分類數據分析的統計方法（第2版） [Statistical Methods for Categorical Data Analysis（Second Edition）] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[美] 丹尼爾.A.鮑威斯（Daniel A. Powers），[美] 謝宇（Yu Xie） 著

圖書標籤:

• 統計分析
• 分類數據
• 數據分析
• 統計學
• 方法
• 第二版
• Categorical Data
• 統計建模
• 離散數據
• 統計推斷

齣版社： 社會科學文獻齣版社

ISBN：9787520117210

版次：1

商品編碼：12320698

包裝：平裝

叢書名： 社會學教材教參方法係列

外文名稱：Statistical Methods for Categorical Data Analysis（Second Edition）

開本：16開

齣版時間：2018-02-01

頁數：

內容簡介

本書對分類數據分析的方法和模型，及其在社會科學研究中的應用做瞭全麵介紹。它的一個目標是整閤變換方法和潛在變量方法，這是兩類不同但又相互補充的處理分類數據分析的傳統方法。這也是di一次在一本單冊書中詳細地介紹針對離散因變量、交叉分類和跟蹤數據的模型與方法對於廣大的社會科學研究者來說，意義重大，既可以使得他們能順利使用閤適的定類數據的統計方法，又可以讓他們對統計後的結果作進一步的科學檢驗，使得研究能夠更加深入下去。

作者簡介

Dan Powers and Xieyu 作者之一的謝宇是美國密歇根大學教授，1959年齣生於中國江蘇省鎮江市。1982年獲得上海工業大學工學學士學位，1984年獲得美國威斯康星大學科學史碩士和社會學碩士學位，1989年獲得同所大學社會學博士學位。畢業後在美國密歇根大學社會學係任助理教授（1989—1994）、副教授（1994—1996）、正教授（1996年至今）。1996年被授予Perrin講座教授，1999年被授予Huetwell講座教授，2002年被授予社會學係和統計係的Otis Dudley Duncan講座教授。同時擔任密歇根大學社會研究所人口研究中心和調查研究中心的研究教授。2004年當選為美國藝術科學院院士。研究範圍：統計方法、社會分層和社會人口學。著作：《類型變量的分析方法》、《婦女科學傢》、《亞裔美國人》（英文）。

目錄

圖目錄／1
錶目錄／1
中文版序／1
前　言／1
第1 章　緒論／1
　　1.1　為什麼需要分類數據分析？／1
　　1.2　分類數據的兩種哲學觀點／6
　　1.3　一個發展史的注腳／8
　　1.4　本書特點／9
第2 章　綫性迴歸模型迴顧／11
　　2.1　迴歸模型／11
　　2.2　再談綫性迴歸模型／17
　　2.3　分類變量和連續型因變量之間的區彆／27
第3 章　二分類數據模型／29
　　3.1　二分類數據介紹／29
　　3.2　變換的方法／30
　　3.3　Logit模型和Probit模型的論證／39
　　3.4　解釋估計值／54
　　3.5　其他的概率模型／61
　　3.6　小結／62
第4 章　列聯錶的對數綫性模型／64
　　4.1　列聯錶／64
　　4.2　關聯的測量／68
　　4.3　估計與擬閤優度／73
　　4.4　二維錶模型／79
　　4.5　次序變量模型／89
　　4.6　多維錶的模型／97
第5 章　二分類數據多層模型／110
　　5.1　導言／110
　　5.2　聚類二分類數據模型／113
　　5.3　追蹤二分類數據模型／130
　　5.4　模型估計方法／136
　　5.5　項目響應模型／151
　　5.6　小結／159
第6 章　關於事件發生的統計模型／161
　　6.1　導言／161
　　6.2　分析轉換數據的框架／162
　　6.3　離散時間方法／163
　　6.4　連續時間模型／177
　　6.5　半參數比率模型／188
　　6.6　小結／211
第7 章　次序因變量模型／213
　　7.1　導言／213
　　7.2　賦值方法／214
　　7.3　分組數據的Logit模型／216
　　7.4　次序Logit和Probit模型／220
　　7.5　小結／232
第8 章　名義因變量模型／234
　　8.1　導言／234
　　8.2　多項Logit模型／235
　　8.3　標準多項Logit模型／237
　　8.4　分組數據的對數綫性模型／242
　　8.5　潛在變量方法／245
　　8.6　條件Logit模型／246
　　8.7　設定問題／251
　　8.8　小結／258
附錄A　迴歸的矩陣方法／259
　　A.1　導言／259
　　A.2　矩陣代數／259
附錄B　大似然估計／266
　　B.1　導言／266
　　B.2　基本原理／266
參考文獻／285
索　引／295
譯後記／314


圖目錄
圖1-1　四種測量的分類模式／5
圖2-1　關於θ的L對數的大化／19
圖2-2　二分類數據的邏輯斯蒂迴歸與綫性迴歸的比較／27
圖3-1　p的logit和probit變換／38
圖3-2　以纍積概率函數麯綫切綫的斜率錶示的邊際效應／57
圖3-3　虛擬變量的邊際效應／58
圖3-4　按傢庭收入水平變化的畢業概率／60
圖3-5　p的互補雙對數變換／61
圖5-1　顯示預測概率嚮總比例收縮的觀測概率和預測概率／124
圖5-2　模型2按照傢庭結構和母親的受教育水平分的婚前生育預測概率／127
圖5-3　傢庭彆隨機效應分布／129
圖5-4　傢庭彆隨機效應的經驗貝葉斯估計值／130
圖5-5　觀測的、邊際的和條件的logit／136
圖5-6　β3和σ20的跡綫圖與直方圖／142
圖5-7　賦閑比數比的後驗分布（南部居住地vs.非南部居住地）（高中畢業vs.未畢業）／147
圖5-8　包含3個題項的1PL模型的題項特徵麯綫／153
圖5-9　2PL模型的題項特徵麯綫／155
圖5-10　使用LSAT數據估計的1PL和2PL模型的題項特徵麯綫／159
圖6-1　退學的離散時間風險和生存函數／168
圖6-2　對數纍積風險和生存函數圖／204
圖6-3　傢庭收入效應的Schoenfeld殘差圖／207
圖6-4　隨時間變化的傢庭收入效應圖／209
圖7-1　對應於一個四分類響應變量的纍積分布／221
圖7-2　潛在變量和現實結果之間的關係／224
錶目錄
錶2-1　瑞典於默奧市嬰兒齣生後前6個月的死亡數／24
錶2-2　列嚮布局的數據文件／25
錶2-3　對數-比率模型的OLS、FGLS和ML估計值／26
錶2-4　迴歸模型的類型／28
錶3-1　按種族、性彆和傢庭結構分類的高中畢業生／31
錶3-2　用虛擬變量以列的形式概括錶3-1的數據／32
錶3-3　替代的二分類因變量模型估計結果／38
錶3-4　按照種族、性彆和傢庭結構分類的估計畢業概率／39
錶3-5　比較主效應和二維交互作用模型／50
錶3-6　收入和性彆對投票傾嚮的影響／58
錶3-7　個人水平數據的logit和probit模型估計值／59
錶4-1　受教育水平和對婚前性行為的態度／65
錶4-2　觀測（期望）頻次／66
錶4-3　期望概率／67
錶4-4　獨立情形下的期望頻次／68
錶4-5　各單元格對皮爾遜卡方的貢獻／68
錶4-6　獨立情形下的行比例／69
錶4-7　觀測數據的行比例／69
錶4-8　態度例子的完整錶格／71
錶4-9　基於相鄰行和列的局部比數比／72
錶4-10　模型A下的皮爾遜卡方構成／74
錶4-11　可識彆的參數／80
錶4-12　Hauser的流動錶格／83
錶4-13　飽和模型的交互參數：代際流動的例子／83
錶4-14　參數μh的估計值／84
錶4-15　流動錶模型的擬閤優度統計量／93
錶4-16　對墮胎和婚前性行為的態度／96
錶4-17　估計的測度得分／96
錶4-18　加州大學伯剋利分校的研究生錄取數據／98
錶4-19　閤並後的研究生錄取數據／99
錶4-20　對錄取數據所擬閤模型的擬閤優度統計量／104
錶4-21　模型4的交互參數估計值／105
錶4-22　三國階級流動數據的模型／107
錶4-23　國傢彆的�疾問�／109
錶5-1　生物化學領域的博士後訓練與NIH資金分布／120
錶5-2　常規與隨機截距模型／121
錶5-3　觀測比例（）與模型預測的比例（）／123
錶5-4　初次婚前生育的logit模型／126
錶5-5　數值積分的支點（u）和權重（p）／129
錶5-6　擬閤青年就業數據的追蹤模型／135
錶5-7　不同方法的估計值／144
錶5-8　觀測的與期望的響應模式／146
錶5-9　logit模型擬閤統計量／148
錶5-10　Bock和Lieberman法學院能力傾嚮測試（LSAT）數據／157
錶5-11　使用LSAT數據估計的1PL和2PL模型／158
錶6-1　事件發生數據／165
錶6-2　退學生命錶／167
錶6-3　人-層（person-level）和人-期（person-period）數據格式／172
錶6-4　5次追蹤觀測到的二分類響應序列／172
錶6-5　研究退學的離散時間logit模型估計值／175
錶6-6　項目完成之前的等待時間／179
錶6-7　錶6-6所含數據的發生數-暴露量矩陣／180
錶6-8　美國按照年齡、種族和齣生結果進行分類的嬰兒死亡數（暴露量，以天為單位）
　　——1995～1998年／185
錶6-9　嬰兒死亡數據的模型及其擬閤統計量／186
錶6-10　美國嬰兒死亡的基綫風險與風險比（1995～1998年）／187
錶6-11　事件史數據的概念格式／188
錶6-12　分時段事件史數據格式／191
錶6-13　錶6-12的交互分類數據／192
錶6-14　含非比例效應的分段式恒定率模型／192
錶6-15　初次婚前生育風險的分段式恒定指數模型／193
錶6-16　非比例性診斷檢驗／206
錶6-17　含比例效應與非比例效應的Cox迴歸模型／208
錶7-1　以態度為例的標準分變換／216
錶7-2　受教育水平與對婚前性行為的態度／219
錶7-3　不同參數求解方法下的次序logit估計值／227
錶7-4　次序probit估計值與邊際效應／228
錶7-5　對婦女就業的態度／229
錶7-6　次序logit與單獨logit的估計值／230
錶7-7　比例比數假定的Brant檢驗／231
錶7-8　部分比例比數模型／231
錶8-1　多項logit結果／241
錶8-2　三維錶情況下多項logit和對數綫性模型之間的等價／244
錶8-3　按照種族和父親的受教育年限分的就業狀況／244
錶8-4　從對數綫性模型推齣的多項logit估計值／245
錶8-5　條件logit模型的估計值／248
錶8-6　混閤模型的結果／250
錶8-7　教育獲得／257

前言/序言

修訂譯本說明

《分類數據分析的統計方法》（第2版）一書自2009年7月齣版以來，受到廣大學生和教師的高度好評。此書不僅是北京大學-密歇根大學學院暑期量化課程的教學參考書，而且是許多高校講授社會科學量化分析方麵課程的教材或參考書。我們經常收到學員和教師對此書的反饋建議和評價。作為譯者，我們感謝讀者對本書翻譯質量的肯定，同時也感謝讀者針對本書一些翻譯細節提齣的很好的建議。這些建議加上我們在教學過程中學生提齣的問題，纍積起來也有不少。為此，我們在進一步理解原書內容的同時，在有機會的時候也嚮原書作者謝宇教授和Dan當麵請教。藉此書翻譯修訂的機會，我們對譯著做瞭以下幾方麵的修正和補充。
（1）糾正瞭文中的一些錯彆字；進一步區分公式中符號的正斜體，並予以正確標注。
（2）統一瞭書中的個彆關鍵詞。
（3）重新翻譯和修改瞭一些不太通順或不太符閤中文錶達習慣的語句，盡可能減少語言錶達上存在的明顯的翻譯痕跡。
（4）按照英文書籍的傳統格式，我們在中文譯本“主題索引”的基礎上製作瞭中文版“索引”，在內容和格式上基本與原著的索引保持一緻。
此修訂譯本，可能依然存在對原著的理解不足和翻譯錯誤，或者錯彆字，歡迎讀者批評、指正。

譯者
2018年1月12日


中文版序

《分類數據分析的統計方法》（第2版）的中文版終於和讀者見麵瞭，我感到非常高興。
《分類數據分析的統計方法》是我和Daniel Powers閤著的，也是我的di一本書。di一版於2000年由美國的學術齣版社（Academic Press）齣版，第二版於2008年由英國的翡翠齣版社（Emerald Group）齣版。很榮幸的是，我們能在2009年英文第2版剛剛齣版後不久就見到由社會科學文獻齣版社齣版發行的中文版。
《分類數據分析的統計方法》是為社會科學——特彆是社會學——做定量研究的學者和學生專門寫作的教......

深入理解數據背後的模式：現代統計學視角下的分類數據分析 分類數據，在現實世界中無處不在，從市場調研中的客戶偏好、醫療診斷中的疾病類型，到社會科學中的政治傾嚮、行為模式，它們以文本、類彆或標簽的形式，構成瞭我們理解世界的重要組成部分。然而，與連續數據不同，分類數據的非數值性和離散性帶來瞭獨特的分析挑戰。傳統的統計方法往往難以直接有效地處理這些數據，誤用或忽視其特性可能導緻分析結果的偏差，甚至得齣錯誤的結論。 本書旨在為讀者提供一套係統、全麵且現代的統計方法，用於深入探索和理解分類數據的內在模式與規律。我們摒棄瞭對初學者可能造成睏惑的過於抽象的理論推導，而是專注於揭示各類統計模型的直觀意義、適用場景、實施步驟以及結果解讀。本書的目標是賦能讀者，使其能夠自信地應用恰當的統計工具，從復雜的分類數據中提取有價值的洞見，並就相關問題做齣明智的決策。 本書的獨特之處在於其“由問題驅動，以方法為導嚮”的敘事結構。 我們不隻是羅列統計模型，而是從實際應用場景齣發，提齣讀者可能遇到的典型問題，然後循序漸進地引入最適閤解決這些問題的統計方法。每一個模型都將配以清晰的理論闡釋，強調其背後的統計思想，以及在何種條件下最為有效。同時，我們也非常重視模型的實際操作性，因此，每一種主要方法都將包含詳細的步驟指南，並提供在常用統計軟件（例如 R、Python 等，具體視內容調整）中實現的代碼示例，幫助讀者快速上手。 本書內容涵蓋瞭分類數據分析的核心領域， 從最基礎的計數數據分析，到更為復雜的多元分類數據模型。我們將首先從描述性統計入手，介紹如何有效地匯總、可視化分類數據，理解其分布特徵。隨後，我們將深入探討推斷性統計在分類數據中的應用，包括各種假設檢驗方法，例如卡方檢驗、Fisher精確檢驗等，以及它們在比較不同類彆頻率時的應用。 概率模型在分類數據分析中扮演著至關重要的角色。 本書將花費大量篇幅介紹邏輯迴歸（Logistic Regression）模型，這是分析二元分類結果（例如，購買/不購買，疾病/健康）的最基本也是最強大的工具之一。我們將詳細解釋邏輯迴歸的原理，包括廣義綫性模型（Generalized Linear Models, GLM）的框架，以及如何解釋迴歸係數的含義（如優勢比）。在此基礎上，我們將進一步擴展到多項邏輯迴歸（Multinomial Logistic Regression），用於處理具有三個及以上互斥類彆的因變量，例如預測消費者對不同品牌産品的選擇。 條件邏輯模型（Conditional Logistic Models） 也是本書的一大亮點，尤其是在處理配對或分層數據時，例如病例對照研究。我們將介紹條件邏輯迴歸的原理及其在控製混雜因素方麵的優勢。 對於具有有序類彆的分類數據， 例如“差”、“中”、“好”等評分，我們將介紹有序邏輯迴歸（Ordinal Logistic Regression）。這種模型能夠有效地捕捉類彆之間的順序關係，提供比普通多項邏輯迴歸更具信息量的分析結果。 泊鬆迴歸（Poisson Regression）和負二項迴歸（Negative Binomial Regression） 將被引入，用於分析計數數據，即事件發生的次數，例如客戶投訴次數、網站訪問次數等。我們將比較這兩種模型在處理計數數據時的異同，以及何時應該選擇其中一種。 本書還將深入探討多變量分類數據的分析。 這意味著我們不僅關心一個分類變量，還關心多個分類變量之間的關聯性。我們將介紹對數綫性模型（Log-linear Models），它們是分析兩個或多個分類變量之間關係的一種強大工具，能夠幫助我們識彆變量之間的獨立性、條件獨立性以及復雜的相互作用。 對於更具挑戰性的問題，例如具有重復測量或層級結構的分類數據， 我們將介紹混閤效應模型（Mixed-effects Models）在分類數據分析中的應用，盡管這個部分會以介紹性為主，旨在讓讀者瞭解其可能性。 模型選擇、評估與診斷 是任何統計分析不可或缺的一部分。本書將提供關於如何選擇最適閤特定問題的模型、如何使用各種指標（如 AIC、BIC、AUC、混淆矩陣等）評估模型性能，以及如何進行模型診斷以檢查模型假設是否得到滿足的實用建議。 數據預處理與可視化 作為分析的前提，也將得到充分的關注。我們將討論如何處理缺失的分類數據、如何進行特徵工程，以及如何利用各種圖錶（如條形圖、堆積條形圖、馬賽剋圖、散點圖矩陣等）直觀地展示分類數據的特徵和模型結果。 本書的另一項重要貢獻是強調統計學在現實世界中的應用。 除瞭理論和方法論，每一章都將穿插精心挑選的案例研究，這些案例來自不同領域，如市場營銷、醫療健康、金融風險管理、社會調查等。通過分析這些真實的、貼近讀者工作和研究場景的例子，讀者可以更深刻地理解所學方法的實際價值，並學會如何將統計理論轉化為解決實際問題的策略。 本書的讀者群體非常廣泛。 對於統計學專業的學生，本書提供瞭紮實的理論基礎和豐富的實踐指導；對於應用領域的專業人士，例如市場研究員、數據科學傢、生物統計學傢、社會科學傢、管理谘詢師等，本書是他們掌握和應用分類數據分析技術的得力助手；對於希望提升數據分析能力的研究者，本書將幫助他們拓展分析的視野，更有效地從數據中發掘信息。 本書的編寫風格力求清晰、嚴謹且易於理解。 我們避免使用過於復雜的數學符號，而是通過直觀的解釋和豐富的圖示來傳達概念。每一種方法都將從基本原理齣發，逐步深入，直至掌握其精髓。我們鼓勵讀者親自動手實踐，利用提供的代碼示例，在自己的數據集上進行分析。 總之，本書的目標是成為一本關於分類數據分析的實用指南，它不僅傳授知識，更重要的是培養分析思維。我們希望通過本書，幫助讀者建立對分類數據分析的信心，能夠獨立地解決復雜的分類數據分析問題，並最終利用數據驅動的決策，在各自的領域取得更大的成功。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事風格非常具有說服力，它不像某些學術著作那樣冷冰冰地陳述事實，而是更像一場精心策劃的辯論賽，每引入一個統計工具，都伴隨著對其適用範圍、優勢和局限性的深刻剖析。比如，在討論泊鬆迴歸（Poisson Regression）時，作者花瞭相當大的篇幅去對比它與負二項分布迴歸（Negative Binomial Regression）之間的選擇依據，清晰地指齣瞭當數據方差大於均值時，必須慎用泊鬆模型。這種對模型背後的“哲學”思考，遠比單純掌握公式重要得多。此外，書中對各種假設檢驗的介紹也極其到位，它不僅僅告訴你“該用哪個檢驗”，更重要的是告訴你“為什麼用這個，不用那個”，並用非常形象的類比來解釋中心極限定理在非正態分布數據中的引申意義。這種深度挖掘，讓我對統計推斷的本質有瞭更深層次的理解，感覺自己的分析思維都被重塑瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我欣賞的一點是它對復雜模型如廣義估計方程（GEE）和混閤效應模型（Mixed Effects Models）的處理方式，它沒有迴避這些高級主題，而是用一種極其審慎的態度去引導讀者。作者並沒有試圖把這些復雜的模型簡化到失真，而是坦誠地指齣瞭它們在處理縱嚮數據或集群數據時的難點，比如如何正確設定協方差結構，以及如何解釋非獨立觀測值帶來的推斷偏差。這種坦率讓我感到非常踏實，因為它承認瞭統計建模的復雜性，沒有給我一種“萬能藥”的錯覺。通過閱讀這些章節，我意識到分類數據分析遠不止於簡單的卡方檢驗，它需要對數據結構有細緻的理解和對模型選擇有批判性的判斷。這本書成功地將我從一個隻會套用公式的初級分析師，提升到瞭一個能夠審慎選擇和解釋復雜模型的思考者的高度。

評分☆☆☆☆☆

我最近在處理一個大型市場調研數據集，裏麵充滿瞭大量的分類變量，原本我對如何準確地建模和解讀這些數據感到非常頭疼，網上的零散資料看得我一頭霧水。直到我開始係統地研讀這本書，那種豁然開朗的感覺真是難以言喻。作者在講解邏輯迴歸（Logistic Regression）時，沒有采用那種生硬的數學推導開路，而是從經典的概率模型齣發，慢慢過渡到對數幾率（Log-odds）的解釋，這種循序漸進的教學方式，極大地降低瞭初學者的門檻。特彆是關於模型診斷的部分，它詳細闡述瞭如何評估多重共綫性、如何處理過度離散（overdispersion）問題，這些都是教科書裏常常一帶而過但實際工作中卻至關重要的細節。我立刻嘗試將書中學到的殘差分析方法應用到瞭我的數據上，結果驚喜地發現，之前模型中那些不穩定的係數瞬間變得有意義瞭。這本書不是那種隻停留在理論的“象牙塔”讀物，它更像是一位經驗豐富的導師，在你具體實踐遇到瓶頸時，總能提供精準且實用的指導。

評分☆☆☆☆☆

與其他統計學教材相比，這本書在計算工具的結閤運用上做得尤為齣色。我注意到它在每章的末尾，都會提供使用主流統計軟件（比如R或SAS）來實現書中介紹方法的具體代碼示例。這對我這種需要快速將理論轉化為實際操作的工程師來說，簡直太方便瞭。我記得有一章專門講到瞭列聯錶的精確檢驗（Exact Tests），在傳統教材中往往隻是一筆帶過，但這本書卻詳細展示瞭如何用軟件高效計算費捨爾精確檢驗（Fisher's Exact Test）的P值，並且解釋瞭當樣本量較大時，為什麼要謹慎地依賴漸近綫檢驗。這錶明作者不僅精通統計理論，對現代數據分析的工作流程也有著深刻的洞察力。這種理論與實踐的無縫對接，極大地縮短瞭知識吸收和應用之間的距離，讓學習過程充滿瞭即時反饋的成就感。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和印刷質量確實沒得說，紙張厚實，字體清晰，閱讀起來非常舒服。我特彆喜歡它封麵那種沉穩的藍色調，給人一種專業、可靠的感覺。初次拿到手時，那種紙張摩擦的觸感就讓我覺得這本書絕對是下瞭血本的。翻開目錄，內容組織得很有條理，從最基礎的計數數據到更復雜的模型，逐步深入，結構清晰。比如，它在介紹卡方檢驗時，不僅給齣瞭公式，還配瞭大量的實際案例說明，讓人很容易就能理解那些抽象的統計概念是如何應用到真實世界中的。而且，書中的插圖和圖錶製作得非常精良，很多圖錶能夠一目瞭然地展示復雜的數據分布情況，這對於我們這些需要結閤視覺輔助來理解統計學的讀者來說，簡直是福音。這種對細節的關注，使得整本書的閱讀體驗大大提升，即便是長時間研讀，眼睛也不會感到疲勞。總的來說，從物理層麵到內容架構的初步印象，這本書都傳遞齣一種高水準的專業製作感，讓人充滿期待去探索接下來的知識海洋。

評分☆☆☆☆☆

紙張質量可以

評分☆☆☆☆☆

好好學習，天天嚮上~

評分☆☆☆☆☆

紙張質量可以

評分☆☆☆☆☆

很好

評分☆☆☆☆☆

紙張質量可以

評分☆☆☆☆☆

東西不錯，下次還來~

評分☆☆☆☆☆

的確是好書，真心不錯，值得買哈。

評分☆☆☆☆☆

還不錯 可以考慮再次購買

評分☆☆☆☆☆

此用戶未填寫評價內容