具体描述
本书介绍的多变量分析内容，包含平均数之假设检定、多变量变异数分析、多元回归分析、典型相关分析、区别分析、主成分分析、因素分析、集群分析和多元标度法。透过统计软体SPSS探讨，结合理论、方法与统计从基础统计知识引导，并辅以练习题与范例，让学习者能做中学，以增进学习效果。
本书特色
◎本书完整介绍多变量分析于SPSS软体上的操作与统计应用。
◎从多变量分析基础教起，架构明确搭配范例练习，结合理论与应用性。
◎使用SPSS V25介面操作，从使用者角度整理编排，让研究过程更轻松。
◎适用于生物学、经济学、市场行销、工程学、遗传学、医学、教育学、心理学、
社会科学、生产管理、风险管理、人资管理、航运管理、财务金融、会计和公共卫生等学术领域。
随书附赠资料档光碟
著者信息
张绍勋
学历：国立政治大学资讯管理博士
现任：国立彰化师大专任教授
经历：致理技术专任副教授
林秀娟
学历：国立台湾师范大学教育心理研究所硕士
现职：台北市立成功高中专任教师
图书目录
1-1 认识数学符号
1-1-1 数学符号
1-1-2 希腊字符号
1-2 统计技术之分类
1-2-1 统计分析技术之分类
1-2-2 单变量vs. 多变量统计
1-2-3 生医之单变量vs. 多变量统计
1-3 单变量：统计学回顾
1-3-1 统计分析法
1-3-2 统计公式之重点整理
1-3-3 检定与信赖区间之关系
1-4 多变量常态分布、样本平均数、变异数和共变异数：统计基础
1-4-1 多变量假定：常态分布之统计基础
1-4-2 数据矩阵的列(row) 与行(column)：多变量统计基础
1-4-3 共变异数矩阵的性质：多变量统计基础
1-4-4 样本平均数、变异数和共变异数：统计基础
1-5 多变量：矩阵运算
1-5-1 特征值(eigen value) 及特征向量(eigen vector) 之物理意义
1-5-2 特征值(eigen value) 及特征向量(eigen vector)
Chapter02 统计基础：一个和二个母群平均数之Hotelling’s T2 检定(GLM 指令)
2-1 几种常用的多变量分析方法
2-2 单变量：Student’s t-distribution 及t-test 统计基础
2-2-1 单变量：Student’s t-distribution
2-2-2 单变量：Student’s t 检定(t-test)
2-3 多变量：单一独立样本平均数之Hotelling’s T2 检定(GLM 指令)
2-3-1 多变量：Hotelling’s T2 检定之概念
2-3-2 Hotelling’s T 检定：智力量表( 语文和作业)
2-4 两个独立样本平均数之Hotelling’s T2 检定(GLM 指令)
2-5 配对组法及前测后测设计之T 检定(GLM 指令)
2-5-1 多变量配对组T 检定(Multivariate Paired Hotelling’s T-Square)
2-5-2 多变量配对组T 检定(GLM 指令)
2-6 重复量数单因子ANOVA (GLM 指令比较)
2-6-1 重复量数单因子ANOVA (GLM 指令) ≒混合设计二因子ANOVA(UNIANOVA 指令)
2-6-2 SPSS 资料档：从wide 格式转成long 格式(varstocases 指令)
2-6-3 wide 格式：repeated-measures 单因子ANOVA(GLM 指令)
Chapter03 多变量变异数分析：独立样本(GLM、manova 指令)
3-1 t-检定、ANOVA、判别分析、回归的隶属关系 (t-test、oneway、regression、discriminant 指令)
3-2 多变量：one-way 变异数分析(GLM 指令)
3-2-1 one-way 多变量变异数分析之概念
3-2-2 K-group between-subjects MANOVA：教学法影响学生性格(GLM 指令)
3-3 Factorial MANOVA：二因子变异数分析( 无交互作用)(GLM 指令)
3-3-1 混合设计Two-way 变异数分析≒实验组—控制组「前测—后测」设计
3-3-2 Factorial between-subjects MANOVA：交互作用不显着(GLM指令)
3-4 Factorial MANOVA：细格人数不等的二因子变异数分析(GLM指令)
3-4-1 二因子MANOVA：交互作用之单纯主要效果(GLM 或MANOVA指令)
3-4-2 练习题：Factorial MANOVA：细格人数不等二因子变异数分析(无交互作用项) (GLM 指令)
3-5 三因子：Factorial between-subjects MANOVA( 交互作用)(GLM、MANOVA指令)
3-5-1 Three-way MANOVA(「A×B」、「B×C」交互作用)(GLM指令)
3-5-2 练习题：三因子MANOVA(「A×C」、「B×C」交互作用)：涂层织品的磨损数据(GLM 指令)
3-6 阶层(hierarchical) 设计MANOVA(GLM 指令)
3-6-1 阶层(hierarchical) 设计MANOVA(MANOVA 指令)
3-6-2 练习题：Nested( 阶层/ 巢状) 设计MANOVA(MANOVA 指令)
3-7 Latin 方格的多变量变异数分析：平衡掉交互作用项(GLM 指令)
3-7-1 拉丁方阵实验设计之概念
3-7-3 多变量：拉丁方格设计MANOVA：去除交互作用项(GLM 指令)
Chapter04 单层vs. 双层次ANOVA 模型：重复测量(repeated measures)
4-1 单层次：重复测量的混合效果模型(mixed effect model for repeated measure)
4-1-1 ANOVA 及无母数统计之分析流程图
4-1-2 重复测量ANOVA 之F 检定公式
4-1-3 练习题：重复测量ANOVA(单层)
4-2 双层次：重复测量的混合效果模型(Mixed Effect Model for Repeated Measure)
4-2-1 双层次vs. 二因子混合设计ANOVA：wide 格式(GLM、MIXED指令)
4-2-2 双层次vs. 二因子混合设计ANOVA：long 格式(MIXED 指令)
Chapter05 多变量共变数分析(multivariate analysisof covariance, mancdova 指令)
5-1-1 单因子MANCOVA 之原理
5-1-2 单因子MANCOVA 之重点整理
5-2 单因子MANCOVA：3 个检定(GLM 指令)
5-2-1 独立样本单因子多变量共变数分析(二个非时变的共变量)(GLM指令)
5-2-2 单因子MANCOVA：3 个assumption 检定(GLM 指令)
5-3 为何要MANCOVA 取代MANOVA 呢？ANCOVA ≠ ANOVA(UNIANOVA、GLM 指令)
5-3-1 二因子MANOVA 与MANCOVA「平均数及效果」比较(交互作用显着)(UNIANOVA、GLM 指令)
5-3-2 练习题：二因子MANCOVA：3 个非时变的共变数(无交互作用)(manova、manovatest 指令)
5-3-3 练习题：二因子MANCOVA：一个非时变的共变数( 交互作用不显着)
5-4 阶层(hierarchical/ 巢状nested) 设计二因子MANCOVA (manova 指令)
5-5 带共变数的重复测量ANOVA：五种模型 (GLM、MANOVA、MIXED 指令)
Chapter06 典型相关分析(canonical correlation, canon指令)
6-1 典型相关(canonical correlation) 之概念
6-2 单变量：相关系数之统计基础
6-3 典型相关分析(MANOVA xx WITH xx / DISCRIM 等指令)
6-3-1典型相关分析(canonical correlation)：3 项心理变数对4 项学业成绩(MANOVA xx WITH xx / DISCRIM 等指令)
6-3-2典型相关(canonical correlation)：5 项高中测验对2 项大学入学成绩(MANOVA xx WITH xx / DISCRIM 等指令)
Chapter07 判别分析/ 区别分析(discriminant analysis,DISCRIMINANT 指令)
7-1 区别分析/ 判别分析(discriminant analysis) 之概念
7-1-1 贝氏(Bayes) 定理及分类(Classification)
7-1-2 线性与二次分类方法
7-1-3 费雪(Fisher) 的判别分析与线性判别分析
7-2 判别分析(discriminant analysis, DISCRIMINANT 指令)
7-2-1 判别/ 区别分析(discriminant analysis)：3个职位分类是否适合不同人格类型(DISCRIMINANT) 指令
7-2-2 练习题：判别分析：3 组高中生对3 种成就测验(DISCRIMINANT 指令)
Chapter08 集群(cluster) 分析/ 聚类分析
8-1 集群分析/ 聚类分析(cluster analysis) 之概念
8-2 阶层聚类分析/ 集群分析(Hierarchical Cluster)：范例(cluster,clusterdendrogram, cluster generate,cluster kmeans and kmedians 指令)
8-2-1 阶层集群分析：17 学区的4 项学生成绩(CLUSTER xx /METHODxx 指令) 有7 种集群法
8-2-2 练习题：阶层集群分析(Hierarchical Cluster Analysis)：mammal资料(CLUSTER xx /METHOD xx 指令) 有7 种方法
8-3 大样本之K-means 集群分析(K-means and k-medians cluster analysis)：50 棵植物4 个化学实验数据(QUICK CLUSTER 指令)
8-4 二元变数(Binary Variables) 之集群分析(CLUSTER ／METHOD XX ／MEASURE=BSEUCLID(1,0) 指令)
8-4-1 二元变数(binary variables) 关联性(Association) 之概念
8-4-2 二元变数之集群分析(cluster analysis for binary variables)：35 题是非题(CLUSTER ／METHOD XX ／MEASURE=BSEUCLID(1,0) 指令)
Chapter09 主成分分析(Principal ComponentsAnalysis, pca 指令)
9-1 主成分分析(Principal Components Analysis) 之重点整理(pca 指令)
9-1-1 主成分分析(Principal Components Analysis) 之概念
9-1-2 主成分分析(Principal Components Analysis) 之统计基础
9-1-3 主成分分析：标准化居住品质9 指标(EXAMINE、COMPUTER、FACTOR、CORRELATIONS 指令)
9-2 练习题：主成分分析(Principal Components Analysis, PCA)(EXAMINE、COMPUTER、FACTOR、CORRELATIONS 指令)
Chapter10 测量工具检定：信度(reliability) 与建构效度(construct validity)
10-1 测量工具检定：信度(reliability) 与效度(validity)
10-1-1 信度与效度之重点整理
10-1-2 因素分析(Factor Analysis, FA)，又译因子分析
10-2 因素分析(Factor Analysis, PCA) 之重点整理
10-2-1 因素分析(Factor Analysis, PCA) 之概念
10-2-2 因素分析：居住社区9 个评量指标(factor 指令)
10-3 探索性因素分析≒建构效度(factor 指令)
10-3-1 建构效度(construct validity)
10-3-2 因素分析4 种估计法的取舍：医生对成本的6 态度(factor 指令)
10-3-3 探索性因素分析(EFA) ≒建构效度( 来筛选问卷题目)(factor 指令)
Chapter11 多维标度法/ 多向度量尺：空间/ 心理距离(Multidimensional Scaling)
11-1 古典(Classical) 多维标度法/ 多向度量尺(Multidimensional Scaling, MDS)之重点整理(mds 指令)
11-1-1 多维标度法/ 多向度量尺(Multidimensional Scaling, MDS)之概念
11-1-2 古典(Classical) 多维标度法/ 多向度量尺(Multidimensional Scaling, MDS) 之统计基础
11-2 多维标度法/ 多向度量尺(Multidimensional Scaling, MDS) 之范例
11-2-1 古典MDS：美国10 城市( 对称) 距离(Alscal 指令)
11-2-2 古典：多维标度法/ 多向度量尺：美国10 城市社会经济特征(非对称距离)(infile、mds、screeplot、mdsconfig、mdsshepard 指令)
Chapter12 对应分析( c o r r e s p o n d e n c e a n a l y s i s ,CORRESPONDENCE 指令) 747
12-1 对应分析(correspondence analysis) 之概念
12-2 简单的对应分析(CORRESPONDENCE 指令)
12-2-1 对应分析：「性别与学历」对科学信仰之对应(correspondence table 指令)
12-2-2 对应分析(correspondence analysis)：输入矩阵：5 个国家与11 个资源之11×5 矩阵( 非725×2)(anacor table 指令)
图书序言
SPSS是社会科学有名的统计软体，迄今亦在生物医学大流行。特别是最近几年，各大学研究生人数逐年大增，基于学位学术撰写的需要，多变量统计更是不可或缺。
有鑑于国内统计使用者众多，可是目前较缺「理论、统计及方法论」的书，加上SPSS v25 市面上鲜少有教科书来介绍新统计功能，殊实可惜。为改善此窘境，于是开始着手撰写「SPSS」一系列分析。
一般研究者从事研究时，常有的难题包括：
(1) 应该採用哪一种统计方法来检定研究假定(assumptions) 及假(hypothesis)？
(2) 如何使用电脑统计程序，以正确且快速地分析研究资料？
(3) 统计程式所输出的数据所代表的意义为何？又该如何解释？
笔者在从事研究与教学之际，乃针对此问题，将各种类型的统计方法，以学习者与使用者的观点归纳整理，并以范例呈现，期使读者在了解统计方法之后能快速学会使用SPSS，做最有效率的统计分析。
本书章节包括：平均数之假设检定(hypothesis testing of means)、多变量变异数分析(multivariate analysis of variance, MANOVA)、典型相关分析(canonical correlation analysis)、判别分析(discriminant analysis)、主成分分析(principal component analysis)、因素分析(factor analysis)、集群分析(cluster analysis)、多元标度法(multidimensional scaling, MDS)。此外，结构方程模式 (structural equation modeling,SEM)，及阶层线性模式(hierarchical linear model, HLM) 作者另有STaTa 专书介绍。
多变量分析主要应用在：社会科学、生物学(Biology)、经济学(Economics)、工程学(Engineering)、遗传学(Genetics)、市场行销(Marketing)、医学(Medicine)、精神病学(Psychiatry)、教育学、心理学、人管、生产管理。应用科系包含：经济系、风险管理系、航运管理、财务金融、会计、公共卫生、工业工程、土木⋯⋯。
目前国内使用者众多，可是尚缺「理论、统计及方法论」的书，殊实可惜。
为改善此窘境，于是开始着手撰写SPSS 统计分析一系列的书。并附上范例之资料档供你实作：
一、《高等统计：应用 SPSS 分析》一书，该书内容包括：描述性统计、样本数的评估、变异数分析、相关、回归建模及诊断、重复测量⋯⋯。
二、《多变量统计之线性代数基础：应用 SPSS 分析》，该书内容包括：平均数之假设检定、MANOVA、典型相关分析、判别分析、主成分分析、因素分析、集群分析、多向度量尺／多维标度法。
三、《逻辑斯回归分析及离散选择模型：应用SPSS》一书，该书内容包括：逻辑斯回归、Probit 回归、多项式逻辑斯回归、Ordinal 回归、Poisson回归、负二项回归等。
四、《多层次模型 (HLM) 及重复测量：使用 SPSS 分析》一书，该书内容包括：线性多层次模型、panel-data 回归⋯⋯。
五、《存活分析及 ROC：应用 SPSS》一书，该书内容包括：类别资料分析(无母数统计)、logistic 回归、存活分析、流行病学、配对与非配对病例对照研究资料、胜出比(Odds Ratio) 的计算、筛检工具与ROC 曲线、Cox 比例危险模型、Kaplan-Meier 存活模型、参数存活分析有六种模型⋯⋯。
此外，研究者如何选择正确的统计方法，包括适当的估计与检定方法、与统计概念等，都是实证研究中很重要的内涵，这也是本书撰写的目的之一。为了让研究者能正确且精准使用横断面之多变量统计回归，本书内文尽量结合「理论、方法、统计」，期望能够对产学界有抛砖引玉的效果。
图书试读
自然界社科界，常会针对某研究主题，同时测量一大堆不同变数(调查性状)的资料，但我们并非针对个别变数进行统计分析，而是将所有变数合起来共同讨论，针对这样资料的统计分析，就需要用到多变量分析技术。
多变量分析(multivariate analysis)是又分横断面(MANOVA,因素分析,对应分析等)及纵贯面分析法(VAR, VEC等)。横断面多变量分析能够在多个研究对象和多个指标相互关联的情况下分析出它们的统计规律，非常适合农业科技研究的特点。所谓变数(variable, 又称变量)，就是所观测的特性，如株高、干物重、产量、糖分含量、花色等。变数的结果，即所观测特性的测定值，称为观测值(observation,又称变数值,variate)。
用户评价
这本书的出现，简直是为我这样的“统计小白”量身定做的！我一直以来都对多变量统计充满了好奇，但每次翻开那些厚重的专业书籍，看到密密麻麻的公式和符号，就感觉像是在看天书一样，直接劝退。后来偶然看到这本书的目录，特别是“线性代数基础”这几个字，立刻就燃起了希望。我原本以为这本会是又一本“理论派”的讲义，但读了之后才发现，它的实际应用性真的超乎我的想象。作者非常聪明地将看似高冷的线性代数概念，如矩阵运算、向量空间、特征值分解等，巧妙地融入到多变量统计的实际应用场景中，而且还强调了SPSS的应用。我印象最深刻的是，当它讲解因子分析（Factor Analysis）时，并没有上来就讲旋转因子、方差最大化等复杂的解题步骤，而是先从“降维”和“寻找潜在变量”这两个直观的目的出发，然后逐步引出如何用线性代数的语言来描述这些潜在变量与原始变量之间的关系，以及如何通过矩阵的特征值和特征向量来量化这些潜在变量的解释力。这种由“问题”导向“方法”的讲解思路，让我很容易理解为什么我们需要进行因子分析，以及它到底解决了什么问题。而且，书中大量的SPSS操作演示，真的是太实用了！我之前用SPSS进行因子分析，虽然能得到结果，但很多时候我对那些输出的因子载荷矩阵、公因子方差等等一头雾水，不知道它们具体代表什么，也不知道该如何解读。这本书就像一本“SPSS操作秘籍”，它把每个SPSS操作步骤都配上了详细的截图，并且针对每个输出结果都进行了深入浅出的解释，告诉我这些数字背后到底隐藏着什么信息。例如，在讲解因子载荷时，它就用向量的方向和长度来类比，让我一下子就明白了因子载荷的大小和符号分别代表什么。这种将抽象的统计概念与软件操作相结合的方式，大大提升了我学习的效率和乐趣。通过这本书，我不再仅仅是机械地操作SPSS，而是能够理解SPSS在背后做了什么，从而能够更有信心地去解读分析结果，并将其应用于我的实际研究中。这本书的价值，远不止于教会我如何使用SPSS，更重要的是，它帮我建立了一个扎实的统计思维框架，让我能够从更根本的层面去理解多变量统计的精髓。
评分对于我这个在数据分析领域摸爬滚打多年，却总觉得在统计理论方面欠缺一些“硬实力”的读者来说，《多变量统计之线性代数基础：应用SPSS分析》这本书简直是一场及时雨。我一直知道线性代数是理解许多高级统计方法的基石，但苦于一直没有找到一本能够兼顾理论深度和实践应用的书籍。很多时候，我们在SPSS等软件中运行一个分析，得到一堆结果，却不知道这些结果背后到底隐藏着什么样的数学逻辑。这本书恰恰弥补了这个空缺。它并没有将线性代数作为一个孤立的学科来讲解，而是将它巧妙地编织进多变量统计的各个重要概念之中。我特别喜欢它在讲解主成分分析（PCA）时，如何从寻找数据方差最大的方向开始，然后自然而然地引出特征向量和特征值的概念。作者并没有直接抛出协方差矩阵的特征分解公式，而是通过几何直观和实际数据的类比，让读者体会到特征向量代表着数据变化的主要方向，而特征值则代表了这些方向上数据方差的大小。这种“先有概念，后有公式”的讲解方式，让我这个对数学公式有些畏惧的读者，也能轻松理解PCA的本质。更令人惊喜的是，书中还穿插了大量的SPSS操作步骤和结果解读。这对我来说简直是“量身定制”的学习体验。我常常会在SPSS中运行一个PCA，然后对照着书中的解释，去理解输出的特征值、碎石图（Scree Plot）以及因子载荷矩阵的含义。书中的讲解非常到位，它会告诉你如何通过特征值的大小来判断保留多少个主成分，如何理解碎石图的拐点，以及如何解读因子载荷矩阵中各变量与主成分之间的关联程度。这种“理论+实践”的学习模式，让我对PCA的理解更加深入和全面。我不再仅仅是知其然，更能知其所以然。这本书让我明白了，SPSS不仅仅是一个“点点鼠标”的工具，它背后是强大的数学原理在支撑。通过这本书，我不仅学会了如何更有效地使用SPSS进行多变量统计分析，更重要的是，我建立了一个更加坚实的统计学理论基础。这本书让我对未来的数据分析学习充满了信心，我能够更自信地去探索其他更复杂的统计模型，因为我知道，最基础的支撑已经牢固地建立起来了。
评分对于我这样，在学术研究中常常需要处理和分析大量多变量数据，但又对数学理论感到有些吃力的读者来说，《多变量统计之线性代数基础：应用SPSS分析》这本书的出现，简直是“及时雨”。我一直明白，掌握多变量统计是提升研究深度的关键，而线性代数又是理解这些统计方法的基石。但以往的学习经历，常常让我感到挫败，因为很多教材过于侧重理论，缺乏实际操作的指导。这本书在这方面做得非常出色。它并没有将线性代数作为纯理论的知识来讲解，而是将其与实际的多变量统计方法，如因子分析、聚类分析等，紧密地结合起来。我印象最深刻的是，当作者讲解因子分析时，它是如何从“降维”和“提取潜在变量”这两个直观的目标出发，然后逐步引出矩阵分解、特征值和特征向量等线性代数概念的。这种“由问题驱动”的讲解方式，让我能够更容易地理解这些数学概念的实际意义。更让我惊喜的是，书中还详细介绍了如何在SPSS中实现这些分析，并且对SPSS输出结果的解读提供了非常深入的指导。我之前使用SPSS进行因子分析，虽然能得出结果，但对于那些输出的因子载荷、公因子方差等，总是感到一头雾水，不知道它们具体代表什么，也不知道该如何去解读。这本书就像一本“SPSS操作秘籍”，它通过大量的截图和详细的步骤说明，让我能够轻松地在SPSS中进行因子分析，并且能够准确地理解每一个输出值的含义。例如，书中会解释因子载荷是如何衡量原始变量与潜在因子之间的相关性的，以及如何根据因子载荷来命名和解释这些潜在因子。这种将理论知识与实际操作紧密结合的学习方式，极大地提升了我学习的效率和效果。我不再仅仅是“知道如何操作SPSS”，而是“理解SPSS背后所应用的数学原理”，从而能够更自信、更深入地进行数据分析。这本书让我对统计分析的理解上升到了一个新的高度，也为我未来的研究提供了强大的支持。
评分老实说，我是一个典型的“实践派”读者，虽然我经常需要使用SPSS进行数据分析，但对于那些复杂的统计理论，尤其是底层的数学原理，常常感到力不从心。《多变量统计之线性代数基础：应用SPSS分析》这本书，简直就是为我这样的读者量身打造的。它最大的亮点，在于它能够将看似高冷的线性代数，与实用的多变量统计方法，以及我每天都在使用的SPSS软件，三者完美地结合起来。我特别喜欢作者在讲解一些基础的线性代数概念时，是如何用非常贴近实际应用的方式来阐释的。例如，在解释矩阵的乘法时，作者并没有仅仅罗列公式，而是会举例说明，如何通过矩阵乘法来完成变量的线性组合，以及这些线性组合在统计学中可能代表的意义。这让我这个原本对数学公式有些畏惧的读者，也能轻松理解这些概念的实际作用。然后，当书本进入到具体的统计分析方法，比如多重线性回归分析时，作者更是将线性代数中的向量和矩阵的运算，直接应用到求解回归系数的过程中。它会告诉你，为什么求解回归系数会涉及到矩阵的求逆运算，以及这些回归系数在统计上到底代表了什么。我之前在SPSS中做多重回归，看到那些系数，总觉得它们是“凭空冒出来的”，现在读了这本书，我才真正明白了它们是如何计算出来的，以及它们到底有什么意义。更让我惊喜的是，书中为SPSS的操作提供了非常详细的指导，并且对输出结果进行了深入的解读。我常常会在SPSS中进行一个分析，然后对照着书中的截图和解释，去理解每一个输出值的含义。例如，在多重回归分析中，书中会详细解释R方、调整R方、F检验、t检验以及回归系数的p值分别代表什么，以及如何根据这些指标来判断模型的拟合度和变量的显著性。这种“理论+实践”的学习模式，极大地提升了我学习的效率和信心。我不再害怕那些复杂的统计输出，而是能够自信地去解读它们，并将其应用于我的实际研究中。这本书让我明白，SPSS不仅仅是一个工具，它背后是强大的数学原理在支撑，而线性代数就是理解这些原理的关键。
评分我一直以来都对多变量统计非常感兴趣，但每次尝试阅读相关的专业书籍，都会被那些晦涩难懂的数学公式和概念所困扰。这本书《多变量统计之线性代数基础：应用SPSS分析》，简直是我在统计学习道路上的一盏明灯。它最吸引我的地方，在于它非常巧妙地将“抽象的线性代数”与“实用的多变量统计方法”以及“可操作的SPSS应用”融为一体。我尤其欣赏作者在讲解线性代数基础知识时，并没有将它们孤立出来，而是紧密结合多变量统计的实际需求。例如，在介绍矩阵的秩、迹、行列式等概念时，作者会立刻将其与数据分析中的变量数量、数据冗余度等实际问题联系起来，让读者明白这些数学概念的意义和价值。这种“理论服务于实践”的讲解方式，让学习过程变得更加有意义和高效。然后，当书本进入到具体的统计分析方法时，比如聚类分析和判别分析，作者更是将线性代数的原理，如向量空间、距离度量、投影等，清晰地阐释了这些方法的内在逻辑。例如，在讲解聚类分析时，它会用向量之间的欧氏距离来衡量样本的相似性，然后解释不同的聚类算法是如何通过计算这些距离来划分样本的。这种从数学原理到实际应用的清晰脉络，让我对这些方法的理解更加深入。更让我觉得物超所值的是，书中为SPSS的操作提供了非常详细的指导，并且对SPSS输出的统计结果进行了深入浅出的解读。我之前使用SPSS进行聚类分析，虽然能得到聚类中心和样本所属的簇，但对这些结果的意义总是不太确定。这本书就提供了非常详细的指导，例如，它会告诉你如何解读聚类中心，以及如何根据样本的特征来理解每个簇的特点。这种“理论+实践”的学习模式，让我不仅学会了如何操作SPSS，更重要的是，我能够理解SPSS背后所应用的统计原理，从而能够更有信心地去解读分析结果，并将其应用于我的实际研究中。这本书让我对统计分析的理解上升到了一个新的高度，也为我未来的研究提供了强大的支持。
评分这本书的设计真的非常人性化，尤其对于我这种学习风格比较“接地气”的读者来说，它简直是太友好了。我一直认为，学习统计学，尤其是多变量统计，一定要结合实际应用，否则很容易变成“纸上谈兵”。而这本书的 title “应用SPSS分析”就点明了它的核心价值。我特别欣赏作者在讲解一些基础的线性代数概念时，是如何巧妙地将其与统计分析的实际需求联系起来的。例如，在讲解矩阵的性质时，作者并没有枯燥地罗列那些数学定义，而是通过解释矩阵在数据表示、变量变换等统计操作中的作用，来引出这些性质的重要性。这让我能够理解，学习这些看似抽象的数学概念，并不是为了炫技，而是为了更好地理解和应用统计方法。然后，当书本进入到实际的统计分析方法时，比如回归分析（Regression Analysis）中的多重线性回归，作者更是将线性代数中的向量和矩阵的运算，直接应用到求解回归系数的过程中。它会告诉你，为什么求解回归系数会涉及到矩阵的逆运算，以及这些回归系数在统计上到底代表了什么。我之前在SPSS中做多重回归，看到那些系数，总觉得它们是“天上掉下来的”，现在读了这本书，我才真正明白了它们是如何计算出来的，以及它们到底有什么意义。更让我惊喜的是，书中为SPSS的操作提供了非常详细的指导，并且对输出结果进行了深入的解读。我常常会在SPSS中进行一个分析，然后对照着书中的截图和解释，来理解每一个输出值的含义。例如，在多重回归分析中，书中会详细解释R方、调整R方、F检验、t检验以及回归系数的p值分别代表什么，以及如何根据这些指标来判断模型的拟合度和变量的显著性。这种“理论+实践”的学习模式，极大地提升了我学习的效率和信心。我不再害怕那些复杂的统计输出，而是能够自信地去解读它们，并将其应用于我的实际研究中。这本书让我明白，SPSS不仅仅是一个工具，它背后蕴含着深刻的统计学原理，而线性代数就是理解这些原理的关键。
评分说实话，我一直觉得统计学，特别是多变量统计，有点像是一门“高冷的学科”，常常被那些抽象的公式和符号吓退。尤其是我这种，平常在工作中需要用到SPSS进行数据分析，但总感觉自己只是在“照猫画虎”，对分析结果背后的原理一知半解。这本书的出现，简直是为我这样的读者量身定做的！它最大的亮点，就是将“多变量统计”和“线性代数基础”以及“应用SPSS分析”这三个核心元素完美地结合在了一起。我特别喜欢它在讲解一些基础的线性代数概念，比如向量、矩阵、线性变换等时，并没有像枯燥的数学教材那样，而是用非常生动形象的比喻和图示，来阐释它们在统计学中的作用。比如，在解释矩阵在数据表示中的作用时，作者会将其比喻成一个“数据表格”，然后解释行和列分别代表什么，以及如何通过矩阵运算来实现数据的各种变换。这让我这个对数学公式有点“恐慌症”的人，也能轻松理解。然后，当书本进入到实际的多变量统计方法时，比如主成分分析（PCA）和因子分析（FA），作者更是将线性代数的原理，如特征值、特征向量、协方差矩阵等，巧妙地融入其中。它会告诉你，PCA是如何通过找到数据方差最大的方向来实现降维的，而这个“方向”就是由特征向量决定的。这种“理论与实践并重”的讲解方式，让我不仅理解了PCA的原理，还能明白为什么SPSS在进行PCA时会输出这些结果。更重要的是，书中为SPSS的操作提供了非常详尽的指导，并且对每一个输出结果都进行了深入浅出的解读。我常常会在SPSS中运行一个PCA，然后对照着书中的截图和解释，去理解那些输出的特征值、碎石图、因子载荷等究竟代表了什么。这种“知其然，更知其所以然”的学习体验，让我对SPSS的使用不再停留在表层，而是能够真正地理解数据分析过程，从而做出更科学、更合理的决策。这本书不仅提升了我SPSS的操作技能，更重要的是，它帮我建立了一个更加扎实的统计学理论基础，让我对未来的数据分析学习充满了信心。
评分不得不说，这本书的编排和内容都非常有针对性，尤其适合像我这样，虽然接触过一些统计分析，但总感觉基础不牢固，特别是对于线性代数在统计中的应用，常常感到模糊不清的读者。这本书的亮点在于，它并没有将线性代数作为纯理论性的知识进行讲解，而是将其与实际的多变量统计方法紧密结合，并且特别强调了SPSS的应用。我印象特别深刻的是，在讲解聚类分析（Cluster Analysis）和判别分析（Discriminant Analysis）时，作者是如何从向量空间和距离的概念出发，来解释这些方法的原理的。例如，在聚类分析中，它会用向量之间的距离来衡量样本的相似性，然后解释不同的聚类算法是如何通过计算这些距离来划分样本的。在判别分析中，它则会从如何找到最佳的投影方向来区分不同类别的样本的角度，来引入线性判别函数。这些解释都非常直观，让我能够很快地理解这些方法的内在逻辑，而不是仅仅停留在SPSS操作层面。更重要的是，书中穿插了大量的SPSS操作指导和结果解读，这对我来说是“救命稻草”。我之前使用SPSS进行这些分析时，常常对输出结果中的一些统计量感到困惑，不知道它们代表什么，也不知道该如何去解读。这本书就提供了非常详细的指导，例如，在讲解聚类分析时，它会告诉你如何解读聚类成员、聚类中心等信息，以及如何根据这些信息来评估聚类结果的有效性。在讲解判别分析时，它会告诉你如何解读判别函数、分类准确率等指标，以及如何根据这些指标来判断模型的性能。这种理论与实践相结合的学习方式，让我能够真正地将所学的统计知识应用于实际问题中。我不再是那个只会“照猫画虎”操作SPSS的人，而是能够理解SPSS背后所应用的数学原理，并能够根据这些原理来选择和解释分析结果。这本书的价值，不仅仅在于它教会了我如何使用SPSS，更重要的是，它帮我构建了一个扎实的统计学思维框架，让我能够更深入地理解数据，更有效地进行数据分析。
评分对于我这种，平日里需要大量处理数据，并进行统计分析，但又常常被统计理论的“高冷”所劝退的读者来说，《多变量统计之线性代数基础：应用SPSS分析》这本书的出现，无疑是“雪中送炭”。它最大的魅力在于，它并没有将抽象的线性代数理论与实际的数据分析割裂开来，而是将两者紧密地结合，并且特别强调了SPSS的应用。我尤其欣赏作者在讲解线性代数基础概念时，是如何用非常直观的方式来解释它们在统计学中的作用。例如，在讲解向量空间的概念时，作者会将其与数据的维度联系起来，然后解释为什么在高维空间中进行数据分析会遇到挑战，以及如何通过线性代数的方法来解决这些挑战。这种“润物细无声”的引导方式，让我这个原本对数学公式感到头疼的读者，也能逐渐领会到数学的魅力。然后，当书本深入到具体的统计分析方法，比如主成分分析（PCA）和因子分析（FA）时，作者更是将线性代数的原理，如特征值、特征向量、矩阵分解等，巧妙地融入其中。它会告诉你，PCA是如何通过找到数据方差最大的方向来实现降维的，而这个“方向”就是由特征向量决定的，其方差的大小则由特征值来衡量。这种“从数学原理到实际应用”的讲解路径，让我能够深入理解这些分析方法的内在逻辑。更让我觉得物超所值的是，书中为SPSS的操作提供了非常详尽的指导，并且对SPSS输出结果的解读提供了深入浅出的讲解。我之前使用SPSS进行PCA，虽然能得到主成分得分，但对这些得分的含义以及如何解释它们，总是感到模糊不清。这本书就提供了非常详细的指导，例如，它会告诉你如何解读碎石图来判断保留多少个主成分，以及如何根据因子载荷来理解每个主成分所代表的潜在信息。这种“理论+实践”的学习模式，极大地提升了我学习的效率和效果。我不再仅仅是“知道如何操作SPSS”，而是“理解SPSS背后所应用的统计原理”，从而能够更自信、更深入地进行数据分析。这本书让我对统计分析的理解上升到了一个新的高度，也为我未来的研究提供了强大的支持。
评分这本《多变量统计之线性代数基础：应用SPSS分析》真的让我眼前一亮，尤其是我这种对数学公式一向敬而远之，但又常常在统计分析的道路上磕磕绊绊的读者来说，它简直是雪中送炭。以往学习多变量统计，往往是被那些抽象的矩阵运算、特征值分解给吓得够呛，还没等弄懂原理，就已经败下阵来。这本书的开篇就以一种非常接地气的方式，将线性代数中最核心、最实用的概念，如向量空间、矩阵变换、特征值等，巧妙地融入到统计分析的实际应用场景中。我特别喜欢它在解释一些经典的多变量统计方法，例如主成分分析（PCA）和因子分析（FA）时，是如何从线性代数的角度来阐释其背后的数学逻辑的。它不像某些教材那样，上来就抛一堆公式，而是通过生动的图示和通俗易懂的比喻，让原本晦涩的数学概念变得直观易懂。例如，在讲解PCA时，作者并没有直接跳到协方差矩阵的特征分解，而是先从“数据降维”这个直观的目标出发，然后引出如何通过找到数据方差最大的方向来实现降维，而这个“方向”的寻找，自然而然地就引出了特征向量的概念。这种循序渐进、由表及里的讲解方式，极大地降低了学习门槛，让我这种对数理统计基础薄弱的读者也能迎头赶上。更重要的是，书中标注了“应用SPSS分析”这几个字，这对我来说是巨大的福音。我平时的工作和研究中，SPSS是常用的数据分析软件，但很多时候，我只是知道如何操作SPSS得出结果，却不明白结果背后的统计原理。这本书将SPSS的操作步骤和线性代数原理紧密结合，让我能够理解在SPSS中进行PCA或FA时，软件内部到底在进行怎样的计算，输出的那些特征值、特征向量、载荷矩阵等到底代表了什么。这种“知其然，更知其所以然”的学习体验，让我对SPSS的使用不再停留在“点点鼠标”的层面，而是能够更深入地理解数据分析过程，从而做出更科学、更合理的决策。我常常会对照着书中的SPSS操作截图，在自己的电脑上实际操作一遍，然后对照书中的解释，去理解SPSS输出结果的含义。这种实践与理论相结合的学习方式，效果真的非常显著。这本书不仅教我如何“算”，更教我如何“想”，如何从更底层的数学原理出发，去理解和运用多变量统计方法，这对于提升我的统计分析能力，无疑是具有里程碑意义的一步。
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