出版時間:2006-1 出版社:北京大學出版社 作者:史希來 頁數(shù):242
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內(nèi)容概要
社會實證研究中究竟應該采用什么樣有統(tǒng)計學方法去分析社會調(diào)查的原始數(shù)據(jù)?本書通過社會調(diào)查屬性數(shù)據(jù)的高維列聯(lián)表結(jié)構(gòu)與對數(shù)線性模型的一一對應關系,結(jié)合實例,詳細介紹用SPSS軟件包分析這種數(shù)據(jù)所對應的各種結(jié)構(gòu)模型,并且從不同模型所對應的列表中獲得各種有價值的信息。提出了屬性數(shù)據(jù)不滿足多元分析的基本條件,不能簡單化套用多元線性回歸方程處理數(shù)據(jù)。 本書具有較強的可操作性,可作為普通高等學校社會學專業(yè)本科生和研究生的教材,也適合于社會調(diào)查工作者參考使用。
作者簡介
史希來,中國人民大學社會學系副教授。主要研究方向:大規(guī)模社會調(diào)查精細分層抽樣的統(tǒng)計理論與方法,屬性數(shù)據(jù)分析的數(shù)學方法與應用。曾參與編寫《應用社會學》《社會學概論新修》的部分章節(jié)。曾獲1997年全國普通高等學校國家級教學成果集體二等獎,北京市教學成果集體一等獎
書籍目錄
第1章 緒論——從多元分析到列聯(lián)表 1.1 結(jié)構(gòu)化的原始數(shù)據(jù) 1.2 對歐氏空間定量觀測數(shù)據(jù)的基本認識 1.3 多元分析中定量觀測數(shù)據(jù)的回歸分析方法 1.3.1 一元線性回歸 1.3.2 多元線性回歸 1.3.3 多因變量的線性回歸方程組 1.4 相關系數(shù)矩陣 1.5 判別分析 1.6 因子分析(R型因子分析或主成分分析) 1.7 聚類分析 1.8 定性調(diào)查數(shù)據(jù)與列聯(lián)表 1.8.1 從測量尺度上看本質(zhì)上完全不同的兩種數(shù)據(jù) 1.8.2 數(shù)量化理論 1.8.3 關于事件史分析 1.8.4 列聯(lián)表是怎樣產(chǎn)生的 思考題第2章 列聯(lián)表的相關分析 2.1 二維列聯(lián)表的基本結(jié)構(gòu) 2.2 與列聯(lián)表有關的統(tǒng)計學概念 2.2.1 條件概率 2.2.2 事件的獨立性 2.2.3 二維列聯(lián)表概率表中變量獨立的定義 2.2.4 二項分布與多項分布 2.2.5 列聯(lián)表與多項分布 2.2.6 多項分布的y2統(tǒng)計量 2.2.7 最大似然估計的基本思想 2.2.8 列聯(lián)表獨立性假設檢驗中自由度的計算 2.3 列聯(lián)表的y2獨立性假設檢驗 2.3.1 列聯(lián)表獨立性假設檢驗的步驟 2.3.2 列聯(lián)表獨立性假設檢驗的例題 2.3.3 關于怎樣看待y2統(tǒng)計量受個案總數(shù)n影響的問題 2.4 調(diào)查數(shù)據(jù)相關分析的實用方法與實例 思考題第3章 高維列聯(lián)表與屬性空間 3.1 列聯(lián)表的辛普森悖論(Simpson’s paradox) 3.2 三維列聯(lián)表及其表示方法 3.2.1 三維列聯(lián)表是怎樣形成的 3.2.2 三維列聯(lián)表的表示方法 3.3 三維列聯(lián)表的基本結(jié)構(gòu) 3.4 四維以上的列聯(lián)表及其表示方法 3.5 高維列聯(lián)表與屬性空間 3.6 組合爆炸 3.7 列聯(lián)表的直觀分析方法——馬賽克圖 3.8 馬賽克圖與列聯(lián)表的相關分析 思考題第4章 列聯(lián)表的對數(shù)線性模型 4.1 二因子方差分析的線性模型 4.2 二維列聯(lián)表的對數(shù)線性模型 4.2.1 概率表的比值 4.2.2 2×2表的對數(shù)線性模型 4.2.3 從2×2表看對數(shù)線性模型的基本性質(zhì) 4.2.4 二維列聯(lián)表的對數(shù)線性模型 4.3 23表的對數(shù)線性模型 4.4 推廣到一般列聯(lián)表的對數(shù)線性模型 思考題第5章 列聯(lián)表的模型選擇 5.1 層次模型與圖模型 5.1.1 三維列聯(lián)表與層次模型 5.1.2 四維列聯(lián)表的圖模型 5.2 模型選擇 5.2.1 模型選擇的操作 …… 第6章 可壓縮定理與三維表的結(jié)構(gòu)模型第7章 實例第8章 對線性回歸方程的再討論主要參考文獻
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《屬性數(shù)據(jù)分析引論》具有較強的可操作性,可作為普通高等學校社會學專業(yè)本科生和研究生的教材,也適合于社會調(diào)查工作者參考使用。
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