⊙AI與SPSS雙軌並行的創新學習模式：以AI作為主要分析工具，降低初學者的技術門檻，並結合SPSS作為結果檢核基準，確保精準性與可信度，兩者相輔兼顧學習效率與分析嚴謹度。
⊙循序漸進的系統化內容架構：本書依據研究實際流程編排，從資料庫建立、資料前置處理、描述統計，逐步進入推論統計與進階分析，使讀者能按部就班累積能力。
⊙完整涵蓋主要推論統計方法：內容包含相關分析、t檢定、變異數分析、重複量測、共變數分析、迴歸分析（含邏輯斯迴歸與ROC曲線），中介與調節模型檢定、驗證性因素，提供統計應用的全貌。
⊙兼顧測量工具發展與程序驗證：涵蓋項目分析、因素分析、反向題處理、向度建構、信效度檢驗，提供量表編製的完整流程。
⊙理論與實務並重的操作導向內容：以清楚的概念說明，搭配AI與SPSS的實務示範，使讀者能真正應用統計工具，學以致用。
本書旨在為讀者開啟一條更直覺、有效率的學習路徑，且強調理論與實務並進。每一章節除了概述統計方法的基本原理外，更特別著重於AI提示語撰寫與SPSS操作流程的示範，並透過具體案例展示如何解讀分析結果。書中所有範例皆以「讓讀者能夠獨立完成分析並正確詮釋」為目標，協助初學者逐步建立自信，並提升實際操作能力。
書中內容架構依循實際統計分析的操作流程，由基礎到進階循序展開。其中「推論統計」為本書重點，包括：探討變項關聯性的相關分析、比較兩組平均數差異的獨立樣本t檢定、比較三組以上的變異數分析，以及針對同一群受試者在不同條件或時間點的重複量測分析。此外，針對共變數分析、中介與調節模型檢定也有詳細說明。
透過AI與SPSS的雙重輔助學習，讀者能更具體掌握統計技術的操作流程與分析邏輯，奠定穩固的統計思維與判讀能力。
作者簡介：
吳明隆
現職：
國立高雄師範大學師資培育與就業輔導處專任教授
學歷：
國立高雄師範大學教育學系博士
事蹟：
榮獲特殊優良教師（師鐸獎）
榮獲全國十大傑出資訊人才
章節試閱
Chapter01 資料檔轉換與分組
數據資料分析一定會有資料檔，多數使用者在高等統計與多變量統計分析研究會採用SPSS統計軟體，此軟體的副檔名有些AI無法讀取，若要讓AI進行數據資料的統計分析，附件上傳的資料檔最好將原資料檔轉存為試算表檔案「*.xlsx」或「*.csv」，上述二種檔案類型Excel都可以開啟儲存。
數據資料檔要單獨儲存為一個檔案，利用檔案上傳方法將資料檔上傳到AI對話視窗中。
功能：增列原資料檔間斷變項之水準群組的群組標記名稱
資料檔為試算表檔案，副檔名為「.xlsx」或「.csv」檔案。
訊息提示語
「班級」欄變項中的水準數值1、2、3之群組名稱分別表示忠班、孝班、仁班；「性別」欄變項的水準數值1、2之群組名稱分別表示男生、女生，請將這二個欄位變項的水準數值改為群組文字名稱，變項名稱分別為「班級標記」、「性別標記」。二個變項欄資料增列在原資料檔工作表的最後面，生成一個可以下載的新試算表資料檔。
附件資料檔上傳的操作程序：
在對話方框中鍵入使用者給予的訊息指令語，訊息指令語越完備精準越好，可以用段落方式或條理列舉方式都可以。
按對話方盒左下角的「＋」號圖示鈕。
開啟對話視窗方盒有幾個主要選項：
• 使用專案(Use a project)
• 從Google Drive新增(Add from Google Drive)
• 從GitHub新增(Add from GitHub)
• 截取螢幕畫面(Take a screenshot)
• 上傳檔案(Upload a file)
範例視窗界面為選取「上傳檔案(Upload a file)」選項。
在新資料夾中選取標的資料檔（最好是試算表原始的檔案.xlsx或.csv檔案）：
已上傳的檔案會以小圖示方式顯示，如要刪除可點選小圖示左上角「×」號鈕，「×」號顯示的英文字為移除(Remove)。
原始試算表工作表數據如下，班級為三分類別變項、性別為二分類別變項；英文成績、關懷、要求等三個變項都是計量變數（連續變項）。
資料檔的格式型態結構如下：
1. 工作表中的第一列各欄為變項名稱，包括人口變項（背景資料變項）、量表各測量題項、量表題項加總後的向度／構面變項等。
2. 每位受試者或樣本資料數據在一橫列（即每個橫列都是一份問卷數據或是受試者前測、後測、追蹤測的縱貫資料），可包括人口變項數據、量表測量題項分數、量表向度／變項分數等，測量值數據從第二列開始。
3. 所有數據資料都儲存在第一個工作表，檔案中不要有第二個以上工作表。
4. 各欄位對應的數據測量值可以為整數或小數，如題項分數一般介於1∼10之間，但人口變項（基本資料）的水準數值編碼一定要為整數，在AI附件資料檔中，人口變項欄的水準可以為數值或群組標記（SPSS統計分析之資料檔一定都要為數值資料）。
範例資料檔五個欄變項的工作表部分數據如下。橫列為受試者填答的資料，直行為變項名稱。
表格資料為六十位樣本之完整數據資料(N = 60)。
AI回應結果
每次AI生成或回應結果不會完全相同，從表格格式到內容簡要詮釋說明，但若統計分析程序沒有錯誤，最後的統計分析結果會相同。
AI在生成新的資料檔時（供下載開啟的新試算表檔案格式），有時會出現錯訊，此種轉換過程結果出現處理檔案的錯誤訊息文字如：「Error: 處理檔案時發生錯誤: TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'readFile')」。
發生此種情況在使用AI進行統計分析增列欄變項或產製新的試算表資料檔時經常出現，解決策略就是將錯誤訊息文字直接複製貼於原AI對話方盒，再按重新生成鈕即可。
或是直接在對話方框中告知AI：
「生成的新資料檔無法下載開啟」，或「生成的新資料檔無法下載開啟，請再詳細檢核錯誤地方，重新生成新的資料檔」。
Chapter01 資料檔轉換與分組
數據資料分析一定會有資料檔，多數使用者在高等統計與多變量統計分析研究會採用SPSS統計軟體，此軟體的副檔名有些AI無法讀取，若要讓AI進行數據資料的統計分析，附件上傳的資料檔最好將原資料檔轉存為試算表檔案「*.xlsx」或「*.csv」，上述二種檔案類型Excel都可以開啟儲存。
數據資料檔要單獨儲存為一個檔案，利用檔案上傳方法將資料檔上傳到AI對話視窗中。
功能：增列原資料檔間斷變項之水準群組的群組標記名稱
資料檔為試算表檔案，副檔名為「.xlsx」或「.csv」檔案。
訊息提示語
「班級...
作者序
緒論
本書以「AI與SPSS的運用」為副標題，旨在為讀者開啟一條更直覺、有效率的學習路徑。全書以人工智慧作為主要的數據分析工具，再搭配SPSS進行結果檢核，形成AI與傳統統計軟體並行的雙軌學習模式。這樣的設計基於一個重要的理念：AI工具能有效降低統計技術的入門門檻，讓使用者能以更自然的方式理解分析步驟與數據意涵；而SPSS作為學界歷史悠久且高度可靠的統計軟體，則提供了穩定的驗證基準，確保分析結果的準確性與可信度。兩者結合後，不僅能提升初學者的學習效率，也能協助讀者養成嚴謹的研究態度。
本書的內容架構依循實際統計分析的操作流程，由基礎到進階循序展開。AI訊息指令的撰寫從最初的簡易句式，逐步引導到更精準、完整的表達方式；統計分析方法則涵蓋從基礎統計到高等統計的核心技術。推論統計是本書的重點內容，我們依據不同研究問題的特性與資料型態，系統性介紹常用的統計方法，包括：探討變項關聯性的相關分析、比較兩組平均數差異的獨立樣本t檢定、比較三組以上的變異數分析，以及針對同一群受試者在不同條件或時間點的重複量測分析。此外，共變數分析也在書中獲得詳細說明，協助讀者在排除干擾變項後，更準確地評估自變項對依變項的影響。
在測量工具的建構與檢驗上，本書亦提供完整介紹。項目分析協助研究者檢視問卷各題目的品質與適切性；因素分析則用於探索量表的潛在結構，建立良好的構念效度，它是量表編製與心理計量中不可或缺的分析方式。迴歸分析部分從最基本的簡單迴歸開始，逐步延伸到多元迴歸，並補充邏輯斯迴歸及ROC曲線的應用，以協助讀者理解如何建構預測模型，以及如何更深度解讀各項迴歸係數。
隨著研究方法的持續演進，中介與調節模型的檢定已成為現代研究中常見而重要的議題。本書以清楚易懂的方式說明中介模型如何揭示變項間的間接作用機制，並解釋調節模型如何呈現不同條件下效果的變化。透過AI與SPSS的雙重示範，讀者能更具體掌握這些進階統計技術的操作流程與分析邏輯。
本書的編寫理念，強調理論與實務並進。每一章節除了概述統計方法的基本原理外，更特別著重於AI提示語撰寫與SPSS操作流程的示範，並透過具體案例展示如何解讀分析結果。書中所有範例皆以「讓讀者能夠獨立完成分析並正確詮釋」為目標，協助初學者逐步建立自信，並提升實際操作能力。
本書的五大特色如下：
1. AI與SPSS雙軌並行的創新學習模式：以AI作為主要分析工具，並結合SPSS作為結果檢核基準。AI降低初學者的技術門檻，SPSS提供結果的精準性與可信度，兼顧學習效率與分析嚴謹度。
2. 循序漸進的系統化內容架構：本書依據研究實際流程編排，從資料庫建立、資料前置處理、描述統計，逐步進入推論統計與進階分析，使讀者能按部就班累積能力。
3. 完整涵蓋主要推論統計方法：內容包含相關分析、t檢定、變異數分析、重複量測、共變數分析、迴歸分析（含邏輯斯迴歸與ROC曲線），以及中介與調節模型檢定，提供統計應用的全貌。
4. 兼顧測量工具發展與驗證：涵蓋項目分析、因素分析、反向題處理、向度建構、信效度檢驗，提供量表編製的完整流程。
5. 理論與實務並重的操作導向內容：以清楚的概念說明搭配AI與SPSS的實務示範，使讀者能真正應用統計工具，而非僅停留在概念理解。
在人工智慧快速發展的時代，善用AI提高統計分析效率已成必然。然而，任何工具最終都必須建立在使用者對統計概念的充分理解與批判思考之上。本書期望協助讀者在AI工具與傳統統計軟體的雙重支援下，建立扎實的數據分析能力，並在未來的研究工作或專業實務中，奠定穩固的統計思維與判讀能力。
緒論
本書以「AI與SPSS的運用」為副標題，旨在為讀者開啟一條更直覺、有效率的學習路徑。全書以人工智慧作為主要的數據分析工具，再搭配SPSS進行結果檢核，形成AI與傳統統計軟體並行的雙軌學習模式。這樣的設計基於一個重要的理念：AI工具能有效降低統計技術的入門門檻，讓使用者能以更自然的方式理解分析步驟與數據意涵；而SPSS作為學界歷史悠久且高度可靠的統計軟體，則提供了穩定的驗證基準，確保分析結果的準確性與可信度。兩者結合後，不僅能提升初學者的學習效率，也能協助讀者養成嚴謹的研究態度。
本書的內容架構依循實際...
目錄
Chapter 01 資料檔轉換與分組
Chapter 02 反向題計分與向度變項欄增列
Chapter 03 描述性統計與次數分配
Chapter 04 積差相關分析
Chapter 05 獨立樣本t檢定
Chapter 06 單因子獨立樣本變異數分析
Chapter 07 重複量數（相依樣本）檢定
Chapter 08 迴歸分析
Chapter 09 共變數分析
Chapter 10 量表項目分析
Chapter 11 探索性因素分析
Chapter 12 中介模型檢定
Chapter 13 調節變項
Chapter 14 應用AI進行量化數據分析與結果詮釋的注意事項
後記
附錄 AI在驗證性因素分析應用
Chapter 01 資料檔轉換與分組
Chapter 02 反向題計分與向度變項欄增列
Chapter 03 描述性統計與次數分配
Chapter 04 積差相關分析
Chapter 05 獨立樣本t檢定
Chapter 06 單因子獨立樣本變異數分析
Chapter 07 重複量數（相依樣本）檢定
Chapter 08 迴歸分析
Chapter 09 共變數分析
Chapter 10 量表項目分析
Chapter 11 探索性因素分析
Chapter 12 中介模型檢定
Chapter 13 調節變項
Chapter 14 應用AI進行量化數據分析與結果詮釋的注意事項
後記
附錄 AI在驗證性因素分析應用
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