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第1章 多元描述统计分析1

1.1多元描述统计量1

1.1.1数据的组织1

1.1.2描述统计量3

1.2多元数据的图形表示4

1.2.1散点图5

1.2.2箱线图6

1.2.3条形图8

1.3描述统计分析的SPSS应用9

1.3.1描述统计量9

1.3.2图形表示12

小结14

本章主要术语14

思考与练习14

第2章 均值的比较检验16

2.1均值比较检验的基本原理16

2.1.1均值检验问题的提出16

2.1.2均值检验的基本原理17

2.2单一样本均值的检验19

2.3独立样本均值的检验21

2.4配对样本均值的检验24

2.5均值比较检验的SPSS应用25

2.5.1单一样本均值的检验25

2.5.2独立样本均值的检验26

2.5.3配对样本均值的检验28

小结29

本章主要术语29

思考与练习29

第3章 方差分析31

3.1方差分析的基本原理31

3.2单因子方差分析32

3.3多因子方差分析38

3.3.1无交互作用情况40

3.3.2有交互作用情况44

3.4协方差分析48

3.5方差分析的SPSS应用50

3.5.1单因子方差分析50

3.5.2多因子方差分析50

3.5.3协方差分析56

小结57

本章主要术语58

思考与练习58

第4章 正交试验设计59

4.1正交试验设计的基本方法59

4.2无交互作用的试验设计与数据分析61

4.3有交互作用的试验设计与数据分析66

4.4重复试验与重复取样73

4.4.1重复试验73

4.4.2重复取样77

4.5正交试验设计的SPSS应用79

小结81

本章主要术语81

思考与练习81

第5章 相关分析82

5.1引言82

5.2简单相关分析83

5.2.1 Pearson相关系数83

5.2.2 Spearman等级相关系数84

5.2.3 Kendall’s tau-b相关系数85

5.2.4简单相关分析的SPSS应用85

5.3偏相关分析87

5.3.1偏相关分析的思想88

5.3.2偏相关系数88

5.3.3偏相关分析的SPSS应用89

5.4距离相关分析90

5.4.1距离相关分析的思想90

5.4.2距离相关分析的SPSS应用91

小结93

本章主要术语93

思考与练习94

第6章 回归分析95

6.1一元线性回归分析95

6.1.1数学模型96

6.1.2参数的最小二乘估计97

6.1.3最小二乘估计的性质99

6.1.4回归方程的显著性100

6.1.5预测102

6.1.6控制103

6.1.7一元线性回归的SPSS应用104

6.2多元线性回归分析108

6.2.1数学模型108

6.2.2参数的最小二乘估计109

6.2.3最小二乘估计的性质110

6.2.4回归方程的显著性111

6.2.5回归系数的显著性112

6.2.6预测112

6.2.7多元线性回归的SPSS应用113

6.3逐步回归分析117

6.3.1“最优”回归方程的选择118

6.3.2逐步回归计算步骤118

6.3.3逐步回归的SPSS应用121

6.4含定性自变量的回归分析123

6.4.1两分定性变量的回归123

6.4.2多分定性变量的回归125

6.5违背基本假设的回归分析127

6.5.1异方差性128

6.5.2自相关性132

6.5.3多重共线性137

小结140

本章主要术语140

思考与练习140

第7章 聚类分析142

7.1聚类分析的概念及分类142

7.2相似性的度量143

7.2.1距离143

7.2.2相似系数145

7.3系统聚类法145

7.4动态聚类法154

7.4.1动态聚类的思想154

7.4.2选择凝聚点和确定初始分类154

7.4.3衡量聚类结果的合理性指标和算法终止的标准156

7.4.4动态聚类与系统聚类的比较156

7.5有序聚类法156

7.6聚类分析的SPSS应用161

7.6.1系统聚类分析（Hierarchical Cluster）161

7.6.2 K-均值聚类分析（K-Means Cluster）168

小结172

本章主要术语172

思考与练习172

第8章 判别分析173

8.1引言173

8.2距离判别法174

8.2.1两个总体的情形174

8.2.2多总体情况175

8.3 Fisher判别法175

8.3.1两总体Fisher判别法176

8.3.2多总体Fisher判别法177

8.4 Bayes判别法179

8.5逐步判别法182

8.6判别分析的SPSS应用183

小结190

本章主要术语190

思考与练习190

第9章 主成分分析192

9.1引言192

9.2主成分分析的数学模型及其几何意义193

9.2.1数学模型193

9.2.2几何意义194

9.3主成分的推导及其性质195

9.3.1总体主成分195

9.3.2样本主成分197

9.4主成分分析的基本步骤与SPSS应用198

9.4.1主成分分析的基本步骤198

9.4.2 SPSS操作过程及结果解释199

9.5主成分分析的进一步应用207

9.5.1综合评价207

9.5.2主成分回归208

小结211

本章主要术语212

思考与练习212

第10章 因子分析213

10.1引言213

10.2因子分析的一般模型214

10.2.1因子分析的数学模型214

10.2.2因子分析模型与回归模型的比较215

10.2.3因子分析模型的性质215

10.2.4因子分析的几个重要概念216

10.3因子载荷矩阵的估计217

10.4因子旋转219

10.4.1方差最大正交旋转（Varimax）220

10.4.2四次方最大旋转（Quartimax）221

10.4.3等量最大法旋转（Eq uama x）222

10.4.4斜交旋转222

10.4.5旋转方法的选择222

10.5因子得分的估计222

10.5.1因子得分的含义222

10.5.2因子得分估计的方法——回归法223

10.6因子分析的基本步骤与SPSS应用224

10.6.1因子分析的基本步骤224

10.6.2 SPSS操作过程及结果解释225

小结233

本章主要术语234

思考与练习234

第11章 对应分析235

11.1引言235

11.2对应分析的原理与方法237

11.2.1对应分析的原理237

11.2.2 R型因子分析和Q型因子分析的对应关系240

11.3对应分析的SPSS应用242

11.3.1对应分析中重要概念的解释242

11.3.2对应分析的SPSS应用242

小结248

本章主要术语248

思考与练习248

第12章 典型相关分析249

12.1引言249

12.2典型相关分析的基本理论与方法250

12.2.1典型相关分析的原理250

12.2.2总体典型相关251

12.2.3样本典型相关254

12.2.4典型相关系数的显著性检验255

12.2.5典型相关分析的其他测量指标256

12.3典型相关分析的基本步骤257

12.4典型相关分析的SPSS应用258

小结263

本章主要术语263

思考与练习263

第13章 定性数据的统计分析264

13.1引言264

13.2列联表分析265

13.2.1列联表的概念及形式265

13.2.2列联表的独立性检验266

13.2.3 SPSS应用267

13.3对数线性模型270

13.3.1对数线性模型的理论和方法270

13.3.2对数线性模型的SPSS应用271

13.4 Logistic回归273

13.4.1 Logistic变换274

13.4.2 Logistic回归模型及其估计274

13.4.3 Logistic回归模型的检验276

13.4.4 Logistic回归的SPSS应用277

13.5 Probit回归280

13.5.1 Probit回归模型280

13.5.2 Probit回归的SPSS应用281

小结284

本章主要术语284

思考与练习284

附录A SPSS的基本操作285

A.1 SPSS简介285

A.1.1 SPSS软件简介285

A.1.2 SPSS的主要窗口286

A.1.3 SPSS的常用菜单289

A.2数据文件的建立及读取290

A.2.1变量的设置290

A.2.2数据的录入与编辑293

A.2.3其他格式数据文件的读取294

A.3数据整理295

A.3.1数据排序295

A.3.2分类汇总296

A.3.3数据拆分297

A.3.4样本选取298

A.3.5数据转置300

A.3.6变量计算300

A.3.7计数301

A.3.8变量的重新编码303

附录B常用概率分布表305

附录C常用正交表317

参考文献324