本书参考了国内外大量书籍及文献，在系统介绍多元分析基本理论和方法的同时，尽力结合社会、经济、自然科学等领域的研究实例，把多元分析的方法与实际应用结合起来，注意定性分析与定量分析的紧密结合，努力把同行以及编者在实践中应用多元分析的经验和体会融入其中。为使读者掌握本书内容，同时考虑到这门课程的应用性和实践性，每章末给出了简单的思考与练习题。本书一个显著的特点是，在讲解每种方法后，结合实例概要介绍SPSS或R软件的操作实现过程。
全书共11章。主要内容包括多元正态分布、均值向量和协方差阵的检验、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等常见的主流方法，还参考国内外大量文献系统介绍了近年来在市场研究、顾客满意度研究、金融研究、环境研究等领域应用颇广的较新方法，包括定性数据的建模分析、对数线性模型、Logistic回归、多变量的图表示法、多维标度法等。

第l章 多元正态分布
1.1 多元分布的基本概念
1.2 统计距离
1.3 多元正态分布
1.4 均值向量和协方差阵的估计
1.5 常用分布及抽样分布
参考文献
思考与练习
第2章 均值向量和协方差阵的检验
2.1 均值向量的检验
2.2 协方差阵的检验
2.3 有关检验的上机实现
参考文献
思考与练习
第3章 聚类分析
3.1 聚类分析的基本思想
3.2 相似性度量
3.3 类和类的特征
3.4 系统聚类法
3.5 K-均值聚类和有序样品的聚类
3.6 模糊聚类分析
3.7 计算步骤与上机实现
3.8 社会经济案例研究
参考文献
思考与练习
第4章 判别分析
4.1 判别分析的基本思想
4.2 距离判别
4.3 贝叶斯判别
4.4 费歇判别
4.5 逐步判别
4.6 判别分析应用的几个例子
参考文献
思考与练习
第5章 主成分分析
5.1 主成分分析的基本原理
5.2 总体主成分及其性质
5.3 样本主成分的导出
5.4 有关问题的讨论
5.5 主成分分析步骤及框图
5.6 主成分分析的上机实现
参考文献
思考与练习
第6章 因子分析
6.1 因子分析的基本理论
6.2 因子载荷的求解
6.3 因子分析的步骤与逻辑框图
6.4 因子分析的上机实现
参考文献
思考与练习
第7章 对应分析
7.1 列联表及列联表分析
7.2 对应分析的基本理论
7.3 对应分析的步骤及逻辑框图
7.4 对应分析的上机实现
参考文献
思考与练习
第8章 典型相关分析
8.1 典型相关分析的基本理论及方法
8.2 典型相关分析的步骤及逻辑框图
8.3 典型相关分析的上机实现
8.4 社会经济案例研究
参考文献
思考与练习
第9章 定性数据的建模分析
9.1 对数线性模型的基本理论和方法
9.2 对数线性模型的上机实现
9.3 Logistic回归的基本理论和方法
9.4 Logistic回归的方法及步骤
参考文献
思考与练习
第10章 多变量的图表示法
10.1 散点图矩阵
10.2 脸谱图
10.3 雷达图与星图
10.4 星座图
参考文献
思考与练习
第11章 多维标度法
11.1 多维标度法的基本理论和方法
11.2 多维标度法的古典解
11.3 古典解的优良性
11.4 非度量方法
11.5 多维标度法的上机实现
11.6 社会经济案例研究
参考文献
思考与练习