对统计学的学习来说，最主要的是掌握统计思想，理解相关的统计原理，能够根据实际情境提出解决问题的一个或几个合适方案，并懂得选择其中的最优。因此适合非统计专业学生的统计学理想教材，应该是能兼顾专业特点、深入浅出阐述统计学基本原理和方法，同时在轻快风趣的讲述中激发读者的学习兴趣，培养统计思维，并辅之例题分析，对使用中容易发生的错误加以提醒，切实提高学生应用统计方法分析解决实际问题的能力。《行为统计学基础》（第9版）正是这样一本非常出色的教材。本书写作风格轻松活泼，语言流畅易懂，数学深入浅出，读者在学习和阅读时不会感到枯燥乏味。
本书是心理和教育统计学方面的一本优秀的基础教材，对于在社会科学领域中的广大研究人员来说，也是一本不可多得的重要参考书

《社会统计学(第4版)》系统地介绍了社会统计学的基本内容：统计描述和统计推论，并以变量的四个层次(定类、定序、定距、定比)为切入点，简明扼要地阐述了单变量和双变量的各种统计技术。《社会统计学(第4版)》的例证材料多取材于社会现象，采用直观、浅显的叙述，将数理统计方法在社会研究中的应用通俗地呈现给读者，是学习、研究社会统计问题的必读课本。
《社会统计学(第4版)》是高等学校的统编教材，是社会学专业的必修课，同时可供文科相关专业师生学习、参考之用。
《社会统计学(第4版)》是第四版，作者新增了多项选择的讨论、概率数值的例题、第二类纳伪概率的计算、Normao P-P图法等内容，并对第三版存在的问题作了统一修改。

《对数线性模型》是最好的对数线性模型教学材料之一，不仅讨论了一般对数线性模型，还讨论了logit模型，这一模型通过分析作为自变量函数的因变量的期望发生比来检验自变量与因变量之间的关系。作者从处理二分变量的方法开始，逐步形成一个处理多类别变量的方法。在理论阐述的过程中，作者还使用了大量的来源于政治社会学的例子，每个例子都阐明了对数线性模型的具体运用。最后，作者讨论了对数线性模型运用中的具体问题。

社会研究的统计应用，ISBN：9787801494313，作者：李沛良著

《多层次模型》首先对社会与健康科学研究中的多层次模型统计方法做了一些相对非技术性的介绍。然后介绍了二层模型及其拟合方法，包括数据准备、模型估计、模型解释、假设检验、模型假设条件检验以及中心化。最后是对多层次模型的扩展应用，包括对非连续型因变量和非正态分布型因变量的处理，以及使用多层次方法分析纵向数据和构建三层模型。这些内容都讨论了其与多元回归的相似性，并且对例子中的数据和分析进行扩展运用。

您一直等待的修订版就在这里！由于充满丰富的研究示例，并对分层线性模型(HLM)理论与应用有透彻的解释，其第1版就广受欢迎，现在这本书的第2版又重新组织为四大部分，并且加入了全新的4章内容。前两个部分，即第一部分“原理”和第二部分“基本应用”，紧密对应着上一版中的9章，但是已经大量扩展了内容，技术解释更为清晰，比如：
对HLM模型中的基本估计和推断程序提供了一个直观的介绍性总结。
在第6章中新加了一节多元增长模型。
第7章增加了对研究综合或元分析应用的讨论。
对数据分析中层-1自变量定位方法的建议以及可信值区间与稳健标准误方面的新材料。
虽然第1版主要是讨论层-1结果变量为连续分布的情况，然而现在的第 2版的第三部分中又包括了一系列其他类型结果变量的分析，比如： 　　新的第10章介绍分层模型在结果变量为二分类变量、计数变量、序次变量以及多项分类变量条件下的应用，并且每种情况都提供了详细的示例和说明。
新的第11章讨论了潜在变量模型，其中包括在HLM框架下对有缺失的数据以及在自变量有测量误差时如何进行回归估计，还包括了嵌入性分项反应模型。
第13章则是关于分层数据分析中贝叶斯推断原理的介绍。
作者在第四部分中对全书应用的统计理论以及计算方法进行了总结，包括层-1为正态分布误差的单变量模型、多元线性模型以及分层一般化线性模型。此外，还给读者提供了一个新的链接网址，可以下载有关数据并访问更多的技术资料。