《社会统计的数学基础》是一本集中讨论社会科学研究中的数理基础知识的小册子，其内容涵盖了许多数学和统计学中容易被人忽视却又至关重要的话题，如矩阵、线性代数、积分、概率理论及统计分布等。全书首先介绍了有关矩阵、线性代数和几何向量的基本概念，然后简单回复了一些基础数学，简述了微积分入门知识，接着对应用统计学中广泛运用的概率及统计推理进行了概述，最后阐述了线性最小二乘法回归这一统计方法的发展过程。《社会统计的数学基础》不仅可以协助研究生及社会统计工作者进行研究，而且是对定量方法研究的重要补充。

《统计学:从数据到结论(第3版)》内容简介：不知读者们是否意识到，统计已经渗入到人们的社会、生活、工作等各个领域。每天新闻媒介报道的各个方面都离不开各种统计数据和各种分析与预测。人们可能对于这些统计内容觉得习以为常，也可能会有一些好奇或神秘感。由于国情不同，统计的地位与人们对统计的看法也不同。在发达国家，一般民众觉得统计学和数学类似，是一门高不可攀但极易找到满意工作的学问。在中国，又有一些人认为统计就是处理政府报表的职业。但自从中国向世界开放之后，越来越明确的一点是，没有什么学科或领域能够真正离开统计。

《STATA实用教程》通过使用大量实际数据，详细讲解统计分析软件Stata的基础知识与基本技能，介绍应用于实际学习与工作中的统计分析方法，并讨论绘图、数据管理以及编程等高级技术。读者可以通过《STATA实用教程》清楚地了解Stata是怎样将特定的数据处理、统计分析技术与计算机技术结合起来的，并在此基础上熟练使用Stata来解决和完成学习、研究及工作中的实际问题与任务。

《SPSS11统计分析教程:基础篇》为《SPSS 11.0统计分析教程》的基础篇，由3部分16章及3个附录组成。主要内容包括：SPSS数据分析实例，数据编辑窗口用法及Transform/Data菜单详解，SPSS编程操作入门，SPSS结果窗口用法和Help菜单详解，常用统计图形的制作和编辑，交互式统计图，报表，描述性统计分析，均数间的比较，非参数统计分析方法，卡方世界及相关分析等。SPSS是世界最为优秀的统计工具之一，深受各行业用户的青睐，SPSS 11.0是其最新版本。 《SPSS11统计分析教程:基础篇》作者从统计专业用户的角度出发，结合自身多年的SPSS使用经验，在以风趣、明快的笔触介绍软件操作的同时，注意将相应的统计学知识融入其中。书中既有深入浅出的软件功能介绍，又有针对实际问题的解决办法，更侧重于对统计新方法、新观点的讲解。

《社会统计学(修正第2版)》主要供将要从事社会科学研究的高年级本科生和硕、博士研究生阅读，目的在于让他们学会把统计学应用到各自的专业上去。统计学的应用极为广泛。事实表明，统计学课程已经安排在许多互不相干的专业学科中，如口腔医学、社会学、商业管理、动物学、公共卫生、教育学等等。尽管如此，人们对统计学仍然存在许多误解。 有些人觉得统计学不过是玩弄数字以证明某个观点；还有些人却盲目崇拜统计学，以为可以借助神奇的计算机使任何研究变成“科学”。实际上，统计学家在制定规则时非常谨慎，绝不允许自己的解释越出数据的限定范围。统计方法本身无法防止粗枝大叶的人和弄虚作假的人不顾数据乱下结论。统计学既不能代替抽象的理论思维，也不能代替对特殊个案的仔细考察。 如果你一见到数字或方程式就头疼，那你一定要摆脱这种念头：“统计学是我永远无法理解的事物。”这部教材所要求的数学程度并不高，学过几年中学代数的人就完全可以读懂。但必须记住，数学和统计学教材读起来不像小说，它们的内容是高度浓缩的。所以要仔仔细细地一读再读，要采取主动的而不是被动的态度。因此，除了每天预习、做每章末尾的习题之外没有别的办法。

在社会科学诸如社会学、心理学、人口学、政治学、经济学以及公共卫生学当中，大量的观测因变量是二分类测量。本书专题介绍了在分析二分类因变量时最常使用的统计分析模型之一——Logistic回归模型。本书深入浅出，理论联系实际，通过例题分析，并结合计算机统计软件的应用，详细介绍、阐述了该模型及其应用。同时，还介绍了如何将Logistic回归模型扩展到序次Logistic回归模型和多项Logit模型，以分析序次变量和多分类名义变量为因变量的数据。本书提供用SAS和SPSS进行具体例题分析的计算机程序及相关数据，并对这两种软件的模型估计结果进行详尽的解释和对比分析。本书的读者对象为社会科学各专业的教师及研究生，以及社会科学专业研究人员。