[中英对照]多元分析：应用导向导论（第 3 版）（双语对照版

电子书） 内容结构与核心章节 全书结构清晰，从基础概念引入，逐步深入到各类多元分析方法的讲解，共包含 9 个核心章节，涵盖了主流的多元统计分析技术： 经验数据分析导论：作为开篇章节，系统介绍经验数据的基本类型（如横截面数据、时间序列数据）、统计基础概念（均值、方差、标准差、协方差、相关系数等）、统计检验原理（均值检验、比例检验、区间估计）以及异常值与缺失值的处理方法，同时简要介绍 IBM SPSS、Excel 和 R 软件在数据处理中的基础应用，为后续章节奠定基础。 回归分析：详细讲解简单线性回归与多元线性回归的模型构建、参数估计、模型检验（回归函数检验、回归系数检验、假设检验），并通过巧克力市场的案例，演示如何用 SPSS 进行回归分析，还拓展了虚拟变量回归、时间序列数据回归等进阶内容，帮助读者理解变量间的线性关系及预测应用。 方差分析：聚焦单因素方差分析（One-way ANOVA）与双因素方差分析（Two-way ANOVA），阐述方差分解原理、模型有效性检验、交互效应分析等，结合超市巧克力销售案例，说明如何通过方差分析判断不同因素（如产品摆放位置、包装类型）对结果变量（销量）的影响，同时介绍了协方差分析（ANCOVA）等扩展方法。 判别分析：分为两组判别与多组判别，讲解判别函数的构建、估计与评估，以及基于判别函数的样本分类方法，通过选民群体差异、消费者品牌选择等案例，展示如何利用 metric 变量区分不同类别群体，可应用于客户细分、风险分类等场景。 逻辑回归：涵盖二元逻辑回归与多分类逻辑回归，针对因变量为分类变量的情况，介绍逻辑回归模型的构建、参数估计与解释，结合疾病风险预测、消费者购买决策等案例，说明其在概率预测与分类中的应用，弥补了线性回归对分类因变量处理的不足。 列联表分析：围绕名义变量间的关联分析展开，讲解列联表的构建、关联强度检验（如卡方检验），通过吸烟与肺癌关联、消费者性别与产品偏好关系等案例，展示如何分析分类变量间的依存关系。 因子分析：重点介绍探索性因子分析（EFA），包括数据适用性检验、因子提取、因子旋转与解释、因子得分计算，结合产品属性维度提炼、消费者态度维度分析等案例，说明如何将多个相关变量浓缩为少数几个核心因子，简化数据结构。 聚类分析：讲解聚类变量选择、距离与相似度计算、聚类方法（如层次聚类、划分聚类）、聚类数确定与结果解释，通过消费者市场细分、产品类型划分等案例，展示如何将样本按相似性归为不同群体，为精准决策提供依据。 联合分析：包括传统联合分析与选择实验联合分析（CBC），介绍属性与水平选择、实验设计、效用函数估计与解释，结合新产品设计、消费者偏好测量等案例，帮助读者理解如何量化产品属性对消费者效用的贡献，指导产品开发与定价策略。 三、特色与辅助资源 案例驱动：全书案例多围绕巧克力市场展开，贴近日常认知，降低理解难度，同时案例贯穿方法讲解全过程，从问题定义、分析步骤到结果解释，形成完整闭环，便于读者模仿应用。 软件实操：以 IBM SPSS 为主要分析工具，每个章节均提供详细的 SPSS 操作步骤、输出结果解读及语法命令，同时在官网（www.multivariate-methods.info）提供 Excel 计算文件、R 语言代码、数据文件与图表资源，满足不同软件使用习惯读者的需求。 学习工具：随书附赠 SN Flashcards 电子学习卡，读者可通过手机、平板或电脑登录账号，利用数字卡片测试知识掌握程度，支持自定义问题集，并提供长期记忆、短期记忆、考试三种学习模式，提升学习效率。 版本更新：第 3 版英文版相比前版，采用 SPSS 30 版本生成图表，修正了前版的错误，确保内容的准确性与时效性，同时保持与德文版内容同步，方便不同语言背景读者参考。 四、使用建议 入门读者：建议从第一章 “经验数据分析导论” 开始，夯实统计基础后，按章节顺序学习各类方法，结合书中案例与软件实操，逐步掌握分析流程。 进阶读者：可根据实际需求选择性阅读对应章节，重点关注方法的扩展应用（如回归分析的虚拟变量、方差分析的交互效应）与假设检验，利用官网资源进行进阶练习。 教学与科研：教师可结合书中案例设计教学方案，引导学生通过 SN Flashcards 巩固知识点；科研人员可参考书中方法设计研究方案，利用提供的软件资源快速实现数据分析。 总之，《多元分析：应用导向导论》（第 3 版）以 “实用、易懂” 为核心，平衡理论与应用，通过丰富案例与实操指导，帮助读者跨越多元统计分析的学习门槛，是一部兼具教材价值与实践指导意义的著作。 Multivariate Analysis