鉴别分析是一种进行统计鉴别和分组的技术手段。它可以就一定数量案例的 个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息,确定分组与其他多元变量之间 的数量关系,建立鉴别函数( discriminant function)o然后便可以利用这一数量 关系对其他已知多元变量信息、但未知分组类型所属的案例进行鉴别分组。沿用 多元回归模型的称谓,在鉴别分析中称分组变量( grouping variable)为因变量, 而用以分组的其他特征变量称为鉴别变量( disciminant variable)或自变量。其 实,这里的自变量并不一定是真正的“原因”变量,有时可能倒是真正的“结 果”或“反应”变量。它们与类型变量的关系从本质上并没有越过相关的范畴。 不过,既然我们要参照其值来进行分组,权且称之为自变量

因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受

社会科学研究经常要涉及名义测度等级变量。比如,我国人口普查中的民 族、婚姻状况、地区类型等都属于分类选择答案的问题,也就是说这些问项形成 的变量就是名义测度等级的分类变量。我国人口普查中受教育程度是按等级分类 的。要是严格按照统计学的定义,这一项的答案所形成的变量属于序次测度等

一、关于本书各章的简介 本书所介绍的12种社会统计方法,基本上每种方法成为独立的一章。每一 章可以单独学习,但是它们之间也存在着一定的内在联系。比如,第五章通径分 析实际上是第二章回归分析的扩展,而它同时又是第十一章结构方程模型的一种 特例情况。对于应用来说,更重要的问题是各种方法都是在一定具体条件下应 用的,因此如何选择适当的方法便成为正确应用这些方法的前提

21世纪社会学系列教材：《高等SPSS》教学资源（PDF电子书）目录

主成分分析 1 主成分分析原理 2 理论主成分及主成分选择 3 样本主成分的计算过程 4 主成分分析的SPSS实现 5 主成分的应用

定性数据的建模 一、列联表及列联表分析 二、对数线性模型的基本理论和方法 三、对数线性模型的SPSS实现 四、Logistic回归基本理论和方法 五、 Logistic回归步骤以及SPSS实现

1微积分的起源:牛顿与莱布尼兹 讲到微积分,最要紧的两个人是牛顿(Issac Newton,1642-1727)跟莱布尼 兹(Gottpied Leibniz,1646-1716),微积分就是他们发现的.关于牛顿,有兴 趣的是他做这个工作是在学生的时候,也许比你们的岁数还要小,那个时候, 也就是17世纪那个时候,欧洲瘟疫很厉害,欧洲死了很多人他在英国剑桥 大学,因为瘟疫的关系,学校放假了,他就回家在家里做关于微积分的这些 工作.莱布尼兹是一个各方面都非常优秀的人数学是他的兴趣的一部分

学习目标 1、熟悉商务与商务活动的内涵; 2、理解传统商务及其局限性; 3、了解EDI的产生与运作原理; 4、熟悉 INTERNET及其主要功能; 5、熟悉电子商务的由来; 6、掌握电子商务的含义、内涵、流程

主要内容 第一章绪论 第二章悬索结构 第三章张力集成体系 第四章薄膜结构 第五章张力结构的展望