本书第3集，取名为《面向问题的统计学——(3)试验设计与多元统计分析》，胡良平主编。由5篇25章组成，本书全面介绍了现代多元统计分析方法。若以数据库形式呈现多元数据，则多元统计分析方法可分为三大类，即仅研究变量之间相互与依赖关系、仅研究样品之间关系和同时研究变量与样品之间关系的多元统计分析方法。

胡良平主编的《面向问题的统计学(附光盘3试验设计与多元统计分析)》全面介绍了现代多元统计分析方法。若以数据库形式呈现多元数据，则多元统计分析方法可分为三大类，即仅研究变量之间相互与依赖关系、仅研究样品之间关系和同时研究变量与样品之间关系的多元统计分析方法。

第1篇介绍了如何从数据库结构的数据集纵向研究变量之间的相互与依赖关系，其8章内容涉及单组设计多元定量资料变量之间相互与依赖关系的7种多元统计分析方法，包括主成分分析、变量聚类分析、探索性因子分析、典型相关分析、路径分析、证实性因子分析和结构方程模型分析；第2篇介绍了如何从数据库结构的数据集横向研究样品之间的亲疏关系，其2章内容涉及无序样品聚类分析和有序样品聚类分析；第3篇介绍了如何从数据库结构的数据集纵横两个方向研究变量与样品之间的关联关系，其3章内容涉及定量资料与定性资料的对应分析、定性资料的shannon信息量分析；第4篇介绍了如何研究独立对象或样品之间的相对位置关系，其两章内容涉及度量型和非度量型多维尺度分析；第5篇介绍了如何进行单因素或多因素设计均值向量间差异性检验，其8章内容涉及单因素和多因素设计定量资料多元方差与协方差分析，最后一章简单扼要地介绍了如何辨析多元统计分析方法应用中的常见错误。

《面向问题的统计学(附光盘3试验设计与多元统计分析)》适合于需要运用科研设计、统计分析和SAS软件知识与技能解决科研、医疗、管理、教学和生产中提出的各种多元统计分析实际问题的本科生、研究生、博士生、科研和管理工作者、临床医生和杂志编辑学习和使用。

第1篇 如何从数据库结构的数据集纵向研究变量之间的相互与依赖关系

 第1章 如何把握试验设计与多元统计分析方法的分类

1.1 试验设计

1.2 多元统计分析最常见的数据结构

 1.2.1 单组设计多元定量资料数据结构

 1.2.2 以矩阵形式呈现的度量型多元数据结构

 1.2.3 以矩阵形式呈现的非度量型多元数据结构

 1.2.4 单组设计混合型多元数据结构

 1.2.5 单因素多水平设计多元定量资料数据结构

 1.2.6 某种多因素设计多元定量资料数据结构

 1.2.7 二维列联表的多元数据结构

1.3 数据结构与多元统计分析方法的匹配

1.4 多元统计分析方法的分类

 1.4.1 按分析时的切入方向分

 1.4.2 按研究目的分

 1.4.3 按设计类型分

1.5 合理选择多元统计分析方法的要领

1.6 多元统计分析的样例展示

 第2章 如何降低变量维数和间接实现样品聚类分析——主成分分析

第2篇 如何从数据库结构的数据集横向研究样品之间的亲疏关系

第3篇 如何从数据库结构的数据集纵横两个方向研究变量与样品之间的关联关系

第4篇 如何研究独立对象或样品之间的相对位置关系

第5篇 如何进行单因素或多因素设计均值向量间差异性检验

附录 胡良平统计学专著及配套软件简介