分類數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計(jì)方法（第2版）
定 價(jià)：59 元
- 作者：[美] 丹尼爾.A.鮑威斯（Daniel A. Powers），[美] 謝宇（Yu Xie） 著
- 出版時(shí)間：2018/2/1
- ISBN：9787520117210
- 出 版 社：社會(huì)科學(xué)文獻(xiàn)出版社
- 中圖法分類：O212.1
- 頁(yè)碼：336
- 紙張：
- 版次：1
- 開(kāi)本：16開(kāi)
本書(shū)對(duì)分類數(shù)據(jù)分析的方法和模型，及其在社會(huì)科學(xué)研究中的應(yīng)用做了全面介紹。它的一個(gè)目標(biāo)是整合變換方法和潛在變量方法，這是兩類不同但又相互補(bǔ)充的處理分類數(shù)據(jù)分析的傳統(tǒng)方法。這也是di一次在一本單冊(cè)書(shū)中詳細(xì)地介紹針對(duì)離散因變量、交叉分類和跟蹤數(shù)據(jù)的模型與方法對(duì)于廣大的社會(huì)科學(xué)研究者來(lái)說(shuō)，意義重大，既可以使得他們能順利使用合適的定類數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)方法，又可以讓他們對(duì)統(tǒng)計(jì)后的結(jié)果作進(jìn)一步的科學(xué)檢驗(yàn)，使得研究能夠更加深入下去。
修訂譯本說(shuō)明
《分類數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計(jì)方法》（第2版）一書(shū)自2009年7月出版以來(lái)，受到廣大學(xué)生和教師的高度好評(píng)。此書(shū)不僅是北京大學(xué)-密歇根大學(xué)學(xué)院暑期量化課程的教學(xué)參考書(shū)，而且是許多高校講授社會(huì)科學(xué)量化分析方面課程的教材或參考書(shū)。我們經(jīng)常收到學(xué)員和教師對(duì)此書(shū)的反饋建議和評(píng)價(jià)。作為譯者，我們感謝讀者對(duì)本書(shū)翻譯質(zhì)量的肯定，同時(shí)也感謝讀者針對(duì)本書(shū)一些翻譯細(xì)節(jié)提出的很好的建議。這些建議加上我們?cè)诮虒W(xué)過(guò)程中學(xué)生提出的問(wèn)題，累積起來(lái)也有不少。為此，我們?cè)谶M(jìn)一步理解原書(shū)內(nèi)容的同時(shí)，在有機(jī)會(huì)的時(shí)候也向原書(shū)作者謝宇教授和Dan當(dāng)面請(qǐng)教。借此書(shū)翻譯修訂的機(jī)會(huì)，我們對(duì)譯著做了以下幾方面的修正和補(bǔ)充。
（1）糾正了文中的一些錯(cuò)別字；進(jìn)一步區(qū)分公式中符號(hào)的正斜體，并予以正確標(biāo)注。
（2）統(tǒng)一了書(shū)中的個(gè)別關(guān)鍵詞。
（3）重新翻譯和修改了一些不太通順或不太符合中文表達(dá)習(xí)慣的語(yǔ)句，盡可能減少語(yǔ)言表達(dá)上存在的明顯的翻譯痕跡。
（4）按照英文書(shū)籍的傳統(tǒng)格式，我們?cè)谥形淖g本“主題索引”的基礎(chǔ)上制作了中文版“索引”，在內(nèi)容和格式上基本與原著的索引保持一致。
此修訂譯本，可能依然存在對(duì)原著的理解不足和翻譯錯(cuò)誤，或者錯(cuò)別字，歡迎讀者批評(píng)、指正。
譯者
2018年1月12日
中文版序
《分類數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計(jì)方法》（第2版）的中文版終于和讀者見(jiàn)面了，我感到非常高興。
《分類數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計(jì)方法》是我和Daniel Powers合著的，也是我的di一本書(shū)。di一版于2000年由美國(guó)的學(xué)術(shù)出版社（Academic Press）出版，第二版于2008年由英國(guó)的翡翠出版社（Emerald Group）出版。很榮幸的是，我們能在2009年英文第2版剛剛出版后不久就見(jiàn)到由社會(huì)科學(xué)文獻(xiàn)出版社出版發(fā)行的中文版。
《分類數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計(jì)方法》是為社會(huì)科學(xué)——特別是社會(huì)學(xué)——做定量研究的學(xué)者和學(xué)生專門寫作的教......
Dan Powers and Xieyu 作者之一的謝宇是美國(guó)密歇根大學(xué)教授，1959年出生于中國(guó)江蘇省鎮(zhèn)江市。1982年獲得上海工業(yè)大學(xué)工學(xué)學(xué)士學(xué)位，1984年獲得美國(guó)威斯康星大學(xué)科學(xué)史碩士和社會(huì)學(xué)碩士學(xué)位，1989年獲得同所大學(xué)社會(huì)學(xué)博士學(xué)位。畢業(yè)后在美國(guó)密歇根大學(xué)社會(huì)學(xué)系任助理教授（1989—1994）、副教授（1994—1996）、正教授（1996年至今）。1996年被授予Perrin講座教授，1999年被授予Huetwell講座教授，2002年被授予社會(huì)學(xué)系和統(tǒng)計(jì)系的Otis Dudley Duncan講座教授。同時(shí)擔(dān)任密歇根大學(xué)社會(huì)研究所人口研究中心和調(diào)查研究中心的研究教授。2004年當(dāng)選為美國(guó)藝術(shù)科學(xué)院院士。研究范圍：統(tǒng)計(jì)方法、社會(huì)分層和社會(huì)人口學(xué)。著作：《類型變量的分析方法》、《婦女科學(xué)家》、《亞裔美國(guó)人》（英文）。
圖目錄／1
表目錄／1
中文版序／1
前 言／1
第1 章 緒論／1
1.1 為什么需要分類數(shù)據(jù)分析？／1
1.2 分類數(shù)據(jù)的兩種哲學(xué)觀點(diǎn)／6
1.3 一個(gè)發(fā)展史的注腳／8
1.4 本書(shū)特點(diǎn)／9
第2 章 線性回歸模型回顧／11
2.1 回歸模型／11
2.2 再談線性回歸模型／17
2.3 分類變量和連續(xù)型因變量之間的區(qū)別／27
第3 章 二分類數(shù)據(jù)模型／29
3.1 二分類數(shù)據(jù)介紹／29
3.2 變換的方法／30
3.3 Logit模型和Probit模型的論證／39
3.4 解釋估計(jì)值／54
3.5 其他的概率模型／61
3.6 小結(jié)／62
第4 章 列聯(lián)表的對(duì)數(shù)線性模型／64
4.1 列聯(lián)表／64
4.2 關(guān)聯(lián)的測(cè)量／68
4.3 估計(jì)與擬合優(yōu)度／73
4.4 二維表模型／79
4.5 次序變量模型／89
4.6 多維表的模型／97
第5 章 二分類數(shù)據(jù)多層模型／110
5.1 導(dǎo)言／110
5.2 聚類二分類數(shù)據(jù)模型／113
5.3 追蹤二分類數(shù)據(jù)模型／130
5.4 模型估計(jì)方法／136
5.5 項(xiàng)目響應(yīng)模型／151
5.6 小結(jié)／159
第6 章 關(guān)于事件發(fā)生的統(tǒng)計(jì)模型／161
6.1 導(dǎo)言／161
6.2 分析轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)的框架／162
6.3 離散時(shí)間方法／163
6.4 連續(xù)時(shí)間模型／177
6.5 半?yún)?shù)比率模型／188
6.6 小結(jié)／211
第7 章 次序因變量模型／213
7.1 導(dǎo)言／213
7.2 賦值方法／214
7.3 分組數(shù)據(jù)的Logit模型／216
7.4 次序Logit和Probit模型／220
7.5 小結(jié)／232
第8 章 名義因變量模型／234
8.1 導(dǎo)言／234
8.2 多項(xiàng)Logit模型／235
8.3 標(biāo)準(zhǔn)多項(xiàng)Logit模型／237
8.4 分組數(shù)據(jù)的對(duì)數(shù)線性模型／242
8.5 潛在變量方法／245
8.6 條件Logit模型／246
8.7 設(shè)定問(wèn)題／251
8.8 小結(jié)／258
附錄A 回歸的矩陣方法／259
A.1 導(dǎo)言／259
A.2 矩陣代數(shù)／259
附錄B 大似然估計(jì)／266
B.1 導(dǎo)言／266
B.2 基本原理／266
參考文獻(xiàn)／285
索 引／295
譯后記／314
圖目錄
圖1-1 四種測(cè)量的分類模式／5
圖2-1 關(guān)于θ的L對(duì)數(shù)的大化／19
圖2-2 二分類數(shù)據(jù)的邏輯斯蒂回歸與線性回歸的比較／27
圖3-1 p的logit和probit變換／38
圖3-2 以累積概率函數(shù)曲線切線的斜率表示的邊際效應(yīng)／57
圖3-3 虛擬變量的邊際效應(yīng)／58
圖3-4 按家庭收入水平變化的畢業(yè)概率／60
圖3-5 p的互補(bǔ)雙對(duì)數(shù)變換／61
圖5-1 顯示預(yù)測(cè)概率向總比例收縮的觀測(cè)概率和預(yù)測(cè)概率／124
圖5-2 模型2按照家庭結(jié)構(gòu)和母親的受教育水平分的婚前生育預(yù)測(cè)概率／127
圖5-3 家庭別隨機(jī)效應(yīng)分布／129
圖5-4 家庭別隨機(jī)效應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)貝葉斯估計(jì)值／130
圖5-5 觀測(cè)的、邊際的和條件的logit／136
圖5-6 β3和σ20的跡線圖與直方圖／142
圖5-7 賦閑比數(shù)比的后驗(yàn)分布（南部居住地vs.非南部居住地）（高中畢業(yè)vs.未畢業(yè)）／147
圖5-8 包含3個(gè)題項(xiàng)的1PL模型的題項(xiàng)特征曲線／153
圖5-9 2PL模型的題項(xiàng)特征曲線／155
圖5-10 使用LSAT數(shù)據(jù)估計(jì)的1PL和2PL模型的題項(xiàng)特征曲線／159
圖6-1 退學(xué)的離散時(shí)間風(fēng)險(xiǎn)和生存函數(shù)／168
圖6-2 對(duì)數(shù)累積風(fēng)險(xiǎn)和生存函數(shù)圖／204
圖6-3 家庭收入效應(yīng)的Schoenfeld殘差圖／207
圖6-4 隨時(shí)間變化的家庭收入效應(yīng)圖／209
圖7-1 對(duì)應(yīng)于一個(gè)四分類響應(yīng)變量的累積分布／221
圖7-2 潛在變量和現(xiàn)實(shí)結(jié)果之間的關(guān)系／224
表目錄
表2-1 瑞典于默奧市嬰兒出生后前6個(gè)月的死亡數(shù)／24
表2-2 列向布局的數(shù)據(jù)文件／25
表2-3 對(duì)數(shù)-比率模型的OLS、FGLS和ML估計(jì)值／26
表2-4 回歸模型的類型／28
表3-1 按種族、性別和家庭結(jié)構(gòu)分類的高中畢業(yè)生／31
表3-2 用虛擬變量以列的形式概括表3-1的數(shù)據(jù)／32
表3-3 替代的二分類因變量模型估計(jì)結(jié)果／38
表3-4 按照種族、性別和家庭結(jié)構(gòu)分類的估計(jì)畢業(yè)概率／39
表3-5 比較主效應(yīng)和二維交互作用模型／50
表3-6 收入和性別對(duì)投票傾向的影響／58
表3-7 個(gè)人水平數(shù)據(jù)的logit和probit模型估計(jì)值／59
表4-1 受教育水平和對(duì)婚前性行為的態(tài)度／65
表4-2 觀測(cè)（期望）頻次／66
表4-3 期望概率／67
表4-4 獨(dú)立情形下的期望頻次／68
表4-5 各單元格對(duì)皮爾遜卡方的貢獻(xiàn)／68
表4-6 獨(dú)立情形下的行比例／69
表4-7 觀測(cè)數(shù)據(jù)的行比例／69
表4-8 態(tài)度例子的完整表格／71
表4-9 基于相鄰行和列的局部比數(shù)比／72
表4-10 模型A下的皮爾遜卡方構(gòu)成／74
表4-11 可識(shí)別的參數(shù)／80
表4-12 Hauser的流動(dòng)表格／83
表4-13 飽和模型的交互參數(shù)：代際流動(dòng)的例子／83
表4-14 參數(shù)μh的估計(jì)值／84
表4-15 流動(dòng)表模型的擬合優(yōu)度統(tǒng)計(jì)量／93
表4-16 對(duì)墮胎和婚前性行為的態(tài)度／96
表4-17 估計(jì)的測(cè)度得分／96
表4-18 加州大學(xué)伯克利分校的研究生錄取數(shù)據(jù)／98
表4-19 合并后的研究生錄取數(shù)據(jù)／99
表4-20 對(duì)錄取數(shù)據(jù)所擬合模型的擬合優(yōu)度統(tǒng)計(jì)量／104
表4-21 模型4的交互參數(shù)估計(jì)值／105
表4-22 三國(guó)階級(jí)流動(dòng)數(shù)據(jù)的模型／107
表4-23 國(guó)家別的參數(shù)／109
表5-1 生物化學(xué)領(lǐng)域的博士后訓(xùn)練與NIH資金分布／120
表5-2 常規(guī)與隨機(jī)截距模型／121
表5-3 觀測(cè)比例（）與模型預(yù)測(cè)的比例（）／123
表5-4 初次婚前生育的logit模型／126
表5-5 數(shù)值積分的支點(diǎn)（u）和權(quán)重（p）／129
表5-6 擬合青年就業(yè)數(shù)據(jù)的追蹤模型／135
表5-7 不同方法的估計(jì)值／144
表5-8 觀測(cè)的與期望的響應(yīng)模式／146
表5-9 logit模型擬合統(tǒng)計(jì)量／148
表5-10 Bock和Lieberman法學(xué)院能力傾向測(cè)試（LSAT）數(shù)據(jù)／157
表5-11 使用LSAT數(shù)據(jù)估計(jì)的1PL和2PL模型／158
表6-1 事件發(fā)生數(shù)據(jù)／165
表6-2 退學(xué)生命表／167
表6-3 人-層（person-level）和人-期（person-period）數(shù)據(jù)格式／172
表6-4 5次追蹤觀測(cè)到的二分類響應(yīng)序列／172
表6-5 研究退學(xué)的離散時(shí)間logit模型估計(jì)值／175
表6-6 項(xiàng)目完成之前的等待時(shí)間／179
表6-7 表6-6所含數(shù)據(jù)的發(fā)生數(shù)-暴露量矩陣／180
表6-8 美國(guó)按照年齡、種族和出生結(jié)果進(jìn)行分類的嬰兒死亡數(shù)（暴露量，以天為單位）
——1995～1998年／185
表6-9 嬰兒死亡數(shù)據(jù)的模型及其擬合統(tǒng)計(jì)量／186
表6-10 美國(guó)嬰兒死亡的基線風(fēng)險(xiǎn)與風(fēng)險(xiǎn)比（1995～1998年）／187
表6-11 事件史數(shù)據(jù)的概念格式／188
表6-12 分時(shí)段事件史數(shù)據(jù)格式／191
表6-13 表6-12的交互分類數(shù)據(jù)／192
表6-14 含非比例效應(yīng)的分段式恒定率模型／192
表6-15 初次婚前生育風(fēng)險(xiǎn)的分段式恒定指數(shù)模型／193
表6-16 非比例性診斷檢驗(yàn)／206
表6-17 含比例效應(yīng)與非比例效應(yīng)的Cox回歸模型／208
表7-1 以態(tài)度為例的標(biāo)準(zhǔn)分變換／216
表7-2 受教育水平與對(duì)婚前性行為的態(tài)度／219
表7-3 不同參數(shù)求解方法下的次序logit估計(jì)值／227
表7-4 次序probit估計(jì)值與邊際效應(yīng)／228
表7-5 對(duì)婦女就業(yè)的態(tài)度／229
表7-6 次序logit與單獨(dú)logit的估計(jì)值／230
表7-7 比例比數(shù)假定的Brant檢驗(yàn)／231
表7-8 部分比例比數(shù)模型／231
表8-1 多項(xiàng)logit結(jié)果／241
表8-2 三維表情況下多項(xiàng)logit和對(duì)數(shù)線性模型之間的等價(jià)／244
表8-3 按照種族和父親的受教育年限分的就業(yè)狀況／244
表8-4 從對(duì)數(shù)線性模型推出的多項(xiàng)logit估計(jì)值／245
表8-5 條件logit模型的估計(jì)值／248
表8-6 混合模型的結(jié)果／250
表8-7 教育獲得／257
書(shū)單推薦
