社会统计学是社会科学进行定量分析与研究的基本工具,也是社会学及相关专业的必修课程。本书在扼要介绍社会统计学的核心概念、发展简史、学科背景之后,着重介绍了该门学科的基本原理与方法,尤其是在社会研究领域里有关数据资料的整理、分析和推理的具体技术,主要包括单变量和双变量的描述性统计、基础概率与常用统计分布、参数估计和假设检验、方差分析与回归分析和SPSS软件的应用等。
社会学在中国内地恢复重建已将近30年了。伴随着中国社会改革开放的深入,社会学学科也在不断探索和研究中国社会的过程中一天天发展进步。正是急剧的社会变迁和纷繁复杂的社会生活,为中国社会学的发展壮大提供了大的舞台。社会学也在这个舞台上大显身手,在帮助人们认识社会规律、制定社会政策、解决社会问题、创建和谐社会等诸多方面发挥着越来越大的作用。
自20世纪80年代初期进入社会学领域以来,笔者就深深地被这一学科的独特视角、研究方法以及丰富多彩的研究领域所吸引,20多年来一直在大学醉心于社会学专业的教学与科研工作。80年代中期在北京大学攻读硕士和博士学位的5年中,笔者就从一些国外的和国内早期的社会学教材中获得了许多的收益。90年代中期至新世纪初在华中理工大学(现改名为华中科技大学)社会学系任教的几年中,曾出版了《现代社会调查方法》(独著,1996年初版,2001年第2版,2005年第3版)和《社会学导论》(主编,1997年)两本专业基础课教材。出版社反馈的信息表明,这两本教材受到了广大教师和学生的普遍欢迎,《现代社会调查方法》已发行12万册。
正是在这样一种基础上,出版社盛情邀请笔者组织编写一套新编大学社会学教材。这对笔者来说,无疑是一项十分艰巨的任务。因为一方面自己才疏识浅,对社会学的许多领域了解不多,难以胜任这一工作;另一方面,自己日常的教学、科研以及指导研究生的任务也比较繁重,时间和精力上也有一定困难。虽几次推托,但终究经不住出版社的盛情邀请,只好勉为其难地担当起这套教材总主编的重任。
客观地说,目前国内的社会学教材已有不少。但除了社会学概论、社会学研究方法、西方社会学理论、社会心理学、社会统计学等主干课程的教材版本相对较多外,其他分支社会学的教材往往很少。同时,许多教材由于编写和出版的时间较早,部分内容已不适应当前教学的需要。另外,相对于美国等西方发达国家中社会学教材种类繁多的状况,国内社会学教材可选择的余地实在太小。这些状况为这套教材的编写提供了现实的需要。
这套新编大学社会学教材的编写目标,主要体现在以下三个方面。
一是全面性。希望经过5~10年的努力,编写出覆盖目前社会学系所开设的30门左右的专业课程的教材(其中,专业基础课教材10种左右,专业选修课教材20种左右),以增加社会学教师选择教材的空间,同时改变目前少数专业选修课找不到教材的局面。
二是规范性。这种规范性一方面体现在全套教材的整体规划和单本教材的具体设置都是依据社会学学科的内容结构;另一方面也体现在对每一种教材的编写要求是以现有的、成熟的、社会学界普遍采用的体系、框架和知识点为依据。
三是本土化。尽管社会学教材中的许多内容都会涉及西方社会、西方社会学家以及西方社会学理论,但我们更加强调在教材的编写中要将社会学的基本原理应用于中国社会的现实,要以中国的社会、中国的材料来向中国的学生介绍社会学的基本概念、基本理论和研究领域。
笔者深知,要达到上述目标,需要全国社会学界同行的大力支持。我们真诚希望有更多的有经验的社会学教师、研究者加入这一工作中来,成为这套教材的编写者。
如果有更多的学生从这套教材中获得了对社会学知识的了解,打开了认识中国社会的窗口,那么我们的工作和努力就获得了回报。我们期待着
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、2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、PP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2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2检验(190)
一、2检验的基本假定和原假设(190)
二、2检验的计算公式和检验步骤(190)
三、2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2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,y(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,y(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:2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()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F2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)