社會統(tǒng)計學與SPSS應用

社會統(tǒng)計學與SPSS應用(第二版)目錄目錄
第一編導論
第一章社會統(tǒng)計學概述(2)
第一節(jié)社會統(tǒng)計學的基本含義(2)
一、相關(guān)概念(2)
二、社會統(tǒng)計學的含義(3)
第二節(jié)社會統(tǒng)計學簡史(4)
一、古典時期(5)
二、近代時期(6)
三、現(xiàn)代時期(7)
第三節(jié)社會統(tǒng)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(tǒng)計學的知識背景與哲學基礎(chǔ)(13)
三、社會統(tǒng)計學的作用(15)
第二章隨機現(xiàn)象與基礎(chǔ)概率(18)
第一節(jié)隨機現(xiàn)象及其特征(18)
第二節(jié)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(jié)概率的加法定理(21)
一、特殊情況(21)
二、一般情況(21)
第四節(jié)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(jié)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(tǒng)計分析的準備與統(tǒng)計軟件應用(34)
第一節(jié)資料處理(34)
一、資料的審核、復查(34)
二、問卷編碼和變量設(shè)置(34)
第二節(jié)SPSS軟件簡介(36)
一、SPSS的產(chǎn)生與發(fā)展(36)
二、SPSS與其他常用統(tǒng)計軟件比較(37)
三、SPSS的安裝、啟動與界面(37)
第三節(jié)SPSS數(shù)據(jù)的基本操作(39)
一、數(shù)據(jù)的輸入(39)
二、數(shù)據(jù)文件的調(diào)用和保存(41)
三、數(shù)據(jù)的清理(44)
四、數(shù)據(jù)文件的編輯(46)
五、數(shù)據(jù)文件的整理(47)
六、變量的變換和計算(50)
第二編單變量統(tǒng)計
第四章數(shù)據(jù)的組織與展示(54)
第一節(jié)數(shù)據(jù)的特點與類型(54)
一、數(shù)據(jù)的概念與特征(54)
二、數(shù)據(jù)的類型(54)
第二節(jié)定類數(shù)據(jù)的組織與展示(57)
一、定類數(shù)據(jù)的組織(57)
二、定類數(shù)據(jù)的圖示(58)
第三節(jié)定序數(shù)據(jù)的組織與展示(60)
一、定序數(shù)據(jù)的組織(60)
二、定序變量的圖示：累積頻數(shù)分布圖(60)
第四節(jié)定距數(shù)據(jù)的組織與展示(62)
一、數(shù)據(jù)分組(62)
二、分組的步驟(63)
三、定距數(shù)據(jù)的圖示：直方圖(64)
第五節(jié)數(shù)據(jù)組織與展示的SPSS應用(65)
一、頻數(shù)分布(65)
二、條形圖和餅圖(67)
三、累積頻數(shù)分布圖(68)
四、定距數(shù)據(jù)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(jié)集中趨勢測量(81)
一、定類變量：眾數(shù)(81)
二、定序變量：中位數(shù)(83)
三、定距變量：均值(85)
四、眾數(shù)、中位數(shù)和均值的比較(87)
第二節(jié)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(shù)(93)
第三節(jié)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(tài)分布及其他常用分布(100)
第一節(jié)正態(tài)分布的含義及性質(zhì)(100)
一、頻數(shù)分布與正態(tài)曲線(100)
二、正態(tài)分布的數(shù)學表達式(101)
第二節(jié)正態(tài)分布曲線下的面積(102)
第三節(jié)標準正態(tài)分布(103)
一、標準值與標準正態(tài)分布(103)
二、標準值的實際意義(104)
第四節(jié)標準正態(tài)分布表的使用(105)
第五節(jié)其他常用的統(tǒng)計學分布(108)
一、t分布(109)
二、χ2分布(109)
三、F分布(110)
第六節(jié)運用SPSS檢驗正態(tài)分布(112)
一、直方圖(112)
二、PP圖(113)
第七章參數(shù)估計(116)
第一節(jié)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(tǒng)計量(117)
四、抽樣分布(117)
五、樣本均值的抽樣分布(118)
第二節(jié)參數(shù)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(jié)單總體均值與比例的區(qū)間估計(123)
一、單總體均值的區(qū)間估計(124)
二、大樣本總體比例的區(qū)間估計(128)
第四節(jié)兩總體均值差異和比例差異的區(qū)間估計(130)
一、兩總體均值差的區(qū)間估計(130)
二、兩個總體比例差的區(qū)間估計(133)
第五節(jié)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(jié)單總體均值與比例區(qū)間估計的SPSS應用(137)
一、單均值的區(qū)間估計(137)
二、單總體比例的區(qū)間估計(140)
第八章單總體假設(shè)檢驗(147)
第一節(jié)假設(shè)檢驗概述(147)
一、統(tǒng)計推論與假設(shè)檢驗(147)
二、假設(shè)檢驗的基本思想(147)
三、假設(shè)檢驗的基本概念(148)
第二節(jié)單個總體均值和比例的假設(shè)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(jié)單均值和單比例假設(shè)檢驗的SPSS應用(158)
第三編雙變量統(tǒng)計
第九章兩總體假設(shè)檢驗(164)
第一節(jié)均值差異的假設(shè)檢驗(164)
一、大樣本的Z檢驗(164)
二、小樣本的t檢驗(165)
第二節(jié)比例差異的假設(shè)檢驗(168)
第三節(jié)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(jié)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(xiàn)形式(186)
三、交互分類表的形式要求(189)
第二節(jié)χ2檢驗(190)
一、χ2檢驗的基本假定和原假設(shè)(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(jié)關(guān)系強度的測定(195)
一、系數(shù)和Q系數(shù)(196)
二、V系數(shù)(197)
三、C系數(shù)（列聯(lián)系數(shù)）(197)
第四節(jié)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(guān)分析(209)
第一節(jié)相關(guān)的基本性質(zhì)(209)
一、相關(guān)關(guān)系的程度(209)
二、相關(guān)關(guān)系的方向(211)
三、相關(guān)關(guān)系的類型(211)
四、相關(guān)的對稱性(211)
五、消減誤差比例的意義(213)
第二節(jié)相關(guān)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(guān)(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(guān)比率E2(228)
六、定序變量與定距變量：相關(guān)比率E2(229)
七、小結(jié)(230)
第三節(jié)相關(guān)系數(shù)的假設(shè)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(jié)：相關(guān)測量法與檢驗法(237)
第四節(jié)相關(guān)測量和檢驗的SPSS應用(238)
一、Crosstabs中的相關(guān)分析(238)
二、Correlate中的相關(guān)分析(242)
第十二章方差分析(249)
第一節(jié)方差分析的概念與基本原理(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)
第二節(jié)單因素方差分析(251)
第三節(jié)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(jié)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(tǒng)計
第十三章詳析分析與偏相關(guān)(266)
第一節(jié)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(jié)偏相關(guān)分析(270)
一、偏相關(guān)系數(shù)(270)
二、偏相關(guān)系數(shù)的檢驗(273)
第三節(jié)偏相關(guān)分析的SPSS運用(274)
一、偏相關(guān)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(jié)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(jié)復相關(guān)(283)
一、復相關(guān)與決定系數(shù)(283)
二、復相關(guān)系數(shù)的檢驗(284)
第三節(jié)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(shù)(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(jié)對數(shù)回歸分析(294)
一、從多元線性回歸到對數(shù)回歸(295)
二、對數(shù)回歸（logistic regression）(295)
三、多項對數(shù)回歸（multinomial logistic regression）(298)
第五節(jié)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(jié)對數(shù)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(shù)字表(321)
附錄B標準正態(tài)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)