本书在系统梳理各种**统计方法的基础上，详细介绍了SPSS软件实现这些统计方法的 过程，是一本实用性很强的指导书和参考书。全书共分为11章，包括直销、相关、方差分析进阶、 调节效应和中介效应、多元统计分析进阶、微观计量模型、多层回归模型、因果推断、机器学 习、对数线性模型、生存分析内容，涵盖了当前流行的机器学习、中介效应、因果推断等前沿 方法。本书内容丰富，注重理论和实践的有机结合，每章均配备复习思考题。 本书可作为高等院校统计学类、经济管理类、大数据类本科专业及研究生的教材，也可用 作企业管理和相关技术人员的培训和学习用书。

第1章 直销 / 1 1.1 识别*佳联系人 / 1 1.2 客户分类 / 8 1.3 生成潜在客户概要文件 / 12 1.4 基于邮政编码响应率分析的客户选择 / 14 1.5 基于控制包装检验的营销效果优化 / 18 1.6 基于购买倾向分析的客户选择 / 20 第2章 偏相关、部分相关和复相关 / 25 2.1 偏相关 / 25 2.2 部分相关 / 29 2.3 复相关 / 31 第3章 方差分析进阶 / 34 3.1 单因素方差分析适用条件的检验 / 34 3.2 有交互效应时的单纯主效应 / 39 3.3 多元方差分析 / 42 第4章 调节效应与中介效应 / 50 4.1 调节效应 / 50 4.2 中介效应 / 57 第5章 多元统计分析进阶 / 61 5.1 对应分析 / 61 5.2 典型相关 / 66 5.3 多维标度 / 70 5.4 逐步判别 / 79 5.5 两步聚类 / 88 第6章 微观计量模型 / 95 6.1 二值选择模型 / 95 6.2 多值logistic回归 / 111 6.3 Ordinal回归 / 118 6.4 广义线性模型 / 122 SPSS统计分析**教程 IV 第7章 多层回归模型 / 137 7.1 零模型 / 137 7.2 随机截距模型 / 144 7.3 随机截距随机斜率模型 / 148 7.4 重复测量数据的多层模型 / 151 7.5 广义线性混合模型 / 156 第8章 因果推断 / 162 8.1 随机实验 / 162 8.2 匹配与回归 / 167 8.3 工具变量法 / 173 8.4 面板数据分析 / 182 8.5 双重差分法 / 188 8.6 回归控制法 / 198 第9章 机器学习 / 205 9.1 K近邻法 / 205 9.2 决策树 / 211 9.3 神经网络 / 220 第10章 对数线性模型 / 230 10.1 对数线性模型的基本思想 / 230 10.2 饱和和非饱和对数线性模型 / 234 10.3 一般对数线性模型 / 241 10.4 Logit对数线性模型 / 245 10.5 泊松对数线性模型 / 247 第11章 生存分析 / 250 11.1 非参数模型 / 250 11.2 半参数模型 / 257 11.3 参数模型 / 263 参考文献 / 267