你一定要會的研究工具：社會統計

輕鬆培養統計鑑賞力
․資料處理及統計應用力
․計算邏輯與軟體操作力
․理解學術文獻的識讀力

Joseph F. Healey的《你一定要會的研究工具：社會統計》成為國內公私立大學社會學系社會統計課程教材由來已久。本書作者不會告訴你統計學是「有趣的」，也不會跟你說不費吹灰之力就能掌握這本書的內容。但是作者不拘泥於公式推導，著重於統計在社會科學研究中的應用與詮釋；不執著於繁複計算，引入SPSS統計軟體讓你具有處理真實資料的能力；在為你拆解每一步計算過程中，也一併拆解你接近統計的每一道阻力。保證你不會淹沒於抽象證明、公式推導或數學理論中，這些挫敗的學習經驗都是不必要的。

作者簡介

Joseph F. Healey
美國維吉尼亞克里斯托夫紐波特大學（Christopher Newport University）社會學名譽教授。他在維吉尼亞大學取得社會學與人類學博士學位。他的研究興趣聚焦於少數種族與族群、社會運動、暴力與社會等。著有《多樣性與社會：種族、族群與性別》、《統計學：社會研究的工具》，後者是社會學系與社會工作學系社會統計的經典教材，闡述統計學在社會科學研究中的重要性與應用。


譯者簡介

巫麗雪
東海大學社會學博士，目前為輔仁大學社會學系副教授。研究興趣橫跨老年社會學、社會階層與社會流動、成人初期的生命歷程轉變、量化方法。近期研究側重於老年社會參與影響主觀福祉的機制、女性工作－家庭交織的軌跡樣態、與青年就業歷程及其影響因素。

翁志遠
美國愛荷華州立大學社會學博士，目前為輔仁大學社會學系副教授。研究興趣涉及健康不平等、壓力過程、老化與生命歷程、量化方法。近期研究檢視可能影響身心健康的各種社會、經濟、心理之關連因子，包括債務、族群身分、教育、宗教信仰與性別角色態度等。

張明宜　
政治大學教育學博士，目前為輔仁大學社會學系助理教授。研究興趣包括社會網絡、教育社會學和量化方法等領域。近期研究以人際網絡為核心，分別探討社群媒體上的人際互動與區隔對於個人身心福祉的影響、以及班級脈絡與友誼網絡對於青少年身心發展的影響。

統計是社會學與其他社會科學（包含政治學、社會工作、公共行政、刑事司法、都市研究、與老年學）日常語言的一部分。這些學科以研究為基礎，經常使用統計資料來表達知識與討論理論和研究。為了參與這些學科的對話，你必須掌握研究、資料分析和科學思考的語彙。統計的知識將讓你能夠瞭解專業的研究文獻、自己執行量化的研究、有助於累積社會科學的知識，並充分發揮你做為一位社會科學家的潛力。

儘管至關重要，但學習（和教導）統計學可能是一大挑戰。社會科學領域的統計學教室裡，學生的數學能力通常十分分歧，同樣地也有十分多樣化的職涯目標。他們常常不知道他們為何需要學習統計學，也常需要處理對數學的焦慮。這本書介紹了社會科學的統計分析，同時也想解決這些現實的問題。

這本書對數學能力作了最小的期待（閱讀簡單公式的能力，幾乎足夠為本書所有的教材做準備了），且具有各種能夠幫助學生成功分析資料的特性。這本書是專門為社會學和社會工作學系所編寫的教科書，但也有足夠的彈性能使用於任何具社會科學基礎的學門。

本書是以中間程度為撰寫目標，其目的是展示統計學對社會科學的價值與相關性。我強調在社會科學研究的脈絡下解釋與理解統計資料，但並未犧牲全面性或統計的正確性。數學解釋保持在初階層次，這對初次接觸社會統計者而言是恰到好處。舉例來說，我沒有處理正式機率理論，取而代之的是在第5 章與第6 章討論常態曲線與抽樣分布的概念，以非正式和直觀方式介紹與理解推論統計的必要背景。

這本書不會告訴你統計學是「有趣的」，也不會跟你說不費吹灰之力就能掌握這本書的內容。但是，學生也不會淹沒於抽象證明、公式推導或數學理論中，這些挫敗的學習經驗都是不必要。

前言
序言：回顧基礎數學
第1章 導論

第一篇 描述統計
第2章 基礎的描述性統計：表格、百分比、比值與比率、和統計圖
第3章 集中趨勢量數
第4章 離散趨勢量數
第5章 常態曲線

第二篇 推論統計
第6章 引介推論統計、抽樣分配與估計
第7章 假設檢定 I：單一樣本
第8章 假設檢定II：兩個樣本
第9章 假設檢定III: 變異數分析
第10章 假設檢驗IV：卡方檢定

第三篇 雙變項的關聯量數
第11章 名義與順序層次變項的雙變項關聯
第12章 等距－比率層次變項的雙變項關聯

第四篇 多變項分析技術
第13章 淨相關、多元迴歸與相關

附錄
名詞彙整
索引

第1 章
導 論

學習目標
完成本章的學習，你將能夠：
1. 描述統計學在社會科學中有限但又關鍵的角色。
2. 區分統計學的三種應用並且知道在何種狀況使用是較為適切的。
3. 辨識與描述測量的三種層次，針對每一種測量層次都能舉出正確的變項範例。

使用統計
本教科書最重要的主題之一是展現統計學是用來分析與瞭解資料、做為和他人溝通我們的結論的有用工具。為了強調這個主題，每一小節將會以一系列統計學可以有效應用的情境開始。在這個導論章節，我們將聚焦於一般範例，但在其他章節，這個部分將強調每個章節所呈現之特定統計方法的可用之處。
統計學將可以用在：
• 展現吸菸與癌症間的關聯。
• 測量政治偏好，包括特定公職候選人受歡迎程度。
• 追蹤人們對於同性婚姻、墮胎、以及其他具爭議性議題的態度。
• 比較不同地區（城市、洲、國家）的生活費用（房價和租金、物價與油價、健康照護等等）。
• 測量不同職業員工的生產力與效率，包括工廠工人、電腦程式設計人員、專業運動員等等。

為什麼要學習統計？
學生通常會好奇學習統計的價值何在？這些數字與公式如何能幫助我們更瞭解人類與社會？當我們一章章的學習下去，統計學的價值就會變得愈來愈清楚，但此時，我們可以利用研究（research）來展現統計的重要性：研究是一項嚴謹且非常仔細的回答研究問題、檢驗研究構想、驗證理論的歷程，研究有各種不同形式，但統計在量化研究（quantitative research）計畫或是以數據形式蒐集資訊或資料（data）之專案計畫中都極為重要。統計（statistics）是社會科學利用數學技術來分析資料，藉以回答研究問題與驗證理論。

為什麼學習如何處理資料是非常重要？一方面，我們可以看到某些社會科學中非常重要且極具啟發性的作品實際上完全沒有利用統計方法，因此，在科學探究中僅僅只是呈現數字實際上無法說明什麼。

另一方面，資料又是研究者所能獲得的最值得信賴的資訊，因此，值得特別關注。經由仔細蒐集的資料結合精細的分析實際上是建立任何理論時最強的、最客觀的證據支持，將有助於強化我們對於這個社會世界的理解。

讓我們更清楚的澄清一個重點：僅僅只是蒐集資料本身是永遠不夠的（或者是，蒐集任何形式的資訊）。即使是經由非常仔細的資訊蒐集，這些數字本身實際上無法說明什麼，研究者必須利用統計方法非常有效的去組織、評量、與分析這些資料才能讓數字說話，同時，缺乏對於統計分析方法良好的理解，研究者也無法有意義的呈現這些資料，而缺乏對統計方法的適當應用，資料本身是沒有用的。

對於社會科學而言，統計是不可缺少的工具，因為它們提供了研究大量有用的技術，供研究者評估其研究構想與驗證其理論。下一單元將會更清楚地說明理論、研究與統計間的關係。