本书源于作者多年在密歇根大学教授回归分析的课程讲义，从基本的统计概念讲起，对线性回归分析的基本假定、回归中的统计推论和回归诊断做了详尽的介绍，同时还涵盖了很多在社会科学中对实际研究非常有用的内容，包括虚拟变量、交互作用、辅助回归、多项式回归、样条函数回归和阶跃函数回归等。此外，本书还涉及通径分析、纵贯数据模型、多层线性模型和logit模型等方面的内容。

　　谢宇
　　?美国密歇根大学的Otis DudleyDuncan杰出教授，同时也是密歇根大学社会学系、统计系和中国研究中心教授，社会研究院（ISR）人口研究中心和调查研究中心研究员，调查研究中心量化方法组主任。2004年当选美国艺术与科学院院士和台湾“中央研究院”院士，2009年当选美国国家科学院院士。

　　◆ 回归分析无疑是社会科学领域中最基础同时也是最经典的定量分析方法。
　　◆ 最基础，是因为新近发展出来的统计方法基本上都建立在回归分析之上；
　　◆最经典，是因为回归分析尤其是多元回归分析集中体现了社会科学定量分析方法的基本出发点：通过统计控制来实现或部分实现组间的可比较性。