(1) 基本原理 (2) 质谱仪和质谱图 (3) 谱图的解析

第九章醇和醚 第一节醇 第二节醚

第十一章芳卤化合物和芳磺酸 第一节芳卤化合物 第二节芳磺酸

第十三章醛和酮 (一)醛和酮的命名 (二)醛和酮的结构 (三)醛和酮的制法 四)醛和酮的物理性质 (五)醛和酮的化学性质 (六)aB-不饱和醛、酮的特性 (七)乙烯酮卡宾

第十五章羧酸衍生物 (一)羧酸衍生物的含义和命名 (二)羧酸衍生物的物理性质 (三)羧酸衍生物的化学性质 (四)蜡和油脂 (五)碳酸衍生物

第十九章碳水化合物 (一)碳水化合物的分类 (二)单糖 (三)二糖 (四)多糖

一、表20-1蛋白质中存在的氨基酸

本书是一本集多元社会科学研究统计方法及相应SPSS统计软件应用的教 材。 科学的性质要求一个完整的研究必须理论联系实际,能够比较准确地刻画事 物的现状、把握它的内在规律、并力图能够预测它的发展趋势。长期以来,社会 科学研究由于其研究对象的复杂性以及量化分析水平很低,总是较多地依赖于概 念定义和逻辑推理,处于单纯思辨的范围,很少具有经验(实证)研究的性 质。因此,总是有很多人并不将其作为科学来对待

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

一、引言 多元回归分析在社会科学中已经得到广泛应用,成为标准的统计工具。作为多元分析,它能够对社会现象提供较深入的解释力同时,它的计算机软件现在 已广为流传,它的统计结果又可以比较直观地得到解释。多元回归的确具有许多良好的统计性质,甚至在应用中的一些必要的假设条件不能完全满足时,它也仍 然可以得到不失为合理的结果