分组比较的统计分析PDF电子书下载

第1章　导论 1

1.1　统计比较的基本原理 1

1.2　社会科学中的比较研究 3

1.3　本书关注的重点 4

1.4　本书的概要 5

1.4.1　第2章：比较的统计学基础 5

1.4.2　第3章：线性回归中的比较 5

1.4.3　第4章：非参数比较 5

1.4.4　第5章：比率的比较 5

1.4.5　第6章：广义线性模型中的比较 6

1.4.6　第7章：广义线性模型中进行比较的其他问题 6

1.4.7　第8章：结构方程模型中的比较 6

1.4.8　第9章：类别潜变量的比较 6

1.4.9　第10章：多水平分析中的比较 7

1.4.10　总结 7

第2章　比较的统计学基础 8

2.1　一个统计比较的系统 8

2.2　检验统计量 8

2.2.1　X2检验 9

2.2.2　t检验 10

2.2.3　F检验 11

2.2.4　似然比检验 12

2.2.5　沃尔德检验 13

2.2.6　拉格朗日乘数检验 14

2.2.7 对LRT,MT,LMT的总比较 15

2.3 比较什么 16

2.3.1 比较分布 16

2.3.2　比较数据结构 16

2.3.3　比较模型结构 16

2.3.4　比较模型参数 17

第3章　线性模型中的比较 18

3.1　导论 18

3.2　示例 19

3.3　一些初步考察 20

3.4　线性模型 20

3.5　比较两个均值 21

3.6　方差分析 21

3.7　多重比较方法 23

3.7.1　最小显著差异检验 23

3.7.2　图基法 23

3.7.3　谢弗法 24

3.7.4　邦弗朗尼法 25

3.8　ANCOVA 25

3.9　多元线性回归 26

3.10　回归分解 29

3.10.1　基本原理 29

3.10.2　代数表达式 29

3.10.3　解释 29

3.10.4　扩展到多元回归 30

3.11　应该使用哪一种线性方法 31

第4章　非参数比较 32

4.1　非参数检验 32

4.1.1　柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫双样本检验 32

4.1.2　曼-惠特尼U检验 33

4.2　再抽样法 34

4.2.1 排列法 34

4.2.2 自助法 37

4.3　相对分布法 38

第5章　比率的比较 44

5.1　数据 44

5.2　标准化 46

5.2.1　直接标准化 46

5.2.2　间接标准化 47

5.2.3　基于模型的标准化 48

5.3　分解 50

5.3.1　算术分解法 50

5.3.2　基于模型的分解法 51

第6章　广义线性模型中的比较 54

6.1 导论 54

6.1.1　指数分布族 55

6.1.2　联系函数 56

6.1.3　最大似然估计 57

6.2　比较广义线性模型 58

6.2.1 零假设 58

6.2.2　使用似然比检验进行比较 59

6.2.3　作为一种特例的邹氏检验 60

6.3　对数单位模型例解 61

6.3.1 数据 61

6.3.2　模型比较 62

6.4　风险率模型例解 63

6.4.1 模型 63

6.4.2　数据 66

6.4.3　模型比较 67

6.A　6.4节中用到的数据 68

第7章　在广义线性模型中进行比较的其他问题 70

7.1　导论 70

7.2　针对配对的个案-对照研究的GLM 70

7.2.1 1:1的配对研究 72

7.2.2　1:m的配对研究 73

7.2.3　n:m的配对研究 73

7.3　离散异质性 75

7.3.1　数据 80

7.3.2　存在异质离散时的分组比较 81

7.4　贝叶斯广义线性模型 83

7.4.1　贝叶斯推断 83

7.4.2　示例 89

7.A　用于n:m设计中的数据 93

第8章　结构方程模型中的比较 97

8.1 导论 97

8.2　统计学背景 98

8.2.1　符号与设定 98

8.2.2　识别 100

8.2.3　估计 101

8.2.4　修正 102

8.2.5　解释 103

8.3　均值与协方差结构 103

8.4　结构方程模型中的分组比较 105

8.4.1　多元分布的相同性 106

8.4.2　协方差矩阵的相同性 106

8.4.3　模型形式的相同性 107

8.4.4　模型参数的相同性 108

8.5　示例 110

8.5.1 比较相关矩阵 111

8.5.2 比较协方差结构和多元分布 112

8.5.3 比较均值和协方差结构 114

8.A　计算机程序示例 116

8.A.1 比较相关矩阵的EQS程序 116

8.A.2 比较相关矩阵的LISREL程序 118

8.A.3 比较协方差结构的EQS程序 118

8.A.4 比较协方差结构的LISREL程序 120

8.A.5 比较均值和协方差结构的EQS程序 121

8.A.6 比较均值和协方差结构的LISREL程序 123

第9章　类别潜变量的比较 125

9.1 导论 125

9.2　潜类模型 126

9.3　潜特质模型 129

9.4　连续指标的潜变量模型 130

9.5　类别潜变量的因果模型 131

9.6　类别潜变量的比较 132

9.6.1 比较抽样分布 133

9.6.2 比较变量间关联的类型和样式 133

9.6.3　比较条件结构和响应概率 133

9.6.4　比较潜分布和条件概率 134

9.7　示例 135

9.7.1　潜类分析中的比较 135

9.7.2　在包含类别潜变量的路径模型中的比较 139

9.A　针对类别潜变量的软件 140

9.A.1 MLLSA 141

9.A.2　LAT 141

9.A.3　PANMARK 141

9.A.4 LCAG 141

9.A.5 LEM 142

9.A.6 Latent GOLD 142

9.A.7 Mplus 142

9.A.8　LATCLASS,TWOMISS，以及POLYMISS 142

9.A.9　lca.S和lcreg.sas 143

9.B　示例中的计算机程序 143

9.B.1 比较样本零单元格的LEM程序 143

9.B.2 比较二阶交互作用假定下的潜类模型的LEM程序 144

9.B.3 比较线性对线性关联假定下的潜类模型的LEM程序 144

9.B.4 比较列效应RC-Ⅱ关联假定下的潜类模型的LEM程序 145

9.B.5 比较完全同质性假定下的潜类模型的LEM程序 145

9.B.6 比较完全异质性假定下的潜类模型的LEM程序 146

9.B.7 比较部分异质性假定下的潜类模型的LEM程序 146

9.B.8 比较部分同质性假定下的潜类模型的LEM程序 147

9.B.9　例2中的数据 147

9.B.10　例2中在组间异质假定下的LEM程序 148

9.B.11 例2中在测量参数同质假定下的LEM程序 149

9.B.12　例2中在结构参数同质假定下的LEM程序 150

9.B.13　例2中在模型参数同质假定下的LEM程序 151

第10章　多水平分析中的比较 152

10.1　导论 152

10.2　多水平分析导论 153

10.2.1　多水平情景 153

10.2.2　书目提要 154

10.2.3　固定效应与随机效应 154

10.3　线性多水平模型的基础知识 155

10.3.1　基本的数据结构 155

10.3.2　随机截距模型 156

10.3.3　随机系数模型 157

10.3.4　示例 158

10.3.5 存在随机效应的ANOVA 159

10.3.6 存在随机效应的ANCOVA 160

10.3.7　不存在跨水平效应的随机系数模型 161

10.3.8　存在跨水平效应的随机系数模型 162

10.3.9　线性多水平模型的假设 163

10.4　广义线性多水平模型的基础知识 164

10.4.1　存在跨水平效应的随机系数对数单位模型 165

10.4.2　存在跨水平效应的随机系数概率单位模型 166

10.5　多水平模型中作为外部变量的“组” 167

10.6　多水平模型与分组比较之间的关系 167

10.6.1　联结固定效应模型和随机效应模型 167

10.6.2　示例 168

10.7　多重成员身份模型 170

10.8　总结 170

10.A　用于多水平分析的软件 171

10.A.1　专用软件 171

10.A.2　通用软件 172

10.A.3　用于其他用途的专用软件 173

10.B 用于GLMM的SAS程序示例 173

10.B.1　产生表10.11中的对数单位结果的命令语句 173

10.B.2　产生表10.11中的概率单位结果的命令语句 174

10.B.3 产生表10.12中的包含随机效应的GLMM的命令语句 174

术语英汉对照表 176

参考文献 181