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第一章 导论与统计基础知识1

一、关于本书各章的简介2

（一）变量的测度等级2

（二）本书所介绍的分析方法的概述3

（三）本书所介绍的统计方法的分类框架4

二、在应用统计的研究中，要以研究方法论为指导5

（一）理论、观察、统计之间的关系7

（二）统计研究中的常见谬误8

（三）社会科学的研究对象和模型11

（四）统计分析与理论分析11

（五）真理性的检验与统计检验12

三、基础统计原理与概念回顾13

（一）抽样调查的定义及其相关概念13

（二）统计推断与抽样分布14

四、SPSS入门示范20

（一）取得基本统计指标21

（二）样本平均数的t检验24

（三）方差分析26

第二章 多元线性回归35

一、变量的关系和回归的任务36

二、简单线性回归模型38

（一）简单线性回归方程38

（二）简单回归系数的意义39

（三）变量变换39

（四）最小二乘估计的统计性质41

（五）模型的假定条件41

三、多元线性回归模型44

（一）多元线性回归方程44

（二）回归平面和回归系数的意义45

（三）一般回归模型46

（四）多元回归模型估计的统计推断47

四、方程的拟合程度48

（一）确定系数R248

（二）调整的确定系数R2 adj49

（三）多元相关系数R50

（四）偏确定系数51

（五）偏相关系数53

五、回归方程的统计检验和回归系数的推断统计54

（一）整个回归方程的显著性检验54

（二）偏确定系数的统计检验57

（三）各自变量回归系数的显著性检验57

（四）回归系数的置信区间58

（五）回归系数不显著的原因58

六、标准化回归系数59

七、多元统计控制对回归系数的影响59

八、回归预测的区间估计62

（一）？0的区间估计62

（二）Y0的预测63

九、回归诊断63

（一）异常值和权势值64

（二）偏回归散点图68

（三）残差正态性检验69

（四）均方差性的检验70

（五）共线性问题71

（六）误差独立性问题73

（七）非线性关系的探测74

十、最优回归方程的选择77

十一、标识变量在回归分析中的应用79

（一）虚拟变量的建立与应用分析79

（二）效应变量的建立与应用分析86

第三章 因子分析91

一、因子分析原理92

（一）因子分析模型92

（二）因子分析中的有关概念92

（三）因子分析的步骤94

二、求解初始因子96

（一）主成分分析法96

（二）公因子分析法100

（三）因子求解方法对结果的影响101

三、解释因子102

（一）正交旋转方法102

（二）斜交旋转方法104

四、因子值及其应用107

五、使用SPSS软件进行因子分析110

（一）Extraction对话框110

（二）Rotation对话框111

（三）Scores对话框111

（四）Descriptives对话框111

（五）Options对话框112

第四章 聚类分析114

一、聚类分析的主要步骤114

（一）选择变量114

（二）计算相似性115

（三）聚类115

（四）聚类结果的解释和证实115

二、相似性测度115

（一）相关测度115

（二）距离测度117

（三）关联测度118

（四）数据的标准化问题119

三、聚类方法120

（一）层次聚类法120

（二）迭代聚类法127

（三）分类数的确定129

（四）聚类方法的选择130

四、聚类结果的解释和证实131

五、使利用SPSS软件进行聚类分析133

（一）Hierarchical Cluster133

（二）K-Means Cluster134

第五章 通径分析137

一、引言137

二、通径模型的设置138

三、递归通径模型与非递归通径模型139

（一）递归通径模型139

（二）非递归通径模型140

（三）递归通径模型分析的假设条件142

四、分解简单回归系数的通径分析142

（一）外生变量对最终反应变量的各种影响143

（二）以不同通径传递的间接影响143

（三）在控制某些变量的条件下的总影响的分解144

（四）标准化与非标准化的通径系数145

（五）用列表法报告各种影响作用分解146

五、分解简单相关系数的通径分析147

六、通径模型的调试与检验152

（一）通径模型的调试152

（二）通径模型的识别154

（三）对过度识别的通径模型的整体检验方法156

七、示范例题158

（一）初始通径模型158

（二）初始模型的模拟结果159

（三）调试模型的模拟结果159

（四）外生变量对最终反应变量的影响分解表160

（五）调试模型的统计检验161

第六章 logistic回归164

一、引言164

二、从线性回归到logistic回归165

（一）线性回归使用定性因变量严重违反本身假定165

（二）线性概率模型及其问题166

三、logistic回归模型的建立167

（一）logistic函数及其性质167

（二）logistic回归模型因变量的不同形式170

四、logistic回归系数的意义172

（一）以logit（p）方程的线性表达式来解释回归系数172

（二）以发生比Ω的指数表达式来解释回归系数173

（三）几种特殊情况的讨论174

（四）标准化的logistic回归系数176

五、logistic模型的整体评价和检验177

（一）对于整体模型的评价177

（二）对于整体模型的检验178

六、logistic模型回归系数的统计检验179

（一）回归系数的检验179

（二）系数子集的联合假设检验179

七、logistic回归示范例题180

（一）自变量同时纳入模型进行回归181

（二）含交互作用的回归185

（三）自变量组分步纳入的回归187

（四）自动筛选显著自变量的回归189

八、logistic回归的扩展之一：多分类logistic回归192

（一）多分类logistic回归原理193

（二）多分类logistic回归示例194

九、logistic回归的扩展之二：序次logistic回归198

（一）序次logistic回归原理199

（二）序次logistic回归示例201

第七章 泊松回归208

一、常规回归不适用于计数因变量209

（一）导致有偏且无效的统计检验209

（二）线性函数的不合理性210

二、泊松分布211

三、泊松回归211

四、模型的参数估计214

五、模型拟合评价与模型比较215

（一）以残差为基础的指标215

（二）以似然函数值为基础的指标216

（三）以信息标准为基础的指标216

六、模型回归系数的解释218

（一）关注条件均值的解释218

（二）关注预测概率的解释219

七、统计检验与推断220

（一）对模型整体的检验220

（二）对回归系数的检验221

八、示范例题222

（一）例1：居住地区与年龄对育龄妇女曾生子女数的影响222

（二）例2：检查纳入地区与年龄交互项的必要性226

（三）例3：偏移量offset的设定227

（四）例4：以泊松回归估计生育率229

（五）例5：以泊松回归估计城乡生育率231

（六）例6：以含交互项的泊松回归估计城乡生育率233

（七）例7：以泊松回归估计队列生育率234

第八章 对数线性模型237

一、从常规交互表分析到对数线性模型分析237

（一）传统交互表分析的缺点237

（二）对数线性模型的发展239

二、对数线性模型基础239

（一）交互表的类型239

（二）交互表的结构240

（三）独立性的卡方检验243

（四）交互表的对数线性模型化244

三、例2：夫妇的教育程度匹配分析261

（一）数据说明261

（二）独立模型262

（三）饱和模型264

（四）准独立模型269

（四）梯度婚配模型272

（六）跨层婚配模型273

四、对数线性模型与logistic类回归模型之间的联系276

（一）对数线性模型与logistic回归之间的联系276

（二）对数线性模型与多项logistic回归模型之间的联系278

（三）对数线性模型与序次logistic回归模型之间的联系281

第九章 多元方差分析284

一、简介多元方差分析与一元方差分析的关系284

二、多元方差分析的数据要求和假设条件286

三、例题数据及三个分析模型287

四、第一模型：单因素二元模型288

（一）用SPSS检查因变量是否为正态分布288

（二）SPSS多元方差分析中对单因素模型及其他检查的设置289

（三）第一模型分析输出的结果及讨论289

（四）关于第一模型分析的小结293

五、多元方差分析与一元方差分析区别的图示说明293

六、第二模型：双因素二元饱和模型295

（一）SPSS多元方差分析中多因素饱和模型的设置295

（二）第二模型分析输出的结果及讨论296

七、第三模型：双因素二元非饱和模型297

（一）SPSS多元方差分析中多因素非饱和模型的设置297

（二）第三模型分析输出的结果及讨论297

第十章 鉴别分析301

一、简介301

二、鉴别分析的假定条件和基本模型302

（一）鉴别分析的假定条件302

（二）鉴别分析的基本模型303

三、例题数据说明305

四、鉴别分析模型的各参数指标及统计检验305

（一）非标准化鉴别系数305

（二）标准化鉴别系数306

（三）结构系数307

（四）分组的矩心308

（五）鉴别力指数308

（六）残余鉴别力的检验310

（七）Fisher鉴别系数311

五、用SPSS对例题做鉴别分析的操作312

（一）SPSS鉴别分析数据格式312

（二）SPSS鉴别分析设置的操作312

（三）SPSS鉴别分类结果的输出格式313

第十一章 典型相关分析320

一、典型相关分析思路的简介321

二、典型相关模型的基本假设和数据要求323

三、使用SPSS软件进行典型相关分析324

（一）使用SPSS附带的典型相关分析命令程序进行分析325

（二）关于两种操作方法可能取得某些统计指标的不同结果的讨论326

四、典型相关分析的统计指标327

（一）典型相关系数328

（二）典型相关系数的平方328

（三）特征值及其他有关指标329

（四）检验典型相关系数329

（五）典型系数331

（六）典型负载系数332

（七）交叉负载333

（八）典型变量对本组观测变量总方差的代表比例333

（九）冗余指数335

五、关于典型冗余分析的介绍337

六、例题分析339

第十二章 结构方程模型345

一、引言345

二、应用结构方程模型分析的五个主要步骤346

三、模型设定346

四、模型识别349

五、模型估计351

六、模型评价353

七、模型修正357

八、AMOS结构方程模型分析的示范357

九、附录：AMOS 7.0软件操作说明371

（一）AMOS Graphics菜单及其常用设置371

（二）AG常见操作介绍374

（三）关于应用AMOS的其他几个问题381

第十三章 事件史分析385

一、什么是事件史分析385

（一）传统OLS回归模型的局限性385

（二）事件史分析概述386

（三）删截的类型387

（四）一些统计关系388

（五）估计生存函数的Kaplan-Meier方法389

二、事件史分析模型391

（一）离散时间logit模型392

（二）Cox比例风险模型393

（三）其他一些连续时间模型393

（四）关于模型的选择395

三、事件史分析的例示范题395

（一）例2：职位晋升分析——离散时间风险模型395

（二）例3：初育间隔分析——Cox比例风险模型397

（三）例4：省际迁移分析——离散时间风险模型398

（四）例5：初育间隔分析——Cox比例风险模型403

（五）例6和例7：初职流动分析——含随时间变化自变量的Cox比例风险模型405

四、需要注意的问题409

第十四章 对事件史原始数据进行预处理414

一、输入数据类型414

（一）用变量编排时间信息，时间变量的个数随案例而变化415

（二）用个数相等的时间变量编排时间信息并以编码标志事件发生415

（三）用记录编排的时间信息、时间记录不等量415

（四）用记录编排时间信息、等量的时间变量416

二、明确时间信息数据的处理418

（一）例1：对第一类数据（需计算各风险期长度）的改造418

（二）例2：对第一类数据（各风险期长度已知）的改造421

（三）例3：对风险期案例的条件性选择及统计422

三、隐含时间信息数据的处理425

（一）例4：对第二类数据的改造425

（二）例5：将第二类数据改造为含动态变量的离散时间模型数据431

四、例6：生育史人年数据改造439

五、讨论443

第十五章 对应分析446

一、什么是对应分析446

（一）对应分析的概念与基本形式446

（一）多元对应分析446

（三）对应分析的基本思路447

（四）对应分析方法的优点448

（五）对应分析方法的局限性448

二、对应分析的假设条件449

（一）被调查者回答问题时并不都从同一角度（或称维度）做出判断449

（二）所有被调查者对于某一维度重要性的评价不必一样450

（三）被调查者的评判角度和看法可以改变450

三、使用SPSS软件进行对应分析450

四、对应分析示例451

五、另一个示例：两个变量类别数都超过三类459

附录 关于用Excel软件取得统计检验临界值的方法466