第１章 為什么社會(huì)研究者要使用統(tǒng)計(jì)學(xué)
社會(huì)研究的本質(zhì)
為什么要假設(shè)檢驗(yàn)
社會(huì)研究的階段
使用數(shù)字來做社會(huì)研究
統(tǒng)計(jì)學(xué)的功能

第一部分 描述統(tǒng)計(jì)

第２章 組織數(shù)據(jù)
定類數(shù)據(jù)的頻數(shù)分布
分布的比較
比例和百分比
比和比率
定序與定距數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單頻數(shù)分布
定距數(shù)據(jù)的分組頻數(shù)分布
累積分布
百分比等級(jí)
對(duì)小數(shù)的處理
對(duì)組限的進(jìn)一步討論
可變組距
交互表
圖形呈現(xiàn)
頻數(shù)分布的形狀

第３章 集中趨勢(shì)的測(cè)量
眾數(shù)
中位數(shù)
均值
如何計(jì)算復(fù)雜公式
從簡(jiǎn)單頻數(shù)分布計(jì)算眾數(shù)、中位數(shù)和均值
眾數(shù)、中位數(shù)和均值的比較

第４章 變異性的測(cè)量
全距
四分位差
方差和標(biāo)準(zhǔn)差
從原始數(shù)據(jù)計(jì)算方差和標(biāo)準(zhǔn)差的公式
從簡(jiǎn)單頻數(shù)分布計(jì)算方差和標(biāo)準(zhǔn)差
標(biāo)準(zhǔn)差的含義
變異系數(shù)
變異性測(cè)量方法的比較
分布的可視化
從分組頻數(shù)分布計(jì)算均值和標(biāo)準(zhǔn)差

第二部分 從描述到?jīng)Q策

第５章 概率與正態(tài)曲線
概率的法則
概率的分布
作為一種概率分布的正態(tài)曲線
正態(tài)曲線的性質(zhì)
正態(tài)曲線的模型與現(xiàn)實(shí)
正態(tài)曲線所覆蓋的面積
標(biāo)準(zhǔn)分與正態(tài)曲線
通過正態(tài)曲線獲取概率

第６章 樣本與總體
研究中的誤差
抽樣方法
抽樣誤差
均值的抽樣分布
均值的標(biāo)準(zhǔn)誤
置信區(qū)間
ｔ分布
比例的估計(jì)

第三部分 統(tǒng)計(jì)決策

第７章 均值間差異的顯著性檢驗(yàn)
樣本均值和總體均值間差異的檢驗(yàn)
兩個(gè)樣本均值間差異的檢驗(yàn)
零假設(shè)：均值間無差異
研究假設(shè)：均值間存在差異
均值間差異的抽樣分布
均值間差異分布的假設(shè)檢驗(yàn)
顯著性水平
均值間差異的標(biāo)準(zhǔn)誤
均值間差異的檢驗(yàn)
相倚樣本的比較
兩個(gè)樣本比例的檢驗(yàn)
單尾檢驗(yàn)
效應(yīng)規(guī)模
均值間差異檢驗(yàn)的要求

第８章 方差分析
方差分析的邏輯
平方和
均方
Ｆ值
均值的多重比較
雙因素方差分析
Ｆ值的使用要求

第９章 非參數(shù)檢驗(yàn)
單因素卡方檢驗(yàn)
雙因素卡方檢驗(yàn)
中位數(shù)檢驗(yàn)
曼-惠特尼Ｕ檢驗(yàn)
克魯斯凱-沃利斯檢驗(yàn)

第四部分 從決策到相關(guān)

第１０章 相關(guān)
相關(guān)的強(qiáng)度
相關(guān)的方向
曲線相關(guān)
相關(guān)系數(shù)
皮爾遜相關(guān)系數(shù)
散點(diǎn)圖的重要性
偏相關(guān)

第１１章 回歸分析
回歸模型
回歸直線的解釋
預(yù)測(cè)誤差
回歸與皮爾遜相關(guān)系數(shù)
回歸與方差分析
多元回歸
虛擬變量
邏輯斯諦回歸

第１２章 相關(guān)性的非參數(shù)測(cè)量
斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù)
古德曼和克魯斯凱的γ系數(shù)
２×２的表中定類數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)
大于２×２的表中定類數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)
深入討論

第１３章 針對(duì)研究問題選擇統(tǒng)計(jì)方法
研究情境
解決方案

附 錄
附錄Ａ SPSS和GSS的使用
附錄Ｂ StatCrunch
附錄Ｃ 附表
附錄Ｄ 公式列表
附錄Ｅ 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)

術(shù)語表
部分課后習(xí)題答案
索引
符號(hào)表
譯后記