具体描述
内容简介
《社会统计分析方法：SPSS软件应用（第二版）》为适应计算机及其软件的普及应用，将多种多元统计分析方法与广为流行的SPSS软件的应用结合起来加以介绍。通过对每种方法的原理讨论和具体案例的分析示范，展示了不同统计方法的特点、应用条件与实际分析的操作步骤。 《社会统计分析方法：SPSS软件应用（第二版）》在其第一版基础上进行了内容修订和扩展。新增部分包括：用SPSS做基础统计分析的简介;在logistic回归部分增加了序次回归和多分类回归的介绍;在对数线性模型部分增加了对不同模型的假设检验;在事件史分析部分增加了将动态自变量纳入分析的介绍;将结构方程模型的例题示范改为SPSS现在套用的AMOS软件;另外还增加了对计数因变量进行泊松回归的全新一章。作者简介
郭志刚，北京大学社会学系教授，博士生导师，北京大学长江学者特聘教授。国家卫计委公共政策专家咨询委员会专家委员，第六次全国人口普查专家咨询组成员，北京市人口学会会长。主要研究领域:人口学、社会学、调查与统计方法。主要代表作有:《社会调查研究的量化方法》、《当代中国人口发展与家庭户的变迁》、《Logistic回归模型:方法与应用》、《中国的低生育水平与被忽略的人口风险》、《中国的低生育率与人口可持续发展》等。统计方法类的译著有:《应用STATA做统计分析》、《分层线性模型:应用与数据分析方法》和《倾向值分析:统计方法与应用》。前言/序言
本书是一本集社会科学多元统计方法及相应SPSS统计软件应用的教材。 科学的性质要求一个完整的研究必须理论联系实际，能够比较准确地刻画事物的现状，把握它的内在规律，并力图能够预测它的发展趋势。长期以来，社会科学研究由于其研究对象的复杂性以及量化分析水平很低，总是较多地依赖于概念定义和逻辑推理，处于单纯思辨的范围中，很少具有经验（实证）研究的性质。因此，总是有很多人并不将其作为科学来对待。 社会科学研究的这种特征是由三方面影响所致。第一，从测量角度而言，社会科学的概念十分抽象，难以量化，而实际观测和数据收集所涉及范围很大，因此实际观测数据不易得到。第二，由于社会科学的变量几乎都是随机变量，描述它们之间的关系很难用一般数学方法，而必须应用概率统计方法。第三，数据规模较大和必须应用概率统计方法，导致研究分析时涉及大量复杂的计算工作。应该说，这些方面相互影响制约，使得理论联系实际本身有较大难度。 本书集中介绍了13种社会科学研究的高级统计方法，包括：回归分析、因子分析、聚类分析、通径分析、logistic回归、泊松回归、对数线性模型、多元方差分析、鉴别分析、典型相关分析、结构方程模型、事件史分析、对应分析。 这些方法在近年来国际社会科学研究文献中经常得到使用，已经达到十分普及的程度。换句话说，这些方法已经相对成熟，并且已经配有计算机软件，所以能够得到迅速普及。本书作者希望能够帮助读者了解这些方法的用途、原理、条件、操作和统计结果的理解和应用，使读者不仅能够更好地理解关于这些方法的有关文献资料，而且能够自己运用这些方法来开展研究。 本书所介绍的这些统计方法并不十分神秘。只要具有一定统计基础的读者，不难通过本书的介绍了解它们的用途和基本原理。本书并没有太多的深奥烦琐的数学证明，一些公式推导的目的也并不在于证明这些方法，而主要服务于揭示统计指标之间的内在联系。即使读者在学习时忽略这些公式推导，也并不影响其对于整个方法的理解和应用。特别是由于本书中介绍的所有方法都伴以SPSS软件的操作应用，读者能够很容易复制例题的统计结果，按照例题背景情况理解它们的实际意义，并进一步发挥自己的主观能动性将这些方法应用于自己的研究中去。 SPSS是发展较早、应用非常普遍的社会统计软件包。它具有十分强大的数据处理、统计分析功能，同时又具有易学、易用的特点。因此，本书所介绍的高级统计方法将以SPSSforWindows第13版及其他更新版本作为应用软件。用户评价
这本书在处理一些社会科学研究中常见但又容易被忽略的统计问题时，表现出了极大的细致和周全。我特别欣赏它在数据预处理和管理方面的详尽指导。在开始任何统计分析之前，数据的质量和规范性至关重要，而这本书在这方面给予了我极大的帮助。它详细讲解了如何处理缺失值，包括识别缺失模式、采用不同的填充方法（如均值填充、回归填充），并分析这些方法对结果可能造成的影响。此外，它还深入讲解了异常值检测与处理，比如利用箱线图、Z分数等方法识别极端值，并讨论了如何根据情况选择保留、删除或转换异常值。 书中对于变量转换和重编码的讲解也让我受益匪浅。在实际研究中，我们常常需要对现有变量进行计算、合并或分类，以构建新的分析变量。这本书提供了多种实现方法，比如对变量进行平方、对数转换，或者将连续变量划分为分类变量。它还重点强调了在进行变量转换时，需要注意其对变量分布和统计检验可能带来的影响。一个关于社会经济地位（SES）的案例，让我看到了如何将收入、教育、职业等多个变量进行综合编码，形成一个更具解释力的SES指标。这种对数据处理细节的关注，以及对潜在影响的提示，使得这本书不仅仅是一个工具书，更像是一位经验丰富的研究助手，帮助我们规避常见的陷阱。
评分这本《社会统计分析方法：SPSS软件应用（第二版）》在处理中级统计方法时，展现出了卓越的清晰度和实用性。我尤其被其在多变量分析部分的处理方式所打动。比如，在讲解因子分析时，它并没有直接呈现复杂的因子载荷矩阵，而是先从“降维”和“识别潜在结构”的逻辑出发，解释了为什么我们需要进行因子分析，以及它能够帮助我们解决什么样的问题。然后，作者才逐步引导读者如何在SPSS中进行数据准备、选择分析方法、指定变量，并最终解读因子得分和因子载荷。书中的案例选取得非常贴切，例如，它利用一个包含多个测量项目（如对社会公平、政治参与、文化认同等）的问卷数据，演示了如何通过因子分析提取出几个核心的社会维度。这种将抽象统计概念与具体社会研究情境相结合的讲解方式，极大地降低了理解难度，也让我切实感受到了SPSS在探索数据潜在结构方面的强大能力。 书中对于聚类分析的讲解也同样令人印象深刻。聚类分析常常被用于识别社会群体、划分社会阶层等研究中。作者在介绍聚类分析时，详细阐述了层次聚类和非层次聚类（K-means）的区别和适用场景，并提供了如何在SPSS中实现这两种方法的详细步骤。它还强调了在聚类分析中，如何选择合适的距离度量方法以及如何解释聚类结果，例如，通过绘制树状图来观察不同样本之间的亲疏关系，或者根据聚类中心来描述不同簇的特征。书中一个关于社会网络节点分类的案例，让我清晰地看到了如何利用聚类分析来识别出具有相似连接模式的个体，从而更深入地理解社会网络的结构。这种对方法论的细致剖析，以及对结果解释的深入指导，使得这本书不仅仅是一个操作指南，更像是一位经验丰富的导师。
评分本书在处理一些社会学研究中特有的数据处理和分析挑战时，展现出了非凡的深度和广度。我尤其欣赏它对于“访谈转录数据量化处理”和“内容分析”的介绍。在许多社会学研究中，定性访谈数据往往承载着丰富的社会信息，但如何将其转化为可供统计分析的量化指标，一直是一个难题。这本书提供了一些创新的思路和方法。它详细讲解了如何设计编码本，如何进行内容编码，以及如何利用SPSS来统计不同编码的频率和关联性。 书中一个关于城市居民对公共政策看法的研究案例，让我看到如何将访谈记录中的观点进行归类和量化，从而分析不同人群对同一政策的态度差异。它还介绍了如何使用SPSS进行简单的文本分析，比如词频统计和共现分析，以揭示访谈中反复出现的主题和概念。这种将定性研究与定量分析相结合的方法，对于我这样希望在研究中融合多元数据视角的学者来说，无疑是极具启发性的。它打破了定性与定量之间的壁垒，让我看到，即使是看似“软性”的质性数据，也能够通过恰当的方法，为社会统计分析提供有力的支持。
评分这本书最让我感到欣慰的是，它能够适时地为初学者提供“定心丸”，同时又能为有一定基础的研究者提供进阶的工具。对于刚刚接触社会统计分析的学生来说，SPSS的界面和庞大的功能可能会让人望而却步。然而，这本书在开头部分非常耐心地介绍了SPSS的界面布局、基本菜单和数据输入方式，并以非常简单的例子开始，让读者能够快速上手。比如，在介绍变量视图和数据视图时，它会详细解释两者之间的区别和联系，以及如何进行变量的命名、标签的设置等。 更重要的是，它并没有回避那些可能让初学者感到困惑的概念，而是用通俗易懂的语言进行解释。例如，在讲解“数据类型”（如定类、定序、定距、定比）时，它会结合实际的社会学变量进行举例，比如“性别”是定类变量，“教育程度”是定序变量，“收入”是定距变量。这种“由浅入深、循序渐进”的教学方式，极大地降低了学习的门槛，让初学者能够建立信心，逐步掌握SPSS的使用技巧。即使是我这样已经有一些SPSS使用经验的人，在阅读过程中，也发现了一些我之前未曾注意到的高效操作技巧和更深入的分析思路，这让我觉得这本书的价值是跨越不同水平的学习者的。
评分这本书在统计分析的“报告”和“解释”环节，给予了远超我预期的指导。很多时候，我们能够跑出统计结果，但却不知道如何将其清晰、准确地呈现在研究报告中，更不知道如何进行有深度的解释。这本书在这方面提供了非常实用的建议。它详细说明了如何在SPSS的图表中进行美化，使其更符合学术报告的要求，例如如何调整坐标轴标签、图例、颜色等。在统计表格的呈现方面，它也给出了具体的规范，比如如何设置表头、列名、脚注，以及如何清晰地标注统计量（如p值、置信区间）和显著性水平。 更重要的是，它在解释统计结果时，强调了“结合研究背景”的重要性。它不是简单地复述SPSS输出的数字，而是引导我们思考这些数字在社会学理论层面意味着什么。比如，当发现某个变量与因变量之间存在显著的正相关时，它会引导我们讨论这种相关性可能的原因，以及它在理论上的解释。书中对如何避免过度解释、如何区分相关与因果等问题也进行了深入的探讨。一个关于媒体曝光度与公众意见关系的案例，让我体会到，即使统计结果显著，也需要谨慎地进行解释，并认识到其局限性。这种对研究成果呈现和解释的细致指导，极大地提升了我撰写研究报告的信心和能力。
评分对于我这样需要进行复杂数据建模和预测的研究者来说，这本书在高级统计技术方面的呈现尤为宝贵。它在讲解结构方程模型（SEM）时，并没有让人感到无从下手。作者首先从“测量模型”和“结构模型”的基本框架入手，清晰地解释了SEM如何整合因子分析和回归分析，以检验更复杂的理论假设。我尤其喜欢它在展示SPSS AMOS操作界面时，那种条理清晰、步步为营的风格。从绘制路径图、定义变量，到设置参数、运行模型，每一步都配有详细的截图和解释。它还非常注重对模型拟合指标的解读，比如Chi-square、RMSEA、CFI等，以及如何根据这些指标来判断模型的优劣。书中关于教育公平性影响因素的SEM案例，让我看到了如何在一个模型中同时考察多个潜在变量之间的直接和间接关系，以及如何评估模型的整体拟合度。 此外，书中对于纵向数据分析的讲解也为我打开了新的思路。在社会科学研究中，很多现象都需要在时间维度上进行考察，而传统横截面数据分析难以捕捉这种动态变化。这本书介绍了多层次模型（Multilevel Modeling）等分析方法，用以处理嵌套数据结构（如学生嵌套在班级，班级嵌套在学校）或时间序列数据。作者通过生动的案例，比如考察不同社会经济背景对学生学业成绩在不同时间点的影响，详细讲解了如何构建多层次模型，以及如何解读模型中不同层级的效应。它不仅让我学会了如何运用SPSS来进行这些复杂的分析，更重要的是，它让我明白了这些方法论背后的逻辑，以及它们如何能够帮助我们更准确地捕捉社会现象的复杂性和动态性。这种深入浅出的讲解，对于我这样的研究者来说，无疑是巨大的价值。
评分这本书在引导读者建立科学的研究思维方面，起到了非常关键的作用。它不仅仅是教授SPSS软件的使用，更是潜移默化地培养读者严谨的科学态度。在介绍各种统计方法时，作者反复强调了“数据驱动”和“理论导向”相结合的重要性。它告诫我们，统计分析不是盲目地尝试各种方法，而是要从研究问题出发，选择最适合的统计工具来检验我们的假设。它还非常注重对统计分析过程中潜在偏见和局限性的讨论。比如，在讲解抽样方法时，它详细阐述了不同抽样方式（如概率抽样和非概率抽样）可能带来的偏差，以及这些偏差如何影响研究结果的普适性。 书中对于“模型误设”的讨论也让我警醒。它提醒我们，即使一个模型在统计上表现良好，也可能因为忽略了重要的变量，或者选择了错误的函数形式，而未能真实地反映社会现象。它鼓励读者在分析结束后，不要仅仅满足于统计的“显著性”，而是要多问几个“为什么”，不断反思模型的合理性。这种贯穿全书的对研究方法论的强调，让这本书远不止于一本操作手册，它更像是一本引导读者走向更深层次的科学探究的启蒙读物，让我对如何进行真正有价值的社会学研究有了更清晰的认识。
评分拿到这本《社会统计分析方法：SPSS软件应用（第二版）》的时候，我其实是抱着一种既期待又有些忐忑的心情。期待是因为我一直对如何从海量数据中挖掘出有意义的社会洞察充满兴趣，而统计学，尤其是SPSS这样的实操工具，无疑是其中的关键。忐忑则源于我之前接触统计的经历，总觉得那些抽象的公式和复杂的步骤离我现实的研究工作有些遥远，担心这本书会太过理论化，难以在实际操作中落地。然而，当我真正翻开这本书，并跟随它的指引一步步进行实践时，这种忐忑便被一种豁然开朗的喜悦所取代。 书的开篇并没有直接抛出复杂的统计模型，而是从最基础的社会学研究设计出发，非常耐心地解释了统计分析在整个研究过程中的定位和重要性。它强调了理论与实践的结合，以及如何将研究问题转化为可以被统计检验的假设。我尤其欣赏它在介绍SPSS界面和基本操作时那种循序渐进的逻辑。它不是简单地罗列菜单和按钮，而是结合了具体的社会学研究案例，让我们在解决实际问题的过程中学习SPSS的功能。例如，在讲解描述性统计时，作者选取了一个关于社会信任度的调查数据，通过计算均值、标准差、绘制柱状图和饼图，生动地展示了如何概括和呈现样本的基本特征。这种“情境化”的学习方式，让原本枯燥的统计概念变得鲜活起来，也让我对SPSS这个工具产生了初步的亲近感。
评分这本书最让我惊喜的是，它在讲解SPSS高级统计方法时，并没有回避其背后的统计学原理，但同时又足够“接地气”，避免了让读者陷入繁杂的数学推导。举例来说，在介绍回归分析的部分，作者并没有简单地给出公式，而是从“变量之间是否存在线性关系”这个问题出发，逐步引入了自变量、因变量、回归系数、决定系数等概念。更重要的是，它详细地讲解了如何解读SPSS输出结果中的各项统计量，以及如何判断模型的拟合优度和变量的显著性。书中提供了多个社会学研究的案例，比如分析收入对教育程度的影响，或者考察社会资本对就业状况的关联。通过这些案例，我不仅学会了如何在SPSS中执行回归分析，更重要的是理解了这些分析结果在社会学研究中意味着什么，以及如何根据这些结果来回答我们的研究问题。这种理论与操作并重的方法，让我觉得这本书不仅仅是SPSS的使用手册，更是一本指导我进行社会学定量研究的“方法论”。 书中对于假设检验的讲解也非常到位。我过去常常在“拒绝原假设”和“接受原假设”之间感到困惑，总觉得统计显著性水平（p值）是一个神秘的数字。而这本书通过一系列的统计检验案例，比如T检验、方差分析等，将假设检验的过程可视化，并深入浅出地解释了p值的含义以及它如何帮助我们做出决策。它还特别强调了在解释检验结果时要注意的几个误区，比如将统计显著性等同于实际显著性。这些细致的提示，对于避免我们在研究中犯下常见的统计错误非常有帮助。我记得其中一个案例是关于不同社区居民满意度是否存在差异，通过ANOVA分析，我们能够清晰地看到哪些社区的满意度存在显著的统计差异，以及这种差异的程度。这让我对如何运用统计学来验证社会学理论有了更深刻的认识。
评分让我惊喜的是，这本书在探讨一些比较前沿的社会统计分析方法时，也保持了其一贯的清晰和实用。例如，在关于“社会网络分析”的介绍部分，它并没有停留在概念的阐述，而是详细讲解了如何在SPSS中进行一些基础的网络分析。它介绍了度中心性、接近中心性、中介中心性等核心网络指标的含义，以及如何利用SPSS生成社会网络图，并计算这些指标。 书中一个关于社交媒体用户互动模式的研究案例，让我看到如何将社交关系数据导入SPSS，并进行初步的网络结构分析。它还探讨了如何将SPSS与其他专业的社会网络分析软件（如UCINET、Gephi）进行结合，以实现更复杂的网络分析。这种对于跨平台应用和整合的提示，对于研究者来说非常有价值。它让我了解到，SPSS虽然不是专门的网络分析软件，但它依然可以作为进行初步探索和数据准备的重要工具。这种对研究工具多样性和协同性的关注，体现了本书作者的专业视野和对研究实践的深刻理解。
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