内容简介
统计分组比较方法是社会科学工作者必不可少的工具，灵活运用这种工具可以使研究工作更为深入、更为优美，在未来，这将是一种具有巨大发展潜力的研究方法。
本书作者以“分组比较”这一主线将众多统计模型串连在一起，既有一以贯之的思路，又有纷繁多样的变化，许多细节值得人再三回味。将本书与介绍某一统计模型的专门书籍结合起来阅读，读者的收获更大。
统计方法的创造性应用是无法以一种简单而直接的方法教授的，它只能从那些优秀的定量研究范例中学习。作者在书中提出的例子正是这样的优秀榜样，它们灵活运用了统计工具对于本领域的实质性问题进行巧妙解答。我们从中再一次看到，优秀的统计运用是一种艺术。
目录
第1章 导论
1.1 统计比较的基本原理
1.2 社会科学中的比较研究
1.3 本书关注的重点
1.4 本书的概要
1.4.1 第2章：比较的统计学基础
1.4.2 第3章：线性回归中的比较
1.4.3 第4章：非参数比较
1.4.4 第5章：比率的比较
1.4.5 第6章：广义线性模型中的比较
1.4.6 第7章：广义线性模型中进行比较的其他问题
1.4.7 第8章：结构方程模型中的比较
1.4.8 第9章：类别潜变量的比较
1.4.9 第10章：多水平分析中的比较
1.4.10 总结
第2章 比较的统计学基础
2.1 一个统计比较的系统
2.2 检验统计量
2.2.1 X2检验
2.2.2 t检验
2.2.3 F检验
2.2.4 似然比检验
2.2.5 沃尔德检验
2.2.6 拉格朗日乘数检验
2.2.7 对LRT，MT，LMT的总比较
2.3 比较什么
2.3.1 比较分布
2.3.2 比较数据结构
2.3.3 比较模型结构
2.3.4 比较模型参数
第3章 线性模型中的比较
3.1 导论
3.2 示例
3.3 一些初步考察
3.4 线性模型
3.5 比较两个均值
3.6 方差分析
3.7 多重比较方法
3.7.1 最小显著差异检验
3.7.2 图基法
3.7.3 谢弗法
3.7.4 邦弗朗尼法
3.8 ANCOVA
3.9 多元线性回归
3.10 回归分解
3.10.1 基本原理
3.10.2 代数表达式
3.10.3 解释
3.10.4 扩展到多元回归
3.11 应该使用哪一种线性方法
第4章 非参数比较
4.1 非参数检验
4.1.1 柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫双样本检验
4.1.2 曼-惠特尼U检验
4.2 再抽样法
4.2.1 排列法
4.2.2 自助法
4.3 相对分布法
第5章 比率的比较
5.1 数据
5.2 标准化
5.2.1 直接标准化
5.2.2 间接标准化
5.2.3 基于模型的标准化
5.3 分解
5.3.1 算术分解法
5.3.2 基于模型的分解法
第6章 广义线性模型中的比较
6.1 导论
6.1.1 指数分布族
6.1.2 联系函数
6.1.3 最大似然估计
6.2 比较广义线性模型
6.2.1 零假设
6.2.2 使用似然比检验进行比较
6.2.3 作为一种特例的邹氏检验
6.3 对数单位模型例解
6.3.1 数据
6.3.2 模型比较
6.4 风险率模型例解
6.4.1 模型
6.4.2 数据
6.4.3 模型比较
6.A 6.4节中用到的数据
第7章 在广义线性模型中进行比较的其他问题
7.1 导论
7.2 针对配对的个案-对照研究的GLM
7.2.1 1：1的配对研究
7.2.2 1：m的配对研究
7.2.3 n：m的配对研究
7.3 离散异质性
7.3.1 数据
7.3.2 存在异质离散时的分组比较
7.4 贝叶斯广义线性模型
7.4.1 贝叶斯推断
7.4.2 示例
第8章 结构方程模型中的比较
8.1 导论
8.2 统计学背景
8.2.1 符号与设定
8.2.2 识别
8.2.3 估计
8.2.4 修正
8.2.5 解释
8.3 均值与协方差结构
8.4 结构方程模型中的分组比较
8.4.1 多元分布的相同性
8.4.2 协方差矩阵的相同性
8.4.3 模型形式的相同性
8.4.4 模型参数的相同性
8.5 示例
8.5.1 比较相关矩阵
8.5.2 比较协方差结构和多元分布
8.5.3 比较均值和协方差结构
8.A 计算机程序示例
8.A.1 比较相关矩阵的EQS程序
8.A.2 比较相关矩阵的LISREL程序
8.A.3 比较协方差结构的EQS程序
8.A.4 比较协方差结构的LISREL程序
8.A.5 比较均值和协方差结构的EQS程序
8.A.6 比较均值和协方差结构的LISREL程序
第9章 类别潜变量的比较
9.1 导论
9.2 潜类模型
9.3 潜特质模型
9.4 连续指标的潜变量模型
9.5 类别潜变量的因果模型
9.6 类别潜变量的比较
9.6.1 比较抽样分布
9.6.2 比较变量间关联的类型和样式
9.6.3 比较条件结构和响应概率
9.6.4 比较潜分布和条件概率
9.7 示例
9.7.1 潜类分析中的比较
9.7.2 在包含类别潜变量的路径模型中的比较
9.A 针对类别潜变量的软件
9.A.1 MLLSA
9.A.2 LAT
9.A.3 PANMARK
9.A.4 LCAG
9.A.5 LEM
9.A.6 Latent GOLD
9.A.7 Mplus
9.A.8 LATCLASS，TWOMISS，以及POLYMISS
9.A.9 lca.S和lcreg·sas
9.B 示例中的计算机程序
9.B.1 比较样本零单元格的LEM程序
9.B.2 比较二阶交互作用假定下的潜类模型的LEM程序
9.B.3 比较线性对线性关联假定下的潜类模型的LEM程序
9.B.4 比较列效应RC-Ⅱ关联假定下的潜类模型的LEM程序
9.B.5 比较完全同质性假定下的潜类模型的LEM程序
9.B.6 比较完全异质性假定下的潜类模型的LEM程序
9.B.7 比较部分异质性假定下的潜类模型的LEM程序
9.B.8 比较部分同质性假定下的潜类模型的LEM程序
9.B.9 例2中的数据
9.B.10 例2中在组间异质假定下的LEM程序
9.B.11 例2中在测量参数同质假定下的LEM程序
9.B.12 例2中在结构参数同质假定下的LEM程序
9.B.13 例2中在模型参数同质假定下的LEM程序
第10章 多水平分析中的比较
10.1 导论
10.2 多水平分析导论
10.2.1 多水平情景
10.2.2 书目提要
10.2.3 固定效应与随机效应
10.3 线性多水平模型的基础知识
10.3.1 基本的数据结构
10.3.2 随机截距模型
10.3.3 随机系数模型
10.3.4 示例
10.3.5 存在随机效应的ANOVA
10.3.6 存在随机效应的ANCOVA
10.3.7 不存在跨水平效应的随机系数模型
10.3.8 存在跨水平效应的随机系数模型
10.3.9 线性多水平模型的假设
10.4 广义线性多水平模型的基础知识
10.4.1 存在跨水平效应的随机系数对数单位模型
10.4.2 存在跨水平效应的随机系数概率单位模型
10.5 多水平模型中作为外部变量的“组”
10.6 多水平模型与分组比较之间的关系
10.6.1 联结固定效应模型和随机效应模型
10.6.2 示例
10.7 多重成员身份模型
10.8 总结
10.A 用于多水平分析的软件
10.A.1 专用软件
10.A.2 通用软件
10.A.3 用于其他用途的专用软件
10.B 用于GLMM的SAS程序示例
10.B.1 产生表10.11中的对数单位结果的命令语句
10.B.2 产生表10.11中的概率单位结果的命令语句
10.B.3 产生表10.12中的包含随机效应的GLMM的命令语句
术语英汉对照表
参考文献
渝公网安备 50009802500702号
数字教材
课书房新形态教材
