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本書是一本應(yīng)用多元統(tǒng)計教材，是多元統(tǒng)計分析的實踐指南.書中介紹了各類多元統(tǒng)計分析方法，并結(jié)合SAS、SPSS和SYSTAT給出了各分析方法的實現(xiàn).本書主要側(cè)重于應(yīng)用，通過使用現(xiàn)實數(shù)據(jù)集的豐富實例，闡明了何時、為什么以及如何使用數(shù)據(jù)集，便于讀者學(xué)習(xí)理解.
本書條理清晰，內(nèi)容精練，言簡意賅，可作為高等院校數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)、信息與計算科學(xué)等專業(yè)學(xué)生的教材，同時也可作為數(shù)學(xué)工作者和科技人員的參考書.

前言
由于篇幅過多，我們不得不考慮對章節(jié)內(nèi)容進行縮減 本次修訂僅僅增加了第15章，外加一些處理缺失數(shù)據(jù)的新方法（見第4章） 除此之外，我們進行了大量精簡，刪去了時間序列分析一章另一個遺憾是SYSTAT 然而，其恰到好處的統(tǒng)計分析結(jié)論和出色的圖形分析技術(shù)使得我們依舊喜歡它 令人高興的是，SYSTAT的大部分圖形已經(jīng)整合到SPSS中 雖然我們沒有詳細解釋SYSTAT的程序代碼，但是為了對比不同軟件的特征，還是將SYSTAT代碼列在第5～16章的最后一節(jié) 我們調(diào)整了一些章節(jié)的順序：典型相關(guān)相對較難，不適合較早介紹；生存分析似乎需要依賴logistic回歸 實際上，順序似乎并不重要用書教師可以根據(jù)自己的需要選擇任意章節(jié)進行講解
多層線性模型(Multilevel Linear Modeling，MLM)似乎已經(jīng)風(fēng)靡全球如果沒有它，我們會如何面對這個世界？現(xiàn)實生活是分層的——學(xué)生到不同的教室里上課；教師在不同的學(xué)校工作；病人共享著病房和醫(yī)護人員；觀眾觀看不同的表演 將群組分開進行研究會偏離研究目的，所以我們必須以完整的群組為樣本數(shù)據(jù)來研究 MLM能夠在不違背模型假設(shè)的前提下實現(xiàn)上述分析功能 SAS和SPSS可以處理這些模型，我們就準(zhǔn)備好利用它們處理現(xiàn)實問題 因此，新增了一章
SAS和SPSS還提供了多種方法來利用多重插補技術(shù)估計缺失數(shù)據(jù)，并全面評估缺失數(shù)據(jù)模式我們擴展了第4章演示這些增強技術(shù) SPSS和SAS不斷添加一些好方法，我們都將其展示出來 和以前一樣，我們將盡可能地利用Windows菜單調(diào)試程序 我們也更加注重效應(yīng)大�。╡ffect size），特別是效應(yīng)大小的置信區(qū)間 澳大利亞國立大學(xué)的Michael Smithson教授非常友善地允許我們借用一些完美的SPSS和SAS語法以及數(shù)據(jù)文件 Jim Steiger和Rachel Fouladi慷慨地允許我們使用他們的DOS程序計算R2的置信區(qū)間
有一件事我們永遠不會改變，那就是實用，聚焦于統(tǒng)計模型分析數(shù)據(jù)集的益處和局限性——什么時候、為什么以及如何做雖然數(shù)學(xué)很精彩，但是還是建議學(xué)生使用現(xiàn)成的軟件來完成每章的矩陣或電子表格操作 而且，我們?nèi)匀徽J(rèn)為，理解數(shù)學(xué)知識并不足以確保可以合理地分析數(shù)據(jù) 讀者已經(jīng)證實了確實能夠運用軟件，而不需要過多地關(guān)注數(shù)學(xué)內(nèi)容.例子是小樣本的，依舊很蠢 就最近有關(guān)本書的大部分評論（由出版商友情提供）而言，我們將其歸結(jié)為三種情況：太難、太容易、剛剛好 所以我們沒有改變基調(diào)或難度
密蘇里大學(xué)哥倫比亞分校的Steve Osterlind和南伊利諾伊大學(xué)艾德華茲維爾分校的Jeremy Jewel提供了一些非常有用的建議 我們也衷心感謝羅得島大學(xué)的Lisa Harlow，她為第4版寫了一篇全面而富有洞察力的書評，發(fā)表在2002年的Structural Equation Modeling上 我們再次感謝本書前幾版的審稿人，雖然他們不讓將他們的名字列出，但我們依然記得他們！感謝這個版本的審稿人：內(nèi)布拉斯加大學(xué)卡尼分校的Joseph Benz、西弗吉尼亞大學(xué)的Stanley Cohen、南達科他大學(xué)的Michael Granaas、田納西州立大學(xué)納什維爾分校的Marie Hammond、南伊利諾伊大學(xué)的Josephine Korchmaros和圣地亞哥州立大學(xué)的Scott Roesch
與往常一樣，本書的改進在很大程度上要歸功于審稿人以及那些通過電子郵件向我們提出建議和修訂意見的同人 任何遺留的錯誤和表述不清晰都是我們的責(zé)任 同時，我們希望本書能為讀者分析數(shù)據(jù)提供一些幫助
Barbara G Tabachnick
Linda S Fidell

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