书名：社会数据统计分析（第4版）（社会学译丛）  
定价：89.0  
ISBN：9787300302508  
作者：[美]戴维·诺克 乔治·W.博恩斯泰特 阿莉莎·波特·米  
版次：1  
出版时间：2022-04  

内容提要：  
《社会数据统计分析》（第4版）是一本为社会科学研究者编写的实用统计方法书。书中介绍了社会统计学的基本概念与基础知识，尤其是系统、详细地介绍了社会数据统计分析的各种方法，既全面讲解了双变量关系分析、多元模型等内容，也涵盖了包括对数线性分析、因果模型和路径分析、结构方程模型等在内的高级主题。通过学习书中使用真实数据的大量范例，读者可以掌握不同的数据统计分析方法的特点、应用条件与实际操作步骤，从而在自己的数据分析过程中如鱼得水。  
本书的特色在于：  
当考虑一种变量以何种标准进行测量时，专注于连续和离散变量之间的区别，而不将重点放在四个在其他方法书中仍旧盛行的惯用测量标准（定类、定序、定距和定比）。  
将重点放在“如何建立双变量或多变量之间的关系”之上，强调在变量之间建立有意义的实质性关系的重要性，从而与实际的社会研究联系更加紧密。  
虽然介绍了统计公式及背后的原理，但是不会强调其繁复的推导过程，读者无需深厚的数学功底也能够读懂。  
每章末尾都附有运用SPSS分析实际调查数据的大量习题，并且在全书最后配备了习题答案。  
对于社会科学领域各个专业的学生和研究者而言，本书是寻求数据统计分析方法入门和进阶的一本实用手册。  



作者简介：  
关于作者  
戴维･诺克（David Knoke），明尼苏达大学社会学教授，主要研究领域为社会网络分析、经济社会学、组织社会学、社会研究方法等。  

乔治· W. 博恩斯泰特（George W. Bohrnstedt），美国研究学院（American Institutes for Research）研究员，也是测量、统计方法、教育政策和社会心理学方面的资深专家。  

阿莉莎･波特･米（Alisa Potter Mee），来自康考迪亚大学。  

关于译者  

郝大海，中国人民大学社会学系教授。主要研究领域：社会分层与流动、社会研究方法。曾在《中国社会科学》《社会学研究》《江苏社会科学》等期刊发表多篇论文。  

目录：  
Ⅰ基本概念和方法  

１　研究过程中的统计学  

２　描述变量  

Ⅱ统计推论  

３　统计推论  

Ⅲ双变量关系分析  

４　方差分析  

５　分类数据分析  

６　双变量回归和相关  

Ⅳ多元模型  

７　多变量列联分析的逻辑  

８　多元回归分析  

９　非线性和 logistic 回归  

Ⅴ高级主题  

１０　对数线性分析  

１１　因果模型和路径分析  

１２　结构方程模型  

附录  

术语表  

数学和统计符号列表  

参考答案  

索引  

在线试读：  
贯穿全书所强调的重点在于怎样将统计作为工具运用到社会数据分析中去。统计方法能够有效地回答关于社会关系的本质问题，不管一开始的研究推动力是来自理论问题还是现实考虑。我们的核心兴趣在于减少不确定性，或者更加确切地说，在于增加知识。这种知识是关于人们在多种多样的社会情境中如何行动的知识。作为一个被所有社会科学家都接受的一般原则，我们认为我们的中心任务是解释差异性：个人、群体、社区，或者国家如何彼此不同，而这种不同又会造成什么样的影响？有待解释的特殊行为可能由于学科的不同和研究者的不同而不同，但一般方法却是相通的。所有的社会和行为科学家都试图通过测量性格、行为、态度的不同模式，以解释人类、群体和组织之间的不同。  
比如，我们能够通过度量人们在受教育年限、工作经历、管理职责和职业道德上的不同来解释其年收入的差异吗？或者我们应当也引入其所在公司的市场地位、工会契约，还有种族、性别歧视等方面？再比如，我们能够解释为什么在选举日，有的民众为共和党候选人投票，而有的民众为民主党候选人投票，而其他的一些民众则选择放弃选举权利吗？不同的选举行为是由于选举者对候选人、政治党派、选举行为本身，以及选举者自身所属的社会团体的态度的不同而不同吗？如果是那样，那么哪些因素对选民在形成其决定时是最关键的？庞大而且精细的统计技术体系呈现在研究者面前，为他们提供了回答这些问题的不同方法。通过适当并谨慎地应用，社会统计为研究者提供了试探性的解释方法，来探讨社会关系的存在及其强度。  
我们运用统计手段直接来自这样一种观念：要对任何人类行为做出足够的解释，都必须要展现出这种行为的变化怎样受到多样的、可测量的因素的影响。作为一种分析工具，统计手段占据了社会研究的一个很大方法体系中的重要位置。尽管每个研究计划都有其独一无二的实施过程，但仍有足够的相似点让我们把这个过程看作一个从初始的研究设计到最终的结论的连续步骤。  
1.研究者把那些初始的模糊想法阐明为更加具体的、可研究的问题。  
2.抽象概念之间的关系被解释为由可测量变量构成的严谨假设。  
3.创造、借用或修改工具以便测量那些被研究假设具体化了的变量。  
4.选择一个有代表性的社会单位（例如个人、组织、社区） 样本，并将观察结果系统地记录下来。  
5.观测数据被简化为一系列的数字输入一项存储设备中，如个人电脑，以便后续分析。  
6.对数据系统中的关键变量运用合适的统计方法，来确定是否可以搜集到足够的证据来支持假设的关系。  
7.最终研究者获得一个结论，这个涵盖一系列变量的结论最初被认为是可以解释社会现象的。一般的结论都会增加对我们所生活世界的理解。