多变量分析方法 统计软体应用 第4版PDF电子书下载

1多元回归分析 1

1.1理论部分 1

1.1.1回归的意义 1

1.1.2简单回归 2

1.1.3净相关及部分相关 3

1.1.4两个预测变项的多元回归 4

1.1.5三个以上预测变项的多元回归 5

1.1.6结构系数 9

1.1.7虚拟变项的多元回归 10

1.1.8回归诊断 11

1.2应用部分 16

1.2.1范例说明 16

1.2.2SPSS分析步骤图 17

1.2.3SPSS程式 22

1.2.4SPSS程式说明 23

1.2.5SAS程式 24

1.2.6SAS程式说明 24

1.2.7报表及解说 25

1.3分析摘要表 40

2典型相关分析 43

2.1理论部分 43

2.1.1典型相关的意义 43

2.1.2典型相关的基本假定 44

2.1.3典型加权、典型因素与典型相关系数 45

2.1.4典型因素结构系数 46

2.1.5交叉结构系数 48

2.1.6平均解释量 48

2.1.7重叠量数 49

2.1.8典型相关的显著性考验 50

2.1.9以相关矩阵计算典型相关 53

2.2应用部分 55

2.2.1范例说明 55

2.2.2SPSS程式 55

2.2.3SPSS程式说明 56

2.2.4SAS程式 57

2.2.5SAS程式说明 57

2.2.6报表及解说 57

2.3统计摘要表 74

3区别分析 75

3.1理论部分 75

3.1.1绪言 75

3.1.2原始区别函数系数 77

3.1.3标准化区别函数系数 78

3.1.4结构系数 79

3.1.5标准化区别函数系数与结构系数孰重 79

3.1.6区别函数转轴 80

3.1.7统计显著性考验 80

3.1.8分类的方法 81

3.1.9分类的有效性 84

3.1.10交叉验证 86

3.1.11基本假定 86

3.1.12逐次区别分析 87

3.1.13区别分析与其他分析方法 87

3.2应用部分 88

3.2.1范例说明 88

3.2.2SPSS分析步骤图 88

3.2.3SPSS程式 91

3.2.4SPSS程式说明 91

3.2.5SAS程式 92

3.2.6SAS程式说明 92

3.2.7报表及解说 93

3.3分析摘要表 124

4平均数之假设考验 127

4.1理论部分 127

4.1.1一个样本之平均数考验 127

4.1.2两个独立样本之平均数考验 129

4.1.3两个相依样本之平均数考验 131

4.2应用部分 132

4.2.1范例一（一个样本平均数之考验） 132

4.2.2范例二（两个独立样本平均数之考验） 140

4.2.3范例三（两个相依样本平均数之考验） 147

4.3统计摘要表 154

5多变数变异数分析 157

5.1理论部分 157

5.1.1MANOVA的使用时机 157

5.1.2MANOVA的基本假定 157

5.1.3MANOVA的分析步骤 158

5.2应用部分 164

5.2.1范例说明 164

5.2.2独立样本单因子多变数变异数分析（范例一） 166

5.2.3独立样本二因子多变数变异数分析（范例二） 176

5.2.4单纯主要效果考验（范例二） 183

5.3统计摘要表 188

6主成份分析 191

6.1理论部分 191

6.1.1主成份分析的功能 191

6.1.2主成份分析基本概念 193

6.2应用部分 196

6.2.1范例说明 196

6.2.2SPSS分析步骤图 196

6.2.3SPSS程式 198

6.2.4SPSS程式说明 199

6.2.5SAS程式 199

6.2.6SAS程式说明 200

6.2.7报表及解说 201

6.3分析摘要表 210

7因素分析 213

7.1理论部分 213

7.1.1前言 213

7.1.2因素分析的基本理论 213

7.1.3因素分析的步骤 221

7.1.4因素分析的样本数 228

7.2应用部分 228

7.2.1范例说明 228

7.2.2SPSS分析步骤图 229

7.2.3SPSS程式 232

7.2.4SPSS程式说明 232

7.2.5SAS程式 232

7.2.6SAS程式说明 233

7.2.7报表及解说 233

7.3分析摘要表 252

8集群分析 255

8.1理论部分 255

8.1.1如何将观察体分类 256

8.1.2集群分析的意义及目的 259

8.1.3相似性及相异性的计算 260

8.1.4阶层式的分析方法 268

8.1.5非阶层式的分析方法 277

8.1.6集群数的判断 279

8.1.7如何描述各集群的特性 281

8.1.8其他注意事项 282

8.1.9小结 283

8.2应用部分 284

8.2.1范例说明 284

8.2.2SPSS分析步骤图 284

8.2.3SPSS程式 289

8.2.4SPSS程式说明 290

8.2.5SAS程式 291

8.2.6SAS程式说明 291

8.2.7报表及解说 292

8.3分析摘要表 307

9多元尺度法 309

9.1理论部分 309

9.1.1多元尺度法的功能 309

9.1.2多元尺度法的基本理论 310

9.1.3多元尺度法的分析步骤 315

9.2应用部分 315

9.2.1范例一（计量MDS之资料分析） 315

9.2.2SPSS分析步骤图 316

9.2.3SPSS程式 318

9.2.4SPSS程式说明 318

9.2.5SAS程式 319

9.2.6SAS程式说明 320

9.2.7报表及解说 321

9.2.8范例二（非计量MDS之资料分析） 329

9.2.10报表及解说 331

9.3分析摘要表 340

10结构方程模式 341

10.1理论部分 341

10.1.1SEM分析软体 341

10.1.2LISREL的模式架构与统计原理 342

10.1.3LISREL模式的次模式 348

10.1.4LISREL的分析步骤 348

10.2应用部分 364

10.2.1多指标因果模式 364

10.2.2多因素验证性因素分析 412

10.2.3二阶验证性因素分析 427

10.2.4单指标径路分析模式 453

11阶层线性模式 471

11.1理论部分 471

11.1.1阶层线性模式的发展 471

11.1.2阶层线性模式的理论基础 472

11.1.3阶层线性模式之五大次模式 477

11.1.4模式摘要 481

11.2应用部分 483

11.2.1范例说明 483

11.2.2资料之准备及读取 484

11.2.3具有随机效果的单因子变异数分析模式 487

11.2.4随机系数的回归模式 490

11.2.5以阶层一方程式的各组平均数做为阶层二方程式之结果变项的回归模式 492

11.2.6以阶层一方程式的截距及斜率做为阶层二方程式之结果变项的模式 494

11.3分析摘要 499

12逻辑斯回归分析 501

12.1理论部分 501

12.1.1逻辑斯回归分析适用时机 501

12.1.2列联表的计算 503

12.1.3逻辑斯回归分析的通式 505

12.1.4量的预测变项之逻辑斯回归分析 507

12.1.5整体模式的考验 509

12.1.6个别系数的考验 510

12.1.7预测的准确性 511

12.1.8其他逻辑斯回归分析模式 514

12.2应用部分 515

12.2.1范例说明 515

12.2.2SPSS分析步骤图 515

12.2.3SPSS程式 520

12.2.4SPSS程式说明 520

12.2.5SAS程式 521

12.2.6SAS程式说明 521

12.2.7报表及解说 522

12.3分析摘要表 542

13对数线性模式 545

13.1理论部分 545

13.1.1对数线性模式适用时机 545

13.1.2二维列联表的计算——对数线性模式 545

13.1.3三维列联表饱和模式的计算——对数线性模式 552

13.1.4模式的选择 555

13.1.5期望次数的估计及参数及计算 561

13.1.6逻辑对数线性模式适用时机 561

13.1.7二维列联表的计算——逻辑对数线性模式 562

13.1.8三维列联表模式的计算——逻辑对数线性模式 564

13.1.9四维列联表模式的计算——逻辑对数线性模式 568

13.2应用部分 572

13.2.1范例一（对数线性模式） 572

13.2.2范例二（逻辑对数线性模式） 586

13.3分析摘要表 598

13.3.1对数线性模式部分 598

13.3.2逻辑对数线性模式部分 599

参考书目 601

中英文索引 611