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分組比較的統計分析

為了解決心灣lrt電話的問題，作者[美]廖福挺（LiaoT.F.） 這樣論述：

在統計學中，一種解釋的可信度並非來自于它本身具有的絕對解釋力。而是來自于它相對于其他解釋所具有的競爭力。 統計分組比較方法是社會科學工作者必不可少的工具，靈活運用這種工具可以使研究工作更為深入、更為優美，在未來，這將是一種具有巨大發展潛力的研究方法。 本書作者以“分組比較”這一主線將眾多統計模型串連在一起，既有一以貫之的思路，又有紛繁多樣的變化，許多細節值得人再三回味。將本書與介紹某一統計模型的專門書籍結合起來閱讀，讀者的收獲更大。 統計方法的創造性應用是無法以一種簡單而直接的方法教授的，它只能從那些優秀的定量研究範例中學習。作者在書中提出的例子正是這樣的優秀榜樣

，它們靈活運用了統計工具對于本領域的實質性問題進行巧妙解答。我們從中再一次看到，優秀的統計運用是一種藝術。 第1章 導論 1.1 統計比較的基本原理 1.2 社會科學中的比較研究 1.3 本書關注的重點 1.4 本書的概要 1.4.1 第2章︰比較的統計學基礎 1.4.2 第3章︰線性回歸中的比較 1.4.3 第4章︰非參數比較 1.4.4 第5章︰比率的比較 1.4.5 第6章︰廣義線性模型中的比較 1.4.6 第7章︰廣義線性模型中進行比較的其他問題 1.4.7 第8章︰結構

方程模型中的比較 1.4.8 第9章︰類別潛變量的比較 1.4.9 第10章︰多水平分析中的比較 1.4.10 總結 第2章 比較的統計學基礎 2.1 一個統計比較的系統 2.2 檢驗統計量 2.2.1 X2檢驗 2.2.2 t檢驗 2.2.3 F檢驗 2.2.4 似然比檢驗 2.2.5 沃爾德檢驗 2.2.6 拉格朗日乘數檢驗 2.2.7 對LRT，MT，LMT的總比較 2.3 比較什麼 2.3.1 比較分布 2.3.2 比較數據結構 2.3.3

比較模型結構 2.3.4 比較模型參數 第3章 線性模型中的比較 3.1 導論 3.2 示例 3.3 一些初步考察 3.4 線性模型 3.5 比較兩個均值 3.6 方差分析 3.7 多重比較方法 3.7.1 最小顯著差異檢驗 3.7.2 圖基法 3.7.3 謝弗法 3.7.4 邦弗朗尼法 3.8 ANCOVA 3.9 多元線性回歸 3.10 回歸分解 3.10.1 基本原理 3.10.2 代數表達式 3.10.3 解釋 3.10.4 擴展到

多元回歸 3.11 應該使用哪一種線性方法 第4章 非參數比較 4.1 非參數檢驗 4.1.1 柯爾莫哥洛夫-斯米諾夫雙樣本檢驗 4.1.2 曼-惠特尼U檢驗 4.2 再抽樣法 4.2.1 排列法 4.2.2 自助法 4.3 相對分布法 第5章 比率的比較 5.1 數據 5.2 標準化 5.2.1 直接標準化 5.2.2 間接標準化 5.2.3 基于模型的標準化 5.3 分解 5.3.1 算術分解法 5.3.2 基于模型的分解法 第6章 廣義線性模型中的比較

6.1 導論 6.1.1 指數分布族 6.1.2 聯系函數 6.1.3 最大似然估計 6.2 比較廣義線性模型 6.2.1 零假設 6.2.2 使用似然比檢驗進行比較 6.2.3 作為一種特例的鄒氏檢驗 6.3 對數單位模型例解 6.3.1 數據 6.3.2 模型比較 6.4 風險率模型例解 6.4.1 模型 6.4.2 數據 6.4.3 模型比較 6.A 6.4節中用到的數據 第7章 在廣義線性模型中進行比較的其他問題 7.1 導論 7.2

針對配對的個案-對照研究的GLM 7.2.1 1︰1的配對研究 7.2.2 1︰m的配對研究 7.2.3 n︰m的配對研究 7.3 離散異質性 7.3.1 數據 7.3.2 存在異質離散時的分組比較 7.4 貝葉斯廣義線性模型 7.4.1 貝葉斯推斷 7.4.2 示例 第8章 結構方程模型中的比較 8.1 導論 8.2 統計學背景 8.2.1 符號與設定 8.2.2 識別 8.2.3 估計 8.2.4 修正 8.2.5 解釋 8.3 均值與協

方差結構 8.4 結構方程模型中的分組比較 8.4.1 多元分布的相同性 8.4.2 協方差矩陣的相同性 8.4.3 模型形式的相同性 8.4.4 模型參數的相同性 8.5 示例 8.5.1 比較相關矩陣 8.5.2 比較協方差結構和多元分布 8.5.3 比較均值和協方差結構 8.A 計算機程序示例 8.A.1 比較相關矩陣的EQS程序 8.A.2 比較相關矩陣的LISREL程序 8.A.3 比較協方差結構的EQS程序 8.A.4 比較協方差結構的LISREL程序

8.A.5 比較均值和協方差結構的EQS程序 8.A.6 比較均值和協方差結構的LISREL程序 第9章 類別潛變量的比較 9.1 導論 9.2 潛類模型 9.3 潛特質模型 9.4 連續指標的潛變量模型 9.5 類別潛變量的因果模型 9.6 類別潛變量的比較 9.6.1 比較抽樣分布 9.6.2 比較變量間關聯的類型和樣式 9.6.3 比較條件結構和響應概率 9.6.4 比較潛分布和條件概率 9.7 示例 9.7.1 潛類分析中的比較 9.7.2 在包含類別潛變量的路徑模

型中的比較 9.A 針對類別潛變量的軟件 9.A.1 MLLSA 9.A.2 LAT 9.A.3 PANMARK 9.A.4 LCAG 9.A.5 LEM 9.A.6 Latent GOLD 9.A.7 Mplus 9.A.8 LATCLASS，TWOMISS，以及POLYMISS 9.A.9 lca.S和lcreg‧sas 9.B 示例中的計算機程序 9.B.1 比較樣本零單元格的LEM程序 9.B.2 比較二階交互作用假定下的潛類模型的LEM程序 9.B.3

比較線性對線性關聯假定下的潛類模型的LEM程序 9.B.4 比較列效應RC-Ⅱ關聯假定下的潛類模型的LEM程序 9.B.5 比較完全同質性假定下的潛類模型的LEM程序 9.B.6 比較完全異質性假定下的潛類模型的LEM程序 9.B.7 比較部分異質性假定下的潛類模型的LEM程序 9.B.8 比較部分同質性假定下的潛類模型的LEM程序 9.B.9 例2中的數據 9.B.10 例2中在組間異質假定下的LEM程序 9.B.11 例2中在測量參數同質假定下的LEM程序 9.B.12 例2中在結構參數同質假定下的L

EM程序 9.B.13 例2中在模型參數同質假定下的LEM程序 第10章 多水平分析中的比較 10.1 導論 10.2 多水平分析導論 10.2.1 多水平情景 10.2.2 書目提要 10.2.3 固定效應與隨機效應 10.3 線性多水平模型的基礎知識 10.3.1 基本的數據結構 10.3.2 隨機截距模型 10.3.3 隨機系數模型 10.3.4 示例 10.3.5 存在隨機效應的ANOVA 10.3.6 存在隨機效應的ANCOVA 10.3.7 不存在跨水平

效應的隨機系數模型 10.3.8 存在跨水平效應的隨機系數模型 10.3.9 線性多水平模型的假設 10.4 廣義線性多水平模型的基礎知識 10.4.1 存在跨水平效應的隨機系數對數單位模型 10.4.2 存在跨水平效應的隨機系數概率單位模型 10.5 多水平模型中作為外部變量的“組” 10.6 多水平模型與分組比較之間的關系 10.6.1 聯結固定效應模型和隨機效應模型 10.6.2 示例 10.7 多重成員身份模型 10.8 總結 10.A 用于多水平分析的軟件 10.A.1 專用軟件

10.A.2 通用軟件 10.A.3 用于其他用途的專用軟件 10.B 用于GLMM的SAS程序示例 10.B.1 產生表10.11中的對數單位結果的命令語句 10.B.2 產生表10.11中的概率單位結果的命令語句 10.B.3 產生表10.12中的包含隨機效應的GLMM的命令語句 術語英漢對照表 參考文獻 近年來，社會調查技術和社會研究方法都有很大的發展。在調查技術方面，自20世紀70年代以來，社會變遷多次橫斷面的跟蹤調查研究，幾乎成為所有國家和地區了解社會結構轉變和社會發展狀況的基礎性調查。這種調查不

僅對社會學的研究有很大促進，對整個社會科學的研究都產生了重大影響，而且這些調查結果有的已成為政府有關部門決策的重要依據。國際上比較著名的此類調查有︰美國芝加哥大學全國民意調查中心（National Opinion Research Center‧簡稱NORC）的“社會綜合調查（General Social Survey，簡稱GSS）”，英國埃塞克斯大學調查中心進行的“全國家庭生活和社會變遷調查”，法國經濟和社會調查所進行的“全國經濟社會調查”，日本社會學會組織進行“全國社會分層與社會流動調查（簡稱SSM）”。中國台灣“中央”研究院社會學研究所，也每兩年進行一次“台灣社會變遷基本調查”。美國的“

社會基礎調查”，現在已成為年度性的調查項目，它是美國國家基金會目前資助的最大的社會科學研究項目。以上這些調查，除美國的調查外，一般均因經費原因采用縱向的間隔性重復調查法，即每隔一段時間，進行一次全國規模的抽樣調查。每次調查除保留社會研究所需的基本項目外，每次都有不同的主題。在間隔若干時間後，再重復同一主題的調查，這樣的研究設計，使社會變遷研究在可以涉及更為廣泛的研究領域的同時，具有更好的積累性和可比性。多年來，這些基礎性調查獲得的資料，滋養著大批的社會科學研究者，有時一項調查就有很多名博士生用來寫博士論文，以此所取得的研究成就，其可靠性受到社會科學界的廣泛認同。例如1997年出版的，以台灣社會

變遷基本調查數據為基礎的研究報告集《90年代的台灣社會，社會變遷基本調查研究系列二》收論文16篇，內容涉及社會生活的各個方面，在台灣引起了極大的反響。 國內社會科學界在這方面也有了長足的發展。筆者所在的中國社會科學院社會學研究所的社會調查和方法研究室，組織或參與了多項與社會變遷有關的大規模抽樣調查，取得了一定的研究成果，並積累了大量有關社會變遷的寶貴數據資料，其中主要有︰ 1．城鄉家庭變遷系列調查︰該課題是由中國社會科學院社會學研究所牽頭，聯合北京大學和地方社科院的研究人員展開的一項類似多次橫斷面的城鄉家庭變遷調查。這一調查始于1981年的“中國五城市婚姻家庭調查”，而後有

1988年的“中國農村家庭調查”、1991年的“中國七城市家庭調查”、1998年的“中國城鄉家庭變遷調查”。 2．有關中國城鄉社會變遷的系列調查︰調查始于1991年的第二批國情調查，然後有1992年的“中國城鄉居民生活調查”、1993年的“第三批國情調查”、1995年的“第四批國情調查”和1997年的“中國沿海發達地區社會變遷調查”。上述調查雖然還不是嚴格意義上的多次橫斷面的縱貫研究，但研究者已在研究設計中盡量考慮到縱貫研究的基本原則，如調查隊伍的穩定、指標的可比性和樣本空間的延續性等。 3．中國城鄉社會變遷調查︰這一調查開始于2000年，為中國社會科學院重大課題。目前已經

完成第一期第一次調查和第二次調查，今後將把這一調查發展為連續的、定期進行的社會變遷調查。 在縱向調查技術取得長足進步的同時，上世紀末至今，電話調查技術也有很大發展。電話調查涉及的範圍幾乎與個別(面對面)訪談同樣全面。電話調查中使用的一系列方法，是在20世紀70年代後期和面對面調查一起發展起來的。在20世紀80年代中，電話調查開始變得很普遍，且成為許多場合中各種調查方法的首選。正如某些學者所言，一種在公共和私營部門被人們用來幫助提高決策效率的收集信息的有效方法為人們所普遍認同時，這一現象本身就具有方法論上的意義。不僅如此，電話調查還有很大的實踐意義，因為它為研究者提供了更多的控制調查質

量的機會。這一機會包括抽樣、被調查人的選擇、問卷題項的提問、計算機輔助電話訪談(cATI)和數據錄入。正因為如此，今天在各種社會調查中，如果沒有發現其他重要的足以放棄使用電話調查的原因，電話調查由于其獨特的對調查質量進行全面監控的優點，常常成為各種調查方式的首選。由筆者翻譯，重慶大學出版社出版的《電話調查方法︰抽樣、選擇和督導》一書，也于2005年面世。 無論是縱向調查抑或電話調查，實際上都是收集研究資料的方法，而應用社會科學的發展，不僅在于調查技術，即收集資料技術的發展，還在于研究方法和分析技術的發展。近年來，無論是定性研究方法，還是定量研究方法都有了長足的發展。 首先，

計算機技術的發展可謂突飛猛進，它對當今社會生活的各個方面產生了巨大的影響，在悄悄地改變著社會科學的研究風格和研究方式的同時，也大大提升了社會科學學者的研究能力。這種影響表現在研究過程的各個階段，從理論建構（概念映射）、問卷設計（專業的問卷設計軟件）、調查實施（計算機輔助訪談、計算機輔助電話訪問系統、網絡在線調查系統）、數據錄入（光學標記識別軟件）到數據分析（包括文本、聲音、圖像資料的處理），甚至延伸到寫作發表階段。這樣的過程發生在如社會學、經濟學、政治學、心理學、教育學中，促進了學科之間的相互借鑒和交叉融合，至少在研究方法上呈現這種趨勢。隨著計算機計算能力的大幅度提高，20世紀80年代之後，統

計學領域內發生了一場“革命”，主要表現在對定類和定序變量的建模能力的大幅度提高上，以及與分布無關的統計分析模型的發展之上，特別是基于“Resampling”（包括Bootstrap、Jackknife、Monte carlo模擬等）的建模技術。同時，計算能力的提高還帶動了基于神經網絡、動態模擬、人工智能、生態進化等新興的分析和預測模型的發展。這些進展都為定量社會科學研究提供了更多的可供選擇的工具。 ……

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