第一编 导论 2
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 54
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、x2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 164
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x2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 x2检验 190
一、x2检验的基本假定和原假设 190
二、x2检验的计算公式和检验步骤 190
三、x2检验的其他运用 193
第三节 关系强度的测定 195
一、φ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x2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：x2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 266
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C Z检验：常用的显著度（α）与对应的临界值（｜Z0｜） 324
附录D r值化为Z值 325
附录E t分布表 326
附录F x2分布表 328
附录G F分布表 330
部分练习题答案 333
参考文献 337
后记 340