✍ Scribed by 郭志刚
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第一章 导论
一 关于本书各章的简介
1 变量的测度等级
2 本书所介绍的分析方法的概述
3 本书介绍的统计方法的分类框架
二 在应用统计的研究中，要以研究方法论为指导
1 理论、观察、统计之间的关系
2 统计研究中的常见谬误
3 社会科学的研究对象和模型
4 统计分析与理论分析
5 真理性的检验与统计检验
第二章 多元线性回归
一 变量的关系和回归的任务
二 一元线性回归模型
1 一元线回归方程
2 一元回归系数的意义
3 变量变换
4 最小二乘估计的统计性质
5 模型的假设条件
三 多元线性回归模型
1 多元性线回归方程
2 回归平面和回归系数的意义
3 一般回归模型
4 多元回归模型估计的统计推断
四 方程的解释能力
四 方程的解释能力
1 确定系数R的平方
2 调整的确定系数R的平方adj
3 多元相关系数R
4 偏确定系数
5 偏相关系数
6 方差分析
五 回归方程的检验和回归系数的推断统计
1 回归方程的显著性检验
2 回归系数的显著性检验
3 回归系数的置信区间
4 回归系数不显著的原因
六 标准化回归系数
七 回归预测的区间估计
1 Yο的区间估计
2 Yο的预测
八 多重共线性及其解决方法
1 多重共线性的含义及其影响
2 多重共线性的检验
3 补救多重共线性影响的方法
4 最优回归分寸的选择
九 虚拟变量的应用
1 虚拟变量的建立
2 虚拟变量回归系数的意义
3 采取虚拟变量的回归分析的检验
4 其他形式的分类变量编码和应用
附录 关于SPSS for Windows进行回归分析的有关操作
1 SPSS基本操作
2 线性回归的基本操作
3 回归分析假设条件的检查
4 其他回归分析指标输出
5 要求SPSS输出偏回归系数协方差矩阵并计算矩阵C
6 将SPSS回归结果存成新变量
第三章 因子分析
一 因子分析原理
1 因子分析模型
2 因子分析中的有关概念
3 因子分析的步骤
二 求解初始因子
1 主成分分析法
2 公因子分析法
3 因子求解方法对结果的影响
三 解释因子
1 正交旋转方法
2 斜交旋转方法
3 旋转方法的选择
4 解释因子
四 因子值及其应用
五 用SPPS软件进行因子分析
1 Extraction对话框
2 Rotation对话框
3 Factor Scores对话框
4 Descriptive对话框
5 Options对话框
第四章 聚类分析
一 聚类分析的主要步骤
1 选择变量
2 计算相似性
3 聚类
4 聚类结果的解释和证实
二 相似性测度
1 相关测度
2 距离测度
3 关联测度
4 数据的标准化问题
三 聚类方法
1 层次聚类法
2 迭代聚类法
3 分类熟的确定
4 聚类方法的选择
四 聚类结果的解释和证实
五 利用SPSS软件进行聚类分析
1 Hiertrachical Cluster
2 k-meaans Cluster
第五章 通径分析
一 引言
二 通径模型的设置
三 递归通径模型与非递归通径模型
1 递归通径模型
2 非递归通径模型
3 递归通径模型分析的假设条件
四 分解简单回归系数的通径分析
1 计算一个变量对最终反应变量(ultimate response variable)的各种影响
2 以不同通径传递的间接影响
3 在控制某些变量的条件下的总影响的分解工作
4 标准化与非标准化的通径系数
5 用列表法报告各种影响作用分解
五 分解简单相关系数的通径分析
六 通径模型的调试与检验
1 通径模型的调试
2 通径模型的识别
3 对过渡识别的通径模型的整体检验方法
第六章 logistic回归
一 引言
二 从多元线回归到logistic回归
1 多元性回归中使用定性因变量严重违反本身假设条件
2 线性概率模型及其及其问题
三 logistic回归模型的建立
1 logistic 函数及其性质
2 logistic 回归模型因变量的不同形式
四 logistic回归系数的意义
1 以logit р 方程的线性表达式来解释回归系数
2 以发生比Ω的指数
3 几种特殊情况的讨论
4 标准化的logistic回归系数
五 logistic模型个参数估计的评价及统计检验
1 对于整体模型的检验
2 回归系数的检验
3 系数子集的联合假设检验
六 示范例题
1 对两个自变量同时纳入模型进行回归
2 两个自变量并加上交互作用项的回归
3 自变量组分步纳入的回归
4 自动选择显著自变量的分析
第七章 对数线性模型
一 从常规交互表分析到对数线性模型分析
1 传统交互表分析的缺点
2 对数线性模型的发展
二 对数线性模型的基本原理
1 例1分析模型的背景情况
2 交互表单元频数的对数线性模型化
3 对数线性模型参数估计的理解
4 对数线性模型的统计检验
5 logit模型分析
三 两种不同类型的输人数据格式及本章例题数据
1 以交互单元为记录的数据及SPSS中要求加权的操作
2 以原始案例为记录的数据
四 SPSS对数线性模型分析各种功能的介绍
1 选用不同模型
2 设置模型中变量
3 定义模型中的项目
4 设置Delta值和参照组类别
5 设置输出类型
6 在分层模型分析中增设自动筛选显著效应项
7 对于SPSS对数线性模型个主要功能的归纳
五 例2分析
1 对于例2饱和模型的分层检验及筛选出重要效应项
2 采用一般模型来取得例2简约模型的参数估计
3 对例2简约iogit模型参数估计的分析
第八章 多元方差分析
一 简介多元方差分析与一元方差分析的关系
1 从t检验到一元方差分析
2 从一元方差分析到多元方差分析
二 多元方差分析的数据要求和假设条件
三 例题数据及三个分析模型
四 第一模型：单因素二元模型
1 SPSS多元方差分析中单因素模型及其他检查的设置
2 第一模型分析输出的结果及讨论
3 多元方差分析假设条件的检查
4 关于第一模型分析的小结
五 多元方差分析与一元方差分析区别的图，示说明
六 第二模型：双因素二元饱和模型
1 SPSS多元方差分析中多因素饱和模型的设置
2 第二模型分析输出的结果及讨论
七 第三模型：双因素非饱和模型
1 SPSS多元方差分析中多因素非饱和模型的设置
2 第三模型分析输出的结果及讨论
第九章 鉴别分析
一 鉴别分析的假设条件和基本模型
1 鉴别分析的假设条件
2 鉴别分析的基本模型
二 关于例题
三 鉴别分析模型的各参数指标及统计检验
1 非标准化鉴别系数
2 标准化鉴别系数
3 结构系数
4 分组的矩心
5 鉴别力指数
6 残余鉴别力
7 Fisher鉴别系数
四 用SPSS进行鉴别分析的程序
1 SPSS鉴别分析数据格式
2 利用SPSS菜单定义鉴别模型及各项参数
3 SPSS鉴别分析结果的输出格式
第十章 典型相关分析
一 典型相关分析思路的简介
二 典型相关模型的基本假设和数据要求
三 应用SPSS软件进行典型相关分析
1 使用SPSS附带的典型相关分析命令程序进行分析
2 用SPSS中MANOVA菜单进行典型相关分析相关分析
3 关于两种操作方法可能取得某些统计指标的不同结果的讨论
四 典型相关分析的统计指标
1 典型相关系数
2 典型相关系数的平方
3 特征值及其他有关指标
4 检验典型相关系数
5 典型系数
6 典型负载系数
7 交叉负载系数
8 变式对本组观测变量总方差的代表比例
9 冗余指数
第十一章 结构方程模型
一 结构方程模型分析的五个主要步骤
二 模型的设定
三 模型的识别
四 模型估计
五 模型评价
六 模型的修正
七 LISREL模型使用的示范
附录 例题的小样及有关统计软件应用的说明
1 LISREL第8版软件应用操作的简介
2 LISREL命令程序及有关说明
3 在SPSS中进行 Prelis和 lisrel统计分析
第十二章 事件史分析
一 什么是事件史分析
1 传统OLS回归模型的局限性
2 事件史分析概述
3 删截的类型
4 一些统计关系
5 估计生存函数的Kaplan-Meyer方法
二 事件历史分析模型
1 离散时间Logit模型
2 Cox比例风险模型
3 其他一些连续时间模型
4 关于模型的选择
三 事件史分析的四个例子
1 关于职位晋升的假设例子—离散时间风险模型
2 研究初育间隔的假设例子—Cox比例风险模型
3 省际迁移的离散时间风险模型实例分析
4 初育间隔的Cox比例风险模型实例分析
四 需要注意的问题
附录
第十三章 使用SPSS软件对事件史原始数据进行预处理
一 输入数据类型
1 用变量编排时间信息，时间变量的个数随案例而变化
2 用个数相等的时间变量编排时间信息并以编码标志事件发生
3 用记录编排的时间信息、时间记录不等量
4 用记录编排时间信息、等量的时间变量
二 明确时间信息数据的处理
1 例1：对第一类数据(需计算各风险期长度)的改造
2 例2：对第一类数据(各风险期长度已知)的改造
3 例3：对风险期案例的条件性选择及统计
三 隐含时间信息数据的处理
1 例4：对第二类数据的改造
2 例5：对第二类数据改造为含动态变量的离散时间模型数据
四 讨论
第十四章 对应分析
一 什么是对应分析
1 对应分析的概念与基本形式
2 有关多元对应分析
3 对应分析的基本思路
4 对应分析方法的优点
5 对应分析方法的局限性
二 对应分析的假设条件
1 被调查者回答问题时并不都从同一角度(或称维度)作出判断
2 所有被调查者对于某—维度重要性的评价不必一样
3 被调查者的评判角度和看法可以改变
三 使用SPSS统计软件进行对应分析
四 对应分析示例
五 另一个示例：两个变量类别数都超过三类
附录 关于用软件取得统计检验临界值的方法
附录1：Durbin-Watson检验表(α=0.05)
附录2：Durbin-Watson检验表(α=0.01)
📜 SIMILAR VOLUMES
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