前面两章中我们介绍了概率论的基本内容包括古典概型的一些计算方法以及研究随机 现象的有力工具一随机变量。从本章起,我们开始讨论统计学的核心内容,即如何从一些 包含有随机误差,又并不完全的信息中得出科学的、尽可能正确的结论。在一般情况下,所 谓信息就是从实验或调查中得到的数据,这些数据显然带有一些我们既无法控制、也无法避 免的误差

第一节均数的抽样误差 第二节t分布与可信区间 第三节t检验 第四节假设检验的步骤及其有关概念

t检验,亦称 student检验( Student'’sttest),主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料。 一、样本均数与总体均数的比较 二、配对资料的比较 三、两样本均数的比较 四、大样本均数比较的u检验 五、正态性检验与两方差齐性检验

第一节直线回归 第二节直线相关 第三节 Spearman等级相关

第一节计量资料的统计描述 第二节正态分布 第三节计数资料的统计描述 第四节统计表与统计图

第一节两独立样本差别的秩和检验 第二节配对设计资料的秩检验 第三节完全随机设计多组差别的秩和检验 第四节随机单位组设计的秩和检验

当方差分析的结果拒绝H,接受H1时, 只说明k个总体均数不全相等。若想进一步了 解哪些两个总体均数不等,需进行多个样本 均数间的两两比较或称多重比较(multiple comparison)。也叫 post hoc检验

社会学专业必修课程。本课程需预修社会研究方法等前期课程作为基础 基本内容:社会统计学作为社会学专业必修课程侧重于社会研究的统计应用,并为学习 SPSS软件打好基础。本课程主要包括三个方面:叙述统计,内容为集中趋势测量、离散趋 势测量的单变量分析,两个变量分布及λ、Ty、 Gamma、r、E2等相关测量法;推论统计, 内容为抽样与统计推论,参数估计以及ⅹ2检定、F检定、T检定等假设检定;

一、前言 1 应变量为分类指标的资料 2 线性回归分析: 3 应变量为连续计量资料

1.一组样本与总体的比较 2.两组样本的比较(成组设计) 3.两组样本的比较(配对设计) 4.单因素多组样本的比较(成组设计) 5.双因素多组样本的比较(配伍组设计) 6.三因素三组及以上设计(拉丁方设计) 7.三个或以上因素并交互作用(正交设计)