多变量分析方法 统计软件应用PDF电子书下载

第1章 多元回归分析 1

目录 1

1.1 理论部分 3

1.1.1 回归的意义 3

1.1.2 简单回归 4

1.1.3 净相关及部分相关 5

1.1.4 两个预测变项的多元回归 6

1.1.5 三个以上预测变项的多元回归 7

1.1.6 虚拟变项的多元回归 11

1.1.7 回归诊断 12

1.2.1 范例说明 18

1.2 应用部分 18

1.2.2 SPSS分析步骤图 19

1.2.3 SPSS程序 25

1.2.4 SPSS程序说明 25

1.2.5 SAS程序 27

1.2.6 SAS程序说明 27

1.2.7 报表及解说 28

1.3 分析摘要表 43

第2章 典型相关分析 45

2.1.1 典型相关的意义 47

2.1 理论部分 47

2.1.2 典型相关的基本假定 48

2.1.3 典型加权、典型因素与典型相关系数 49

2.1.4　典型因素结构系数 50

2.1.5 交叉结构系数 51

2.1.6　平均解释量 52

2.1.7 重叠量数 52

2.1.8　典型相关系数的显著性考验 53

2.1.9 以相关矩阵计算典型相关 55

2.2.2 SPSS程序 57

2.2.3 SPSS程序说明 57

2.2.1 范例说明 57

2.2　应用部分 57

2.2.4 SAS程序 58

2.2.5 SAS程序说明 58

2.2.6　报表及解说 59

2.3　统计摘要表 72

第3章 区别分析 75

3.1　理论部分 77

3.1.1 绪言 77

3.1.2 原始区别函数系数 79

3.1.3 标准化区别函数系数 80

3.1.4 结构系数 81

3.1.5 标准化区别函数系数与结构系数孰重 81

3.1.6　统计显著性考验 81

3.1.7　分类的方法 82

3.1.8　分类的有效性 85

3.1.9　交叉验证 87

3.1.10　基本假定 87

3.1.11 逐次区别分析 88

3.1.12 区别分析与其他分析方法 88

3.2.2　 SPSS分析步骤图 89

3.2　应用部分 89

3.2.1 范例说明 89

3.2.3 SPSS程序 92

3.2.4 SPSS程序说明 92

3.2.5 SAS程序 93

3.2.6 SAS程序说明 93

3.2.7 报表及解说 94

3.3 分析摘要表 108

第4章 平均数之假设考验 111

4.1.1 一个样本之平均数考验 113

4.1 理论部分 113

4.1.2 两个独立样本之平均数考验 115

4.1.3 两个相依样本之平均数考验 117

4.2 应用部分 118

4.2.1 范例一（一个样本平均数之考验） 118

4.2.2 范例二（两个独立样本平均数之考验） 126

4.2.3 范例三（两个相依样本平均数之考验） 134

4.3 统计摘要表 141

第5章 多变量变异数分析 143

5.1.2 MANOVA的基本假定 145

5.1.1 MANOVA的使用时机 145

5.1 理论部分 145

5.1.3 MANOVA的分析步骤 146

5.2 应用部分 152

5.2.1 范例说明 152

5.2.2 独立样本单因子多变量变异数分析（范例一） 153

5.2.3 独立样本二因子多变量变异数分析（范例二） 164

5.2.4 单纯主要效果考验（范例二） 170

5.3 统计摘要表 176

第6章 主成分分析 181

6.1.1 主成分分析的功能 183

6.1.2 主成分分析基本概念 183

6.1 理论部分 183

6.2 应用部分 187

6.2.1 范例说明 187

6.2.2 SPSS分析步骤图 187

6.2.3 SPSS程序 189

6.2.4 SPSS程序说明 189

6.2.5 SAS程序 190

6.2.6 SAS程序说明 191

6.2.7 报表及解说 192

6.3 分析摘要表 202

第7章 因素分析 205

7.1 理论部分 207

7.1.1 因素分析的功能 207

7.1.2 因素分析的基本理论 207

7.1.3 因素分析的步骤 213

7.1.4 因素分析的留意事项 213

7.2 应用部分 217

7.2.1 范例说明 217

7.2.2 SPSS分析步骤图 217

7.2.5 SAS程序 220

7.2.4 SPSS程序说明 220

7.2.3 SPSS程序 220

7.2.6 SAS程序说明 221

7.2.7　报表及解说 221

7.3　分析摘要表 236

第8章　集群分析 239

8.1 理论部分 241

8.1.1 如何将观察体分类 241

8.1.2　集群分析的意义及目的 245

8.1.3　相似性及相异性的计算 246

8.1.4 阶层式的分析方法 255

8.1.5　非阶层式的分析方法 265

8.1.6　集群数的判断 266

8.1.7　如何描述各集群的特性 269

8.1.8　其他注意事项 269

8.1.9　小结 271

8.2　应用部分 271

8.2.1 范例说明 271

8.2.2 SPSS分析步骤图 271

8.2.3 SPSS程序 277

8.2.4 SPSS程序说明 278

8.2.5 SAS程序 278

8.2.6 SAS程序说明 279

8.2.7 报表及解说 280

8.3 分析摘要表 293

第9章 多元尺度法 297

9.1 理论部分 299

9.1.1 多元尺度法的功能 299

9.1.2　多元尺度法的基本理论 300

9.1.3 多元尺度法的分析步骤 305

9.2　应用部分 305

9.2.1 范例说明 305

9.2.2 SPSS分析步骤图 306

9.2.4 SPSS程序说明 308

9.2.3 SPSS程序 308

9.2.5 SAS程序 309

9.2.6 SAS程序说明 310

9.2.7 报表及解说 311

9.3 分析摘要表 322

第10章 结构方程模式 325

10.1　理论部分 327

10.1.1 SEM分析软件 327

10.1.2 LISREL的模式架构与统计原理 328

10.1.3 LISREL模式的次模式 333

10.1.4 LISREL的分析步骤 334

10.2 应用部分 350

10.2.1 多指标因果模式 350

10.2.2 多因素验证性因素分析 398

10.2.3 二阶验证性因素分析 412

10.2.4 单指标径路分析模式 440

第11章 阶层线性模式 459

11.1 理论部分 461

11.1.1 阶层线性模式的发展 461

11.1.2 阶层线性模式的理论基础 462

11.1.3 阶层线性模式之五大次模式 467

11.1.4 模式摘要 471

11.2 应用部分 472

11.2.1 范例说明 472

11.2.2 资料之准备及读取 473

11.2.3 具有随机效果的单因子变异数分析模式 477

11.2.4 随机系数的回归模式 480

11.2.5 以阶层一方程序的各组平均数作为阶层二方程序之结果变项的回归模式 483

11.2.6 以阶层一方程序的截距及斜率作为阶层二方程序之结果变项的模式 485

11.3 分析摘要 490

参考书目 492

两岸用语对照表 500