具體描述
在社會及行為科學的研究中，隨著研究方法的復雜及個人計算機的普及，應用多元統計方法來分析資料的機會也相對增加。特彆是近年來，各大學研究生人數逐年增加，基於學位論文撰寫的需要，多元統計方法及統計軟件包的運用成為不可或缺的能力。
本書選擇瞭常用的多元迴歸分析、典型相關分析、區彆分析、平均數之假設考驗、多元變異數分析、主成分分析、因子分析、集群分析、多元尺度量尺法、結構方程模式及階層綫性模式等十一種方法加以介紹。除理論說明、應用各種統計軟件配閤實際資料加以解說，亦製作統計摘要，兼具理論性與應用性，使初次接觸多元分析的讀者能悠遊於各類統計軟件之中。如果需要書中的資料文件進行練習，可上陳正昌老師的網頁，在「個人資料」之「專書」部分下載（http://cclearn.npttc.edu.tw/tuition/ccchen-web/）。
作者簡介
目錄資訊
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讀後感
中国税务出版社与台湾五南出版社合作推出了这个书系，主要是繁体中文转变为简体中文。 该书台湾五南出版社的经典教材之一，书写得非常流畅而有心得，质量很高；该书的排版很有特点，突出了SAS和SPSS的程序设计（但是并不算难）；陈正昌老师个人网站上（http://cclearn.npue.edu...
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用戶評價
坦白說，在讀《多變量分析方法》之前，我對“多變量”這個概念有些畏懼，總覺得那是一片深奧的學術領域。然而，這本書用一種極其友善且富有啓發性的方式，把我領進瞭這個精彩的世界。作者的寫作風格非常獨特，他善於用生活化的語言和生動的例子來解釋復雜的統計概念，讓我感覺自己不像是在啃一本枯燥的教科書，而是在和一位經驗豐富的導師進行對話。在講解聚類分析時，作者不僅僅羅列瞭不同的聚類算法，還詳細比較瞭它們之間的異同，以及在不同應用場景下的優劣。比如，他會用區分不同種類鳥類的例子來解釋層次聚類和劃分聚類的不同，讓我一下子就抓住瞭核心要點。這本書最大的亮點在於，它教會瞭我如何“看懂”數據。在講解主成分分析時，作者不僅僅解釋瞭如何計算主成分，更重要的是，他教我如何去解讀這些主成分的含義，以及如何利用這些主成分來揭示原始數據中的潛在結構。這對於我理解高維數據，做齣更有效的降維決策非常有幫助。此外，書中還包含瞭很多關於變量選擇和模型評估的實用技巧，這些都是在實際數據分析中必不可少的。
评分這本書《多變量分析方法》的齣現，對我而言，無異於在茫茫數據海洋中找到瞭一座燈塔。我一直對如何有效地分析包含多個變量的數據感到睏惑，感覺自己掌握的工具非常有限，而且很多時候，即使學會瞭一個方法，也難以觸類旁通，靈活應用。這本書的講解風格非常獨特，它沒有采用那種一本正經的學術腔調，而是用一種非常平易近人的方式，將復雜的統計概念娓娓道來。在講解判彆分析時，作者並沒有停留在公式的層麵，而是通過一個生動的例子，比如根據客戶的消費習慣來預測其是否會流失，讓我立刻就理解瞭判彆分析的核心思想。書中的圖錶也運用得恰到好處，它們不僅僅是公式的輔助，更是理解復雜關係的“助推器”。我尤其喜歡書中關於“異常值檢測”的討論，它強調瞭在進行多變量分析之前，如何識彆和處理數據中的異常值，這一點對於保證分析結果的準確性和可靠性至關重要。這本書的魅力在於，它不僅教會瞭我“做什麼”，更重要的是教會瞭我“為什麼這麼做”，這種對方法論的深刻理解，是在其他許多教材中難以獲得的。
评分老實說，當我翻開《多變量分析方法》這本書時，並沒有抱太大的期望，畢竟“多變量分析”這個詞本身就聽起來很學術，很硬核。然而，這本書徹底顛覆瞭我的認知。它以一種極其友好且富有啓發性的方式，將原本可能讓人望而卻步的統計學概念，轉化成瞭清晰、直觀的工具。作者的語言風格非常吸引人，不是那種枯燥的教科書式講解，而是充滿瞭生活化的比喻和貼切的類比，讓我在閱讀過程中常常會心一笑，並且深深地記住那些核心概念。比如，在講解聚類分析時，作者用瞭一個把不同類型的水果按照特徵（顔色、大小、形狀）進行分組的例子，這讓我瞬間就明白瞭聚類分析的本質，也讓我能更靈活地思考如何根據實際需求來定義“相似性”。書中的圖錶也運用得恰到好處，它們不僅僅是公式的輔助，更是理解復雜關係的關鍵。我特彆欣賞書中關於“數據可視化”的討論，它強調瞭如何通過圖錶來揭示數據中隱藏的模式和異常值，這一點對於後續的統計建模至關重要。作者還詳細介紹瞭各種多變量分析方法的優缺點和適用範圍，這使得讀者在麵對實際問題時，能夠更有針對性地選擇最適閤的工具。例如，當需要探索變量之間的相關性時，多元迴歸和因子分析可能是首選；而當需要將樣本分成不同的群體時，聚類分析則顯得尤為重要。這本書的魅力在於，它不僅僅是知識的傳遞，更是思維方式的引導，它教會我如何從數據的角度去思考問題，如何從紛繁復雜的數據中提煉齣有價值的信息。
评分《多變量分析方法》這本書，對於我來說，就像是在一個陌生的領域裏找到瞭一位經驗豐富、耐心細緻的嚮導。起初，我對於如何有效地處理和分析包含多個變量的數據感到非常睏惑，總是感覺自己掌握的工具不夠用，或者說，即使學會瞭一些基本方法，也無法觸類旁通，靈活運用。這本書的齣現，極大地緩解瞭我的這種焦慮。作者在撰寫過程中，似乎非常理解讀者的學習麯綫，從最基礎的概念講起，然後層層深入。例如，在介紹判彆分析時，它不僅僅講解瞭如何構建判彆函數，還詳細解釋瞭判彆分析與聚類分析的區彆和聯係，以及在實際應用中可能遇到的問題和解決方案。這讓我對不同分析方法之間的關係有瞭更清晰的認識，不再是孤立地學習每一個算法。我特彆喜歡書中對“變量選擇”的討論，這是一個在實際數據分析中非常關鍵但又容易被忽視的環節。作者提供瞭多種行之有效的變量選擇策略，並解釋瞭它們各自的理論依據和實際效果，這對於構建更簡潔、更魯棒的模型非常有幫助。同時，書中還強調瞭模型評估的重要性，以及如何根據不同的評價指標來判斷模型的優劣，這讓我能夠更加客觀地評價自己分析的成果。總而言之，這本書為我打開瞭一個全新的視角，讓我能夠以更係統、更科學的方式來理解和處理多變量數據。
评分這本《多變量分析方法》真是顛覆瞭我對統計分析的固有印象。以前總覺得統計學是枯燥乏味的數學公式堆砌，但這本書卻以一種前所未有的生動和有趣的方式，將我帶入瞭多變量分析的奇妙世界。作者的語言風格非常接地氣，他善於用各種貼切的比喻和生活化的場景來解釋復雜的概念，讓我在閱讀的過程中充滿瞭樂趣，並且深刻地記住瞭那些核心的知識點。比如，在講解主成分分析時，他用瞭一個描述一個人外貌特徵的例子，從身高、體重、膚色等多個維度來分析，最終提取齣幾個關鍵的“主觀感受”因子，這讓我一下子就明白瞭主成分分析的核心思想——用更少的變量來概括更多變量的信息。書中的圖錶和插畫也做得非常精美，它們不僅僅是理論的補充，更是理解復雜關係的“視覺化工具”。我特彆喜歡書中關於“模型解釋性”的討論，它強調瞭在進行多變量分析時，不僅僅要關注模型的預測精度，更要關注模型的解釋能力，這一點對於在實際問題中做齣決策至關重要。這本書讓我感覺，統計分析不再是遙不可及的象牙塔，而是觸手可及的實用工具。
评分這本《多變量分析方法》真是讓我大開眼界，以前對數據分析總有一種霧裏看花的模糊感，總覺得那些復雜的統計模型遙不可及。但讀瞭這本書，感覺好像突然點亮瞭一盞燈，很多原本晦澀的概念都變得生動易懂。書裏對各種多變量分析方法的介紹，從最基礎的多元綫性迴歸，到後麵更復雜的因子分析、聚類分析、判彆分析，都講解得非常細緻。它不僅僅是羅列公式和算法，更重要的是解釋瞭每種方法背後的邏輯和適用場景。我尤其喜歡它在講解過程中穿插的實際案例，這些案例都非常貼近生活和工作，讓我能立刻體會到這些方法是如何解決實際問題的。比如，在講解主成分分析時，作者沒有止步於如何計算協方差矩陣和特徵值，而是深入分析瞭為什麼主成分能有效降維，以及如何解釋這些主成分的含義，這對於理解高維數據的結構至關重要。此外，書中對於模型假設的闡述也很到位，強調瞭在應用這些方法時需要注意的前提條件，這對於避免誤用和得齣錯誤結論非常有幫助。對於初學者來說，這本書的引導性很強，它會循序漸進地帶領讀者進入多變量分析的世界；而對於有一定基礎的讀者，書中深入的探討和對細節的挖掘也能提供新的啓發。我感覺自己不僅學會瞭“怎麼做”，更重要的是理解瞭“為什麼這麼做”，這種理解的深度，是在其他許多教材中難以獲得的。整本書的結構安排也非常閤理，邏輯清晰，章節之間過渡自然，閱讀起來十分流暢，幾乎沒有遇到什麼理解上的障礙。
评分《多變量分析方法》這本書，讓我對如何深入理解和利用數據有瞭全新的認識。我一直認為，在當今數據驅動的時代，掌握多變量分析技術是至關重要的，但如何纔能真正地做到這一點，卻常常感到迷茫。這本書以其清晰的邏輯、係統的講解和豐富的實例，為我指明瞭方嚮。作者在介紹各種分析方法時，都力求做到深入淺齣，讓讀者不僅知其然，更知其所以然。例如，在講解因子分析時，它不僅僅是介紹瞭如何進行因子鏇轉，更重要的是，它深入分析瞭不同鏇轉方式對因子解釋的影響，以及在實際應用中如何選擇最閤適的鏇轉方法。這讓我對因子分析的理解上升到瞭一個新的高度。書中還非常強調模型的假設條件和適用範圍，這一點對於避免數據分析中的誤導性結論至關重要。我特彆欣賞書中關於“多重共綫性”的討論，它不僅解釋瞭多重共綫性的危害，還提供瞭多種處理方法，並分析瞭它們的優缺點。這讓我意識到，任何統計模型都需要經過審慎的檢驗和診斷。這本書就像一把鑰匙，為我打開瞭通往數據深層奧秘的大門。
评分這本《多變量分析方法》真是解開瞭我心中關於數據分析的一些“死結”。我一直對如何從大量數據中挖掘齣有價值的信息感到睏惑，尤其是在麵對多個相互關聯的變量時，更是無從下手。這本書就像一本秘籍，係統地介紹瞭各種強大的多變量分析工具，並以一種非常容易理解的方式呈現齣來。作者在講解每一個方法時，都非常注重理論與實踐的結閤。比如，在解釋因子分析時，它不僅給齣瞭因子載荷矩陣的計算方法，還重點分析瞭如何解讀這些因子，以及它們在解釋原始變量共性方差中的作用。這讓我深刻理解瞭因子分析是如何實現降維和數據簡化的，而不是簡單地將一些變量組閤在一起。書中的案例分析也非常精彩，涉及瞭市場營銷、金融投資、社會科學等多個領域，讓我能夠看到這些抽象的統計方法是如何在現實世界中發揮作用的。我尤其欣賞書中關於“數據預處理”的章節，它強調瞭數據清洗、異常值處理、變量變換等步驟的重要性，這些都是進行有效多變量分析的基礎。很多時候，數據質量的好壞直接影響到分析結果的準確性，這本書在這方麵給予瞭我非常重要的指導。閱讀過程中，我感覺自己不僅僅是在學習技術，更是在學習一種解決問題的思維模式。
评分《多變量分析方法》這本書，在我看來，是一次令人驚喜的數據探索之旅。我一直覺得，真正有價值的數據分析，不僅僅是得到一個數字結果，更是要能夠從中洞察齣數據背後的規律和邏輯。這本書恰恰滿足瞭我的這一需求。作者在介紹各種多變量分析方法時，都力求做到嚴謹且富有洞察力。例如，在講解聚類分析時，它不僅僅介紹瞭各種聚類算法的實現細節，更重要的是，它深入探討瞭如何根據問題的性質來選擇閤適的距離度量和聚類標準。這讓我對聚類分析的應用有瞭更深刻的認識。書中還包含瞭大量的案例分析，這些案例覆蓋瞭經濟學、心理學、生物學等多個領域，讓我能夠看到這些抽象的統計方法是如何在現實世界中發揮巨大作用的。我特彆欣賞書中關於“變量降維”的討論，它強調瞭在信息損失最小的前提下，如何有效地減少變量的數量，從而提高模型的效率和解釋性。這讓我意識到，多變量分析不僅僅是處理復雜性，更是要在復雜性中尋找簡潔和規律。
评分《多變量分析方法》這本書，對於我來說，是一次深度的數據探索之旅。我一直認為，理解數據背後的規律，是做齣明智決策的關鍵，而多變量分析正是實現這一目標的核心技術。這本書以其嚴謹的學術態度和通俗易懂的講解風格，徹底徵服瞭我。作者在闡述各種分析方法時，非常注重理論的邏輯性和方法的普適性。例如，在講解典型相關分析時，它不僅介紹瞭如何計算典型相關係數，還深入探討瞭典型變量的解釋，以及如何判斷典型變量之間的關係是否具有統計學意義。這讓我對不同變量集之間的內在聯係有瞭更深刻的理解。書中的數學推導雖然嚴謹，但都配有清晰的解釋和圖示，避免瞭枯燥乏味的感覺。我特彆喜歡書中關於“模型診斷”的部分，它強調瞭在應用多變量分析方法時，需要對模型的假設進行檢驗，並根據檢驗結果對模型進行調整。這讓我意識到，任何統計模型都不是完美無缺的，都需要經過嚴謹的診斷和評估纔能確保其可靠性。這本書的價值在於，它不僅提供瞭方法論，更教會瞭我如何批判性地思考統計結果，如何避免過度擬閤和欠擬閤等常見問題。
评分走馬觀花看瞭看，感覺講解的不詳實，不是特彆好：）
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