社会统计分析及SAS应用教程 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者: 作者: 出品人: 页数:269 译者: 出版时间:2008-6 价格:26.00元装帧: isbn号码:9787302169024 丛书系列:

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具体描述

《普通高等教育"十一五"国家级规划教材•社会统计分析及SAS应用教程》的前13章囊括了各种基本的社会统计方法，第14章-第19章是常用的高级统计与专业统计知识。采用编程法与对话框法对比的统计分析方法，并且编人大量精选的实用例子，以便读者进行数据挖掘与分析。这是《普通高等教育"十一五"国家级规划教材•社会统计分析及SAS应用教程》的最大特色，也是《普通高等教育"十一五"国家级规划教材•社会统计分析及SAS应用教程》的精品体现之一。

穿越数据迷宫：洞悉社会现象的统计之眼在信息爆炸的时代，我们被海量数据包围，然而，数据本身只是冰冷的数字。如何从这些纷繁复杂的数字中抽丝剥茧，洞察社会现象的深层脉络，理解人类行为的内在逻辑，早已成为一项至关重要的能力。本书旨在为你开启一扇通往“社会统计分析”殿堂的大门，让你掌握驾驭数据的艺术，练就一双洞悉社会真相的“统计之眼”。本书的核心价值与独特视角本书并非一本枯燥的统计学公式堆砌，而是一本聚焦于“社会”这一宏大命题，并将其与“统计分析”这一强大工具相结合的实践性指南。我们相信，统计学绝非象牙塔里的阳春白雪，而是破解现实世界种种谜团的金钥匙。本书将带领读者深入浅出地理解如何运用统计学思维，去审视、去解读、去解释形形色色的社会现象。从“是什么”到“为什么”：我们不仅仅教你如何计算平均数、方差，更重要的是引导你思考这些统计量在社会研究中的意义。例如，当我们看到某个群体的平均收入较高时，我们该如何结合其他变量（如教育水平、职业类型、地理位置等）来解释这种差异的深层原因？本书将帮助你超越描述性的统计，迈向解释性、推断性的分析，从而挖掘出数据背后更深层次的社会机制。理论与实践的完美融合：本书的一大特色是将社会研究中的常见问题与统计分析方法紧密结合。我们不会孤立地讲解某个统计模型，而是会围绕具体的社会学议题，如贫困与不平等、犯罪率的社会因素、社会资本的影响、公众舆论的形成、教育机会的分配、健康不平等、城市化进程中的挑战、人口结构变迁的社会后果等，来演示和讲解相应的统计分析技术。你将学会如何将抽象的统计理论应用于解决现实的社会研究难题。量化研究的哲学思考：除了技术层面的讲解，本书也注重培养读者的量化研究意识和批判性思维。我们将探讨如何设计合理的抽样方案，如何界定和测量社会学变量，如何识别和处理数据中的偏误，以及如何解读统计结果的局限性。你将理解，统计分析并非“万能”的，它的有效性很大程度上取决于研究设计和分析者的智慧。循序渐进的学习路径：本书为不同基础的读者量身定制了循序渐进的学习路径。我们将从最基础的描述性统计概念开始，逐步过渡到推断性统计，再到更复杂的多元统计模型。每一个章节都会在讲解理论的同时，辅以生动易懂的案例分析，让你在实际操作中巩固知识，提升技能。本书内容前瞻：解锁数据背后的社会图景本书内容涵盖了社会统计分析的方方面面，旨在为你构建一个系统而完整的知识体系。我们将从以下几个关键领域展开深入探讨：第一部分：统计思维与社会研究基础理解数据的本质：什么是变量？什么是测量？如何将抽象的社会概念转化为可量化的数据？我们将探讨不同类型的变量（定类、定序、定距、定比）及其在社会研究中的应用，以及抽样方法（概率抽样与非概率抽样）的重要性，并分析不同抽样方法对研究结论可靠性的影响。描述性统计：描绘社会众生相：掌握集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、全距）的计算与解读，了解如何使用频率分布表、直方图、箱线图等可视化工具来呈现数据的分布特征，从而直观地描绘出社会现象的“画像”。例如，通过分析不同收入群体的分布，我们可以初步了解收入不平等的状况。概率论与统计推断的桥梁：了解概率的基本概念，理解抽样分布的原理，学习如何构建置信区间来估计总体参数，以及如何进行假设检验来验证关于总体的论断。这部分将为你理解统计推断的逻辑打下坚实基础，让你知道如何从样本数据推断出关于更大范围人群的结论。第二部分：探究变量间的关联：从 bivariate 到 multivariate 两个变量的关系：学习如何使用卡方检验、t检验、ANOVA等方法来检验两个分类变量或一个分类变量与一个连续变量之间的关系。我们将深入分析相关系数（Pearson、Spearman）的计算与解读，以及线性回归模型的基础，了解如何量化两个连续变量之间的线性关系强度和方向。例如，我们将探讨教育年限与收入之间的相关性。多变量分析的威力：现实世界的社会现象往往是多因素共同作用的结果。本书将系统介绍多元线性回归模型，教会你如何同时控制多个变量的影响，从而更准确地理解特定变量与其他变量之间的真实关系。我们将探讨如何处理多重共线性、异方差等问题，以及如何选择最优的模型。例如，在分析教育对收入的影响时，我们如何同时考虑家庭背景、职业技能等因素？分类变量的回归模型：针对因变量为分类变量（如是否吸烟、是否犯罪、是否投票等）的情况，本书将介绍逻辑回归（Logistic Regression）模型。你将学会如何利用逻辑回归来预测事件发生的概率，并理解其在社会科学研究中的广泛应用。例如，我们如何预测一个人选择某种教育路径的可能性？深入探索：根据读者的需求和兴趣，本书还将触及更高级的统计模型，如：定序回归（Ordinal Regression）：当因变量的类别存在顺序关系时（如非常满意、满意、一般、不满意），如何进行分析？多层模型（Multilevel Models）：如何处理嵌套数据结构，例如学生在班级里，班级在学校里，或者个体在社区里？这对于理解群体效应至关重要。结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）：如何同时检验复杂的理论模型，包括潜在变量和测量模型？第三部分：社会研究中的专题应用社会分层与不平等分析：如何量化和分析不同社会群体（按阶层、性别、种族等）在收入、教育、健康等方面的差异？我们将运用回归分析、方差分析等方法来揭示社会不平等的结构性根源。犯罪学与社会治安研究：探讨影响犯罪率的社会因素，如贫困、失业、家庭结构、社区环境等，并学习如何使用统计模型来预测犯罪风险，评估干预措施的效果。健康与疾病的社会维度：分析社会经济地位、生活方式、地理环境等因素与健康状况的关系，理解健康不平等是如何产生的，并学习如何评估公共卫生干预措施的有效性。公众舆论与传播研究：如何通过问卷调查和统计分析来测量和理解公众的态度、信念和意见，以及传播媒介如何影响公众舆论的形成。社会资本与群体行为：探索社会网络、信任、规范等社会资本要素如何影响个体和群体的行为，并学习如何利用统计工具来量化和分析这些复杂的关系。谁适合阅读本书？本书适合以下人群：社会学、社会工作、政治学、公共管理、心理学、教育学等社会科学专业的学生：为你提供扎实的量化研究基础，帮助你更好地理解和完成学术研究。从事社会研究的学者和研究人员：帮助你掌握先进的统计分析技术，提升研究的科学性和说服力。对社会现象充满好奇，希望深入理解社会运行机制的读者：即使你没有深厚的统计学背景，本书也能帮助你建立起统计思维，学会用数据说话。希望提升数据分析能力，以便更好地解读新闻报道、政府报告和市场调研的读者：让你在信息洪流中保持清醒的头脑，不被表面的数字所迷惑。学习本书，你将收获：清晰的逻辑思维：掌握如何将复杂的社会问题分解为可量化、可分析的组成部分。强大的数据解读能力：能够自信地解读统计图表和统计结果，理解其背后的社会意义。科学的研究方法：能够设计和执行严谨的社会研究，用数据说话，得出可靠的结论。洞察社会规律的智慧：能够发现隐藏在数据背后的社会现象的深层原因和发展趋势。提升个人竞争力：在日益强调数据驱动的社会中，掌握统计分析技能将为你赢得更多机会。本书不仅仅是一本技术指南，更是一次思维的启迪。我们期待与你一同踏上这场精彩的数据探索之旅，用统计的智慧，去照亮社会现象的每一个角落，去理解我们所处的世界，并为构建更美好的社会贡献一份力量。

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目录信息

目录
第1章问卷设计要领1
1.1 问卷中问题与答案的构思技巧1
1.2 问卷设计中最常见的错误4
1.3 量表法的重要性及用法6
习题17
第2章 SAS系统的主要功能9
2.1 SAS主要的过程命令9
2.2 SAS的数据挖掘命令10
2.2.1 SAS最简单的程序例子10
2.2.2 SAS程序中的指令13
2.2.3 SAS数据的计算机编码14
2.2.4 SAS的编程工具16
习题218
第3章 SAS的数据输入与数据挖掘19
3.1 定义SAS数据19
3.2 定义自由格式的SAS数据20
3.3 定义固定格式的SAS数据21
3.4 定义一行几个个案的数据23
3.5 SAS数据的读取、显示及缺失值的输入法23
3.5.1 用CARDS命令读取数据23
3.5.2 用LIST命令显示数据24
3.5.3 缺失值的输入24
3.6 SAS如何调用外部数据文件24
3.7 有条件的数据运算25
3.8 有条件的数据删除26
3.9 GO TO语句27
3.10 定义变量标签27
3.11 定义数值标签28
3.12 求和前预置变量值29
3.13 创建新变量及函数求和29
3.13.1 变量值求和29
3.13.2 用SUM函数对缺失值累加33
3.14 重新编码数据34
3.15 本章知识摘要36
习题337
第4章用对话框进行简单的统计39
4.1 用ASSIST窗口进行数据输入与管理39
4.2 ASSIST窗口的功能41
4.2.1 TUTORIAL命令42
4.2.2 DATA MGMT菜单43
4.2.3 REPORT WRITING命令44
4.2.4 GRAPHICS命令45
4.3 用LAB窗口统计数据46
4.3.1 LAB窗口的功能46
4.3.2 用“向导式数据分析”中的LAB统计数据47
4.3.3 用LAB新建SAS数据集的弊端50
4.4 在Work工作区中输入小型数据51
4.5 在Work工作区中外调一个SAS数据集52
习题452
第5章 SAS最基本的统计概念53
5.1 总体与样本的区别53
5.2 参数与统计量的区别53
5.3 正态分布的重要特征54
5.4 用经验规则概括数据55
5.5 正态分布的假设检验55
5.5.1 检验正态分布的重要统计量56
5.5.2 检验正态分布的图示58
5.6 显著性水平与α理论值的关系61
习题562
第6章用两种绘图法所产生图形的鲜明对照63
6.1 条形图的生成与对比63
6.2 饼图的生成与对比69
6.3 等高线图的产生与对比70
6.4 空间立体图形的产生与对比74
习题676
第7章描述统计一：频数统计78
7.1 用过程命令FREQ统计频数78
7.2 用对话框命令“分析家”统计频数79
7.3 用TABLES过程命令加权数据82
7.4 过程UNIVARITE与FREQ产生的频率表对比 86
习题790
第8章描述统计二：双变量的交叉汇总和相关测量91
8.1 用“分析家”对话框对两个变量交叉汇总91
8.2 用编程法对双变量交叉汇总98
8.3 有控制变量的交叉汇总及结合测量99
8.4 交叉汇总表的单元内容103
8.5 双变量相关分析103
习题8104
第9章描述统计三：用MEANS过程比较均值105
9.1 用“分析家”对话框命令比较均值105
9.2 用PROC MEANS过程编程比较均值109
习题9112
第10章 T检验与非参数检验113
10.1 概括描述两组独立样本113
10.2 两组独立样本T检验的假设检验116
10.2.1 两组独立样本T检验的对话框法116
10.2.2 两组独立样本T检验的程序法120
10.3 两组独立样本的Wilcoxon非参数检验121
10.4 对两组配对样本的描述统计124
10.5 配对差值的T检验125
10.6 用Wilcoxon过程做配对差值的非参数检验127
10.7 两个均值比较的归纳128
习题10129
第11章市场品牌的调查分析131
11.1 品牌的分类131
11.2 精品购物的问卷设计131
11.3 正交设计132
11.4 结合分析的方法134
11.5 结合分析的结果135
11.6 市场预测法137
习题11138
第12章变量的线性相关测量139
12.1 变量的类型139
12.2 “比例-比例”型变量的相关测量140
12.3 “二分-区间”型变量的相关测量144
12.4 “次序-次序”型变量的相关测量144
12.5 “次序-比率”型变量的相关测量149
12.6 “次序-次序”型变量的相关测量152
12.7 “标称-标称”型变量的相关测量154
12.8 Cronbach的Alpha系数与Spearman相关系数155
12.9 用PROC CORR过程编程计算相关系数156
习题12160
第13章线性回归与非线性回归162
13.1 一元线性回归162
13.1.1 一元线性回归的数据与程序163
13.1.2 一元线性回归的结果分析163
13.1.3 一元线性回归方程168
13.2 多元线性回归168
13.2.1 多元线性回归的源程序168
13.2.2 多元线性回归的输出结果169
13.2.3 多元线性回归的结果分析171
13.3 用GLM过程进行多项式回归171
13.3.1 多项式回归的一般模型171
13.3.2 多项式回归的实例172
13.4 含虚拟变量的回归174
习题13176
第14章随机实验组的协方差分析177
14.1 两组随机数据单因变量协方差分析177
14.2 两组随机数据的三因变量协方差分析180
习题14184
第15章用ANOVA过程进行方差分析186
15.1 ANOVA的假设与检验186
15.2 单因素方差分析的变量187
15.3 单因素方差分析187
15.4 双因素方差分析197
15.5 多因变量复方差分析202
15.6 重复方差测量208
习题15213
第16章因子分析与主成分分析215
16.1 共通性元素215
16.2 因子分析的模型216
16.3 因子分析的顺序216
16.4 因子的提取216
16.5 前几个因子的抽取法217
16.6 进一步探讨前几个因子218
16.7 转轴方式219
16.8 因子分析与因子得分221
16.9 存储因子得分222
16.10 主成分分析223
习题16228
第17章判别分析229
17.1 判别分析的分类规则229
17.2 3种判别分析法229
17.3 一般判别分析法229
17.4 逐步判别分析法236
17.5 典型判别分析法236
习题17237
第18章聚类分析238
18.1 聚类的4种方法238
18.2 Cluster凝聚法238
18.3 大样本的快速聚类法243
18.4 对变量聚类245
18.5 画出树形图249
习题18251
第19章多因素二水平的方差分析252
19.1 两维排列组合式方差分析252
19.1.1 编程进行两维排列组合方差分析252
19.1.2 分析结果253
19.2 三因素二水平方差分析254
19.2.1 编程做三因素二水平的方差分析255
19.2.2 分析结果255
19.3 三组随机配伍数据的方差分析257
19.3.1 编程建立SAS命令文件258
19.3.2 分析结果259
19.3.3 在对话框中进行随机块方差分析261
19.4 实验组与对照组的均值比较263
19.4.1 医学实例263
19.4.2 分析结果265
19.4.3 在对话框中进行随机块方差分析266
习题19266
参考文献269
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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坦白说，最初我对市面上各种“教程”持谨慎态度，很多都是东拼西凑或过时版本。但这本书的出版质量和内容更新度明显是走在前沿的。它对当前数据分析领域的热点工具和方法论的介绍是与时俱进的，确保了所学知识在未来一段时间内都具有很高的实用价值。我特别留意了它对数据可视化和报告撰写的建议部分，这部分往往是很多技术书籍忽略的“软技能”。这本书不仅教你怎么算出结果，还细致地教你如何用清晰、有说服力的方式将结果呈现给非专业人士看，这对于跨部门沟通和学术交流至关重要。这种对分析流程“始于数据，终于报告”的全面覆盖，体现了作者对整个分析工作流的深刻理解，使得这本书不仅仅是一本操作手册，更像是一部涵盖了数据分析师全套技能的百科全书。

☆☆☆☆☆

说实话，这本书的内容深度和广度都超出了我的预期，特别是对于那些追求高阶分析技巧的读者来说，绝对是一本值得珍藏的宝典。我尤其欣赏作者在处理复杂统计概念时所展现出的耐心和细腻，比如对回归诊断和多重共线性处理的章节，讲解得极其透彻，不是那种简单的公式堆砌，而是结合了实际数据可能出现的陷阱进行预警和指导。这不像市面上很多教材那样，只停留在“是什么”的层面，而是深入到了“为什么会这样”以及“我们该怎么办”的层面。阅读过程中，我感觉自己像是在一位经验丰富的老教授的指导下进行项目实战，他不仅告诉你正确的做法，更重要的是告诉你那些错误的路径长什么样，以及如何避开它们。这种实战导向的叙述风格，极大地提升了我的分析信心和解决问题的能力，不再是只会套用模板的“操作工”，而是真正理解数据背后的逻辑。

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作为一名需要进行大量量化研究的社会科学工作者，我一直在寻找一本能真正连接“社会理论”与“量化工具”的书籍。这本书在这方面做得非常出色，它没有孤立地讲解统计方法，而是将每一个分析技术都放在了具体的社会现象背景下去阐释其适用性和局限性。例如，在讲解因子分析或聚类分析时，作者会结合社会分层、群体画像等实际研究场景进行说明，这极大地帮助我理解如何选择最合适的分析工具来回答特定的研究问题。这本书的语言风格非常平实，没有过多的学术腔调，读起来很流畅，就像是一位资深的同行在与你交流经验心得。它让我明白，统计分析不是冷冰冰的数字游戏，而是探索社会规律的有力武器，这种思想上的启发，对我未来研究方向的规划影响深远。

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我必须强调这本书在结构布局上的匠心独运，它简直是为自学者量身定做的完美学习路径图。每一个章节的开始都会有一个明确的学习目标列表，让你清楚知道读完本节需要掌握的核心技能，这在时间紧张的情况下尤其重要。而且，书中的案例数据选择得非常贴近现实生活，从就业市场波动到公共政策满意度调查，这些鲜活的例子让我更有动力去深入研究背后的统计原理。更重要的是，书后附带的那些配套练习和数据文件，简直是无价之宝。我习惯于在看完理论后立刻动手实践，这本书完美地满足了我的需求，让我能够即时检验理解程度，并发现自己思维的盲点。这种“输入—练习—反馈”的闭环设计，极大地加速了我的学习曲线，让枯燥的学习过程变得有趣且高效。

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这本书的封面设计给我的第一印象是专业而严谨，那种深沉的蓝色调和清晰的字体排版，立刻让人感觉到这是一本“干货满满”的教材。我拿到书后，首先翻阅了目录，内容划分得非常有条理，从基础的数据处理到复杂的模型构建，逻辑链条非常完整。特别是它在介绍统计软件操作的那部分，截图清晰，步骤详尽，对于像我这样需要通过实际操作来巩固理论知识的学习者来说，简直是救星。我过去在学习数据分析时，常常因为理论与实践脱节而感到挫败，但这本书似乎很懂得读者的痛点，它将晦涩的统计学概念，通过具体的案例和软件界面一步步展示出来，让你在“做中学”。虽然我还没有完全读完，但仅仅是前几章的入门部分，就已经让我对数据准备和清洗有了全新的认识，那种系统性的梳理，远胜过我之前零散学习的那些网络教程。这本书的价值，在于它搭建了一个从理论到实践的稳固桥梁，让原本高不可攀的“统计分析”变得触手可及。

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