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本書(shū)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(shū)中介紹了各類(lèi)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(shū)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(shū)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(zhuān)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(shū).

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(jiàn)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(lài)logistic回歸 實(shí)際上，順序似乎并不重要用書(shū)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(kāi)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�。╡ffect 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(shū)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(xiě)了一篇全面而富有洞察力的書(shū)評(píng)，發(fā)表在2002年的Structural Equation Modeling上 我們?cè)俅胃兄x本書(shū)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(shū)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(jiàn)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(shū)能為讀者分析數(shù)據(jù)提供一些幫助
Barbara G Tabachnick
Linda S Fidell

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