回归分析是社会科学定量研究方法中基本且应用广泛的数据分析方法，也是学习高阶定量方法或更加复杂的计量模型的基础。本书应用Stata统计软件，通过实际的社会研究案例，讲授回归分析的方法基础、社会研究中常用的统计模型，以及实用的数据分析和建模策略。本书淡化公式推导，侧重实用性和操作性，力求为有志于使用定量方法从事社会科学研究的学生和青年学者提供一个“道”与“术”有机结合的方法手册。

吴愈晓，美国西北大学博士，香港科技大学社会科学部博士后，现为南京大学社会学院教授。兼任中国社会学会常务理事、中国社会学会社会分层与流动专业委员会秘书长和中国社会学会家庭社会学研究会副会长。研究兴趣包括社会分层与流动、教育社会学、职业与劳动力市场和定量研究方法等。在《中国社会科学》《社会学研究》《教育研究》《社会》，以及The British Journal of Sociology等中英文期刊发表论文多篇。曾入选教育部和江苏省多项高层次人才计划。

第一章 定量社会科学研究和数据分析
第一节 通过数据理解社会
第二节 数据结构与数据分析
第三节 变量类型及其相应的分析模型
第四节 本书概览
第二章 线性回归分析基础
第一节 线性变量统计推断基础
第二节 单变量均值的统计推断
第三节 均值群体差异的统计推断
第三章 一元线性回归
第一节 两个线性变量之间关系图示
第二节 相关分析
第三节 一元线性回归分析
第四节 案例分析：受教育年限如何影响个体的职业社会经济地位指数
第五节 简单线性回归模型的扩展：自变量为二分类变量的回归
第四章 多元线性回归
第一节 因果关系与统计分析
第二节 多元线性回归模型及其系数解释
第三节 自变量为类别变量的回归
第四节 多元线性回归模型几个常用的知识点
第五节 研究实例
第五章 多元关系类型
第一节 虚假相关
第二节 关系链：中介效应分析
第三节 抑制（遮蔽）变量
第四节 交互（调节）效应分析
第六章 回归假定与回归诊断
第一节 线性回归的假定
第二节 回归诊断
第三节 应对方法：变量转换
第四节 研究实例
第七章 常见的数据问题及解决方案
第一节 数据缺失
第二节 奇异值
第三节 共线性问题
第八章 因变量为类别变量的回归分析（一）
第一节 类别变量回归分析基础
第二节 因变量为二分类变量的回归模型
第九章 因变量为类别变量的回归分析（二）
第一节 因变量为定序变量的回归：定序logit回归模型
第二节 因变量为多分类定类变量的回归模型：多分类logit模型
第三节 因变量为离散型（计数）变量的回归
第十章 多层次线性回归模型
第一节 使用多层次模型的动因
第二节 多层次线性回归模型
第三节 多层次线性回归模型的扩展
附录 本书使用的数据库说明