進階社會統計學及Stata應用

王存同

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商品描述

《進階社會統計學及Stata應用》是一部面向社會科學領域的高級統計教材，旨在幫助讀者掌握統計理論與實踐技能，進而在實際研究和應用中實現因果推斷與復雜數據分析。本書系統地梳理了統計學的基本理論和主要方法，並輔以豐富的Stata軟件操作與案例分析，註重理論與實踐相結合，采用“是什麼、為什麼、怎樣做”的編撰邏輯，使復雜的統計概念易於理解。通過大量真實數據和詳細案例，書中不僅提供操作指南和Stata命令演示，更附有完整的執行文件，極大地提升了教材的實用性和教學效果。此外，本書涵蓋了前沿的因果推斷技術，緊跟學術發展趨勢。

作者簡介

"王存同，人口學博士、教授。博士畢業於北京大學（與密歇根大學合作培養），博士後研究員就職於美國伊利諾伊大學。現任職於中央財經大學，從事社會統計及計量經濟分析、人口健康學、人口社會學、人口經濟學等領域的研究與教學。他於2013年入選教育部新世紀優秀人才計劃，現兼任中國人口學會理事、中國性學會常務理事、中國性學會健康大數據分會主任委員等。曾在SSCI/SCI等英文期刊及中文核心期刊發表論文近百篇，出版著作6部；主持國家社科基金一般及重點項目4項、橫向課題12項。"

目錄大綱

第1章 基礎回顧:統計學再探索 1

1.1 數據準備 2

1.1.1 核心內容 3

1.1.2 理論聯系:統計推斷的識別基礎 4

1.1.3 實證意義:從操作規範到結果可靠 4

1.1.4 認知拓展:將 “準備”作為方法的一部分 4

1.2 變量測量與概率分布 13

1.2.1 核心內容 13

1.2.2 理論聯系:概率機制與建模邏輯的基礎 14

1.2.3 實證意義:從變量設定到方法選擇 14

1.2.4 認知拓展:從測量走向推斷 14

1.3 描述性統計 30

1.3.1 核心內容 31

1.3.2 理論聯系:測量與分布的實際延伸 31

1.3.3 實證意義:從初步探索到策略判斷 31

1.3.4 認知拓展:從樣本行為走向總體推斷 32

1.4 抽樣分布 37

1.4.1 核心內容 38

1.4.2 理論聯系:推斷邏輯的支柱 38

1.4.3 實證意義:從樣本波動識別不確定性 39

1.4.4 認知拓展:推斷的出發點 39

1.5 參數估計 47

1.5.1 核心內容 48

1.5.2 理論聯系:估計建立在分布之上 48

1.5.3 實證意義:為判斷與決策提供依據 49

1.5.4 認知拓展:估計不僅是數值,更是邏輯 49

第2章 假設檢驗 57

2.1 假設檢驗概論 59

2.2 假設檢驗步驟 66

2.2.1 提出假設 67

2.2.2 拒絕域和顯著性水平 70

2.2.3 檢驗統計量和抽樣分布 74

2.2.4 利用臨界值進行決策 75

2.2.5 結果匯報與解讀 78

2.2.6 假設檢驗示例 80

2.2.7 假設檢驗與置信區間 81

2.3 單個總體參數的檢驗 82

2.3.1 總體均值μ 的假設檢驗 82

2.3.2 總體比例π 的假設檢驗 86

2.3.3 總體方差σ2 的假設檢驗 88

2.3.4 利用p 值進行決策 89

2.3.5 Stata操作:單個總體參數的假設檢驗 93

2.4 兩個總體參數的檢驗 97

2.4.1 兩個總體均值之差的假設檢驗 97

2.4.2 兩個總體比例之差的假設檢驗 101

2.4.3 兩個總體方差的假設檢驗 102

2.4.4 Stata操作:兩個總體參數的假設檢驗 105

2.5 配對樣本t檢驗 108

2.5.1 配對樣本t檢驗 109

2.5.2 Stata操作:配對樣本t檢驗 111

2.6 檢驗效力 113

第3章 方差分析 121

3.1 方差分析引論 122

3.1.1 方差分析的相關術語 124

3.1.2 方差分析的基本假定 126

3.1.3 虛無假設和備擇假設 128

3.1.4 方差分析的基本思想 129

3.2 一元 (因素)方差分析 140

3.2.1 單因素方差分析的步驟 140

3.2.2 關系強度的測量 147

3.2.3 最小顯著差異法和線性對比 151

3.2.4 多重比較 158

3.3 雙因素方差分析 163

3.3.1 雙因素方差分析引論 163

3.3.2 雙因素方差分析的步驟 164

第4章 列聯分析與卡方檢驗 175

4.1 列聯表 176

4.1.1 列聯表的定義 176

4.1.2 聯合分布、邊緣分布和條件分布 178

4.2 獨立性檢驗 181

4.2.1 2×2列聯表的獨立性檢驗 181

4.2.2 R×C 列聯表的獨立性檢驗 187

4.2.3 連續性校正 (2×2列聯表) 190

4.3 關系強度的測量 192

4.3.1 發生比值比 193

4.3.2 基於χ2 值的測量指標 195

4.3.3 Yule??sQ 系數 196

4.4 擬合優度檢驗 197

第5章 非參數檢驗 205

5.1 Wilcoxon秩和檢驗 206

5.2 符號檢驗 213

5.3 Wilcoxon符號秩檢驗 218

5.4 Kruskal-Wallis檢驗 225

第6章 相關與相關系數 232

6.1 相關 234

6.1.1 獨立與相關 234

6.1.2 多變量關系的類型 239

6.2 相關系數 245

6.3 線性相關 247

6.3.1 散點圖與線性相關 248

6.3.2 折線圖 257

6.3.3 協方差 259

6.3.4 相關系數 261

6.4 秩相關 269

6.4.1 伽馬系數和肯德爾τb 系數 270

6.4.2 Spearman秩相關系數 277

第7章 簡單線性回歸 286

7.1 回歸概述 287

7.2 簡單線性回歸:從直覺到模型 288

7.3 最小二乘法 292

7.3.1 最小二乘法假定 292

7.3.2 OLS系數的推導 293

7.4 OLS估計量 293

7.5 變異分解與擬合優度 295

7.6 OLS估計量的性質 297

7.6.1 公共假定 297

7.6.2 無偏性 298

7.6.3 有效性 299

7.6.4 一致性 301

7.7 統計推斷與假設檢驗 304

7.7.1 正態分布假定 304

7.7.2 區間估計 305

7.7.3 單變量檢驗 307

7.7.4 全局檢驗/線性關系檢驗 311

7.8 Stata實例分析:簡單線性回歸 314

7.8.1 示例操作 316

7.8.2 變量及系數檢驗 320

參考文獻 324

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