●第1章 統計分析基礎
1．1 基本概念
1．1．1 變量與統計關繫
1．1．2 數據與數據類型
1．1．3 統計分析方法
1．2 統計描述
1．2．1 數據的集中趨勢
1．2．2 數據的離散程度
1．2．3 數據的分布形狀
1．3 抽樣分布
1．3．1 總體、樣本及統計量
1．3．2 正態分布
1．3．3 由正態分布導出的三大重要分布
1．3．4 樣本統計量的分布
1．4 統計推斷
1．4．1 參數估計
1．4．2 假設檢驗
1．5 統計軟件
1．5．1 常用統計軟件
1．5．2 用SPSS對數據進行描述與推斷
1．5．3 用R對數據進行描述與推斷
本章要點
第2章 相關分析
2．1 統計學中的相關關繫
2．1．1 相關關繫的概念
2．1．2 相關關繫的種類
2．1．3 相關關繫分析的基本內容
2．1．4 隨機變量間的獨立與相關
2．2 定性變量之間的相關
2．2．1 列聯表
2．2．2 獨立性檢驗
2．2．3 相關性度量
2．2．4 軟件計算
2．2．5 進一步的討論
2．3 定量變量之間的相關
2．3．1 相關關繫的圖形描述
2．3．2 相關關繫的數字刻畫
2．3．3 相關繫數的顯著性檢驗
2．3．4 相關分析的軟件計算
2．3．5 偏相關分析
本章要點
重要公式
思考與練習
第3章 線性回歸分析
3．線性回歸分析
3．1．1 模型及參數估計
3．1．2 回歸直線的擬合優度
3．1．3 回歸模型的檢驗
3．1．4 利用回歸方程進行預測
3．1．5 分析實例及軟件計算
3．線性回歸分析
3．2．1 回歸模型及參數估計
3．2．2 擬合優度及顯著性檢驗
3．2．回歸的三大基本問題
3．2．4 變量選擇與逐步回歸
3．2．線性回歸的應用實例
3．3 對回歸分析的進一步討論
3．3．1 可線性化的非線性回歸模型
3．3．2 自變量含有交互項的回歸模型
3．3．3 自變量為定性變回歸模型
3．3．4 自變量有定性變回歸模型
3．3．5 關於回歸分析的一個特例
本章要點
重要公式
思考與練習
第4章 方差分析
4．1 方差分析的基本原理
4．1．1 問題描述及分析方法
4．1．2 方差分析的軟件計算
4．2 雙因素方差分析
4．2．1 雙因素方差分析的基本原理
4．2．2 分析實例及軟件計算
4．3 進一步的討論
4．3．1 含有數值型自變量時的方差分析
4．3．2 方差分析與回歸分析的聯繫和區別
4．3．3 回歸分析與方差分析的模型適用條件診斷
本章要點
重要公式
思考與練習
第5章 經典統計模型：分類、聚類與降維
5．1 分類方法：Logistic回歸
5．1．1 Logistic回歸的基本原理
5．1．2 用SPSS進行Logistic 回歸
5．1．3 用R進行Logistic回歸
5．1．4 Logistic回歸實踐應用的注意事項
5．1．5 廣義線性模型簡介
5．2 分類方法：判別分析
5．2．1 判別分析的基本原理
5．2．2 用SPSS進行判別分析
5．2．3 用R進行判別分析
5．2．4 判別分析實踐應用的注意事項
5．3 聚類方法：聚類分析
5．3．1 聚類分析的基本原理
5．3．2 用SPSS進行層次聚類
5．3．3 用R進行聚類分析
5．3．4 聚類分析實踐應用的注意事項
5．4 降維方法：主成分分析
5．4．1 主成分的基本原理
5．4．2 用SPSS進行主成分分析
5．4．3 用R進行主成分分析
5．4．4 主成分分析實踐應用的注意事項
5．5 降維方法：因子分析
5．5．1 因子分析的基本原理
5．5．2 用SPSS進行因子分析
5．5．3 用R進行因子分析
5．5．4 因子分析與主成分分析的區別
5．5．5 因子分析的實踐應用及適用條件
本章要點
重要公式
思考與練習
第6章 結構方程模型
6．1 結構方程模型的基本原理
6．1．1 概念、符號與圖例
6．1．2 模型識別、假定與估計
6．1．3 結構方程模型的評價
6．2 結構方程模型應用範例
6．2．1 技術接受模型（TAM）
6．2．2 用Amos進行結構方程建模
6．3 PLS-SEM原理及應用
6．3．1 PLS-SEM方法簡介
6．3．2 用SmartPLS進行結構方程建模
6．4 進一步的討論
本章要點
第7章 交互、中介與調節效應
7．1 交互效應
7．1．1 交互效應的概念
7．1．2 交互效應的檢驗與分析
7．2 中介效應
7．2．1 中介效應的概念
7．2．2 中介效應的檢驗與分析
7．2．3 中介效應分析實例
7．3 調節效應
7．3．1 調節效應的概念
7．3．2 調節效應與交互效應
7．3．3 調節效應的檢驗與分析
7．4 PLS-SEM分析實例——企業聲譽模型
7．4．1 企業聲譽模型概述
7．4．2 模型估計與評價
7．4．3 中介效應分析
7．4．4 調節效應分析
本章要點
第8章 生理活動數據分析簡介
8．1 腦電分析原理與應用
8．1．1 基本概念
8．1．2 腦電實驗在管理領域的應用情況
8．1．3 事件相關腦電位分析方法
8．1．4 腦電實驗案例分析
8．2 眼動實驗設計與應用
8．2．1 眼動追蹤技術
8．2．2 眼動實驗設計的基本問題
8．2．3 眼動實驗的設計方法
8．2．4 眼動實驗案例分析
本章要點
附錄 常用概率分布表及計算方法
標準正態分布概率表
t分布上側分位數表
x2分布上側分位數表
F分布上側分位數表（a=0．05）
F分布上側分位數表（a=0．10）
用Excel計算累積概率、分位數和p值
參考文獻

統計分析是現代流通科學研究的最基本方法。本書繫統介紹了常用數據分析方法的統計思想、基本原理、分析步驟和應用技巧，並結合具體應用案例和數據介紹了SPSS、R語言、AMOS、SmartPLS等統計軟件的實踐運用；還簡要介紹了腦電實驗、眼動實驗的基本原理、實驗設計及應用實踐。運用統計分析的基本工具與方法來研究與分析現代流通科學研究領域，繫統總結了適用於流通科學領域的新方法與新工具。不僅全面介紹了流通科學領域的基本原理與方法，可以以案例的方式深入講解各類統計軟件的使用方法，是一部有參考價值的教材。