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第1章　导论1

1.1　统计比较的基本原理1

1.2　社会科学中的比较研究3

1.3　本书关注的重点4

1.4　本书的概要5

1.4.1　第2章：比较的统计学基础5

1.4.2　第3章：线性回归中的比较5

1.4.3　第4章：非参数比较5

1.4.4　第5章：比率的比较5

1.4.5　第6章：广义线性模型中的比较6

1.4.6　第7章：广义线性模型中进行比较的其他问题6

1.4.7　第8章：结构方程模型中的比较6

1.4.8　第9章：类别潜变量的比较6

1.4.9　第10章：多水平分析中的比较7

1.4.10　总结7

第2章　比较的统计学基础8

2.1　一个统计比较的系统8

2.2　检验统计量8

2.2.1　X2检验9

2.2.2　t检验10

2.2.3　F检验11

2.2.4　似然比检验12

2.2.5　沃尔德检验13

2.2.6　拉格朗日乘数检验14

2.2.7 对LRT,MT,LMT的总比较15

2.3 比较什么16

2.3.1 比较分布16

2.3.2　比较数据结构16

2.3.3　比较模型结构16

2.3.4　比较模型参数17

第3章　线性模型中的比较18

3.1　导论18

3.2　示例19

3.3　一些初步考察20

3.4　线性模型20

3.5　比较两个均值21

3.6　方差分析21

3.7　多重比较方法23

3.7.1　最小显著差异检验23

3.7.2　图基法23

3.7.3　谢弗法24

3.7.4　邦弗朗尼法25

3.8　ANCOVA25

3.9　多元线性回归26

3.10　回归分解29

3.10.1　基本原理29

3.10.2　代数表达式29

3.10.3　解释29

3.10.4　扩展到多元回归30

3.11　应该使用哪一种线性方法31

第4章　非参数比较32

4.1　非参数检验32

4.1.1　柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫双样本检验32

4.1.2　曼-惠特尼U检验33

4.2　再抽样法34

4.2.1 排列法34

4.2.2 自助法37

4.3　相对分布法38

第5章　比率的比较44

5.1　数据44

5.2　标准化46

5.2.1　直接标准化46

5.2.2　间接标准化47

5.2.3　基于模型的标准化48

5.3　分解50

5.3.1　算术分解法50

5.3.2　基于模型的分解法51

第6章　广义线性模型中的比较54

6.1 导论54

6.1.1　指数分布族55

6.1.2　联系函数56

6.1.3　最大似然估计57

6.2　比较广义线性模型58

6.2.1 零假设58

6.2.2　使用似然比检验进行比较59

6.2.3　作为一种特例的邹氏检验60

6.3　对数单位模型例解61

6.3.1 数据61

6.3.2　模型比较62

6.4　风险率模型例解63

6.4.1 模型63

6.4.2　数据66

6.4.3　模型比较67

6.A　6.4节中用到的数据68

第7章　在广义线性模型中进行比较的其他问题70

7.1　导论70

7.2　针对配对的个案-对照研究的GLM70

7.2.1 1:1的配对研究72

7.2.2　1:m的配对研究73

7.2.3　n:m的配对研究73

7.3　离散异质性75

7.3.1　数据80

7.3.2　存在异质离散时的分组比较81

7.4　贝叶斯广义线性模型83

7.4.1　贝叶斯推断83

7.4.2　示例89

7.A　用于n:m设计中的数据93

第8章　结构方程模型中的比较97

8.1 导论97

8.2　统计学背景98

8.2.1　符号与设定98

8.2.2　识别100

8.2.3　估计101

8.2.4　修正102

8.2.5　解释103

8.3　均值与协方差结构103

8.4　结构方程模型中的分组比较105

8.4.1　多元分布的相同性106

8.4.2　协方差矩阵的相同性106

8.4.3　模型形式的相同性107

8.4.4　模型参数的相同性108

8.5　示例110

8.5.1 比较相关矩阵111

8.5.2 比较协方差结构和多元分布112

8.5.3 比较均值和协方差结构114

8.A　计算机程序示例116

8.A.1 比较相关矩阵的EQS程序116

8.A.2 比较相关矩阵的LISREL程序118

8.A.3 比较协方差结构的EQS程序118

8.A.4 比较协方差结构的LISREL程序120

8.A.5 比较均值和协方差结构的EQS程序121

8.A.6 比较均值和协方差结构的LISREL程序123

第9章　类别潜变量的比较125

9.1 导论125

9.2　潜类模型126

9.3　潜特质模型129

9.4　连续指标的潜变量模型130

9.5　类别潜变量的因果模型131

9.6　类别潜变量的比较132

9.6.1 比较抽样分布133

9.6.2 比较变量间关联的类型和样式133

9.6.3　比较条件结构和响应概率133

9.6.4　比较潜分布和条件概率134

9.7　示例135

9.7.1　潜类分析中的比较135

9.7.2　在包含类别潜变量的路径模型中的比较139

9.A　针对类别潜变量的软件140

9.A.1 MLLSA141

9.A.2　LAT141

9.A.3　PANMARK141

9.A.4 LCAG141

9.A.5 LEM142

9.A.6 Latent GOLD142

9.A.7 Mplus142

9.A.8　LATCLASS,TWOMISS，以及POLYMISS142

9.A.9　lca.S和lcreg.sas143

9.B　示例中的计算机程序143

9.B.1 比较样本零单元格的LEM程序143

9.B.2 比较二阶交互作用假定下的潜类模型的LEM程序144

9.B.3 比较线性对线性关联假定下的潜类模型的LEM程序144

9.B.4 比较列效应RC-Ⅱ关联假定下的潜类模型的LEM程序145

9.B.5 比较完全同质性假定下的潜类模型的LEM程序145

9.B.6 比较完全异质性假定下的潜类模型的LEM程序146

9.B.7 比较部分异质性假定下的潜类模型的LEM程序146

9.B.8 比较部分同质性假定下的潜类模型的LEM程序147

9.B.9　例2中的数据147

9.B.10　例2中在组间异质假定下的LEM程序148

9.B.11 例2中在测量参数同质假定下的LEM程序149

9.B.12　例2中在结构参数同质假定下的LEM程序150

9.B.13　例2中在模型参数同质假定下的LEM程序151

第10章　多水平分析中的比较152

10.1　导论152

10.2　多水平分析导论153

10.2.1　多水平情景153

10.2.2　书目提要154

10.2.3　固定效应与随机效应154

10.3　线性多水平模型的基础知识155

10.3.1　基本的数据结构155

10.3.2　随机截距模型156

10.3.3　随机系数模型157

10.3.4　示例158

10.3.5 存在随机效应的ANOVA159

10.3.6 存在随机效应的ANCOVA160

10.3.7　不存在跨水平效应的随机系数模型161

10.3.8　存在跨水平效应的随机系数模型162

10.3.9　线性多水平模型的假设163

10.4　广义线性多水平模型的基础知识164

10.4.1　存在跨水平效应的随机系数对数单位模型165

10.4.2　存在跨水平效应的随机系数概率单位模型166

10.5　多水平模型中作为外部变量的“组”167

10.6　多水平模型与分组比较之间的关系167

10.6.1　联结固定效应模型和随机效应模型167

10.6.2　示例168

10.7　多重成员身份模型170

10.8　总结170

10.A　用于多水平分析的软件171

10.A.1　专用软件171

10.A.2　通用软件172

10.A.3　用于其他用途的专用软件173

10.B 用于GLMM的SAS程序示例173

10.B.1　产生表10.11中的对数单位结果的命令语句173

10.B.2　产生表10.11中的概率单位结果的命令语句174

10.B.3 产生表10.12中的包含随机效应的GLMM的命令语句174

术语英汉对照表176

参考文献181