社会数据统计分析(第4版)

《社会数据统计分析》（第4版）是一本为社会科学研究者编写的实用统计方法书。书中介绍了社会统计学的基本概念与基础知识，尤其是系统、详细地介绍了社会数据统计分析的各种方法，既全面讲解了双变量关系分析、多元模型等内容，也涵盖了包括对数线性分析、因果模型和路径分析、结构方程模型等在内的高级主题。通过学习书中使用真实数据的大量范例，读者可以熟练掌握不同的数据统计分析方法的特点、应用条件与实际操作步骤，从而在自己的数据分析过程中游刃有余。 本书的特色在于： 当考虑一种变量以何种标准进行测量时，专注于连续和离散变量之间的区别，而不将重点放在其他方法书中仍旧盛行的四个惯用测量标准（定类、定序、定距和定比）之上。 将重点放在“如何建立双变量或多变量之间的关系”之上，强调在变量之间建立有意义的实质性关系的重要性，从而与实际的社会研究联系更加紧密。 虽然介绍了统计公式及背后的原理，但是不会强调其繁复的推导过程，读者无需深厚的数学功底也能够读懂。 每章末尾都附有运用SPSS分析实际调查数据的大量习题，并且在全书最后配备了习题答案。 对于社会科学领域各个专业的学生和研究者而言，本书堪称数据统计分析方法入门和进阶的一本不错实用手册。

Ⅰ.基本概念和方法
1 研究过程中的统计学
1.1 研究的主题
1.2 从概念到命题
1.3 从变量到假设
1.4 从观测到记录
1.5 从数据到数值
1.6 统计分析
1.7 一般线性模型
2 描述变量
2.1 离散变量和连续变量的频数分布
2.2 分组和累积分布
2.3 用图表示频数分布
2.4 集中趋势的测量
2.5 离散趋势的测量
2.6 百分位数和分位数
2.7 标准分数（Z值）
2.8 显示连续数据的探索性数据分析方法
Ⅱ.统计推论
3 统计推论
3.1 从样本对总体做出推论
3.2 基本概率概念
3.3 切比雪夫不等式定理
3.4 正态分布
3.5 中心极限定理
3.6 点估计和置信区间
3.7 t分布
3.8 假设检验
3.9 单均值的假设检验
3.10 估计量的特性
3.11 卡方分布和F分布
Ⅲ.双变量关系分析
4 方差分析
4.1 方差分析的逻辑
4.2 方差分析表：平方和，均方，F比率
4.3 双均值检验
4.4 相关比率：eta平方
4.5 均值间差异的检验（事后比较）
5 分类数据分析
5.1 双变量列联表
5.2 用卡方进行显著性检验
5.3 测量相关性：Q，phi，gamma，tau c，萨默斯dyx
5.4 发生比与优比
6 双变量回归和相关
6.1 散点图和回归线
6.2 估计线性回归方程
6.3 R2和相关
6.4 回归参数的显著性检验
6.5 回归系数的标准化
6.6 比较两个回归方程
Ⅳ.多变量模型
7 多变量列联分析的逻辑
7.1 控制附加变量
7.2 控制2×2表中的第三变量
7.3 偏相关系数
8 多元回归分析
8.1 三变量回归问题的实例
8.2 三变量回归模型
8.3 有K个自变量时的多元回归
8.4 参数的显著性检验
8.5 比较嵌套方程
8.6 虚拟变量回归：包含交互效应的协方差分析
8.7 总体间比较
9 非线性和logistic回归
9.1 非线性回归
9.2 二分因变量
9.3 logistic转换及其性质
9.4 估计和检验logistic回归方程
9.5 多项logit模型
Ⅴ.高级主题
10 对数线性分析
10.1 2×2表的对数线性模型
10.2 三变量表的对数线性模型
10.3 更复杂的模型
10.4 对数线性分析的特定问题
11 因果模型和路径分析
11.1 因果假定
11.2 因果关系图
11.3 路径分析
12 结构方程模型
12.1 相关和协方差知识回顾
12.2 测量理论中的信度和效度
12.3 因子分析
12.4 多指标因果模型
12.5 序次指标模型
附录
A.求和的应用
B.卡方的临界值
C.正态曲线下的面积
D.t分布
E.F分布
F.费希尔的r到Z转换
术语表
数学和统计符号列表
参考答案
索引
译后记