第1章 导论
社会科学研究始自有关人类行为的问题。不同学科提出的问题不尽相同。我们可以举一些例子：为什么女性比男性更喜欢投票？什么使人对工作感到满意？较高的失业率是否会引发犯罪率的上升？为了提高学生成绩，是否应该把讲座式授课改成讨论式授课？如果某社区接受安置一套化学废弃物处理设备，那么这个社区的居民罹患癌症的风险是否会增加？这些问题来自政治学、心理学、社会学、教育学和健康政策领域。基于一定的方法论，任何定量社会科学家都可以回答这些问题。这一方法论统一了貌似各不相同的多个学科，即完全基于系统性的经验观察，然后运用统计检验。这些检验结果（数据分析）有助于回答这些研究问题。分析做得越好，得到的结论就越扎实。
虽然不同的定量研究者可能对同一个问题感兴趣’并运用相同的研究工具，但这并不意味着他们一定会使用相同的分析策略。有些研究者的研究路径非常形式化，先设计具体的假设和测量工具，然后审慎地运用所选择的检验。其他一些研究路径则没那么形式化，研究者对想法和数据进行自由探索，在寻找“正确”模型的过程中使用不同的测算。优秀的研究者知晓这两种策略的优缺点，知道何时运用形式化的程式，何时需要去探索发现。判断必须最终来自对统计结果的恰当解释，尤其是当这些结果来自非实验的社会研究时，而这正是本书所关注的。
毫无疑问，一位证明自己掌握了技术的研究者会在当今的学术界占上风。本书的目的是让初出茅庐的社会研究者具备一定的能力来为手头的问题选择恰当的统计检验工具。第2章论及初始的数据搜集，并提供了一个数据，本书将使用这个数据来说明各种分析技术。第3章介绍一元统计，即一次描述一个变量。第4章讨论相关测量，分析两个变量之间的关系。第5章探讨两个变量间关系的统计显著性问题。第6章关注简单回归，即一个因变量只受一个自变量影响。第7章阐述多元回归，即一个因变量受多个白变量影响。第8章进行总结，并给出一些分析建议。
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