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社会统计学教学大纲课程名称：社会统计学英文名称：social statistics课程编号：12600722j使用专业：社会工作专业总学时数：48学时总学分：3学分大纲撰写人：文法学院社工系马永方内容简介社会统计学是社会学主干课之一，与社会学调查研究方法结合起来，完整地介绍了当代社会调查研究的科学方法和资料处理技术。
社会统计学则侧重介绍资料的收集、整理、分析和推论的处理技术。
从事社会工作研究理论和实践的人都有必要掌握社会统计学这门有用的工具。
本课程共7章。
第一章导论，介绍社会统计学和相关概念，第二章统计资料的搜集，第三章统计资料的整理，第四章到第七章是统计分析。
第四章和第五章是描述统计，第六到第七章是统计推断，第六章概率论是统计推断的基础，统计推断有两个基本内容：假设检验第七章。
一、讲授的主要内容第一章社会学研究和统计分析（2学时）第一节社会学研究的科学性第二节社会调查资料的特点和统计学的运用第二章单变量统计描述分析第一节分布统计表统计图第二节集中趋势测量法第三节离散趋势测量法第三章概率（3学时）第一节基础概率第二节概率分布、均值和方差第四章二项分布及其他离散型随机变量的分布（3学时）第一节二点分布第二节排列与组合第三节二项分布第四节多项分布第五节超几何分布第六节泊松分布第五章正态分布、常用统计分布和极限定理（3学时）第一节什么是正态分布第二节标准正态分布第三节标准正态分布表的使用第四节常用统计分布第五节大数定理和中心极限定理第六章参数估计（4学时）第一节名词解释第二节参数的点估计第四节正态总体的区间估计第五节大样本区间估计第七章假设检验（4学时）第一节统计假设第二节统计检验的基本步骤一、建立假设二、求抽样分布三、选择显著性水平和否定域四、计算检验统计量五、判定第八章单总体假设检验（4学时）第一节大样本假设检验第二节小样本假设检验第九章二总体假设检验第一节引言第二节大样本二总体假设检验第三节小样本二总体假设检验第十章列联表（4学时）第一节什么是列联表第二节列联表的检验第三节列联强度第十一章等级相关（定序变量之间）（4学时）第一节斯皮尔曼等级相关系数第二节Gamma等级相关第三节其他等级相关系数第十二章回归与相关（6学时）第一节回归研究的对象第二节回归直线方程的建立与最小二乘法第三节回归方程的假定与检验第四节相关第五节用回归方程进行预测第十三章方差分析（3学时）第一节引言第二节一元方差分析第三节二元方差分析第四节多元方差分析第十四章非参数检验（4学时）第一节非参数检验第二节符号检验第三节符号秩检验第四节累计频次检验第十五章抽样（4学时）第一节引言第二节抽样调查方法第四节样本容量的确定二、参考书目1. 社会统计学，卢淑华，北京大学出版社，2005年第三版.2.社会统计学，张彦，高等教育出版社，2005年第一版.3.社会统计学导论，周德民、贺翠微，中南大学出版社，2004年第一版.教学大纲说明一、教学目的与课程性质任务本课程属于专业限选课，是社会工作专业课程体系的重要组成部分。
社会统计与调查分析教学大纲课程名称：社会统计与调查分析英文名称：social statistics 课程编号：126404使用专业：社会工作专业总学时数：48+32=80学时总学分：4学分大纲撰写人：公共管理学院吕如敏内容简介社会统计与调查分析是社会学主干课之一，与社会学调查研究方法结合起来，完整地介绍了当代社会调查研究的科学方法和资料处理技术。
社会统计与调查分析则侧重介绍资料的收集、整理、分析和推论的处理技术。
从事社会工作研究理论和实践的人都有必要掌握社会调查与社会统计这门有用的工具。
一、课程性质与任务1.课程性质：本课程是工商管理系劳动与社会保障专业的专业基础课。
本课程教学的目的在于使学生系统地掌握社会统计的基本知识、基本理论以及相关操作技能，能够比较熟练的运用常用的社会统计技术与方法解决社会研究中的具体统计问题。
2.课程任务：本课程的主要任务是让学生掌握基本的社会统计知识与分析方法，熟练地运用社会统计技术解决实际问题，并能够使用Excel进行统计数据的处理，同时培养学生严密的逻辑推理思维和良好的学习习惯。
二、课程教学内容及要求教学要求：通过该门课程的学习，要求学生明确理解统计这种认识工具的特点、内容和方法；要弄懂各种概念、范畴等基本知识；要求掌握抽样调查、参数估计、假设检验、指数分析等经典的统计方法，并联系实际应用各统计分析方法。
统计学是一门实践性很强的课程，在教学中要善于联系当前社会经济实际和其他学科知识，并要求学生初步具备经济实验或调查的设计能力，对经济和管理及其他社会问题的统计模型构建能力，利用普通办公软件运行统计模型的能力以及对相关统计模型运行结果进行解释的能力。
本课程共7章。
第一章导论，介绍社会调查与社会统计和相关概念，第二章统计资料的搜集，第三章统计资料的整理，第四章到第七章是统计分析。
第四章和第五章是描述统计，第六到第七章是统计推断，第六章概率论是统计推断的基础，统计推断有两个基本内容：假设检验第七章。
一二章、绪论现代统计学之父：皮尔逊 描述统计与推断统计描述统计主要研究如何整理、描述数据的特征。
推断统计主要研究如何通过局部数据所提供的信息推论总体特征。
变量类型定类变量：如，性别、学号、颜色类别、教学方法。
特征：没有绝对零点，没有测量单位。
变量值之间有“相等”和“不等”的关系，但没有大小之分，不能比较大小，更不能进行加、减、乘、除四则运算。
定序变量：程度、等级和水平。
如，比赛名次、品质等级、喜爱程度特征：既无零点、又无测量单位。
变量的值之间具有“等于”或“不等于”关系、序关系(优于、先于、劣于、后于等)，四则运算没有意义。
定比变量：除了可以说出名称和排出大小，还能算出差异大小量的变量。
如温度、测验成绩、智商。
特征：有相等的测量单位，无绝对零点。
考试成绩为零不表示没有一点知识。
可进行加减运算，乘除运算则无意义。
定距变量：如身高、重量、学生人数。
既有测量单位，又有绝对零点，可进行计算。
降低偏差：利用随机抽样 降低变异性：用大一点的样本三、描述统计一、频数：某一事件在某一类别中出现的次数。
频数分布类型：正态，正（负）偏态，正（反）J 形，U 形分布。
分布性质;集中（分散）程度，偏度和峰度不同。
偏态系数：数据的对称性 峰态系数：数据的峰度 二、集中量数：包括算术平均数M 、中位数d M 、众数0M （用众数代表一组数据，可靠性较差，不过，众数不受极端数据的影响，并且求法简便）、加权平均数W M 、几何平均数g M 、调和平均数H M 。
组数据中有少数数据偏大或偏小，数据的分布呈偏态时，应用几何平均数。
算数平均数的性质（算法必须会）：（1）每一个变量加减或乘除一个数之后，均值也相应增加。
（2）变量值与均值的离均差之和为零。
（3）变量值与均值的离均差平方和为最小值。
三、离散量数：全距R 、四分位差Q 、平均差A.D 、方差（样本统计量,2S 总体参数2 ）、标准差(s 或者SD)、百分位差全距：全部数据中的最大值与最小值的差 ，描述了数据分布的范围 。
简述相关关系的种类相关关系有四种类型：(1)定类相关;(2)定序相关;(3)定距相关；(4)等级相关。
两个变量的相关性，既可能出现在各种相关关系中，也可能不出现在相关关系中。
如果两个变量X与Y之间没有相关关系，那么Y也就不存在反映X的变量，但并不意味着X就不存在。
例如，我们在某些活动中可以测出自己的技能水平，而这种活动本身又可以提高我们的技能水平。
从这里我们可以看出，两个变量X与Y的相关关系一定发生在活动中，即只有当活动本身具有能够影响X的属性时，才能进行研究。
这是两个随机变量，随机变量X是另外一个随机变量Y的函数，那么X=f(Y)。
当x是一个常数时， x=f(y)成立，这时候X与Y之间呈线性关系，可以用一个函数来表示。
当x为一个随机变量，并且函数满足一定的条件时，则称X与Y之间呈正相关关系，也就是说，在一定的条件下，如果对Y进行测试，则X的值会大于Y。
总体上说，在正常情况下， X与Y之间的关系呈非线性关系。
然而，若当X是已知的而Y未知时，其表现形式与线性相关关系却很相似。
因此，当我们在正常情况下得到的结论，当我们在特殊情况下进行实验、测量或者计算时，应该引起我们注意。
事物之间都是普遍联系的，所以它们之间也有可能存在着不同的相关关系。
从微观角度看，相关关系是两个(或多个)变量之间的一种依赖关系，比如对每个变量的观察都可以导致其他变量值的变化，就说明了它们之间存在相关关系。
从宏观角度看，相关关系指的是一个事物或一个现象和另一个事物或现象之间的内在关系，比如人民币汇率上升和出口增加之间的相关关系。
从上述的分析中，我们可以归纳出，当人民币汇率上升时，出口会增加；而当人民币汇率下降时，出口会减少。
对于连续型变量来说，两个变量X与Y之间相互独立，并无关系，但在统计学上，把这样的两个变量叫做独立样本，简称独立变量。
如果对两个随机变量X与Y的相关分析用控制变量法来进行，当Y是随机变量时，使X与Y的相关系数(r)达到最大，并使其方差最小，就可以认为X与Y之间呈现相关关系。
