●章導論與統計基礎知識
一、關於本書各章的簡介
(一)變量的測度等級
(二)本書所介紹的分析方法的概述
(三)本書所介紹的統計方法的分類框架
二、在應用統計的研究中，要以研究方法論為指導
(一)理論、觀察、統計之間的關繫
(二)統計研究中的常見謬誤
(三)社會科學的研究對像和模型
(四)統計分析與理論分析
(五)真理性的檢驗與統計檢驗
三、基礎統計原理與概念回顧
(一)抽樣調查的定義及其相關概念
(二)統計推斷與抽樣分布
四、SPSS入門示範
(一)取得基本統計指標
(二)樣本平均數的t檢驗
(三)方差分析
第線性回歸
一、變量的關繫和回歸的任務
二、簡單線性回歸模型
(一)簡單線性回歸方程
(二)簡單回歸繫數的意義
(三)變量變換
(四)最小二乘估計的統計性質
(五)模型的假定條件
線性回歸模型
(線性回歸方程
(二)回歸平面和回歸繫數的意義
(三)一般回歸模型
(回歸模型估計的統計推斷
四、方程的擬合程度
(一)確定繫數R
(二)調整的確定繫數R
(相關繫數R
(四)偏確定繫數
(五)偏相關繫數
五、回歸方程的統計檢驗和回歸繫數的推斷統計
(一)整個回歸方程的顯著性檢驗
(二)偏確定繫數的統計檢驗
(三)各自變量回歸繫數的顯著性檢驗
(四)回歸繫數的置信區間
(五)回歸繫數不顯著的原因
六、標準化回歸繫數
統計控制對回歸繫數的影響
八、回歸預測的區問估計
(一)Y的區間估計
(二)Y的預測
九、回歸診斷
(一)異常值和權勢值
(二)偏回歸散點圖
(三)殘差正態性檢驗
(四)均方差性的檢驗
(五)共線性問題
(六)誤差獨立性問題
(七)非線性關繫的探測
十、最優回歸方程的選擇
十一、標識變量在回歸分析中的應用
(一)虛擬變量的建立與應用分析
(二)效應變量的建立與應用分析
第三章因子分析
一、因子分析原理
(一)因子分析模型
(二)因子分析中的有關概念
(三)因子分析的步驟
二、求解初始因子
……
第四章聚類分析
第五章通徑分析
第六章logistic回歸
第七章泊松回歸
第四章對數線性模型
第方差分析
第六章鋻別分析
第七章典型相關分析
第四章結構方程分析
第五章事件史分析
第六章對事件史原始數據進行預處理
第七章對應分析
附錄關於用Excel軟件取得統計檢驗臨界值的方法
內容簡介
《社會統計分析方法：SPSS軟件應用（第二版）》為適應計算機及其軟件的普及應用，將統計分析方法與廣為流行的SPSS軟件的應用結合起來加以介紹。通過對每種方法的原理討論和具體案例的分析示範，展示了不同統計方法的特點、應用條件與實際分析的操作步驟。《社會統計分析方法：SPSS軟件應用（第二版）》在其版基礎上進行了內容修訂和擴展。新增部分包括：用SPSS做基礎統計分析的簡介；在logistic回歸部分增加了序次回歸和多分類回歸的介紹；在對數線性模型部分增加了對不同模型的假設檢驗；在事件史分析部分增加了將動態自變量納入分析的介紹；將結構方程模型的例題示範改為SPSS現在套用的AMOS軟件；另外還增加了對計數因變量進行泊松回歸的全新一章。
