本书由上下篇组成，着重介绍了定序和定量数据的处理和统计方法。学习并掌握本书的全部内容，不仅使读者能正确熟练地应用很多统计方法，提高我国的社会定量分析水平，而且为进一步学习其他的社会统计技术铺平了道路。

上篇

一 定类数据分析/3

 1.介绍/3

 2.卡方检验/9

 3.相关的量度/20

 4.多元数据分析的介绍

 5.结论/56

 注释/58

 参考文献/58

二 定序数据分析/60

 简介/60

 1.定序量度/61

 2.单个观测值的二元预测/69

 3.成对观测值的二元预测/83

 4.定量，定类和定序变量的联合预测/100

 5.多元分析/104

 6.计算方法和统计推论/114

 注释/116

 参考文献/116

三 方差分析/118

 1.导论/118

 2.一维方差分析：所有类别/121

 3.二维方差分析：所有类别/141

 4.方差分析，定类样本/164

 5.其他模型/171

 6.结论/180

 参考文献/183

四 关联的量度/184

 1.导论/184

 2.离散数据的抽样分布/187

 3.定类数据关联的量度/189

 4.量度连续（定距）数据的相关/218

 5.量度定序数据的关联/235

 6.选择适当的量度系数/254

 7.相关与因果关系/256

 注释/257

 参考文献/259

五 多重回归的应用/263

 序/263

 导言/264

 1.多元回归模式：复习/264

 2.设定错误/271

 3.量度误差/276

 4.多元共线性/283

 5.非线性和不可加性/292

 6.异方差和自相关/306

 7.结束语/317

 注释/318

 参考文献/319

下篇

一 线性概率模型、对数概率模型和正态概率模型/323

 丛书编辑引言/323

 1.线性概率模型/324

 2.非线性概率模型的设定/341

 3.二项应变量正态概率模型和对数概率模型的估计/356

 4.最小卡方估计和多项模型/372

 5.总结和扩展/382

 注释/387

 参考文献/393

二 回归的解释与应用/395

 丛书编辑导言/395

 1.导论/396

 2.基础回归理论与社会科学实践/400

 3.回归估计的统计性质/412

 4.回归系数的抽样分布/417

 5.选择一种设定/427

 6.变量的重要性/439

 7.结论/446

 附录 对回归一致性结果的证明/447

 注释/448

 参考文献/450

三 时间序列分析：回归技术/452

 1.导论/452

 2.时间序列回归分析：非滞后的情况/453

 3.其他备样的时变过程/484

 4.时间序列回归分析：滞后的情况/497

 5.预测/513

 6.总结/524

 附录 防卫支出数据（单位：10亿美元）/525

 注释/525

 参考文献/526

四 事件史分析法

 ——用于纵向数据的回归分析法/529

 1.导论/529

 2.离散时间事件史数据分析法/533

 3.连续时间数据的参数分析法/542

 4.比例风险模型和部分似然估计/551

 5.多类事件史的数据估计分析法/559

 6.重复事件分析法/567

 7.状态变化情况下的事件史分析法/572

 8.结论/579

 附录A 最大似然和部分似然/580

 附录B GLIM 、SAS 和 BMDP程序实例清单/584

 附录C 计算机程序/588

 注释/591

 参考文献/592

定类变量

由一组类别组成的，表示一个潜在特性的不同表现的定类尺度。理想状态下，就某个属性而言，分配到某个类别的个体都具有某种同一性。把民主党派和共和党派相混合在“独立党派人士”分类中，将向我们传达关于他们政治行为的错误信息。另外，分类也必须是互斥的(每个个案只能属于一个类别)和完整的。

定类变量的分类可以由调查者根据其需要按任何顺序排列。正如我们看到的，对表1各列的重新排序不会丢失任何信息。相反，定序变量的分类具有某种隐含的次序：他们量度的不仅有性质上的而且有分量上的差异。比如社会地位变量的类别为(低，中，高)，那么它就不能再按别的顺序来组织，如(中，低，高)，否则就有可能丢失某些信息。定类变量和定序变量都属于类别变量，它们之间的差异在于定序变量的尺度包含了组间的次序关系，而定类变量则不具有这种性质。

定类变量量表可以量度真实的离散现象，比如种族或性别，但是在大多数情况它们大概表现了某种量度误差，因为其代表的潜特质或多或少表示某种定量的特质。例如，态度通常不是简单地进行正面地或反面的回答，人们总是保持他们不同程度的赞同倾向。因此，态度可以被认为是一个连续的集合，从坚定的同意到不确定，再到坚定的反对。在态度这个问题上，不能因为量度的难度而把这个潜含的丰富信息模糊化。

特别要注意，类别的数量和性质对于做出正确推理是至关重要的。在社会学和政治学的研究中，一个最大的错误就是将回答混合成很少几个类别。或许是为了方便起见，或许是因为人人如此，对数据进行二分(即把人们归类为成非此即彼)的做法从来都是错误的，不管使用了何种统计技术，粗劣的量度数据肯定会产生错误严重的结论。

因变量与自变量

 大多数社会科学家认为一个人的党派认同，通常在其青年期逐渐形成，部分地决定他或她的政治偏好。在这种意义上讲，1980年的选举将由选民的政党派别决定。一个变量，依赖于另一个变量，或者由另一个变量所引起，或者暂时跟随另一个变量的变化而变化，我们称其为“因变量”。顺其自然的，这个原因变量被称为“自变量”。自变量在某一水平上的变化将引起因变量相应的变化，但是反过来，因变量的改变不会对自变量产生影响。

本书描述的一些方法只有当研究者对因变量有清楚的定义时，才可以适用。虽然其他的方法没有对因果依赖关系做出假定，但也应该仔细思考变量间存在的因果关系。把一个变量人为指定为因变量或是自变量，在某些场合是适当的，没有任何公式不允许这么做——但是由此产生的结果却很有可能是错误的。

当然，这些决定只是表现了我们对数据的假设，因为不太可能证明一个变量是另一个变量的原因。

类别的数目

既然定类变量通常被编组成二维或多维的表格(分别如表1和表22)，在这种方式下，每个单元格包含了尽可能多的个案。其后果是：包含许多个零的交叉类别表看起来不那么可靠和有足够的表达力，这是很容易理解的。合并某些类别以提高单元格的频次尽管能够解决这个问题，但是毫无疑问也产生了其他一些问题。这有两个原因：

第一，该定类变量的变异，部分地依赖于该变量的类别数目；在其他变量保持不变的情况下，该变量的类别越多，变异越大。这里，“变异”指个案间的量度差异。如果全部样本都属于一个类别，那么就不存在离差或变异；另一方面，如果它们或多或少分布在几个类别中，那么该变量就存在较大的变异。把人们按党派分成民主党派，共和党派，以及独立党派，比起更为精确的“坚定的民主党派”，是一种较为简单的类别方式，但是存在较少的变异。在回归分析中，变异的数量，特别是自变量的变异数量，部分地影响相关量度值。

第二，合并或减少类别的数目会严重影响观察到的相互关系。例如，假定一个研究者有三个变量，各分成五个类别。为了简化结果的表达，他决定把每个变量都合并成两个类别。然而，在使用相同的变量，样本和同样的统计方法的情况下，从二分数据(dichotomized data)得来的统计分析的结果，将不同于从没有经过合并的变量得到的分析结果。具体研究中，往往会在2×2×2的交叉分类表中发现相关关系，而在5×5×5的交叉分类表中并不存在这种关系。

该教训也相当简单：尽可能的保持原有的类别，在没有充分的理由时，在没有经过证明重新分类不会影响实质性结论时，不要将变量变成二分或者三分变量。P5-6

自1979年中国社会学恢复以来，20多年过去了。在此期间，有关的科研人员进行了广泛深入的社会调查，收集了大量的数据，为定量分析提供了丰富的资料。

经调查，全国社会学系统以及其他从事社会调查的研究人员普遍认为社会统计教材匮乏，影响了中国统计水平的发展。为此，在中国社会科学院社会学研究所项目委员会的支持下，我们从美国萨基(Sage)出版社出版的《社会科学定量分析丛书》中挑选了9部，翻译成中文，汇集成册，取名《社会统计方法与技术》。

《社会科学定量分析丛书》至今出版了130多部，每一部的作者都是相关领域的知名学者。该丛书在全世界影响颇大，已被翻译成多国文字，为社会统计学的普及和应用发挥了重要作用。

出于对社会调查数据的特点以及我国相关人员的统计水平的考虑，《社会统计方法与技术》的内容包含了定序和定量数据的处理和分析以及相关的基础统计分析技术。

某些社会科学的研究人员往往对数学有畏难情绪，从而只注重统计技术的应用，而忽略数学的推导过程。但是，社会统计学是统计学和社会学知识的结合，二者是不能偏废的。统计学是数学的一个分支，只了解其逻辑内容而忽略其数学原理是不可能真正掌握统计技术的。实际上，社会统计学的数学内容并不高深，读者只需具备中学数学水平就能学习。目前，社会科学的研究人员都具有大学以上学历，阅读本书不会有问题，只要有决心和恒心即可。如果读者能认真阅读并掌握了本书的全部内容，不仅在实践中能应用相关的统计技术，而且为进一步学习其他的统计技术奠定了坚实的基础。

本书对大部分术语作了统一处理，个别的术语为照顾上下文的原因保留了译者的译法。某些术语在我国尚无统一译法，所以在绝大多数术语的后面都注有原文。

全书分为上下两篇，共九章，上篇五章，下篇四章。由于译者较多，各章的译者均写在篇目下。   中国社会科学院社会科学文献出版社社长谢寿光给予了很大的支持，该社皮书事业部的张大伟主任为本书的出版也做了大量工作，没有他们的支持和鼓励，本书难以付梓面世。此外，程晓燕和高锸两位编辑为购买本书的版权付出了艰辛的劳动。在此，本书的全体译者向他们表示诚挚的谢意。译者水平不高，译文中的不当之处请读者批评指正。

赵 平

2004年7月