本书以统计理论为主线，以解决实际问题为导向，详细介绍了SPSS在多变量方差分析、协方差分析、线性回归分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析、决策树、神经网络、时间序列分析、对应分析、典型相关分析、简单效应、简单简单效应、调节效应、中介效应及多重响应分析中的应用。本书结合理论与实践，具有较强的技术应用性和针对性，主要面向各个专业的初、中级SPSS的使用者，以及想要深入学习和应用统计学的读者。
第1章多个因变量的假设检验：多变量方差分析.1
1.1多变量方差分析.1
1.1.1多变量方差分析简介.1
1.1.2多变量方差分析的应用条件.1
1.2多变量方差分析案例：不同舞蹈学校的分数差异分析.2
1.2.1选择变量.3
1.2.2设置模型选项.3
1.2.3设置事后选项.4
1.2.4选项设置.4
1.2.5输出结果.5
1.3本章小结.8
第2章校正混杂因素：协方差分析.9
2.1协方差分析简介.9
2.2协方差分析案例：早读对成绩的影响.10
2.2.1回归拟合线平行性检验.11
2.2.2计算和检验修正均数（正式进行协方差分析）.15
2.3本章小结.18
第3章因变量为连续变量的估计与预测：线性回归分析.19
3.1线性回归分析简介.19
3.1.1简单线性回归分析简介.19
3.1.2多重线性回归分析简介.20
3.2简单线性回归分析.20
3.2.1简单线性回归分析的假设条件.21
3.2.2简单线性回归分析案例：身高和体重的关系.26
3.3多重线性回归分析.27
3.3.1多重线性回归分析的假设条件.28
3.3.2多重线性回归分析案例：年收入的影响因素.28
3.4回归诊断.33
3.4.1异常值判断.33
3.4.2独立性检验.37
3.4.3正态性检验.39
3.4.4方差齐性检验.40
3.4.5多重共线性诊断.41
3.5权重估计.43
3.5.1权重估计简介.43
3.5.2权重估计案例：收入影响因素分析.43
3.6加权最小二乘法.46
3.6.1加权最小二乘法简介.46
3.6.2加权最小二乘法案例：收入影响因素分析.46
3.7二阶最小二乘法.48
3.7.1二阶最小二乘法简介.48
3.7.2二阶最小二乘法案例：影响成绩的数据.49
3.8分层回归分析.51
3.8.1分层回归分析简介.51
3.8.2分层回归分析案例：影响个人收入的因素.52
3.9本章小结.56
第4章因变量为离散变量的估计与预测：Logistic回归模型.58
4.1Logistic回归模型简介.58
4.1.1Logistic回归模型的公式.58
4.1.2Logistic回归分析的目的.59
4.1.3Logistic回归模型的适用条件.59
4.1.4Logistic回归分析的主要用途.60
4.2二元Logistic回归模型.60
4.2.1二元Logistic回归模型简介.61
4.2.2二元Logistic回归分析案例：学业成就数据.61
4.3多元Logistic回归模型.67
4.3.1多元Logistic回归模型简介.67
4.3.2多元Logistic回归分析案例：数学成绩调查数据.68
4.4有序回归模型.71
4.4.1有序回归模型简介.71
4.4.2有序回归分析案例：影响个人收入水平的因素.71
4.5本章小结.74
第5章回归模型进阶：其他回归模型.76
5.1很优尺度回归模型.76
5.1.1很优尺度回归模型简介.76
5.1.2很优尺度回归分析案例：师生关系的预测因素.77
5.2非线性回归模型.83
5.2.1曲线估计回归模型.84
5.2.2非线性回归模型简介.87
5.2.3曲线估计回归模型与非线性回归模型的比较.90
5.3多层线性模型.91
5.3.1多层线性模型简介.92
5.3.2多层线性模型（零模型）案例：语文成绩预测因素.93
5.3.3多层线性模型（全模型）案例：语文成绩预测因素.95
5.4对数线性模型.98
5.4.1对数线性模型简介.98
5.4.2对数线性模型案例：不同学历人员的收入水平数据.99
5.5本章小结.101
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石鹏，博士，毕业于江西师范大学。公众号 SPSS学堂 成员。曾在广东某高校任职高校教师，讲授统计与SPSS软件。有丰富的SPSS统计经验。曾发表学术论文5篇、参与省级课题2项。
