量化數據分析：通過社會研究檢驗想法（簡體書）

如果想成為一名應用定量分析研究者，分析抽樣或其他定量數據集，以支持所涉及領域的大量文獻知識，*后發表你的研究結果。本書正是為此所設計。它是基于兩個分學期的課程和作者在加州大學洛杉磯分校過去30多年的教學，并跟蹤社會學和其他社會科學領域定量分析方法新發展成果的基礎上成書的。本書的特點是沒有復雜的數學推導，通過大量的實例領會社會科學研究的基本邏輯和設計思想，圖文并茂，淺顯易懂，把握前沿新社會科學成果。

Donald J. Treiman是加州大學洛杉磯分校（UCLA）社會學榮休杰出教授、UCLA加州人口研究中心前主任。他從Reed College獲得學士學位（1962年），在芝加哥大學獲得碩士和博士學位（1967年）。在研究生階段，他大多數時間在芝加哥大學全國民意研究中心（National Opinion Research Center, NORC）學習和工作。在那里，他在調查研究方面受到了良好的訓練，并積累了寶貴經驗。之后，他任教于威斯康辛大學，在那里決心成為一名真正的社會人口學家，并將人口和生態研究中心當作他的學術之家。此后，他在哥倫比亞大學工作過一段時間。1975年，他轉到UCLA任教直到現在。在此期間，他在其他一些地方做過短暫訪問，比如在國家科學院/國家研究理事會擔任一個研究委員會的主任（1978～1981年），在美國人口普查局（1987~1988年）、行為和社會科學高等研究中心（1992~1993年）、荷蘭人文和社會科學高等研究院（1996~1997年）任研究員。
唐啟明（Donald J. Treiman）是加州大學洛杉磯分校（UCLA）社會學榮休杰出教授，UCLA加州人口研究中心前主任。他在Reed College獲得學士學位（1962年），在芝加哥大學獲得碩士和博士學位（1967年）。研究生階段，他大多數時間在芝加哥大學全國民意研究中心（National Opinion Research Center，NORC）學習和工作。在那里，他受到良好的調查研究方面的訓練，并積累了寶貴的經驗。之后，他任教于威斯康星大學，決心成為一位真正的社會人口學家，并將人口和生態研究中心當作他的學術之家。他在哥倫比亞大學也工作過一段時間。1975年，他轉到UCLA任教至今。在此期間，他到其他一些地方做過短暫訪問，如在國家科學院/國家研究理事會擔任一個研究委員會的主任（1978~1981年），在美國人口普查局（1987~1988年）、行為和社會科學高等研究中心（1992~1993年）、荷蘭人文和社會科學高等研究院（1996~1997年）任研究員。唐啟明教授的職業生涯從學生時代就已經開始，當時他的研究方向是社會分層和地位獲得，并主要側重于跨國比較研究，這一直是他的研究興趣所在。他與荷蘭同事Harry Ganzeboom一直從事一項比較分析20世紀世界各國地位獲得過程差異的長期項目。截至目前，他們編撰了一個跨越上半個世紀、源自50多個國家的300多個抽樣調查的文檔。除了該比較項目之外，唐啟明教授在南非（1991~1994年）、東歐（1993~1994年）和中國（1996年）都做過大規模的全國性抽樣調查，內容都是關注社會不平等的各個方面。他現在的研究已經轉向一個更偏于人口學的方向。2008年，他在中國開展了一項全國性抽樣調查，主要關注國內人口遷移的影響因素、機制和結果。他目前正參與另一項有關中國的調查，主要關注遷移對留守兒童和隨父母遷移兒童的影響。
任強，北京大學人口研究所碩士、博士，北京大學社會研究中心副教授、北京大學中國社會科學調查中心副主任。研究興趣包括環境與健康、兒童發展，以及與生育、死亡、勞動力、住房、出生性別比等相關的人口問題。目前作為負責人之一主要參與“中國家庭追蹤調查”項目。在兒童碘缺乏病控制方面有突出學術貢獻，2003年獲得美國兒科學會杰出成就獎。發表學術文章近100篇。

表目錄／1
圖目錄／1
英文版序言／1
中文版序言／5
譯者序言／7
導　言／11
第1 章　列聯表基礎／1
本章內容／1
通過具體實例介紹全書／1
列聯表／9
本章小結／19
第2 章　列聯表中的變量關系／20
本章內容／20
分析的邏輯／20
抑制變量／24
相加效應和交互效應／25
直接標準化／28
關于統計控制與實驗的最后說明／40
本章小結／42
第3 章　列聯表的拓展／44
本章內容／44
重新組織表格以獲取新的信息／44
何時用“反向”百分數表／47
當因變量為均值時的列聯表／49
相異指數／54
如何描述列聯表／57
本章小結／59
第4 章　用計算機進行數據操作／60
本章內容／60
引言／60
如何組織數據文件／61
變換數據／67
本章小結／75
附錄用Stata進行分析／75
用Stata進行分析的一些建議／75
一些特別有用的Stata 10.0命令／80
第5 章　相關和回歸（常規最小二乘法）介紹／83
本章內容／83
引言／83
量化某種關系的大小：回歸分析／85
評估某種關系的強度：相關分析／87
相關和回歸系數之間的關系／90
影響相關（和回歸）系數大小的因素／90
相關比率／95
本章小結／97
第6 章　多元相關和回歸（常規最小二乘法）介紹／99
本章內容／99
引言／99
一個具體例子：中國人識字水平的決定因素／109
虛擬變量／115
組間比較的方法／118
比較模型的貝葉斯方法／127
獨立檢驗／130
本章小結／131
第7 章　多元回歸技巧：處理特殊分析問題的技術／132
本章內容／132
非線性變換／132
檢驗系數的等價性／140
趨勢分析：檢驗線性假設／142
線性樣條／146
將系數表示為總均值的偏差（多分類分析）／155
表示虛擬變量的其他方法／158
分解兩個均值之差／163
本章小結／169
第8 章　缺失數據的多重填補法／171
本章內容／171
引言／171
一個具體例子：在俄羅斯，文化資本對教育獲得的影響／177
本章小結／183
第9 章　抽樣設計與調查估計／184
本章內容／184
調查樣本／184
設計效應／196
結論／210
本章小結／210
第10 章　回歸診斷／212
本章內容／212
引言／213
一個具體例子：地位獲得的社會差異／216
穩健回歸／224
自舉法和標準誤／226
本章小結／228
第11 章　測度構建／230
本章內容／230
引言／230
效度／231
信度／232
測度構建／235
含誤差變量回歸／247
本章小結／248
第12 章　對數線性分析／249
本章內容／249
引言／249
選擇一個合適的模型／251
簡約模型／264
文獻注釋／279
本章小結／281
附錄12.A　效應參數的推導／281
附錄12.B　最大似然估計法介紹／283
正態分布的均值／284
對數線性參數／285
第13 章　二項邏輯斯蒂回歸／286
本章內容／286
引言／286
與對數線性分析的關系／288
邏輯斯蒂回歸的第一個具體例子：預測槍械威脅的發生率／289
第二個具體例子：日本的教育遞進率／298
第三個具體例子（離散時間風險率模型）：初婚年齡／302
第四個具體例子（案例-對照模型）：在俄羅斯，誰被任命為政黨當權人物？／309
本章小結／312
附錄13.A　關于對數和指數的一些代數基礎／312
附錄13.B　Probit分析介紹／312
第14 章　多項和序次邏輯斯蒂回歸及tobit回歸／317
本章內容／317
多項logit分析／317
序次邏輯斯蒂回歸／323
針對刪失因變量的tobit回歸（及同類方法）／332
針對受限因變量的其他分析模型／339
本章小結／340
第15 章　改進因果推斷：固定效應與隨機效應模型／341
本章內容／341
引言／341
針對連續型變量的固定效應模型／343
針對連續型變量的隨機效應模型／349
一個具體例子：中國收入的決定因素／351
針對二分結果變量的固定效應模型／353
針對二分結果變量的隨機效應模型／355
一個二分結果變量的具體例子：遷移對南非黑人入學的影響／355
文獻注釋／358
本章小結／358
第16 章　思考與未來的方向：研究設計和解釋問題／359
本章內容／359
研究設計問題／359
概率抽樣的重要性／376
最后一個建議：養成良好的專業素養／379
本章小結／384
附錄A　書中所用數據的說明和下載地址／385
附錄B　用綜合社會調查數據做調查估計／388
參考文獻／393
索　引／418