第1章 多元变量数据 1
1.1什么是多元变量数据 1
1.2多元数据的尺度水平 2
1.3多元数据的来源与质量 3
1.4多元数据的矩阵表示及变换 6
1.5协方差矩阵与相关矩阵 10
1.6多元正态分布 13
1.7数据的录入与前期处理 14
第2章 协方差分析 20
2.1什么是协方差分析 20
2.2协方差分析的统计前提与检验统计量的推导 21
2.3应用SPSS实现协方差分析 26
2.4协方差分析的功能与注意事项 31
2.5实例 33
2.6对四类离差平方和的补充说明 35
第3章 多重线性回归 40
3.1什么是多重线性回归 40
3.2多重回归分析中的参数估计及其相关概念的介绍 41
3.3应用SPSS实现多重回归分析 44
3.4建立有效的多重回归模型 53
3.5实例 54
第4章 多元方差分析 57
4.1什么是多元方差分析 57
4.2预备知识 58
4.3多元方差分析的原理与统计量 63
4.4应用SPSS实现多元方差分析 67
4.5如何有效应用MANOVA 72
4.6实例 72
第5章 判别分析 76
5.1什么是判别分析 76
5.2 Fisher线性判别分析的原理与判别函数的导出 79
5.3分类 86
5.4应用SPSS实现判别分析 89
5.5注意事项 93
5.6实例 94
第6章 逻辑斯蒂克回归 100
6.1什么是逻辑斯蒂克回归 100
6.2逻辑回归的理论与参数估计 103
6.3应用SPSS实现逻辑回归分析 113
6.4讨论与注意事项 118
6.5实例 120
第7章 主成分分析 125
7.1什么是主成分分析 125
7.2主成分分析的基本原理 126
7.3应用SPSS实现主成分分析 132
7.4关于主成分分析的几个问题 136
7.5实例 138
第8章 探索性因素分析（上） 145
8.1什么是探索性因素分析 145
8.2因素分析法概述 146
8.3因素解的求法 151
8.4如何决定因素个数 162
8.5应用SPSS实现因素分析 165
第9章 探索性因素分析（下） 169
9.1因素载荷的分类与简单结构 169
9.2因素旋转 171
9.3正交旋转——最大方差法及其相关解法 175
9.4斜交旋转——直接斜交法与PROMAX法 178
9.5因素得分的估计 183
9.6因素分析的结果报告及相关问题 186
9.7实例 188
第10章 验证性因素分析 194
10.1什么是验证性因素分析 194
10.2测定方程式模型 194
10.3测定方程式模型的参数估计 200
10.4模型拟合度的评价指标 204
10.5模型间的比较 207
10.6模型的识别性与参数的约束 210
10.7不适合解 212
10.8应用AMOS实现验证性因素分析 213
10.9小结与注意事项 216
10.10实例 217
附录 向量与矩阵的基础知识 225
1向量的基础知识 225
2矩阵的基础知识 226
3向量与矩阵在多元统计中的应用 233
参考文献 235