多變量統計之線性代數基礎：應用STaTa分析


	在自然與社會科學領域，常會針對研究主題，同時測量許多不同變數的資料。針對這種資料的統計分析，就需要用到多變量分析技術。多變量分析涉及一次觀察和分析多個統計結果變數，所得出的結果也較為精準，是進行資料觀察時所必知的一個統計分析！　　本書教導如何運用以統計軟體STaTa來進行多變量分析，全書介紹的多變量分析內容，包含平均數之假設檢定、多變量變異數分析(MANOVA)、多元迴歸分析、典型相關分析、區別分析、主成分分析、因素分析、集群分析和多元尺度法等。從基礎統計知識引導，輔以練習題與範例，讓學習者能從做中學，靈活學習、效果倍增。本書特色　　◎本書從多變量統計基礎教起，運用功能多樣的統計軟體STaTa分析，學習效果倍增。　　◎多變量分析能使研究結果更準確，是自然與社會科學界常用的統計分析。　　◎本書內容結合理論、方法及統計，並輔以範例練習，使學習者能靈活運用。　　◎適用於生物學、經濟學、市場行銷、工程學、遺傳學、醫學、教育學、心理學、社會科學、生產管理、風險管理、人資管理、航運管理、財務金融、會計和公共衛生等學術領域。　　隨書附贈資料檔光碟


	目錄自序 Chapter00 STaTa 是地表最強的統計軟體 0-1 STaTa 是地表最強大的統計軟體 0-1-1　多變量統計(multivariate analysis) 之指令 0-1-2　單層次：連續vs. 類別依變數迴歸之種類 0-1-3　多層次模型(HLM) 及重複測量之STaTa 指令 0-1-4　STaTa panel-data 迴歸的種類 0-1-5　STaTa 流行病(epidemiologists) 之選擇表對應的指令 0-1-6　STaTa 存活分析的選擇表之對應指令 0-1-7　STaTa 縱貫面—時間序列之選擇表 0-1-8　邏輯斯迴歸及離散選擇模型之STaTa 選擇表 0-1-9　有限混合模型(finite mixtures models, FMM):EM algorithm Chapter01 多變量：統計概念的基礎 1-1 認識數學符號 1-1-1　數學符號 1-1-2　希臘字符號 1-2 統計技術之分類 1-2-1　統計分析技術之分類 1-2-2　單變量vs. 多變量統計 1-3 單變量：統計學回顧 1-3-1　統計分析法 1-3-2　統計公式之重點整理 1-3-3　檢定與信賴區間之關係 1-4 多變量常態分布、樣本平均數、變異數和共變異數：統計基礎 1-4-1　多變量假定：常態分布之統計基礎 1-4-2　數據矩陣的列(row) 與行(column)：多變量統計基礎 1-4-3　共變異數矩陣的性質：多變量統計基礎 1-4-4　樣本平均數、變異數和共變異數：統計基礎 1-5 單層次：各類型ANOVA 練習題 1-5-1　單層次：各類型ANOVA 練習題(anova 指令) 1-5-2　單層次：各類型MANOVA 練習題(manova 指令) 1-5-3　重複測量MANOVA 之練習題(manova, manovatest,ytransform() 指令) 1-6　評比敵對模型，適配指標有7 種 Chapter02 統計基礎：一個和二個母群體平均數之Hotelling’s T2 檢定 2-1 幾種常用的多變量分析方法 2-2 單變量：Student’s 分布及t-test 統計基礎 2-2-1　單變量：Student’s 分布 2-2-2　單變量：Student’s t 檢定(t-test) 2-3 單一獨立樣本平均數之Hotelling’s T2 檢定 2-3-1　多變量：Hotelling’s T2 檢定之概念 2-3-2　多變量：Hotelling’s T2 檢定範例 2-4 兩個獨立樣本平均數之Hotelling’s T2 檢定 2-5 配對組法及前測後測設計之T 檢定 2-5-1多變量配對組T 檢定(multivariate paired Hotelling’s T-square) 2-5-2多變量配對組T 檢定(hotelling 指令) 2-6 單一組重複量數統計分析 2-6-1單一組重複測量(hotelling 指令) ≒混合設計二因子ANOVA(anova 指令) 2-6-2單變量：重複量數分析(anova 指令) 2-7 單變量：混合設計二因子 2-7-1單變量：混合設計Two way ANOVA( 交互作用)(anova 指令) Chapter03 多變量變異數分析：獨立樣本(manova 指令) 3-1 t-檢定、ANOVA、判別分析、迴歸的關係 (ttest、oneway、reg、manova、discrim 指令) 3-2 多變量：One way 變異數分析(manova 指令) 3-2-1　One way 多變量變異數分析之概念 3-2-2　 One way 多變量變異數分析(manova、oneway, scheffe、matlist() 指令) 3-2-3a　如何處理MANOVA ≠ ANOVA 顯著性結果不一致呢？1實驗組vs. 2 對照組(manova、tabstat, by()、manovatest, test()、margins、anova 指令) 3-2-3b　 MANOVA 顯著後之5 類追蹤分析(rwolf 外掛指令) 3-2-4　練習題：One way 多變量變異數分析：6 棵樹砧木之4成長數據(manova、lincom、test、mat list() 指令) 3-3 多變量：二因子變異數分析( 無交互作用)(manova、manovatest,test()指令) 3-3-1a　混合設計Two way 變異數分析≒實驗組—控制組「前測—後測」設計 3-3-1b　 Two way 多變量變異數分析(manova 指令、lincom事後比較) 3-3-2　練習題：二因子MANOVA( 交互作用)( 先manova；後margins、contrasts、predict 指令) 3-3-3　二因子混合設計ANOVA：廣義估計方程式(GEE) 分析Panel-data：雌激素貼片治療產後憂鬱症的療效(xtgee 指令) 3-4 多變量：細格人數不等的二因子變異數分析(manova 指令、lincom事後比較) 3-5 三因子MANOVA( 交互作用)(manova、margins,predict(equation(y1))、contrast A@B#_eqns, mcompare(scheffe)指令) 3-5-1　 Three-way MANOVA( 交互作用)(manova、margins,predict(equation(y1))、contrast A@B#_eqns, mcompare(scheffe) 指令) 3-5-2　練習題：Three-way MANOVA( 交互作用)：塗層織品的磨損數據(manova 指令) 3-6 Nested( 階層/ 巢狀) 設計MANOVA(manova、manovatest、margins,within() [removed]) 指令) 3-7 階層(hierarchical) 設計MANOVA(manova 指令) 3-8 Latin 方格的多變量變異數分析：交互作用項給予平衡(manova 指令) 3-8-1拉丁方陣實驗設計之概念 3-8-2a單變數：拉丁方格實驗設計ANOVA(anova 指令) 3-8-2b單變數：拉丁方格實驗設計ANOVA[anova、contrast,mcompare(scheffe) 指令] 3-8-3多變數：拉丁方格設計MANOVA：去除交互作用項(manova 指令) 3-9 多變量：混合/split-plot 設計的變異數分析：二學程5班3種技能(manova 指令) 3-10 重複測量之隨機區組設計(randomized block) 設計：4 高粱品種種在5 塊地(manova、manovatest 指令) Chapter 04 單層vs. 雙層次ANOVA 模型：重覆測量(repeated measures) 4-1 單層vs. 雙層：重複測量的混合效果模型(mixed effect model for repeated measure) 4-1-1　ANOVA 及無母數統計之分析流程圖 4-1-2　重複測量ANOVA 之F 檢定公式 4-1-3a　單層次：重複測量MANOVA( 無a 因子)(manova、manovatest、ytransform 指令) 4-1-3b　單層次：重複測量MANOVA(a 因子)(manova、manovatest、ytransform 指令) 4-1-4　單層次：混合設計二因子ANOVA ≒單因子重複測量MANOVA(anova、contrast、margin、marginsplot 指令) 4-1-5　重複測量ANOVA 之主要效果 / 單純主要效果檢定(雙層xtmixed 或mixed vs. 單層anova 指令) 4-1-6　雙層次：二因子混合設計ANOVA (mixed 或xtmixed 指令) Chapter 05 多變量共變數分析(multivariate analysis of covariance, mancova 指令) 5-1 單因子MANCOVA 5-1-1　單因子MANCOVA 之原理 5-1-2 　單因子MANCOVA 之重點整理 5-2 單因子MANCOVA：3 個檢定(manova、manovatest 指令) 5-2-1　獨立樣本單因子多變量共變數分析(2 個共變量)(manova、manovatest、contrast、mat list() 指令) 5-2-2　單因子MANCOVA：3 個檢定(manova、manovatest、contrast 指令) 5-3 二因子多變量共變數分析(manova、manovatest 指令) 5-3-1　獨立樣本二因子多變量共變數分析( 無交互作用)(manova、manovatest 指令) 5-3-2　二因子MANCOVA 分析( 交互作用之單純主要效果比較)(manova、manovatest、margins、contrast 指令) 5-4 階層(hierarchical/ 巢狀nested) 設計二因子MANCOVA (manova、manovatest 指令) Chapter06 典型相關分析(canonical correlation,canon 指令) 6-1 典型相關(canonical correlation) 之概念 6-2 單變量：相關係數之統計基礎 6-3 典型相關分析：範例(canonical correlation)(canon、canon, test()、estat correlations 指令) 6-3-1　典型相關分析(canonical correlation)：5 項高中測驗對項大學入學成績(canon、canon, test()、estat correlations)指令 6-3-2　典型相關分析(canonical correlation)：3 項心理變數對4 項學業成績(canon、canon, test()、estat correlations 指令) Chapter07 判別分析/ 線性判別分析(discriminant analysis) 7-1 線性判別分析/ 判別分析(discriminant analysis) 之概念 7-1-1　貝葉斯(Bayes) 定理及分類(classification) 7-1-2　線性與二次分類方法 7-1-3　費雪(Fisher) 的判別分析與線性判別分析 7-2 線性判別分析：範例(discriminant analysis)(candisc, group()、scoreplot、loadingplot 指令) 7-2-1　線性判別分析：3 組高中生對3 種成就測驗(candisc,group()、scoreplot、loadingplot) 指令 7-2-2　判別/ 線性判別分析(discriminant analysis)：3 個職位分類是否適合不同人格類型(candisc) 指令 7-2-3　練習題：典型線性判別分析：6 棵樹砧木之4 成長數據(candisc 指令) 7-3 練習題：無母數線性判別分析：第k 近鄰(kth-nearest-neighbor) 區別分析(discrim knn 指令) 7-4 練習題：線性(linear) 線性判別分析(discrim lda 指令) 7-5 練習題：logistic 線性判別分析(discrim logistic 指令) 7-6 練習題：二次(quadratic) 線性判別分析(discrim qda 指令) Chapter08 集群(cluster) 分析/ 聚類分析 8-1 集群分析/ 聚類分析(cluster analysis) 之概念 8-2 階層聚類分析/ 集群分析(hierarchical cluster)：範例(cluster, cluster dendrogram, cluster generate, cluster kmeans and kmedians 指令) 8-2-1　階層集群分析(hierarchical cluster analysis)：17 學區的4 項學生成績(cluster linkage、xi: mvreg) 指令有7 種方法 8-2-2　練習題：集群分析(hierarchical cluster analysis)：mammal 資料(cluster linkage) 指令有7 種方法 8-2-3　練習題：集群分析(hierarchical cluster analysis)：mammal 資料(cluster linkage) 指令有7 種方法 8-3 大樣本之K-means 集群分析(K-means and K-medians cluster analysis)：50 棵植物4 個化學實驗數據(cluster kmeans、cluster kmedians 指令) 8-4 計算similarity、dissimilarity：50 棵植物4 個化學實驗數據(matrix dissimilarity、mat list 指令) 8-5 二元變數(binary variables) 之集群分析(cluster kmeans 指令) 8-5-1　二元變數(binary variables) 關聯性(association) 之概念 8-5-2　二元變數之集群分析(cluster analysis for binary variables)：35 題是非題(cluster kmeans、cluster kmedians 指令) Chapter09 主成分分析(principal componentsanalysis, pca 指令) 9-1 主成分分析(principal components analysis) 之重點整理(pca 指令) 9-1-1　主成分分析(principal components analysis) 之概念 9-1-2　主成分分析(principal components analysis) 之統計基礎 9-1-3　主成分分析：標準化居住品質9 指標(pca 指令) Chapter10 測量工具檢定：信度(reliability) 與建構效度(construct validity) 10-1 測量工具檢定：信度(reliability) 與效度(validity) 10-1-1　信度與效度之重點整理 10-1-2　因素分析(factor analysis, FA)，又譯因子分析 10-2 因素分析(factor analysis, PCA) 之重點整理 10-2-1　因素分析(factor analysis, PCA) 之概念 10-2-2　因素分析：居住社區9 個評量指標(factor 指令) 10-2-2a　最大概似估計(maximum likelihood estimation) 10-2-2b　因素分析：適配度(goodness-of-fit) Chi-Squared 檢定 10-2-2c　因素轉軸(factor rotations) 10-2-2d　因素分數的估計(estimation of factor scores) 10-3 探索性因素分析≒建構效度(explore factor analysis, EFA)(factor、estat kmo、rotate、estat structure、screeplot、predict 指令) 10-3-1　建構效度(construct validity) 10-3-2　因素分析4 種估計法的取捨：醫生對成本的6 態度(factor 指令) 10-3-3　 Likert 量表建構: 建構效度來篩選問卷題目(factor、estat kmo、rotate、predict、alpha 指令) 10-3-4　練習題：讀入相關矩陣之因素分析：知覺3 變數(matrix、factormat 指令) Chapter11 多維標度法/ 多向度量尺(multidimensional scaling) 11-1 古典(classical) 多維標度法/ 多向度量尺(multidimensionalscaling, MDS) 之重點整理(mds 指令) 11-1-1　多維標度法/ 多向度量尺(Multidimensional Scaling,MDS) 之概念 11-1-2　古典(classical) 多維標度法/ 多向度量尺(multidimensional scaling, MDS) 之統計基礎 11-2 多維標度法/ 多向度量尺(multidimensional scaling, MDS)之範例 11-2-1　古典：多維標度法/ 多向度量尺：美國10 城市社會經濟特徵(infile、mds、screeplot、mdsconfig、mdsshepard 指令) 11-2-2a　非度量性(nonmetric)：多維標度法/ 多向度量尺：2004 年美國總統候選人(matrix dissimilarity、mdsmat、mdsconfig、mdsshepard 指令) 11-2-2b　多維標度法後續之迴歸分析：2004 年美國總統候選人(infile、regress、graph twoway 指令 11-2-3　練習題：古典多維標度法：美國10 城市社會經濟特徵(matrix define、mdsmat、mdsconfig、mdsshepard 指令) Chapter12 對應分析(correspondence analysis) 12-1 對應分析(correspondence analysis) 之概念 12-2 簡單的對應分析(discriminant correspondence analysis)(ca、camat 指令) 12-2-1　對應分析：「性別與學歷」對科學信仰之對應(ca 指令) 12-2-2　對應分析(correspondence analysis)：輸入矩陣—5 個國家與11 個資源之對應(camat 指令) 12-3 多重且聯合對應分析(Multiple and joint correspondence analysis)：科學四態度之對應圖(mca 指令) 參考文獻