SUBHASN SHARMA

1. 介紹某種多變異分析方法前，先提綱挈領說明此方法在每章的要義及應用例。讀者馬上可以掌握主要觀念。 
2. 在論述抽象的方法之前，先以幾何圖形說明該方法的直觀意義
3. 主文說明多變量的分析方法，而將較難的數學公式放在附錄陳述，減少讀者閱讀的困難。
4. 各種多變異分析方法的舉例，必有其解法的統計軟體 ( SAS 或 SPSS ) 程式及報表的詳細解讀。使讀者可以真正地學會如何使用該方法。
5. 強調分析資料時，不可迷信資料，在統計顯著性之外，要注意實務顯著性。
6. 每章最後常有案例研討，增加該方法的應用性。

呂金河 
學歷：美國威斯康辛大學統計博士 
　　　清華大學應用數學所碩士 
現職：南台科技大學企管系教授兼管理學院院長

第1章 緒論 
第2章 資料處理的幾何觀念 
第3章 資料處理的基礎 
第4章 主成分分析 
第5章 因素分析 
第6章 驗證性因素分析 
第7章 群集分析 
第8章 兩群的判別分析 
第9章 多群判別分析 
第10章 邏輯斯迴歸 
第11章 多變量變異數分析 
第12章 假設 
第13章 典型相關 
第14章 互變異結構模式