第1章 从Excel到R的过渡 1
1.1 调整预期 2
1.1.1 分析数据：软件包 3
1.1.2 存储和排列数据：数据框 3
1.2 用户界面 4
1.3 特殊字符 5
1.3.1 使用波浪线 5
1.3.2 使用赋值运算符＜- 8
1.4 获取R 11
1.5 扩展包 13
1.6 运行脚本 14
1.7 从Excel向R导入数据 16
1.8 从R向Excel导出数据 24
1.8.1 导出为CSV文件 25
1.8.2 直接导出 25
第2章 描述性统计 29
2.1 Excel中的描述性统计 29
2.1.1 使用描述性统计工具 31
2.1.2 理解结果 32
2.1.3 对R中的Pizza文件使用Excel描述性统计工具 36
2.2 使用R的DescTools软件包 40
2.3 输入一些有用的命令 41
2.3.1 控制符号类型 41
2.3.2 报告统计量 44
2.3.3 对名义变量运行Desc函数 53
2.4 用Desc运行双变量分析 54
2.4.1 两个数值型变量 55
2.4.2 按因子划分数值型变量 60
2.5 用一个因子分析另一个因子：列联表 70
2.5.1 Pearson卡方 74
2.5.2 似然比 76
2.5.3 Mantel-Haenszel卡方检验 78
2.5.4 估计关系的强弱 80
第3章 用Excel和R做回归分析 82
3.1 工作表函数 82
3.1.1 CORREL（）函数 83
3.1.2 COVARIANCE.P（）函数 84
3.1.3 SLOPE（）函数 85
3.1.4 INTERCEPT（）函数 87
3.1.5 RSQ（）函数 90
3.1.6 LINEST（）函数 92
3.1.7 TREND（）函数 95
3.2 统计推断函数 96
3.2.1 T.DIST函数 97
3.2.2 F.DIST函数 99
3.3 Excel中的其他回归分析资源 101
3.3.1 回归工具 101
3.3.2 图的趋势线 105
3.4 R中的回归分析 106
3.4.1 相关和一元回归 106
3.4.2 分析多元回归模型 110
3.4.3 R中的模型比较 113
第4章 用Excel和R进行方差和协方差分析 118
4.1 单因子方差分析 118
4.1.1 使用Excel的工作表函数 119
4.1.2 使用ANOVA：单因子工具 120
4.1.3 对ANOVA使用回归方法 122
4.2 使用R进行单因子ANOVA 124
4.2.1 设置数据 124
4.2.2 安排ANOVA表 125
4.2.3 带缺失值的单因子ANOVA 128
4.3 因子化ANOVA 130
4.3.1 Excel中的平衡双因子设计 131
4.3.2 平衡的双因子设计和ANOVA工具 133
4.3.3 使用回归进行双因子ANOVA设计 135
4.3.4 用R分析平衡因子化设计 141
4.4 分析Excel和R中的不平衡双因子设计 144
4.4.1 区分三种情况 148
4.4.2 效应的指定方法 153
4.5 Excel和R中的多元比较程序 154
4.5.1 Tukey的HSD方法 155
4.5.2 Newman-Keuls方法 158
4.5.3 在Excel和R中使用Scheffé程序 161
4.6 Excel和R中的协方差分析 165
4.6.1 在Excel中用回归进行ANCOVA 165
4.6.2 用R进行ANCOVA 168
第5章 用Excel和R进行logistic回归 173
5.1 线性回归和名义变量中的问题 174
5.1.1 概率问题 175
5.1.2 用几率代替概率 177
5.1.3 使用几率的对数 178
5.2 从对数几率到概率 180
5.2.1 重新编码文本变量 180
5.2.2 定义名称 181
5.2.3 计算logit 182
5.2.4 计算几率 182
5.2.5 计算概率 183
5.2.6 得到对数似然 183
5.3 配置Solver 185
5.3.1 安装Solver 185
5.3.2 用Solver进行logistic回归 185
5.4 logistic回归中的统计检验 189
5.4.1 logistic回归中的R2和t 189
5.4.2 似然比检验 190
5.4.3 约束条件和自由度 193
5.5 用R的mlogit软件包进行logistic回归 195
5.5.1 运行mlogit软件包 195
5.5.2 比较模型和mlogit 200
5.6 用R中的glm函数 201
第6章 主成分分析 203
6.1 用Excel进行主成分分析 204
6.1.1 浏览对话框 205
6.1.2 主成分工作表：R矩阵及逆矩阵 207
6.1.3 主成分工作表：特征值和特征向量 210
6.1.4 变量的公因子方差 212
6.1.5 因子得分 213
6.2 Excel中的旋转因子 215
6.3 用R语言进行主成分分析 217
6.3.1 准备数据 217
6.3.2 调用函数 219
6.3.3 R中的最大方差法旋转 222