《社會統計分析方法》是1999年中國人民大學出版社出版的圖書，作者是郭志剛。
基本介紹
- 作者：郭志剛
- ISBN：9787300028989
- 頁數：483
- 定價：39.00元
- 出版社：中國人民大學出版社
- 出版時間：1999-12
- 裝幀：平裝
內容介紹,作品目錄,
內容介紹
《社會統計分析方法:SPSS軟體套用》改變了以往統計學教科書單純講解統計原理與方法的缺陷，將各種多元統計分析方法與相應的計算機統計軟體結合起來介紹，從原理的討論到具體案例的分析示範和統計軟體使用說明，成為一體化的內容，並特別介紹了在社會學研究領域廣為流行的SPSS軟體的套用。
作品目錄
目錄
第一章 導論
一、關於本書各章的簡介
1.變數的測度等級
2.本書所介紹的分析方法的概述
3.本書介紹的統計方法的分類框架
二、在套用統計的研究中，要以研究方法論為指導
1.理論、觀察、統計之間的關係
2.統計研究中的常見謬誤
3.社會科學的研究對象和模型
4.統計分析與理論分析
5.真理性的檢驗與統計檢驗
第二章 多元線性回歸
一 變數的關係和回歸的任務
二 一元線性回歸模型
1.一元線性回歸方程
2.一元回歸係數的意義
3.變數變換
4.最小二乘估計的統計性質
5.模型的假設條件
三、多元線性回歸模型
1.多元線性回歸方程
2.回歸平面和回歸係數的意義
3.一般回歸模型
4.多元回歸模型估計的統計推斷
四、方程的解釋能力
1.確定係數R2
2.調整的確定係數R2adj
3.多元相關係數R
4.偏確定係數
5.偏相關係數
6.方差分析
五、回歸方程的檢驗和回歸係數的推斷統計
1.回歸方程的顯著性檢驗
2.回歸係數的顯著性檢驗
3.回歸係數的置信區間
4.回歸係數不顯著的原因
六、標準化回歸係數
七、回歸預測的區間估計
1.Y0的區間估計
2.Y0的預測
八、多重共線性及其解決方法
1.多重共線性的含義及其影響
2.多重共線性的檢驗
3.補救多重共線性影響的辦法
4.最優回歸方程的選擇
九、虛擬變數的套用
1.虛擬變數的建立
2.虛擬變數回歸係數的意義
3.採用虛擬變數的回歸分析的檢驗
4.其他形式的分類變數編碼和套用
附錄 關於SPSSforWindows進行回歸分析的有關操作
1.SPSS基本操作
2.線性回歸的基本操作
3.回歸分析假設條件的檢查
4.其他回歸分析指標輸出
5.要求SPSS輸出偏回歸係數的方差協方差矩陣並計算矩陣C
6.將SPSS回歸結果存成新變數
第三章 因子分析
一、因子分析原理
1.因子分析模型
2.因子分析中的有關概念
3.因子分析的步驟
二、求解初始因子
1.主成分分析法
2.公因子分析法
3.因子求解方法對結果的影響
三、解釋因子
1.正交旋轉方法
2.斜交旋轉方法
3.旋轉方法的選擇
4.解釋因子
四、因子值及其套用
五、用SPSS軟體進行因子分析
1.五xtraction對話框
2.Rotation對話框
3.FactorScores對話框
4.Descriptive對話框
5.Options對話框
第四章 聚類分析
一、聚類分析的主要步驟
1.選擇變數
2.計算相似性
3.聚類
4.聚類結果的解釋和證實
二、相似性測度
1.相關測度
2.距離測度
3.關聯測度
4.數據的標準化問題
三、聚類方法
1.層次聚類法
2.疊代聚類法
3.分類數的確定
4.聚類方法的選擇
四、聚類結果的解釋和證實
五、利用SPSS軟體進行聚類分析
1.HierarchicalCluster
2.k－meansCluster
第五章 通徑分析
一、引言
二、通徑模型的設定
三、遞歸通徑模型與非遞歸通徑模型
1.遞歸通徑模型
2.非遞歸通徑模型
3.遞歸通徑模型分析的假設條件
四、分解簡單回歸係數的通徑分析
1.計算一個變數對最終反應變數（ultimateresponsevariable）
的各種影響
2.以不同通徑傳遞的間接影響
3.在控制某些變數的條件下的總影響的分解工作
4.標準化與非標準化的通徑係數
5.用列表法報告各種影響作用分解
五、分解簡單相關係數的通徑分析
六、通徑模型的調試與檢驗
1.通徑模型的調試
2.通徑模型的識別
3.對過度識別的通徑模型的整體檢驗方法
第六章logistic回歸
一、引言
二、從多元線性回歸到logistic回歸
1.多元線性回歸中使用定性因變數嚴重違反本身假設條件
2.線性機率模型及其間題
三、logistic回歸模型的建立
1.logistic函式及其性質
2.logistic回歸模型因變數的不同形式
四、logistic回歸係數的意義
1.以1ogitp方程的線性表達式來解釋回歸係數
2.以發生比Ω的指數表達式來解釋回歸係數
3.幾種特殊情況的討論
4.標準化的logistic回歸係數
五、logistic模型各參數估計的評價及統計檢驗
1.對於整體模型的檢驗
2.回歸係數的檢驗
3.係數子集的聯合假設檢驗
六、示範例題
1.對兩個自變數同時納入模型進行回歸
2.兩個自變數並加上互動作用項的回歸
3.自變數組分步納入的回歸
4.自動選擇顯著自變數的分析
第七章 對數線性模型
一、從常規互動表分析到對數線性模型分析
1.傳統互動表分析的缺點
2.對數線性模型的發展
二、對數線性模型的基本原理
1.例1分析模型的背景情況
2.互動表單元頻數的對數線性模型化
3.對數線性模型參數估計值的理解
4.對數線性模型的統計檢驗
5.logit模型分析
三、兩種不同類型的輸入數據格式及本章例題數據
1.以互動單元為記錄的數據及SPSS中要求加權的操作
2.以原始案例為記錄的數據
四、SPSS對數線性模型分析各種功能的介紹
1.選用不同模型
2.設定模型中變數
3.定義模型中的項目
4.設定Delta值和參照組類別
5.設定輸出類型
6.在分層模型分析中增設自動篩選顯著效應項
7.對於SPSS對數線性模型各主要功能的歸納
五、例2分析，
1.對於例2飽和模型的分層檢驗及篩選出重要效應項
2.採用一般模型來取得例2簡約模型的參數估計
3.對例2簡約logit模型參數估計的分析
第八章 多元方差分析
一、簡介多元方差分析與一元方差分析的關係
1.從t檢驗到一元方差分析
2.從一元方差分析到多元方差分析
二、多元方差分析的數據要求和假設條件
三、例題數據及三個分析模型
四、第一模型：單因素二元模型
1.SPSS多元方差分析中單因素模型及其他檢查的設定
2.第一模型分析輸出的結果及討論
3.多元方差分析假設條件的檢查
4.關於第一模型分析的小結
五、多元方差分析與一元方差分析區別的圖示說明
六、第二模型：雙因素二元飽和模型
1.SPSS多元方差分析中多因素飽和模型的設定
2.第二模型分析輸出的結果及討論
七、第三模型：雙因素二元非飽和模型
1.SPSS多元方差分析中多因素非飽和模型的設定
2.第三模型分析輸出的結果及討論
第九章 鑑別分析
一、鑑別分析的假設條件和基本模型
1.鑑別分析的假設條件
2.鑑別分析的基本模型
二、關於例題
三、鑑別分析模型的各參數指標及統計檢驗
1.非標準化鑑別係數
2.標準化鑑別係數
3.結構係數
4.分組的矩心
5.鑑別力指數
6.殘餘鑑別力
7.Fisher鑑別係數
四、用SPSS進行鑑別分析的程式
1.SPSS鑑別分析數據格式
2.利用SPSS選單定義鑑別模型及各項參數
3.SPSS鑑別分析結果的輸出格式
第十章 典型相關分析
一、典型相關分析思路的簡介
二、典型相關模型的基本假設和數據要求
三、套用SPSS軟體進行典型相關分析
1.使用SPSS附帶的典型相關分析命令程式進行分析
2.用SPSS中MANOVA選單進行典型相關分析
3.關於兩種操作方法可能取得某些統計指標的不同結果的
討論
四、典型相關分析的統計指標
1.典型相關係數
2.典型相關係數的平方
3.特徵值及其他有關指標
4.檢驗典型相關係數
5.典型係數
6.典型負載係數
7.交叉負載係數
8.變式對本組觀測變數總方差的代表比例
9.冗餘指數
五、關於典型冗餘分析的討論
六、例題分析
第十一章 結構方程模型
一、套用結構方程模型分析的五個主要步驟
二、模型的設定
三、模型的識別
四、模型估計
五、模型評價
六、模型的修正
七、LISREL模型使用的示範
附錄 例題的小樣本及有關統計軟體套用的說明
1.LISREL第8版軟體套用操作的簡介
2.LISREL命令程式及有關說明
3.在SPSS中進行prelis和lisrel統計分析
第十二章 事件史分析
一、什麼是事件史分析
1.傳統OLS回歸模型的局限性
2.事件史分析概述
3.刪截的類型
4.一些統計關係
5.估計生存函式的Kaplan－Meyer方法
二、事件歷史分析模型
1.離散時間Logit模型
2.Cox比例風險模型
3.其他一些連續時間模型
4.關於模型的選擇
三、事件史分析的四個例子
1.關於職位晉升的假設例子――離散時間風險模型
2.研究初育間隔的假設例子――Cox比例風險模型
3.省際遷移的離散時間風險模型實例分析
4.初育間隔的Cox比例風險模型實例分析
四、需要注意的問題
附錄
第十三章 使用SPSS軟體對事件史原始數據進行預處理
一、輸入數據類型
1.用變數編排時間信息，時間變數的個數隨案例而變化
2.用個數相等的時間變數編排時間信息並以編碼標誌事件
發生
3.用記錄編排的時間信息、時間記錄不等量
4.用記錄編排時間信息、等量的時間變數
二、明確時間信息數據的處理
1.例1：對第一類數據（需計算各風險期長度）的改造
2.例2：對第一類數據（各風險期長度已知）的改造
3.例3：對風險期案例的條件性選擇及統計
三、隱含時間信息數據的處理
1.例4：對第二類數據的改造
2.例5：將第二類數據改造為含動態變數的離散時間模型
數據
四、討論
第十四章 對應分析
一、什麼是對應分析
1.對應分析的概念與基本形式
2.有關多元對應分析
3.對應分析的基本思路
4.對應分析方法的優點
5.對應分析方法的局限性
二、對應分析的假設條件
1.被調查者回答問題時並不都從同一角度（或稱維度）作出
判斷
2.所有被調查者對於某一維度重要性的評價不必一樣
3.被調查者的評判角度和看法可以改變
三、使用SPSS統計軟體進行對應分析
四、對應分析示例
五、另一個示例：兩個變數類別數都超過三類
附錄 關於用Exc，l軟體取得統計檢驗臨界值的方法
附表1：Durbin－Watson檢驗表（α=0.05）
附表2：Durbin－Watson 檢驗表（α=0.01）
第一章 導論
一、關於本書各章的簡介
1.變數的測度等級
2.本書所介紹的分析方法的概述
3.本書介紹的統計方法的分類框架
二、在套用統計的研究中，要以研究方法論為指導
1.理論、觀察、統計之間的關係
2.統計研究中的常見謬誤
3.社會科學的研究對象和模型
4.統計分析與理論分析
5.真理性的檢驗與統計檢驗
第二章 多元線性回歸
一 變數的關係和回歸的任務
二 一元線性回歸模型
1.一元線性回歸方程
2.一元回歸係數的意義
3.變數變換
4.最小二乘估計的統計性質
5.模型的假設條件
三、多元線性回歸模型
1.多元線性回歸方程
2.回歸平面和回歸係數的意義
3.一般回歸模型
4.多元回歸模型估計的統計推斷
四、方程的解釋能力
1.確定係數R2
2.調整的確定係數R2adj
3.多元相關係數R
4.偏確定係數
5.偏相關係數
6.方差分析
五、回歸方程的檢驗和回歸係數的推斷統計
1.回歸方程的顯著性檢驗
2.回歸係數的顯著性檢驗
3.回歸係數的置信區間
4.回歸係數不顯著的原因
六、標準化回歸係數
七、回歸預測的區間估計
1.Y0的區間估計
2.Y0的預測
八、多重共線性及其解決方法
1.多重共線性的含義及其影響
2.多重共線性的檢驗
3.補救多重共線性影響的辦法
4.最優回歸方程的選擇
九、虛擬變數的套用
1.虛擬變數的建立
2.虛擬變數回歸係數的意義
3.採用虛擬變數的回歸分析的檢驗
4.其他形式的分類變數編碼和套用
附錄 關於SPSSforWindows進行回歸分析的有關操作
1.SPSS基本操作
2.線性回歸的基本操作
3.回歸分析假設條件的檢查
4.其他回歸分析指標輸出
5.要求SPSS輸出偏回歸係數的方差協方差矩陣並計算矩陣C
6.將SPSS回歸結果存成新變數
第三章 因子分析
一、因子分析原理
1.因子分析模型
2.因子分析中的有關概念
3.因子分析的步驟
二、求解初始因子
1.主成分分析法
2.公因子分析法
3.因子求解方法對結果的影響
三、解釋因子
1.正交旋轉方法
2.斜交旋轉方法
3.旋轉方法的選擇
4.解釋因子
四、因子值及其套用
五、用SPSS軟體進行因子分析
1.五xtraction對話框
2.Rotation對話框
3.FactorScores對話框
4.Descriptive對話框
5.Options對話框
第四章 聚類分析
一、聚類分析的主要步驟
1.選擇變數
2.計算相似性
3.聚類
4.聚類結果的解釋和證實
二、相似性測度
1.相關測度
2.距離測度
3.關聯測度
4.數據的標準化問題
三、聚類方法
1.層次聚類法
2.疊代聚類法
3.分類數的確定
4.聚類方法的選擇
四、聚類結果的解釋和證實
五、利用SPSS軟體進行聚類分析
1.HierarchicalCluster
2.k－meansCluster
第五章 通徑分析
一、引言
二、通徑模型的設定
三、遞歸通徑模型與非遞歸通徑模型
1.遞歸通徑模型
2.非遞歸通徑模型
3.遞歸通徑模型分析的假設條件
四、分解簡單回歸係數的通徑分析
1.計算一個變數對最終反應變數（ultimateresponsevariable）
的各種影響
2.以不同通徑傳遞的間接影響
3.在控制某些變數的條件下的總影響的分解工作
4.標準化與非標準化的通徑係數
5.用列表法報告各種影響作用分解
五、分解簡單相關係數的通徑分析
六、通徑模型的調試與檢驗
1.通徑模型的調試
2.通徑模型的識別
3.對過度識別的通徑模型的整體檢驗方法
第六章logistic回歸
一、引言
二、從多元線性回歸到logistic回歸
1.多元線性回歸中使用定性因變數嚴重違反本身假設條件
2.線性機率模型及其間題
三、logistic回歸模型的建立
1.logistic函式及其性質
2.logistic回歸模型因變數的不同形式
四、logistic回歸係數的意義
1.以1ogitp方程的線性表達式來解釋回歸係數
2.以發生比Ω的指數表達式來解釋回歸係數
3.幾種特殊情況的討論
4.標準化的logistic回歸係數
五、logistic模型各參數估計的評價及統計檢驗
1.對於整體模型的檢驗
2.回歸係數的檢驗
3.係數子集的聯合假設檢驗
六、示範例題
1.對兩個自變數同時納入模型進行回歸
2.兩個自變數並加上互動作用項的回歸
3.自變數組分步納入的回歸
4.自動選擇顯著自變數的分析
第七章 對數線性模型
一、從常規互動表分析到對數線性模型分析
1.傳統互動表分析的缺點
2.對數線性模型的發展
二、對數線性模型的基本原理
1.例1分析模型的背景情況
2.互動表單元頻數的對數線性模型化
3.對數線性模型參數估計值的理解
4.對數線性模型的統計檢驗
5.logit模型分析
三、兩種不同類型的輸入數據格式及本章例題數據
1.以互動單元為記錄的數據及SPSS中要求加權的操作
2.以原始案例為記錄的數據
四、SPSS對數線性模型分析各種功能的介紹
1.選用不同模型
2.設定模型中變數
3.定義模型中的項目
4.設定Delta值和參照組類別
5.設定輸出類型
6.在分層模型分析中增設自動篩選顯著效應項
7.對於SPSS對數線性模型各主要功能的歸納
五、例2分析，
1.對於例2飽和模型的分層檢驗及篩選出重要效應項
2.採用一般模型來取得例2簡約模型的參數估計
3.對例2簡約logit模型參數估計的分析
第八章 多元方差分析
一、簡介多元方差分析與一元方差分析的關係
1.從t檢驗到一元方差分析
2.從一元方差分析到多元方差分析
二、多元方差分析的數據要求和假設條件
三、例題數據及三個分析模型
四、第一模型：單因素二元模型
1.SPSS多元方差分析中單因素模型及其他檢查的設定
2.第一模型分析輸出的結果及討論
3.多元方差分析假設條件的檢查
4.關於第一模型分析的小結
五、多元方差分析與一元方差分析區別的圖示說明
六、第二模型：雙因素二元飽和模型
1.SPSS多元方差分析中多因素飽和模型的設定
2.第二模型分析輸出的結果及討論
七、第三模型：雙因素二元非飽和模型
1.SPSS多元方差分析中多因素非飽和模型的設定
2.第三模型分析輸出的結果及討論
第九章 鑑別分析
一、鑑別分析的假設條件和基本模型
1.鑑別分析的假設條件
2.鑑別分析的基本模型
二、關於例題
三、鑑別分析模型的各參數指標及統計檢驗
1.非標準化鑑別係數
2.標準化鑑別係數
3.結構係數
4.分組的矩心
5.鑑別力指數
6.殘餘鑑別力
7.Fisher鑑別係數
四、用SPSS進行鑑別分析的程式
1.SPSS鑑別分析數據格式
2.利用SPSS選單定義鑑別模型及各項參數
3.SPSS鑑別分析結果的輸出格式
第十章 典型相關分析
一、典型相關分析思路的簡介
二、典型相關模型的基本假設和數據要求
三、套用SPSS軟體進行典型相關分析
1.使用SPSS附帶的典型相關分析命令程式進行分析
2.用SPSS中MANOVA選單進行典型相關分析
3.關於兩種操作方法可能取得某些統計指標的不同結果的
討論
四、典型相關分析的統計指標
1.典型相關係數
2.典型相關係數的平方
3.特徵值及其他有關指標
4.檢驗典型相關係數
5.典型係數
6.典型負載係數
7.交叉負載係數
8.變式對本組觀測變數總方差的代表比例
9.冗餘指數
五、關於典型冗餘分析的討論
六、例題分析
第十一章 結構方程模型
一、套用結構方程模型分析的五個主要步驟
二、模型的設定
三、模型的識別
四、模型估計
五、模型評價
六、模型的修正
七、LISREL模型使用的示範
附錄 例題的小樣本及有關統計軟體套用的說明
1.LISREL第8版軟體套用操作的簡介
2.LISREL命令程式及有關說明
3.在SPSS中進行prelis和lisrel統計分析
第十二章 事件史分析
一、什麼是事件史分析
1.傳統OLS回歸模型的局限性
2.事件史分析概述
3.刪截的類型
4.一些統計關係
5.估計生存函式的Kaplan－Meyer方法
二、事件歷史分析模型
1.離散時間Logit模型
2.Cox比例風險模型
3.其他一些連續時間模型
4.關於模型的選擇
三、事件史分析的四個例子
1.關於職位晉升的假設例子――離散時間風險模型
2.研究初育間隔的假設例子――Cox比例風險模型
3.省際遷移的離散時間風險模型實例分析
4.初育間隔的Cox比例風險模型實例分析
四、需要注意的問題
附錄
第十三章 使用SPSS軟體對事件史原始數據進行預處理
一、輸入數據類型
1.用變數編排時間信息，時間變數的個數隨案例而變化
2.用個數相等的時間變數編排時間信息並以編碼標誌事件
發生
3.用記錄編排的時間信息、時間記錄不等量
4.用記錄編排時間信息、等量的時間變數
二、明確時間信息數據的處理
1.例1：對第一類數據（需計算各風險期長度）的改造
2.例2：對第一類數據（各風險期長度已知）的改造
3.例3：對風險期案例的條件性選擇及統計
三、隱含時間信息數據的處理
1.例4：對第二類數據的改造
2.例5：將第二類數據改造為含動態變數的離散時間模型
數據
四、討論
第十四章 對應分析
一、什麼是對應分析
1.對應分析的概念與基本形式
2.有關多元對應分析
3.對應分析的基本思路
4.對應分析方法的優點
5.對應分析方法的局限性
二、對應分析的假設條件
1.被調查者回答問題時並不都從同一角度（或稱維度）作出
判斷
2.所有被調查者對於某一維度重要性的評價不必一樣
3.被調查者的評判角度和看法可以改變
三、使用SPSS統計軟體進行對應分析
四、對應分析示例
五、另一個示例：兩個變數類別數都超過三類
附錄 關於用Exc，l軟體取得統計檢驗臨界值的方法
附表1：Durbin－Watson檢驗表（α=0.05）
附表2：Durbin－Watson 檢驗表（α=0.01）
