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第一编 导论2

第一章 社会统计学概述2

第一节 社会统计学的基本含义2

一、相关概念2

二、社会统计学的含义3

第二节 社会统计学简史4

一、古典时期5

二、近代时期6

三、现代时期7

第三节 社会统计学在社会研究中的地位与作用9

一、社会研究的含义及体系9

二、社会统计学的知识背景与哲学基础13

三、社会统计学的作用15

第二章 随机现象与基础概率18

第一节 随机现象及其特征18

第二节 概率的定义19

一、随机事件19

二、随机事件的概率20

三、古典概率类型20

第三节 概率的加法定理21

一、特殊情况21

二、一般情况21

第四节 概率的乘法定理22

一、特殊情况22

二、一般情况23

三、概率论在日常生活中运用的几个例子25

第五节 概率与二项分布26

一、随机变量的含义26

二、随机变量的概率分布27

三、二项分布30

第三章 统计分析的准备与统计软件应用34

第一节 资料处理34

一、资料的审核、复查34

二、问卷编码和变量设置34

第二节 SPSS软件简介36

一、SPSS的产生与发展36

二、SPSS与其他常用统计软件比较37

三、SPSS的安装、启动与界面37

第三节 SPSS数据的基本操作39

一、数据的输入39

二、数据文件的调用和保存41

三、数据的清理44

四、数据文件的编辑46

五、数据文件的整理47

六、变量的变换和计算50

第二编 单变量统计54

第四章 数据的组织与展示54

第一节 数据的特点与类型54

一、数据的概念与特征54

二、数据的类型54

第二节 定类数据的组织与展示57

一、定类数据的组织57

二、定类数据的图示58

第三节 定序数据的组织与展示60

一、定序数据的组织60

二、定序变量的图示：累积频数分布图60

第四节 定距数据的组织与展示62

一、数据分组62

二、分组的步骤63

三、定距数据的图示：直方图64

第五节 数据组织与展示的SPSS应用65

一、频数分布65

二、条形图和饼图67

三、累积频数分布图68

四、定距数据的分组72

五、直方图77

第五章 集中趋势与离散趋势测量81

第一节 集中趋势测量81

一、定类变量：众数81

二、定序变量：中位数83

三、定距变量：均值85

四、众数、中位数和均值的比较87

第二节 离散趋势测量88

一、定类变量：异众比率88

二、定序变量：四分位差89

三、定距变量：标准差与方差91

四、相对离散程度：离散系数93

第三节 单变量描述分析的SPSS应用94

一、单变量描述分析的基本过程94

二、单变量描述分析的实例分析96

第六章 正态分布及其他常用分布100

第一节 正态分布的含义及性质100

一、频数分布与正态曲线100

二、正态分布的数学表达式101

第二节 正态分布曲线下的面积102

第三节 标准正态分布103

一、标准值与标准正态分布103

二、标准值的实际意义104

第四节 标准正态分布表的使用105

第五节 其他常用的统计学分布108

一、t分布109

二、x2分布109

三、F分布110

第六节 运用SPSS检验正态分布112

一、直方图112

二、P-P图113

第七章 参数估计116

第一节 抽样分布116

一、总体与样本116

二、概率抽样的几种类型117

三、统计量117

四、抽样分布117

五、样本均值的抽样分布118

第二节 参数的点估计120

一、总体均值与方差的点估计120

二、总体比例的点估计值121

三、点估计值的评价标准121

第三节 单总体均值与比例的区间估计123

一、单总体均值的区间估计124

二、大样本总体比例的区间估计128

第四节 两总体均值差异和比例差异的区间估计130

一、两总体均值差的区间估计130

二、两个总体比例差的区间估计133

第五节 样本容量的确定134

一、估计总体均值时样本容量的确定135

二、估计总体比例时样本容量的确定135

三、估计两个总体均值差时样本容量的确定136

四、估计两个总体比例之差时样本容量的确定137

第六节 单总体均值与比例区间估计的SPSS应用137

一、单均值的区间估计137

二、单总体比例的区间估计140

第八章 单总体假设检验147

第一节 假设检验概述147

一、统计推论与假设检验147

二、假设检验的基本思想147

三、假设检验的基本概念148

第二节 单个总体均值和比例的假设检验154

一、单个总体均值的检验154

二、单个总体比例的检验158

第三节 单均值和单比例假设检验的SPSS应用158

第三编 双变量统计164

第九章 两总体假设检验164

第一节 均值差异的假设检验164

一、大样本的Z检验164

二、小样本的t检验165

第二节 比例差异的假设检验168

第三节 均值差异比较与检验的SPSS应用169

一、Means过程170

二、独立样本的t检验174

三、配对样本的t检验178

第十章 交互分类与x2检验183

第一节 交互分类和交互分类表183

一、交互分类的作用183

二、交互分类表的表现形式186

三、交互分类表的形式要求189

第二节 x2检验190

一、x2检验的基本假定和原假设190

二、x2检验的计算公式和检验步骤190

三、x2检验的其他运用193

第三节 关系强度的测定195

一、φ系数和Q系数196

二、V系数197

三、C系数（列联系数）197

第四节 交互分类与x2检验的SPSS应用198

一、进行交互分类的基本过程198

二、实例分析201

第十一章 相关分析209

第一节 相关的基本性质209

一、相关关系的程度209

二、相关关系的方向211

三、相关关系的类型211

四、相关的对称性211

五、消减误差比例的意义213

第二节 相关测量法214

一、两个定类变量：λ，τy214

二、两个定序变量：Gamma，dY217

三、两个定距变量：简单线性回归（b）和积矩相关（r）223

四、定类变量与定序变量：λ，τy227

五、定类变量与定距变量：相关比率E2228

六、定序变量与定距变量：相关比率E2229

七、小结230

第三节 相关系数的假设检验231

一、两定类变量：x2检验231

二、两定序变量：Z检验、t检验232

三、两定距变量：F检验234

四、定类／定距变量：F检验（或单因素方差分析）235

五、总结：相关测量法与检验法237

第四节 相关测量和检验的SPSS应用238

一、Crosstabs中的相关分析238

二、Correlate中的相关分析242

第十二章 方差分析249

第一节 方差分析的概念与基本原理249

一、什么是方差分析249

二、方差分析的基本思想250

三、方差分析的基本假定250

第二节 单因素方差分析251

第三节 多因素方差分析简介255

一、基本思路255

二、注意事项256

第四节 方差分析的SPSS应用257

一、单因素方差分析的基本过程257

二、单因素方差分析的实例分析258

三、单因素方差分析的多重比较检验261

第四编 多变量统计266

第十三章 详析分析与偏相关266

第一节 详析分析266

一、因果分析266

二、阐明分析268

三、条件分析269

第二节 偏相关分析270

一、偏相关系数270

二、偏相关系数的检验273

第三节 偏相关分析的SPSS运用274

一、偏相关的操作过程274

二、案例分析275

第十四章 多元回归分析279

第一节 一元线性回归280

一、一元线性回归方程280

二、标准回归方程280

三、一元线性回归方程的检验281

第二节 复相关283

一、复相关与决定系数283

二、复相关系数的检验284

第三节 多元线性回归285

一、多元线性回归方程285

二、多重共线性及其诊断参数288

三、回归方程的检验289

四、逐步回归分析291

五、虚拟变量292

第四节 对数回归分析294

一、从多元线性回归到对数回归295

二、对数回归（logistic regression）295

三、多项对数回归（multinomial logistic regression）298

第五节 线性回归的SPSS应用299

一、线性回归的分析过程300

二、奇异值、影响点的确定305

三、实例分析306

第六节 对数回归分析的SPSS应用312

一、binary logistic的分析过程312

二、实例分析315

附录321

附录A 随机数字表321

附录B 标准正态分布表322

附录C Z检验：常用的显著度（α）与对应的临界值（｜Z0｜）324

附录D r值化为Z值325

附录E t分布表326

附录F x2分布表328

附录G F分布表330

部分练习题答案333

参考文献337

后记340