1 導論
1.1 誰需要讀這本書
1.2 如何讀這本書
1.3 行為研究要回答什麼問題
1.4 管理與社會科學中定量的行為研究方法
1.5 什麼是科學的研究方法
1.6 總結
附：範文及注解
2 研究模型與實證研究
2.1 引言
2.2 行為研究的一般過程
2.3 科研立題與文獻回顧
2.4 理論基礎與研究模型
2.5 因果關繫
2.6 研究假設
2.7 變量的定義
2.8 分析單位
2.9 你的課題
3 社會調查方法
3.1 引言
3.2 社會調查方法是否適用於本研究
3.3 如何設計問卷
3.4 測度項分類法
3.5 確定目標群體與抽樣方法
3.6 數據預處理
3.7 數據分析
附：基本的統計知識
4 數據收集
4.1 什麼是抽樣
4.2 抽樣中的基本問題
4.3 抽樣方法
4.4 概率抽樣
4.5 抽樣計劃
附：前期數據分析
5 變量之間的關繫
5.1 引言
5.2 對群體的描述
5.3 群體中的信息量
5.4 樣本中的信息
5.5 兩個隨機變量之間的關繫
5.6 對SSxy和SSE的調整
5.7 回歸繫數作為一種關繫指標
5.8 小二乘法
5.9 不同的信息量之間的關繫
5.10 範文示例
5.11 總結
6 單變量線性回歸
6.線性回歸分析的目的
6.2 回歸分析的假定
6.3 回歸中的假設檢驗
6.4 擬合度的檢驗
7 多變量回歸
7.1 引言
7.2 多變量回歸的擬合
7.3 每一個自變量的作用
7.4 偏決定繫數與回歸繫數的關繫(選讀內容)
7.5 部分相關繫數與方差分析(選讀內容)
7.6 路徑圖
7.7 類別型自變量
7.8 高次項
7.9 範文示例
附：用SPSS檢驗線性回歸的基本前提
8 線性回歸的建模
8.1 引言
8.2 多重共線性
8.3 中介作用
8.4 調節作用(moderator effect)
8.5 理解回歸繫數
8.6 調節作用的測試過程
8.7 調節作用中的統計效能
附：用SPSS做回歸分析
9 因子分析的一般思路
9.1 引言
9.2 社會調查數據分析的總體步驟
9.3 構件與測度項
9.4 測度項的方差
9.5 因子的求解原理
9.6 多個因子的情況
9.7 測度工具的質量檢驗
9.8 再談信度
10 探索性因子分析
10.1 引言
10.2 用啟發式的分析法進行探索性因子分析
10.3 用主成分分析法得到因子
10.4 一些數學細節(選讀內容)
10.5 因子的個數
10.6 因子旋轉
10.7 主成分分析法的缺點
10.8 探索性因子分析應用中的情況
10.9 範文示例
附：在SPSS中做探索性因子分析
11 驗證性因子分析
11.1 驗證性因子分析的概念與一般形式
11.2 單因子、兩個測度項
11.3 單因子、三個測度項
11.4 單因子、四個測度項
11.5 兩個因子、兩個測度項
11.6 極大似然估計(選讀內容)
11.7 測度項的效度
11.8 模型的擬合度
11.9 應用中的問題
11.10 用SIMPLIS進行簡單的測度模型檢驗
11.11 因子結構在多個組中的穩定性分析
附：LISREL的基本使用方法
12 結構方程分析
12.1 結構方程
12.2 結構方程的數學表述(選讀內容)
12.3 結構方程求解
12.4 SIMPLIS編程
12.5 結果與分析
12.6 多層因子分析
12.7 兩個外生變量的因果強度比較
12.8 因果關繫在兩個組中的不變性
12.9 比較非嵌套模型
13 構成性測度與PLS
13.1 構成性測度項
13.2 構成性測度項與反映性測度項
13.3 構成性測度項的效度
13.4 PLS的結構方程分析思路
13.5 PLS模型的擬合度與假設檢驗
13.6 範文示例
13.7 PLS的分析過程
14 潛變量的調節作用
14.1 潛變量的調節作用
14.2 分組檢驗方法
14.3 有調節多變量回歸
14.4 基於PLS的測度項之積法
14.5 在基於協方差的SEM中使用測度項之積法
14.6 方法的選擇
14.7 範文示例
15 論文撰寫與發表
15.1 引言
15.2 寫前的計劃
15.3 寫Introduct，ion
15.4 寫Theoretical Development
15.5 寫Methodology
15.6 寫Data Analysis
15.7 寫Discussion and Implications
15.8 寫Conclusion
15.9 全文的協調
15.10 段落的組織
15.11 單句的表達
15.12 時態
15.13 投稿的準備
15.14 審稿的標準
15.15 修改與再投稿的過程
15.16 結語