《多元统计分析——原理与基于SPSS的应用（第二版）/数据分析系列教材》在介绍多元统计方法原理的基础上，通过实例分析，向读者提供多元统计方法应用的操作指南。
从内容上看，本书基本覆盖了常用的多元统计方法，包括主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析、典型相关分析、对应分析、多维标度分析、广义线性模型以及对数线性模型等方法。
李静萍，中国人民大学统计学博士，现任中国人民大学统计学院副教授，经济统计教研室主任。主要研究领域为国民经济核算、计量经济等。发表了十余篇论文和研究报告，并主持多个重点课题。
第一章回归分析
第一节一元回归分析
第二节多元回归分析
第三节回归分析的注意事项
第二章主成分分析
第一节主成分分析的基本模型
第二节主成分求解及其性质
第三节主成分分析的实例分析
第四节主成分分析的注意事项
第三章因子分析
第一节因子分析概述
第二节因子分析的步骤
第三节因子分析的实例分析
第四节因子分析的注意事项
第四章聚类分析
第一节聚类分析方法概述
第二节聚类方法
第三节聚类分析的实例分析
第四节聚类分析的注意事项
第五章判别分析
第一节距离判别法
第二节Fisher判别法
第三节Bayes判别法
第四节逐步判别法
第五节判别分析的实例分析
第六节判别分析的注意事项
第六章典型相关分析
第一节典型相关分析概述
第二节典型相关分析的实例分析
第三节典型相关分析的注意事项
第七章对应分析
第一节对应分析概述
第二节对应分析的实例分析
第三节对应分析的注意事项
第八章多维标度分析
第一节多维标度分析概述
第二节多维标度分析的实例分析
第三节多维标度分析的注意事项
第九章广义线性模型
第一节广义线性模型概述
第二节广义线性模型的实例分析
第三节广义线性模型的注意事项
第十章对数线性模型
第一节对数线性模型概述
第二节对数线性模型的实例分析
第三节对数线性模型的注意事项
第十一章生存分析
第一节生存分析概述
第二节非参数方法
第三节参数方法
第四节半参数方法
第五节生存分析的注意事项
第十二章结构方程模型
第一节结构方程模型概述
第二节结构方程模型的实例分析
第三节结构方程模型的注意事项
参考文献
元统计分析是近年来发展迅速的统计分析方法之一，广泛应用于自然科学和社会科学的各个学科，是各个领域的研究者和工作者探索多元世界的强有力工具。目前，市面上已经有不少关于多元统计分析方法的教材或专著，其中也不乏从国外引进或翻译过来的同类教材，它们对多元统计的方法原理有比较深入的介绍。但是，对于那些希望在实际研究或工作中应用多元统计方法的研究者而言，急需的是一本既能通俗地介绍多元统计方法原理，又能提供切实的操作指南的参考书。
本书根据读者的上述需求，在简要介绍多元统计方法原理的基础上，侧重于结合实例介绍多元统计方法的应用。在方法的具体实现上，书中采用国内广泛使用的统计软件SPSS，详细介绍多元统计方法在统计软件中的实现以及计算机输出结果的解读。
在内容编排上，本书基本涵盖了常用的多元统计方法，尤其是第十二章所介绍的结构方程模型，是市面上多元统计教材或专著较少涉及的主题；在写作风格上，本书用尽可能通俗的语言阐明各种多元统计方法功能和原理；在案例应用上，本书全部采用现实中的真实数据，尽可能详尽地介绍统计软件的各种操作选项和输出结果。此外，本书在各章的最后一节给出使用各种多元统计方法注意的事项，力求帮助读者正确应用多元统计分析方法。
本书可供经济学、管理学、心理学、生物医学等各个领域的实际工作者参考，同时也可以作为上述有关专业以及统计学专业的高年级本科生或研究生的教材或参考书。
在本书写作过程中，得到了易丹辉教授的悉心指导和大力支持，她对青年教师的关心和支持是本书得以顺利完成的坚强后盾，在此致以衷心的感谢。此外，研究生张剑为本书的案例分析提供了基础素材，付出了大量的劳动，在此也向他表示深深的感谢。当然，文责自负，书中难免有疏漏和错误，全部由编著者承担。
李静萍
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