量表編製與統計分析：使用Python語言

完全解析Python在量化資料統計分析上的應用

⊙量化分析最佳實用手冊，淺顯易懂的理論說明＋實際範例操作。
⊙章節以學位論文中調查與實驗研究法的撰寫流程安排，並附有題目可練習，教學循序漸進，易於上手。
⊙本書範例資料檔可至五南圖書網頁：https://www.wunan.com.tw，輸入書號1H3L，即可找到下載處。

透過Python程式設計與統計科學相關知能的學習，
培養邏輯思考、系統化思考等運算思維能力。

本書介紹免費軟體Python語言的pandas與相關套件在量化資料分析上的應用，共分為七章，分別是Python語言簡介、量表題目分析、量表信度與效度分析、平均數差異考驗、共變數分析、相關與迴歸以及卡方考驗。各章節均用淺顯易懂的文字與範例來說明量化資料的統計分析策略，可增進讀者的應用能力。

陳新豐

現職：
國立屏東大學教育學系教授

學歷：
國立政治大學教育學系博士

經歷：
嘉南藥理科技大學幼兒保育學系助理教授
美國馬里蘭大學EDMS(Measurement, Statistics, and Evaluation)研究學者一年

《量表編製與統計分析：使用Python語言》這本書共分為七章，分別是Python 語言簡介、量表題目分析、量表信度與效度分析、平均數差異考驗、共變數分析、相關與迴歸以及卡方考驗等。全書的結構是以撰寫學位論文中調查與實驗研究法的撰寫流程來加以安排，首先第一章的內容是簡介Python語言，並介紹Visual Studio Code的視覺化Python語言之分析環境。接下來介紹學位論文中研究工具需要進行之測驗與量表分析，包括題目分析與測驗分析，其中的測驗分析則是說明如何進行信度與效度分析。除此之外，在研究工具部分，考量部分的研究會利用驗證性因素分析之測量模型來說明研究工具之建構效度，因此於量表的信度與效度部分增加一節的方式來介紹驗證性因素分析及其實務上之應用。第四章開始即介紹學位論文中探討不同背景變項下平均數是否有所差異的研究目的，包括二個類別變項的t考驗以及三個以上類別變項之變異數分析。第五章則是針對實驗研究方法需要以統計方法來排除前測影響的共變數分析。第六章是以探討兩兩變項間的相關及由自變項來預測依變項的迴歸分析。第七章是說明問卷調查中類別變項的卡方考驗。綜括而論，本書介紹免費軟體Python語言的pandas與相關套件在量化資料分析上的應用，之後即開始從量化資料的各種分析方法中，以理論配合實例分析加以說明，本書中所有的範例資料檔請至五南圖書官網中下載。
本書是以實務及理論兼容的方式來介紹量化資料的分析方法，並且各章節均用淺顯易懂的文字與範例來說明量化資料的統計分析策略。透過Python程式設計與統計科學相關知能的學習，培養邏輯思考、系統化思考等運算思維能力。本書期待由範例Python程式設計與實作中，可以增進讀者量化分析的應用能力、解決問題能力、團隊合作以及創新思考能力。對於初次接觸量化資料的讀者，運用於研究論文的結果與分析上，一定會有實質上的助益。對於已有相當基礎的量化資料分析者，這本書讀來仍會有許多令人豁然開朗之處。不過囿於個人知識能力有限，必有不少偏失及謬誤之處，願就教於先進學者，若蒙不吝指正，筆者必虛心學習，並於日後補正。
本書的完成要感謝的人相當地多，尤其是曾指導過筆者的師長前輩。感謝五南圖書出版公司主編侯家嵐小姐對於本書的諸多協助，並慨允出版本書。
最後，要感謝家人讓我有時間在繁忙的研究、教學與服務之餘，還能夠全心地撰寫此書。

Chapter01 Python語言簡介
壹、Python的安裝與使用介面
貳、pandas套件的介紹與說明
參、資料的讀取與檢視
肆、Python常用指令及函式
伍、資料的使用與編輯
陸、資料的處理與轉換
柒、資料的視覺化處理
捌、函式的概念與編寫

Chapter02 量表題目分析
壹、二元計分類型的題目分析
貳、多元計分類型的題目分析
參、分量表多元計分題目分析

Chapter03 量表信度與效度分析
壹、量表的信度分析
貳、量表的效度分析
參、驗證性因素分析

Chapter04 平均數差異考驗
壹、平均數考驗的基本概念
貳、獨立樣本t考驗
參、獨立樣本變異數分析
肆、相依樣本變異數分析

Chapter05 共變數分析
壹、共變數分析的原理
貳、共變數分析應用的範例解析

Chapter06 相關與迴歸
壹、相關與迴歸分析的基本概念
貳、相關分析
參、迴歸分析

Chapter07 卡方考驗
壹、卡方分配
貳、適合度考驗
參、獨立性考驗
肆、同質性考驗
伍、應用卡方考驗注意事項
陸、卡方考驗的範例解析

參考文獻

Chapter01 Python語言簡介

Python，免費（freeware）的套裝軟體，也是一種直譯的程式語言。Python具有以下幾個特性，首先它是免費的，Python 是以開放原始碼的授權釋出，完全免費；另外它具有開放的架構，Python 具有跨平臺的特性，可在各種平臺上運作，包含Windows、Macintosh、Linux 等數十種平臺；Python 的使用彈性大，使用者可以自行撰寫適合自己的分析程式。Python 具有互動的特性，可以互動式的一步一步處理，類似早期程式語言中的BASIC 語言，使用者可以依照每一步的結果而決定下一步該如何處理。綜合而之，Python 程式語言包括(1) 簡單且易於學習；(2) 完全採用物件導向；(3) 具有豐富的擴充模組；(4) 免費的開發環境；(5) 跨多平臺的特性，本書即是利用Python 程式語言的特色來介紹如何進行量表編製分析與論文統計分析。
以下為本章使用的Python 套件：
1. pandas
2. os
3. openyxl
4. pyreadstat
5. numpy

壹、Python 的安裝與使用介面
以下將依Python 的安裝與操作、套件的安裝等部分，說明如下：
一、Python 的安裝與操作
Python 常見的開發環境，主要有官方的整合式發展與學習環境（Integrated Development and Learning Environment, IDLE）、PyCharm、WinPython 與Anaconda 等，上述四者都是安裝在本地端的Python 開發環境，另外也可以安裝一些軟體開發環境的編輯器再套入Python 的擴增模組，例如：Visual Studio Code，除此之外，Python 另外還有許多雲端開發環境，利用雲端開發環境，只需要利用瀏覽器連上該雲端開發環境，不管是寫程式、執行程式、程式除錯，都能直接在雲端的開發環境中來加以進行，另外亦可將寫好的程式碼下載到本地端的硬碟來加以儲存，或者將程式碼上傳至雲端開發環境中，以下將介紹Python IDLE 與Microsoft Visual Studio Code 等二種本地端的開發環境之安裝設定，以及PythonAnywhere、TutorialsPoint、Replit、Colaboratory 等四種雲端開發環境。
（一）Python 的取得與安裝
安裝Python 之前，先連線到官方網站（https://www.python.org/）。
點選Downloads 的標籤，即會出現各種平臺（Windows、Mac OS X、Linux/UNIX 等）的下載連結，若是Windows 的作業平臺則可以直接點選較新釋放的軟體Python 3.10.7 來下載，假設是要安裝Python 3 即可直接點選Python 3.10.7，即會出現下載的視窗。
出現下載的視窗後，選擇下載的目錄位置。
下載完成後，開啟下載的目錄位置，滑鼠連點兩下開啟安裝程式（python-3.10.7-amd64.exe）後，即會出現安裝的畫面，目前大部分電腦所安裝的作業系統都是64 位元，但若是使用者的電腦是安裝32 位元，則建議使用者可以在下載的畫面中點選「Windows」選擇32 位元或其他型式的安裝軟體。
本範例是下載「Windows installer(64-bit)」Python 3.10.7 64 位元的可執行的安裝檔，另外還有其他種安裝程式可依使用者個別需求選擇適當的安裝檔案。下載完成後，開啟下載的目錄位置，滑鼠連點兩下開啟安裝64 位元的程式（python-3.10.7-amd64.exe）後，即會出現安裝的畫面。
點選「Install Now」直接安裝，或者是點選「Customize installation」自訂安裝，本範例是點選自訂安裝。
自訂安裝的畫面，選項包括文件檔、安裝套件的程式、IDLE 的發展環境、測試標準資源測試套件、Python 啟動器以及選擇是否可供所有人使用的環境等，內定「Install for all users」選項並未被勾選，建議勾選以利若此電腦有多個使用者帳戶時仍可使用。
進階選項中，包括許多讓安裝程式時有更多的選擇，另外若要選擇安裝目錄即可以點選「Browse」的按鈕，選擇安裝目錄，本範例是選擇內定讓所有使用者帳戶使用時的安裝目錄C:\Program Files\Python310 。若安裝時是選擇「Install Now」的選項時，或者是「Install for all users」採用內定選項未勾選時，Windows 作業系統下的預設安裝位置為C:\Users\[UserName]\AppData\Local\Programs\Python\Python310，其中[UserName] 是登入Windows 作業系統的使用者名稱，310 則是Python 的版本編號，因為本書撰寫時的最新版本是Python3.10.7，所以範例所安裝的版本編號即為310 。點選「Install」按鈕後即會開始安裝。安裝完成請按「Close」關閉安裝程式。