資料分析範例的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

量化研究與統計分析(六版)：SPSS與R資料分析範例解析

為了解決資料分析範例的問題，作者邱皓政 這樣論述：

　　量化研究是當代社會與行為科學的強勢典範，統計分析則是量化研究的核心，當學生們苦惱於學統計、做研究、跑分析之時，《量化研究與統計分析》一書提供了一套從研究學理──統計的知識──操作的能力，三合一的系統化知識與技術性介紹。 　　難得的是，本書有別於傳統統計教科書的深奧難解、研究方法教材的浩瀚無邊、統計軟體操作指南的繁文縟節，作者以其多年研究實務與豐富教學經驗，於書中萃取了研究方法、統計概念與資料分析三種教材精華，簡化軟體操作介紹，將量化研究實務工作與SPSS與R的應用加以整合，凸顯出本書實用性與工具性價值。 　　本書為大專院校統計學、研究方法與資料分析的教科書。為提高學

習意願與接受度，在基本原理與公式推導方面做了相當程度的精簡，並強調實例分析，技術上以SPSS為主、以R為輔，左右逢源、簡單易懂，極適合作為學術研究工作者的量化研究工具書。 本書特色 　　■ 以SPSS最新版本SPSS 23~25進行全面編修，更新介面說明，增補新增功能介紹，充分發揮SPSS優勢長項。 　　■ 納入免費軟體R的操作介紹與實例分析，搭配統計原理與SPSS的操作對應，擴展學習視野與分析能力。 　　■ 強化研究上的實務解決方案，充實變異數分析與多元迴歸範例，納入PROCESS模組，擴充調節與中介效果實作技術，符合博碩士生與研究人員需求。  

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跑步運動介入對國小高年級學童運動參與程度與身體自我概念之研究

為了解決資料分析範例的問題，作者呂孟怡 這樣論述：

　　本研究目的在探討跑步運動介入對國小高年級學童運動參與程度與身體自我概念之影響。方法：以準實驗研究法，採前、後測，採立意取樣選取臺南市官田區某國小高年級四個班級為研究對象，分為實驗組和控制組：實驗組(男生17人，女生16人。平均年齡11歲，平均身高143.2公分，平均體重40.6公斤)，進行八週跑步運動課程，每週3次、每次30分鐘，於晨間活動實施；控制組(男生22人，女生11人。平均年齡12歲，平均身高149.2公分，平均體重47.3公斤)，則不實施任何運動訓練，採靜態晨間閱讀活動，合計66人。實驗組及控制組分別在實驗前、後接受運動參與程度與身體自我概念量表的前測及後測，以不同組別(實驗組

與控制組)及測驗別(前測與後測)為自變項，各量表之得分為依變項，研究採混合設計二因子變異數(Mixed design two-way ANOVA)分析進行考驗；若交互作用顯著差異，則進行單純主要效果(Simple main effect)考驗，以驗證其差異性，統計顯著訂為α=.05。結果：一、跑步運動介入後，實驗組的運動參與程度優於控制組。二、跑步運動入後，實驗組的身體自我概念優於控制組，除了外表構面外。三、跑步運動介入後，身體自我概念的五個構面，實驗組前、後測達顯著差異。四、控制組未接受跑步運動介入，在運動參與程度與身體自我概念方面，其前、後測皆無顯著差異。結論：一、跑步運動介入對國小學童的

運動參與程度有正面助益。二、跑步運動介入對國小學童身體自我概念(外表除外)有正面助益。

Python資料分析 第二版

為了解決資料分析範例的問題，作者WesMcKinney 這樣論述：

　　用PANDAS、NUMPY和IPYTHON做資料分析 　　『本書已是Python資料生態圈的經典之作。這個新版本更新了從Python 3.6到最新版pandas功能，這些關鍵領域的更新更增加本書價值。透過說明為何使用Python資料工具的原因和用法，協助讀者以全新及富創意的方法，學會如何有效率的使用它們。書中的概念對任何資料密集計算的現代函式庫都很重要。』 　　—Fernando Pérez 　　Statistics, UC Berkeley統計學助理教授 　　IPython以及Jupyter專案創立人 　　內含操作、處理、清理和處理資料集合的完整Python指引

。本書第二版已更新至Python3.6版，新增收錄許多實用學習範例，讓你看到如何有效率解決資料分析問題。在過程中你會學到最新版本pandas、NumPy和IPython及Jupyter。 　　本書由Python pandas專案創立人Wes McKinny所著，是一本實用又現代的資料科學Python工具書，對於剛接觸Python的分析人員，或是新接觸資料科學和科學計算的Python工程師而言，本書是理想的選擇。相關資料檔案和材料均能在GitHub上取得。 　　‧使用IPython shell和Jupyter Notebook進行探索性計算 　　‧學習NumPy(Numberical Pyt

hon)基礎與進階功能 　　‧開始使用pandas函式庫中的資料分析工具 　　‧使用有彈性的工具進行載入、清理、轉換、合併與重新塑造資料 　　‧應用pandas的groupby功能，對資料集進行切片、切塊和彙整 　　‧分析和操作規律與無規律的時間序列資料 　　‧利用全面、詳細的範例學習如何解決真實世界的資料分析問題

國小教師戶外教育認知影響教學效能之研究

為了解決資料分析範例的問題，作者陳靜玟 這樣論述：

　　本研究旨在探討高雄市國小教師戶外教育認知與教學效能現況、分析不同變項之國小教師戶外教育認知與教學效能的差異情形及戶外教育認知對教學效能的預測力。以109學年度任教高雄市公立國小教師為研究對象，採用問卷調查法，自編之「高雄市國小教師戶外教育認知與教學效能調查問卷」為研究工具，正式問卷回收357份。將所得資料以描述性統計、獨立樣本t考驗、單因子變異數分析、逐步多元迴歸分析等進行資料分析，來瞭解高雄市國小教師戶外教育認知對教學效能的影響情況。研究結果如下：一、高雄市國小教師戶外教育認知程度大致良好。二、不同背景變項的教師在戶外教育認知上，僅服務年資有顯著差異。三、不同背景變項的教師在教學效能上

，僅參加過戶外教育研習有顯著差異。研究結論如下：一、參加研習對於教師教學策略、班級經營能力有所助益。二、提升課程專業知能有助於促進教學效能。三、教師的戶外教育認知對教學效能有顯著預測力。