前輔文
部分 一般線性模型、線性混合模型與廣義線性模型
第1章 方差分析模型
1.1 模型簡介
1.1.1 模型入門
1.1.2 常用術語
1.1.3 適用條件
1.2 案例：膠合板磨損深度的比較
1.2.1 操作說明
1.2.2 結果解釋
1.2.3 模型參數的估計值
1.2.4 兩兩比較
1.2.5 其他常用選項
1.3 兩因素方差分析模型
1.3.1 案例：超市規模、貨架位置與銷售量的關繫
1.3.2 邊際平均值與輪廓圖
1.3.3 擬合劣度檢驗
1.4 因素各水平間的精細比較
1.4.1 POSTHOC子句
1.4.2 EMMEANS子句
1.4.3 LMATRIX和KMATRIX子句
1.4.4 CONSTRAST子句
1.5 方差分析模型進階
1.5.1 含隨機因子的方差分析模型
1.5.2 自定義檢驗使用的誤差項
1.5.3 4類方差分解方法
思考與練習
參考文獻
第2章 常用的實驗設計分析方法
2.1 僅研究主效應的實驗設計方案
2.1.1 完全隨機設計
2.1.2 隨機區組設計
2.1.3 交叉設計
2.1.4 拉丁方設計
2.2 考慮交互作用的實驗設計方案
2.2.1 析因設計
2.2.2 正交設計
2.2.3 均勻設計
2.3 誤差項變動的特殊實驗設計方案
2.3.1 嵌套設計
2.3.2 重復測量設計
2.3.3 裂區設計
2.4 協方差分析
2.4.1 協方差分析的必要性
2.4.2 平行性假定的檢驗
2.4.3 計算和檢驗修正平均值
思考與練習
參考文獻
第3方差分析與重復測量方差分析
3.方差分析
3.1.1 模型簡介
3.1.2 案例：青少年牙齒發育狀況跟蹤
3.2 重復測量數據的方差分析
3.2.1 模型簡介
3.2.2 案例：進一步考察年齡對牙齒發育的影響
思考與練習
參考文獻
第4章 線性混合模型
4.1 模型簡介
4.1.1 問題的提出
4.1.2 模型入門
4.2 層次聚集性數據案例
4.2.1 擬合基本模型結構
4.2.2 在固定效應中加入自變量
4.2.3 在隨機效應中加入自變量
4.2.4 更多自變量的引入
4.2.5 其他常用選項
4.3 重復測量數據案例
4.3.1 對數據的初步分析
4.3.2 擬合基本模型結構
4.3.3 考慮測量間的相關性
4.3.4 更改對測量間相關性的假定
4.3.5 模型中可用的相關矩陣種類
4.4 線性混合模型進階
4.4.1 線性混合模型的用途
4.4.2 線性混合模型與一般線性模型的聯繫
思考與練習
參考文獻
第5章 廣義線性模型、廣義估計方程與廣義線性混合模型
5.1 廣義線性模型
5.1.1 模型簡介
5.1.2 分析案例
5.2 廣義估計方程
5.2.1 模型簡介
5.2.2 分析案例
5.3 廣義線性混合模型
5.3.1 模型簡介
5.3.2 分析案例
思考與練習
參考文獻
第二部分 回歸模型
第6章 多重線性回歸模型
6.1 模型簡介
6.1.1 基本概念
6.1.2 分析步驟
6.2 案例：銷售收入影響因素分析
6.2.1 基本分析結果
6.2.2 回歸模型的假設檢驗
6.2.3 偏回歸繫數的假設檢驗
6.2.4 標準化偏回歸繫數
6.2.5 衡量回歸模型效果的指標
6.3 回歸預測與區間估計
6.3.1 模型預測值
6.3
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