前言
第1章引言1
11為什么選擇多元統(tǒng)計1
111多元統(tǒng)計的域:自變量和因變量的個數1
112實驗性和非實驗性研究2
113計算機和多元統(tǒng)計3
114垃圾進,玫瑰出4
12一些有用的定義5
121連續(xù)、離散和二分數據5
122樣本和總體6
123描述性和推斷性統(tǒng)計7
124正交:標準和序貫分析7
13變量的線性組合9
14變量個數和性質9
15統(tǒng)計勢10
16多元統(tǒng)計數據10
161數據陣11
162相關矩陣11
163方差協方差陣12
164平方和與叉積矩陣12
165殘差14
17本書的結構安排14
第2章統(tǒng)計方法指南:使用本書15
21研究問題和相關方法15
211變量間的關系程度15
212群組差異的顯著性17
213組成員的預測20
214結構22
215時序事件 22
22進一步比較23
23決策樹24
24統(tǒng)計方法的章節(jié)27
25數據的初步檢查27
第3章一元統(tǒng)計和二元統(tǒng)計回顧28
31假設檢驗28
311單樣本z檢驗28
312勢31
313模型拓展31
314顯著性檢驗的爭議31
32方差分析32
321單因素組間方差分析33
322多因素組間方差分析35
323組內方差分析36
324組間組內混合方差分析38
325設計復雜性39
326特定比較42
33參數估計45
34效應大小45
35二元統(tǒng)計:相關性和回歸47
351相關性47
352回歸48
36卡方分析49
第4章數據清洗50
41數據清洗的系列問題50
411數據準確性50
412真實相關性51
413缺失值52
414異常值60
415正態(tài)性、線性和同方差性65
416常用的數據轉換71
417多重共線性和奇異性73
418數據篩選清單及可行的建議75
42數據篩選的完整案例76
421未分組數據的篩選76
422分組數據的篩選85
第5章多重回歸94
51概述94
52幾類研究問題95
521相關度96
522自變量的重要性96
523增加自變量96
524改變自變量96
525自變量的其他情況97
526自變量集的比較97
527對新樣本中因變量的預測97
528參數估計97
53回歸分析的局限性97
531理論問題98
532實際問題99
54多重回歸的基本公式103
541一般線性方程104
542矩陣方程105
543小樣本示例的計算機分析107
55多重回歸的主要類型109
551標準多重回歸109
552多重序貫回歸110
553統(tǒng)計(逐步)回歸111
554回歸策略之間的選擇115
56一些重要問題116
561自變量的重要性116
562統(tǒng)計推斷118
563R2的調整123
564抑制變量123
565方差分析的回歸方法124
566包含自變量的交互作用和冪時的中心化126
567因果關系的中介變量128
57回歸分析的完整案例129
571假設的評估129
572標準多重回歸134
573序貫回歸 139
574多重估算缺失值的標準多重回歸示例142
58程序的比較149
581SPSS軟件包149
582SAS系統(tǒng)152
583SYSTAT 系統(tǒng)154
第6章協方差分析155
61概述155
62幾類研究問題157
621自變量的主效應158
622自變量間的交互作用158
623具體對比和趨勢分析158
624協變量效應158
625效應大小159
626參數估計159
63協方差分析的局限性159
631理論問題159
632實際問題160
64協方差分析的基本公式162
641平方和與叉積163
642顯著性檢驗和效應大小165
643小樣本示例的計算機分析166
65一些重要問題168
651協變量的選擇168
652協變量的估計168
653回歸齊性的檢驗169
654設計復雜性169
655協方差分析替代175
66協方差分析的完整案例177
661假設估計177
662協方差分析181
67程序的比較188
671SPSS軟件包188
672SAS系統(tǒng)188
673SYSTAT系統(tǒng)188
第7章多元方差和協方差分析191
71概述191
72幾類研究問題194
721自變量的主效應194
722自變量之間的交互作用195
723因變量的重要性195
724參數估計195
725具體比較和趨勢分析195
726效應大小196
727協變量的效應196
728重復測量方差分析196
73多元方差和協方差分析的局限性196
731理論問題196
732實際問題197
74多元方差和協方差分析的基本公式20