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社会统计学是为大学部初学统计的学子写的统计专书，经过三版的修正，一方面将原书的优点保留，并力求与时俱进，将最新的统计数据与相关知识加入内容，第三版增加对 EXCEL 常用统计函数的介绍，另外对常用重要的统计词汇做中英对照，方便学者上网搜寻更多的相关知识，最大的改变是增加第十四章统计的应用，是理论与运用结合的介绍。本书用词平易近人，由浅入深，也适合学院或研究所学生的使用。

　　▶ 由浅入深易学易懂。
　　▶ 理论运用相互唿应。
　　▶ 运用电脑简化计算。
　　▶ 习题精选帮助学习。
　　▶ 配合时势掌握脉动。

社会统计学：理论与应用（第三版） 图书简介 本书旨在为社会科学研究者和学生提供一套全面、深入且实用的统计学知识体系，重点关注社会现象的量化分析与解释。作为经典的教科书，第三版在前两版的基础上进行了全面的修订与升级，引入了最新的统计学发展成果，并结合当前社会科学研究的前沿动态，力求在理论深度与实践操作性之间找到完美的平衡。 一、核心理念与目标读者 本书的核心理念在于“理论指导实践，实践深化理解”。我们深知，统计学不仅仅是一系列公式和软件操作，更是社会科学思维方式的根本体现。因此，本书不仅详细阐述了描述性统计、推断性统计的理论基础，更着重讲解如何将这些工具应用于复杂的社会学、政治学、经济学、心理学等领域的研究问题。 本书的目标读者群体广泛，包括： 1. 社会科学本科生与研究生： 为他们提供坚实的量化研究基础，帮助他们理解和批判性地评估现有的实证研究。 2. 初级与中级研究人员： 帮助他们掌握从数据清理、模型选择到结果解释的全流程，提升研究的科学性和严谨性。 3. 政策制定者与数据分析师： 虽不侧重高深的数学推导，但提供清晰的统计学逻辑，以便他们能准确理解和应用研究成果。 二、内容结构与深度解析 本书内容结构清晰，逻辑递进性强，共分为五大部分，涵盖了从基础概念到高级模型的完整知识链条。 第一部分：统计学基础与数据准备（奠定基石） 本部分是构建统计学大厦的第一块砖。我们首先界定了统计学在社会科学中的角色和局限性，强调了“测量”在社会科学中的极端重要性。 变量的类型与测量尺度： 详细区分了定类、定序、定距和定比变量，并讨论了如何在高水平的测量尺度下进行更有效的统计分析。 数据来源与抽样理论： 深入探讨了概率抽样（简单随机、分层、整群）与非概率抽样（方便、判断）的优缺点及其对研究推断的限制。尤其关注了社会调查数据特有的复杂性，如多阶段抽样和聚类效应。 描述性统计的艺术： 不仅介绍了均值、中位数、众数、方差和标准差，更侧重于通过数据可视化（直方图、箱线图、散点图）来“阅读”数据背后的社会现实。我们强调，描述性统计是发现问题和形成假设的起点。 第二部分：概率论与推断统计学的逻辑（连接理论与现实） 推断统计是本书的核心挑战之一，本部分致力于将抽象的概率概念转化为可操作的研究工具。 概率分布的社会学意义： 重点讲解了正态分布、二项分布、泊松分布等在社会现象模拟中的应用。例如，用泊松分布模拟罕见事件的发生频率。 抽样分布与中心极限定理的威力： 解释了为什么我们能够从样本推断总体，以及大数定律和中心极限定理如何成为所有推断统计的理论支柱。 参数估计：点估计与区间估计： 详细阐述了置信区间的构建逻辑，并提醒读者，置信区间比点估计更能体现估计的不确定性，这在解释社会政策效果时至关重要。 第三部分：假设检验的严谨性（检验社会理论） 假设检验是社会科学实证研究的心脏。本部分力求消除学习者对P值和显著性的常见误解。 零假设与备择假设的哲学： 强调“证伪”的科学精神，以及I类错误（弃真）和II类错误（取伪）的权衡。 T检验、方差分析（ANOVA）与卡方检验： 系统讲解了这些经典检验的适用条件、计算过程和结果解读。特别增加了多重比较（Multiple Comparisons）的问题处理，这是高水平研究中必须面对的挑战。 非参数检验的地位： 考虑到社会科学数据（如态度测量、等级数据）的特性，本书详细介绍了等级相关（Spearman's Rho）、曼-惠特尼U检验等非参数方法，强调它们在数据不满足正态性假设时的重要性。 第四部分：关联分析与回归建模（预测与解释因果） 这是本书应用性最强、篇幅最重的部分，专注于解释变量间的关系和构建预测模型。 相关与回归的区分： 明确区分了相关性与因果性的界限，是社会研究中最常被混淆的概念。 简单线性回归： 从最小二乘法的几何意义入手，讲解如何解释回归系数、决定系数（R²）以及残差分析的重要性。 多元线性回归的艺术： 重点讨论了多重共线性、异方差性、自相关等在社会数据中常见的问题，并提供了诊断和修正的方法。本版新增章节详细讨论了交互作用项（Interaction Effects）的设置与解释，这对于捕捉社会情境依赖性效应至关重要。 逻辑回归与Probit模型： 针对二分类因变量（如选举投票、接受服务与否）的研究，本书提供了详尽的逻辑回归建模指南，重点是解释优势比（Odds Ratios）和边际效应的计算。 第五部分：高级主题与数据结构（应对复杂现实） 为了跟上现代社会科学研究的步伐，本部分引入了处理特定数据结构的方法。 层次线性模型（HLM/多层模型）： 解决了社会学、教育学中常见的“嵌套”数据问题（如学生嵌套在班级、班级嵌套在学校）。详细解释了随机截距模型和随机斜率模型的构建，以避免传统OLS分析带来的标准误偏差。 纵向数据分析简介（重复测量）： 简要介绍了如何处理个体在不同时间点上的重复观测数据，为结构方程模型等更复杂的分析打下基础。 中介与调节分析的标准化流程： 提供了Baron & Kenny方法（以及更新的Bootstrap方法）在路径分析中的具体应用步骤，帮助研究者清晰地验证理论假设中的机制链条。 三、本书的特色与优势 1. 跨软件的指导性： 本书不依附于任何单一的统计软件。在关键步骤，我们会提供概念性的操作指南，使读者能够将学到的理论无缝地应用到SPSS、R、Stata等主流软件中。 2. 丰富的案例驱动： 所有理论讲解都配有源自真实社会科学研究的详细案例（例如：收入不平等分析、社区参与度研究、组织公民行为评估）。案例数据的选择力求多样化，覆盖宏观、中观、微观层面。 3. 强调批判性思维： 每章结尾都设有“统计陷阱与伦理反思”栏目，引导读者思考数据背后的社会建构性、研究的局限性以及如何负责任地报告和解释统计结果，避免“数据说了算”的唯数据论倾向。 通过《社会统计学：理论与应用（第三版）》，学习者将不仅掌握分析数据的能力，更能培养出一种严谨的、量化驱动的社会科学研究视野。

作者简介

刘弘煌

　　现职
　　实践大学社会工作学系专任副教授    

　　学历
　　美国俄勒冈州立大学统计暨教育哲学博士    

　　经历
　　美国麻省春田社区技术学院交换教师
　　美国西俄勒冈大学访问教师、实践大学讲师、副教授、社会工作学系主任
　　中华民国社区发展协会副秘书长    

　　研究领域
　　社区资源整合、志愿服务、态度与价值观、新移民、最适统计量    

第01章 绪论
1.1　统计及统计学的意义与功用
1.2　叙述统计与推论统计
1.3　社会科学研究的目的
1.4　社会科学理论建构的方法
1.5　社会科学研究的方法

第02章 基本的统计概念
2.1　群体与样本
2.2　概念的操作化定义
2.3　变数与资料
2.4　资料蒐集方法
2.5　资料分析方法
2.6　统计资料的解释与运用

第03章 叙述统计（一）：资料的组织与整理
3.1　次数分配表
3.2　比例与百分比
3.3　比与比率
3.4　简单次数分配表
3.5　分组次数分配
3.6　分组次数分配表的编制
3.7　百分等级
3.8　有小数点或极端值资料的次数分配表
3.9　交叉分类表
3.10　图示

第04章 叙述统计之（二）集中趋势与离散趋势之测量
4.1　集中趋势量数
4.2　离散趋势量数

第05章 机率
5.1　机率是什么
5.2　与机率有关之名词
5.3　机率理论
5.4　机率的性质
5.5　机率的运算法则
5.6　贝氏法则／贝氏定理
5.7　机率分配
5.8　机率分配的平均数（期望值）与标准差
5.9　随机变数的期望值与变异数

第06章 机率分配
6.1　二项机率分配
6.2　二项机率表
6.3　二项机率之应用
6.4　常态机率分配
6.5　常态曲线的理论模式与应用
6.6　常态曲线下的面积与机率

第07章 抽样分配与区间估计
7.1　抽样方法
7.2　抽样误差
7.3　样本平均数的抽样分配
7.4　群体平均数 μ 的估计──点估计与区间估计
7.5　t 分配
7.6　群体比例 P 的估计
7.7　补充例题

第08章 假设检定
8.1　假设
8.2　平均数的抽样分配
8.3　平均数差的抽样分配
8.4　显着水准
8.5　第一类错误与第二类错误
8.6　显着水准的选择
8.7　α 与 p-value
8.8　检力
8.9　检定的步骤
8.10　单一群体平均数μ的假设检定
8.11　两群体平均数差 μ1－μ2 的假设检定
8.12　单一群体比例 P 的假设检定
8.13　两群体比例差 P1－P2 的假设检定
8.14　成对样本平均数的检定
8.15　检定单一及两个群体平均数所需具备的假定与条件

第09章 变异数分析
9.1　变异数分析的设计逻辑
9.2　单因子变异数分析
9.3　平均数间的多重比较
9.4　效果值的使用
9.5　变异数分析使用 F 统计量应注意的事项
9.6　变异数分析之步骤

第10章 无母数检定
10.1　卡方检定
10.2　中位数检定
10.3　曼─怀氏 U 检定
10.4　克─瓦氏单变数变异数分析
10.5　魏氏成对样本等级符号检定
10.6　傅利曼 K 组相关样本等级检定

第11章 相关分析
11.1　相关的方向
11.2　相关的形式
11.3　相关的强度
11.4　相关的用途
11.5　相关系数
11.6　散佈图的重要性
11.7　偏相关

第12章 回归分析
12.1　回归分析的意义
12.2　回归模型
12.3　回归直线方程式
12.4　回归直线的解释
12.5　在回归分析中资料所需具备的条件
12.6　预测的误差与消减误差之比例
12.7　回归与相关之关系
12.8　回归方程式之检定
12.9　多元回归模型与方程式
12.10　回归方程式中的虚拟变数

第13章 无母数相关的测量
13.1　史毕尔曼的等级─顺序相关系数
13.2　古德曼及克鲁斯卡的噶玛系数
13.3　Φ 系数（phi 系数）
13.4　列联系数
13.5　克雷玛的 V 系数
13.6　克鲁斯卡与甘特曼的兰布达系数

第14章 统计的应用
14.1　统计与生活
14.2　统计与研究
14.3　统计分析
14.4　统计的应用
14.5　统计分析案例
14.6　数据伦理
14.7　未来展望与挑战－巨量资料的处理与应用

附录
A.1　机率表
A.2　常用的EXCEL统计函数
A.3　统计分析决策图
A.4　参考书目

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天哪，收到這本《社會統計學：理論與應用（三版）》真的讓我又驚又喜！當初在書局翻閱時，就被它紮實的內容和清晰的排版吸引了。身為一個對數據分析有濃厚興趣，但又常常被複雜公式嚇到的人，這本書簡直是我的救星。它並沒有一味地堆砌艱澀的理論，而是循序漸進地引導讀者進入統計學的世界。從最基本的描述性統計，像是平均數、中位數、標準差這些，到更進階的推論性統計，像是假設檢定、迴歸分析，作者都用非常生活化的例子來解釋。我記得其中一個關於民意調查的章節，作者透過分析不同年齡層的投票意向，巧妙地帶出了抽樣誤差和信賴區間的概念，讓我第一次覺得統計學不再是冰冷的數字，而是能反映真實社會現象的有力工具。 而且，這本書最大的特色之一就是它對「應用」的重視。它不只告訴你怎麼算，更強調為什麼要算，以及算出來的結果代表什麼意義。書中提供了大量的實際案例，涵蓋了教育、心理學、社會學、傳播學等眾多領域，讓不同背景的讀者都能找到共鳴。我尤其欣賞作者在解釋迴歸分析時，不僅講解了如何建立模型，還深入探討了如何解讀迴歸係數、判斷模型的適配度，以及需要注意的潛在問題。這對於我這種需要將統計學知識應用於研究論文的人來說，實在是太重要了。它讓我能夠更自信地進行數據分析，並從數據中提煉出有價值的見解。

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這本《社會統計學：理論與應用（三版）》的內容深度和廣度都讓我印象深刻。在接觸這本書之前，我一直認為統計學是一門非常理論、甚至有些枯燥的學科，但這本書徹底顛覆了我的看法。它在理論的鋪陳上非常紮實，從基礎的機率論到進階的統計模型，每一個環節都講解得十分細膩。但更難能可貴的是，作者並沒有止步於理論，而是將大量的篇幅用於探討這些理論在實際社會研究中的應用。我尤其欣賞書中關於抽樣方法的章節，它不僅介紹了簡單隨機抽樣、分層抽樣等基本方法，還深入探討了配額抽樣、滾雪球抽樣等更貼近實際操作的抽樣技術，並分析了它們各自的優缺點。 這對我進行研究項目時提供了非常大的幫助，讓我知道在有限的資源下，如何選擇最適合的抽樣方法，以最大程度地提高研究的代表性。此外，書中對多變量分析的介紹也相當詳盡，像是因素分析、集群分析等，作者都透過清晰的圖示和具體的案例，幫助我們理解這些方法的原理和應用場景。這讓我能夠在處理複雜數據時，有更多的分析工具和思路。閱讀這本書的過程，就像是在與一位經驗豐富的研究者對話，他不僅分享知識，更傳授研究的智慧。

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這本《社會統計學：理論與應用（三版）》真的讓我在數據分析的世界裡，找到了一條清晰的道路。身為一個初學者，我常常被各式各樣的統計術語和公式搞得暈頭轉向，但這本書卻用一種非常友善且結構化的方式，引導我一步步認識統計學。它從最基本的概念開始，例如「變數」的種類，到「資料的呈現」，再到「抽樣分配」的原理，每一個章節都像是為我量身打造的。我特別喜歡書中豐富的圖表和示意圖，它們將抽象的統計概念變得更加直觀易懂。 而且，作者在講解每一個統計檢定方法時，都會先說明這個方法可以用來回答什麼樣的研究問題，然後再介紹它的計算步驟和結果解讀。這讓我明白了，統計學並不是為了計算而計算，而是為了回答我們對世界的疑問。例如，在介紹T檢定時，作者用了一個非常生動的例子，探討不同運動習慣對學生專注力的影響，這讓我第一次感覺到，原來統計學這麼貼近我們的生活。總的來說，這本書的優點在於它的循序漸進和易於理解，讓我這個統計門外漢，也能夠逐漸建立起對統計學的信心。

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這本《社會統計學：理論與應用（三版）》真的是一本讓我愛不釋手的工具書。雖然我本身並非統計學專業出身，但身為一個對社會現象充滿好奇，並且希望能夠更深入理解背後數據的人，這本書為我打開了一扇新的大門。它最吸引我的地方在於，作者在闡述複雜的統計概念時，總是能用非常易懂的語言和生動的比喻。例如，在解釋變異數分析（ANOVA）時，作者並沒有直接丟出複雜的F統計量公式，而是透過比較不同教學方法對學生學習成效的差異，來逐步引導讀者理解變異數分解的邏輯。這種「化繁為簡」的能力，是許多教科書所欠缺的。 我還特別喜歡書中附帶的練習題。這些題目不僅有計算題，還有更多是應用題和案例分析題，鼓勵我們思考統計方法在實際情境中的應用。透過動手練習，我能夠更牢固地掌握書中的概念，並且發現自己理解上的盲點。而且，書中的例題數據都相當貼近台灣的社會脈絡，這讓我更容易代入情境，也更有學習的動力。總體來說，這本書不僅教授了統計知識，更培養了我一種「用數據思考」的能力，這對於我在理解新聞報導、分析社會趨勢，甚至是做出個人決策時，都非常有幫助。

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拿到《社會統計學：理論與應用（三版）》這本書，我第一個感覺是「厚實」。它不像是那種輕飄飄的入門書，而是充滿了扎實的學術內容。作為一個在學術圈打滾多年的研究者，我對統計學的嚴謹性有很高的要求，而這本書恰恰滿足了我的期待。作者在解釋每一個統計概念時，都非常注重理論的淵源和邏輯推導。例如，在講解假設檢定時，書中不僅提供了P值的概念，還深入探討了第一類錯誤和第二類錯誤的權衡，以及檢定力的重要性。這種對細節的關注，對於建立紮實的學術基礎至關重要。 讓我印象特別深刻的是，書中對於各種統計方法的適用條件和潛在假設都做了詳細的說明。這意味著，當我們在實際應用中選擇某種統計方法時，能夠更加謹慎，避免誤用。例如，在探討迴歸分析時，作者不僅講解了線性迴歸，還提及了邏輯迴歸、泊松迴歸等，並分析了它們各自適用的因變數類型。這種對方法的掌握，讓我在設計研究和分析數據時，能夠更具彈性和準確性。這本書無疑是我進行學術研究的得力助手，它讓我能夠更自信地處理複雜的統計問題。

评分☆☆☆☆☆

在我閱讀過的統計學教科書中，《社會統計學：理論與應用（三版）》無疑是最能引起我共鳴的一本。作為一個對社會現象的量化分析越來越感興趣的學生，我一直在尋找一本能夠將理論與實際緊密結合的教材。這本書恰好做到了這一點。它不僅有條理地介紹了各種統計方法，更重要的是，它不斷強調這些方法是如何被應用於理解社會問題，以及如何從數據中提取有意義的洞見。書中大量的案例研究，讓我看到了統計學在現實世界中的強大力量，從分析社會不平等，到預測流行趨勢，無所不包。 我特別喜歡書中關於「因果推論」的章節，它並沒有將其視為一個遙不可及的概念，而是通過一些簡化的例子，讓讀者初步理解因果關係的判斷和驗證。這對於我們在進行研究時，避免過度簡化或誤讀數據，非常有啟發。同時，書中的排版清晰，語言流暢，儘管內容紮實，但閱讀起來並不會感到吃力。我常常會一邊閱讀，一邊思考如何將書中的知識應用到我正在進行的小組研究專案中。這本書不僅是一個知識的載體，更是一個激發我思考和創新的良師益友。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我之前對於統計學總是有種莫名的畏懼感，覺得它遙不可及，充滿了複雜的公式。但是，《社會統計學：理論與應用（三版）》徹底打破了我的這種觀念。這本書最吸引我的地方在於，它以一種非常清晰、系統化的方式，將統計學的知識一一呈現。作者並沒有一味地追求理論的深度，而是更注重於如何讓讀者理解並應用這些概念。我特別欣賞書中對「抽樣分布」的講解，作者通過簡單的圖示和例子，讓這個比較抽象的概念變得非常易懂。 而且，書中對於「假設檢定」的闡述也讓我耳目一新。它沒有直接跳到複雜的公式，而是先從「懷疑」和「證明」的角度切入，逐步引導讀者理解假設檢定的邏輯。這讓我在面對統計檢定的結果時，能夠更清楚地知道它的意義。此外，書中還提供了許多「實戰演練」的機會，透過這些練習，我能夠將書中所學的知識應用到實際問題中，並加深對這些概念的理解。總之，這本書以其易懂的語言、清晰的結構和豐富的應用範例，讓我對統計學的學習產生了濃厚的興趣，並建立了堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

這本《社會統計學：理論與應用（三版）》對於我這樣的社會科學領域研究者來說，絕對是一本經典之作。它在理論深度和實務應用之間取得了絕佳的平衡。我尤其欣賞作者對於統計軟體應用的介紹，雖然書中並沒有直接提供操作手冊，但作者在講解每一個統計模型時，都會引導讀者思考如何將這些概念轉化為實際的軟體指令，並且如何解讀軟體輸出的結果。這對於我們在研究中經常需要使用SPSS、R等統計軟體的人來說，非常有價值。 書中關於「測量」的章節也令我受益匪淺。作者深入探討了量表的建構、信度與效度的評估等內容，這對於我們在設計問卷、進行量化研究時，至關重要。它讓我意識到，研究結果的有效性，很大程度上取決於我們測量的準確性。此外，書中對於「多重迴歸分析」的講解也特別詳細，它不僅教我們如何進行分析，還著重於如何判斷模型的解釋力，如何處理共線性等問題，這讓我能夠更深入地理解變數之間的複雜關係。這本書就像一位經驗豐富的指導教授，不斷地引導我去思考，去鑽研，讓我在統計學的道路上，走得更穩、更遠。

评分☆☆☆☆☆

這本《社會統計學：理論與應用（三版）》對於我來說，是一次非常愉快的學習體驗。我一直覺得統計學離我的生活很遙遠，直到我開始認真閱讀這本書。它最大的優點在於，它沒有讓統計學變成一個獨立的學科，而是將它與社會科學的研究緊密地聯繫在一起。書中大量的案例，涵蓋了從教育學、心理學到傳播學等各個領域，讓我看到了統計學的廣泛應用。我尤其喜歡作者在講解「相關分析」時，不僅介紹了皮爾森相關係數，還探討了 Spearman 等級相關係數，並分析了它們各自的適用條件。 這讓我能夠根據不同的數據類型和研究目的，選擇最合適的分析方法。而且，書中的每一章都附帶有「思考題」，這些題目非常發人深省，鼓勵我去思考統計方法背後的邏輯，以及它們在實際研究中的局限性。這讓我從被動接受知識，變成了主動探索。總體而言，這本書的優點在於它的理論與實踐的結合，以及它對學生批判性思維的培養，讓我對統計學的學習，從原本的抗拒，變成了積極的投入。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，在拿起《社會統計學：理論與應用（三版）》之前，我對統計學的印象就是一堆冰冷的數字和複雜的公式。但這本書的出現，完全改變了我的看法。它就像一個溫柔的嚮導，一步步地帶我走進了統計學的奇妙世界。書中的講解方式非常人性化，作者總是用貼近生活的例子來解釋抽象的概念。例如，在講解「離散機率分布」時，作者用丟硬幣、抽籤等簡單的場景，讓讀者輕鬆理解機率的概念。 我印象特別深刻的是，書中對於「顯著性檢定」的闡述。作者並沒有直接給出標準化的步驟，而是先從「什麼是隨機變異」、「什麼是系統性差異」開始引導，然後才逐漸引出P值的意義，以及它在判斷差異是否顯著時的作用。這種「追根溯源」的講解方式，讓我對統計學的原理有了更深刻的理解，而不是死記硬背。此外，書中還穿插了一些關於「統計謬誤」的討論，這也讓我意識到，在解讀數據時，需要保持批判性思維，避免被誤導。這本書不僅教會了我如何做統計，更教會了我如何「看懂」統計。