《SPSS統(tǒng)計分析高級教程（第3版）/高等學校教材》是作者多年使用SPSS進行教學、科研與項目實戰(zhàn)工作的經(jīng)驗結(jié)晶。
　　《SPSS統(tǒng)計分析高級教程（第3版）/高等學校教材》基于IBM SPSS Statistics 24中文版，從統(tǒng)計分析實戰(zhàn)的角度詳細介紹了SPSS的各種高級統(tǒng)計分析功能，和《SPSS統(tǒng)計分析基礎教程》(第3版)一起構(gòu)成了對該軟件的全面介紹。
　　《SPSS統(tǒng)計分析高級教程（第3版）/高等學校教材》既可作為高等學校統(tǒng)計學相關課程教材，也可作為培訓類教材。

　　《SPSS統(tǒng)計分析高級教程（第3版）/高等學校教材》全面、系統(tǒng)地介紹了各種多變量統(tǒng)計模型、多元統(tǒng)計分析模型、智能統(tǒng)計分析方法的原理和軟件實現(xiàn)，是一本使用SPSS進行高級統(tǒng)計分析的實用性很強的指導書和參考書。《SPSS統(tǒng)計分析高級教程（第3版）/高等學校教材》共分4個部分，分別是一般線性模型、線性混合模型與廣義線性模型，回歸模型，多元統(tǒng)計分析方法，以及其他統(tǒng)計分析方法。《SPSS統(tǒng)計分析高級教程（第3版）/高等學校教材》基于IBM SPSSS tatistics24中文版，并結(jié)合作者多年的統(tǒng)計分析實戰(zhàn)經(jīng)驗和SPSS行業(yè)應用經(jīng)驗，側(cè)重對統(tǒng)計新方法、新觀點的講解，在保證統(tǒng)計理論嚴謹?shù)耐瑫r注重敘述的淺顯易懂，使《SPSS統(tǒng)計分析高級教程（第3版）/高等學校教材》更加易學易用。
　　《SPSS統(tǒng)計分析高級教程（第3版）/高等學校教材》可作為高等學校本科生和研究生統(tǒng)計學相關課程教材，也可作為市場營銷、金融、財務、人力資源管理等行業(yè)中需要做數(shù)據(jù)分析的人士，或從事咨詢、研究、分析等工作的人士的參考書。

   張文彤：是國內(nèi)統(tǒng)計軟件教學和統(tǒng)計學網(wǎng)絡教學，特別是SPSS軟件教學的開拓者，2001年以來協(xié)助SPSS中國公司一手建立了其國內(nèi)的培訓體系，是國內(nèi)知名的SPSS培訓師之一。張文彤博士在復旦大學任教期間，同時保持著與統(tǒng)計應用相關業(yè)界各前沿領域的密切接觸，在數(shù)據(jù)挖掘應用、市場研究應用等領域經(jīng)驗豐富。市場研究方面，曾為知名跨國公司完成了中國城市女性市場細分模型、銷量預測模型、商圈選址模型等項目，數(shù)據(jù)挖掘方面則在基因數(shù)據(jù)分析、醫(yī)療費用數(shù)據(jù)分析、公共衛(wèi)生應急預警系統(tǒng)等方面進行了深入研究，并協(xié)助完成多項IT、電信、稅務、銀行等行業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘項目。
       

第一部分 一般線性模型、線性混合模型與廣義線性模型
第1章 方差分析模型
1．1 模型簡介
1．1．1 模型入門
1．1．2 常用術語
1．1．3 適用條件
1．2 案例：膠合板磨損深度的比較
1．2．1 操作說明
1．2．2 結(jié)果解釋
1．2．3 模型參數(shù)的估計值
1．2．4 兩兩比較
1．2．5 其他常用選項
1．3 兩因素方差分析模型
1．3．1 案例：超市規(guī)模、貨架位置與銷售量的關系
1．3．2 邊際平均值與輪廓圖
1．3．3 擬合劣度檢驗
1．4 因素各水平間的精細比較
1．4．1 POSTHOC子句
1．4．2 EMMEANS子句
1．4．3 LMATRIX和KMATRIX子句
1．4．4 CONSTRAST子句
1．5 方差分析模型進階
1．5．1 含隨機因子的方差分析模型
1．5．2 白定義檢驗使用的誤差項
1．5．3 4類方差分解方法
思考與練習
參考文獻

第2章 常用的實驗設計分析方法
2．1 僅研究主效應的實驗設計方案
2．1．1 完全隨機設計
2．1．2 隨機區(qū)組設計
2．1．3 交叉設計
2．1．4 拉丁方設計
2．2 考慮交互作用的實驗設計方案
2．2．1 析因設計
2．2．2 正交設計
2．2．3 均勻設計
2．3 誤差項變動的特殊實驗設計方案
2．3．1 嵌套設計
2．3．2 重復測量設計
2．3．3 裂區(qū)設計
2．4 協(xié)方差分析
2．4．1 協(xié)方差分析的必要性
2．4．2 平行性假定的檢驗
2．4．3 計算和檢驗修正平均值
思考與練習
參考文獻

第3章 多元方差分析與重復測量方差分析
3．1 多元方差分析
3．1．1 模型簡介
3．1．2 案例：青少年牙齒發(fā)育狀況跟蹤
3．2 重復測量數(shù)據(jù)的方差分析
3．2．1 模型簡介
3．2．2 案例：進一步考察年齡對牙齒發(fā)育的影響
思考與練習
參考文獻

第4章 線性混合模型
4．1 模型簡介
4．1．1 問題的提出
4．1．2 模型人門
4．2 層次聚集性數(shù)據(jù)案例
4．2．1 擬合基本模型結(jié)構(gòu)
4．2．2 在固定效應中加入自變量
4．2．3 在隨機效應中加入自變量
4．2．4 更多自變量的引入
4．2．5 其他常用選項
4．3 重復測量數(shù)據(jù)案例
4．3．1 對數(shù)據(jù)的初步分析
4．3．2 擬合基本模型結(jié)構(gòu)
4．3．3 考慮測量間的相關性
4．3．4 更改對測量間相關性的假定
4．3．5 模型中可用的相關矩陣種類
4．4 線性混合模型進階
4．4．1 線性混合模型的用途
4．4．2 線性混合模型與一般線性
模型的聯(lián)系
思考與練習
參考文獻

第5章 廣義線性模型、廣義估計方程與廣義線性混合模型
5．1 廣義線性模型
5．1．1 模型簡介
5．1．2 分析案例
5．2 廣義估計方程
5．2．1 模型簡介
5．2．2 分析案例
5．3 廣義線性混合模型
5．3．1 模型簡介
5．3．2 分析案例
思考與練習
參考文獻

第二部分 回歸模型
第6章 多重線性回歸模型
6．1 模型簡介
6．1．1 基本概念
6．1．2 分析步驟
6．2 案例：銷售收入影響因素分析
6．2．1 基本分析結(jié)果
6．2．2 回歸模型的假設檢驗
6．2．3 偏回歸系數(shù)的假設檢驗
6．2．4 標準化偏回歸系數(shù)
6．2．5 衡量回歸模型效果的指標
6．3 回歸預測與區(qū)間估計
6．3．1 模型預測值
6．3．2 模型的區(qū)間估計
6．3．3 如何將模型用于預測
6．4 殘差分析
6．4．1 模型的殘差
6．4．2 利用殘差考察模型適用條件
6．5 逐步回歸
6．5．1 篩選自變量的基本原則
6．5．2 常用的逐步回歸方法
6．5．3 案例：固體垃圾排放量與土地種類的關系
6．6 模型的進一步診斷與修正
6．6．1 強影響點的識別與處理
6．6．2 多重共線性的識別與處理
6．6．3 回歸模型結(jié)果解釋時應注意的問題
6．7 自動線性建模
6．7．1 界面說明
6．7．2 案例：生成更高精度的預測模型
思考與練習
參考文獻

第7章 線性回歸的衍生模型
7．1 非直線趨勢的處理：曲線直線化
7．1．1 模型簡介
……
第8章  路徑分析入門
第9章  非線性回歸模型
第10章  二分類Logistic回歸模型
第11章  多分類、配對Logistic回歸與Probit回歸模型
第12章  對數(shù)線性模型、Poisson回歸模型與潛類別分析

第三部分  多元統(tǒng)計分析方法
第13章  主成分分析、因子分析與多維偏好分析
第14章  對應分析
第15章  典型相關分析
第16章  多維尺度分析
第17章  聚類分析
第18章  經(jīng)典判別分析

第四部分  其他統(tǒng)計分析方法
第19章  樹模型、隨機森林與最近鄰元素法
第20章  神經(jīng)網(wǎng)絡與支持向量機
第21章  信度分析
第22章  聯(lián)合分析
第23章  時間序列模型
第24章  生存分析
第25章  缺失值分析
附錄1  常見多變量／多元統(tǒng)計分析方法分類圖
附錄2  Python插件和R插件的安裝方法