多元社会统计分析基础

　　《多元社会统计分析基础》致力于从社会学的角度，系统介绍多元分析的三类主要方法原理：回归、聚类与判别分析法。　书中首先介绍了三变量中控制变量的各种模式，进而对多元回归做了详尽的介绍，其中包括不同变量层次的回归模型。结合主成分分析法和因子分析法，介绍了因果模型两种方法：路径分析和LISREL法。并设有独立章节讨论多重共线，对测量误差、量度误差理论、忽略有关变量、引入无关变量等问题都有所涉及。对多元分析中的聚类分析和判别分析都有浅显易懂的介绍。　本书系作者讲授“多元统计分析”课程近三十年教学经验的精华总结；书中例题多取材于社会生活，没有专业知识的障碍；所用高等数学工具较少，内容直观、浅显、易懂，结构新颖。本书适合作为社会学专业，以及其他文科类专业研究生、本科生等学习多元统计分析的通用教材和参考书籍。本书配有电子教学课件。

　　卢淑华，女，1960年毕业于莫斯科大学物理系；北京大学社会学系教授、博士生导师；北京市哲学社会科学规划办公室顾问，中国社会学会方法研究会理事，北京市社会学学会理事。享受国家政府特殊津贴。主要著作包括《社会统计学（第四版）》《社会统计学概要》等多部；发表有关社会统计、生活质量、科技扶贫、环境保护等方面的科研论文五十余篇。

第一编 基 础 知 识
第一章 回归与相关
第一节 线性回归方程
第二节 回归方程的假定与检验
第三节 相关
第四节 用回归方程进行预测
第二章 方差分析
第一节 一元方差分析
第二节 二元方差分析

第二编 多 元 分 析
第三章 多元相关分析与统计控制
第一节 前言
第二节 控制变量的模式
第三节 统计控制方法
习题
第四章 多元回归
第一节 多元线性回归
第二节 偏相关
第三节 部分偏相关
第四节 复相关、偏相关与部分偏相关的关系
习题
第五章 多重共线与回归方程自变量的选择
第一节 多重共线
第二节 回归方程自变量的选择
习题
第六章 混合型自变量的多元分析
第一节 协方差分析法
第二节 虚拟变量法
习题
第七章 主成分分析
第一节 矩阵知识预备
第二节 主成分分析法
习题
第八章 因子分析
第一节 因子分析概述
第二节 因子分析方法简介
习题
第九章 聚类分析与判别分析
第一节 聚类分析
第二节 判别分析
习题
第十章 定类型多变量分析方法简介
第一节 Logistic 回归
第二节 对数线性模型
习题
第十一章 因果模型分析方法简介
第一节 路径分析
第二节 LISREL方法
习题
参考文献
习题答案