13.4　小结

为帮助你更好地理解数据，本章使用广义线性模型扩展了经典方法的方法适用范围。具体来讲，该框架可以用来分析非正态的响应变量，包括分类数据和离散的计数型数据。在简短介绍了这些通用方法后，我们重点探究了Logistic回归（分析二值型结果变量）和泊松回归（分析计数型或比率结果变量）。

随后，我们讨论了过度离势问题，包括如何检测以及依据它进行调整等方法。最后，学习了它们在R中的一些可用扩展和变种。

到目前为止，我们介绍的每种统计方法都是直接处理可观测的和可记录的变量。在下一章中，我们将看看处理潜变量的统计模型，即处理那些你坚信存在并能解释可观测变量的无法被观测到的、理论上的变量。具体而言，你将学习如何使用因子分析方法检测和检验这些无法被观测到的变量的假设。