本书的主要特点是将统计原理分析与实际研究案例及SAS软件操作有机结合，从而弥补了以往只注重统计原理阐述，缺少研究案例和软件操作的原理型教材或单纯介绍统计软件等应用手册的不足。本书内容既包括多元线性回归、因子分析等传统多元分析方法，又涉及结构方程模型、广义可加模型等前沿方法。本书献给那些缺乏专门的高等数学知识而又需要应用较为复杂的统计分析方法的读者，如教育学、心理学、社会学、经济学、管理学等学科的研究生和研究工作者。当然，高年级的社会科学领域的大学生通过自学本书，并借助于SAS软件或其他统计软件，也可以很好地在自己的研究中应用这些方法。

第1章 多元分析概述
1.1 引言
1.2 多元分析的应用
1.3 多元数据的组织
第2章 多元线性回归模型（上）
2.1 多元线性回归分析
2.2 逐步回归分析
2.3 路径分析
2.4 多项式回归
2.5 趋势面分析
第3章 多元线性回归模型（下）
3.1 多对多回归
3.2 典型相关分析
3.3 多重共线性
3.4 岭回归分析
3.5 偏最小二乘回归
第4章 协方差结构分析
4.1 主成分分析
4.2 主成分回归
4.3 因子分析
4.4 结构方程模型
第5章 分类与分组方法
5.1 聚类分析
5.2 判别分析
5.3 多维标度法
第6章 属性数据分析
6.1 Logistic（逻辑斯谛）回归分析
6.2 对数线性模型
6.3 对应分析
第7章 混合线性模型与广义可加模型
7.1 混合线性模型
7.2 广义可加模型
参考文献