社会统计学与SPSS应用

张小山

扉页
社会统计学与SPSS应用(第二版)目录目录
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第一编导论
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)
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)
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)
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
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)
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)
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、χ2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)
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)
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)
一、单均值的区间估计(137)
二、单总体比例的区间估计(140)
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
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)
交互分类与χ2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χ2检验(190)
一、χ2检验的基本假定和原假设(190)
二、χ2检验的计算公式和检验步骤(190)
三、χ2检验的其他运用(193)
第三节关系强度的测定(195)
一、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χ2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)
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，τy(214)
二、两个定序变量：Gamma，dY(217)
四、定类变量与定序变量：λ，τy(227)
五、定类变量与定距变量：相关比率E2(228)
六、定序变量与定距变量：相关比率E2(229)
七、小结(230)
第三节相关系数的假设检验(231)
一、两定类变量：χ2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)
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)
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
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)
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)
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Dr值化为Z值(325)
附录Et分布表(326)
附录Fχ2分布表(328)
附录GF分布表(330)
部分练习题答案(333)
参考文献(337)
后记(340)