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一、教学目标1. 知识与技能（1）掌握社会统计学的基本概念、研究方法和应用领域。
（2）了解社会统计数据的收集、整理和分析方法。
（3）学会运用社会统计学的基本理论和方法进行实际问题的分析和解决。
2. 过程与方法（1）培养学生独立思考和解决问题的能力。
（2）培养学生团队合作精神和沟通能力。
（3）提高学生的数据分析和表达能力。
3. 情感态度与价值观（1）激发学生对社会统计学学习的兴趣。
（2）培养学生严谨的科学态度和实事求是的精神。
（3）提高学生的社会责任感和公民意识。
二、教学内容1. 社会统计学的基本概念2. 社会统计数据的收集3. 社会统计数据的整理4. 社会统计数据的分析5. 社会统计学在实践中的应用三、教学过程1. 导入新课（1）结合实际案例，介绍社会统计学的研究对象和意义。
（2）提出本节课的学习目标和任务。
2. 讲授新课（1）社会统计学的基本概念1. 定义和特点2. 研究方法和应用领域（2）社会统计数据的收集1. 调查法2. 实验法3. 档案法（3）社会统计数据的整理1. 数据清洗2. 数据编码3. 数据分类（4）社会统计数据的分析1. 描述性统计2. 推断性统计3. 相关性分析4. 回归分析（5）社会统计学在实践中的应用1. 社会调查2. 政策制定3. 企业管理3. 案例分析（1）选取典型案例，引导学生运用社会统计学的基本理论和方法进行分析。
（2）组织学生进行讨论，分享自己的观点和结论。
4. 总结与反思（1）回顾本节课所学内容，总结重点和难点。
（2）引导学生思考社会统计学在现实生活中的应用价值。
（3）布置课后作业，巩固所学知识。
四、教学评价1. 课堂表现：学生的参与度、提问和回答问题的情况。
2. 作业完成情况：学生对课后作业的完成质量和完成速度。
3. 案例分析：学生对案例的分析深度和广度。
4. 期末考试：对学生在整个学期内的学习成果进行综合评价。
五、教学资源1. 教材：《社会统计学》2. 课件：PPT3. 案例资料：社会调查报告、政策文件等4. 网络资源：相关学术网站、数据库等。
1．社会统计学社会统计学是运用统计学的一般原理，对社会各种静态结构和动态趋势进行定量描述或推断的一种专门方法与技术。
人们既用它来分析已经发生和正在发生的现象，也用它来估计预测未来可能发生的现象。
2．国势学派产生于德国，其创始人为康令和阿亨瓦尔。
该学派一直以统计学为名，但只用文字记述，不用数字计量，历史上人们将该学派称为“有名无实”学派。
3．政治算术学派该学派的创始人为英国人格朗特和威廉·配第。
该学派“用数字、重量、尺度来表达自己想说的问题”，虽然没有使用统计学这一名词，但所使用的社会宏观数量对比和分析方法揭示了统计学所要研究的内容，因此历史上人们将这一学派称为“有实无名”学派。
马克思对配第评价很高，誉他为“政治经济学之父，在某种程度上也可以说是统计学的创始人”。
4．数理统计学派该学派的创始人未比利时人凯特勒，其最大的贡献就是将法国的古典概率论引入统计学，用纯数学的方法对社会现象进行研究。
由于把概率论引进统计学，使社会随机现象数量方面的研究提高了准确性。
因此，一门兼有数学和统计学双重意义的学科被命名为“数理统计学”。
凯特勒也被人称为“现代统计学之父”。
5．大量观察法大量观察法，就是就总体中足够多的单位进行调查和综合分析，用以反映社会总体的数量特征。
大量观察法是统计调查阶段的重要方法6．大数规律大数规律是随机现象出现的基本规律，它的一般意义是：观察过程中每次取得的结果可能不同（因为具有偶然性），但大量重复观察结果的平均值却几乎接近某个确定的数值。
7．描述性统计描述性统计，就是讨论范围仅以搜索的资料本身为限，而不予以扩大。
早期的统计都是描述统计。
8．推论性统计推论性统计，主要是依据概率论，研究如何依据有限资料对总体性质作推断，从而使统计的功能大为扩充。
是在树立统计学派之后发展起来的，属于比较现代的统计分析方法。
9．样本和（或）样本总体样本或样本总体，是通过抽样得到的用以推断总体特征的那个“部分”。
社会统计学重点归纳
社会统计学是研究人口、经济、社会、文化等方面的统计数据的科学。
以下是社会统计学的重点归纳：
1. 人口统计学：主要研究人口的数量、分布、组成和变动等方面的统计数据，包括人口普查、人口出生率、死亡率、迁移率等指标。
2. 经济统计学：主要研究经济活动的统计数据，包括国内生产总值（GDP）、劳动力参与率、失业率、消费指数、投资指数等指标。
3. 社会统计学：主要研究社会现象的统计数据，包括教育水平、就业率、犯罪率、健康状况、贫困率等指标。
4. 文化统计学：主要研究文化领域的统计数据，包括文化产业的规模、文化消费的情况、文化活动的参与度等指标。
5. 社会调查方法：研究如何设计和实施社会调查，包括问卷设计、样本选择、数据收集和分析等方法和技巧。
6. 数据分析方法：研究如何对收集到的统计数据进行分析和解释，包括描述统计分析、推断统计分析、多元统计分析等方法。
7. 统计模型和预测：研究如何建立和应用统计模型来预测社会现象的变化趋势，包括时间序列分析、回归分析、因子分析等方法。
8. 社会统计学的应用：研究如何将社会统计学的方法和理论应用到
实际问题中，包括政策制定、社会规划、市场调研等领域。
这些是社会统计学的重点内容，通过对社会现象的统计数据进行研究和分析，可以揭示社会规律和趋势，为社会发展和政策决策提供科学依据。
社会统计学的哲理基础
社会统计学的哲理基础可以归结为以下几个方面：
1. 实证主义：社会统计学基于实证主义的哲学观点，强调通过观察和测量来获取客观的、可验证的事实。
它追求事实的客观性和科学性，注重通过数据收集和分析来推导出规律和模式。
2. 可操作性：社会统计学追求将抽象的社会现象转化为可操作的指标和变量，以便进行具体的测量和比较。
它将社会现象转化为数值化的数据，使得研究者可以对其进行定量分析和解释。
3. 社会构造主义：社会统计学也受到社会构造主义的影响，该理论强调社会现象是由社会互动和意义赋予构建而成的。
社会统计学关注的不仅仅是社会现象的测量，更注重对背后的社会关系和交互作用的理解。
它承认测量本身也会影响到所研究对象的构建和解释。
4. 随机性和不确定性：社会统计学也承认社会现象的复杂性和不确定性。
它认为社会现象往往具有多样性和变动性，不同的因素可能导致不同的结果。
因此，社会统计学的分析中考虑到了随机因素，使用概率和统计方法来处理不确定性，并提供对结果的置信度和解释。
总的来说，社会统计学的哲理基础是基于实证主义的，注重通过数据收集和分析来获取客观事实，并对社会现象的复杂性和不确定性进行解释和理解。
它同时也受到社会构造主义的影响，强调社会现象的构建和意义赋予的重要性。
社会统计学社会统计学是一门研究社会现象以及人口、经济、教育等方面数据的学科，通过对数据进行收集、整理、分析和解释，揭示社会现象的规律、变化和趋势。
社会统计学的研究对象包括人口构成、社会流动、社会结构、经济发展、教育水平、健康状况等方面。
社会统计学的发展历程社会统计学作为一门独立的学科，起源于19世纪初期的欧洲。
当时，欧洲各国开始建立人口统计制度，收集和分析人口数据，用以了解人口的增长趋势、城乡分布等信息。
随着工业革命的发展，社会经济结构发生了巨大变化，社会统计学的研究领域逐渐扩大，涵盖了更多方面的社会现象。
20世纪以来，随着信息技术的发展和数据科学的兴起，社会统计学进入了一个全新的阶段。
数据的收集、处理和分析变得更加高效和精确，统计模型和方法也变得更加复杂和多样化。
社会统计学在社会科学研究中扮演着越来越重要的角色，为政府决策、社会管理、市场预测等提供了重要的支撑。
社会统计学的研究领域社会统计学的研究领域非常广泛，涉及人口统计学、经济统计学、社会调查、社会分布、社会流动、社会结构等方面。
其中，人口统计学是社会统计学中的重要分支，主要研究人口的数量、质量、结构及其变化规律。
经济统计学则关注经济活动的数据收集和分析，用以了解经济发展的状况和趋势。
社会统计学的研究方法主要包括问卷调查、实地观察、统计分析等。
通过这些方法，社会统计学可以揭示社会现象的规律和变化，为社会政策的制定和执行提供依据。
同时，社会统计学也可以帮助了解人们的生活状况、需求和行为习惯，为社会服务的提供和优化提供指导。
社会统计学的意义和应用社会统计学在社会科学研究和社会管理中具有重要的意义和应用价值。
通过社会统计学的研究，可以更好地了解社会现象的本质、原因和影响，为社会发展和进步提供理论支持和实践指导。
社会统计学可以帮助政府和组织更好地了解社会的需求和问题，优化资源配置，提高社会服务的效率和质量。
在当今信息化和数字化的时代，社会统计学扮演着越来越重要的角色。
社会统计学报告（一）引言概述：社会统计学是一门研究人类社会现象的学科，通过对人口、就业、教育、健康、犯罪等各个方面的数据进行收集、分析和解释，旨在揭示社会规律和趋势，为社会问题的解决提供科学依据。
本报告旨在总结社会统计学的研究成果，探讨社会统计学在现代社会的重要性和应用。
正文：一、人口统计1. 人口数量的测算与预测- 通过普查和抽样调查等方法，获取人口的真实数量。
- 运用人口统计学模型，预测未来的人口趋势和构成。
2. 人口结构的分析- 研究人口在不同地区、不同年龄、不同性别的分布情况。
- 分析人口结构对社会福利、经济发展等方面的影响。
3. 人口流动与迁徙- 调查人口迁徙的原因和目的，揭示人口流动对社会发展的影响。
- 分析人口迁徙对社会结构、就业市场等的影响。
4. 人口特征的研究- 研究人口的种族、民族、宗教等特征对社会生活的影响。
- 分析人口特征与教育、健康、就业等方面的关联性。
5. 人口政策与规划- 研究人口政策的制定和实施，促进人口合理发展。
- 运用人口统计学方法，制定人口规划，解决人口问题。
二、就业统计1. 就业率与失业率的测算- 统计劳动力市场的就业人数和失业人数，计算就业率和失业率。
- 分析就业率和失业率对经济发展的影响。
2. 就业结构的变化- 调查不同行业和职业的就业人数和比例，分析就业结构的演变。
- 研究科技进步、产业结构调整等因素对就业结构的影响。
3. 工资水平的分析- 收集不同行业和职业的工资数据，比较工资水平的差异。
- 研究工资水平与人力资本、社会地位等因素的关系。
4. 劳动力市场的需求和供给- 调查企业用工需求和劳动力供给的情况，分析供需关系。
- 研究劳动力市场的匹配问题和职业转移现象。
5. 就业政策的研究- 分析就业政策的效果和实施情况，提出改进建议。
- 探讨技能培训、就业援助等政策的作用和影响。
三、教育统计1. 教育水平的测算- 统计人口中受教育程度不同的人数和比例。
- 比较不同地区和不同社会群体之间的教育水平差异。
社会统计学第一章导论一．社会统计学的产生与发展1.国势学派：（又称记录学派或历史学派）对国家显著事迹的记录和比较。
“有名无实”代表人物：阿享瓦尔（1719—1772）“统计学之父”、康令（1606—1681）2.政治算术学派：对国家事项首创数字对比、分析。
“有实无名”代表人物：威廉 配第（1623—1687）“政治经济学之父”、格朗特（1620—1674）3.数理统计学派：将法国古典概率论引入统计学，用纯数学的方法对社会现象进行研究。
代表人物：凯特勒（1796—1874）“现代统计学之父”4.社会统计学派：研究社会现象代表人物：克尼斯（1821—1898）、梅尔（1841—1925）、恩格尔（1821—1896）二．社会统计学的对象和特点社会统计学：用于统计的一般原理，对社会各种静态结构和动态趋势进行定量描述或推断的一种方法与技术。
研究对象概括而言是指社会现象的数量方面。
社会统计学特点：就研究对象而言，社会统计学主要是从研究和反映一定经济基础之上的上层建筑方面去认识社会；就研究内容而言，社会统计需要对人们的态度、观念、行为进行度量，测量这些社会现象目前还没有一个精确而统一的尺度，只能以近似估算或词语表达等方式来代替；就调查方法而言，社会统计中，由于其研究对象所具有的特征，抽样调查更为常用。
三．社会统计学的方法1.大量观察法：就总体中足够多的单位进行调查和综合分析，用以反映社会总体的数量特征。
2.大数定理：是随机现象出现的基本规律，一般意义为：观察过程中每次取得的结果可能不同（因为具有偶然性），但大量重复观察结果的平均值却几乎接近某个确定的数值。
3.综合指标法4.统计推断法四．社会统计学的几个基本概念1．总体与单位总体:作为统计研究对象的，由许多具有共性的单位构成的整体。
单位:构成整体的每一个个体。
2．标志与变量，标志:总体的每个单位都具有许多属性和特性，说明总体单位属性或数量特征的名称在统计上称为标志。
数量标志：凡能用数量的多少来表示的标志，称为数量标志，如年龄，它们用以说明事物量的规定性。
品质标志：凡不能用数量的多少来表示而只能文字表述的标志称为品质标志，如性别，它们用以说明事物质的规定性。
变量：可变的数量标志能够用数值表示，我们称之为变量。
3．指标与指标体系指标:反映总体数量特征的概念或范畴。
数量指标：说明总体在外延上的数量特征，如人口总数、居民收入、产品产量等，一般都以总量指标的形式出现。
质量指标：说明总体在内涵上的数量特征，如人口密度、劳动生产率、产品价格等，一般都以相对指标或平均指标的形式出现。
！数量指标数值的大小随总体范围的大小而增减变动，而质量指标数值的大小与总体范围的大小没有直接关系。
第二章社会统计资料的搜集一．统计调查的方法1.普查：即全面调查，就是对研究对象的全体作无一遗漏的逐个调查2.重点调查就是在研究现象的总体中，选取其中的重点单位进行调查。
所谓重点单位，就是在总体中虽然所占数目不多，但这些单位的被研究的标志总量在总体的标志总量中却占有很大比重。
3.典型调查就是根据调查的目的和要求，在对所研究对象进行初步全面分析的基础上，从中选择有代表性的单位，做周密细致的调查。
4.抽样调查：是按照科学的原理和计算，从若干单位组成的事物总体中，抽取部分样本单位来进行调查、观察，然后用所得到的调查结果来推断总体。
简单随机抽样，首先它对总体中所有单位不进行分组只进行编号；然后为组成样本，它赋予总体中每一个单位以相同的被抽中的机会。
！重点区分重点调查、典型调查、与抽样调查二．概念的操作化与测量测量水平：1. 定类尺度：将调查对象的不同属性或特征加以区分，标以不同的名称或符号以确定其类别。
具有对称性和传递性，常见的定类尺度有性别、血型、宗教信仰等。
2．定序尺度：按照某种逻辑顺序将调查对象排列出高低大小，确定其等级及次序。
具有反对称性和传递性，也具有方向性。
无法进行加减乘除运算，只能进行大于和小于的运算。
3.定距尺度：不仅能够将社会现象或事物区分为不同的类别，不同的等级，而且可以确定它们相互之间的间隔距离和数量差别。
可进行减法运算，无法进行除法运算。
4.定比尺度：可以确定一个绝对的或非任意性的零点，特征是两个数可以组成一个有意义的比率。
常见的定比尺度有身高、体重、人数、收入等。
三．统计误差登记性误差:是指在调查和统计过程中，由于各种主客观因素而引起的技术性、操作性误差以及由于责任心缘故造成的误差等。
代表性误差:是指由调查方式本身所决定的统计指标和总体指标之间存在的差数。
全面调查只产生登记性误差没有代表性误差，而进行非全面调查时两种误差都可能发生。
第三章社会统计资料的整理一．统计分组的原则:1.分组应使各类别构成之和等于总体。
首先，分组应当穷尽总体的全部单位，即“穷举”；其次，分组界限的选择应使划分后每一数据只归属一组，不能造成各组的重叠和混淆，即“互斥”。
2.分组设计应能反映统计总体的分布规律性。
二．频数分布数列：在统计资料收集的基础上，按分组原则，将总体中所有单位依一定顺序归类整理，即可得到能够表明总体单位总数在各组分配情况的频数（或次数）分布数列，简称数列。
频数分布数列是统计分组工作的产物。
1.品质数列：按品质标志进行分组；与定类尺度与定序尺度相联系；2.数量数列：按数量标志进行分组。
与定距尺度和定比尺度相联系；三.统计总体的性质：同质性、大量性、变异性四．变量数列的两个构成要素:1.变量值――用来分组并按大小顺序排列的数量标志的具体数值，用符号X i表示；2.频数――总体单位在各组中出现的次数，用符号f i表示；将各组频数除以总体单位总数N就得到相对频数，简称频率，用符号P i表示。
变量数列分为离散型变量数列和连续性变量数列。
1.离散变量数列所描述的对象的数量特征，可以按一定次序列出它的整数值，相邻两变量值不会出现小数。
离散变量的整数值如果变动幅度较小，可以将每一个变量值列为一组，编制单项数列；整数值如果变动幅度较大，而且总体单位数N 又很大，则要编制组距数列。
2.连续变量数列因在一个区间可以有无限多数值，无法按顺序一一列举，只能编制组距数列，相邻两组交界处的组限重合。
至于恰等于某一组限的数据，应按照“上限不包括在内”的原则处理。
五．累计频数一般用大写字母F来表示，累计又分为向上累计和向下累计。
1.所谓向上累计，是以变量数列首组的频数为始点，逐个累计各组的频数，每组累计频数展示了小于该组上限的频数合计有多少。
2.所谓向下累积，则是以变量数列末组的频数为始点，逐个累计各组的频数，每组累计频数展示了大于该组下限的频数合计有多少。
六．直方图是用矩形（或长条）的高度来表示数列各组的频数或频率。
（直方图含义及与频率之间的关系——张彦课本P39页）七．偏态分布：按偏离方向不同，分为右偏（正偏）和左偏（负偏）。
右偏，曲线向右拖较长尾巴；左偏，曲线向左拖较长尾巴。
第四章集中趋势测量法一．算术平均数：表示某一总体之总体单位平均所得的标志值的水平。
算数平均数的性质：1.各变量值与算术平均数的离差之和为0.即∑(x−x)=02.各变量值对算术平均数的离差的平方和小于它们对任何其他数偏差的平方和3.受抽样变动的影响较小4.受极端值影响较大5.分组资料如果有开放组距时，不经特殊处理不能进行计算二．中位数:（1）性质：1.各变量与中位数之差的绝对值总和小于他们对任何他数之差的绝对值总和；2.中位数不受极端值的影响；3.对于分组资料有开放组距可以求出中位数；4.中位数受抽样变动的影响与算术平均数相比较大。
（2）.按中位数所在组的下限求中位数：组距数列M d=L+N2−F n−1f n×ℎ其中：L为中位数所在组的下限；f n为中位数所在组的频数；F n−1为小于中位数所在组的各组频数之和（向上累计）；N为总体单位数；ℎ为中位数所在组组距；（3）.按中位数所在组的上限求中位数：组距数列：M d=U−F n−N/2f n×ℎ其中：u为中位数所在组的上限；f n为中位数所在组的频数；F n为包括中位数所在组的各组频数之和（向上累计）；N为总体单位；h为中位数所在组的组距；三．四分位数第一四分位数：Q1=l1+N/4−F1f1×ℎ1第三四分位数：Q3=l3+3N/4−F3f3×ℎ3其中：F1为小于第一四分位数所在组的各组累计频数（向上累计）；l1为第一四分位数所在组的下限；f1为第一四分位数所在组的频数；ℎ1为第一四分位数组所在组的组距；N为总体单位数第三四分位数各符号以此类推！四．众数：频数出现的峰值组距数列求众数：M0=L0+∆1∆1+∆2×ℎ0其中：L0为众数所在组的下限；∆1为众数所在组频数与前一组频数之差；∆2为众数所在组频数于后一组频数之差；ℎ0为众数所在组组距；第五章离散趋势测量一．全距：最大变量值与最小变量值之差，用R表示。
极差越大，表明变量值之间的差异越大。
极差适用于定序变量和定比变量。
全距最大的优点是：计算简单，便于理解。
缺点是：1.受极端值影响大，遇含开口组的资料时将无法计算；2.由于没有量度中间各个单位间的差异性，所以数据利用率很低，信息丧失严重；3.受抽样变动影响很大。
二．四分位差：第三四分位数和第一四分位数的半距。
用Q D表示Q D=Q3−Q12四分位差的意义是去掉数列中四分之一最小的部分和四分之一最大的部分，再根据中间50%部分测定四分之一的全距为多少，四分位差的优点是避免了极端值变动的影响。
三．平均差：各变量值对其算术平均数（或中位数）离差绝对值的算术平均数。
用A D表示A D=∑|X−X|N对于分组资料。
计算平均差需要加权式：A D=∑f|X−X|∑f四．标准差：各变量值对其算术平均数的离差平方的算术平均数的算术平方根，标准差是测定总体各单位标志值的离散状况和差异程度的最佳指标。
对于未分组资料，求标准差公式：（总体标准差可用σ表示）s(σ)=√∑(X−X)2N =√∑X2N−(∑XN)2对于分组资料，要用加权式处理：σ(s)=√∑f(X−X)2N五．异众比率：指非众数出现的次数占总数的比率。
用V R来表示V R=N−f m0N其中：f m为众数的频数，N为总体单位异众比率的意义在于能够表明众数不能代表的那一部分变量值在总体中的比重，异众比率越大，各变量值相对于众数越离散；异众比率越小，各变量值相对于众数越集中六．变异系数:用离势的绝对指标除以其平均指标来求离势的相对指标，就可以在计量单位或平均水平不一的对象之间进行直接比较，这种由绝对离势转化而来的相对离势称为变异系数，用符号V表示。
变异系数越大表明离散程度越大。
1.全距系数:是众数据的全距与其算术平均数之比。
计算公式为：V R=X2.平均差系数：众数据的平均差与其算术平均数之比。
