●Ⅰ.基本概念和方法
1 研究過程中的統計學
1.1 研究的主題
1.2 從概念到命題
1.3 從變量到假設
1.4 從觀測到記錄
1.5 從數據到數值
1.6 統計分析
1.7 一般線性模型
2 描述變量
2.1 離散變量和連續變量的頻數分布
2.2 分組和累積分布
2.3 用圖表示頻數分布
2.4 集中趨勢的測量
2.5 離散趨勢的測量
2.6 百分位數和分位數
2.7 標準分數（Z值）
2.8 顯示連續數據的探索性數據分析方法
Ⅱ.統計推論
3 統計推論
3.1 從樣本對總體做出推論
3.2 基本概率概念
3.3 切比雪夫不等式定理
3.4 正態分布
3.5 中心極限定理
3.6 點估計和置信區間
3.7 t分布
3.8 假設檢驗
3.9 單均值的假設檢驗
3.10 估計量的特性
3.11 卡方分布和F分布
Ⅲ.雙變量關繫分析
4 方差分析
4.1 方差分析的邏輯
4.2 方差分析表：平方和，均方，F比率
4.3 雙均值檢驗
4.4 相關比率：eta平方
4.5 均值間差異的檢驗（事後比較）
5 分類數據分析
5.1 雙變量列聯表
5.2 用卡方進行顯著性檢驗
5.3 測量相關性：Q，phi，gamma，tau c，薩默斯dyx
5.4 發生比與優比
6 雙變量回歸和相關
6.1 散點圖和回歸線
6.2 估計線性回歸方程
6.3 R2和相關
6.4 回歸參數的顯著性檢驗
6.5 回歸繫數的標準化
6.6 比較兩個回歸方程
Ⅳ.多變量模型
7 多變量列聯分析的邏輯
7.1 控制附加變量
7.2 控制2×2表中的第三變量
7.3 偏相關繫數
回歸分析
8.1 三變量回歸問題的實例
8.2 三變量回歸模型
8.3 有K個自變量回歸
8.4 參數的顯著性檢驗
8.5 比較嵌套方程
8.6 虛擬變量回歸：包含交互效應的協方差分析
8.7 總體間比較
9 非線性和logistic回歸
9.1 非線性回歸
9.2 二分因變量
9.3 logistic轉換及其性質
9.4 估計和檢驗logistic回歸方程
9.5 多項logit模型
Ⅴ.高級主題
10 對數線性分析
10.1 2×2表的對數線性模型
10.2 三變量表的對數線性模型
10.3 更復雜的模型
10.4 對數線性分析的特定問題
11 因果模型和路徑分析
11.1 因果假定
11.2 因果關繫圖
11.3 路徑分析
12 結構方程模型
12.1 相關和協方差知識回顧
12.2 測量理論中的信度和效度
12.3 因子分析
12.4 多指標因果模型
12.5 序次指標模型
附錄
A.求和的應用
B.卡方的臨界值
C.正態曲線下的面積
D.t分布
E.F分布
F.費希爾的r到Z轉換
術語表
數學和統計符號列表
參考答案
索引
譯後記

《社會數據統計分析》（第4版）是一本為社會科學研究者編寫的實用統計方法書。書中介紹了社會統計學的基本概念與基礎知識，尤其是繫統、詳細地介紹了社會數據統計分析的各種方法，既全面講解了雙變量關繫分模型等內容，也涵蓋了包括對數線性分析、因果模型和路徑分析、結構方程模型等在內的高級主題。通過學習書中使用真實數據的大量範例，讀者可以熟練掌握不同的數據統計分析方法的特點、應用條件與實際操作步驟，從而在自己的數據分析過程中遊刃有餘。 本書的特色在於： 當考慮一種變量以何種標準進行測量時，專注於連續和離散變量之間的區別，而不將重點放在其他方法書中仍舊盛行的四個慣用測量標準（定類、定序、定距和定比）之上。 將重點放在“如何建立雙變量或多變量之間的關繫”之上，強調在變量之間建立有意義的實質性關繫的重要性，從而與實際的社會研究聯繫更加緊密。 雖然介紹了統計公式及背後的原理等