第一章 导论 1
第一节 质变数、受限变数与社会科学的研究 3
第二节 质变数与受限变数的机率分布 7
第三节 广义线性模型 20
第四节 最大或然估计法 24
第五节 质变数分析的统计软体 28
第六节 本书的章节 29
第一篇 基础篇 33
第二章 Stata软体简介 33
第一节 启动Stata 35
第二节 Stata指令的运用 38
第三节 如何有效地使用Stata 54
第三章 连续依变数的分析：线性回归模型 57
第一节 线性回归模型 59
第二节 最小平方法与线性回归系数的解读 60
第三节 线性回归模型的若干假定 63
第四节 一个线性回归的例子 66
第五节 线性机率模型 69
第六节 本章小结 75
第二篇 质变数 79
第四章 二分类依变数的分析：二分胜算对数模型 79
第一节 二分胜算对数模型 82
第二节 Stata指令 95
第三节 假设检定 103
第四节 回归系数的解释 113
第五节 模型适合度 134
第六节 残差值的检验 143
第五章 有序多分类依变数的分析：有序胜算对数模型 151
第一节 有序胜算对数模型 154
第二节 Stata指令 159
第三节 假设检定 166
第四节 回归系数的解释 170
第五节 平行回归假定之检测 186
第六节 广义有序胜算对数模型 189
第六章 无序多分类依变数的分析：多项胜算对数模型 199
第一节 无序多分类变数统计模型 201
第二节 Stata指令 204
第三节 假设检定 210
第四节 回归系数的解释 218
第五节 不相关选项独立性的假定 234
第三篇 受限变数 241
第七章 直接筛选型受限依变数的分析：截尾回归、Tobit模型与设限回归 241
第一节 受限依变数的成因：非随机之缺漏值 244
第二节 无母数观：Manski之上下限区段法 251
第三节 直接筛选之一：截尾分布及截尾回归 263
第四节 直接筛选之二：设限资料及设限回归 274
第五节 直接筛选之三：区段设限回归模型 291
第八章 间接筛选型受限依变数的分析：选样校正模型与因果效应模型 299
第一节 间接筛选模型之共通架构 302
第二节 间接筛选之一：两段式模型 304
第三节 间接筛选之二：连续依变数之选样模型 309
第四节 间接筛选之三：二分类依变数之选样模型 319
第五节 连续依变数之因果效应模型 330
参考书目 353
汉英对照索引 365
英汉对照索引 383