目錄
前言
第1章 緒論 Introduction（1）
1.1 多元統(tǒng)計學(xué)概況 Overview of Multivariate Statistics（1）
1.2 多元統(tǒng)計方法分類與選擇 Classification and Selection of Multivariate Analysis（3）
1.3 多元數(shù)據(jù)描述 Description of Multivariate Data（7）
1.4 專題統(tǒng)計概述 Outlines of Specific Statistical Methods（11）
思考練習(xí) Exercises（14）
延伸閱讀 Further Readings（14）
第2章 多變量方差分析 Multivariate Analysis of Variance（16）
2.1 多變量方差分析概況 Overview of Multivariate Analysis of Variance（16）
2.2 單樣本多變量方差分析 One Sample Multivariate Analysis of Variance（18）
2.3 單因素多變量方差分析 One-way Multivariate Analysis of Variance（18）
2.4 多因素多變量方差分析 Multi-factor Multivariate Analysis of Variance（19）
2.6 含協(xié)變量的多變量方差分析 Multivariate Analysis of Variance with Covariates（20）
2.6 實例分析 Examples Analysis（21）
思考練習(xí) Exercises（39）
延伸閱讀 Further Readings（42）
第3章 多重線性回歸分析進(jìn)階 Advanced Multiple Linear Regression Analysis（44）
3.1 多重線性回歸回顧 Review of Multiple Linear Regression（44）
3.2 加權(quán)最小二乘法——方差不齊的處理 Weighted Least Squares Treatment for Heterogeneity of Variance（45）
3.3 嶺回歸——共線性的處理 Ridge Regression-Treatment for Collinearity（47）
3.4 最優(yōu)尺度回歸——分類變量的數(shù)值化 Optimal Scaling Regression-Quantifying Category Variables（50）
3.6 兩階段最小二乘回歸——因果模型構(gòu)建 Two-stage Least Squares Regression-Construction of Causal Model（51）
3.6 實例分析 Examples Analysis（52）
思考練習(xí) Exercises（65）
延伸閱讀 Further Readings（66）
第4章 Logistic 回歸分析進(jìn)階 Advanced Logistic Regression（68）
4.1 Logistic 回歸回顧 Logistic Regression Review（68）
4.2 Logistic 回歸診斷 Logistic Regression Diagnosis（71）
4.3 無序多分類Logistic 回歸 Multinomial Logistic Regression（74）
4.4 有序多分類Logistic 回歸 Ordinal Logistic Regression（75）
4.6 條件Logistic 回歸 Conditional Logistic Regression（76）
4.6 實例分析 Examples Analysis（79）
思考練習(xí) Exercises（88）
延伸閱讀 Further Readings（90）
第5章 主成份分析與因子分析 Principal Component Analysis and Factor Analysis（91）
5.1 主成份分析 Principal Component Analysis（91）
5.2 因子分析 Factor Analysis（96）
5.3 主成份分析與因子分析的關(guān)系 The Relationship between Principal ComponentAnalysis and Factor Analysis（101）
5.4 實例分析 Examples Analysis（103）
思考練習(xí) Exercises（114）
延伸閱讀 Further Readings（116）
第6章 聚類分析 Cluster Analysis（119）
6.1 聚類分析概況 Overview of Cluster Analysis（119）
6.2 系統(tǒng)聚類法 Hierarchical Clustering Method（122）
6.3 快速聚類法 Faster Clustering（123）
6.4 其他聚類方法 Other Clustering Methods（124）
6.6 聚類方法的選擇 Sections of Clustering Methods（125）
6.6 聚類分析注意事項 Some Notes of Cluster Analysis（126）
6.7 實例分析 Examples Analysis（127）
思考練習(xí) Exercises（134）
延伸閱讀 Further Readings（136）
第7章 判別分析 Discriminant Analysis（138）
7.1 判別分析概況 Overview of Discriminant Analysis（138）
7.2 距離判別分析 Distance Discriminant Analysis（140）
7.3 Fisher 判別分析 Fisher Discriminant Analysis（141）
7.4 Bayes 判別分析 Bayes Discriminant Analysis（142）
7.6 分類資料判別分析（Bayes 公式法） Discriminant Analysis for Qualitative Data（Bayes Formula Method）（143）
7.6 逐步判別分析 Stepwise Discriminant Analysis（144）
7.7 聚類分析與判別分析的關(guān)系 The Relationship between Cluster Analysis and Discriminant Analysis（145）
7.8 實例分析 Examples Analysis（145）
思考練習(xí) Exercises（164）
延伸閱讀 Further Readings（168）
第8章 典型相關(guān)分析 Canonical Correlation Analysis（170）
8.1 典型相關(guān)分析概況 Overview of Canonical Correlation Analysis（170）
8.2 典型相關(guān)分析的統(tǒng)計思想 Statistical ideology of Canonical Correlation Analysis（170）
8.3 典型相關(guān)分析的基本理論及模型假定 The Basics and Model Assumption of Canonical Correlation Analysis（171）
8.4 典型相關(guān)分析的基本步驟 Basic Steps in Canonical Correlation Analysis（172）
8.6 典型變量的性質(zhì)及其意義解釋 The Nature and Meaning of Canonical Variables（173）
8.6 實例分析 Examples Analysis（174）
思考練習(xí) Exercises（184）
延伸閱讀 Further Readings（186）
第9章 對應(yīng)分析 Correspondence Analysis（187）
9.1 概念與計算 The Concept and Calculation（187）
9.2 對應(yīng)分析中的假設(shè)檢驗問題 Hypothesis Testing Problems in Correspondence Analysis（189）
9.3 多重對應(yīng)分析 Multiple Correspondence Analysis（189）
9.4 對應(yīng)分析用于定量變量的情況 Correspondence Analysis for Quantitative Variables（190）
9.6 需要注意的問題 Some Notes on Correspondence Analysis（190）
9.6 實例分析 Examples Analysis（190）
思考練習(xí) Exercises（196）
延伸閱讀 Further Readings（198）
第10章 多維尺度分析 Multi-Dimensional Scaling（199）
10.1 多維尺度分析概述 Overview of Multidimensional Scaling（199）
10.2 多維尺度分析原理 The Principle of Multidimensional Scaling（201）
10.3 多維尺度分析步驟 Steps in Multidimensional Scaling（205）
10.4 實例分析 Examples Analysis（207）
思考練習(xí) Exercises（216）
延伸閱讀 Further Readings（217）
第11章 結(jié)構(gòu)方程模型 Structural Equation Modeling（218）
11.1 結(jié)構(gòu)方程模型概況 Overview of Structural Equation Modeling（218）
11.2 結(jié)構(gòu)方程模型思想 The Basic Ideas of Structural Equation Modeling（221）
11.3 結(jié)構(gòu)方程模型分析步驟 Steps of the Structural Equation Modeling（223）
11.4 均值結(jié)構(gòu)模型 The Mean Structure Model（227）
11.6 實例分析 Examples Analysis（230）
思考練習(xí) Exercises（232）
延伸閱讀 Further Readings（233）
第12章 多水平模型 Multilevel Models（235）
12.1 多水平模型的優(yōu)點 Advantages of Multievel Models（235）
12.2 多水平模型的基本公式表述？參數(shù)估計？模型的評估及假設(shè)檢驗 Basic Multiple Level Model Formulation？Parameter Estimation？Model Fit Evaluation and Hypothesis Testing（238）
12.3 多水平模型的構(gòu)建步驟 Steps in Building Multilevel Model（243）
12.4 實例分析 Examples Analysis（246）
思考練習(xí) Exercises（262）
延伸閱讀 Further Readings（262）
第13章 線性混合效應(yīng)模型 Linear Mixed Effects Model（265）
13.1 線性混合效應(yīng)模型的數(shù)據(jù)類型及應(yīng)用條件 Data Types and Conditions of Linear Mixed Effects Model（265）
13.2 線性混合效應(yīng)模型結(jié)構(gòu) The Structure of Linear Mixed Effects Model（267）
13.3 參數(shù)估計和假設(shè)檢驗 Parameter Estimation and Hypothesis Testing（268）
13.4 實例分析 Examples Analysis（270）
思考練習(xí) Exercises（278）
延伸閱讀 Further Readings（279）
第14章 對數(shù)線性模型 Log-linear Model（281）
14.1 對數(shù)線性模型概況 Overview of Log-linear Model（281）
14.2 一般對數(shù)線性模型 General Log-linear Model（282）
14.3 Logit 對數(shù)線性模型 Logit Log-linear Model（284）
14.4 實例分析 Examples Analysis（286）
思考練習(xí) Exercises（300）
延伸閱讀 Further Readings（301）
第15章 廣義線性模型 Generalized Linear Models（302）
15.1 廣義線性模型概況 Overview of Generalized Linear Models（302）
15.2 二分類數(shù)據(jù)的廣義線性模型 Generalized Linear Models for Binary Data（305）
15.3 多分類數(shù)據(jù)的廣義線性模型 Generalized Linear Models for Polytomous Data（306）
15.4 Poisson 回歸模型 Poisson Regression Models（308）
15.6 實例分析 Examples Analysis（309）
思考練習(xí) Exercises（317）
延伸閱讀 Further Readings（318）
第16章 縱向（重復(fù)測量）資料分析 Longitudinal（repeated measure）Data Analysis（319）
16.1 縱向（重復(fù)測量）資料概況 Overview of Longitudinal（repeated measure）Data Analysis（319）
16.2 縱向（重復(fù)測量）資料的方差分析 Longitudinal（repeated measure）Data Analysis of Variance（323）
16.3 廣義估計方程模型 Generalized Estimating Equations（327）
16.4 潛變量增長曲線模型 Latent Grouth Curve Model（329）
16.6 時間序列分析簡介 Introduction to Time Series Analysis（331）
16.6 實例分析 Example Analysis（334）
思考練習(xí) Exercises（368）
延伸閱讀 Further Readings（369）？？
第17章 生存分析 Survival Analysis（372）
17.1 生存分析概況 Survival Analysis Overview（372）
17.2 生存分析的一些基本概念 Basic Concepts of Survival Analysis（373）
17.3 尼爾森-阿蘭（Nelson-Aalen） 累積危險率估計 Nelson-Aalen Estimator of Cumulative Hazard Function（375）
17.4 生存函數(shù)的Kaplan-Meier 估計 Kaplan-Meier Estimation of Survival Function（378）
17.6 Log-rank 檢驗 Log-rank test（379）
17.6 Cox 比例危險率模型 Cox Proportional Hazards Model（380）
17.7 實例分析 Example Analysis（383）
思考練習(xí) Exercises（388）
延伸閱讀 Further Readings（390）
第18章 Meta 分析 Meta Analysis（391）
18.1 Meta 分析概況 Overview of Meta Analysis（391）
18.2 定量資料的Meta 分析 Meta Analysis for Quantitative Data（398）
18.3 定性資料的Meta 分析 Meta Analysis for Qualitative Data（400）
18.4 Meta 分析的偏倚 The Bias of Meta Analysis（403）
18.6 實例分析與RevMan 軟件 Examples Analysis and RevMan Software（405）
思考練習(xí) Exercises（410）
延伸閱讀 Further Readings（410）
第19章 多元分析的樣本含量估計 Sample Size Estimation of Multivariate Analysis（412）
19.1 樣本量估計的主要參數(shù)和其他影響因素Main Parameters and Other Influence Factors of Sample Size Estimation（412）
19.2 基本的樣本量估計 Basic Sample Size Estimation（413）
19.3 方差膨脹因子的基本校正 The Corrections on Variance Inflation Factor（415）
19.4 多因素回歸分析的方差膨脹因子校正 The Variance Inflation Factor in Multiple Regression Analysis（418）
19.6 實例分析 Examples Analysis（421）
思考練習(xí) Exercises（423）
延伸閱讀 Further Readings（423）
第20章 量表測評常用統(tǒng)計方法 Statistical Methods Used in Measurements and Assessments of Scales（425）
20.1 量表研制概況 Overview of the Scale Development（425）
20.2 信度分析常用方法 Methods Commonly Used in Reliability Analysis（427）
20.3 效度分析常用方法 Methods Commonly Used in Validity Analysis（429）
20.4 反應(yīng)度分析常用方法 Methods Commonly Used in Responsiveness Analysis（430）
20.6 量表資料的統(tǒng)計分析 Statistical Analysis for Scale Data（431）
20.6 實例分析 Examples Analysis（432）
思考練習(xí) Exercises（434）
延伸閱讀 Further Readings（435）
第21章 醫(yī)學(xué)中的特殊實驗設(shè)計及其分析 Special Experiment Designs and Analysis in Medicine（436）
21.1 不完全區(qū)組設(shè)計 Incomplete Block Design（436）
21.2 嵌套設(shè)計 Nested Design（441）
21.3 序貫設(shè)計 Sequential Design（443）
21.4 響應(yīng)曲面設(shè)計 Response Surface Design（452）
21.6 實例分析 Example analysis（456）
思考練習(xí) Exercises（459）
延伸閱讀 Further Readings（460）
第22章 現(xiàn)場（市場）調(diào)查常用統(tǒng)計方法 The Methods Commonly Used in Field（Market） Survey（461）
22.1 特殊的調(diào)查設(shè)計 Special Survey Designs（461）
22.2 現(xiàn)場（市場）調(diào)查中的輪廓分析 The Profile Analysis in Field（Market）Survey（473）
22.3 現(xiàn)場（市場）調(diào)查中的多維列聯(lián)表分析 Multidimensional Contingency Table Analysis in Field（Market） Survey（477）
思考練習(xí) Exercises（479）
延伸閱讀 Further Readings（480）
附錄1 基礎(chǔ)統(tǒng)計學(xué)方法概要（482）
1.1 基礎(chǔ)統(tǒng)計學(xué)方法概要（482）
1.2 常用基礎(chǔ)統(tǒng)計方法選擇（485）
附錄2 SAS 統(tǒng)計軟件包簡介（488）
2.1 概述（488）
2.2 SAS 的安裝與啟動（489）
2.3 SAS 數(shù)據(jù)管理（490）
2.4 常用統(tǒng)計分析（491）
附錄3 SPSS 統(tǒng)計軟件包簡介（494）
3.1 SPSS 概述（494）
3.2 SPSS 的安裝與啟動（494）
3.3 SPSS 的菜單（495）
3.4 SPSS 的數(shù)據(jù)輸入與保存（數(shù)據(jù)準(zhǔn)備）（501）
3.6 t檢驗（502）
3.6 其他檢驗（503）