内容简介
本书是一部着眼于培养政治研究相关领域学生形成初步的分析能力，掌握统计推理的技术的教材。 第1—5章基本上是以非统计学的方式，帮助学生掌握描述和分析事物和现象的技巧。 具备了这些基本知识，学生就能感知理解推论性统计的关键所在。推论性统计在本书的第6—9章中以循序渐进的方式进行介绍和运用。本书提供了许多例证，有虚拟的，也有实际的，通过演示这些例证，学生可以更加直观地理解所学习的技术。
目录
导言 1
本书要做什么 2
事实和价值一览 3
科学的方法 4
结论 5
第1 章 概念的定义和测量 6
概念定义 8
阐明概念 8
给概念下定义的模板 11
操作定义 12
测量误差 14
信度和效度 16
评估信度 17
评估效度 19
总结 22
第2 章 测量和描述变量 3.
测量变量 31
测量层级 32
差序累加 33
描述变量 34
集中趋势和离散程度 35
总结 44
第3 章 提出解释、构建假设、进行比较 50
提出解释 52
构建假说 56
写假设时的常见错误 57
中介变量 58
进行比较 60
交叉列表 60
均值比较 63
图解关系并描述模式 64
总结 71
第4 章 研究设计和控制逻辑 80
实验性设计 82
随机分配 82
实验室实验 83
田野实验 84
控制比较 86
三种情况 88
伪关系 89
累加关系 92
交互关系 94
交互关系的多个面孔 96
总结 98
第5 章 控制比较 105
交叉列表比较 106
对照表 106
偏效应 108
识别确认 109
用图展示控制的比较 111
交互的例证 112
均值比较 115
累加关系的例证 116
互动关系的例证 118
总结 120
第6 章 统计推论的基础 126
总体参数和样本统计 127
随机抽样 128
样本规模和随机抽样误差 131
差异再考：标准方差 133
ｎ 和 σ 137
样本均值的标准误 138
中心极限定理和正态分布 140
使用正态分布进行推论统计 143
用学生t-分布进行推论 147
样本比例如何处理 151
总结 154
第7 章 显著性检验与相关性测量 160
统计显著性 161
比较两组样本均值 162
比较两个样本比率 167
卡方显著性检验 169
相关性测量 174
总结 182
第8 章 相关性和线性回归 189
相关性 190
双变量回归 194
R平方 199
调整后的R平方 202
虚拟变量回归 203
多元回归 206
多元回归中的交互效应 208
多重共线性 211
总结 213
第9 章 Logistic回归 220
Logistic回归方法 221
发现最适线：最大可能性评估 230
使用多个自变量的 Logistic 回归 235
概率推论 238
概率轮廓方法 238
样本平均方法 240
总结 241
第10 章 实证地思考，概率地思考 248
实证地思考 248
概率地思考 250
译后记 252
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