量化研究与统计分析的图书目录

1. 量化研究与统计分析的图书目录

 第一章 科学研究与量化方法第一节 科学研究的概念与方法一、科学的目的与功能二、科学研究的特性三、科学研究的内容四、理论及其功能第二节 主要的量化研究设计一、调查法二、相关法三、实验法四、量化方法之比较第三节 量化研究的结构与内容一、绪论二、方法三、结果四、讨论第四节 量化研究的程序一、理论引导阶段二、数据搜集阶段三、数据分析阶段第五节 计算机软件包在科学研究上的应用第二章 测量理论与方法第一节 测量的基本概念一、测量的意义二、测量与统计的基础：变异第二节 测量的尺度一、名义尺度二、顺序尺度三、等距尺度四、比率尺度五、测量尺度的比较第三节 测量的格式一、测量格式的基本特性二、量化研究的测量格式三、测量格式的比较 第三章 数据计算机化与SPSS 介绍第一节 编码系统的建立与应用一、编码系统与工具发展的优先性二、编码系统的概念三、文字资料的计量处理四、编码表五、废卷处理第二节 SPSS 的介绍一、SPSS 简介二、SPSS 的基本运作原理三、SPSS 的基本操作四、SPSS 的各种窗口第四章 数据库的建立第一节 建立SPSS 数据文件一、SPSS 数据窗口的开启二、数据库的建立第二节 其他文档的转入一、EXCEL 文档读入二、由文字文档（ASCII 档案，.dat）读入第三节 复选题处理与分析一、复选题的基本格式二、基本分析策略三、复选题分析第四节 排序题处理与分析一、排序题的基本格式二、次数分布表的应用三、交叉表的应用第五章 数据与文档管理第一节 数据管理功能一、新增变量与观察值二、数据查询三、数据排序四、数据转置五、定义变量属性第二节 文档管理功能一、观察值加权二、分割文档三、选择观察值四、数据合并：新增观察值五、数据合并：新增变量第三节 数据转换功能一、计算二、重新编码三、数据分组四、计数五、等级观察值第六章 数据检核第一节 数据查核一、过程检核二、终点查核第二节 遗漏值处理一、遗漏的型态二、遗漏值的处置三、SPSS 的遗漏值处理功能第三节 偏离值的侦测与处置一、单变量偏离检验二、多变量偏离检验三、偏离值的处理第四节 反应心向一、反应心向的界定二、反应心向的处理第七章 数据的图示第一节 次数分布表的运用一、基本原理二、次数分布的图示三、茎叶图四、次数分布表的制作第二节 统计图的运用一、茎叶图的制作二、长条图的制作三、线形图的制作四、散布图的制作第八章 描述统计的原理与应用第一节 集中量数一、平均数二、中位数三、众数四、集中量数的特性与使用时机第二节 变异量数一、全距二、四分差三、以离均差为基础的变异量数四、变异量数的特性与使用时机第三节 偏态与峰度一、偏态二、峰度三、偏态与峰度的判断第四节 相对量数一、百分等级与百分位数第五节 标准分数一、Z分数二、正态化Z分数三、T分数第六节 描述统计的 SPSS 操作一、次数分布表功能二、描述性统计量功能三、观察值摘要功能四、相对量数转换五、Z分数转换六、T分数转换 第九章 类别数据的分析——卡方检验第一节 基本概念一、类别数据的呈现二、类别数据的检验形式第二节 类别变量的统计检验一、残差分析二、卡方检验三、校正公式第三节 类别变量的关联系数一、Phi（Φ）系数二、列联系数与V系数三、Lambda（λ）系数四、Tau（τy）系数第四节 顺序变量的关联分析一、Gamma 系数二、Tau-b 与 Tau-c 系数三、Kappa 量数四、Somers’s dyx第五节 范例解析第十章 平均数的差异检验——t检验第一节 基本概念一、Z检验与t检验二、单总体与多总体检验三、单尾与双尾检验四、独立样本与相依样本第二节 平均数差异检验的原理一、抽样分布与中央极限定理二、统计检验的决策原则三、平均数的统计检验四、t检验的基本假设第三节 范例解析第十一章 平均数的变异分析——ANOVA第一节 基本概念第二节 变异数分析的统计原理一、基本原理二、变异数的计算与拆解三、相依样本的变异数分析四、固定效果模式与随机效果模式五、实验、族系与比较错误率六、效果量七、ANOVA 的基本假设与相关问题第三节 多重比较：事前与事后检验一、事前比较二、事后比较第四节 共变数分析一、控制的概念二、连续变量作为共变量三、共变数分析的原理四、变异量拆解第五节 范例解析第十二章 多因子变异数分析第一节 基本概念一、多因子变异数分析的数据形式二、多因子变异数分析的各种效果第二节 多因子变异数分析的统计原理一、变异数拆解二、整体检验与事后检验三、单纯主要效果检验第三节 带有相依样本的多因子变异数分析一、基本概念二、变异数拆解三、整体效果的假设检验四、多因子变异数分析的交互作用图示第四节 范例解析第十三章 线性关系的分析——相关与回归第一节 基本概念第二节 积差相关的原理与特性一、变异数与共变数二、积差相关系数三、积差相关系数的特性四、积差相关的假设检验五、Spearman 等级相关六、点二系列相关第三节 回归分析一、回归分析的概念二、最小平方法与回归方程式三、回归系数四、回归误差与可解释变异五、回归模型的显著性检验六、估计标准误七、回归系数的统计检验八、回归系数的区间估计九、回归分析的基本假设第四节 范例解析第十四章 多元回归第一节 基本概念第二节 多元回归的原理与特性一、多元相关二、多元回归方程式三、回归系数的统计检验四、共线性诊断第三节 多元回归的变量选择模式一、同时回归分析二、逐步回归分析三、阶层回归分析四、三种回归方法的比较第四节 范例解析 第十五章 测验发展与信效度第一节 测验发展的程序与步骤一、准备阶段二、预试阶段三、正式阶段四、后续发展阶段第二节 信度一、信度的意义二、信度系数的原理三、测量误差与测量标准误四、信度的估计方法五、影响信度的因素第三节 效度一、效度的意义二、效度的类型与原理三、其他效度的讨论四、效度衡鉴技术五、影响效度的因素第四节 信度与效度之关系第十六章 项目分析与信度估计第一节 项目分析的基本概念一、项目难度二、项目鉴别度第二节 项目分析的计量方法一、遗漏值判断法二、描述统计指数三、题目总分相关法四、内部一致性效标法五、因素负荷量判断法第三节 项目分析实际范例一、遗漏检验与描述统计检测二、极端组比较三、同质性检验四、综合判断第四节 信度估计范例一、Cronbach’s α 系数二、折半信度分析结果第十七章 因素分析第一节 基本概念第二节 因素分析的基本特性一、简化结构原则二、因素与共变结构三、因素分析的条件第三节 因素分析的数学原理一、因素分析涉及之各矩阵二、相关系数适切性的判断三、因素的萃取四、因素个数的决定五、特征向量、特征值与萃取变异六、因素结构与负荷量七、因素转轴八、因素分数第四节 范例解析参考文献术语英汉对照表万卷方法总书目社会影响

2. 数字化定量分析的介绍

本书的核心思想就是把金融市场的分析角度从现象上升到数学。作者由数字运行规律出发。提出掌握市场波动的原理，使用简单、内容新颖、实用性强，而且具备普遍的适用性，可以应用于股票、外汇、期货等多种金融市场。