●第１章為什麼社會研究者要使用統計學
社會研究的本質
為什麼要假設檢驗
社會研究的階段
使用數字來做社會研究
統計學的功能
第一部分描述統計
第２章組織數據
定類數據的頻數分布
分布的比較
比例和百分比
比和比率
定序與定距數據的簡單頻數分布
定距數據的分組頻數分布
累積分布
百分比等級
對小數的處理
對組限的進一步討論
可變組距
交互表
圖形呈現
頻數分布的形狀
第３章集中趨勢的測量
眾數
中位數
均值
如何計算復雜公式
從簡單頻數分布計算眾數、中位數和均值
眾數、中位數和均值的比較
第４章變異性的測量
全距
四分位差
方差和標準差
從原始數據計算方差和標準差的公式
從簡單頻數分布計算方差和標準差
標準差的含義
變異繫數
變異性測量方法的比較
分布的可視化
從分組頻數分布計算均值和標準差
第二部分從描述到決策
第５章概率與正態曲線
概率的法則
概率的分布
作為一種概率分布的正態曲線
正態曲線的性質
正態曲線的模型與現實
正態曲線所覆蓋的面積
標準分與正態曲線
通過正態曲線獲取概率
第６章樣本與總體
研究中的誤差
抽樣方法
抽樣誤差
均值的抽樣分布
均值的標準誤
置信區間
ｔ分布
比例的估計
第三部分統計決策
第７章均值間差異的顯著性檢驗
樣本均值和總體均值間差異的檢驗
兩個樣本均值間差異的檢驗
零假設：均值間無差異
研究假設：均值間存在差異
均值間差異的抽樣分布
均值間差異分布的假設檢驗
顯著性水平
均值間差異的標準誤
均值間差異的檢驗
相倚樣本的比較
兩個樣本比例的檢驗
單尾檢驗
效應規模
均值間差異檢驗的要求
第８章方差分析
方差分析的邏輯
平方和
均方
Ｆ值
均值的多重比較
雙因素方差分析
Ｆ值的使用要求
第９章非參數檢驗
單因素卡方檢驗
雙因素卡方檢驗
中位數檢驗
曼-惠特尼Ｕ檢驗
克魯斯凱-沃利斯檢驗
第四部分從決策到相關
第１０章相關
相關的強度
相關的方向
曲線相關
相關繫數
皮爾遜相關繫數
散點圖的重要性
偏相關
第１１章回歸分析
回歸模型
回歸直線的解釋
預測誤差
回歸與皮爾遜相關繫數
回歸與方差分析
虛擬變量
邏輯斯諦回歸
第１２章相關性的非參數測量
斯皮爾曼等級相關繫數
古德曼和克魯斯凱的γ繫數
２×２的表中定類數據的相關繫數
大於２×２的表中定類數據的相關繫數
深入討論
第１３章針對研究問題選擇統計方法
研究情境
解決方案
附錄
附錄ＡSPSS和GSS的使用
附錄ＢStatCrunch
附錄Ｃ附表
附錄Ｄ公式列表
附錄Ｅ數學基礎知識
術語表
部分課後習題答案
索引
符號表
譯後記

《社會研究中的基礎統計學》是一本清晰生動、深入淺出的統計學入門實用手冊。本書向學生及研究者介紹了社會研究中關於統計學的基本知識，書中不僅對統計原理和方法做了繫統、全面的介紹與闡釋，而且重點關注了沒有很強的數學背景的讀者對像，使讀者能夠循序漸進地掌握統計方法。全書的所有重點內容都配有詳細的逐步統計過程的演示，也對社會研究中統計方法的原理和使用給予了清楚而富有邏輯的解釋。書中每章的末尾都附有大量習題，並且在全書最後配備了習題答案。第12版主要有以下更新：增加了關於幾項新技術的內容分析、變異繫數、單樣本均值檢驗和效應規模、曼-惠特尼U檢驗（Mann-WhitneyUtest）和克魯斯凱-沃利斯檢驗（Kruskal-Wallistest）、邏輯斯諦回歸和深入分析；拓展了對幾個主題的討論，包括非抽樣誤差、標準誤、偏相關和多重共線性；更新了全書中的示例和課後習題。對於社會學、政治學、管理學等各等