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游正林 著

图书标签:

• 社会统计学
• 统计学
• 社会科学
• 数据分析
• 研究方法
• 统计方法
• 社会调查
• 定量研究
• SPSS
• R语言

出版社： 社会科学文献出版社

ISBN：9787509717219

版次：1

商品编码：10355637

包装：平装

开本：16开

出版时间：2010-09-01

用纸：胶版纸

页数：211

字数：218000

内容简介

社会统计学是“统计学”与“社会研究”的结合，旨在探讨如何将统计学的方法应用于社会研究当中。在社会研究当中，最常用的结构化的经验资料是问卷调查数据，《社会统计学》主要介绍对问卷调查数据进行统计分析的基本原理与方法，其内容涉及单变量分析、双变量分析和简单的多变量分析（详尽分析）。

作者简介

游正林，先后毕业于北京大学地理学系、北京大学社会学系和中国社会科学院研究生院社会学系，分别获得理学学士、法学硕士和法学博士学位。现任中国政法大学社会学院社会学教研室主任、教授，中国社会学会劳动社会学专业委员会副理事长。主要研究方向为工人组织（工会）、劳资关系和定量研究方法。主要讲授“社会统计学”、“统计分析软件（SPSS）”和“劳动社会学”等课程。

目录

第一章 导论
第一节 问卷调查研究的基本特征
第二节 因果分析的基本逻辑
第三节 问卷调查研究的方法论背景
第四节 问卷调查研究的基本过程
第五节 测量的四个层次
一 定类测量
二 定序测量
三 定距测量
四 定比测量
第六节 统计分析的类型与本书的内容编排
一 统计分析的类型
二 本书的内容编排
思考、练习题

第二章 描述统计单个变量
第一节 概括一个变量的分布
一 变量的分布
二 变量分布表
三 变量分布图
第二节 集中趋势测量
一 算术平均值
二 中位值
三 众值
四 众值、中位值与算术平均值的比较
第三节 变异程度测量
一 极差
二 异众比率
三 四分位差
四 方差
五 标准差与相对变异系数
思考、练习题

第三章 描述统计两个变量之间的关系
第一节 相关分析概述
一 相关分析的意义
二 双变量分析的主要内容
三 双变量分析的主要类型
第二节 描述统计两个定类变量之间的关系
一 交互分类表及其制作
二 交互分类表中的三种分布
三 相关程度的测量
第三节 描述统计两个定序变量之间的关系
一 等级相关及其交互分类表的制作
二 Gamma系数
三 d系数
四 tau-b与tau-c系数
第四节 描述统计两个定比变量之间的关系
一 散点图与线性相关
二 线性相关系数
三 一元线性回归分析
四 r2为什么具有PRE性质?
第五节 描述统计定类变量与定比变量之间的关系
本章小结
思考、练习题

第四章 概率抽样与概率分布
第一节 概率抽样
一 随机现象、随机变量与概率
二 概率抽样的意义
三 有关概率抽样的几个概念
四 概率抽样的基本形式
第二节 概率分布概述
一 概率分布的定义
二 离散型随机变量的概率分布
三 连续型随机变量的概率分布
四 随机变量的数学期望值
五 随机变量的方差与标准差
第三节 正态分布
一 正态分布概述
二 正态分布曲线下的面积
三 标准正态分布
第四节 抽样分布
一 抽样分布的含义
二 样本均值的抽样分布
三 样本百分比的抽样分布
四 总体分布、样本分布和抽样分布的比较
第五节 抽样误差与样本的代表性
一 抽样误差
二 应该如何评估样本的代表性?
思考、练习题

第五章 总体参数的估计
第一节 参数的点估计
一 点估计的定义
二 理想估计值的特性
三 总体方差与总体标准差的点估计
第二节 参数的区间估计
一 区间估计的基本含义
二 总体均值的区间估计
三 总体百分比的区间估计
四 两个总体均值之差的区间估计
五 两个总体百分比之差的区间估计
第三节 样本规模的确定
一 计算样本规模的方法
二 计算样本规模的做法通常没有实际意义
思考、练习题

第六章 假设检验的逻辑、方法与过程——单个总体均值的假设检验
第一节 研究假设与虚无假设
一 研究假设
二 虚无假设
第二节 检验虚无假设的逻辑与方法
一 基本思路
二 Z值检验法
三 t值检验法
……
第七章 总体中两个变量是否相关的假设检验
第八章 详尽分析两个变量之间的关系
附表
主要参考书目

前言/序言

《社会统计学》 引言 在纷繁复杂的社会现象背后，隐藏着无数可被量化、可被分析的数据。从个体行为模式的演变，到群体结构的动态变化，再到宏观社会趋势的预测，统计学为我们提供了一套强大的工具，使我们能够深入理解这些现象的本质。本书《社会统计学》旨在带领读者踏上一段探索社会规律的旅程，通过严谨的统计方法，揭示隐藏在数字背后的社会真相。 本书并非仅仅是枯燥的公式和抽象的概念堆砌，而是将统计学理论与实际的社会研究紧密结合，旨在帮助读者掌握运用统计学解决实际社会问题的能力。无论您是社会学、心理学、经济学、政治学、公共管理等相关领域的学生，还是在工作中需要进行数据分析的专业人士，亦或是对社会科学研究充满好奇的普通读者，《社会统计学》都将为您提供一套系统的学习框架和实践指导。 核心内容与章节概览 《社会统计学》的内容设计循序渐进，从基础的概念入手，逐步深入到复杂的分析技术，并最终引导读者如何将所学知识应用于实际研究。以下是本书的主要内容概要： 第一部分：统计学基础与数据准备 第一章：统计学导论与社会研究概述 本章将阐述统计学的基本概念，包括总体、样本、变量、数据类型（定性、定量）等。 我们将探讨统计学在社会科学研究中的重要作用，包括描述社会现象、检验理论假设、预测未来趋势等。 同时，也会简要介绍社会研究的基本流程，以及统计学在其中的定位。 第二章：数据的收集与测量 本章将深入探讨各种社会数据的收集方法，包括问卷调查、访谈、观察、二手数据分析等。 我们将详细讲解测量的基本原则，包括效度（validity）和信度（reliability），以及如何在社会研究中确保测量的准确性。 常见的测量尺度（名义、顺序、间隔、比例）的特点和应用也将得到详细阐述。 第三章：数据整理与描述性统计 本章是数据分析的起点。我们将学习如何对收集到的原始数据进行清洗、编码和整理，以使其符合统计分析的要求。 描述性统计是理解数据初步特征的关键。我们将学习如何计算和解释集中趋势的度量（均值、中位数、众数），离散趋势的度量（方差、标准差、极差），以及频率分布、百分比等。 可视化是理解数据的重要手段。本章将介绍各种图表类型，如直方图、条形图、饼图、散点图等，以及如何利用它们来直观地展示数据特征。 第二部分：统计推断与假设检验 第四章：概率论基础与抽样分布 统计推断的基石是概率论。本章将介绍概率的基本概念，如事件、概率计算、条件概率、独立性等。 在此基础上，我们将探讨抽样分布的概念，特别是均值抽样分布和比例抽样分布，并解释中心极限定理在统计推断中的重要性。 第五章：参数估计：区间估计 当我们无法直接测量总体时，就需要通过样本来估计总体的未知参数（如总体均值、总体比例）。 本章将详细讲解点估计和区间估计的方法。重点在于如何构建置信区间，并解释置信水平的含义，从而对总体的真实值范围做出合理的推断。 第六章：假设检验的基本原理 假设检验是检验社会理论猜想的有力工具。本章将介绍假设检验的基本框架，包括零假设（H0）和备择假设（H1）。 我们将学习如何设定假设，选择统计检验方法，计算检验统计量，并解释P值（p-value）的含义，以及如何根据P值来做出是否拒绝零假设的决策。 第一类错误（Type I error）和第二类错误（Type II error）的概念及其影响也将得到深入探讨。 第七章：单样本检验与双样本检验 本章将应用假设检验的基本原理，介绍具体的统计检验方法。 我们将学习如何对单个样本的均值或比例进行检验（如z检验、t检验）。 接着，我们将学习如何比较两个样本，例如比较两个独立样本的均值是否存在显著差异（如独立样本t检验），以及比较两个相关样本的均值（如配对样本t检验）。 卡方检验（Chi-square test）也将被引入，用于检验分类变量之间的关联性。 第三部分：多变量分析与回归模型 第八章：方差分析（ANOVA） 当我们需要比较三个或三个以上样本的均值是否存在显著差异时，方差分析便成为首选方法。 本章将介绍单因素方差分析（One-way ANOVA）的原理，如何分解总变异，以及如何解释F统计量。 多重比较（post-hoc tests）的概念和应用也将被提及，以确定具体是哪些组别之间存在差异。 第九章：相关分析 本章将探讨变量之间的关联程度。我们将学习如何计算和解释相关系数，如皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient），以衡量两个连续变量之间的线性关系强度和方向。 斯皮尔曼秩相关系数（Spearman rank correlation coefficient）也将被介绍，适用于处理非参数数据或存在异常值的情况。 第十章：线性回归分析 回归分析是预测和解释变量之间关系的重要工具。本章将深入讲解简单线性回归，即如何用一个自变量来预测一个因变量。 我们将学习如何拟合回归方程，解释回归系数的含义，并评估模型的拟合优度（如R方）。 假设检验和置信区间在回归分析中的应用也将得到阐述。 十一章：多元线性回归分析 在现实社会研究中，一个因变量往往受到多个自变量的影响。本章将在此基础上，介绍多元线性回归模型。 我们将学习如何同时纳入多个预测变量，并解释每个自变量在控制其他变量后对因变量的影响。 多重共线性、自变量选择等实际问题也将被讨论。 十二章：逻辑回归分析 当因变量为二分类变量（如是否购买、是否同意）时，线性回归不再适用。本章将介绍逻辑回归模型。 我们将学习如何使用逻辑回归来预测二分类结果的概率，并解释优势比（odds ratio）的含义。 逻辑回归在社会科学预测模型中的应用案例将被详细介绍。 第四部分：高级统计方法与应用 十三章：因子分析与聚类分析 因子分析（Factor Analysis）：本章将介绍因子分析，用于识别隐藏在大量观测变量背后的潜在因子。这在构建社会科学量表、理解多维度概念时尤为重要。 聚类分析（Cluster Analysis）：我们将学习聚类分析，它是一种将相似的个体或对象分组的技术。这在社会分层研究、群体细分等领域有广泛应用。 十四章：中介效应与调节效应分析 在社会科学研究中，理解变量之间复杂的因果关系至关重要。本章将介绍中介效应（mediation effect）和调节效应（moderation effect）的分析方法。 中介效应探讨的是“为什么”两个变量之间存在关系，即第三个变量在其中起到了中介作用。 调节效应探讨的是“何时”或“在什么条件下”两个变量之间存在关系，即第三个变量会影响两者之间的关系强度或方向。 十五章：统计软件应用与数据分析实务 本章将重点介绍常用的统计分析软件，如SPSS、R或Stata等，并提供实际操作指南。 我们将通过具体的案例，演示如何使用软件进行数据输入、数据管理、各种统计分析的执行以及结果的解读。 数据分析报告的撰写规范和注意事项也将被提及，以帮助读者更好地将研究成果呈现给他人。 结语 《社会统计学》旨在成为您深入理解社会、掌握数据分析能力的得力助手。本书不仅传授统计学知识，更注重培养读者的批判性思维和解决实际问题的能力。通过本书的学习，您将能够更加自信地面对和分析各种社会现象，从海量数据中挖掘有价值的信息，从而更深刻地理解我们所生活的这个世界。愿本书能为您开启一段充满发现与启迪的统计学之旅。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，就像是经历了一次思维上的“断舍离”。过去我对很多社会热点问题的看法，往往停留在情绪宣泄或基于个人经验的判断，缺乏坚实的证据支撑。这本书迫使我停下来，审视自己论据的基础是否牢靠。作者在书中反复强调“相关性不等于因果性”这一基本原则，并用一系列精彩的案例说明，如果不严格进行方法论上的考量，很容易得出错误的结论，甚至可能导致错误的社会干预。这种对方法论严谨性的坚持，贯穿始终，令人印象深刻。我记得有一段文字是关于媒体对犯罪率报道的偏差分析，作者通过构建一个简化的概率模型，清晰地展示了媒介选择性报道如何扭曲了公众对安全感的认知。这种将复杂的统计语言“翻译”成日常可理解的社会洞察的能力，是这本书最大的亮点之一。它教会我，在信息爆炸的时代，如何保持清醒的头脑，不被表面的数字所迷惑。

评分☆☆☆☆☆

从装帧和排版上来看，这本书的处理也体现了对读者的尊重。纸张的质地很好，墨迹清晰，长时间阅读下来眼睛也不会感到特别疲劳。但这只是一个附加分项，真正让我愿意花费时间去啃读它的，是作者在构建知识体系上的高超技巧。这本书的知识点不是孤立存在的，每一个统计工具的引入，都是为了解决前一个案例中遗留下的方法论难题，形成一个环环相扣的学习路径。例如，在讨论了时间序列分析的局限性之后，作者自然而然地过渡到了更高级的面板数据模型，这种逻辑上的衔接天衣无缝。它不是零散知识点的堆砌，而是一条清晰的、从基础到进阶的认知河流。对于想要系统学习社会科学研究方法，并希望掌握数据分析核心技能的自学者来说，这本书无疑提供了一个结构完整且自洽的学习路径。读完合上书本时，我感到收获的不仅是知识，更是一种系统思考问题的能力框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常引人注目，深沉的蓝色调配上醒目的白色字体，给人一种严谨又不失现代感的感觉。我本来对这类题材的书籍抱有一定的保留态度，总觉得会充斥着晦涩难懂的理论和密密麻麻的数字，阅读体验可能会比较枯燥。然而，当我翻开第一页，那种刻板印象就被迅速打破了。作者的叙事风格非常流畅，他没有一开始就抛出复杂的统计模型，而是通过一系列生动鲜活的社会现象作为切入点。比如，书中对城市化进程中收入不平等的分析，简直就像是在讲述身边正在发生的故事，让人读来感触颇深。他巧妙地将抽象的统计概念融入到具体的案例中，使得原本高冷的学术内容变得触手可及。我特别欣赏作者那种深入浅出的表达能力，他似乎懂得如何引导一个对专业知识不甚了解的读者，循序渐进地构建起对整个学科框架的认知。读完前几章，我感觉自己仿佛有了一副全新的“眼镜”，开始用一种更加量化的视角去审视我们日常所处的社会环境，很多过去只是模糊印象的社会问题，现在似乎都有了可以被量化的基础去进行更深层次的思考。这种从感性认识到理性分析的转变过程，是这本书给我带来的最直接的震撼。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度远远超出了我的预期，我原本以为它会停留在对宏观数据的简单罗列和描述性统计层面。然而，随着阅读的深入，我发现作者构建了一个非常严谨的理论体系，用以剖析现代社会复杂互动中的因果关系。书中对混杂变量的处理方式，以及如何通过实验设计来尽量排除内生性问题，讲解得极其透彻。我尤其对其中关于“社会流动性”的章节印象深刻，作者不仅展示了数据模型如何量化教育对未来收入的影响，还深入探讨了模型背后的伦理和政策含义。他没有将自己束缚在纯粹的数学证明中，而是时刻将统计发现与现实世界的政策制定和资源分配联系起来，这使得这本书具有了强大的现实关怀。它不仅仅是一本教授统计技巧的书，更像是一本关于“如何用科学的方法来理解并尝试改善社会不公”的指南。那些对社会政策有兴趣，或是在相关领域工作的专业人士，这本书提供的分析框架将是极具参考价值的。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我是在一个朋友的强烈推荐下才决定阅读这本书的，当时心里其实是抱着“凑合看看”的心态。我是一个偏向文科思维的人，对任何涉及到“数理”二字的内容都有本能的抗拒。但这本书的结构安排和内容组织，完全颠覆了我的预设。它没有采取传统的教科书式编排，而是采用了类似“社会观察日志”的模式来展开论述。每一章节都像是一个独立的小型研究报告，主题鲜明，论证清晰。最让我感到惊喜的是，作者在处理那些复杂的统计推断时，总是能够提供非常直观的类比和图示说明。我不是说它完全没有技术性的内容，它当然涵盖了核心的计量方法，但这些方法的引入时机和目的都经过了精心设计，它们是用来解决具体社会疑问的工具，而非凌驾于理解之上的障碍。这使得即便是像我这样对数理统计不甚精通的读者，也能跟上作者的思路，理解数据背后的逻辑是如何支撑起那些大胆的社会判断的。这对于想要提升自己批判性思维能力的普通读者来说，无疑是一份宝贵的资源。

评分☆☆☆☆☆

很喜欢游正林，他的每一本书几本上都有，这本社会统计学很不错，社会统计学是统计学与社会研究的结合，旨在探讨如何将统计学的方法应用于社会研究当中。在社会研究当中，最常用的结构化的经验资料是问卷调查数据，社会统计学主要介绍对问卷调查数据进行统计分析的基本原理与方法，其内容涉及单变量分析、双变量分析和简单的多变量分析（详尽分析）。很喜欢游正林，他的每一本书几本上都有，这本社会统计学很不错，社会统计学是统计学与社会研究的结合，旨在探讨如何将统计学的方法应用于社会研究当中。在社会研究当中，最常用的结构化的经验资料是问卷调查数据，社会统计学主要介绍对问卷调查数据进行统计分析的基本原理与方法，其内容涉及单变量分析、双变量分析和简单的多变量分析（详尽分析）。很喜欢游正林，他的每一本书几本上都有，这本社会统计学很不错，社会统计学是统计学与社会研究的结合，旨在探讨如何将统计学的方法应用于社会研究当中。在社会研究当中，最常用的结构化的经验资料是问卷调查数据，社会统计学主要介绍对问卷调查数据进行统计分析的基本原理与方法，其内容涉及单变量分析、双变量分析和简单的多变量分析（详尽分析）。很喜欢游正林，他的每一本书几本上都有，这本社会统计学很不错，社会统计学是统计学与社会研究的结合，旨在探讨如何将统计学的方法应用于社会研究当中。在社会研究当中，最常用的结构化的经验资料是问卷调查数据，社会统计学主要介绍对问卷调查数据进行统计分析的基本原理与方法，其内容涉及单变量分析、双变量分析和简单的多变量分析（详尽分析）。很喜欢游正林，他的每一本书几本上都有，这本社会统计学很不错，社会统计学是统计学与社会研究的结合，旨在探讨如何将统计学的方法应用于社会研究当中。在社会研究当中，最常用的结构化的经验资料是问卷调查数据，社会统计学主要介绍对问卷调查数据进行统计分析的基本原理与方法，其内容涉及单变量分析、双变量分析和简单的多变量分析（详尽分析）。很喜欢游正林，他的每一本书几本上都有，这本社会统计学很不错，社会统计学是统计学与社会研究的结合，旨在探讨如何将统计学的方法应用于社会研究当中。在社会研究当中，最常用的结构化的经验资料是问卷调查数据，社会统计学主要介绍对问卷调查数据进行统计分析的基本原理与方法，其内容涉及单变量分析、双变量分析和简单的多变量分析（详尽分析）。很喜欢游正林，他的每一本书几本上都有，这本社会统计学很不错，社会统计学是统计学与社会研究的结合，旨在探讨如何将统计学的方法应用于社会研究当中。在社会研究当中，最常用的结构化的经验资料是问卷调查数据，社会统计学主要介绍对问卷调查数据进行统计分析的基本原理与方

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评分☆☆☆☆☆

听说游正林的这本统计书不错，买来看看，希望可读性强点儿。

评分☆☆☆☆☆

针对问卷调查讲解，有很强的指导性

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好...........，满意较满意

评分☆☆☆☆☆

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