社會統計方法與技術

本書從《社會科學定量分析叢書》選擇了9部，定名為《社會統計方法與技術》，由上下篇組成，已饗讀者。社會調查數據以定序和定量者居多。因此，本書着重介紹了定序和定量數據的處理和統計方法。學習並掌握本書的全部內容，不僅使讀者能正確熟練地應用很多統計方法，提高我國的社會定量分析水平，而且為進一步學習其他的社會統計技術鋪平了道路。 ^[1] 

上篇

一 定類數據分析/3

1.介紹/3

2.卡方檢驗/9

3.相關的量度/20

4.多元數據分析的介紹

5.結論/56

註釋/58

參考文獻/58

二 定序數據分析/60

簡介/60

1.定序量度/61

2.單個觀測值的二元預測/69

3.成對觀測值的二元預測/83

4.定量，定類和定序變量的聯合預測/100

5.多元分析/104

6.計算方法和統計推論/114

註釋/116

參考文獻/116

三 方差分析/118

1.導論/118

2.一維方差分析：所有類別/121

3.二維方差分析：所有類別/141

4.方差分析，定類樣本/164

5.其他模型/171

6.結論/180

參考文獻/183

四 關聯的量度/184

1.導論/184

2.離散數據的抽樣分佈/187

3.定類數據關聯的量度/189

4.量度連續（定距）數據的相關/218

5.量度定序數據的關聯/235

6.選擇適當的量度係數/254

7.相關與因果關係/256

註釋/257

參考文獻/259

五 多重回歸的應用/263

序/263

導言/264

1.多元迴歸模式：複習/264

2.設定錯誤/271

3.量度誤差/276

4.多元共線性/283

5.非線性和不可加性/292

6.異方差和自相關/306

7.結束語/317

註釋/318

參考文獻/319

下篇

一 線性概率模型、對數概率模型和正態概率模型/323

叢書編輯引言/323

1.線性概率模型/324

2.非線性概率模型的設定/341

3.二項應變量正態概率模型和對數概率模型的估計/356

4.最小卡方估計和多項模型/372

5.總結和擴展/382

註釋/387

參考文獻/393

二 迴歸的解釋與應用/395

叢書編輯導言/395

1.導論/396

2.基礎迴歸理論與社會科學實踐/400

3.迴歸估計的統計性質/412

4.迴歸係數的抽樣分佈/417

5.選擇一種設定/427

6.變量的重要性/439

7.結論/446

附錄 對迴歸一致性結果的證明/447

註釋/448

參考文獻/450

三 時間序列分析：迴歸技術/452

1.導論/452

2.時間序列迴歸分析：非滯後的情況/453

3.其他備樣的時變過程/484

4.時間序列迴歸分析：滯後的情況/497

5.預測/513

6.總結/524

附錄 防衞支出數據（單位：10億美元）/525

註釋/525

參考文獻/526

四 事件史分析法

——用於縱向數據的迴歸分析法/529

1.導論/529

2.離散時間事件史數據分析法/533

3.連續時間數據的參數分析法/542

4.比例風險模型和部分似然估計/551

5.多類事件史的數據估計分析法/559

6.重複事件分析法/567

7.狀態變化情況下的事件史分析法/572

8.結論/579

附錄A 最大似然和部分似然/580

附錄B GLIM 、SAS 和 BMDP程序實例清單/584

附錄C 計算機程序/588

註釋/591

參考文獻/592