社會統計學(修正第2版)

第一部分 導論
1 導言:統計學的作用和局限性
1.1 統計學的作用
1.2 統計學在研究過程中的地位
1.3 一點忠告
2 理論、量度和數學
2.1 理論和假設:操作性定義
2.2 量度層次:定類尺度、定序尺度和定距尺度
2.3 量度與統計量
2.4 本書的結構
第二部分 單變量描述性統計學
3 定類尺度:比例、百分數、比率
3.1 比例
3.2 百分數
3.3 比率
4 定距尺度:頻數分布和圖示法
4.1 頻數分布:數據分組
4.2 累積頻數分布
4.3 圖示法:直方圖、頻數多邊形和累積頻數分布曲線
5 定距尺度:集中趨勢的量度
5.1 算術平均值
5.2 中位數
5.3 從分組數據計算均值和中位數
5.4 均值與中位數比較
5.5 其他集中趨勢量度
5.6 十分位數、四分位數和百分位數
6 定距尺度:離差的量度
6.1 極差
6.2 四分位偏差
6.3 平均偏差
6.4 標准差
6.5 變差系數
6.6 其他總結性量度
7 正態分布
7.1 有限的與無限的頻數分布
7.2 正態曲線的一般形式
7.3 正態曲線下的面積
7.4 使用正態分布表的說明
第三部分 歸納性統計學
8 歸納性統計導論
8.1 統計量和參數
8.2 假設檢驗的步驟
8.3 以推論結果證實前提的謬誤
8.4 統計性假設的形式
9 概率
9.1 先驗概率
9.2 概率的數學性質
9.3 排列
9.4 期望值和矩
9.5 獨立性和隨機抽樣
10 假設檢驗:二項分布
10.1 二項概率分布
10.2 統計檢驗的步驟
10.3 二項分布的應用
10.4 二項分布的推廣
10.5 小結
11 含均值和比例的單樣本檢驗
11.1 均值的抽樣分布
11.2 已知σ，總體均值檢驗
11.3 學生t分布
11.4 比例的檢驗
12 點估計和區間估計
12.1 點估計
12.2 敬意估計
12.3 其他類型問題的置信敬意
12.4 確定樣本容量
第四部分 雙變量和多變量統計學
13 雙樣本檢驗:均值差和比例差
13.1 均值差檢驗
13.2 比例差
13.3 置信敬意
13.4 非獨立樣本:配對
13.5 對實驗設計和顯著性檢驗的幾點評論
14 定序尺度:雙樣本非參數檢驗
14.1 檢驗效力和檢驗效率
14.2 瓦爾德-沃爾夫維茨鏈檢驗
14.3 曼-威特尼或威爾柯克森檢驗
14.4 柯爾莫哥洛夫-斯米爾諾夫檢驗
14.5 威爾柯克森配對符號-秩檢驗
14.6 小結
15 定類尺度:列聯問題
15.1 卡方檢驗
15.2 費舍爾精確檢驗
15.3 卡方分解和其他檢驗
15.4 關系強度的量度
15.5 其他變量的控制
15.6 有關分類變量的若干注意事項
16 方差分析
16.1 簡單的方差分析
16.2 特定均值的比較
16.3 雙向方差分析
16.4 替代方差分析的非參數法
16.5 關系的量度:組內相關
17 相關和回歸
17.1 線性回歸和最小二乘方
17.2 相關
18 相關和回歸（續）
18.1 顯著性檢驗和置信敬意
18.2 非線性相關和回歸
18.3 量度誤差的影響
18.4 定序尺度:秩-序相關
18.5 確定量度和分類層次
19 多重相關與偏相關
19.1 多重回歸和最小二乘方
19.2 偏相關
19.3 偏秩-序相關
19.4 偏相關和因果解釋
19.5 多重最小二乘方和 系數
19.6 多重相關
19.7 多重回歸和非線性
19.8 顯著性檢驗與置信區間
19.9 一般線性模型的矩陣代數表示法
20 協方差分析、虛擬變量、線性模型的其他應用
20.1 關聯兩個定距尺度，控制定類尺度
20.2 關聯定距和定類尺度，控制定距尺度
20.3 協方差分析的推廣
20.4 虛擬變量分析
20.5 多重分類分析和自動交互檢測分析
20.6 分類應變量:對數線性模型
20.7 小結
第五部分 抽樣
21 抽樣方法
21.1 簡單隨機抽樣
21.2 系統抽樣
21.3 分層抽樣
21.4 整群抽樣
21.5 非概率抽樣
21.6 非軸樣誤差和樣本容量
附錄1 代數運算復習
附錄2 有關統計表
附錄3 英漢社會統計學術語對照表