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本書特色
1. 詳細說明迴歸分析的的原理與涵義，以及在調節與中介效果的應用。
2. 利用迴歸分析解釋因素分析、主成分分析、典型相關分析、區別分析、邏吉斯迴歸的原理。
3. 清楚說明因素分析與主成分分析、主軸與主成分萃取法的差異。
4. 整合簡單相關、多元相關與典型相關的異同。
5. 比較區別分析與邏吉斯迴歸分析、分類與分群的差異。
6. 詳實解釋範例SPSS報表統計量運算過程與涵義。
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(1)多變量分析(含SEM)之經常混淆的研究課題Seminar(2012/12/14)
(2)輕鬆搞懂結構方程模型SEM研習營(2013/1/22 - 1/23)
(3)輕鬆寫論文之「SPSS20.0統計分析工作坊」基礎班研習營(2013/1/24 - 1/25)
(4) HLM7.0基礎班(軟體操作)(2013/1/28 - 1/29)
第一章 多變量分析概說
第一節 本書統計分析方法架構
第二節 統計基本觀念
第三節 資料庫簡介
第二章 迴歸分析原理
第一節 簡單迴歸分析
第二節 相關分析與簡單迴歸分析的關係
第三節 兩獨立樣本平均數差異t檢定與簡單迴歸分析的關係
第四節 簡單迴歸分析的意義
第五節 多元迴歸分析的原理
第六節 多元迴歸分析的重要假設
第七節 結論
第三章 迴歸分析範例解讀
第一節 簡單迴歸分析
第二節 解釋變項中心化與標準化迴歸係數
第三節 迴歸分析殘差項假設的驗證
第四節 迴歸分析與兩獨立樣本t檢定：虛擬迴歸分析
第四章 迴歸分析的應用：調節效果的檢測
第一節 調節迴歸分析
第二節 虛擬迴歸分析
第三節 共變數分析與調節迴歸分析
第四節 中心化對多元共線性的影響
第五節 範例介紹
第五章 路徑分析與中介效果檢驗
第一節 路徑分析
第二節 中介效果的檢測
第三節 調節效果與中介效果的組合
第六章 因素分析
第一節 因素分析原理
第二節 因素分析方法的應用
第三節 萃取技術與觀念再整理
第四節 信度原理
第五節 因素分析SPSS範例說明
第七章 主成分分析
第一節 主成分分析原理
第二節 主成分分析示範
第三節 主成分分析與因素分析的差異
第四節 特徵值與特徵向量的求算
第八章 典型相關分析
第一節 典型相關分析原理
第二節 典型相關分析示範說明
第三節 典型相關分析數理模型
第九章 區別分析
第一節 區別分析原理
第二節 區別分析範例說明
第十章 邏吉斯迴歸分析
第一節 邏吉斯迴歸原理
第十一章 集群分析
第一節 集群分析原理
第二節 集群分析SPSS範例說明
第十二章 結語
參考文獻
