本书分成五个部分。第一部分为特征描述，主要分析方法包括单变量描述统计、复合变量描述统计（分类变量与分类变量，分类变量与尺度变量）和多重响应变量的描述统计。第二部分为特征检验，分析方法主要为参数检验（单样本、独立样本、成对双样本的均值检验，单因素方差分析）和非参数检验（卡方检验、二项检验、游程检验、单样本K-S检验、独立双样本、相关双样本、独立多样本和相关多样本检验）。第三部分为关系分析，主要包括相关分析、一般线性回归分析、有序因变量回归、Logit回归分析、广义线性回归分析、神经网络分析。第四部分为特征判别，主要有聚类分析、判别分析、控制图形与ROC。第五部分为数据问题分析，涉及可靠性分析、缺失值分析和多重插入。由于篇幅所限，一些统计方法如时间序列分析、面板数据模型、非参数与半参数回归、多方程系统模型等需要参考其他书籍。
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