社會統計學（第2版）/21世紀統計學係列教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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尹海潔，李樹林 著

圖書標籤:

• 社會統計學
• 統計學
• 21世紀統計學係列
• 數據分析
• 社會科學
• 統計方法
• 研究方法
• 高等教育
• 教材
• 第二版

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300252179

版次：2

商品編碼：12318856

包裝：平裝

叢書名： 21世紀統計學係列教材

開本：16開

齣版時間：2018-01-01

用紙：膠版紙

頁數：412

內容簡介

本書的特點為：以類彆、序列和尺度三個測量層次的變量為維度安排教材內容；闡明每一種分析方法的統計思想；梳理和建構瞭描述統計的知識體係；將描述統計與推論統計分開講解；與社會統計軟件做到瞭很好的對接；加強瞭非參數檢驗的內容；增加瞭時間序列分析。
本教材在介紹推論統計之前，選取瞭概率論與數理統計中與推論統計關係*密切的內容。這部分內容是推論統計的理論基礎。有這部分內容做鋪墊，即便是沒有學過概率論與數理統計的學生，也能夠較好地掌握推論統計的內容。

作者簡介

尹海潔 現任哈爾濱工業大學人文學院社會學係係主任，哈爾濱工業大學社會工程研究中心副主任，教授、博士生導師。兼任哈爾濱市南崗區政協副主席，黑龍江省經濟調查研究會常務理事，主要研究方嚮為社會統計學、民生與貧睏問題研究。發錶學術論文40多篇，主編教材一部、齣版專著1部。獲得省哲學社會科學優秀科研成果一等奬1項，二等奬1項，三等奬2項。獲黑龍江省優秀教學成果一等奬1項，二等奬1項。其中，教材和專著有： 1、尹海潔、劉耳，社會統計軟件SPSS15.0 for Windows簡明教程（“十一五”國傢級規劃教材。2009年獲省社科成果二等奬和省優秀教學成果一等奬），社會科學文獻齣版社，2008年12月齣版。2、尹海潔，城市貧睏人口的經濟支持網研究，哈爾濱工業大學齣版社，2008年10月。

目錄

第1章 導論
第1節 社會學研究的過程及統計學的應用
第2節 統計分析方法在社會學研究中的作用
第3節 抽樣方法與統計分析方法的選擇
第4節 變量的層次及統計分析方法的選擇
上篇 描述統計
第2章 單變量的描述統計分析
第1節 單變量的分布及其描述方法
第2節 集中趨勢
第3節 離散趨勢
第3章 兩個類彆變量關係的描述統計
第1節 列聯錶分析
第2節 分類圖
第3節 列聯相關係數
第4節 等級相關係數
第4章 兩個尺度變量關係的描述統計
第1節 相關分析
第2節 迴歸分析
第5章 類彆變量與尺度變量關係的描述統計
第1節 平均值比較分析
第2節 相關比率
中篇 概率論基礎
第6章 概率與隨機變量的概率分布
第1節 概率及其計算
第2節 隨機變量的描述統計
第3節 幾種常用離散型隨機變量分布的特徵
第4節 幾種常用連續型隨機變量分布的特徵
第7章 大數定律、中心極限定理與抽樣分布
第1節 大數定律
第2節 中心極限定理
第3節 抽樣分布
下篇 推論統計
第8章 參數估計
第1節 總體特徵值的點估計
第2節 總體特徵值的區間估計
第9章 假設檢驗的基本原理
第1節 假設檢驗的原理
第2節 假設檢驗的基本方法
第3節 假設檢驗的類型
第4節 假設檢驗的兩類錯誤
第10章 總體均值與方差的假設檢驗
第1節 單個總體的檢驗
第2節 兩個總體的檢驗
第11章 兩個類彆變量關係的假設檢驗
第1節 χ2檢驗
第2節 等級相關係數的檢驗
第12章 兩個尺度變量關係的假設檢驗
第1節 一元綫性迴歸方程的檢驗
第2節 相關係數的檢驗
第13章 類彆變量與尺度變量關係的假設檢驗——一元方差分析
第1節 一元方差分析的原理
第2節 方差分析方法
第14章 非參數檢驗
第1節 單個總體分布特徵的檢驗
第2節 兩個總體分布一緻性的檢驗——兩個獨立樣本的檢驗
第3節 兩個總體分布一緻性的檢驗——兩個相關樣本的檢驗
第4節 多個總體分布一緻性的檢驗——多個獨立樣本的檢驗
第5節 多個總體分布一緻性的檢驗——多個相關樣本的檢驗
第15章 抽樣
第1節 誤差與抽樣誤差
第2節 樣本容量的確定
第16章 時間序列分析
第1節 時間序列概述
第2節 時間序列的描述性分析
第3節 時間序列的預測方法
附錶1標準正態分布錶
附錶2標準正態分布分位數錶
附錶3χ2分布分位數錶
附錶4t分布分位數錶
附錶5F分布分位數錶
附錶6單個樣本K�睸檢驗統計量分布的臨界值錶
附錶7秩和檢驗錶
附錶8遊程檢驗（n1≥n2）
附錶9符號秩檢驗錶
參考文獻

精彩書摘

這本《社會統計學》教材齣版後，我們嚮使用教材的部分教師、學生徵詢瞭他們對教材的感受和意見，也收到瞭多位讀者的來信。總的看來，讀者的感受與我們編寫教材的初衷是一緻的。通過淡化數理推導過程，加深統計思想的理解，強化統計工具的應用，達到瞭讓文科學生能夠學會統計學、學好統計學的目的。2013年9月麵世的教材，2016年即已售罄。鑒於第一版教材中存在一些計算錯誤、印刷錯誤，這裏予以糾正。也感謝多位讀者幫我們發現瞭這些問題，並來信一一指齣。
為使教材能夠緊密聯係現實，教材中取自統計年鑒的數據、依據數據繪製的圖錶均已更新，例題、習題部分也做瞭必要的更改。
本教材的第1章至第15章主要由尹海潔編寫，第16章、全部習題、附錶主要由李樹林編寫。

社會統計學：洞察復雜世界的數據之眼 在信息爆炸的時代，理解和解釋我們周圍日益復雜的社會現象，已經不再是少數專業人士的專利。從經濟發展、人口變遷到公共衛生、教育公平，再到社會心理、城市規劃，無數的數據在訴說著社會的故事。然而，這些數據並非沉默的符號，它們蘊含著深刻的洞察，等待著我們去發掘和解讀。《社會統計學》（第2版），作為“21世紀統計學係列教材”的重要組成部分，正是這樣一本為你開啓數據洞察之門的鑰匙。它並非枯燥的數學公式堆砌，而是將嚴謹的統計方法與生動的社會應用巧妙融閤，旨在賦予每一個學習者用數據說話、用數據分析、用數據解決社會問題的能力。 本書的編撰，緊密圍繞著“社會”這一核心命題，深刻理解社會科學研究的獨特需求。不同於純粹的自然科學統計，社會統計學更加關注變量之間的復雜關係，數據的測量尺度、抽樣誤差對結論的影響，以及如何將抽象的社會概念轉化為可量化的指標。因此，本書在內容設計上，力求既保持統計學本身的科學嚴謹性，又充分體現其在社會科學領域的適用性和前沿性。 核心概念的深度解析與理論基石的穩固搭建 全書從最基礎的統計學概念入手，逐步深入。我們首先會探討數據的基本類型，區分定類、定序、定距和定比等不同尺度的數據，理解它們在統計分析中的不同意義和局限性。接著，我們將學習數據的搜集與整理，包括抽樣調查的設計原理、問捲設計的基本原則、數據錄入與清洗的重要性，這些都是後續一切分析工作的前提。 統計描述是理解數據的第一步，本書將係統介紹集中趨勢的度量（如均值、中位數、眾數）和離散程度的度量（如方差、標準差、四分位距），幫助讀者快速把握數據集的整體特徵。同時，我們還會學習頻數分布和圖形展示（如直方圖、箱綫圖、散點圖）的重要性，學會如何通過可視化手段直觀地呈現數據規律，發現潛在的模式和異常值。 概率論是統計推斷的基石。本書將清晰地闡釋概率的基本概念，特彆是離散型和連續型概率分布（如二項分布、泊鬆分布、正態分布），重點講解正態分布在統計推斷中的核心地位。理解這些概率分布，能夠幫助我們理解隨機變量的行為，為後續的統計推斷打下堅實的基礎。 統計推斷的橋梁：從樣本到總體的嚴謹跨越 統計推斷是社會統計學最核心的價值所在。本書將帶領讀者穿越從樣本到總體的橋梁。參數估計部分，我們會學習點估計和區間估計，理解置信區間的含義及其在解釋研究結果時的重要性。我們將學習如何根據樣本數據，對總體均值、比例等關鍵參數進行閤理推斷，並評估推斷的精確度。 假設檢驗是檢驗理論、驗證猜想的有力武器。本書將係統介紹各種常用的假設檢驗方法，包括Z檢驗、t檢驗、卡方檢驗等。我們將詳細講解每種檢驗的應用場景、檢驗步驟、P值的含義以及如何根據檢驗結果做齣是否拒絕原假設的判斷。特彆地，本書會強調在社會科學研究中，假設檢驗的實際意義，例如檢驗某個乾預措施是否有效，或者兩個群體之間是否存在顯著差異。 多變量分析：揭示社會現象背後的復雜聯係 社會現象往往是多因素交織的結果，理解變量之間的關係至關重要。本書將深入探討相關分析，區分皮爾遜相關係數和斯皮爾曼等級相關係數，教會讀者如何量化兩個變量之間的綫性關係強度和方嚮。更進一步，我們將學習迴歸分析，這是揭示變量間因果關係和預測模型構建的關鍵工具。 從最簡單的一元綫性迴歸，到能夠同時考慮多個預測變量的多元綫性迴歸，本書都將提供清晰的講解和實際案例。我們將學習如何建立迴歸模型，解釋迴歸係數的含義，評估模型的擬閤優度，以及如何進行預測。本書還會討論迴歸分析的假設和診斷，幫助讀者避免常見的誤區，做齣更可靠的推斷。 除瞭綫性關係，我們還會接觸到非參數統計方法，當數據不滿足參數檢驗的假設時，這些方法將成為有力的替代。例如，Mann-Whitney U檢驗和Kruskal-Wallis H檢驗，它們在社會科學研究中有著廣泛的應用。 社會科學的專題應用與進階探索 本書的價值不僅在於講解統計方法本身，更在於展示這些方法如何應用於解決真實的社會問題。我們會精心選取社會統計學在不同領域的典型案例，例如： 人口統計學：分析人口結構、齣生率、死亡率、遷移模式，並預測未來人口趨勢。 經濟統計學：理解宏觀經濟指標，分析消費行為、收入分配，研究經濟增長的驅動因素。 教育統計學：評估教學效果，分析學生成績差異，研究教育政策的影響。 社會心理學：量化態度、信念、行為，研究群體互動和社會認知。 公共衛生與流行病學：分析疾病傳播規律，評估健康乾預效果，預測疫情發展。 城市規劃與地理信息統計：分析城市空間格局，研究居民齣行模式，優化資源配置。 這些案例將幫助讀者將抽象的統計知識與具體的社會情境聯係起來，深刻理解統計學在驅動社會進步中的巨大作用。 本書還會引導讀者理解和評價統計研究的報告，學會批判性地審視研究結論，識彆潛在的偏見和誤導。對於有誌於進一步深造的讀者，本書也將觸及一些統計學的前沿概念和方法，為他們開啓更廣闊的學習空間。 學習方法與實踐指導 《社會統計學》（第2版）不僅僅是一本知識的載體，更是一本引導學習的實踐手冊。書中包含瞭大量的例題與練習題，覆蓋瞭從基礎概念到復雜模型的各個層麵，旨在鞏固所學知識，提升解題能力。我們鼓勵讀者動手實踐，使用統計軟件（如SPSS, R, Stata等，本書在講解中會結閤實際軟件操作演示）進行數據分析，將理論知識轉化為實際操作技能。 本書的語言風格力求清晰、流暢，避免過多的專業術語，即使是沒有深厚數學背景的讀者，也能循序漸進地掌握統計學精髓。我們注重理論與實踐的結閤，每一個統計概念的引入，都伴隨著其在社會科學研究中的具體應用和解釋。 結語 在這個數據驅動的時代，掌握社會統計學的知識，就如同擁有瞭一雙洞察社會復雜性的“數據之眼”。它能夠幫助我們看清趨勢，理解原因，預測未來，並為解決社會難題提供科學依據。《社會統計學》（第2版）不僅僅是關於統計方法，更是關於如何運用這些方法來理解和塑造我們生活的世界。無論你是社會科學的學生、研究人員，還是對社會現象充滿好奇的普通讀者，本書都將是你不可或缺的良師益友，陪伴你踏上探索社會真相的數據之旅。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，就像是跟隨一位經驗豐富的社會研究員進行田野調查。它最讓我感到驚喜的是，它對“數據倫理”和“測量誤差”的討論，占據瞭相當重要的篇幅。很多教科書隻關注如何“算對數”，卻忽略瞭數據本身是如何産生的，以及它可能存在的內在偏見。這本書在這方麵做得非常紮實，特彆是在討論量錶設計和指標構建時，它沒有迴避社會學研究中常見的“不可直接觀測變量”的問題，比如“社會資本”或“生活滿意度”這些抽象概念如何被量化。書中提供瞭很多案例，分析瞭問捲措辭的細微差彆如何導緻迴答傾嚮性的改變，這對於我們這些未來可能需要設計問捲的實踐者來說，是無價的經驗總結。我尤其欣賞它對“混淆變量”和“中介效應”的解釋，它沒有直接拋齣復雜的路徑分析圖，而是通過一個關於教育背景、收入與健康狀況之間關係的社會學模型，層層剝開變量間的相互作用。這種“講故事”式的講解，讓原本枯燥的統計推斷變得生動起來，讓人能真正理解統計分析在社會科學中的應用價值，而不是僅僅停留在數學技巧層麵。

評分☆☆☆☆☆

關於這本《社會統計學（第2版）》，我感覺它在麵嚮的應用領域上有著非常明確的指嚮性，那就是社會調查、公共政策評估和市場研究的交叉地帶。它並沒有試圖包羅萬象地涵蓋所有統計分支，比如它對時間序列分析和空間統計的覆蓋就顯得非常基礎，更像是作為“拓展閱讀”的引子。但它在處理定性數據和定量數據結閤的混閤方法研究方麵，展現齣瞭獨特的視角。書中專門開闢瞭一章討論如何將定性訪談的編碼結果轉化為可用於迴歸分析的虛擬變量，以及如何用多元分析來驗證歸納齣的理論模型。這種融閤瞭社會學研究範式的處理方式，使得本書對於跨學科研究者尤其友好。唯一讓我略感遺憾的是，雖然是第二版，但在處理當前大數據和社交網絡分析的趨勢方麵，內容更新略顯保守。雖然提到瞭文本挖掘的初步概念，但對於如何應用現代統計軟件（如R或Python庫）來進行大規模數據清洗和可視化操作的實戰指導，篇幅還是偏少，更像是停留在SAS/SPSS的經典操作層麵，這與“21世紀”的名稱定位略有不符，期待未來版本能增加更現代化的計算統計實踐內容。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和視覺呈現，與市麵上那些厚重、文字密集的統計學著作相比，顯得非常清新和現代。大量使用圖錶和信息圖來輔助理解復雜概念，這一點讓我這個“視覺學習者”受益匪淺。比如，在講解假設檢驗的I類錯誤和II類錯誤時，書中用瞭一個非常直觀的、帶有情景化的圖示來區分“放過罪犯”和“錯判無辜者”的類比，這比單純背誦“拒絕真零假設”和“接受假零假設”要有效得多。然而，這種對視覺化的偏重，在某些數學推導的環節似乎造成瞭一定的犧牲。有些讀者可能會注意到，雖然結論很容易理解，但當需要追溯到背後的概率分布函數或者最大似然估計的推導過程時，書中的文字介紹就顯得比較簡略瞭。它更側重於“如何運用這個工具”，而不是“這個工具是如何製造齣來的”。對於那些有一定數理基礎，渴望弄明白底層邏輯的讀者來說，這可能是一個需要用其他專業統計教材去彌補的缺憾。它像一個優秀的“工具箱指南”，告訴你每件工具的用途和操作方法，但未必會教你如何鍛造這些工具。

評分☆☆☆☆☆

這本教材的結構實在是很有些意思，尤其是對於初學者來說，它試圖在宏大的社會現象和具體的統計方法之間搭建一座橋梁。我個人覺得，它在引入概念時，並沒有像一些傳統的統計學書籍那樣上來就堆砌公式和晦澀的術語，而是更多地從實際的社會調查、人口普查的數據實例入手，這點非常值得肯定。比如在講解抽樣方法時，作者不僅僅是給齣瞭簡單隨機抽樣、分層抽樣這些定義，而是會結閤一個假設的城市貧睏率調查案例，讓你直觀地感受到“抽樣框”的重要性以及不同抽樣設計對最終結果推斷能力的差異。這種“以問題驅動”的教學方式，大大降低瞭初次接觸統計學讀者的畏難情緒。不過，我也發現它在講解一些更高級的迴歸模型時，似乎略顯倉促，像是為瞭跟上“21世紀統計學係列教材”這個定位，匆忙地加上瞭機器學習的一些基本思想，但深度上卻不太夠，給我的感覺是“點到為止”，期望更高階的讀者可能需要再找其他補充材料來填補這部分知識的空白。總的來說，作為入門讀物，它在培養讀者的“統計思維”方麵是成功的，但對於想深入研究復雜社會模型的人來說，可能隻是一個優秀的起點。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格是那種非常鼓勵批判性思維的。它不會讓你盲目相信任何P值或者相關係數。在每一章的案例分析結束後，作者都會設置一個“審視你的發現”的小節，引導讀者思考：“這個結果真的說明瞭因果關係嗎？”或者“我們的研究設計有沒有可能引入瞭選擇性偏差？”這種持續的、結構化的質疑，是統計學習中至關重要的一環，而很多教材往往隻在最後一章做個籠統的總結。這本書的做法是將這種批判精神融入到每一個具體的統計方法講解之中，使得讀者在學習T檢驗、方差分析時，就已經在潛移默化中學會瞭反思其局限性。這一點對於培養一個負責任的社會科學研究者至關重要。不過，我也必須指齣，由於它強調瞭統計推斷的復雜性和局限性，對於那些急需快速掌握操作技能以應對考試或短期項目的讀者來說，可能會覺得有些“拖遝”。它更像是在教你如何成為一個嚴謹的學者，而不是一個快速齣報告的數據分析師。總體而言，它是一部非常注重思想構建和研究嚴謹性的優秀教材，適閤願意投入時間去深入理解“為什麼”的讀者。