本教材主要詳細介紹了學(xué)術(shù)研究中常用的多元統(tǒng)計方法,
主要根據(jù)結(jié)局變量的類型和研究設(shè)計等進行章節(jié)布局,既有常見的方差分析、多元線性回歸、Logistic回歸、計數(shù)資料回歸、生存分析,也有針對降維數(shù)據(jù)的研究方法,
如主成分分析與因子分析、結(jié)構(gòu)方程規(guī)模、潛在類別分析。在這些分析中,還引入了時間層面的研究設(shè)計,如在生存分析、發(fā)展模型等中,都不同程度地引入了縱向研究設(shè)計的方法。除此之外,也介紹了近些年基于因果關(guān)系的反事實推斷的新方法——傾向值評分。
王培剛,男,湖北棗陽人,法學(xué)博士,美國韋恩州立大學(xué)博士后,教授、博士生導(dǎo)師,青年拔尖人才支持計劃入選者,F(xiàn)任武漢大學(xué)健康學(xué)院院長助理、優(yōu)選健康研究中心副主任,F(xiàn)任武漢大學(xué)人文社會科學(xué)研究院院長。主要研究方向為追蹤數(shù)據(jù)分析、移民健康,人口與健康。
第1章 引言
1.1 近現(xiàn)代多元統(tǒng)計分析的發(fā)展和突破
1.2 統(tǒng)計分析基礎(chǔ)簡介
1.3 統(tǒng)計分析注意事項
本章小結(jié)
參考文獻
第2章 方差分析
2.1 方差分析簡介
2.2 一元方差分析
2.2.1 單因素方差分析
2.2.2 多因素方差分析
2.3 多元方差分析
2.3.1 多元方差分析簡介
2.3.2 實例分析與SAS實現(xiàn)
2.4 協(xié)方差分析
2.4.1 協(xié)方差分析簡介
2.4.2 實例分析與SAS實現(xiàn)
2.5 重復(fù)測量資料的方差分析
2.5.1 重復(fù)測量資料的方差分析簡介
2.5.2 實例分析與SAS實現(xiàn)
本章小結(jié)
參考文獻
第3章 多元線性回歸分析
3.1 多元線性回歸模型簡介
3.1.1 多元線性回歸介紹
3.1.2 多元線性回歸的基本模型
3.1.3 模型中參數(shù)的意義
3.2 多元線性回歸的參數(shù)估計方法與模型檢驗
3.2.1 參數(shù)估計方法
3.2.2 多元線性回歸方程的假設(shè)檢驗
3.2.3 多元線性回歸方程的擬合優(yōu)度
3.3 一般多元線性回歸應(yīng)用
3.3.1 線性回歸與交互項
3.3.2 實例分析與SAS實現(xiàn)
3.4 偏最小二乘回歸
3.4.1 偏最小二乘回歸的簡介
3.4.2 實例分析與SAS實現(xiàn)
3.5 穩(wěn)健回歸
3.5.1 穩(wěn)健回歸的簡介
3.5.2 實例分析與SAS實現(xiàn)
本章小結(jié)
參考文獻
第4章 Logistic回歸分析
4.1 Logistic回歸模型介紹
4.1.1 Logistic回歸的基本模型
4.1.2 模型中參數(shù)的意義
4.1.3 模型的參數(shù)估計
4.1.4 模型的擬合指標(biāo)
4.1.5 模型的假設(shè)檢驗
4.1.6 變量的篩選
4.2 二分類因變量的Logistic回歸
4.2.1 二分類因變量的Logistic回歸簡介
4.2.2 實例分析與SAS實現(xiàn)
4.3 有序多分類因變量的Logistic回歸
4.3.1 有序多分類因變量的Logistic回歸簡介
4.3.2 實例分析與SAS實現(xiàn)
4.4 無序多分類因變量的Logistic回歸
4.4.1 無序多分類因變量的Logistic回歸簡介
4.4.2 實例分析與SAS實現(xiàn)
本章小結(jié)
參考文獻
第5章 計數(shù)資料模型分析
5.1 Poisson回歸
5.1.1 Poisson回歸概述
……
第6章 生存分析
第7章 聚類分析及判別分析
第8章 主成分分析與因子分析
第9章 結(jié)構(gòu)方程模型
第10章 潛在類別分析
第11章 傾向評分匹配
第12章 多層模型
第13章 發(fā)展模型
第14章 年齡-時期-隊列模型
附錄 專有名詞中英文對照