而 FA 則側重於解釋變量之間的協方差結構，但它們都能夠有效地提取潛在因子。我們將詳細講解 PCA 的數學原理，包括特徵值和特徵嚮量的概念，以及如何利用它們來確定主成分的數量。 接著，我們將重點闡述因子分析的具體模型，包括 主軸因子法（Principal Axis Factoring）、最大似然法（Maximum Likelihood Factoring） 等常見的因子提取方法。我們將深入理解 因子載荷（Factor Loadings） 的含義，它錶示每個觀測變量與每個共同因子之間的相關程度。高因子載荷意味著該觀測變量對某個共同因子有很強的貢獻。 為瞭更好地解釋因子，我們還需要進行 因子鏇轉（Factor Rotation）。我們將介紹 正交鏇轉（Orthogonal Rotation）（如 Varimax 鏇轉）和 斜交鏇轉（Oblique Rotation）（如 Promax 鏇轉）的原理和適用場景。鏇轉的目的是使因子載荷矩陣更具“解釋性”，即將每個觀測變量“加載”到盡可能少的因子上，同時使因子之間具有更清晰的結構。 第三部分： 應用與實踐——將因子分析融入你的研究 理論的掌握離不開實際的運用。本部分將通過豐富的案例，展示因子分析在不同領域的應用。我們將從數據預處理開始，包括如何處理缺失值、異常值，以及選擇閤適的變量進行分析。 市場營銷與消費者行為： 如何利用因子分析識彆消費者細分群體？如何從大量的品牌屬性評估中，提煉齣影響消費者購買決策的關鍵驅動因素？例如，通過分析消費者對不同産品特徵的評分，我們可以發現“性能卓越”、“操作簡便”、“設計美觀”等幾個核心的因子，從而指導産品開發和營銷策略。 社會科學與心理學： 如何分析問捲調查數據，揭示潛在的心理特質或社會態度？例如，在一項關於幸福感的調查中，我們可以通過因子分析，將問捲中的多個條目歸納為“生活滿意度”、“積極情緒”、“人際關係”等幾個核心的因子，從而更深入地理解幸福感的構成。 生物學與醫學： 如何從大量的基因錶達數據或臨床指標中，尋找潛在的生物標誌物或疾病亞型？例如，在癌癥研究中，因子分析可能幫助我們識彆齣一組基因錶達模式，這些模式能夠區分不同的癌癥亞型，從而指導個性化治療。 教育學與人纔測評： 如何設計更有效的考試，評估學生的綜閤能力？如何從學生的多項錶現中，識彆齣影響其學業成就的關鍵能力因子？ 我們將提供詳細的操作步驟，指導讀者如何在常用的統計軟件（如 R、Python、SPSS 等）中實現因子分析。我們將演示如何進行數據導入、參數設置、結果解讀，以及如何撰寫因子分析的報告。 第四部分： 深入與拓展——因子分析的進階話題與注意事項 為瞭使讀者對因子分析有更全麵、更深入的理解，我們將觸及一些進階話題。例如，因子得分（Factor Scores） 的計算與解釋，它們可以看作是每個觀測對象在各個潛在因子上的得分，為進一步的個體分析奠定瞭基礎。 我們還將討論 驗證性因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）。與探索性因子分析（Exploratory Factor Analysis, EFA）不同，CFA 允許研究者根據先驗理論，預設因子結構，然後檢驗該結構是否與觀測數據擬閤。CFA 在理論研究和模型驗證中扮演著重要角色。 此外，本書還會強調因子分析中的一些重要注意事項和潛在陷阱。例如，樣本量 對因子分析結果的影響，變量的選擇 如何影響因子結構，以及如何 避免過度擬閤。我們將強調因子分析的解釋性，以及它並非一個“黑箱”操作，而是需要結閤領域知識進行審慎的解讀。 本書的獨特價值： 與其他統計學書籍不同，本書並非簡單羅列公式和方法，而是緻力於構建一種“理解”的視角。我們將通過生動的語言、清晰的邏輯和貼切的案例，幫助讀者建立對因子分析的直觀理解。我們關注的不僅是“如何做”，更是“為什麼這樣做”以及“這樣做有什麼意義”。 本書的行文風格力求平實易懂，避免過度的學術術語堆砌，即使是統計學領域的初學者，也能在循序漸進的引導下，逐步掌握因子分析的核心思想。同時，本書也為有一定統計學基礎的讀者提供瞭更深入的理論探討和實踐指導。 我們相信，通過閱讀本書，你將獲得一種全新的視角來審視你所麵對的數據。你將學會如何從紛繁復雜的信息中，剝離齣其內在的、具有決定性意義的驅動因素，從而做齣更明智的決策，更準確地理解世界。這不僅僅是一本關於統計方法的書，更是一本關於洞察本質、撥開迷霧的思維指南。無論你是科研人員、數據分析師、市場營銷專傢，還是對數據背後隱藏的規律充滿好奇的探索者，本書都將是你手中不可或缺的利器。

評分☆☆☆☆☆

這本《漫畫統計學之因子分析》聽起來簡直是為我量身定做的寶藏！我一直覺得統計學這玩意兒枯燥得像啃石頭，那些密密麻麻的公式和晦澀難懂的術語，每次翻開書本不到五分鍾我就想把自己扔到九霄雲外去。但是，看書名裏帶有“漫畫”兩個字，我就忍不住充滿瞭期待。我猜想，作者一定是用非常生動有趣的方式，把那些讓人頭疼的因子分析概念，通過可愛的漫畫人物和輕鬆的故事情節串聯起來。我特彆希望能看到，那些復雜的數學推導過程，是如何被巧妙地“漫畫化”的。比如，因子分析的核心思想是降維，把大量變量壓縮成少數幾個潛在因子，這在數學上抽象起來很費勁，但如果能畫成一張“變量的瘦身派對”或者“信息濃縮工廠”的圖景，那理解起來肯定事半功倍。我最想知道的是，作者如何處理因子鏇轉和命名的問題，這通常是實戰中最讓人抓狂的環節，希望漫畫能把這種“給因子取名字”的過程描繪得像偵探解謎一樣引人入勝。如果這本書能讓我從“看到統計學就想逃跑”的狀態，轉變為“期待下一次的漫畫學習之旅”，那它絕對是年度最佳科普讀物。

評分☆☆☆☆☆

我是一個資深的動漫迷，從小到大，看過的日係漫畫和美式漫畫加起來都能堆成一個小山瞭。我對視覺敘事的力量深信不疑，所以《漫畫統計學之因子分析》這個名字，立刻擊中瞭我的“癢點”。我擔心的是，如果為瞭迎閤“漫畫”而過度簡化瞭內容，導緻統計學背後的嚴謹性蕩然無存，那這本書就成瞭掛羊頭賣狗肉的僞科普。我更傾嚮於一種“信息密度高但錶達方式輕鬆”的風格。我設想，作者會不會用不同畫風的漫畫來代錶不同的分析場景？比如，用日係萌係畫風來描述探索性因子分析（EFA）的初步探索階段，充滿瞭未知和嘗試；而用更嚴謹的歐美寫實畫風來展示驗證性因子分析（CFA）的結構確認過程，強調模型的契閤度。如果能加入一些“彩蛋”式的統計學冷知識，比如某個著名統計學傢的搞笑小傳，那就更棒瞭。這本書如果能做到將美學、趣味性與深厚的數理基礎完美融閤，它就不再是一本教科書，而更像是一套精緻的收藏品，讓人願意反復翻閱，每次都能從中汲取新的養分。

評分☆☆☆☆☆

我從事用戶體驗設計（UX）工作，經常需要處理大量的定性訪談記錄和用戶反饋，這些數據雖然豐富，但維度極高，難以量化。我一直渴望有一種工具能幫我把這些散亂的文字描述，結構化成幾個關鍵的用戶畫像因子。因此，我對《漫畫統計學之因子分析》的期待，聚焦於它在處理文本數據和定性信息時的應用能力。我希望看到的是，如何將“用戶覺得界麵很直觀”和“用戶覺得操作流程順暢”這兩個看似不同的評價，通過因子分析歸納到一個名為“易用性”的潛在因子上。書中如果能展示如何將詞頻分析的結果，喂給因子分析模型，甚至是如何用漫畫來解釋因子載荷值與語義距離之間的關係，那將是革命性的。我特彆想知道，書中對“因子鏇轉的動機”是如何描繪的，比如，如果初始因子解不具有業務意義，作者會不會用一個漫畫角色“努力擰動”一個抽象的鏇轉盤，來形象地解釋“最大方差法”或“斜式鏇轉”是如何幫助我們得到更清晰、更可解釋的結果的。這對於我們非統計科班齣身的設計師來說，是至關重要的實操指導。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我最近在整理手頭的一些問捲數據，想看看用戶行為背後的驅動因素到底有哪些，結果一頭紮進瞭因子分析的泥潭裏。現在手頭的教材，講的是傳統的方法論，每一個步驟都像是在走一條布滿荊棘的數學迷宮，我看著那些加載因子矩陣和特徵值分解的章節，感覺自己的智商正在被無情碾壓。我非常好奇這本書裏是如何處理“解釋性”這個難題的。因子分析的結果往往是得到一堆數學上的載荷值，但如何從這些數字中提煉齣真正有意義的業務洞察，卻是最考驗功力的部分。我希望這本書能提供大量的實戰案例，而不是空泛的理論。比如，如果涉及到市場細分，這本書會不會用一個生動的漫畫場景來演示，如何通過因子分析從購買頻率、品牌忠誠度、價格敏感度這幾個變量中，提煉齣“價格敏感型客戶”和“忠誠鐵杆粉”這兩個核心因子？並且，我特彆關注那些關於“如何判斷因子個數”的經驗法則，如果能通過漫畫裏的角色對話，把“碎石子理論”或者“特徵值大於1”這些準則講得像生活常識一樣自然，那這本書的價值就無可估量瞭。我需要的是能直接上手操作，而不是隻能在理論層麵進行精神勝利法的指南。

評分☆☆☆☆☆

從一個純粹的讀者角度來看，我最看重閱讀體驗的連貫性和邏輯的流暢性。很多統計學的書，即便有圖錶，但文字敘述的跳躍性太大，前一頁還在講方差，後一頁突然就跳到瞭最大似然估計，中間的橋梁部分往往是一片空白。我希望《漫畫統計學之因子分析》能像一個優秀的導遊，帶著我一步步深入這個復雜的領域。我期待看到的是，每一個統計學概念，比如“共同度”或者“特異性方差”，都有一個明確的、貫穿始終的漫畫符號來代錶它，讓讀者即使放下書本一段時間，也能迅速通過符號迴憶起其背後的含義。而且，我非常希望作者能對因子分析的“假設前提”進行非常細緻的漫畫式講解，比如，因子分析要求變量之間存在一定的共綫性，作者會不會畫一個聚會場景，來形象地解釋“關係緊密”的變量纔能被閤並成一個因子？如果書的結尾能提供一個“因子分析自查清單”，用漫畫的形式總結齣“什麼時候用因子分析，什麼時候該用主成分分析”，那就太完美瞭。我追求的不是速成，而是能夠真正內化知識的、有溫度的學習過程。

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

淺顯易懂……挺好的，已購全係列

評分☆☆☆☆☆

漫畫形式挺好的，比純文字的，更容易看下去

評分☆☆☆☆☆

給孩子買的，我自己也在看，寓教於樂

評分☆☆☆☆☆

給孩子買的，我自己也在看，寓教於樂

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

不錯