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量化数据分析：通过社会研究检验想法 译者序言
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在我上研究生阶段和查阅文献的过程中，曾读过不少Donald J.Treiman教授的研究文章——他的朋友们都亲切地称呼他Don。因为没有系统地受过统计学训练，所以我将他的文章作为理解统计方法和指标解释方面的范本，在不理解一些模型的原理的时候，也常常重读他的文章以寻求答案。可以说，他的文章是我学习统计学的指南。
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第一次见到Treiman教授是在2008年夏天，当时我与谢宇教授一起负责主持北京大学—密歇根大学学院社会调查与定量分析实验室的暑期课程，邀请Treiman教授讲授“量化数据分析”课程，我同时作为助教之一辅助他的教学，与其说是助教，还不如说是学员——我完整地听完他4个星期的讲课，并认真完成每次作业。当时，课上有98名学生，加上旁听的有100多人。自己也做教师多年，但Don驾驭课堂的技巧和能力依然令我十分佩服。他在课堂上讲解清晰、逻辑性强、循序渐进，且说话风趣，课堂气氛十分活跃。他一丝不苟，对学生提出的每个问题都认真思考，给予解答，并常常提供丰富的补充资料。他的讲解就像他的文章一样，清晰、简洁、透彻，容易理解。这次暑期课的讲义用的就是已出版的本书英文版的校对稿。当上课前拿到Don发给我的校对稿时，我用了2天的时间将它通读了一遍，感叹不愧是凝聚了他几十年教学、研究心得的一本好书，当时就下决心再进一步精读此书，并翻译成中文，让更多的中国读者受益。
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当我向他表示希望翻译此书时，Don非常高兴，并主动联系美国的出版社，希望给予版权等方面的帮助；随后又将他的详细讲义和资料发给我，以便我透彻理解此书。在书即将出版的时候，当他得知我在密歇根大学人口研究中心访问时，就马上给编辑写信，请编辑将书直接寄给我。离开的前一天晚上才收到美国出版社寄给我的书。于是，在回北京的飞机上，我又一次通读了此书。
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2011年初，我完成了译稿，并且前后校对了三遍，反复斟酌一些中文用词的习惯。为了理解和翻译得更加准确，尤其是考虑到更加符合中文的表达习惯，Don建议再多请几位修习过此课程的同学帮忙校对（尽管我与社会科学文献出版社签订的出版合同要求5月底前交付书稿，但出于保证翻译质量的考虑，出版社同意延期半年）。这些同学不仅参加过2008年北京大学—密歇根大学学院的暑期课程，而且分别在香港科技大学和加州大学洛杉矶分校聆听过Don亲自授课。我们采取每章轮流由两人校对的工作方式，最后由我统一审校。无论在翻译还是审校的过程中，当遇到不理解的内容和有疑问的地方时，均得到Don详细、耐心的讲解和回复，这使我进一步加深了对本书的理解。
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当翻译、校对工作基本完成时，鉴于Don对中国文化的了解和对中国社会问题的研究兴趣，我也希望Don借此书中文版出版之际，跟中国学生、读者谈谈他多年做中国研究的体会。当我约他为中文版写序时，他欣然同意。同时，我们在这本书的封面上看到Don第一次有了正式的中文名字。虽然Don从事中国研究十多年，他的中译名也曾以多种形式（如特雷曼等）出现过，但多是英文直译，没有得到Don的认可。然而，从此书在中国面世开始，以及在未来以中文发表的文章、著作中，Don决定正式使用他的中文名字——唐启明。
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组织、协调工作是很繁琐的工作，在这里我要特别感谢宋曦同学在校对过程中出色的组织工作。参与本书校对工作的有：宋曦（加州大学洛杉矶分校博士研究生，负责校对第1～4章、第8章、第10章、第12章，以及英文版序言、导言、附录和作者介绍）、李兰（香港科技大学硕士，负责校对第1～4章、第8章、第10章、第12章，以及英文版序言、导言、附录和作者介绍）、李骏（香港科技大学博士候选人，负责校对第5章、第7章、第9章、第11章、第13～14章）、叶华（香港科技大学博士候选人，负责校对第6～8章、第13章、第15～16章）、郑冰岛（香港科技大学博士候选人，负责校对第6章、第9章和第11章）、张卓妮（香港科技大学博士，负责校对第14～15章）。最后，李骏负责翻译了Don为中文版写的序言，张卓妮和宋曦对此做了校对。在此向参与校对的6位同学表示衷心的感谢。
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最后，在此感谢社会科学文献出版社的编辑杨桂凤女士给予的理解和帮助。同时感谢谢宇教授、郭志刚教授和郑晓瑛教授的支持和鼓励，并再次向Don表示感谢，感谢他在联系版权的过程中给予的无私帮助，在翻译和校对的过程中给予的耐心、细致的解答。
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由于译者的能力和知识有限，在翻译过程中难免会有理解不当或错误的地方，恳请读者和同行批评指正。
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任强
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2011年9月于北京大学人口研究所
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量化数据分析：通过社会研究检验想法 导言
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在社会科学领域，研究生所学的统计课程常常被当作数学课程来对待，过多地强调数学推导和证明，这是很常见的，甚至在进行实证研究的时候——实证研究之所以经常被称作统计学，是因为要概括数据，描述变量之间的关系，要依据样本对总体做推论——学生们对所学的知识该作何用，经常表现得很迷茫。也就是说，不知如何将他们所学到的统计方法运用到实际研究中去。
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本书的核心思想就是学习应用统计技术。我设想你们已经掌握了研究生一年级的统计课程，最好是社会科学系或专业学院所设的统计课程。它包括基本的统计学概念，至少涉及常规最小二乘回归，最好有一些逻辑斯蒂回归知识。但是，现在你想成为一名应用定量分析研究者，分析抽样调查或其他定量数据集，以支持你所涉足领域的大量文献知识，最后发表你的研究结果。这本书正是为你而设计的。它是基于两个小学期的课程和我在加州大学洛杉矶分校过去30多年的教学经验，并跟踪社会学和其他社会科学领域定量分析方法最新的发展成果写成的。
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当今发表在社会学和其他社会科学顶级刊物上的文章所使用的各类度量或统计方法大大不同于多年以前。他们大量借鉴计量经济学、心理学、生物统计学，甚至数理统计学的最新进展——每年都有新进展。因此，我过去认为一些内容在第一年的定量方法课程中讲授太难（例如，固定效应和随机效应模型），但现在在发表的社会学文章中却很常见。这使我觉得非常有必要将它们也纳入我的课程教学和这本教材中。
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各章介绍
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本书从分析非实验数据最基本的方法（百分数表）开始介绍。第1～3章阐述列联表的基本逻辑，并介绍关于如何制表的许多技术细节（使得此类表简单易读）。在这三章中有两个核心思想：如何确定百分数表的方向问题和统计控制的概念。根据我的教学经验来看，第一个问题对一些学生来讲是困难的——甚至要比处理后面章节介绍的复杂数学公式困难得多。因此，即使你们认为自己已经掌握了百分数表，我仍希望你们认真学习这几章。这样做将会使你们受益匪浅。
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第4章是关于计算的介绍。我会介绍怎样管理数据以便于计算机分析，怎样使用统计软件进行分析。本书将使用Stata软件包，我会提供使用Stata的一些建议。本章中的介绍也同样适用于其他统计软件包，比如SPSS和SAS。
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第5～7章讲解常规最小二乘相关和回归，这是社会科学中统计分析的基础。这些过程提供了一种量化某些数量结果与其决定因素之间关系的方法。例如，在其他影响因素保持不变的情况下，我们期望在多大程度上人们收入的不同是由他们的受教育水平不同导致的？它们同样提供了一种如何评估预测结果的方法。例如，收入差异在多大程度上能被归结为教育、性别、种族等方面的不同。第5章主要讲解双变量相关和回归，让读者对相关和回归统计有逻辑直觉，并在解释相关和回归统计结果时注意一些常见错误。第6章介绍多元回归，用于当一个因变量有几个自变量的情形，同时介绍“虚拟”变量或二分变量的概念，这需要特别的处理方法。通过使用虚拟变量和“交互项”，我提出一种思路来评价不同人群的社会过程是否不同这个社会科学中常见的问题。第7章介绍了在回归框架内检验相关假设的多个“窍门”。
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社会科学家在使用大多数数据时会受到“缺失数据”的困扰——某些个人在某些变量上缺失信息。第8章回顾了处理缺失数据的方法，并在最后部分以目前最新的方法为例，讲解如何进行缺失数据的多元估算。
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接下来的第9章讨论抽样及其在统计分析中应用的问题。尽管前面各章都假设是简单随机抽样，但是，多数常规人口抽样实际上是复杂的、多阶段抽样。要正确分析这些抽样数据，我们在计算标准误的时候就需要考虑到观测值之间的“聚类”（clustering）特征。本章介绍处理这种特征的抽样估计（survey estimation）方法。
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