本书系统地介绍了社会统计学的基本内容：统计描述和统计推论，并以变量的四个层次（定类、定序、定距、定比）为切入点，简明扼要地阐述了单变量和双变量的各种统计技术。本书的例证材料多取材于社会现象，采用直观、浅显的叙述，将数理统计方法在社会研究中的应用通俗地呈现给读者，是学习、研究社会统计问题的必读课本。 本书是社会学专业的必修课教材，同时可供文科相关专业师生学习、参考之用。 第五版在原有内容的基础上，增添了两章。第十六章“多元分析简述”是对社会统计前沿技术的介绍，第十七章“纵贯分析简述”可看作全书统计技术的综合运用。由于本教材是社会学专业本科生学习统计知识的基础教材，因此新添的两章仅为扩大统计视野，简单扼要，没有习题，只作选读用。想对统计前沿技术有更多了解的读者，可参考相关书籍。

《社会统计学(第4版)》系统地介绍了社会统计学的基本内容：统计描述和统计推论，并以变量的四个层次(定类、定序、定距、定比)为切入点，简明扼要地阐述了单变量和双变量的各种统计技术。《社会统计学(第4版)》的例证材料多取材于社会现象，采用直观、浅显的叙述，将数理统计方法在社会研究中的应用通俗地呈现给读者，是学习、研究社会统计问题的必读课本。 《社会统计学(第4版)》是高等学校的统编教材，是社会学专业的必修课，同时可供文科相关专业师生学习、参考之用。 《社会统计学(第4版)》是第四版，作者新增了多项选择的讨论、概率数值的例题、第二类纳伪概率的计算、Normao P-P图法等内容，并对第三版存在的问题作了统一修改。

本书系统地介绍了社会统计学的基本内容：统计描述和统计推论，并以变量的四个层次（定类、定序、定距、定比）为切入点，简明扼要地阐述了单变量和双变量的各种统计技术。本书的例证材料多取材于社会现象，采用直观、浅显的叙述，将数理统计方法在社会研究中的应用通俗地呈现给读者，是学习、研究社会统计问题的必读课本。 本书是高等学校的统编教材，是社会学专业的必修课，同时可供文科相关专业师生学习、参考之用。

《社会统计学(修正第2版)》主要供将要从事社会科学研究的高年级本科生和硕、博士研究生阅读，目的在于让他们学会把统计学应用到各自的专业上去。统计学的应用极为广泛。事实表明，统计学课程已经安排在许多互不相干的专业学科中，如口腔医学、社会学、商业管理、动物学、公共卫生、教育学等等。尽管如此，人们对统计学仍然存在许多误解。 有些人觉得统计学不过是玩弄数字以证明某个观点；还有些人却盲目崇拜统计学，以为可以借助神奇的计算机使任何研究变成“科学”。实际上，统计学家在制定规则时非常谨慎，绝不允许自己的解释越出数据的限定范围。统计方法本身无法防止粗枝大叶的人和弄虚作假的人不顾数据乱下结论。统计学既不能代替抽象的理论思维，也不能代替对特殊个案的仔细考察。 如果你一见到数字或方程式就头疼，那你一定要摆脱这种念头：“统计学是我永远无法理解的事物。”这部教材所要求的数学程度并...(展开全部)

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《社会统计学(修正第2版)》主要供将要从事社会科学研究的高年级本科生和硕、博士研究生阅读，目的在于让他们学会把统计学应用到各自的专业上去。统计学的应用极为广泛。事实表明，统计学课程已经安排在许多互不相干的专业学科中，如口腔医学、社会学、商业管理、动物学、公共卫生、教育学等等。尽管如此，人们对统计学仍然存在许多误解。 有些人觉得统计学不过是玩弄数字以证明某个观点；还有些人却盲目崇拜统计学，以为可以借助神奇的计算机使任何研究变成“科学”。实际上，统计学家在制定规则时非常谨慎，绝不允许自己的解释越出数据的限定范围。统计方法本身无法防止粗枝大叶的人和弄虚作假的人不顾数据乱下结论。统计学既不能代替抽象的理论思维，也不能代替对特殊个案的仔细考察。 如果你一见到数字或方程式就头疼，那你一定要摆脱这种念头：“统计学是我永远无法理解的事物。”这部教材所要求的数学程度并...(展开全部)

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本书结合作者多年的教学实践经验和国外优秀统计学教材的成果编写而成。内容包括描述统计方法、推断统计方法以及工商管理中常用的一些统计方法。在写法上与计算机紧密结合，大部分统计方法都给出了Excel的计算过程和结果，并在书后配有教学和学习辅助光盘，方便教师授课和学生自学。 本书可作为高等院校经济、管理类各专业本科生统计学课程的教材，也可作为MBA的教材或参考书，对广大实际工作者也极具参考价值。

《统计学(原书第5版)》是一本联系实际应用的统计教材。全书共17章，主要介绍描述性统计、概率、离散随机变量、连续随机变量、二元概率分布及抽样分布、置信区间估计、假设检验、分类数据分析、简单线性回归、多重回归分析、模型构造、试验设计的原则、试验设计的方差分析、非参数统计、统计过程和质量控制、产品和系统的可靠性。此外，《统计学(原书第5版)》的附录部分还介绍了一些统计软件的使用方法。 《统计学(原书第5版)》内容丰富，很少涉及统计学理论的严格数学证明，绝大部分是与实际应用紧密联系的例子和练习，适合作为理工科各专业本科生、研究生的统计学教材，也可作为相关领域研究人员的参考读物。