●上篇 收集數據
章 研究設計
1.1 研究問題
1.2 變量測量
1.3 抽樣設計
1.4 數據收集
1.5 統計方法
1.6 數據性質
第2章 變量測量
2.1 概念是什麼
2.2 概念的測量
2.3 測量的性質
2.4 復合測量
2.5 測量尺度
2.6 測量工具：問卷
第3章 概率抽樣
3.1 基本術語
3.2 非概率抽樣及其問題
3.3 簡單隨機抽樣
3.4 等距抽樣
3.5 分層抽樣
3.6 整群抽樣
3.7 多段抽樣
3.8 PPS抽樣
第4章 數據收集
4.1 無回答誤差和測量誤差
4.2 數據收集方法及其比較
下篇 分析數據
第5章 概率基礎
5.1 概率是什麼
5.2 概率公理化
5.3 隨機變量
5.4 數學期望
第6章 統計推斷
6.1 總體與樣本
6.2 統計量與抽樣分布
6.3 點估計
6.4 點估計的優良性準則
6.5 區間估計
6.6 假設檢驗
第7章 簡單回歸
7.1 回歸分析是什麼
7.2 簡單回歸模型
7.3 簡單回歸模型的參數估計
7.4 最小二乘估計的代數性質
7.5 簡單回歸模型的基本假定
7.6 最小二乘估計的統計性質
第8回歸
8.回歸模型
8.回歸模型的基本假定
8.回歸模型的參數估計
8.4 最小二乘估計的統計性質
8.回歸模型的假設檢驗
參考文獻
內容簡介
從科學的特質開始，以社會科學研究對像的隨機性為出發點，本書以研究建構、數據收集和數據分析三大部分展開內容。研究建構，闡述社會科學作為科學，其特征、範式，以及統計作為必要的成分——與自然科學的異同，以及典型社會科學定量研究的結構要點和設計要點。數據收集部分，在重新探討社會科學領域中變量的概念與測量的性質的基礎上，循序著重討論變量測量、問卷設計，以及隨機抽樣與資料收集方法各環節的關鍵難點。數據分析部分提供定量社會科學的統計概念和統計基礎，從概率與隨機變量開始，較為繫統地闡述很為基礎和經典的回歸分析方法，也包括分類因變量的回歸方法。
