线性回归模型是一个非常有效且重要的数据分析方法，但它的局限性是要求因变量是定量变量（定距变量、定比变量）而非定性变量（定序变量、定类变量）。但在许多实际问题中，经常出现因变量有两个或三个分类的情况，此时就需要应用logistic回归分析。本书系统地把logistic回归与线性回归模型的OLS的R2、估计标准误差、t比率

在经济学、政治学、社会学、心理学和教育学等学科领域，因子分析法应用广泛。本书作者用明确的数据分析例子，详细介绍了因子分析的不同方法，以及它们在何种情况下最有用。更深入探讨了验证性和探索性因子分析的差别和因子旋转的各种标准。特别值得一提的是对不同形式的斜交旋转的讨论，以及如何解释从这些分析中得到的各项系数。此外，作者也回

本书介绍了二层模型及其拟合方法，包括数据准备、模型估计、模型解释、假设检验、模型假设条件检验及中心化，并介绍了多层次模型的扩展应用，包括对非连续型因变量和非正态分布型因变量的处理以及使用多层次方法分析纵向数据和构建三层模型的方法。

本书是一部试图教会读者如何用微分方程分析社会科学研究中的若干间题的著作，是格致方法·定量研究系列丛书之一。当前社会科学研究方法中普遍存在数据离散问题，但政治与社会变迁大多是一个连续的过程，而微分方程作为一种用来描述随时间连续变化的现象的数学方法，处理此类问题非常合适。本书集中讨论了微分方程组的求解方法，介绍了解算一阶微

本书着重回答了三个问题,即:什么是博弈论,博弈论如何应用,博弈论为什么是正确的?作者在书中认真地讨论了这三个问题,在讨论的同时尽量避免了使用非常复杂的数学推导,做到了不过分“数学化”。为了便于数学基础较浅的学生跟上课程进度不至于太吃力,本书同时提供了必要的数学支持内容。本书涉及的专题包括,合作博弈论、贝叶斯决策理论、不

《对数线性模型》是好的对数线性模型教学材料之一，不仅讨论了一般对数线性模型，还讨论了logit模型，这一模型通过分析作为自变量函数的因变量的期望发生比来检验自变量与因变量之间的关系。作者从处理二分变量的方法开始，逐步形成一个处理多类别变量的方法。在理论阐述的过程中，作者还使用了大量的来源于政治社会学的例子，每个例子都阐

本书是格致方法定量研究系列之一种，重点在于介绍如何在logistics回归中用乘积项来进行交互效应分析。作者首先回顾了如何用概率、发生比和对数发生比的形式解释logistics回归的结果，然后介绍了双向交互效应和三向交互效应。之后，作者进一步讨论了更复杂情况下交互效应的解释方法，包括分类和连续变量的交互效应、两个连续变

《数据分析概论》研究对象是社会科学的研究数据。数据分析可以赋予事实意义，好的数据分析能为所研究的社会现象提供合理的描述和解释。 本书旨在为定量研究数据分析的每一步提供统计学基础。作者讨论了数据搜集的意义、一元统计、对相关性的测量、显著性检验、简单和多元回归，并给出了大量的数学公式，使得读者能更好地理解这些内容。

回归诊断是用于探索存在于回归分析中问题及判断某些假设是否合理的一种技术。《回归诊断简介》主要回顾蕞小二乘线性回归，讨论多元回归中共线性的问题，处理奇异与强影响数据，探讨误差非线性、不一致的误差方差和非线性问题，简要阐释离散数据产生的问题，介绍基于蕞大似然法、计分检验和构造变量的较复杂的诊断方法。*后，探讨了如何将介绍的

《广义线性模型导论》系统介绍了广义线性模型的概念基础和基本原则，通过具体案例和SAS统计软件阐释了将logistic回归等整合到拟合广义线性模型架构中的方法。本书的目的在于，向熟悉经典线性模型的普通社会科学研究者展示，如何从线性回归模型推广到非连续自变量的其他模型，而不失这两种模型间的共同根基及相似性。