Python論文數據統計分析 - 城邦阅读花园


	運用Python進行資料分析，讓數據說話，有效達成論文目標。　　⊙統計分析初學者最佳實用手冊，精要理論＋手把手操作教學。　　⊙內容涵蓋論文寫作常用的敘述統計、推論統計、非參數檢定，並延伸至結構方程模式，對於需要撰寫論文但對統計方法不熟悉的研究生尤其受用。　　⊙適用於社會科學領域的學生和研究人員，特別是碩博士量化研究論文應用在問卷調查方面的分析、多變量研究、實驗設計與統計課程等項目。　　需要的論文統計分析方法都在這裡！　　受限於軟體工具的取得，研究者有可能面臨雖掌握足夠的數據資料，卻缺乏專業統計分析工具的窘境。本書介紹的Python為開放原始碼的開源軟體，解決統計分析軟體高成本、難入手的研究門檻，對於學術工作帶來極大的便利性與可及性，可協助提升研究專業能力。　　Python的應用具有寬廣的發揮度，比如透過網路爬蟲抓取即時資料作大數據分析、編寫程式來加大對議題鑽研的深度與廣度的可能性，也能更加深入嘗試使用該工具來完成數據分析工作並獲得良好成果。書中內容在有關統計學部分作基礎概念解說，並偏重在數據分析的手把手教學步驟示現，讓初學者或者是有論文需求者可以按照內容簡易操作，並達成高效率地論文數據統計分析目標。


	目錄第 1 章 Python軟體介紹 1.1 Python的發展 1.2 安裝Python軟體 1.3 整合開發環境的概念 1.4 Anaconda Prompt管理模組 1.5 常用整合開發環境 Python手把手教學 01：執行第一支Python程式第 2 章數據資料的測量與建立 2.1 數據的統計與測量 2.2 資料建立與編碼簿 2.3 登錄資料與資料儲存 Python手把手教學 02：建立CSV檔案資料第 3 章 Python的Pandas庫進行數據分析 3.1 Python Pandas庫介紹 3.2 模組、套件包與工具庫 3.3 載入模組與套件 3.4 Pandas 讀取資料 3.5 資料檢視與基本操作 Python手把手教學 03：資料讀取與輸出第 4 章 Pandas數據資料處理 4.1 Pandas資料檢視 4.2 Pandas資料篩選 4.3 Pandas資料清理 4.4 Pandas資料轉換 4.5 Pandas資料統計 4.6 Pandas匯出儲存檔案 Python手把手教學 04：數值計算與新增行標籤第 5 章數值資料分析與視覺化：Numpy及matplotlib 5.1 為什麼需要資料視覺化？ 5.2 NumPy的基礎ndarry陣列與運算 5.3 matplotlib視覺化套件應用 Python手把手教學 05：資料視覺化第 6 章平均數檢定 6.1 t檢定的概念 6.2 執行t檢定 Python手把手教學 06：獨立樣本t檢定第 7 章變異數分析 7.1 變異數分析的概念 7.2 單因子重複量數變異數分析 7.3 單因子變異數分析 7.4 二因子變異數分析 7.5 二因子變異數分析：混合設計 Python手把手教學07：單因子變異數分析第 8 章非參數檢定 8.1 非參數檢定的概念 8.2 二組獨立樣本的非參數檢定 8.3 多組樣本的非參數檢定 Python手把手教學08：非參數檢定第 9 章相關與迴歸分析 9.1 相關分析的概念 9.2 相關分析的執行 9.3 線性迴歸分析的概念 9.4 線性迴歸分析的執行 Python手把手教學09：多元迴歸分析第 10 章項目分析與信度 10.1 項目分析的概念與執行 10.2 信度分析的概念與執行 Python手把手教學10：項目分析與信度分析第 11 章因素分析 11.1 因素分析的概念 11.2 因素分析執行 Python手把手教學11：因素分析第 12 章類別資料分析 12.1 類別資料分析的概念 12.2 執行卡方檢定 Python手把手教學12：卡方獨立性檢定第 13 章結構方程模式 13.1 驗證性因素分析的概念 13.2 驗證性因素分析的執行 13.3 結構方程模式的概念 13.4 結構方程模式的執行 Python手把手教學13：驗證性因素分析