取值范围 - 社会统计学
社会统计学试题及答案
社会统计学试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1. 社会统计学中，用来描述一组数据集中趋势的指标是（）。
A. 众数B. 中位数C. 均值D. 方差答案：C2. 以下哪个选项不属于描述统计学的内容？（）A. 数据收集B. 数据整理C. 数据分析D. 数据预测答案：D3. 在统计学中，用来衡量数据离散程度的指标是（）。
A. 标准差B. 均值C. 众数D. 中位数答案：A4. 以下哪个概念不是社会统计学的研究对象？（）A. 人口数量B. 收入水平C. 股票价格D. 家庭结构答案：C5. 社会统计学中，用来衡量两个变量之间相关关系的强度的指标是（）。
A. 相关系数B. 回归系数C. 标准差D. 方差答案：A6. 以下哪个选项不是社会统计学中常用的数据收集方法？（）A. 问卷调查B. 观察法C. 实验法D. 文献分析答案：C7. 在统计学中，用来衡量数据集中程度的指标是（）。
A. 标准差B. 均值C. 众数D. 中位数答案：B8. 以下哪个选项是社会统计学中常用的数据整理方法？（）A. 频数分布表B. 回归分析C. 假设检验D. 相关分析答案：A9. 社会统计学中，用来描述一组数据分布形态的指标是（）。
A. 偏度B. 峰度C. 均值D. 方差答案：A10. 以下哪个概念是社会统计学中用来描述数据的离散程度的？（）A. 标准差B. 均值C. 众数D. 中位数答案：A二、多项选择题（每题3分，共15分）1. 社会统计学中，用来描述一组数据的指标包括（）。
A. 均值B. 众数C. 方差D. 标准差E. 中位数答案：ABDE2. 以下哪些是社会统计学中常用的数据分析方法？（）A. 描述性分析B. 推断性分析C. 回归分析D. 假设检验E. 相关分析答案：ABCDE3. 社会统计学中，用来衡量数据离散程度的指标包括（）。
A. 标准差B. 方差C. 偏度D. 峰度E. 极差答案：ABE4. 以下哪些是社会统计学中常用的数据收集方法？（）A. 问卷调查B. 观察法C. 实验法D. 文献分析E. 访谈法答案：ABDE5. 社会统计学中，用来描述一组数据分布形态的指标包括（）。
社会统计知识点总结
社会统计知识点总结一、社会统计学的基本概念社会统计学是一门研究社会现象的数量特征和变化规律的学科，它涉及人口、经济、社会、文化等各个方面的统计数据，通过对这些数据的研究，揭示社会问题的本质和规律。
社会统计学的研究对象主要包括社会现象的数量特征、数量关系、数量规律和数量变化等内容。
社会统计学的研究方法主要包括数据收集、数据整理、数据分析和数据解释等步骤。
社会统计学的研究成果主要包括统计数据、统计报告、统计分析和统计推断等内容。
社会统计学的研究目的主要包括为社会政策的制定和实施提供科学依据、揭示社会问题的本质和规律、为社会管理和发展提供科学指导等内容。
社会统计学主要的研究领域包括人口统计、经济统计、社会统计、文化统计等内容。
二、数据收集方法数据收集是社会统计学研究的第一步，它是获取社会现象的数量特征和变化规律的基础。
数据收集的方法主要包括调查、抽样、实验、观察、测量等内容。
调查是一种常用的数据收集方法，它可以通过问卷调查、访谈调查、电话调查等方式获取社会现象的数量特征和变化规律。
抽样是一种常用的数据收集方法，它可以通过简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等方式获取代表性的样本数据。
实验是一种常用的数据收集方法，它可以通过对实验组和对照组进行比较研究来获取社会现象的数量特征和变化规律。
观察是一种常用的数据收集方法，它可以通过直接观察社会现象的数量特征和变化规律来获取数据。
测量是一种常用的数据收集方法，它可以通过对社会现象进行量化研究来获取数据。
三、数据分析技术数据分析是社会统计学研究的重要环节，它是对收集到的数据进行整理、分析和解释的过程。
数据分析的技术主要包括描述统计分析、推断统计分析、多元统计分析和时间序列分析等内容。
描述统计分析是对收集到的数据进行整理、汇总、分类和计算的过程，它可以通过频数分布、比例分布、平均数、标准差、相关系数等指标来描述数据的数量特征和变化规律。
推断统计分析是对收集到的数据进行推断和预测的过程，它可以通过抽样误差、置信区间、假设检验、回归分析等方法来推断数据的数量特征和变化规律。
社会统计学讲义
社会统计学讲义（卢淑华）第一章社会学研究与统计分析一、社会调查资料的特点（随时掌握）随机性、统计规律性；二、统计学的作用：为社会研究提供数据分析和推论的方法三、统计分析的作用及其前提。
四、统计分析方法的选择1 、全面调查和抽样调查的分析方法2 、单变量和多变量的统计分析方法五、不同变量层次的比较；定类、定序、定距、定比定义、数学特征、运算特性、涵盖关系、等第二章单变量统计描述分析一、统计图表，熟悉不同层次变量对应的分析图表，不能混淆。
尤其是直方图的意义。
二、标明组限与真实组限的换算，重要。
三、集中趋势测量法1 、定义、优缺点、注意事项；2 、众值：定义、计算公式、解释、运用，注意事项；3 、中位值：定义、计算公式（频数和比例两种公式）、解释、运用，注意事项；4 、均值：定义、计算公式（分组与加权）、解释、运用，注意事项；5 、众值、中位值和均值的关系及其相互比较，会用众值和中位值估算均值；四、离散趋势测量法1 、定义、优缺点、注意事项，与集中趋势的关系；2 、异众比例：定义、计算公式、解释、运用，注意事项；3 、质异指数：定义、计算公式、解释、运用，注意事项；4 、四分位差：定义、计算公式（频数和比例两种公式）、解释、运用，注意事项；要会举一反三，如求十分位差、以及根据数据求其在总体中的位置。
5 、方差及标准差：定义、计算公式（分组与加权）、解释、运用，注意事项；第三章概率一、概率：就是指随机现象发生的可能性大小。
随机现象具有不确定性和随机性。
二、概率的性质：1 、不可能事件的概率为O ;2 、必然事件的概率为1 ;3 、随机事件的概率在O 一1 之间；三、概率的计算方法：1 、古典法：计算等概率事件，P 一有效样本点数／样本空间数；2 、频率法：求随机事件在多次试验后的极限频率。
3 、概率是理论值，只有一个，频率是试验值，不同的试验有不同的频率。
四、概率的运算：会画文氏图1 、加法公式：两个或多个随机事件的求和概率‘2 、乘法公式：两个或多个随机时间共同发生的概率。
社会统计学重点知识梳理
《社会统计学》重点知识梳理第一章绪论[教学目的]：本章是对社会统计学这门课程对概要性介绍。
通过本章对学习，首先使学生熟悉到学习这门课程对重要意义和作用，激发其学习对踊跃性和主动性。
其次使学生对该课程有一个大体对了解，并掌握其中的一些基础性的知识，为后面对学习打下基础。
[教学重点]：变量及变量层次[教学难点]：统计和统计学对含义[教学方法和手段]：讲授法[学时分配]：4学时[教学内容]：统计和统计学的含义，统计学的产生和发展，变量及变量层次第一节统计和统计学的含义一统计的含义统计作为一种社会实践活动已有悠长的历史。
在外语中，统计一词与国家一词来自同一词源。
因此，可以说，自从有了国家就有了统计实践活动。
最初，统计只是为统治者管理国家对需要而搜集资料，弄清国家对人力、物力、财力，作为国家管理的依据。
（如早在古代奴隶制的国家，由于赋税、徭役、征兵对需要，就开始了人口、土地等的记录和简单的统计工作。
今天，统计一词已被人们赋予多种含义，在不同场合，其可以具有不同含义。
一般来说，统计一词包括以下三种含义：一指统计工作，即调查研究，包括资料的收集、整理和分析；二指统计资料，包括统计数据和分析报告；三指统计学这门学科，研究如何搜集、整理和分析数据资料。
其中，前两种含义统计工作和统计资料指的是统计的实践活动，统计学则指理论研究。
二统计学的含义一、概念统计学是一门收集、整理和分析统计数据的方法科学，其目的是探索数据的内在规律性，以达到对客观事物的科学认识。
统计数据的收集是取得统计数据的过程，它是进行统计分析对基础。
离开了统计数据，统计方法就失去了用武之地。
如何取得所需的统计数据是统计学研究的内容之一。
统计数据的整理是对统计数据的加工处理过程，目的是使统计数据系统化、条理化，符合统计分析的需要。
数据整理是介于数据收集与数据分析之间的一个必要环节。
统计数据的分析是统计学的核心内容，它是通过统计描述和统计推断的方法探索数据内在规律对过程。
《社会统计学》人大版
社会统计学的研究方法：统计 调查、统计分析、统计预测等
社会统计学的应用领域：社会 学、经济学、政治学、教育学 等
研究对象和范围
社会统计学的研究 对象：社会现象和 问题
研究范围：包括人 口、教育、就业、 收入、健康、犯罪 等社会领域
研究方法：采用定 量和定性相结合的 方法，包括描述性 统计、推论统计、 实验设计等
数据分析方法：描述性统计分析、推 论性统计分析、探索性数据分析等
数据的描述性分析
描述性统 计量：平 均数、中 位数、众 数、标准 差、方差 等
数据的分 布：正态 分布、偏 态分布、 峰度、偏 度等
数据的集 中趋势： 平均数、 中位数、 众数等
数据的离 散程度： 标准差、 方差等
数据的分 布形状： 直方图、 箱线图等
添加标题
显著性水平：用于 判断假设检验结果 的标准，通常为 0.05或0.01
添加标题
双尾检验：同时检 验两个方向的假设， 适用于对称分布的 数据
添加标题
单尾检验：只检验 一个方向的假设， 适用于非对称分布 的数据
方差分析、回归分析和相关分析
方差分析：用于比较两组或多组数据的平均值，判断它们是否 存在显著性差异
社会统计学PPT大纲
汇报人：XX
目录
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06
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社会统计学 概述
社会统计学 的理论基础
社会统计学 的技术方法
社会统计学 在各领域的
应用
社会统计学 的前沿和发
展趋势
添加章节标题
社会统计学概述
定义和概念
社会统计学：研究社会现象的 数量关系和变化规律的科学
社会统计学的研究对象：社会 现象的数量特征和变化规律
《社会统计学》PPT课件(110页)
《社会统计学》PPT课件(110页)一、引言社会统计学是研究社会现象数量特征及其规律的学科，是社会学的重要组成部分。
本课件将带领大家深入了解社会统计学的定义、研究方法、数据来源以及在社会各个领域的应用。
二、社会统计学的定义社会统计学是一门应用统计学原理和方法，对社会现象进行数量分析和描述的学科。
它通过收集、整理、分析和解释社会数据，揭示社会现象的数量特征、变化规律和相互关系，为社会决策提供科学依据。
三、社会统计学的研究方法1. 调查研究法：通过问卷调查、访谈等方式，收集社会数据，了解社会现象的实际情况。
2. 实验研究法：在控制条件下，对研究对象进行实验，观察和记录实验结果，分析社会现象的因果关系。
3. 文献研究法：通过查阅相关文献，了解社会现象的历史、现状和发展趋势。
4. 案例研究法：选取具有代表性的社会现象，进行深入分析，揭示其内在规律。
5. 统计模型法：运用统计模型，对社会现象进行定量分析，预测社会现象的未来发展趋势。
四、社会统计学数据来源1. 政府统计部门：提供国家、地区和行业的社会经济数据。
2. 学术研究机构：发布学术研究报告，提供社会现象的定量分析结果。
3. 社会调查机构：开展社会调查，收集社会数据，为政府、企业和社会组织提供决策依据。
4. 新闻媒体：报道社会现象，提供社会数据的实时更新。
5. 公共图书馆和档案馆：保存历史文献，为研究社会现象提供数据支持。
五、社会统计学在社会领域的应用1. 社会经济领域：分析经济增长、就业、收入分配等社会经济现象，为国家制定经济发展政策提供依据。
3. 社会问题领域：分析社会问题，如贫困、犯罪、环境污染等，为解决社会问题提供科学依据。
4. 社会发展领域：研究社会发展规律，为推动社会进步提供理论支持。
5. 社会管理领域：分析社会管理现状，为提高社会管理水平提供数据支持。
社会统计学作为一门研究社会现象数量特征及其规律的学科，具有广泛的应用价值。
通过掌握社会统计学的定义、研究方法、数据来源及其在社会领域的应用，我们可以更好地了解社会现象，为政府、企业和社会组织提供决策依据，推动社会进步。
社会统计学基本公式及社会统计学复习整理及社会统计学复习题(有答案)
12231 3.322log 4×6i i i i i i i i i i i i u l u l u l u ll Rh N h R N AA B =-+-==+=+=====+第三章、组距 h （上限 下限）2、组中值 m 或 m 、斯特奇斯公式 （：组距 ：全距 ：总体单位）频数频率、频数密度 频率密度组距组距标准组距5、折合系数实际组距标准组距频数实际频数折合系数、基尼系数 G 111111n n i i i ii i PI P I --++===-∑∑ 或 G(i i P 是横轴上的累积百分数；I 是纵轴上的累计百分数）洛仑兹曲线P iI iAB1(2))(1)1221222d d X X X N fXX fN NN NN F L ==++-=+∑∑∑第四章1、算术平均数（）（）未分组资料 分组资料 注：对于单项数列分组，X即为变量值，若为组距式分组，则X为组中值 f:各组频数2、中位数（M 未分组资料 若N为奇数，则取第位上的变量值为中位数，若为偶数，则取第 位和第位上的两个变量值的平均数作为中位数（）分组资料 M 112h h L : 2m m d m m m m m N F U f f f F F N---⨯=-⨯或 M 中位数所在组的下限： 中位数所在组的频数： 小于中位数所在组的各组频数之和（向上累计） h ： 中位数所在组的组距 U: 中位数所在组的上限： 包括中位数所在组的各组频数之和（向上累计） 注： 中位数所在组由确定11111111133333334h :h 34h :N F l f F l f NF l f F l -=+⨯-=+⨯3、四分位数（1）第一四分位数 Q ：小于第一四分位数所在组的各组累计频数（向上累计） 第一四分位数所在组的下限 ：第一四分位数所在组的组距 ：第一四分位数所在组的组距（2）第三四分位数 Q ：小于第三四分位数所在组的各组累计频数（向上累计） 第三四分位数所在组的3311212h 1h :h 5o o o oo o f L L ∆=+⨯∆+∆∆∆下限 ：第三四分位数所在组的组距 ：第三四分位数所在组的组距4、众数（M ）（）未分组资料 先将所有数据顺序排列，观察某些变量值出现的次数最多，这些变量值就 是众数（2）分组资料 M 众数所在组的下限：众数所在组频数与前一组频数之差 ：众数所在组频数与后一组频数之差 ：众数所在组的组距、几何平均数11lg lg anti(lg )(2)1lg lg anti(lg )g g g g g gg g g X Nf X NX ========∑∑（M ）（）简单几何平均数 M 或 M M M 加权几何平均数M 或 M M M 注：若为组距式分组，则为组中值3112316)(1)111111...(2):312=23h h N h d o g h N Q Q NX X X X XNNf XX f X X -==++++==-≥≥-⋅∑∑、调和平均数（M 简单调和平均数（未分组） M 加权调和平均数（分组）M 注：若为组距式分组，为组中值 各组频数7、各种平均数的关系2M M M M 第五章、全距 R=X X 、四分位差 Q D、平均差=2=::X X Nf X XfX f X f -⋅-⋅∑∑（1）未分组资料 A D （）分组资料 A D 注：若为组距式分组，为组中值 各组频数4、标准差（S）（1）未分组资料(2)分组资料 注：若为组距式分组，为组中值 各组X X S-频数5、标准分 Z=社会统计学复习整理一、变量的测量层次61(2)37=1:83(o o oR R M M M o d o R X X SXN f f NNf X M X M X M S Sαα⋅⋅=-⋅=----==A D 、变异系数（）全距系数 V =A D平均差系数 V =（）标准差系数 V 、异众比率（非众数的频数与总体单位数的比值） V R 众数的频数、偏态系数())偏态=二、判断变量层次的技巧1.首先所有的变量都是定类变量。
第6章-3第6章-2参数估计(社会统计学)(社会统计学)
/2
-za/2
0
za/2
P( Z Z Z ) 1
2 2
P( Z
2
X
Z ) 1
2
n
P( x Z
2
n
x Z
2
n
) 1
区间[ X -Z α /2
≤ μ ≤ X + Z α /2 ]为待估参 n n
P X Z / 2 X Z / 2 1 n n
置信度为 1 的区间估计为 :
X Z / 2 , X Z / 2 n n
要求：n≥50,
S
例：某社区受教育程度的总体分布、方差都不知道。根据
2.37,2.93
2
95% 所以在置信度为99%的情况下，该厂女工平均从事 家务劳动时间的双侧置信区间为[2.37，2.93]。 [2.44，2.87]
正态总体均值的区间估计
（练习）
【例】假定2009 解：已知Ｘ~N(，82)，x＝78, n=10, 1- 级“社会统计学 = 0.95，Ｚ/2=1.96 ”考试成绩服从 总体均值的置信区间为 正态分布，从 2009 级同学中随 x Z 2 , x Z 2 机抽取 10 个同学 n n ，计算其平均成 8 8 绩为 78 分。已知 78 1.96 ,78 1.96 10 10 总体标准差 =8 73 .04 ,82 .96 分，试估计全部 2009 级同学的平 我们可以95％的概率保证2009级同学的 均成绩，给定置 平均分数在73.04～82.96分之间 信水平为0.95。
体参数所在范围，这个范围称作可信区间或置信区间， 相对而言比参数的点估计要精确的多。这种估计方法称
社会统计学重点归纳
社会统计学重点归纳社会统计学是研究社会现象和社会问题的一门学科，它运用数理统计的方法对社会现象进行分析和解释。
社会统计学的核心任务是通过收集、整理和分析社会数据，揭示社会现象背后的规律和趋势，为社会科学研究提供数据支持。
首先，社会统计学的基本概念和原理是我们了解的重点。
社会统计学的基本概念包括总体、抽样、变量、频数等。
总体是研究对象的全体，抽样是从总体中选取样本来代表总体，变量是研究对象的属性或特征，频数是某一变量取值的次数。
社会统计学的基本原理包括随机抽样、抽样误差、样本容量等。
了解这些基本概念和原理是进行社会统计学研究的基础。
其次，社会统计学的数据收集方法和数据分析技术是我们需要掌握的重点。
社会统计学的数据收集方法包括问卷调查、访谈调查、观察方法等。
问卷调查是通过编制问卷，向研究对象发放并收集回答的数据；访谈调查是通过面对面或电话等方式与研究对象进行交流，收集数据；观察方法是通过观察社会现象或行为，获取数据。
社会统计学的数据分析技术包括描述统计和推论统计。
描述统计是对数据进行整理、概括和展示，包括频数分布、频率分布、中心趋势和离散程度等指标；推论统计是根据样本数据推断总体特征，包括抽样分布、参数估计和假设检验等方法。
再次，社会统计学的应用范围和意义是我们需要关注的重点。
社会统计学在社会科学研究中起着重要的作用。
它可以帮助我们了解社会现象的分布和变化趋势，揭示社会问题的成因和解决方案。
社会统计学在人口学、经济学、社会学、心理学等学科中都有广泛的应用。
例如，人口统计学可以对人口的数量、结构、分布等进行研究，为制定人口政策和规划提供依据；经济统计学可以对经济发展的各个方面进行研究，为制定经济政策和决策提供支持；社会学统计学可以对社会问题和社会现象进行研究，为社会管理和社会改革提供指导。
最后，社会统计学的发展趋势和挑战是我们需要关注的重点。
随着社会的发展和变化，社会统计学也在不断发展和进步。
社会统计学的发展趋势包括数据科学的兴起、大数据的应用、人工智能的发展等。
社会统计学的基本知识
▪ 中国：白威廉的研究，白氏通过对中国大陆1972-1978年间迁 居香港的132位移民的访谈，得到了他们2865位邻居的数据， 发现：对于那些在“文革”前(1966年前)就年满20岁的同期群 案例来说，父亲的“受教育水平”与“职业地位”对子女的受 教育水平，父亲的“职业地位”与“阶级出身”对子女的“职 业地位”获得等，具有显著影响作用。但对于那些在“文革” 时期才年满20岁的同期群案例来说，作用却并不显著。
大 含糊
生活用品 家具 桌子
操作化
问卷设 计/ 调查
▪低
小
抽象层次 涵盖面
统计 分析
明确 特征
精选ppt
10
概念的分类
▪ 一类概念仅仅标识某类现象，是唯一的，如“太阳”、 “月亮”；数学上称为“常量”，如л。
▪ 另一类概念则往往包括若干个子范畴、属性或亚概念， 它们反映出概念所指称的现象在类别、规模、数量、程 度等方面的变异情况。如性别，职业，文化程度，意愿， 收入等
经验的人咨询 ▪ 建立研究假设：主要针对解释性研究，探索性和
描述性研究一般没有研究假设 ▪ 确立概念和测量方法 ▪ 设计问卷 ▪ 调查实施 ▪ 校核和登录 ▪ 统计分析与命题检验（研究假设）
精选ppt
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三、社会调查资料的特点
（一）随机性 ▪ 客观现象分为确定性的关系和非确定性的关系 ▪ 对确定性的关系，则存在“若A，则必有B”的确
精选ppt
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二、研究的基本过程
▪ 社会调查指的是一种采取自填式问卷或结 构式访问的方法，系统地、直接地从一个 取自总体的样本那里收集量化资料，并通 过对这些资料的统计分析来认识社会现象 及其规律的社会研究方式。
精选ppt
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具体的研究步骤（P1-7）
第一章 社会统计学的研究范围
1.狭义社会统计学的三种研究范围，本书 支持哪一种？
2.建立社会统计学学科体系的思路有哪两 种？本书支持哪一种？
3.社会统计指标的种类有哪些？
第二节 社会统计学学科体系 的建立和内容
一、社会统计学学科体系建立的两种思路 思路一： 社会统计学属特有统计方法 1.与经济统计学相对应 2.以专业统计为基础，但并非简单组合 3. 特有统计方法论，非通用统计方法论
如：袁方的《社会统计学》、黄德邻《社会统计》
第二节 社会统计学学科体系 的建立和内容
第一节 社会统计学的研究范围与 特征
二、狭义社会统计学的三种统计范围
社会 经济
社会 经济 科技
经济
环境
科
社会
技
二环结构
三环结构
四环结构
第一节 社会统计学的研究范围与 特征
三、社会统计学学科体系的特征
（一）研究客体的独立性 范围、内容 （二）研究方法的特有性 一般方法、特有方法 （三）内容结构的系统性与层次性 （四）与专业统计的相互渗透性 （五）学科体系的发展性
一、社会统计学学科体系建立的两种思路
思路二： 社会统计学属一般统计方法 1.研究定类、序、距、比四类测量尺度及
相应统计方法 2.类似于社统计学原理，但范围更广
如：吴寒光、徐小禾等的《社会统计学》 据现行教学体系安排， 此思路不完全正确
第二节 社会统计学学科体系 的建立和内容
二、本书的主要内容
第一章 社会统计学的研究范围与内容 第二章 社会人口统计 第三章 社会生活统计 第四章 社会教育统计 第五章 卫生与文体统计 第六章 社会保障统计 第七章 社会秩序与公共安全统计 第八章 社会结构与时间构成统计 第九章 非市场服务产出统计 第十章 社会发展水平的综合评价
社会统计学 卢淑华
社会统计学社会统计学是一门研究社会现象和问题的统计学科。
它通过收集、整理和分析大量社会数据，提供了对社会行为、社会关系和社会结构的科学视角。
社会统计学可以帮助我们理解社会的变迁和发展趋势，为社会科学研究和决策提供数据支持。
一、社会统计学的定义和作用社会统计学是统计学的一个重要分支，它关注社会领域的统计数据和现象。
社会统计学包括以下几个方面的研究内容：1.社会人口统计学：研究人口的数量、分布、结构和变动趋势等问题，包括人口普查、人口调查和人口统计分析等方法。
2.社会经济统计学：研究社会经济活动的数量、结构和变动趋势等问题，包括就业率、收入分配、消费水平等指标的统计分析。
3.社会调查统计学：研究社会问题和社会行为的数据收集和分析方法，包括问卷调查、面访调查和实地观察等技术手段。
4.社会健康统计学：研究社会健康问题的统计数据和分析方法，包括疾病发生率、医疗资源分布和保健水平等指标的统计分析。
5.社会环境统计学：研究社会环境问题的统计数据和分析方法，包括自然资源利用、环境污染和生态平衡等指标的统计分析。
社会统计学的作用主要体现在以下几个方面：1.揭示社会现象的特征：社会统计学通过大量统计数据的分析，能够揭示社会现象的数量、分布和变动趋势等特征，帮助我们更好地理解社会。
2.分析社会问题的原因：社会统计学可以对社会问题进行定量分析，帮助我们找到问题的原因和影响因素，为制定解决方案提供依据。
3.评估社会政策效果：社会统计学可以用于对社会政策的实施效果进行评估，了解政策对社会的影响程度和效果，为政策调整和优化提供参考。
4.提供决策支持：社会统计学可以为政府、企业和组织等提供科学的决策支持，帮助他们做出准确的决策，提高工作效率和决策的科学性。
二、社会统计学的方法和技术社会统计学主要依靠大量数据的收集、整理和分析来揭示社会现象和问题。
以下是一些常用的社会统计学方法和技术：1.问卷调查：通过编制调查问卷，对一定群体进行调查，收集社会数据和意见信息。
社会统计学复习重点
社会统计学第一章社会统计学的研究范围内容社会统计学是研究如何描述和分析社会生活与社会发展状况数量方面的科学。
从社会统计的学科性质可以看出，社会统计学学科体系具有以下主要特征：1，研究客体的独立性。
2，研究方法的特有性。
3，内容结构的系统性与层次性。
4，与专业统计的相互渗透性。
5，学科体系的发展性。
社会统计指标的种类分为；主观指标与客观指标，定类指标，定序指标，定距指标与定比指标。
问题：为什么要开展主观指标的搜集工作呢？1，主观指标调查是社会主义生产目的的要求。
2，补充客观指标的不足。
在实际运用时，应注意以下几点：1，对于同一现象，可以用不同类型的指标反映。
2，在采用指标体系法对统计客体进行统计描述时，应尽量采用同一层次统计指标，当较低层次的统计指标引人指标体系时，就会降低其测量层次。
3，对于定序指标或定类指标不能不加分析地直接将其转化成高层次统计指标。
第二章人口总量统计人口总量既可以从存量角度理解，也可以从流量角度理解，也可以从平均量的角度理解。
人口存量与人口流量的一般定义：人口存量指一定时点上具有某种特征(或处于某种状态)的人口总体。
人口结构又称人口构成，人口结构统计在于通过相应的计算方法揭示了人口结构的内在联系及其与社会经济因素的相互关系。
根据人口结构的性质大致可分为三大类，人口的自然结构，人口的地域结构和人口的社会结构。
人口年龄金子塔的横轴表示人口数或者人口构成，其中左侧表示男性人口，右侧表示女性人口，纵轴表示年龄。
研究人口再生产过程时应该注意的几点：1，不仅要注意人口群体数量的再生产，也要注意人口群体质量的再生产。
2，由于人口再生产有很强的惯性作用，所以在限制人口政策时要有长远观点。
3，应该注意人口群体的年龄结构。
反应人口增长率的指标有两个，一是人口增长率，一是人口自然增长率。
人口增长率是指人口增量与平均人口之比，反映一定时期内总人口的增长程度。
人口增长率和人口自然增长率之差为迁移增长率。
社会统计学(第六章新)
补充练习题
1、在某地区抽样调查7500名进城农民工，有稳定收 、在某地区抽样调查 名进城农民工， 名进城农民工 入的有1875人，在90％的置信度下，请估计该地 入的有 人 ％的置信度下， 区进城农民工有稳定收入的比例的置信区间？ 区进城农民工有稳定收入的比例的置信区间？ 要求结果精确到小数点后3位数 位数） （要求结果精确到小数点后3位数） 2、调查某厂职工的工资状况，随机抽取100名工人， 、调查某厂职工的工资状况，随机抽取 名工人， 名工人 调查得到他们的月平均工资为1200元，标准差为 调查得到他们的月平均工资为 元 200元。求在 ％的置信度下，全厂职工的月平均 元 求在95％的置信度下， 工资的置信区间是多少？ 工资的置信区间是多少？
S SE＝ ＝ n n
22
σ
均值抽样分布的基本特征（ 均值抽样分布的基本特征（续1） ）
4、如果将均值标准化，就可得到标准正态 、如果将均值标准化， 分布： 分布：
X－µ
σ
～
N（0，1） 假设检验的 基础
23
均值抽样分布的基本特征（ 均值抽样分布的基本特征（续2） ）
13
二、参数的区间估计
14
2.1 概念辨析
有关区间估计的几个概念： 有关区间估计的几个概念： 置信区间（ 置信区间（confidence interval) ——总体参数的估计范围； 总体参数的估计范围； 总体参数的估计范围 置信度（ 置信度（confidence coefficient) ——置信区间估计的可靠性； 置信区间估计的可靠性； 置信区间估计的可靠性 显著性水平（ 显著性水平（significance level) ——置信区间估计的不可靠的概率。 置信区间估计的不可靠的概率。 置信区间估计的不可靠的概率
社会统计学
社会统计学社会统计学 (1)1.基本概念 (16)统计学 (16)一门系统收集、整理、计算、分析和解释数据并从中得出结论的科学，通常被看成应用数学的一个分支 (16)分类 (16)描述统计 (16)概念 (16)用图表、表格和概括性的数字对数据进行描述 (16)内容 (16)搜集数据 (16)整理数据 (16)展示数据 (16)描述性分析 (16)目的 (16)描述数据基本特征 (16)找出数据的基本规律 (16)推断统计 (16)根据样本信息，对总体进行估计、假设检验、预测等推断 (16)内容 (16)参数估计 (17)假设检验 (17)目的 (17)对总体特征做出推断 (17)数理统计（关于统计的数理理论） (17)从量的方面分析事物之间的相互联系和相互作用，试图通过对事物量的规定性的分析来把握事物质的规定性，使人们从数据中（尤其是大量数据中）提取有意义的信息。
(17)社会统计学 (17)概念 (17)是一门系统地收集、整理、计算、分析和解释有关社会现象的数据资料的科学，旨在岁社会现象内部的各种联系和关系进行定量分析和统计处理。
统计分析针对的是变量。
(17)2.随机现象与基础概率 (17)随机现象及其特征 (17)随机现象 (17)具有统计规律的现象 (17)特征 (17)双重性 (17)偶然性 (17)在一次试验或观察中事件出现的可能具有偶然性；可能会出现 (18)统计规律性 (18)在相同条件下，进行大量重复试验或观察时，随机事件出现可能的大小是稳定的（概率论研究的内容） (18)偶然性和规律性关系 (18)单独的现象具有偶然性，但对于大量的现象，具有规律性。
(18)偶然事件（随机事件）的概率就是随机事件隐蔽着的规律。
(18)随机现象是概率论的研究对象，概率论是统计推论的理论（数学）基础，概率是统计推论的依据。
统计推论的所有数学表都是以概率为基础的。
(18)共同点 (18)在一定条件下事物出现只具有可能性不具备必然性，大量存在于自然经济社会领域内 (18)分类 (18)确定现象 (18)在一定的条件(S)下某种结果必然会发生的现象,此时现象的可能结果只有一个,并且事先就能够确定 (18)非确定现象 (18)指在某种条件实现后,某种结果可能发生也可能不发生的现象.也就是说,此时存在多种可能性,但究竟发生哪种结果事先却不能肯定 (19)概率 (19)定义 (19)随机事件：对随机现象进行的观察或试验称为随机试验。
社会实践中的社会统计学方法
社会实践中的社会统计学方法社会统计学是一门研究社会现象的科学，通过收集、整理和分析数据，揭示社会规律和趋势。
在社会实践中，社会统计学方法可以帮助我们更好地了解社会问题、制定政策和改善社会环境。
本文将探讨社会实践中的社会统计学方法，并以教育领域为例进行讨论。
一、数据收集与整理社会实践中的社会统计学方法首先需要进行数据收集与整理。
数据可以通过问卷调查、观察、访谈等方式获取。
以教育领域为例，我们可以通过问卷调查了解学生的学习情况、家庭背景、兴趣爱好等信息。
同时，观察教室环境、学生的行为和交流方式也是收集数据的重要手段。
收集到的数据需要进行整理和分类，以便后续的分析和应用。
二、数据分析与解读在社会实践中，数据分析是社会统计学方法的核心环节。
通过对数据进行统计和分析，可以得出一些有价值的结论和趋势。
在教育领域中，我们可以通过对学生的成绩数据进行统计，了解学生的学习情况和优劣势，并制定相应的教学策略。
同时，还可以通过对家庭背景和学习成绩的相关性进行分析，探索家庭环境对学生学业的影响。
数据分析的结果需要进行解读，以便更好地指导实践和决策。
三、趋势预测与政策制定社会统计学方法还可以用于趋势预测和政策制定。
通过对历史数据的分析和比较，可以预测未来的社会趋势和发展方向。
在教育领域中，我们可以通过分析学生人数的增长趋势和就业市场的需求变化，预测未来教育资源的需求和配置。
同时，也可以通过对不同教育政策的效果进行评估，为政府制定更科学的教育政策提供参考。
四、社会问题研究与解决社会统计学方法还可以用于研究和解决社会问题。
通过对社会问题的数据收集和分析，可以深入了解问题的本质和原因，为解决问题提供依据和方向。
以教育领域为例，我们可以通过对学生辍学率、教育资源分配不均等问题的调查和分析，找出问题的症结所在，并提出相应的解决方案。
通过社会统计学方法的应用，可以更加科学地解决社会问题，提高社会效益。
总结起来，社会实践中的社会统计学方法是一种重要的研究工具和决策依据。
社会统计与数据分析社会问题研究的方法与应用
社会统计与数据分析社会问题研究的方法与应用社会统计与数据分析 - 社会问题研究的方法与应用社会问题是任何一个社会都不可避免的存在。
解决社会问题需要深入调查和分析，并利用可靠的数据进行科学决策。
社会统计与数据分析作为一种有效的研究方法，对于社会问题的解决具有重要意义。
本文将探讨社会统计与数据分析在社会问题研究中的方法与应用。
一、社会统计的概念和作用社会统计是指运用统计学原理和方法，对社会现象、社会问题进行组织调查和分析，获取相关数据，揭示社会规律的一种研究方法。
社会统计的作用主要体现在以下几个方面：1. 提供客观数据：社会统计能够通过对社会现象的调查和数据整理，提供客观的、可信的数据。
这些数据为社会问题的研究和分析提供了基础。
2. 揭示规律：社会统计通过对数据的分析和统计，揭示社会问题的规律和趋势。
这有助于我们更好地理解社会问题的本质和发展趋势。
3. 支持决策：社会统计为制定政策和解决社会问题提供了科学依据。
决策者可以基于社会统计的数据和分析结果，制定更科学、更有效的对策。
二、社会数据分析的步骤和工具为了充分利用社会数据进行问题研究，社会数据分析成为一项关键的工作。
下面是社会数据分析的基本步骤和相关工具：1. 数据获取：首先需要获取与研究问题相关的数据。
可以通过问卷调查、实地观察、官方统计数据等方式收集数据。
2. 数据清洗：获得数据后，需要进行数据清洗，将不完整或错误的数据进行修正或删除。
这样可以确保后续分析的准确性。
3. 数据分析：在数据清洗完毕后，可以利用统计学方法对数据进行分析。
常用的数据分析工具包括SPSS、Excel和R等。
4. 结果呈现：分析出的结果需要以清晰、直观的方式呈现。
可以使用图表、报告和可视化工具等来展示数据分析结果。
三、社会统计与数据分析的应用领域社会统计与数据分析广泛应用于社会问题的研究和解决。
以下是几个常见的应用领域：1. 教育领域：社会统计与数据分析可以用于教育政策的制定和教育质量的评估。
社会统计学第4章 相关测量法与测量层次
2N (Mx My)
25 (11)
因此，研究不同层次的变量应采用不同 的相关系数。
注意2
rs适用于定序变量，它研究的是变量 间的等级是否存在着相互关系。
rs是以变量没有相同等级为前题 的。如果相同等级不太多的话， 可采用平均等级的方法来讨论等 级相关。
例2. 为研究考试中学生交卷的名次是否 与成绩相关，进行以下12名学生的抽样
(1-1)2 (3-3)2 (2-2)2 (4-4)2 (5-5)2
如果双方家庭严格按照高配低、低配高则 称作完全的负等级相关，这时等级差的平 方和达极大值。
(1-5)2 (2-4)2 (3-3)2 (4-2)2 (5-1)2
可见，等级相关的大小和等 级差平方和的值有关。斯皮 尔曼等级相关系数就是以上 述讨论的等级差的平方和为 基础来讨论等级相关的。
态度
容忍 反对 总数
性别
男
女
96
18
24
62
120
80
总数
114 86
200
解：性别是自变量，态度是依变量， 不对称关系
M y 114, my 96 62 158, N 200
yx
my My N My
158 114 0.51 200 114
即表示中等相关,用x预测y(即用性别预 测态度)可以减少51%的误差。
为零。
1 一般情况
2.Q系数(尤拉的Q系数)Yule`s
Q ad bc ad bc
1 Q 1
对于Q系数，只要a、b、c、d 中有一个是零，则 Q 1。
设想有如下结果：
未感冒
新药 50
患感冒
0
安慰药 28 22
现在对上表计算系数和Q系数
社会统计学-参数估计
置信区间：区间估计是求所谓置信区间的方
法。置信区间就是我们为了增加参数被估计 到的信心而在点估计两边设置的估计区间。 区分精确性与可靠性 显著性水平 α ：表示用置信区间来估计的 不可靠的概率。
1- α ：表示置信区间估计 的可靠性（把握度）。例如置信水平取 0.90。 抽样平均误差 与概率度 Z 抽样平均误差 ：样本均值抽样分布的标 准差。反映在参数周围抽样平均值的平均变 异程度。 越大，样本均值越分散。
常用于列联表检验。
2014-11-8
8
点估计：是以一个最适当的样本统计值来代表总体
参数值。 具体说，用样本均值 作为总体均值的点估计值。 用样本方差 作为总体方式差的点 估计值。 估计量如果具有无偏性、一致性和有效性，就可以 认为这种统计量是总体参数的合理估计或最佳估计。
无偏性：要求统计量抽样分布的均值恰好等于被估 计的参数之值。比如，中心极限定理告诉我们，样 本均值抽样分布的均值恰好等于总体均值，因此用 样本均值估计总体均值就满足这个标准。但绝不是 说任何 的值将等于μ。 一致性：当样本容量逐渐增加时，统计量越来越接 近总体参数。 要求统计量随着样本容量n的增大以更大的概率接 近被估计参数。
X
2、样本方差S2的分布 样本方差
是随机变量，
当总体为正态分布时，
S2的分布与
分布相
联系。
～
2014-11-8
7
分布回顾 该分布是指一些相互独立、服从标准正态分布 的随机变量平方和的分布。 即从正态分布总体中抽取出来的样本，经过标 准化后，它的平方和服从 分布。 ～ （n-1）
当Xi表示的是变量，其取值是0和1。如果A类
（X=1）出现了m次,我们用样本的成数P作为总 体的估计值。
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81.0%(289/357) 19.0%(68/357)
100.0% (357)
从上表可知，受过大学以上教育的被调查者绝大多
数（占95.8%）是投票的，受教育程度在大学以下的被调 查者虽多数也参与投票（占67.9%）,但后者参与投票的百 分比远小于前者；前者只有4.2%弃权，而后者则有32.1% 弃权。两相比较可知，受教育程度不同，参与投票的行
第十二章 相关与回归分析
第一节 相关关系及种类 第二节 定类变量的相关分析 第三节 定序变量的相关分析 第四节 定距变量的相关分析 第五节 回归分析
社会上，许多现象之间也都有相互联系，例如： 身高与体重、教育程度和收入、学业成就和家庭环境、 智商与父母智力等。在这些有关系的现象中，它们之 间联系的程度和性质也各不相同。
大学以上
大学以下
60.0%(100/167) 60.0%(114/190) 40.0%(67/167) 40.0%(76/190)
100.0% (167))
100.0% (190)
60.0%(214/357) 40.0%(143/357)
100.0% (357)
2. 相关方向：正相关和负相关 所谓正相关关系是指一个变量的值增加时，另一变
量的值也增加。例如，受教育水平越高找到高薪水工作的 机会也越大。而负相关关系是指一个变量的值增加时，另 一变量的值却减少。例如，受教育水平越高，理想子女数 目越少。要强调的是，只有定序以上测量层次的变量才分 析相关方向，因为只有这些变量的值有高低或多少之分。 至于定类变量，由于变量的值并无大小、高低之分，故定 类变量与其他变量相关时就没有正负方向了。
由于数学手段的局限性，我们以学习线性相关为主。在 统计学中，通过分段处理线性相关也可以用于处理曲线相 关。
第二节 定类变量的相关分析
本节内容： 1. 列联表 2. 消减误差比例 3. λ系数 4. τ系数
1. 列联表
列联表，是按品质标志把两个变量的频数分布进 行交互分类，由于表内的每一个频数都需同时满足两个 变量的要求，所以列联表又称条件频数表。
投票行为
受教育程度X
Y 大学以上 大学以下
投票
160
129
289
弃权
7
61
68
合计：
167
190
357
投票行为Y
投票 弃权
受教育程度X
大学以上
大学以下
95.8%(160/167) 67.9%(129/190) 4.2%(7/167) 32.1%(61/190)
100.0% (167)) Nhomakorabea100.0% (190)
3. 因果关系与对称关系
因果关系中两个变量有自变量（independent Variable)和因变量(dependent Variable)之分：
（1）两个变量有共变关系； （2）因变量的变化是由自变量的变化引起的； （3）两个变量的产生和变化有明确的时间顺序，前者 称为自变量，后者称为因变量。 表现为对称关系的相关关系，互为根据，不能区分自 变量和因变量，或者说自变量和因变量可以根据研究目的 任意选定，例如身高和体重之间的关系。
自己志愿
快乐家庭 理想工作 增广见闻
总数
知心朋友志愿
快乐家庭 理想工作
增广见 闻
28
9
3
2
41
7
2
4
4
32
54
14
总数
40 50 10 100
两个边际分布：
条件频数表中各频数因基数不同不 便作直接比较，因此有必要将频数化成 相对频数，使基数标准化。这样，我们 就从频数分布的列联表得到了相对频数 分布的列联表(或称频率分布的列联表)。 下表是r×c相对频数分布列联表的一般 形式。
为不同，因此两个变量是相关的。
[例A2]试把下表所示的频数分布列联表，转 化为相对频数条件分布列联表和自变量受到控制 的相对频数条件分布列联表，并加以相关分析。
投票行为 Y
受教育程度X
大学以 上
大学以 下
投票
100
114
214
弃权
67
76
143
合计：
167
190
357
投票行为Y
投票 弃权
受教育程度X
本书第十章提出了两总体的检验及估计的问题，这 意味着我们开始与双变量统计方法打交道了。双变量 统计与单变量统计最大的不同之处是，客观事物间的 关联性开始披露出来。这一章我们将把相关关系的讨 论深入下去，不仅要对相关关系的存在给出判断，更 要对相关关系的强度给出测量，同时要披露两变量间 的因果联系，其内容分为相关分析和回归分析这两个 大的方面。
r×c相对频数分布列联表的一般形式
在相对频数分布列联表中，各数据为各分类 出现的相对频数(或者频率)。将频数 化成相对 频数 有两种做法：
①相对频数联合分布
两个边际分布
或
②相对频数条件分布
或
r×c相对频数联合分布列联表
控制X，Y相对频数条件分布列联表
控制Y，X相对频数条件分布列联表
[例A1]试把下表所示的频数分布列联表，转 化为自变量受到控制的相对频数条件分布列联 表，并加以相关分析。
4. 单相关和复相关 从变量的多少上看，单相关只涉及两个变量，亦称二元
相关；三个或三个以上变量之间的关系称为复相关，亦称多 元相关。 5.直线相关和曲线相关
从变量变化的形式上看，如果关系近似地表现为一条直 线，称为直线相关或线性相关；如果关系近似地表现为一条 曲线，则称为曲线相关或称为非线性相关。
例如，某区调查了357名选民，考察受教育程度与投 票行为之间的关系，将所得资料作成下表，便是一种关 于频数的列联表。
2×2频数分布列联表的一般形式
习惯上把因变量Y放在表侧，把自变量X放在表头。 2×2列联表是最简单的交互分类表。 r×c列联表 r(row)、c(column)
r×c频数分布列联表的一般形式
第一节 变量之间的相互关系
1. 相关程度
完全相关，指变量之间为函数关系；完全不相关指变 量之间不存在任何依存关系，彼此独立。不完全相关介于 两者之间。不完全相关是本章讨论的重点。
由于数学手段上的局限性，统计学探讨的最多的是定 距—定距变量间能近似地表现为一条直线的线性相关。在
统计中，对于线性相关，采用相关系数（记作r）这一指标 来量度相关关系程度或强度。就线性相关来说，当r ＝l 时，表示为完全相关；当r =0时，表现为无相关或零相 关；当0< r <1时，表现为不完全相关。