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本書社會統計學是社會科學進行定量分析與研究的基本工具,也是社會學及相關專業的必修課程.本書在扼要介紹社會統計學的核心概念、發展簡史、學科背景之後,著重介紹了該門學科的基本原理與方法,尤其是在社會研究領域裡有關數據資料的整理、分析和推理的具體技術,主要包括:單變量和雙變量的描述性統計;基礎概率與常用統計分佈;參數估計和假設檢驗;方差分析與回歸分析;SPSS軟件的應用等.本書依託作者多年的教學和科研實踐,借鑒了國內外的研究成果,精心挑選大量與實際生活密切相關的例題和習題,通過系統合理的編排和深入淺出的講解,力圖讓數學基礎薄弱的讀者也能既輕鬆又扎實地掌握在社會研究中常用的統計方法和實際操作技術.全書體系規範、取捨得當、敘述清晰、通俗易懂,較好地滿足了廣大學生學習社會統計基礎知識的需要.
名人/編輯推薦
本書依托作者多年的教學和科研實踐，借鑒了國內外的研究成果，精心挑選與實際生活密切相關的大量例題和習題，通過系統合理的編排和深入淺出的講解，力圖讓數學基礎薄弱的讀者也能既輕松又扎實地掌握在社會研究中常用的統計方法及其實際操作技術。全書體系規范、取舍得當、敘述清晰、通俗易懂，較好地滿足了廣大學生學習社會統計基礎知識的需要。
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社會統計學與SPSS應用(第二版)目錄目錄
第一編導論
第一章社會統計學概述(2)
第一節社會統計學的基本含義(2)
一、相關概念(2)
二、社會統計學的含義(3)
第二節社會統計學簡史(4)
一、古典時期(5)
二、近代時期(6)
三、現代時期(7)
第三節社會統計學在社會研究中的地位與作用(9)
一、社會研究的含義及體系(9)
二、社會統計學的知識背景與哲學基礎(13)
三、社會統計學的作用(15)
第二章隨機現象與基礎概率(18)
第一節隨機現象及其特征(18)
第二節概率的定義(19)
一、隨機事件(19)
二、隨機事件的概率(20)
三、古典概率類型(20)
第三節概率的加法定理(21)
一、特殊情況(21)
二、一般情況(21)
第四節概率的乘法定理(22)
一、特殊情況(22)
二、一般情況(23)
三、概率論在日常生活中運用的幾個例子(25)
第五節概率與二項分布(26)
一、隨機變量的含義(26)
二、隨機變量的概率分布(27)
三、二項分布(30)
第三章統計分析的準備與統計軟件應用(34)
第一節資料處理(34)
一、資料的審核、復查(34)
二、問卷編碼和變量設置(34)
第二節SPSS軟件簡介(36)
一、SPSS的產生與發展(36)
二、SPSS與其他常用統計軟件比較(37)
三、SPSS的安裝、啟動與界面(37)
第三節SPSS數據的基本操作(39)
一、數據的輸入(39)
二、數據文件的調用和保存(41)
三、數據的清理(44)
四、數據文件的編輯(46)
五、數據文件的整理(47)
六、變量的變換和計算(50)
第二編單變量統計
第四章數據的組織與展示(54)
第一節數據的特點與類型(54)
一、數據的概念與特征(54)
二、數據的類型(54)
第二節定類數據的組織與展示(57)
一、定類數據的組織(57)
二、定類數據的圖示(58)
第三節定序數據的組織與展示(60)
一、定序數據的組織(60)
二、定序變量的圖示：累積頻數分布圖(60)
第四節定距數據的組織與展示(62)
一、數據分組(62)
二、分組的步驟(63)
三、定距數據的圖示：直方圖(64)
第五節數據組織與展示的SPSS應用(65)
一、頻數分布(65)
二、條形圖和餅圖(67)
三、累積頻數分布圖(68)
四、定距數據的分組(72)
五、直方圖(77)
第五章集中趨勢與離散趨勢測量(81)
第一節集中趨勢測量(81)
一、定類變量：眾數(81)
二、定序變量：中位數(83)
三、定距變量：均值(85)
四、眾數、中位數和均值的比較(87)
第二節離散趨勢測量(88)
一、定類變量：異眾比率(88)
二、定序變量：四分位差(89)
三、定距變量：標準差與方差(91)
四、相對離散程度：離散系數(93)
第三節單變量描述分析的SPSS應用(94)
一、單變量描述分析的基本過程(94)
二、單變量描述分析的實例分析(96)
第六章正態分布及其他常用分布(100)
第一節正態分布的含義及性質(100)
一、頻數分布與正態曲線(100)
二、正態分布的數學表達式(101)
第二節正態分布曲線下的面積(102)
第三節標準正態分布(103)
一、標準值與標準正態分布(103)
二、標準值的實際意義(104)
第四節標準正態分布表的使用(105)
第五節其他常用的統計學分布(108)
一、t分布(109)
二、χ2分布(109)
三、F分布(110)
第六節運用SPSS檢驗正態分布(112)
一、直方圖(112)
二、P P圖(113)
第七章參數估計(116)
第一節抽樣分布(116)
一、總體與樣本(116)
二、概率抽樣的幾種類型(117)
三、統計量(117)
四、抽樣分布(117)
五、樣本均值的抽樣分布(118)
第二節參數的點估計(120)
一、總體均值與方差的點估計(120)
二、總體比例的點估計值(121)
三、點估計值的評價標準(121)
第三節單總體均值與比例的區間估計(123)
一、單總體均值的區間估計(124)
二、大樣本總體比例的區間估計(128)
第四節兩總體均值差異和比例差異的區間估計(130)
一、兩總體均值差的區間估計(130)
二、兩個總體比例差的區間估計(133)
第五節樣本容量的確定(134)
一、估計總體均值時樣本容量的確定(135)
二、估計總體比例時樣本容量的確定(135)
三、估計兩個總體均值差時樣本容量的確定(136)
四、估計兩個總體比例之差時樣本容量的確定(137)
第六節單總體均值與比例區間估計的SPSS應用(137)
一、單均值的區間估計(137)
二、單總體比例的區間估計(140)
第八章單總體假設檢驗(147)
第一節假設檢驗概述(147)
一、統計推論與假設檢驗(147)
二、假設檢驗的基本思想(147)
三、假設檢驗的基本概念(148)
第二節單個總體均值和比例的假設檢驗(154)
一、單個總體均值的檢驗(154)
二、單個總體比例的檢驗(158)
第三節單均值和單比例假設檢驗的SPSS應用(158)
第三編雙變量統計
第九章兩總體假設檢驗(164)
第一節均值差異的假設檢驗(164)
一、大樣本的Z檢驗(164)
二、小樣本的t檢驗(165)
第二節比例差異的假設檢驗(168)
第三節均值差異比較與檢驗的SPSS應用(169)
一、Means過程(170)
二、獨立樣本的t檢驗(174)
三、配對樣本的t檢驗(178)
第十章交互分類與χ2檢驗(183)
第一節交互分類和交互分類表(183)
一、交互分類的作用(183)
二、交互分類表的表現形式(186)
三、交互分類表的形式要求(189)
第二節χ2檢驗(190)
一、χ2檢驗的基本假定和原假設(190)
二、χ2檢驗的計算公式和檢驗步驟(190)
三、χ2檢驗的其他運用(193)
第三節關系強度的測定(195)
一、系數和Q系數(196)
二、V系數(197)
三、C系數（列聯系數）(197)
第四節交互分類與χ2檢驗的SPSS應用(198)
一、進行交互分類的基本過程(198)
二、實例分析(201)
第十一章相關分析(209)
第一節相關的基本性質(209)
一、相關關系的程度(209)
二、相關關系的方向(211)
三、相關關系的類型(211)
四、相關的對稱性(211)
五、消減誤差比例的意義(213)
第二節相關測量法(214)
一、兩個定類變量：λ，τy(214)
二、兩個定序變量：Gamma，dY(217)
三、兩個定距變量：簡單線性回歸(b)和積矩相關(r)(223)
四、定類變量與定序變量：λ，τy(227)
五、定類變量與定距變量：相關比率E2(228)
六、定序變量與定距變量：相關比率E2(229)
七、小結(230)
第三節相關系數的假設檢驗(231)
一、兩定類變量：χ2檢驗(231)
二、兩定序變量：Z檢驗、t檢驗(232)
三、兩定距變量：F檢驗(234)
四、定類/定距變量：F檢驗（或單因素方差分析）(235)
五、總結：相關測量法與檢驗法(237)
第四節相關測量和檢驗的SPSS應用(238)
一、Crosstabs中的相關分析(238)
二、Correlate中的相關分析(242)
第十二章方差分析(249)
第一節方差分析的概念與基本原理(249)
一、什麼是方差分析(249)
二、方差分析的基本思想(250)
三、方差分析的基本假定(250)
第二節單因素方差分析(251)
第三節多因素方差分析簡介(255)
一、基本思路(255)
二、注意事項(256)
第四節方差分析的SPSS應用(257)
一、單因素方差分析的基本過程(257)
二、單因素方差分析的實例分析(258)
三、單因素方差分析的多重比較檢驗(261)
第四編多變量統計
第十三章詳析分析與偏相關(266)
第一節詳析分析(266)
一、因果分析(266)
二、闡明分析(268)
三、條件分析(269)
第二節偏相關分析(270)
一、偏相關系數(270)
二、偏相關系數的檢驗(273)
第三節偏相關分析的SPSS運用(274)
一、偏相關的操作過程(274)
二、案例分析(275)
第十四章多元回歸分析(279)
第一節一元線性回歸(280)
一、一元線性回歸方程(280)
二、標準回歸方程(280)
三、一元線性回歸方程的檢驗(281)
第二節復相關(283)
一、復相關與決定系數(283)
二、復相關系數的檢驗(284)
第三節多元線性回歸(285)
一、多元線性回歸方程(285)
二、多重共線性及其診斷參數(288)
三、回歸方程的檢驗(289)
四、逐步回歸分析(291)
五、虛擬變量(292)
第四節對數回歸分析(294)
一、從多元線性回歸到對數回歸(295)
二、對數回歸（logistic regression）(295)
三、多項對數回歸（multinomial logistic regression）(298)
第五節線性回歸的SPSS應用(299)
一、線性回歸的分析過程(300)
二、奇異值、影響點的確定(305)
三、實例分析(306)
第六節對數回歸分析的SPSS應用(312)
一、binary logistic的分析過程(312)
二、實例分析(315)
附錄(321)
附錄A隨機數字表(321)
附錄B標準正態分布表(322)
附錄CZ檢驗：常用的顯著度（α）與對應的臨界值（Z0）(324)
附錄Dr值化為Z值(325)
附錄Et分布表(326)
附錄Fχ2分布表(328)
附錄GF分布表(330)
部分練習題答案(333)
參考文獻(337)
后記(340)
第一編導論
第一章社會統計學概述(2)
第一節社會統計學的基本含義(2)
一、相關概念(2)
二、社會統計學的含義(3)
第二節社會統計學簡史(4)
一、古典時期(5)
二、近代時期(6)
三、現代時期(7)
第三節社會統計學在社會研究中的地位與作用(9)
一、社會研究的含義及體系(9)
二、社會統計學的知識背景與哲學基礎(13)
三、社會統計學的作用(15)
第二章隨機現象與基礎概率(18)
第一節隨機現象及其特征(18)
第二節概率的定義(19)
一、隨機事件(19)
二、隨機事件的概率(20)
三、古典概率類型(20)
第三節概率的加法定理(21)
一、特殊情況(21)
二、一般情況(21)
第四節概率的乘法定理(22)
一、特殊情況(22)
二、一般情況(23)
三、概率論在日常生活中運用的幾個例子(25)
第五節概率與二項分布(26)
一、隨機變量的含義(26)
二、隨機變量的概率分布(27)
三、二項分布(30)
第三章統計分析的準備與統計軟件應用(34)
第一節資料處理(34)
一、資料的審核、復查(34)
二、問卷編碼和變量設置(34)
第二節SPSS軟件簡介(36)
一、SPSS的產生與發展(36)
二、SPSS與其他常用統計軟件比較(37)
三、SPSS的安裝、啟動與界面(37)
第三節SPSS數據的基本操作(39)
一、數據的輸入(39)
二、數據文件的調用和保存(41)
三、數據的清理(44)
四、數據文件的編輯(46)
五、數據文件的整理(47)
六、變量的變換和計算(50)
第二編單變量統計
第四章數據的組織與展示(54)
第一節數據的特點與類型(54)
一、數據的概念與特征(54)
二、數據的類型(54)
第二節定類數據的組織與展示(57)
一、定類數據的組織(57)
二、定類數據的圖示(58)
第三節定序數據的組織與展示(60)
一、定序數據的組織(60)
二、定序變量的圖示：累積頻數分布圖(60)
第四節定距數據的組織與展示(62)
一、數據分組(62)
二、分組的步驟(63)
三、定距數據的圖示：直方圖(64)
第五節數據組織與展示的SPSS應用(65)
一、頻數分布(65)
二、條形圖和餅圖(67)
三、累積頻數分布圖(68)
四、定距數據的分組(72)
五、直方圖(77)
第五章集中趨勢與離散趨勢測量(81)
第一節集中趨勢測量(81)
一、定類變量：眾數(81)
二、定序變量：中位數(83)
三、定距變量：均值(85)
四、眾數、中位數和均值的比較(87)
第二節離散趨勢測量(88)
一、定類變量：異眾比率(88)
二、定序變量：四分位差(89)
三、定距變量：標準差與方差(91)
四、相對離散程度：離散系數(93)
第三節單變量描述分析的SPSS應用(94)
一、單變量描述分析的基本過程(94)
二、單變量描述分析的實例分析(96)
第六章正態分布及其他常用分布(100)
第一節正態分布的含義及性質(100)
一、頻數分布與正態曲線(100)
二、正態分布的數學表達式(101)
第二節正態分布曲線下的面積(102)
第三節標準正態分布(103)
一、標準值與標準正態分布(103)
二、標準值的實際意義(104)
第四節標準正態分布表的使用(105)
第五節其他常用的統計學分布(108)
一、t分布(109)
二、χ2分布(109)
三、F分布(110)
第六節運用SPSS檢驗正態分布(112)
一、直方圖(112)
二、P P圖(113)
第七章參數估計(116)
第一節抽樣分布(116)
一、總體與樣本(116)
二、概率抽樣的幾種類型(117)
三、統計量(117)
四、抽樣分布(117)
五、樣本均值的抽樣分布(118)
第二節參數的點估計(120)
一、總體均值與方差的點估計(120)
二、總體比例的點估計值(121)
三、點估計值的評價標準(121)
第三節單總體均值與比例的區間估計(123)
一、單總體均值的區間估計(124)
二、大樣本總體比例的區間估計(128)
第四節兩總體均值差異和比例差異的區間估計(130)
一、兩總體均值差的區間估計(130)
二、兩個總體比例差的區間估計(133)
第五節樣本容量的確定(134)
一、估計總體均值時樣本容量的確定(135)
二、估計總體比例時樣本容量的確定(135)
三、估計兩個總體均值差時樣本容量的確定(136)
四、估計兩個總體比例之差時樣本容量的確定(137)
第六節單總體均值與比例區間估計的SPSS應用(137)
一、單均值的區間估計(137)
二、單總體比例的區間估計(140)
第八章單總體假設檢驗(147)
第一節假設檢驗概述(147)
一、統計推論與假設檢驗(147)
二、假設檢驗的基本思想(147)
三、假設檢驗的基本概念(148)
第二節單個總體均值和比例的假設檢驗(154)
一、單個總體均值的檢驗(154)
二、單個總體比例的檢驗(158)
第三節單均值和單比例假設檢驗的SPSS應用(158)
第三編雙變量統計
第九章兩總體假設檢驗(164)
第一節均值差異的假設檢驗(164)
一、大樣本的Z檢驗(164)
二、小樣本的t檢驗(165)
第二節比例差異的假設檢驗(168)
第三節均值差異比較與檢驗的SPSS應用(169)
一、Means過程(170)
二、獨立樣本的t檢驗(174)
三、配對樣本的t檢驗(178)
第十章交互分類與χ2檢驗(183)
第一節交互分類和交互分類表(183)
一、交互分類的作用(183)
二、交互分類表的表現形式(186)
三、交互分類表的形式要求(189)
第二節χ2檢驗(190)
一、χ2檢驗的基本假定和原假設(190)
二、χ2檢驗的計算公式和檢驗步驟(190)
三、χ2檢驗的其他運用(193)
第三節關系強度的測定(195)
一、系數和Q系數(196)
二、V系數(197)
三、C系數（列聯系數）(197)
第四節交互分類與χ2檢驗的SPSS應用(198)
一、進行交互分類的基本過程(198)
二、實例分析(201)
第十一章相關分析(209)
第一節相關的基本性質(209)
一、相關關系的程度(209)
二、相關關系的方向(211)
三、相關關系的類型(211)
四、相關的對稱性(211)
五、消減誤差比例的意義(213)
第二節相關測量法(214)
一、兩個定類變量：λ，τy(214)
二、兩個定序變量：Gamma，dY(217)
三、兩個定距變量：簡單線性回歸(b)和積矩相關(r)(223)
四、定類變量與定序變量：λ，τy(227)
五、定類變量與定距變量：相關比率E2(228)
六、定序變量與定距變量：相關比率E2(229)
七、小結(230)
第三節相關系數的假設檢驗(231)
一、兩定類變量：χ2檢驗(231)
二、兩定序變量：Z檢驗、t檢驗(232)
三、兩定距變量：F檢驗(234)
四、定類/定距變量：F檢驗（或單因素方差分析）(235)
五、總結：相關測量法與檢驗法(237)
第四節相關測量和檢驗的SPSS應用(238)
一、Crosstabs中的相關分析(238)
二、Correlate中的相關分析(242)
第十二章方差分析(249)
第一節方差分析的概念與基本原理(249)
一、什麼是方差分析(249)
二、方差分析的基本思想(250)
三、方差分析的基本假定(250)
第二節單因素方差分析(251)
第三節多因素方差分析簡介(255)
一、基本思路(255)
二、注意事項(256)
第四節方差分析的SPSS應用(257)
一、單因素方差分析的基本過程(257)
二、單因素方差分析的實例分析(258)
三、單因素方差分析的多重比較檢驗(261)
第四編多變量統計
第十三章詳析分析與偏相關(266)
第一節詳析分析(266)
一、因果分析(266)
二、闡明分析(268)
三、條件分析(269)
第二節偏相關分析(270)
一、偏相關系數(270)
二、偏相關系數的檢驗(273)
第三節偏相關分析的SPSS運用(274)
一、偏相關的操作過程(274)
二、案例分析(275)
第十四章多元回歸分析(279)
第一節一元線性回歸(280)
一、一元線性回歸方程(280)
二、標準回歸方程(280)
三、一元線性回歸方程的檢驗(281)
第二節復相關(283)
一、復相關與決定系數(283)
二、復相關系數的檢驗(284)
第三節多元線性回歸(285)
一、多元線性回歸方程(285)
二、多重共線性及其診斷參數(288)
三、回歸方程的檢驗(289)
四、逐步回歸分析(291)
五、虛擬變量(292)
第四節對數回歸分析(294)
一、從多元線性回歸到對數回歸(295)
二、對數回歸（logistic regression）(295)
三、多項對數回歸（multinomial logistic regression）(298)
第五節線性回歸的SPSS應用(299)
一、線性回歸的分析過程(300)
二、奇異值、影響點的確定(305)
三、實例分析(306)
第六節對數回歸分析的SPSS應用(312)
一、binary logistic的分析過程(312)
二、實例分析(315)
附錄(321)
附錄A隨機數字表(321)
附錄B標準正態分布表(322)
附錄CZ檢驗：常用的顯著度（α）與對應的臨界值（Z0）(324)
附錄Dr值化為Z值(325)
附錄Et分布表(326)
附錄Fχ2分布表(328)
附錄GF分布表(330)
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