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第一章 集群分析与多元尺度分析1

一、集群分析相关理论3

一、聚合法8

二、分割法8

三、标准化程序11

四、距离度量12

五、集群合并的准则—连结法20

六、资料与图形33

二、阶层集群分析法36

一、操作程序37

二、报表说明44

三、不同集群方法结果52

三、K-Means集群分析法57

一、操作程序60

二、设定初始集群中心点63

三、报表说明69

四、K平均数集群分类结果77

四、二阶集群分析法78

一、操作程序79

二、报表说明—TwoStep丛集84

三、二阶集群分析结果88

五、集群分析与区别分析89

一、采用阶层集群分析法—群间连结法91

二、采用阶层集群分析法—Ward连结法93

三、采用二阶集群分析法95

四、采用区别分析98

六、多元尺度法100

一、操作程序105

二、输出结果112

三、MDS操作程序126

四、主要输出结果127

第二章 区别分析131

一、区别分析的相关理论133

一、区别分析之基本假设149

二、建立区别函数并进行显著性检定151

三、解释自变项在各区别函数之意义156

四、分类与预测157

五、解释结果170

二、区别分析范例解析173

一、计算矩阵T、B、W与Cw175

二、计算区别函数t177

三、分类和预测180

四、SPSS判别分析输出结果183

三、三个群组之SPSS区别分析程序195

一、操作程序196

二、输出结果201

四、四个群组之DISCRIM范例224

一、操作程序225

二、输出结果226

五、MANOVA与DISCRIM关系233

一、ANOVA结果显著＆DISCRIM分析不显著234

二、ANOVA分析不显著＆DISCRIM分析显著237

三、三个区别变项＆二个群组的区别分析241

四、四个区别变项＆三个群组的区别分析244

第三章 多变量变异数分析251

一、相关理论253

一、MANOVA分析结果280

二、ANOVA分析结果281

二、多变量变异数分析范例解析282

一、计算组内SSCP矩阵W283

二、计算组间SSCP矩阵B284

三、计算全体SSCP矩阵T及Wilks∧值285

四、整体检定∧值转换为F统计量近似值286

五、从W-1B的特征结构求Wilks∧值288

六、利用区别分析或典型相关求出Wilks∧值289

三、二组样本单因子多变量变异数分析292

一、SPSS操作程序293

二、二个群组之单因子多变量检定输出报表302

三、采用区别分析进行追踪考验313

四、三个群组之单因子多变量检定输出报表314

一、SPSS操作程序314

二、输出结果315

三、以区别分析进行追踪考验326

五、多变量统计量检定未达显著范例328

第四章 二因子多变量变异数分析333

一、二因子多变量变异数分析—交互作用显著337

一、二因子多变量变异数分析操作338

二、输出结果——般线性模式340

三、二因子多变量单纯主要效果检定操作程序351

四、二因子多变量单纯主要效果报表诠释357

二、二因子多变量变异数分析—交互作用不显著371

一、双因子多变量操作程序371

二、双因子多变量输出报表372

三、研究架构图的解析376

一、依计量变数增列类别变项376

二、2×2细格之二因子MANOVA分析结果379

三、3×3细格之二因子MANOVA分析结果381

第五章 典型相关385

一、理论基础387

二、典型相关范例介绍401

三、典型相关分析操作421

一、CANCORR语法指令422

二、报表结果424

三、MANOVA语法442

四、MANOVA语法输出结果443

四、典型相关综合练习454

一、典型相关语法455

二、输出结果455

第六章 二元逻辑斯回归469

一、相关理论471

二、二元逻辑斯回归分析的范例解析488

三、虚拟变项之逻辑斯回归分析504

四、预测变项为连续变项之逻辑斯回归分析511

五、二元逻辑斯回归分析的实例521

一、操作程序522

二、输出结果530

三、采用「向前：条件法」之输出结果546

第七章 虚拟变项与多项式逻辑斯回归553

一、虚拟变项的逻辑斯回归实例555

一、操作程序557

二、输出结果558

二、直接以虚拟变项进行二元Logistic回归分析562

一、增列二个年级变项之虚拟变项562

二、操作程序563

三、输出结果563

三、序列逻辑斯回归分析实例567

一、操作程序569

二、输出结果570

三、二元Logistic与MANOVA间的关系578

四、多项式逻辑斯回归分析582

一、操作程序584

二、强迫输入法输出结果591

三、逐步向前法输出结果595

五、结果变项为计量变项的统计应用599

一、将计量依变项分为类别变项600

二、多元回归分析法输出结果604

三、二元Logistic回归输出结果609

四、多项式逻辑斯回归分析615

第八章 主成分分析623

一、主成分分析相关理论625

二、SPSS操作程序范例644

一、操作程序645

二、报表解说649

三、采用共变数矩阵进行主成分分析661

一、操作程序662

二、输出结果663

四、主成分于复回归分析中的应用669

一、一般复回归结果说明671

二、抽取预测变项主成分675

四、主成分回归分析679

第九章 因素分析683

一、因素分析的相关理论685

一、输入指标变项的量测值704

二、选择萃取共同因素方法706

三、选择因素转轴的方法708

四、决定选取共同因素的准则722

五、共同因素的命名与解释725

二、因素分析操作程序728

一、操作程序729

二、第一次因素分析输出结果742

三、第二次因素分析输出结果758

三、验证性因素分析范例773

一、初始模型的估计774

二、第一种修正CFA假设模型图及估计结果775

三、第二种修正CFA假设模型图及估计结果777

四、第三种修正CFA假设模型图及估计结果779

第十章 多层次线性模式783

一、多层次线性模式基本理论785

二、多层次线性模式范例解析794

一、没有预测变项之虚无模式799

二、只有第一层有预测变项的模式804

三、二个层次均有预测变项807

三、多层次线性模式之模型809

一、随机效果的单因子变异数分析模型809

二、以阶层一各组平均数作为阶层二方程之结果变项的回归方程810

三、随机效果的单因子共变异数分析模式811

四、随机系数的回归模式813

五、随机变动系数模型814

六、非随机变动之斜率模式815

七、脉络模型815

四、SPSS混合线性模式操作程序817

一、随机效果的单因子变异数分析模型822

二、以平均数为结果变项的模型828

三、随机效果的单因子共变数模型831

四、随机系数模型834

五、脉络模型837

六、完整模型840

七、线性混合模式分析输出结果845

五、MLM重复量测的应用859

一、操作程序861

二、输出结果865

主要参考文献867