社会统计分析方法

目录 第一章 导论 一、关于本书各章的简介 1.变量的测度等级 2.本书所介绍的分析方法的概述 3.本书介绍的统计方法的分类框架 二、在应用统计的研究中，要以研究方法论为指导 1.理论、观察、统计之间的关系 2.统计研究中的常见谬误 3.社会科学的研究对象和模型 4.统计分析与理论分析 5.真理性的检验与统计检验 第二章 多元线性回归 一 变量的关系和回归的任务 二 一元线性回归模型 1.一元线性回归方程 2.一元回归系数的意义 3.变量变换 4.最小二乘估计的统计性质 5.模型的假设条件 三、多元线性回归模型 1.多元线性回归方程 2.回归平面和回归系数的意义 3.一般回归模型 4.多元回归模型估计的统计推断 四、方程的解释能力 1.确定系数R2 2.调整的确定系数R2adj 3.多元相关系数R 4.偏确定系数 5.偏相关系数 6.方差分析 五、回归方程的检验和回归系数的推断统计 1.回归方程的显著性检验 2.回归系数的显著性检验 3.回归系数的置信区间 4.回归系数不显著的原因 六、标准化回归系数 七、回归预测的区间估计 1.Y0的区间估计 2.Y0的预测 八、多重共线性及其解决方法 1.多重共线性的含义及其影响 2.多重共线性的检验 3.补救多重共线性影响的办法 4.最优回归方程的选择 九、虚拟变量的应用 1.虚拟变量的建立 2.虚拟变量回归系数的意义 3.采用虚拟变量的回归分析的检验 4.其他形式的分类变量编码和应用 附录 关于SPSSforWindows进行回归分析的有关操作 1.SPSS基本操作 2.线性回归的基本操作 3.回归分析假设条件的检查 4.其他回归分析指标输出 5.要求SPSS输出偏回归系数的方差协方差矩阵并计算矩阵C 6.将SPSS回归结果存成新变量 第三章 因子分析 一、因子分析原理 1.因子分析模型 2.因子分析中的有关概念 3.因子分析的步骤 二、求解初始因子 1.主成分分析法 2.公因子分析法 3.因子求解方法对结果的影响 三、解释因子 1.正交旋转方法 2.斜交旋转方法 3.旋转方法的选择 4.解释因子 四、因子值及其应用 五、用SPSS软件进行因子分析 1.五xtraction对话框 2.Rotation对话框 3.FactorScores对话框 4.Descriptive对话框 5.Options对话框 第四章 聚类分析 一、聚类分析的主要步骤 1.选择变量 2.计算相似性 3.聚类 4.聚类结果的解释和证实 二、相似性测度 1.相关测度 2.距离测度 3.关联测度 4.数据的标准化问题 三、聚类方法 1.层次聚类法 2.迭代聚类法 3.分类数的确定 4.聚类方法的选择 四、聚类结果的解释和证实 五、利用SPSS软件进行聚类分析 1.HierarchicalCluster 2.k－meansCluster 第五章 通径分析 一、引言 二、通径模型的设置 三、递归通径模型与非递归通径模型 1.递归通径模型 2.非递归通径模型 3.递归通径模型分析的假设条件 四、分解简单回归系数的通径分析 1.计算一个变量对最终反应变量（ultimateresponsevariable） 的各种影响 2.以不同通径传递的间接影响 3.在控制某些变量的条件下的总影响的分解工作 4.标准化与非标准化的通径系数 5.用列表法报告各种影响作用分解 五、分解简单相关系数的通径分析 六、通径模型的调试与检验 1.通径模型的调试 2.通径模型的识别 3.对过度识别的通径模型的整体检验方法 第六章logistic回归 一、引言 二、从多元线性回归到logistic回归 1.多元线性回归中使用定性因变量严重违反本身假设条件 2.线性概率模型及其间题 三、logistic回归模型的建立 1.logistic函数及其性质 2.logistic回归模型因变量的不同形式 四、logistic回归系数的意义 1.以1ogitp方程的线性表达式来解释回归系数 2.以发生比Ω的指数表达式来解释回归系数 3.几种特殊情况的讨论 4.标准化的logistic回归系数 五、logistic模型各参数估计的评价及统计检验 1.对于整体模型的检验 2.回归系数的检验 3.系数子集的联合假设检验 六、示范例题 1.对两个自变量同时纳入模型进行回归 2.两个自变量并加上交互作用项的回归 3.自变量组分步纳入的回归 4.自动选择显著自变量的分析 第七章 对数线性模型 一、从常规交互表分析到对数线性模型分析 1.传统交互表分析的缺点 2.对数线性模型的发展 二、对数线性模型的基本原理 1.例1分析模型的背景情况 2.交互表单元频数的对数线性模型化 3.对数线性模型参数估计值的理解 4.对数线性模型的统计检验 5.logit模型分析 三、两种不同类型的输入数据格式及本章例题数据 1.以交互单元为记录的数据及SPSS中要求加权的操作 2.以原始案例为记录的数据 四、SPSS对数线性模型分析各种功能的介绍 1.选用不同模型 2.设置模型中变量 3.定义模型中的项目 4.设置Delta值和参照组类别 5.设置输出类型 6.在分层模型分析中增设自动筛选显著效应项 7.对于SPSS对数线性模型各主要功能的归纳 五、例2分析， 1.对于例2饱和模型的分层检验及筛选出重要效应项 2.采用一般模型来取得例2简约模型的参数估计 3.对例2简约logit模型参数估计的分析 第八章 多元方差分析 一、简介多元方差分析与一元方差分析的关系 1.从t检验到一元方差分析 2.从一元方差分析到多元方差分析 二、多元方差分析的数据要求和假设条件 三、例题数据及三个分析模型 四、第一模型：单因素二元模型 1.SPSS多元方差分析中单因素模型及其他检查的设置 2.第一模型分析输出的结果及讨论 3.多元方差分析假设条件的检查 4.关于第一模型分析的小结 五、多元方差分析与一元方差分析区别的图示说明 六、第二模型：双因素二元饱和模型 1.SPSS多元方差分析中多因素饱和模型的设置 2.第二模型分析输出的结果及讨论 七、第三模型：双因素二元非饱和模型 1.SPSS多元方差分析中多因素非饱和模型的设置 2.第三模型分析输出的结果及讨论 第九章 鉴别分析 一、鉴别分析的假设条件和基本模型 1.鉴别分析的假设条件 2.鉴别分析的基本模型 二、关于例题 三、鉴别分析模型的各参数指标及统计检验 1.非标准化鉴别系数 2.标准化鉴别系数 3.结构系数 4.分组的矩心 5.鉴别力指数 6.残余鉴别力 7.Fisher鉴别系数 四、用SPSS进行鉴别分析的程序 1.SPSS鉴别分析数据格式 2.利用SPSS菜单定义鉴别模型及各项参数 3.SPSS鉴别分析结果的输出格式 第十章 典型相关分析 一、典型相关分析思路的简介 二、典型相关模型的基本假设和数据要求 三、应用SPSS软件进行典型相关分析 1.使用SPSS附带的典型相关分析命令程序进行分析 2.用SPSS中MANOVA菜单进行典型相关分析 3.关于两种操作方法可能取得某些统计指标的不同结果的 讨论 四、典型相关分析的统计指标 1.典型相关系数 2.典型相关系数的平方 3.特征值及其他有关指标 4.检验典型相关系数 5.典型系数 6.典型负载系数 7.交叉负载系数 8.变式对本组观测变量总方差的代表比例 9.冗余指数 五、关于典型冗余分析的讨论 六、例题分析 第十一章 结构方程模型 一、应用结构方程模型分析的五个主要步骤 二、模型的设定 三、模型的识别 四、模型估计 五、模型评价 六、模型的修正 七、LISREL模型使用的示范 附录 例题的小样本及有关统计软件应用的说明 1.LISREL第8版软件应用操作的简介 2.LISREL命令程序及有关说明 3.在SPSS中进行prelis和lisrel统计分析 第十二章 事件史分析 一、什么是事件史分析 1.传统OLS回归模型的局限性 2.事件史分析概述 3.删截的类型 4.一些统计关系 5.估计生存函数的Kaplan－Meyer方法 二、事件历史分析模型 1.离散时间Logit模型 2.Cox比例风险模型 3.其他一些连续时间模型 4.关于模型的选择 三、事件史分析的四个例子 1.关于职位晋升的假设例子――离散时间风险模型 2.研究初育间隔的假设例子――Cox比例风险模型 3.省际迁移的离散时间风险模型实例分析 4.初育间隔的Cox比例风险模型实例分析 四、需要注意的问题 附录 第十三章 使用SPSS软件对事件史原始数据进行预处理 一、输入数据类型 1.用变量编排时间信息，时间变量的个数随案例而变化 2.用个数相等的时间变量编排时间信息并以编码标志事件 发生 3.用记录编排的时间信息、时间记录不等量 4.用记录编排时间信息、等量的时间变量 二、明确时间信息数据的处理 1.例1：对第一类数据（需计算各风险期长度）的改造 2.例2：对第一类数据（各风险期长度已知）的改造 3.例3：对风险期案例的条件性选择及统计 三、隐含时间信息数据的处理 1.例4：对第二类数据的改造 2.例5：将第二类数据改造为含动态变量的离散时间模型 数据 四、讨论 第十四章 对应分析 一、什么是对应分析 1.对应分析的概念与基本形式 2.有关多元对应分析 3.对应分析的基本思路 4.对应分析方法的优点 5.对应分析方法的局限性 二、对应分析的假设条件 1.被调查者回答问题时并不都从同一角度（或称维度）作出 判断 2.所有被调查者对于某一维度重要性的评价不必一样 3.被调查者的评判角度和看法可以改变 三、使用SPSS统计软件进行对应分析 四、对应分析示例 五、另一个示例：两个变量类别数都超过三类 附录 关于用Exc，l软件取得统计检验临界值的方法 附表1：Durbin－Watson检验表（α＝0.05） 附表2：Durbin－Watson 检验表（α＝0.01）

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