第1章 绪论 1
1.1多元统计学概况 1
1.2多元统计方法分类与选择 3
1.3多元数据描述 7
1.4专题统计概述 11
思考练习 14
延伸阅读 14
第2章 多变量方差分析 16
2.1多变量方差分析概况 16
2.2单样本多变量方差分析 18
2.3单因素多变量方差分析 18
2.4多因素多变量方差分析 19
2.5含协变量的多变量方差分析 20
2.6实例分析 21
思考练习 39
延伸阅读 42
第3章 多重线性回归分析进阶 44
3.1多重线性回归回顾 44
3.2加权最小二乘法——方差不齐的处理 45
3.3岭回归——共线性的处理 47
3.4最优尺度回归——分类变量的数值化 50
3.5两阶段最小二乘回归——因果模型构建 51
3.6实例分析 52
思考练习 65
延伸阅读 66
第4章 Logistic回归分析进阶 68
4.1 Logistic回归回顾 68
4.2 Logistic回归诊断 71
4.3无序多分类Logistic回归 74
4.4有序多分类Logistic回归 75
4.5条件Logistic回归 76
4.6实例分析 79
思考练习 88
延伸阅读 90
第5章 主成份分析与因子分析 91
5.1主成份分析 91
5.2因子分析 96
5.3主成份分析与因子分析的关系 101
5.4实例分析 103
思考练习 114
延伸阅读 116
第6章 聚类分析 119
6.1聚类分析概况 119
6.2系统聚类法 122
6.3快速聚类法 123
6.4其他聚类方法 124
6.5聚类方法的选择 125
6.6聚类分析注意事项 126
6.7实例分析 127
思考练习 134
延伸阅读 136
第7章 判别分析 138
7.1判别分析概况 138
7.2距离判别分析 140
7.3 Fisher判别分析 141
7.4Bayes判别分析 142
7.5分类资料判别分析（Bayes公式法） 143
7.6逐步判别分析 144
7.7聚类分析与判别分析的关系 145
7.8实例分析 145
思考练习 164
延伸阅读 168
第8章 典型相关分析 170
8.1典型相关分析概况 170
8.2典型相关分析的统计思想 170
8.3典型相关分析的基本理论及模型假定 171
8.4典型相关分析的基本步骤 172
8.5典型变量的性质及其意义解释 173
8.6实例分析 174
思考练习 184
延伸阅读 186
第9章 对应分析 187
9.1概念与计算 187
9.2对应分析中的假设检验问题 189
9.3多重对应分析 189
9.4对应分析用于定量变量的情况 190
9.5需要注意的问题 190
9.6实例分析 190
思考练习 196
延伸阅读 198
第10章 多维尺度分析 199
10.1多维尺度分析概述 199
10.2多维尺度分析原理 201
10.3多维尺度分析步骤 205
10.4实例分析 207
思考练习 216
延伸阅读 217
第11章 结构方程模型 218
11.1结构方程模型概况 218
11.2结构方程模型思想 221
11.3结构方程模型分析步骤 223
11.4均值结构模型 227
11.5实例分析 230
思考练习 232
延伸阅读 233
第12章 多水平模型 235
12.1多水平模型的优点 235
12.2多水平模型的基本公式表述、参数估计、模型的评估及假设检验 238
12.3多水平模型的构建步骤 243
12.4实例分析 246
思考练习 262
延伸阅读 262
第13章 线性混合效应模型 265
13.1线性混合效应模型的数据类型及应用条件 265
13.2线性混合效应模型结构 267
13.3参数估计和假设检验 268
13.4实例分析 270
思考练习 278
延伸阅读 279
第14章 对数线性模型 281
14.1对数线性模型概况 281
14.2一般对数线性模型 282
14.3 Logit对数线性模型 284
14.4实例分析 286
思考练习 300
延伸阅读 301
第15章 广义线性模型 302
15.1广义线性模型概况 302
15.2二分类数据的广义线性模型 305
15.3多分类数据的广义线性模型 306
15.4 Poisson回归模型 308
15.5实例分析 309
思考练习 317
延伸阅读 318
第16章 纵向（重复测量）资料分析 319
16.1纵向（重复测量）资料概况 319
16.2纵向（重复测量）资料的方差分析 323
16.3广义估计方程模型 327
16.4潜变量增长曲线模型 329
16.5时间序列分析简介 331
16.6实例分析 334
思考练习 368
延伸阅读 369
第17章 生存分析 372
17.1生存分析概况 372
17.2生存分析的一些基本概念 373
17.3尼尔森-阿兰（Nelson-Aalen）累积危险率估计 375
17.4生存函数的Kaplan-Meier估计 378
17.5 Log-rank检验 379
17.6Cox比例危险率模型 380
17.7实例分析 383
思考练习 388
延伸阅读 390
第18章 Meta分析 391
18.1Meta分析概况 391
18.2定量资料的Meta分析 398
18.3定性资料的Meta分析 400
18.4 Meta分析的偏倚 403
18.5实例分析与RevMan软件 405
思考练习 410
延伸阅读 410
第19章 多元分析的样本含量估计 412
19.1样本量估计的主要参数和其他影响因素 412
19.2基本的样本量估计 413
19.3方差膨胀因子的基本校正 415
19.4多因素回归分析的方差膨胀因子校正 418
19.5实例分析 421
思考练习 423
延伸阅读 423
第20章 量表测评常用统计方法 425
20.1量表研制概况 425
20.2信度分析常用方法 427
20.3效度分析常用方法 429
20.4反应度分析常用方法 430
20.5量表资料的统计分析 431
20.6实例分析 432
思考练习 434
延伸阅读 435
第21章 医学中的特殊实验设计及其分析 436
21.1不完全区组设计 436
21.2嵌套设计 441
21.3序贯设计 443
21.4响应曲面设计 452
21.5实例分析 456
思考练习 459
延伸阅读 460
第22章 现场（市场）调查常用统计方法 461
22.1特殊的调查设计 461
22.2现场（市场）调查中的轮廓分析 473
22.3现场（市场）调查中的多维列联表分析 477
思考练习 479
延伸阅读 480
附录1基础统计学方法概要 482
1.1基础统计学方法概要 482
1.2常用基础统计方法选择 485
附录2 SAS统计软件包简介 488
2.1概述 488
2.2 SAS的安装与启动 489
2.3 SAS数据管理 490
2.4常用统计分析 491
附录3 SPSS统计软件包简介 494
3.1 SPSS概述 494
3.2 SPSS的安装与启动 494
3.3 SPSS的菜单 495
3.4 SPSS的数据输入与保存（数据准备） 501
3.5 t检验 502
3.6其他检验 503