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社会统计学与SPSS应用(第二版)目录目录┃第一编导论┃第一章社会统计学概述(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)┃第三节社会统计学在社会研究中的地位与作用(9)┃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)┃第二章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)┃第三章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┃第四章数据的组织与展示(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)┃第五章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)┃第六章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)┃第七章参数估计(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)┃第四节两总体均值差异和比例差异的区间估计(130)┃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)┃三、估计两个总体均值差时样本容量的确定(136)┃四、估计两个总体比例之差时样本容量的确定(137)┃第六节单总体均值与比例区间估计的SPSS应用(137)┃一、单均值的区间估计(137)┃二、单总体比例的区间估计(140)┃第八章单总体假设检验(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┃第九章两总体假设检验(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)┃第十章交互分类与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)┃第十一章相关分析(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)┃三、两个定距变量：简单线性回归(b)和积矩相关(r)(223)┃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)┃四、定类/定距变量：F检验（或单因素方差分析）(235)┃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)┃第十二章方差分析(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┃第十三章详析分析与偏相关(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)┃第十四章多元回归分析(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)┃三、多项对数回归（multinomial logistic regression）(298)┃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CZ检验：常用的显著度（α）与对应的临界值（Z0）(324)┃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)