量化数据分析：通过社会研究检验想法
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（199…
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如果想成为一名应用定量分析研究者，分析抽样或其他定量数据集，以支持所涉及领域的大量文献知识，*后发表你的研究结果。本书正是为此所设计。它是基于两个分学期的课程和作者在加州大学洛杉矶分校过去30多年的教学，并跟踪社会学和其他社会科学领域定量分析方法新发展成果的基础上成书的。本书的特点是没有复杂的数学推导，通过大量的实例领会社会科学研究的基本逻辑和设计思想，图文并茂，浅显易懂，把握前沿新社会科学成果。
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
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
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。
^ 收 起
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。
^ 收 起
如果想成为一名应用定量分析研究者，分析抽样或其他定量数据集，以支持所涉及领域的大量文献知识，*后发表你的研究结果。本书正是为此所设计。它是基于两个分学期的课程和作者在加州大学洛杉矶分校过去30多年的教学，并跟踪社会学和其他社会科学领域定量分析方法新发展成果的基础上成书的。本书的特点是没有复杂的数学推导，通过大量的实例领会社会科学研究的基本逻辑和设计思想，图文并茂，浅显易懂，把握前沿新社会科学成果。
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