分類(lèi)數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計(jì)方法

前言

　　《分類(lèi)數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計(jì)方法》（第2版）的中文版終于和讀者見(jiàn)面了，我感到非常高興?！　　斗诸?lèi)數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計(jì)方法》是我和Daniel Powers合著的，也是我的第一本書(shū)。第一版于2000年由美國(guó)的學(xué)術(shù)出版社（Academic Press）出版，第二版于2008年由英國(guó)的翡翠出版社（Emerald Group）出版。很榮幸的是，我們能在2009年英文第2版剛剛出版后不久就見(jiàn)到由社會(huì)科學(xué)文獻(xiàn)出版社出版發(fā)行的中文版。　　《分類(lèi)數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計(jì)方法》是為社會(huì)科學(xué)——特別是社會(huì)學(xué)——做定量研究的學(xué)者和學(xué)生專(zhuān)門(mén)寫(xiě)作的教材和參考書(shū)。本書(shū)介紹、探討了許多社會(huì)科學(xué)定量研究中實(shí)際碰到的統(tǒng)計(jì)方法問(wèn)題。這些方法是社會(huì)科學(xué)定量研究人員都應(yīng)該掌握的基本功，也是我對(duì)自己的所有學(xué)生都要求其學(xué)會(huì)的?？上У氖?，一些國(guó)內(nèi)的學(xué)者還認(rèn)為本書(shū)包括的內(nèi)容“太復(fù)雜”了。他們應(yīng)該知道，社會(huì)現(xiàn)象本身要更復(fù)雜得多。再?gòu)?fù)雜的統(tǒng)計(jì)方法都是建立在我們對(duì)更復(fù)雜的社會(huì)現(xiàn)象做大量簡(jiǎn)化的基礎(chǔ)之上的。雖然統(tǒng)計(jì)方法最終不可能讓我們完美地了解社會(huì)現(xiàn)象，但不同的統(tǒng)計(jì)方法可以更好地適用于不同的社會(huì)科學(xué)研究應(yīng)用之中。換句話(huà)說(shuō)，統(tǒng)計(jì)方法雖然不能給我們十全十美的答案，但適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法相比不適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法會(huì)給我們更可信、更有學(xué)術(shù)意義的答案。所以，一個(gè)社會(huì)科學(xué)定量研究做得好的學(xué)者應(yīng)該掌握各種不同的統(tǒng)計(jì)方法，才能做到對(duì)癥下藥。我希望本書(shū)中文版的出版有利于提高國(guó)內(nèi)社會(huì)科學(xué)定量研究的水平。

內(nèi)容概要

　  本書(shū)對(duì)分類(lèi)數(shù)據(jù)分析的方法和模型，及其在社會(huì)科學(xué)研究中的應(yīng)用做了全面介紹。它的一個(gè)明確目標(biāo)是整合變換方法和潛在變量方法，這是兩類(lèi)不同但又相互補(bǔ)充的處理分類(lèi)數(shù)據(jù)分析的傳統(tǒng)方法。這也是第一次在一本單冊(cè)書(shū)中詳細(xì)地介紹針對(duì)離散因變量、交叉分類(lèi)和跟蹤數(shù)據(jù)的模型與方法。目前還沒(méi)有看到類(lèi)似的著作?！　”緯?shū)的第2版增加了應(yīng)用于分類(lèi)數(shù)據(jù)的多層模型。許多章節(jié)的內(nèi)容經(jīng)過(guò)了進(jìn)一步的修訂，并擴(kuò)充了新的應(yīng)用實(shí)例。第2版顯著的特點(diǎn)是詳細(xì)討論了針對(duì)分層或多層模型的經(jīng)典貝葉斯估計(jì)技術(shù)，拓展了離散時(shí)間生存分析模型和Cox回歸模型的內(nèi)容，以及針對(duì)背離模型假設(shè)的評(píng)估和調(diào)適方法。輔助網(wǎng)站的內(nèi)容包含了使用各種統(tǒng)計(jì)軟件包重復(fù)書(shū)中每一個(gè)例子的程序，實(shí)踐證明是教師、學(xué)生和研究者學(xué)習(xí)的重要資源?！　”緯?shū)介紹了基本的方法和模型，它們構(gòu)成了當(dāng)代社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的核心。這些模型跨度非同尋常，它們被廣泛應(yīng)用于社會(huì)學(xué)、人口學(xué)、心理測(cè)量學(xué)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、政治學(xué)、生物統(tǒng)計(jì)學(xué)及其他領(lǐng)域。本書(shū)作為學(xué)生學(xué)習(xí)高級(jí)社會(huì)統(tǒng)計(jì)課程的教材和應(yīng)用研究者的參考書(shū)是非常有用的。

作者簡(jiǎn)介

　　丹尼爾·A.鮑威斯（Daniel A.Powers）美國(guó)得克薩斯大學(xué)奧斯汀分校社會(huì)學(xué)系副教授、人口研究中心研究員。其研究領(lǐng)域包括：應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)和研究方法、社會(huì)人口學(xué)、社會(huì)分層、生育和死亡研究，最近的研究主要是嬰兒死亡的種族差異和非線(xiàn)性模型的分解技術(shù)。主要著作有《分類(lèi)數(shù)據(jù)

書(shū)籍目錄

第1章　緒論　1.1　為什么需要分類(lèi)數(shù)據(jù)分析？　1.2　分類(lèi)數(shù)據(jù)的兩種哲學(xué)觀點(diǎn)　1.3　一個(gè)發(fā)展史的注腳　1.4　本書(shū)特點(diǎn)第2章　線(xiàn)性回歸模型回顧　2.1　回歸模型　2.2　再談線(xiàn)性回歸模型　2.3　分類(lèi)變量和連續(xù)型因變量之間的區(qū)別第3章　二分類(lèi)數(shù)據(jù)模型　3.1　二分類(lèi)數(shù)據(jù)介紹　3.2　變換的方法　3.3　Logit模型和Probit模型的論證　3.4　解釋估計(jì)值　3.5　其他的概率模型　3.6　小結(jié)第4章　列聯(lián)表的對(duì)數(shù)線(xiàn)性模型　4.1　列聯(lián)表　4.2　關(guān)聯(lián)的測(cè)量　4.3　估計(jì)與擬合優(yōu)度　4.4　二維表模型　4.5　次序變量模型　4.6　多維表的模型第5章　二分類(lèi)數(shù)據(jù)多層模型　5.1　導(dǎo)言　5.2　聚類(lèi)二分類(lèi)數(shù)據(jù)模型　5.3　追蹤二分類(lèi)數(shù)據(jù)模型　5.4　模型估計(jì)方法　5.5　項(xiàng)目響應(yīng)模型　5.6　小結(jié)第6章　關(guān)于事件發(fā)生的統(tǒng)計(jì)模型　6.1　導(dǎo)言　6.2　分析轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)的框架　6.3　離散時(shí)間方法　6.4　連續(xù)時(shí)間模型　6.5　半?yún)?shù)比率模型　6.6　小結(jié)第7章　次序因變量模型　7.1　導(dǎo)言　7.2　賦值方法　7.3　分組數(shù)據(jù)的Logit模型……第8章　名義因變量模型附錄A  回歸的矩陣方法附錄B  最大似然估計(jì)參考文獻(xiàn)主題索引譯后記

章節(jié)摘錄

　　1.1.4 測(cè)量類(lèi)型　　當(dāng)某個(gè)變量被用作因變量時(shí)，測(cè)量類(lèi)型在確定恰當(dāng)?shù)姆治龇椒ǚ矫嫫鹬P(guān)鍵的作用。考慮到三個(gè)方面的差別，我們針對(duì)四種測(cè)量類(lèi)型提出了一個(gè)分類(lèi)模式（typology）。我們首先區(qū)分定量和定性測(cè)量之間的差別。二者之間的差別在于：定量測(cè)量嚴(yán)格地用數(shù)值來(lái)標(biāo)示變量的實(shí)質(zhì)含義；而定性測(cè)量的數(shù)值不具有實(shí)質(zhì)含義，有時(shí)只是作為區(qū)分某些相互排斥的、具有唯一性的特征（或?qū)傩裕┑姆诸?lèi)。定性變量屬于分類(lèi)變量?！　≡诙孔兞窟@一類(lèi)別中，進(jìn)一步區(qū)分連續(xù)變量和離散變量往往非常有用。連續(xù)變量也被稱(chēng)為定距變量（interval variables），可以取任意實(shí)數(shù)值。例如，收入和社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位等變量在其可能的取值范圍內(nèi)通常被作為連續(xù)變量處理。離散變量只能取整數(shù)值（integer values）且往往表示事件計(jì)數(shù)（event counts）。例如，每個(gè)家庭的孩子數(shù)、某一青少年的違法行為次數(shù)、某一路口每年的交通事故數(shù)等都是離散變量的例子。根據(jù)前面的定義，離散（但定量的）變量也屬于分類(lèi)變量?！　《ㄐ詼y(cè)量可以進(jìn)一步區(qū)分出次序（ordinal）測(cè)量和名義（nominal）測(cè)量?jī)煞N。次序測(cè)量產(chǎn)生有次序關(guān)系的定性變量（ordered qualitative variables）或次序變量（ordinal variables）。對(duì)某個(gè)包含次序關(guān)系的定性變量，通常的做法是采用數(shù)值來(lái)標(biāo)示排序信息（ordering information）。但是，與次序變量各類(lèi)別相對(duì)應(yīng)的數(shù)值只反映某一特定屬性上的排序，因而相鄰數(shù)值之間的距離并不相同。對(duì)槍支管制的態(tài)度（堅(jiān)決支持、支持、中立、反對(duì)和堅(jiān)決反對(duì)）、職業(yè)技能水平（高級(jí)、中級(jí)、低級(jí)和無(wú)技能）和受教育水平的分類(lèi)（小學(xué)、中學(xué)、大學(xué)和研究生）等都是次序變量的例子。　　名義測(cè)量產(chǎn)生無(wú)次序關(guān)系的定性變量（unordered qualitative variables），往往被稱(chēng)作名義變量（nominal variables）。名義變量的類(lèi)別之間并沒(méi)有內(nèi)在的次序，也沒(méi)有數(shù)值距離。種族和民族（白人、黑人、西班牙裔和其他）、性別（男性和女性）以及婚姻狀況（未婚、已婚、離婚和喪偶）等都是無(wú)次序關(guān)系的定性變量的例子。但是，值得注意的是，次序變量和名義變量之間的區(qū)別并不總是那么清晰，其中的區(qū)別在許多情況下取決于所研究的問(wèn)題。同一個(gè)變量對(duì)某些研究者而言可能是次序變量，而對(duì)其他研究者而言則可能是名義變量。

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