第1章 應(yīng)確保數(shù)據(jù)是值得分析的
1.1 什么是數(shù)據(jù)和/或統(tǒng)計資料
1.1.1 數(shù)據(jù)不等于統(tǒng)計資料
1.1.2 統(tǒng)計資料的要素
1.2 確保數(shù)據(jù)值得分析的**道關(guān)—制訂科學(xué)完善的課題設(shè)計方案
1.2.1 什么叫科學(xué)研究
1.2.2 科學(xué)研究與課題之間是什么關(guān)系
1.2.3 做課題之前為什么要制訂課題設(shè)計方案
1.2.4 課題設(shè)計方案有哪些種類
1.2.5 科學(xué)完善的科研設(shè)計方案的標(biāo)志
1.3 確保數(shù)據(jù)值得分析的第二道關(guān)-實時進行嚴格的過程質(zhì)量控制
1.3.1 必須嚴格控制課題實施過程中的質(zhì)量
1.3.2 進行質(zhì)量控制的必要性
1.3.3 進行質(zhì)量控制的環(huán)節(jié)與措施
1.4 確保數(shù)據(jù)值得分析的第三道關(guān)-確保數(shù)據(jù)的原始性沒有被破壞
1.4.1 應(yīng)有切實可行的措施確保收集的數(shù)據(jù)具有原始性
1.4.2 與常見試驗設(shè)計類型對應(yīng)的規(guī)格化統(tǒng)計表
1.5 常見不值得分析的數(shù)據(jù)種類
1.5.1 人為編造的數(shù)據(jù)是不值得分析的
1.5.2 產(chǎn)生于質(zhì)量控制不嚴的數(shù)據(jù)是不值得分析的
1.5.3 經(jīng)過錯誤的方法加工整理后的數(shù)據(jù)是不值得分析的
1.5.4 不符合特定統(tǒng)計分析方法要求的數(shù)據(jù)是不值得分析的
1.5.5 盲目解釋基于誤用統(tǒng)計分析方法所得到的分析結(jié)果是不可取的
1.5.6 缺失值過多的數(shù)據(jù)是不值得分析的
1.6 本章小結(jié)
第2章 繪制統(tǒng)計圖
2.1 問題、 數(shù)據(jù)及統(tǒng)計描述方法的選擇
2.1.1 問題與數(shù)據(jù)
2.1.2 對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的分析
2.1.3 分析目的與統(tǒng)計描述方法的選擇
2.1.4 統(tǒng)計圖概述
2.2 繪制單式條圖
2.2.1 程序及說明
2.2.2 輸出單式條圖
2.3 繪制復(fù)式條圖
2.3.1 程序及說明
2.3.2 輸出復(fù)式條圖
2.4 繪制百分條圖
2.4.1 程序及說明
2.4.2 輸出百分條圖
2.5 繪制圓圖
2.5.1 程序及說明
2.5.2 輸出圓圖
2.6 繪制箱式圖
2.6.1 程序及說明
2.6.2 輸出箱式圖
2.7 繪制直方圖
2.7.1 程序及說明
2.7.2 輸出直方圖
2.8 繪制散點圖
2.8.1 程序及說明
2.8.2 輸出散點圖
2.9 繪制普通線圖
2.9.1 程序及說明
2.9.2 輸出普通線圖
2.10 繪制半對數(shù)線圖
2.10.1 程序及說明
2.10.2 輸出半對數(shù)線圖
2.11 繪制P-P圖和Q-Q圖
2.11.1 程序及說明
2.11.2 輸出P-P圖
2.12 本章小結(jié)
第3章 統(tǒng)計分析方法的分類與合理選用的關(guān)鍵技術(shù)
3.1 統(tǒng)計分析方法的分類
3.1.1 概述
3.1.2 描述性統(tǒng)計分析
3.1.3 探索性統(tǒng)計分析
3.1.4 廣義差異性統(tǒng)計分析
3.1.5 相關(guān)與回歸分析
3.1.6 廣義綜合評價
3.2 合理選用統(tǒng)計分析方法的關(guān)鍵技術(shù)
3.2.1 合理選用統(tǒng)計分析方法的四要素
3.2.2 合理選用統(tǒng)計分析方法的實例演示
3.3 面對實際問題合理選用統(tǒng)計分析方法的要領(lǐng)
3.3.1 描述性統(tǒng)計分析
3.3.2 探索性統(tǒng)計分析
3.3.3 傳統(tǒng)差異性統(tǒng)計分析
3.3.4 相關(guān)分析
3.3.5 回歸分析
3.3.6 廣義綜合評價
3.4 本章小結(jié)
第4章 結(jié)合分析
4.1 問題與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
4.1.1 實例
4.1.2 對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的分析
4.1.3 統(tǒng)計分析目的與分析方法的選擇
4.2 結(jié)合分析內(nèi)容簡介
4.2.1 基本概念
4.2.2 基本原理
4.3 結(jié)合分析的應(yīng)用
4.3.1 用SAS分析問題4-1中的資料
4.3.2 用SAS分析問題4-2中的資料
4.4 本章小結(jié)
第5章 路徑分析
5.1.2 對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的分析
5.1.3 分析目的與統(tǒng)計分析方法的選擇
5.2 路徑分析內(nèi)容簡介
5.2.1 路徑分析概述
5.2.2 適合進行路徑分析的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
5.2.3 路徑分析的基本概念
5.2.4 路徑分析的基本原理
5.2.5 路徑分析的步驟
5.3 路徑分析的應(yīng)用
5.3.1 用REG過程實現(xiàn)路徑分析
5.3.2 用CALIS過程實現(xiàn)路徑分析
5.3.3 如何處理非同質(zhì)資料的思考
5.4.3 用逐步多重線性回歸分析方法分析例5-2資料
5.4 本章小結(jié)
第6章 主成分分析
6.1 問題與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
6.1.1 實例
6.1.2 對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的分析
6.1.3 分析目的與統(tǒng)計分析方法的選擇
6.2 主成分分析內(nèi)容簡介
6.2.1 主成分分析概述
6.2.2 主成分分析的基本原理
6.2.3 主成分的計算步驟及性質(zhì)
6.2.4 與主成分分析有關(guān)的其他內(nèi)容
6.2.5 PRINCOMP過程簡介
6.3 主成分分析的應(yīng)用
6.3.1 SAS程序
6.3.2 主要分析結(jié)果及解釋
6.4 本章小結(jié)
第7章 變量聚類分析
7.1 問題與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
7.1.1 實例
7.1.2 對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的分析
7.1.3 分析目的與統(tǒng)計分析方法的選擇
7.2 變量聚類分析內(nèi)容簡介
7.2.1 變量聚類分析的概念
7.2.2 變量聚類分析的聚類統(tǒng)計量
7.2.3 適合進行變量聚類分析的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
7.2.4 VARCLUS過程簡介
7.3 變量聚類分析的應(yīng)用
7.3.1 SAS程序
7.3.2 主要分析結(jié)果及解釋
7.4 本章小結(jié)
第8章 典型相關(guān)分析
8.1 問題與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
8.1.1 實例
8.1.2 對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的分析
8.1.3 分析目的與統(tǒng)計分析方法的選擇
8.2 典型相關(guān)分析內(nèi)容簡介
8.2.1 典型相關(guān)分析概述
8.2.2 適合進行典型相關(guān)分析的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
8.2.3 典型相關(guān)變量和典型相關(guān)系數(shù)的定義及解法
8.2.4 典型相關(guān)系數(shù)的假設(shè)檢驗
8.2.5 典型冗余分析
8.2.6 CANCORR過程簡介
8.3 典型相關(guān)分析的應(yīng)用
8.3.1 SAS程序
8.3.2 主要分析結(jié)果及解釋
8.4 本章小結(jié)
第9章 多元多重線性回歸分析
9.1 問題與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
9.1.1 實例
9.1.2 對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的分析
9.1.3 統(tǒng)計分析目的與統(tǒng)計分分析方法的選擇
9.2 多元多重線性回歸分析內(nèi)容簡介
9.2.1 基于普通*小二法篩選自變量的思路
9.2.2 何為偏*小二乘回歸分析
9.2.3 偏*小二乘回歸分析的基本原理與步驟
9.3 偏*小二乘回歸分析的應(yīng)用
9.3.1 問題與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
9.3.2 用兩種檢驗方法來決定抽取幾對主成分變量
9.3 如何獲得較多統(tǒng)計量的計算結(jié)果
9.4 本章小結(jié)
第10章 探索性因子分析
10.1 問題與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
10.1.1 實例
10.1.2 對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的分析
10.1.3 分析目的與統(tǒng)計分析方法的選擇
10.2 探索性因子分析內(nèi)容簡介
10.2.1 概述
10.2.2 探索性因子分析的數(shù)學(xué)模型
10.2.3 探索性因子分析中載荷矩陣A的統(tǒng)計意義
10.2.4 因子載荷矩陣A的估計方法
10.2.5 公因子個數(shù)的確定方法
10.2.6 因子旋轉(zhuǎn)
10.2.7 因子得分
10.2.8 FACTOR過程簡介
10.3 探索性因子分析的應(yīng)用
10.3.1 SAS程序
10.3.2 主要分析結(jié)果及解釋
10.4 本章小結(jié)
第11章 證實性因子分析
11.1 問題與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
11.1.1 實例
11.1.2 對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的分析
11.1.3 分析目的與統(tǒng)計分析方法的選擇
11.2 證實性因子分析簡介
11.2.1 概述
11.2.2 CALIS過程簡介
11.3 證實性因子分析的應(yīng)用
11.3.1 SAS程序
11.3.2 主要分析結(jié)果及解釋
11.4 本章小結(jié)
第12章 結(jié)構(gòu)方程模型分析
12.1 問題與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
12.1.1 實例
12.1.2 對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的分析
12.1.3 分析目的與統(tǒng)計分析方法的選擇
12.2 結(jié)構(gòu)方程模型簡介
12.2.1 概述
12.2.2 基本原理
12.3 結(jié)構(gòu)方程模型分析的應(yīng)用
12.3.1 SAS程序
12.3.2 主要分析結(jié)果及解釋
12.4 本章小結(jié)
第13章 傳統(tǒng)綜合評價
13.1 問題與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
13.1.1 實例
13.1.2 對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的分析
13.1.3 分析目的與統(tǒng)計分析方法的選擇
13.2 傳統(tǒng)綜合評價方法內(nèi)容介紹
13.2.1 綜合評分法
13.2.2 Topsis法
13.2.3 層次分析法
13.2.4 RSR綜合評價法
13.3 傳統(tǒng)綜合評價方法的應(yīng)用
13.3.1 用綜合評分法對例13-1資料進行綜合評價
13.3.2 用Topsis法對例13-2數(shù)據(jù)進行綜合評價
13.3.3 用層次分析法對例13-3數(shù)據(jù)進行綜合評價
13.3.4 用RSR綜合評價法對例13-4數(shù)據(jù)進行綜合評價
13.4 本章小結(jié)
第14章 無序樣品聚類分析
14.1 問題與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
14.1.1 實例
14.1.2 對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的分析
14.1.3 分析目的與統(tǒng)計分析方法的選擇
14.2 無序樣品聚類分析簡介
14.2.1 概述
14.2.2 無序樣品聚類分析方法分類
14.2.3 類的特征與個數(shù)的確定
14.2.4 無序樣品聚類分析的計算原理
14.2.5 CLUSTER過程等簡介
14.3 無序樣品聚類分析的應(yīng)用
14.3.1 SAS程序
14.3.2 主要分析結(jié)果及解釋
14.5 本章小結(jié)
第15章 有序樣品聚類分析
15.1 問題與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
15.1.1 實例
15.1.2 對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的