3.相关关系和回归分析应注意的机关问题
<1相关是回归的必要条件；<2相关关系不仅可以说明变量之间关系的密切程度，还可以度量回归方程对实际资料的拟合优度。以r2为判断系数，r值越大，r2也越大，则拟合程度越好。相关系数越高，预测的准确性越大。<3应用回归方程式进行预测时，不能使用超出资料所包括范围的自变量数值。<4预测的回归方程只能反映一定时期内事物间的相互关系。
第五节 推论统计
推论统计是一门通过样本的各种量数估计总体与之对应的各种量数的学问，方法包括区间估计和假设检验。
一、区间估计
（一）区间估计的概念
1.含义：是在一定的标准差范围内设立一个置信区间，然后联系这个区间的可信度将样本统计推论为总体参数值。
2.只要被抽取的部分单位中被研究标志的构成比例与总体有出入，就会产生误差，是随机抽样本所固有的，称为抽样误差，而描述抽样误差的量数称为标准误差σX=σ/√n
3.标准误差主要取决于两个因素：总体标准差和样本量。
4.只要样本大于30个个案，可以用样本标准差S代替总体标准差σX
5.样本误差的大小和样本的多少是决定精确度的一个因素。
6.几个重要的数据：社会统计中常用的置信度为90%、95%、99%，与之对应它们允许误差（α）分别为10%、5%、1%，置信度Z（1-α）分别为1.65、1.96、2.58
（二）总体平均值的区间估计法
1. 说明：S为样本差；n为样本数目；随着可靠性的提高，置信度间在扩大，精确度降低。
S
n
√
总体平均数的区间估计，公式：X±Z（1-α）
2.总体百分比的区间估计，公式：P为样本中的百分比。
P（1-P）
n
√
P±Z（1-α）
二、假设检验（P348-350具体理解）
1.含义：假设检验就是先对总体的某一参数作一假设，然后用样本计量去验证，以决定假设是否为总体接受。
2.根据对某一总体特征的初步了解而作出的假设称为虚无假设；将根据抽样调查资料而作出的假设称为研究假设。（两个假设绝对对立）。
3.通常把概率不超过0.05或0.01的事件当作“小概率事件”，也称为显著水平。
第十三章 变量分析的一般逻辑
统计调查的变量分析最早是法国社会学家杜尔凯姆运用到社会研究中来，经过斯多弗、拉扎斯菲尔德、罗森伯格等发展与完善，形成了一套较系统的统计调查的资料分析模式——详析模式（本章第二节）
第一节 变量关系的类别
一、变量间的关系
1.社会研究的目的：对社会现象作出描述、解释与控制。
2.两个变量之间关系的有无合大小以用相关系数进行测量，称为统计相关或统计无关。
3.虚假无关是指实际统计上而实际相关的情况。