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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