應用多元統計（原書5版） Using Multivariate Statistics

本書是一本優秀的應用多元統計教材，是多元統計分析的實踐指南。
本書通過實用的方法、清晰易懂的語言和生動貼切的案例使得數理背景不是很深厚的讀者使用起來亦得心應手。
本書內容豐富，從簡單的因子分析到復雜的多層線性模型等，幾乎涵蓋了所有經典和前沿的多元統計理論和方法。
書中每章先用簡短的描述介紹理論部分，然後稍微深入地講解如何應用，最後用表格的形式對三種統計軟件進行詳細的比較。
每章的最後一節都是SAS、SPSS等軟件的比較，
清晰地指出每個軟件的優缺點，使讀者清楚什麼時候使用以及如何使用這些軟件。

目錄
前言
第1章引言
1.1 為什麼選擇多元統計
1.1.1 多元統計的域：自變量和因變量的個數
1.1.2 實驗性和非實驗性研究
1.1.3 計算機和多元統計
1.1.4 垃圾進，玫瑰出
1.2 一些有用的定義
1.2.1 連續、離散和二分數據
1.2.2 樣本和總體
1.2.3 描述性和推斷性統計
1.2.4 正交：標準和序貫分析
1.3 變量的線性組合
1.4 變量個數和性質
1.5 統計勢
1.6 多元統計數據
1.6.1 數據陣
1.6.2 相關矩陣
1.6.3 方差協方差陣
1.6.4 平方和與叉積矩陣
1.6.5 殘差
1.7 本書的結構安排
第2章統計方法指南：使用本書
2.1 研究問題和相關方法
2.1.1 變量間的關係程度
2.1.2 群組差異的顯著性
2.1.3 組成員的預測
2.1.4 結構
2.1.5 時序事件
2.2 進一步比較
2.3 決策樹
2.4 統計方法的章節
2.5 數據的初步檢查
第3章一元統計和二元統計回顧
3.1 假設檢驗
3.1.1 單樣本z檢驗
3.1.2 勢
3.1.3 模型拓展
3.1.4 顯著性檢驗的爭議
3.2 方差分析
3.2.1 單因素組間方差分析
3.2.2 多因素組間方差分析
3.2.3 組內方差分析
3.2.4 組間組內混合方差分析
3.2.5 設計複雜性
3.2.6 特定比較
3.3 參數估計
3.4 效應大小
3.5 二元統計：相關性和回歸
3.5.1 相關性
3.5.2 回歸
3.6 卡方分析
第4章數據清洗
4.1 數據清洗的系列問題
……
第5章多重回歸
第6章協方差分析
第7章多元方差和協方差分析
第8章輪廓分析：重複測量的多元方法
第9章判別分析
第10章logistic回歸
第11章生存分析
第12章典型相關
第13章主成分和因子分析
第14章結構方程模型
第15章多層線性模型
第16章多重列聯表分析
第17章一般線性模型概述
附錄
參考文獻