本书在系统梳理各种高级统计方法的基础上，详细介绍了SPSS软件实现这些统计方法的过程，是一本实用性很强的指导书和参考书。全书共分为11章，包括直销、相关、方差分析进阶、调节效应和中介效应、多元统计分析进阶、微观计量模型、多层回归模型、因果推断、机器学习、对数线性模型、生存分析内容，涵盖了当前流行的机器学习、中介效应、因果推断等前沿方法。本书内容丰富，注重理论和实践的有机结合，每章均配备复习思考题。本书可作为高等院校统计学类、经济管理类、大数据类本科专业及研究生的教材，也可用作企业管理和相关技术人员的培训和学习用书。

李从欣，现为河北地质大学经贸学院教授，金融专业硕士研究生导师，2013年于天津大学获得博士学位，主要从事统计理论方法与应用等领域的研究。主持、参与省部级课题5项，发表论文50余篇，获得全国统计科研优秀成果三等奖1项。

第1章 直销
1.1 识别最佳联系人
1.2 客户分类
1.3 生成潜在客户概要文件
1.4 基于邮政编码响应率分析的客户选择
1.5 基于控制包装检验的营销效果优化
1.6 基于购买倾向分析的客户选择
第2章 偏相关、部分相关和复相关
2.1 偏相关
2.2 部分相关
2.3 复相关
第3章 方差分析进阶
3.1 单因素方差分析适用条件的检验
3.2 有交互效应时的单纯主效应
3.3 多元方差分析
第4章 调节效应与中介效应
4.1 调节效应
4.2 中介效应
第5章 多元统计分析进阶
5.1 对应分析
5.2 典型相关
5.3 多维标度
5.4 逐步判别
5.5 两步聚类
第6章 微观计量模型
6.1 二值选择模型
6.2 多值logistic回归
6.3 Ordinal回归
6.4 广义线性模型
第7章 多层回归模型
7.1 零模型
7.2 随机截距模型
7.3 随机截距随机斜率模型
7.4 重复测量数据的多层模型
7.5 广义线性混合模型
第8章 因果推断
8.1 随机实验
8.2 匹配与回归
8.3 工具变量法
8.4 面板数据分析
8.5 双重差分法
8.6 回归控制法
第9章 机器学习
9.1 K近邻法
9.2 决策树
9.3 神经网络
第10章 对数线性模型
10.1 对数线性模型的基本思想
10.2 饱和和非饱和对数线性模型
10.3 一般对数线性模型
10.4 Logit对数线性模型
10.5 泊松对数线性模型
第11章 生存分析
11.1 非参数模型
11.2 半参数模型
11.3 参数模型
参考文献