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定性数据的统计分析图书

Statistical Analysis of Qualitative Data

SSAPID:101-6871-2028-75
ISBN:978-7-5097-5134-3
DOI:
ISSN:

[内容简介] 本书的重点是介绍定类和定序变量的统计方法,特点是尽可能地应用简单的数学知识解释相关的统计学原理,以利于从事社会科学研究的学者掌握并应用定性数据的量度方法。在本书中,概率比是贯穿全书的最重要的概念和量度。在学习对数概率比和对数线性模型时,读者要具备普通线性回归和方差分析的知识,并结合列联表的分析方法,才能理解模型的设定及其参数的意义。

相关信息

丛书名:
作 者: 赵平
编 辑:杨桂凤
出版社:社会科学文献出版社
出版时间: 2014年04月
语 种:中文
中图分类:C91 社会学

 序

 第1章 二维列联表

  1 列联表的频次和概率结构

   1.1 观测频次分布

   1.2 联合概率和条件概率分布

   1.3 变量独立的概率表述

   1.4 概率之差

  2 变量独立检验

   2.1 卡方检验

   2.2 皮尔森卡方统计量和卡方分布

   2.3 似然比卡方统计量

   2.4 变量独立的检验

   2.5 分割卡方

   2.6 模型分割

  3 定序数据的独立性检验

   3.1 线性趋势

   3.2 定序检验统计量的优势

   3.3 赋值

   3.4 I×2和2×J列联表的趋势检验

  4 定类-定序列联表的检验统计量

   4.1 2×2列联表的概率比

   4.2 用随机样本的 估计总体的log

  5 r×c列联表的概率

   1.局域概率

   2.行是局域、列是全域的概率

   3.全域概率

  6 小样本的精确检验

   6.1 精确检验

   6.2 p值和犯Ⅰ类错误的概率

   6.3 概率的小样本置信区间

   6.4 大表格的独立性精确检验

  7 方差分析

   7.1 固定效应的一维方差分析模型

   7.2 固定效应的二维方差分析模型

    1.假设检验

    2.两变量的组合效应

    3.特定行、列的变量和单元格的观测值的效应

    4.残差变量

 第2章 多维列联表

  1 三维列联表的变量关联和控制

   1.1 偏关联

   1.2 条件和边际比率

   1.3 边际和条件独立

   1.4 边际关联和偏关联相等的条件

   1.5 三因子交互

   1.6 三元变量的层序结构

  2 三维列联表的统计分析

   2.1 条件关联

   2.2 共同比率的估计

  3 条件关联的精确推论

   3.1 2×2×k三维列联表条件独立的精确检验

   3.2 共同比率的精确置信区间

   3.3 比率同质性的精确检验

  4 变量关联的简化量度

   4.1 两个定序变量的关联系数

    1.Gamma(γ)

    2.肯德尔tau-b(τb)

    3.萨默斯d

    4.肯德尔τ

   4.2 两个定类变量的关联系数

    1.Lambda

    2.古德曼和克鲁斯卡τ系数

   4.3 定类变量与定序变量的关联系数

   4.4 定序变量与定距变量的关联系数

 第3章 对数线性模型

  1 定类变量的二维对数线性模型

   1.1 变量独立模型

   1.2 变量关联模型

  2 定类变量的三维对数线性模型

   2.1 变量独立模型(X,Y,Z)

   2.2 只有2个变量偏关联的模型(XY,Z)、(XZ,Y)、(YZ,X)

   2.3 除了一对变量是条件独立的,其他变量两两偏关联的模型(XY,YZ)、(XY,XZ)、(XZ,YZ)

   2.4 变量两两偏关联的模型(XY,XZ,YZ)

   2.5 饱和模型(XYZ)

  3 应用对数线性模型分析数据

   3.1 三维模型的单元格频次和概率估计值

   3.2 模型的比较

   3.3 嵌套模型的条件检验

   3.4 参数估计

   3.5 残差分析

  4 对数线性模型和定序数据

 第4章 定序变量的对数线性模型

  1 二元定序变量的对数线性模型

   1.1 模型的结构

   1.2 均匀关联对数线性模型

   1.3 对数线性行效应模型

   1.4 变量独立模型的条件检验

  2 多元定类和定序变量的对数线性模型

   2.1 多元定类变量对数线性模型的结构

   2.2 三个定序变量的对数线性模型

   2.3 定序和定类变量的混合对数线性模型

  3 含交互项的模型

   3.1 均匀交互模型

   3.2 异质均匀关联模型

    (1)均匀交互模型(CGS)

    (2)异质均匀关联模型

 第5章 对数概率比模型

  1 线性概率模型和对数概率比模型的比较

   1.1 线性概率模型

   1.2 对数概率比回归模型

   1.3 定类数据的对数概率比回归模型

  2 对数线性模型和对数概率比模型的关系

   2.1 应用对数概率比模型解释对数线性模型

   2.2 对数线性模型和对数概率比模型之间的一致性

   2.3 模型的选择

 第6章 定序应变量的对数概率比模型

  1 对数概率比模型的类型和应用

   1.1 对数概率比

    1.相邻层次的对数概率比

    2.升级对数概率比

    3.累积对数概率比

   1.2 定序变量的累积对数概率比模型

   1.3 均匀关联模型

   1.4 模型的估计

   1.5 变量独立的条件检验

  2 定序-定类列联表的对数概率比模型

   2.1 行效应模型

   2.2 变量独立的条件检验

  3 多元定序概率比模型

   3.1 同质累积对数概率比模型

   3.2 交互模型

 第7章 统计软件的迅猛发展

  1 使用SAS和SPSS对定性数据进行分析

   1.1 二维列联表(Two-Way Contingency Tables)

   1.2 广义线性模型(Generalized Linear Models)

   1.3 对数概率比(Logistic)回归模型

   1.4 列联表的对数概率比模型

   1.5 构建并应用对数概率比模型与对数线性模型

   1.6 多元定类对数概率比模型(Multi-Category Logit Models)

   1.7 配对模型(Models for Matched Pairs)

  2 用于交互分类表的软件

   2.1 Glim

   2.2 SPSSX

   2.3 BMDP

   2.4 SAS

   2.5 其他软件

本书的重点是介绍定类和定序变量的统计方法,特点是尽可能地应用简单的数学知识解释相关的统计学原理,以利于从事社会科学研究的学者掌握并应用定性数据的量度方法。在本书中,概率比是贯穿全书的最重要的概念和量度。在学习对数概率比和对数线性模型时,读者要具备普通线性回归和方差分析的知识,并结合列联表的分析方法,才能理解模型的设定及其参数的意义。

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