社會統計分析方法：SPSS軟件應用(第二版)

第一章 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、統計之間的關系
(二)統計研究中的常見謬誤
(三)社會科學的研究對象和模型
(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入門示范
(一)取得基本統計指標
(二)樣本平均數的t檢驗
(三)方差分析
第二章 多元線性回歸
一、變量的關系和回歸的任務
二、簡單線性回歸模型
(一)簡單線性回歸方程
(二)簡單回歸系數的意義
(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
三、多元線性回歸模型
(一)多元線性回歸方程
(二)回歸平面和回歸系數的意義
(三)一般回歸模型
(四)多元回歸模型估計的統計推斷
四、方程的擬合程度
(一)確定系數R．
(二)調整的確定系數R‰
(三)多元相關系數R
(四)偏確定系數
(五)偏相關系數
五、回歸方程的統計檢驗和回歸系數的推斷統計
(一)整個回歸方程的顯著性檢驗
(二)偏確定系數的統計檢驗
(三)各自變量回歸系數的顯著性檢驗
(四)回歸系數的置信區間
(五)回歸系數不顯著的原因
六、標准化回歸系數
七、多元統計控制對回歸系數的影響
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)非線性關系的探測
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
第五章 多元方差分析
第六章 鑒別分析
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