應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)(原書第5版)
定 價(jià):169 元
叢書名:統(tǒng)計(jì)學(xué)精品譯叢
- 作者:[美]芭芭拉·G.塔巴尼克[美]琳達(dá)·S.菲德爾著
- 出版時(shí)間:2023/7/1
- ISBN:9787111719335
- 出 版 社:機(jī)械工業(yè)出版社
- 中圖法分類:O212.4
- 頁(yè)碼:
- 紙張:膠版紙
- 版次:
- 開本:16開
本書是一本應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)教材,是多元統(tǒng)計(jì)分析的實(shí)踐指南.書中介紹了各類多元統(tǒng)計(jì)分析方法,并結(jié)合SAS、SPSS和SYSTAT給出了各分析方法的實(shí)現(xiàn).本書主要側(cè)重于應(yīng)用,通過(guò)使用現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)集的豐富實(shí)例,闡明了何時(shí)、為什么以及如何使用數(shù)據(jù)集,便于讀者學(xué)習(xí)理解.
本書條理清晰,內(nèi)容精練,言簡(jiǎn)意賅,可作為高等院校數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)、信息與計(jì)算科學(xué)等專業(yè)學(xué)生的教材,同時(shí)也可作為數(shù)學(xué)工作者和科技人員的參考書.
前言
由于篇幅過(guò)多,我們不得不考慮對(duì)章節(jié)內(nèi)容進(jìn)行縮減 本次修訂僅僅增加了第15章,外加一些處理缺失數(shù)據(jù)的新方法(見第4章) 除此之外,我們進(jìn)行了大量精簡(jiǎn),刪去了時(shí)間序列分析一章另一個(gè)遺憾是SYSTAT 然而,其恰到好處的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)論和出色的圖形分析技術(shù)使得我們依舊喜歡它 令人高興的是,SYSTAT的大部分圖形已經(jīng)整合到SPSS中 雖然我們沒(méi)有詳細(xì)解釋SYSTAT的程序代碼,但是為了對(duì)比不同軟件的特征,還是將SYSTAT代碼列在第5~16章的最后一節(jié) 我們調(diào)整了一些章節(jié)的順序:典型相關(guān)相對(duì)較難,不適合較早介紹;生存分析似乎需要依賴logistic回歸 實(shí)際上,順序似乎并不重要用書教師可以根據(jù)自己的需要選擇任意章節(jié)進(jìn)行講解
多層線性模型(Multilevel Linear Modeling,MLM)似乎已經(jīng)風(fēng)靡全球如果沒(méi)有它,我們會(huì)如何面對(duì)這個(gè)世界?現(xiàn)實(shí)生活是分層的——學(xué)生到不同的教室里上課;教師在不同的學(xué)校工作;病人共享著病房和醫(yī)護(hù)人員;觀眾觀看不同的表演 將群組分開進(jìn)行研究會(huì)偏離研究目的,所以我們必須以完整的群組為樣本數(shù)據(jù)來(lái)研究 MLM能夠在不違背模型假設(shè)的前提下實(shí)現(xiàn)上述分析功能 SAS和SPSS可以處理這些模型,我們就準(zhǔn)備好利用它們處理現(xiàn)實(shí)問(wèn)題 因此,新增了一章
SAS和SPSS還提供了多種方法來(lái)利用多重插補(bǔ)技術(shù)估計(jì)缺失數(shù)據(jù),并全面評(píng)估缺失數(shù)據(jù)模式我們擴(kuò)展了第4章演示這些增強(qiáng)技術(shù) SPSS和SAS不斷添加一些好方法,我們都將其展示出來(lái) 和以前一樣,我們將盡可能地利用Windows菜單調(diào)試程序 我們也更加注重效應(yīng)大小(effect size),特別是效應(yīng)大小的置信區(qū)間 澳大利亞國(guó)立大學(xué)的Michael Smithson教授非常友善地允許我們借用一些完美的SPSS和SAS語(yǔ)法以及數(shù)據(jù)文件 Jim Steiger和Rachel Fouladi慷慨地允許我們使用他們的DOS程序計(jì)算R2的置信區(qū)間
有一件事我們永遠(yuǎn)不會(huì)改變,那就是實(shí)用,聚焦于統(tǒng)計(jì)模型分析數(shù)據(jù)集的益處和局限性——什么時(shí)候、為什么以及如何做雖然數(shù)學(xué)很精彩,但是還是建議學(xué)生使用現(xiàn)成的軟件來(lái)完成每章的矩陣或電子表格操作 而且,我們?nèi)匀徽J(rèn)為,理解數(shù)學(xué)知識(shí)并不足以確?梢院侠淼胤治鰯(shù)據(jù) 讀者已經(jīng)證實(shí)了確實(shí)能夠運(yùn)用軟件,而不需要過(guò)多地關(guān)注數(shù)學(xué)內(nèi)容.例子是小樣本的,依舊很蠢 就最近有關(guān)本書的大部分評(píng)論(由出版商友情提供)而言,我們將其歸結(jié)為三種情況:太難、太容易、剛剛好 所以我們沒(méi)有改變基調(diào)或難度
密蘇里大學(xué)哥倫比亞分校的Steve Osterlind和南伊利諾伊大學(xué)艾德華茲維爾分校的Jeremy Jewel提供了一些非常有用的建議 我們也衷心感謝羅得島大學(xué)的Lisa Harlow,她為第4版寫了一篇全面而富有洞察力的書評(píng),發(fā)表在2002年的Structural Equation Modeling上 我們?cè)俅胃兄x本書前幾版的審稿人,雖然他們不讓將他們的名字列出,但我們依然記得他們!感謝這個(gè)版本的審稿人:內(nèi)布拉斯加大學(xué)卡尼分校的Joseph Benz、西弗吉尼亞大學(xué)的Stanley Cohen、南達(dá)科他大學(xué)的Michael Granaas、田納西州立大學(xué)納什維爾分校的Marie Hammond、南伊利諾伊大學(xué)的Josephine Korchmaros和圣地亞哥州立大學(xué)的Scott Roesch
與往常一樣,本書的改進(jìn)在很大程度上要?dú)w功于審稿人以及那些通過(guò)電子郵件向我們提出建議和修訂意見的同人 任何遺留的錯(cuò)誤和表述不清晰都是我們的責(zé)任 同時(shí),我們希望本書能為讀者分析數(shù)據(jù)提供一些幫助
Barbara G Tabachnick
Linda S Fidell
Barbara G. Tabachnick是加州州立大學(xué)北嶺分校的心理學(xué)名譽(yù)教授。她發(fā)表了70多篇論文,并多次受邀發(fā)表專業(yè)演講。她是2012年西方心理學(xué)協(xié)會(huì)終身成就獎(jiǎng)和2015年西方心理學(xué)協(xié)會(huì)Presidential Citation的獲得者。
前言
第1章引言1
11為什么選擇多元統(tǒng)計(jì)1
111多元統(tǒng)計(jì)的域:自變量和因變量的個(gè)數(shù)1
112實(shí)驗(yàn)性和非實(shí)驗(yàn)性研究2
113計(jì)算機(jī)和多元統(tǒng)計(jì)3
114垃圾進(jìn),玫瑰出4
12一些有用的定義5
121連續(xù)、離散和二分?jǐn)?shù)據(jù)5
122樣本和總體6
123描述性和推斷性統(tǒng)計(jì)7
124正交:標(biāo)準(zhǔn)和序貫分析7
13變量的線性組合9
14變量個(gè)數(shù)和性質(zhì)9
15統(tǒng)計(jì)勢(shì)10
16多元統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)10
161數(shù)據(jù)陣11
162相關(guān)矩陣11
163方差協(xié)方差陣12
164平方和與叉積矩陣12
165殘差14
17本書的結(jié)構(gòu)安排14
第2章統(tǒng)計(jì)方法指南:使用本書15
21研究問(wèn)題和相關(guān)方法15
211變量間的關(guān)系程度15
212群組差異的顯著性17
213組成員的預(yù)測(cè)20
214結(jié)構(gòu)22
215時(shí)序事件 22
22進(jìn)一步比較23
23決策樹24
24統(tǒng)計(jì)方法的章節(jié)27
25數(shù)據(jù)的初步檢查27
第3章一元統(tǒng)計(jì)和二元統(tǒng)計(jì)回顧28
31假設(shè)檢驗(yàn)28
311單樣本z檢驗(yàn)28
312勢(shì)31
313模型拓展31
314顯著性檢驗(yàn)的爭(zhēng)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(nèi)方差分析36
324組間組內(nèi)混合方差分析38
325設(shè)計(jì)復(fù)雜性39
326特定比較42
33參數(shù)估計(jì)45
34效應(yīng)大小45
35二元統(tǒng)計(jì):相關(guān)性和回歸47
351相關(guān)性47
352回歸48
36卡方分析49
第4章數(shù)據(jù)清洗50
41數(shù)據(jù)清洗的系列問(wèn)題50
411數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性50
412真實(shí)相關(guān)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(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換71
417多重共線性和奇異性73
418數(shù)據(jù)篩選清單及可行的建議75
42數(shù)據(jù)篩選的完整案例76
421未分組數(shù)據(jù)的篩選76
422分組數(shù)據(jù)的篩選85
第5章多重回歸94
51概述94
52幾類研究問(wèn)題95
521相關(guān)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(duì)新樣本中因變量的預(yù)測(cè)97
528參數(shù)估計(jì)97
53回歸分析的局限性97
531理論問(wèn)題98
532實(shí)際問(wèn)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(jì)算機(jī)分析107
55多重回歸的主要類型109
551標(biāo)準(zhǔn)多重回歸109
552多重序貫回歸110
553統(tǒng)計(jì)(逐步)回歸111
554回歸策略之間的選擇115
56一些重要問(wèn)題116
561自變量的重要性116
562統(tǒng)計(jì)推斷118
563R2的調(diào)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(shí)的中心化126
567因果關(guān)系的中介變量128
57回歸分析的完整案例129
571假設(shè)的評(píng)估129
572標(biāo)準(zhǔn)多重回歸134
573序貫回歸 139
574多重估算缺失值的標(biāo)準(zhǔn)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(xié)方差分析155
61概述155
62幾類研究問(wèn)題157
621自變量的主效應(yīng)158
622自變量間的交互作用158
623具體對(duì)比和趨勢(shì)分析158
624協(xié)變量效應(yīng)158
625效應(yīng)大小159
626參數(shù)估計(jì)159
63協(xié)方差分析的局限性159
631理論問(wèn)題159
632實(shí)際問(wèn)題160
64協(xié)方差分析的基本公式162
641平方和與叉積163
642顯著性檢驗(yàn)和效應(yīng)大小165
643小樣本示例的計(jì)算機(jī)分析166
65一些重要問(wèn)題168
651協(xié)變量的選擇168
652協(xié)變量的估計(jì)168
653回歸齊性的檢驗(yàn)169
654設(shè)計(jì)復(fù)雜性169
655協(xié)方差分析替代175
66協(xié)方差分析的完整案例177
661假設(shè)估計(jì)177
662協(xié)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(xié)方差分析191
71概述191
72幾類研究問(wèn)題194
721自變量的主效應(yīng)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(shù)估計(jì)195
725具體比較和趨勢(shì)分析195
726效應(yīng)大小196
727協(xié)變量的效應(yīng)196
728重復(fù)測(cè)量方差分析196
73多元方差和協(xié)方差分析的局限性196
731理論問(wèn)題196
732實(shí)際問(wèn)題197
74多元方差和協(xié)方差分析的基本公式20