內容簡介
⊙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。
作者介紹
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
目次
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
