量化数据分析

Donald J. Treiman是加州大学洛杉矶分校（UCLA）社会学荣休杰出教授、UCLA加州人口研究中心前主任。他从Reed College获得学士学位（1962年），在芝加哥大学获得硕士和博士学位（1967年）。在研究生阶段，他大多数时间在芝加哥大学全国民意研究中心（National Opinion Research Center, NORC）学习和工作。在那里，他在调查研究方面受到了良好的训练，并积累了宝贵经验。之后，他任教于威斯康辛大学，在那里决心成为一名真正的社会人口学家，并将人口和生态研究中心当作他的学术之家。此后，他在哥伦比亚大学工作过一段时间。1975年，他转到UCLA任教直到现在。在此期间，他在其他一些地方做过短暂访问，比如在国家科学院/国家研究理事会担任一个研究委员会的主任（1978～1981年），在美国人口普查局（1987~...

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Donald J. Treiman是加州大学洛杉矶分校（UCLA）社会学荣休杰出教授、UCLA加州人口研究中心前主任。他从Reed College获得学士学位（1962年），在芝加哥大学获得硕士和博士学位（1967年）。在研究生阶段，他大多数时间在芝加哥大学全国民意研究中心（National Opinion Research Center, NORC）学习和工作。在那里，他在调查研究方面受到了良好的训练，并积累了宝贵经验。之后，他任教于威斯康辛大学，在那里决心成为一名真正的社会人口学家，并将人口和生态研究中心当作他的学术之家。此后，他在哥伦比亚大学工作过一段时间。1975年，他转到UCLA任教直到现在。在此期间，他在其他一些地方做过短暂访问，比如在国家科学院/国家研究理事会担任一个研究委员会的主任（1978～1981年），在美国人口普查局（1987~1988年）、行为和社会科学高等研究中心（1992~1993年）、荷兰人文和社会科学高等研究院（1996~1997年）任研究员。

唐启明（Donald J. Treiman）是加州大学洛杉矶分校（UCLA）社会学荣休杰出教授，UCLA加州人口研究中心前主任。他在Reed College获得学士学位（1962年），在芝加哥大学获得硕士和博士学位（1967年）。研究生阶段，他大多数时间在芝加哥大学全国民意研究中心（National Opinion Research Center，NORC）学习和工作。在那里，他受到良好的调查研究方面的训练，并积累了宝贵的经验。之后，他任教于威斯康星大学，决心成为一位真正的社会人口学家，并将人口和生态研究中心当作他的学术之家。他在哥伦比亚大学也工作过一段时间。1975年，他转到UCLA任教至今。在此期间，他到其他一些地方做过短暂访问，如在国家科学院/国家研究理事会担任一个研究委员会的主任（1978~1981年），在美国人口普查局（1987~1988年）、行为和社会科学高等研究中心（1992~1993年）、荷兰人文和社会科学高等研究院（1996~1997年）任研究员。唐启明教授的职业生涯从学生时代就已经开始，当时他的研究方向是社会分层和地位获得，并主要侧重于跨国比较研究，这一直是他的研究兴趣所在。他与荷兰同事Harry Ganzeboom一直从事一项比较分析20世纪世界各国地位获得过程差异的长期项目。截至目前，他们编撰了一个跨越上半个世纪、源自50多个国家的300多个抽样调查的文档。除了该比较项目之外，唐启明教授在南非（1991~1994年）、东欧（1993~1994年）和中国（1996年）都做过大规模的全国性抽样调查，内容都是关注社会不平等的各个方面。他现在的研究已经转向一个更偏于人口学的方向。2008年，他在中国开展了一项全国性抽样调查，主要关注国内人口迁移的影响因素、机制和结果。他目前正参与另一项有关中国的调查，主要关注迁移对留守儿童和随父母迁移儿童的影响。

任强，北京大学人口研究所硕士、博士，北京大学社会研究中心副教授、北京大学中国社会科学调查中心副主任。研究兴趣包括环境与健康、儿童发展，以及与生育、死亡、劳动力、住房、出生性别比等相关的人口问题。目前作为负责人之一主要参与“中国家庭追踪调查”项目。在儿童碘缺乏病控制方面有突出学术贡献，2003年获得美国儿科学会杰出成就奖。发表学术文章近100篇。

表目录／1
图目录／1
英文版序言／1
中文版序言／5
译者序言／7
导　言／11
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表目录／1
图目录／1
英文版序言／1
中文版序言／5
译者序言／7
导　言／11
第1 章　列联表基础／1
本章内容／1
通过具体实例介绍全书／1
列联表／9
本章小结／19
第2 章　列联表中的变量关系／20
本章内容／20
分析的逻辑／20
抑制变量／24
相加效应和交互效应／25
直接标准化／28
关于统计控制与实验的最后说明／40
本章小结／42
第3 章　列联表的拓展／44
本章内容／44
重新组织表格以获取新的信息／44
何时用“反向”百分数表／47
当因变量为均值时的列联表／49
相异指数／54
如何描述列联表／57
本章小结／59
第4 章　用计算机进行数据操作／60
本章内容／60
引言／60
如何组织数据文件／61
变换数据／67
本章小结／75
附录用Stata进行分析／75
用Stata进行分析的一些建议／75
一些特别有用的Stata 10.0命令／80
第5 章　相关和回归（常规最小二乘法）介绍／83
本章内容／83
引言／83
量化某种关系的大小：回归分析／85
评估某种关系的强度：相关分析／87
相关和回归系数之间的关系／90
影响相关（和回归）系数大小的因素／90
相关比率／95
本章小结／97
第6 章　多元相关和回归（常规最小二乘法）介绍／99
本章内容／99
引言／99
一个具体例子：中国人识字水平的决定因素／109
虚拟变量／115
组间比较的方法／118
比较模型的贝叶斯方法／127
独立检验／130
本章小结／131
第7 章　多元回归技巧：处理特殊分析问题的技术／132
本章内容／132
非线性变换／132
检验系数的等价性／140
趋势分析：检验线性假设／142
线性样条／146
将系数表示为总均值的偏差（多分类分析）／155
表示虚拟变量的其他方法／158
分解两个均值之差／163
本章小结／169
第8 章　缺失数据的多重填补法／171
本章内容／171
引言／171
一个具体例子：在俄罗斯，文化资本对教育获得的影响／177
本章小结／183
第9 章　抽样设计与调查估计／184
本章内容／184
调查样本／184
设计效应／196
结论／210
本章小结／210
第10 章　回归诊断／212
本章内容／212
引言／213
一个具体例子：地位获得的社会差异／216
稳健回归／224
自举法和标准误／226
本章小结／228
第11 章　测度构建／230
本章内容／230
引言／230
效度／231
信度／232
测度构建／235
含误差变量回归／247
本章小结／248
第12 章　对数线性分析／249
本章内容／249
引言／249
选择一个合适的模型／251
简约模型／264
文献注释／279
本章小结／281
附录12.A　效应参数的推导／281
附录12.B　最大似然估计法介绍／283
正态分布的均值／284
对数线性参数／285
第13 章　二项逻辑斯蒂回归／286
本章内容／286
引言／286
与对数线性分析的关系／288
逻辑斯蒂回归的第一个具体例子：预测枪械威胁的发生率／289
第二个具体例子：日本的教育递进率／298
第三个具体例子（离散时间风险率模型）：初婚年龄／302
第四个具体例子（案例-对照模型）：在俄罗斯，谁被任命为政党当权人物？／309
本章小结／312
附录13.A　关于对数和指数的一些代数基础／312
附录13.B　Probit分析介绍／312
第14 章　多项和序次逻辑斯蒂回归及tobit回归／317
本章内容／317
多项logit分析／317
序次逻辑斯蒂回归／323
针对删失因变量的tobit回归（及同类方法）／332
针对受限因变量的其他分析模型／339
本章小结／340
第15 章　改进因果推断：固定效应与随机效应模型／341
本章内容／341
引言／341
针对连续型变量的固定效应模型／343
针对连续型变量的随机效应模型／349
一个具体例子：中国收入的决定因素／351
针对二分结果变量的固定效应模型／353
针对二分结果变量的随机效应模型／355
一个二分结果变量的具体例子：迁移对南非黑人入学的影响／355
文献注释／358
本章小结／358
第16 章　思考与未来的方向：研究设计和解释问题／359
本章内容／359
研究设计问题／359
概率抽样的重要性／376
最后一个建议：养成良好的专业素养／379
本章小结／384
附录A　书中所用数据的说明和下载地址／385
附录B　用综合社会调查数据做调查估计／388
参考文献／393
索　引／418
· · · · · · (收起)