社会统计分析方法——SPSS软件应用（第二版）

第一章  导论与统计基础知识
一、关于本书各章的简介
(一)变量的测度等级
(二)本书所介绍的分析方法的概述
(三)本书．所介绍的统计方法的分类框架
二、在应用统计的研究中，要以研究方法论为指导
(一)理论、观察、统计之间的关系
(二)统计研究中的常见谬误
(三)社会科学的研究对象和模型
(四)统计分析与理论分析
(五)真理性的检验与统计检验
三、基础统计原理与概念回顾
(一)抽样调查的定义及其相关概念
(二)统计推断与抽样分布
四、SPSS入门示范
(一)取得基本统计指标
(二)样本平均数的t检验
(三)方差分析
第二章  多元线性回归
一、变量的关系和回归的任务
二、简单线性回归模型
(一)简单线性回归方程
(二)简单回归系数的意义
(三)变量变换
(四)最小二乘估计的统计性质
(五)模型的假定条件
三、多元线性回归模型
(一)多元线性回归方程
(二)回归平面和回归系数的意义
(三)一般回归模型
(四)多元回归模型估计的统计推断
四、方程的拟合程度
(一)确定系数R．
(二)调整的确定系数R‰
(三)多元相关系数R
(四)偏确定系数
(五)偏相关系数
五、回归方程的统计检验和回归系数的推断统计
(一)整个回归方程的显著性检验
(二)偏确定系数的统计检验
(三)各自变量回归系数的显著性检验
(四)回归系数的置信区间
(五)回归系数不显著的原因
六、标准化回归系数
七、多元统计控制对回归系数的影响
八、回归预测的区问估计
(一)Y的区间估计
(二)Y的预测
九、回归诊断
(一)异常值和权势值
(二)偏回归散点图
(三)残差正态性检验
(四)均方差性的检验
(五)共线性问题
(六)误差独立性问题
(七)非线性关系的探测
十、最优回归方程的选择
十一、标识变量在回归分析中的应用
(一)虚拟变量的建立与应用分析
(二)效应变量的建立与应用分析
第三章  因子分析
一、因子分析原理
(一)因子分析模型
(二)因子分析中的有关概念
(三)因子分析的步骤
二、求解初始因子
……
第四章  聚类分析
第五章  通径分析
第六章  logistic回归
第七章  泊松回归
第四章  对数线性模型
第五章  多元方差分析
第六章  鉴别分析
第七章  典型相关分析
第四章  结构方程分析
第五章  事件史分析
第六章  对事件史原始数据进行预处理
第七章  对应分析
附录 关于用Excel软件取得统计检验临界值的方法