序
第1章 导论
第2章 数据搜集
第1节 研究问题
第2节 样本
第3节 测量
第4节 数据编码、输入和检查
第3章 一元统计
第1节 集中趋势
第2节 离散
第3节 集中趋势、离散和异常值
第4章 相关测量
第1节 相关
第2节 定序数据：tau相关测量
第3节 名义数据：Goodman-Kruskal lambda系数
第4节 二分变量：灵活选择
第5节 小结
第5章 显著性检验
第1节 显著性检验的逻辑：一个简单的例子
第2节 运用同一逻辑：二元相关测度
第3节 几个重要问题
第4节 小结
第6章 简单回归
第1节 y是关于X的方程
第2节 最小二乘法法则
第3节 截距和斜率
第4节 预测和拟合优度
第5节 显著性检验和置信区间
第6节 报告回归结果
第7章 多元回归
第1节 例子
第2节 统计控制
第3节 模型设定错误
第4节 虚拟变量
第5节 共线性
第6节 交互效应
第7节 非线性
第8节 归纳和结论
第8章 建议
附录
参考文献
译名对照表

数据是解释某个现象或某件事的要素，但如何运用和分析数据，这是很多社会学学生以及刚从事社会科学研究的人所面临的一大问题。
本书不仅提供了有关数据搜集的介绍，还讨论了数据搜集的意义、一元统计、对相关性的测量、显著性检验、简单和多元回归，并给出了大量的数学公式，使读者能更好地理解这些内容。