具体描述
在社会及行为科学的研究中，随着研究方法的复杂及个人计算机的普及，应用多元统计方法来分析资料的机会也相对增加。特别是近年来，各大学研究生人数逐年增加，基于学位论文撰写的需要，多元统计方法及统计软件包的运用成为不可或缺的能力。
本书选择了常用的多元回归分析、典型相关分析、区别分析、平均数之假设考验、多元变异数分析、主成分分析、因子分析、集群分析、多元尺度量尺法、结构方程模式及阶层线性模式等十一种方法加以介绍。除理论说明、应用各种统计软件配合实际资料加以解说，亦制作统计摘要，兼具理论性与应用性，使初次接触多元分析的读者能悠游于各类统计软件之中。如果需要书中的资料文件进行练习，可上陈正昌老师的网页，在「个人资料」之「专书」部分下载（http://cclearn.npttc.edu.tw/tuition/ccchen-web/）。
作者简介
目录信息
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读后感
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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用户评价
《多变量分析方法》这本书，在我看来，是一次令人惊喜的数据探索之旅。我一直觉得，真正有价值的数据分析，不仅仅是得到一个数字结果，更是要能够从中洞察出数据背后的规律和逻辑。这本书恰恰满足了我的这一需求。作者在介绍各种多变量分析方法时，都力求做到严谨且富有洞察力。例如，在讲解聚类分析时，它不仅仅介绍了各种聚类算法的实现细节，更重要的是，它深入探讨了如何根据问题的性质来选择合适的距离度量和聚类标准。这让我对聚类分析的应用有了更深刻的认识。书中还包含了大量的案例分析，这些案例覆盖了经济学、心理学、生物学等多个领域，让我能够看到这些抽象的统计方法是如何在现实世界中发挥巨大作用的。我特别欣赏书中关于“变量降维”的讨论，它强调了在信息损失最小的前提下，如何有效地减少变量的数量，从而提高模型的效率和解释性。这让我意识到，多变量分析不仅仅是处理复杂性，更是要在复杂性中寻找简洁和规律。
评分老实说，当我翻开《多变量分析方法》这本书时，并没有抱太大的期望，毕竟“多变量分析”这个词本身就听起来很学术，很硬核。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。它以一种极其友好且富有启发性的方式，将原本可能让人望而却步的统计学概念，转化成了清晰、直观的工具。作者的语言风格非常吸引人，不是那种枯燥的教科书式讲解，而是充满了生活化的比喻和贴切的类比，让我在阅读过程中常常会心一笑，并且深深地记住那些核心概念。比如，在讲解聚类分析时，作者用了一个把不同类型的水果按照特征（颜色、大小、形状）进行分组的例子，这让我瞬间就明白了聚类分析的本质，也让我能更灵活地思考如何根据实际需求来定义“相似性”。书中的图表也运用得恰到好处，它们不仅仅是公式的辅助，更是理解复杂关系的关键。我特别欣赏书中关于“数据可视化”的讨论，它强调了如何通过图表来揭示数据中隐藏的模式和异常值，这一点对于后续的统计建模至关重要。作者还详细介绍了各种多变量分析方法的优缺点和适用范围，这使得读者在面对实际问题时，能够更有针对性地选择最适合的工具。例如，当需要探索变量之间的相关性时，多元回归和因子分析可能是首选；而当需要将样本分成不同的群体时，聚类分析则显得尤为重要。这本书的魅力在于，它不仅仅是知识的传递，更是思维方式的引导，它教会我如何从数据的角度去思考问题，如何从纷繁复杂的数据中提炼出有价值的信息。
评分这本书《多变量分析方法》的出现，对我而言，无异于在茫茫数据海洋中找到了一座灯塔。我一直对如何有效地分析包含多个变量的数据感到困惑，感觉自己掌握的工具非常有限，而且很多时候，即使学会了一个方法，也难以触类旁通，灵活应用。这本书的讲解风格非常独特，它没有采用那种一本正经的学术腔调，而是用一种非常平易近人的方式，将复杂的统计概念娓娓道来。在讲解判别分析时，作者并没有停留在公式的层面，而是通过一个生动的例子，比如根据客户的消费习惯来预测其是否会流失，让我立刻就理解了判别分析的核心思想。书中的图表也运用得恰到好处，它们不仅仅是公式的辅助，更是理解复杂关系的“助推器”。我尤其喜欢书中关于“异常值检测”的讨论，它强调了在进行多变量分析之前，如何识别和处理数据中的异常值，这一点对于保证分析结果的准确性和可靠性至关重要。这本书的魅力在于，它不仅教会了我“做什么”，更重要的是教会了我“为什么这么做”，这种对方法论的深刻理解，是在其他许多教材中难以获得的。
评分这本《多变量分析方法》真是让我大开眼界，以前对数据分析总有一种雾里看花的模糊感，总觉得那些复杂的统计模型遥不可及。但读了这本书，感觉好像突然点亮了一盏灯，很多原本晦涩的概念都变得生动易懂。书里对各种多变量分析方法的介绍，从最基础的多元线性回归，到后面更复杂的因子分析、聚类分析、判别分析，都讲解得非常细致。它不仅仅是罗列公式和算法，更重要的是解释了每种方法背后的逻辑和适用场景。我尤其喜欢它在讲解过程中穿插的实际案例，这些案例都非常贴近生活和工作，让我能立刻体会到这些方法是如何解决实际问题的。比如，在讲解主成分分析时，作者没有止步于如何计算协方差矩阵和特征值，而是深入分析了为什么主成分能有效降维，以及如何解释这些主成分的含义，这对于理解高维数据的结构至关重要。此外，书中对于模型假设的阐述也很到位，强调了在应用这些方法时需要注意的前提条件，这对于避免误用和得出错误结论非常有帮助。对于初学者来说，这本书的引导性很强，它会循序渐进地带领读者进入多变量分析的世界；而对于有一定基础的读者，书中深入的探讨和对细节的挖掘也能提供新的启发。我感觉自己不仅学会了“怎么做”，更重要的是理解了“为什么这么做”，这种理解的深度，是在其他许多教材中难以获得的。整本书的结构安排也非常合理，逻辑清晰，章节之间过渡自然，阅读起来十分流畅，几乎没有遇到什么理解上的障碍。
评分坦白说，在读《多变量分析方法》之前，我对“多变量”这个概念有些畏惧，总觉得那是一片深奥的学术领域。然而，这本书用一种极其友善且富有启发性的方式，把我领进了这个精彩的世界。作者的写作风格非常独特，他善于用生活化的语言和生动的例子来解释复杂的统计概念，让我感觉自己不像是在啃一本枯燥的教科书，而是在和一位经验丰富的导师进行对话。在讲解聚类分析时，作者不仅仅罗列了不同的聚类算法，还详细比较了它们之间的异同，以及在不同应用场景下的优劣。比如，他会用区分不同种类鸟类的例子来解释层次聚类和划分聚类的不同，让我一下子就抓住了核心要点。这本书最大的亮点在于，它教会了我如何“看懂”数据。在讲解主成分分析时，作者不仅仅解释了如何计算主成分，更重要的是，他教我如何去解读这些主成分的含义，以及如何利用这些主成分来揭示原始数据中的潜在结构。这对于我理解高维数据，做出更有效的降维决策非常有帮助。此外，书中还包含了很多关于变量选择和模型评估的实用技巧，这些都是在实际数据分析中必不可少的。
评分《多变量分析方法》这本书，对于我来说，就像是在一个陌生的领域里找到了一位经验丰富、耐心细致的向导。起初，我对于如何有效地处理和分析包含多个变量的数据感到非常困惑，总是感觉自己掌握的工具不够用，或者说，即使学会了一些基本方法，也无法触类旁通，灵活运用。这本书的出现，极大地缓解了我的这种焦虑。作者在撰写过程中，似乎非常理解读者的学习曲线，从最基础的概念讲起，然后层层深入。例如，在介绍判别分析时，它不仅仅讲解了如何构建判别函数，还详细解释了判别分析与聚类分析的区别和联系，以及在实际应用中可能遇到的问题和解决方案。这让我对不同分析方法之间的关系有了更清晰的认识，不再是孤立地学习每一个算法。我特别喜欢书中对“变量选择”的讨论，这是一个在实际数据分析中非常关键但又容易被忽视的环节。作者提供了多种行之有效的变量选择策略，并解释了它们各自的理论依据和实际效果，这对于构建更简洁、更鲁棒的模型非常有帮助。同时，书中还强调了模型评估的重要性，以及如何根据不同的评价指标来判断模型的优劣，这让我能够更加客观地评价自己分析的成果。总而言之，这本书为我打开了一个全新的视角，让我能够以更系统、更科学的方式来理解和处理多变量数据。
评分这本《多变量分析方法》真是颠覆了我对统计分析的固有印象。以前总觉得统计学是枯燥乏味的数学公式堆砌，但这本书却以一种前所未有的生动和有趣的方式，将我带入了多变量分析的奇妙世界。作者的语言风格非常接地气，他善于用各种贴切的比喻和生活化的场景来解释复杂的概念，让我在阅读的过程中充满了乐趣，并且深刻地记住了那些核心的知识点。比如，在讲解主成分分析时，他用了一个描述一个人外貌特征的例子，从身高、体重、肤色等多个维度来分析，最终提取出几个关键的“主观感受”因子，这让我一下子就明白了主成分分析的核心思想——用更少的变量来概括更多变量的信息。书中的图表和插画也做得非常精美，它们不仅仅是理论的补充，更是理解复杂关系的“视觉化工具”。我特别喜欢书中关于“模型解释性”的讨论，它强调了在进行多变量分析时，不仅仅要关注模型的预测精度，更要关注模型的解释能力，这一点对于在实际问题中做出决策至关重要。这本书让我感觉，统计分析不再是遥不可及的象牙塔，而是触手可及的实用工具。
评分《多变量分析方法》这本书，对于我来说，是一次深度的数据探索之旅。我一直认为，理解数据背后的规律，是做出明智决策的关键，而多变量分析正是实现这一目标的核心技术。这本书以其严谨的学术态度和通俗易懂的讲解风格，彻底征服了我。作者在阐述各种分析方法时，非常注重理论的逻辑性和方法的普适性。例如，在讲解典型相关分析时，它不仅介绍了如何计算典型相关系数，还深入探讨了典型变量的解释，以及如何判断典型变量之间的关系是否具有统计学意义。这让我对不同变量集之间的内在联系有了更深刻的理解。书中的数学推导虽然严谨，但都配有清晰的解释和图示，避免了枯燥乏味的感觉。我特别喜欢书中关于“模型诊断”的部分，它强调了在应用多变量分析方法时，需要对模型的假设进行检验，并根据检验结果对模型进行调整。这让我意识到，任何统计模型都不是完美无缺的，都需要经过严谨的诊断和评估才能确保其可靠性。这本书的价值在于，它不仅提供了方法论，更教会了我如何批判性地思考统计结果，如何避免过度拟合和欠拟合等常见问题。
评分《多变量分析方法》这本书，让我对如何深入理解和利用数据有了全新的认识。我一直认为，在当今数据驱动的时代，掌握多变量分析技术是至关重要的，但如何才能真正地做到这一点，却常常感到迷茫。这本书以其清晰的逻辑、系统的讲解和丰富的实例，为我指明了方向。作者在介绍各种分析方法时，都力求做到深入浅出，让读者不仅知其然，更知其所以然。例如，在讲解因子分析时，它不仅仅是介绍了如何进行因子旋转，更重要的是，它深入分析了不同旋转方式对因子解释的影响，以及在实际应用中如何选择最合适的旋转方法。这让我对因子分析的理解上升到了一个新的高度。书中还非常强调模型的假设条件和适用范围，这一点对于避免数据分析中的误导性结论至关重要。我特别欣赏书中关于“多重共线性”的讨论，它不仅解释了多重共线性的危害，还提供了多种处理方法，并分析了它们的优缺点。这让我意识到，任何统计模型都需要经过审慎的检验和诊断。这本书就像一把钥匙，为我打开了通往数据深层奥秘的大门。
评分这本《多变量分析方法》真是解开了我心中关于数据分析的一些“死结”。我一直对如何从大量数据中挖掘出有价值的信息感到困惑，尤其是在面对多个相互关联的变量时，更是无从下手。这本书就像一本秘籍，系统地介绍了各种强大的多变量分析工具，并以一种非常容易理解的方式呈现出来。作者在讲解每一个方法时，都非常注重理论与实践的结合。比如，在解释因子分析时，它不仅给出了因子载荷矩阵的计算方法，还重点分析了如何解读这些因子，以及它们在解释原始变量共性方差中的作用。这让我深刻理解了因子分析是如何实现降维和数据简化的，而不是简单地将一些变量组合在一起。书中的案例分析也非常精彩，涉及了市场营销、金融投资、社会科学等多个领域，让我能够看到这些抽象的统计方法是如何在现实世界中发挥作用的。我尤其欣赏书中关于“数据预处理”的章节，它强调了数据清洗、异常值处理、变量变换等步骤的重要性，这些都是进行有效多变量分析的基础。很多时候，数据质量的好坏直接影响到分析结果的准确性，这本书在这方面给予了我非常重要的指导。阅读过程中，我感觉自己不仅仅是在学习技术，更是在学习一种解决问题的思维模式。
评分走马观花看了看，感觉讲解的不详实，不是特别好：）
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