分組比較的結計分析

统计分组比较方法是社会科学工作者必不可少的工具，灵活运用这种工具可以使研究工作更为深入、更为优美，在未来，这将是一种具有巨大发展潜力的研究方法。     本书作者以“分组比较”这一主线将众多统计模型串连在一起，既有一以贯之的思路，又有纷繁多样的变化，许多细节值得人再三回味。将本书与介绍某一统计模型的专门书籍结合起来阅读，读者的收获更大。统计方法的创造性应用是无法以一种简单而直接的方法教授的，它只能 从那些优秀的定量研究范例中学习。作者在书中提出的例子正是这样的优秀榜样，它们灵活运用了统计工具对于本领域的实质性问题进行巧妙解答。我们从中再一次看到，优秀的统计运用是一种艺术。

廖福挺，美国伊利诺大学得槟分校（University of illinois at Urbana-Champaingn）社会学和统计学教授，社会学系主任。

第1章  导论      1.1  统计比较的基本原理   1.2  社会科学中的比较研究   1.3  本书关注的重点   l.4  本书的概要     1.4.1  第2章：比较的统计学基础     1.4.2  第3章：线性回归中的比较     1.4.3  第4章：非参数比较     1.4.4  第5章：比率的比较     1.4.5  第6章：广义线性模型中的比较     1.4.6  第7章：广义线性模型中进行比较的其他问题     1.4.7  第8章：结构方程模型中的比较     1.4.8  第9章：类别潜变量的比较     1.4.9  第10章：多水平分析中的比较     1.4.10  总结 第2章  比较的统计学基础   2.1  一个统计比较的系统   2.2  检验统计量    2.2.1  X2检验    2.2.2  t检验    2.2.3  F检验    2.2.4  似然比检验    2.2.5  沃尔德检验    2.2.6  拉格朗日乘数检验    2.2.7 对LRT，MT，LMT的总比较   2.3  比较什么    2.3.1 比较分布    2.3.2 比较数据结构    2.3.3 比较模型结构    2.3.4 比较模型参数 第3章 线性模型中的比较 3.1 导论 3.2 示例 3.3 一些初步考察 3.4 线性模型 3.5 比较两个均值 3.6 方差分析 3.7 多重比较方法    3.7.1 最小显著差异检验    3.7.2 图基法    3.7.3 谢弗法    3.7.4 邦弗朗尼法 3.8 ANCOVA 3.9 多元线性回归 3.10 回归分解    3.10.1 基本原理    3.10.2  代数表达式    3.10.3 解释    3.10.4  扩展到多元回归   3.11 应该使用哪一种线性方法 第4章 非参数比较   4.1 非参数检验    4.1.1 柯尔莫哥洛夫一斯米诺夫双样本检验    4.1.2 曼一惠特尼U检验   4.2 再抽样法    4.2.1 排列法    4.2.2 自助法   4.3 相对分布法 第5章 比率的比较   5.1 数据   5.2 标准化 …… 第6章  广义线性模型中的比较 第7章  在广义线性模型中进行比较的其他问题 第8章  结构方程模型中的比较 第9章  类别潜变量的比较 第10章  多水平分析中的比较 术语英汉对照表 参考文献