Meta-Analysis in Social Research (Sage Library of Social Research ; V. 124) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Sage Publications, Inc

作者:Gene V. Glass

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1981-06-01

价格:USD 44.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780803916333

丛书系列:

图书标签:

Meta-Analysis
Social Research
Quantitative Research
Research Methods
Statistics
Social Sciences
Sage Library of Social Research
Systematic Review
Evidence-Based Practice
Data Analysis

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具体描述

How is a social scientist to cope with the cornucopia of already existing studies in his or her area? How to draw useable conclusions from a body of work that might run to 5000 items? Traditional narrative integration fails to usefully portray such accumulated knowledge. Meta-analysis is an approach that systematically analyzes and synthesizes research. This book is its first full explanation. Meta-analysis treats a field of research as a complex set of data to be accumulated and integrated. As such it has much in common with survey research -- though, as causal relationships may have already been established by the studies being surveyed meta-analysis need not suffer from the limitations of survey research as a tool for establishing causes. Besides showing how to derive generalizations from very large and divergent bodies of research, the authors also provide ways for enhancing the findings of few or small research studies, and techniques for evaluating the findings of individual experiments by contrasting them with the combined weight of findings from other studies. Their approach does not enforce uniformity on different research. Instead, it is a way to enhance clarity, explicitness and openness in research reviews. Its use will speed the first step of most research projects -- to see what has been done before -- and will help researchers to avoid costly research duplication.

深度解析与批判性评估：社会科学研究中的量化综合方法本书旨在为社会科学领域的研究者提供一套全面、深入且高度实用的指南，用以掌握和应用量化综合方法（Meta-Analysis）这一强大的研究工具。不同于将元分析简单视作统计技术的汇编，本书将重点放在这一方法论的哲学基础、实践操作的精细考量，以及在不同社会科学分支中应用时所面临的特定挑战与机遇。本书的结构设计，旨在引导读者从理解元分析的内在逻辑出发，逐步过渡到复杂模型的构建与解释。第一部分：元分析的理论基石与方法论的审视本部分将对元分析进行一次深刻的理论溯源与方法论的审慎评估，确保读者对这一方法的适用范围、优势与局限性有清晰的认识。第一章：社会科学研究范式中的量化综合本章首先探讨了传统社会科学研究（如定性研究、单一实证研究）的局限性，并论证了为何在研究证据日益碎片化和专业化的今天，系统性地整合现有知识体系变得至关重要。我们将详细阐述元分析作为一种“研究的研究”（Research on Research）的定位，它如何超越简单的文献综述，提供一个可量化、可重复的知识综合框架。重点讨论了社会科学中“效应大小”（Effect Size）概念的特定含义，例如在心理学中测量干预效果与在政治学中测量政策影响之间的概念差异与操作化挑战。第二章：系统性文献检索的艺术与科学元分析的质量在很大程度上取决于输入数据的质量。本章将系统性地介绍系统性文献检索（Systematic Literature Search）的严谨流程。这不仅包括对主流学术数据库（如JSTOR, Web of Science, PsycINFO）的有效策略，更强调针对“灰色文献”（Grey Literature）——如未发表的论文、会议摘要、政府报告——的积极搜寻策略。我们将深入剖析发表偏倚（Publication Bias）的机制及其对综合结果的潜在扭曲，并介绍诸如漏斗图（Funnel Plot）分析、Egger回归检验等早期预警工具。第三章：效应大小的测量、转换与报告标准效应大小是元分析的核心构建块。本章将详细区分和比较不同的效应大小度量标准，例如标准化平均差（Cohen's $d$）、比值比（Odds Ratio, OR）和相关系数（$r$）。针对社会科学中数据类型的异质性，本章将详细讲解如何对不同尺度和报告方式的效应大小进行标准化和转换，确保它们可以在同一分析框架下进行比较。此外，我们将讨论报告效应大小时需要考虑的统计学假设和实际操作的敏感性分析。第二部分：统计建模的精细操作与异质性处理第二部分是本书的核心技术部分，专注于元分析中最为关键和复杂的统计建模环节，特别是如何处理社会科学数据中普遍存在的异质性问题。第四章：固定效应模型与随机效应模型的选择标准我们清晰界定了固定效应模型（Fixed-Effect Model）与随机效应模型（Random-Effects Model）的使用边界。对于社会科学研究而言，随机效应模型通常是更现实的选择，因为它承认研究间固有的差异。本章将深入探讨异质性（Heterogeneity）的量化指标——如 $Q$ 统计量和 $I^2$ 统计量——的解释与应用。我们将探讨在何种情况下，我们应该选择更保守的DerSimonian-Laird方法，以及何时需要转向更复杂的混合效应模型。第五章：元回归：探索异质性的来源当发现显著的异质性时，元回归（Meta-Regression）成为识别影响效应大小变异性的潜在调节变量的关键工具。本章将详细介绍如何选择合适的调节变量（Moderator Variables）——例如研究设计类型、样本人群特征、干预持续时间等——并将其纳入回归模型。我们将讨论线性元回归的局限性，以及如何处理分类变量和多重共线性问题，确保对异质性来源的解释是稳健和理论驱动的。第六章：多层次元分析与复杂数据结构的建模社会科学数据往往具有嵌套结构（例如，学生嵌套在班级中，班级嵌套在学校中）。简单的元分析无法有效处理这种嵌套效应（Clustering Effects）。本章将引入多层次元分析（Multilevel Meta-Analysis）框架，教授读者如何使用层次线性模型（HLM）来同时建模研究内部（Level 1）和研究之间（Level 2）的变异，从而更精确地估计总体效应并解释结构性差异。第三部分：稳健性检验、敏感性分析与实践应用本书的最后一部分着眼于将理论和模型转化为可靠的、可信赖的研究结论，并探讨其在实际决策中的应用价值。第七章：评估分析稳健性的技术：敏感性分析任何统计模型都存在假设依赖性。本章将指导读者进行一系列严格的敏感性分析（Sensitivity Analysis），以验证元分析结果的稳健性。这包括：排除特定研究（Leave-One-Out 分析）、改变效应模型（在固定与随机模型间切换）、以及使用不同权重方案进行重复分析。本章强调，一个稳健的元分析结论必须能够在不同的分析路径下保持一致。第八章：结果的解释、可视化与报告规范本章关注研究报告的透明度和可信度。我们将详细介绍如何有效且诚实地报告元分析的结果，包括如何清晰地展示综合效应大小及其置信区间，如何有效地可视化异质性分析（例如，使用森林图的延伸形式）。我们将借鉴（并批判性地应用）相关领域的报告指南，确保研究的透明度和可重复性达到最高标准。第九章：社会科学中的元分析案例研究与伦理考量本章通过具体的、跨学科的案例研究（例如，社会经济地位对健康结果的影响、媒体使用对政治态度的影响）来展示前述方法的实际操作。最后，我们将讨论元分析特有的伦理问题，特别是关于如何公正对待那些得出与主流结论相悖的“异常”研究，以及在综合过程中避免“结论导向性”选择文献的风险。本书致力于培养研究者对量化综合方法严谨的批判性思维，使其能够有效地整合知识，推动社会科学的知识积累和理论发展。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的整体气质透露着一种沉稳的学术力量，它不是那种追求快速流行的畅销书，而是一部需要沉下心来细细品味的案头重器。从扉页的致谢到最后的索引，无不体现出作者及其团队对学术严谨性的不懈追求。它就像一个结构精密的工具箱，每一个零件都安装得恰如其分，随时准备为你解决研究中的难题。这种厚重感和实用性的完美结合，使得这本书在众多同类书籍中脱颖而出，成为一个可靠的研究伙伴。我确信，随着我研究的深入，我还会无数次地翻开它，从中汲取新的见解和方法论的指引。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版布局在细节上处理得极其考究，尤其体现在图表和公式的呈现上。所有图示都清晰地嵌入在正文的语境之中，很少出现需要读者费力寻找脚注或附录才能理解图表的情况。公式的编号和引用规则也制定得非常一致，这在进行跨章节的对比和回顾时，省去了大量的辨认时间。此外，页边距的留白也处理得恰到好处，既保证了阅读舒适度，又为读者留下了足够的批注空间，这对于深度学习和做读书笔记非常有帮助。看得出，编辑团队在这本书的制作上投入了极大的心血，力求将知识以最易于理解和吸收的形式呈现出来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的目录结构简直是逻辑思维的典范，层层递进，脉络分明。我尤其欣赏它在章节划分上的精妙之处，从宏观的概念引入到微观的操作细节，过渡得极其自然流畅。每一个小节的标题都精准地概括了其内容，使得读者可以迅速定位到自己感兴趣或者需要查阅的部分。这种清晰的导航系统，极大地提高了研究的效率。在快速浏览时，我能一眼看出作者是如何组织论证的，这对于理解复杂的统计学原理至关重要。它不像某些教材那样堆砌概念，而是有意识地引导读者一步步深入，仿佛一位经验丰富的导师在身边指导，每一步都走得扎实而有根据。

评分☆☆☆☆☆

阅读过程中，我最大的感受是作者在语言运用上展现出的那种深厚的学术功底。遣词造句精准到位，没有丝毫的冗余和模糊不清之处。即便是处理那些极其抽象和复杂的统计模型时，作者也能用相对清晰和结构化的语言来阐释，这对于非统计学背景的研究人员来说，简直是福音。整本书的语调保持了一种专业、客观的克制感，不带有任何个人情感的色彩，完全服务于知识的传递。这使得我们在吸收知识时，能够更专注于内容本身，而不是被华丽的辞藻所干扰。这种冷静的叙述风格，恰恰是严肃学术著作所应有的品质。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计相当不错，封面的字体排版和色彩搭配都给人一种专业而又内敛的感觉，作为一本学术著作，它在视觉上传达出一种严谨性。内页的纸张质地摸上去手感很好，印刷清晰，排版也十分合理，阅读起来不会觉得眼睛疲劳。Sage出版社的出品果然名不虚传，细节之处体现了对读者的尊重。从拿到手的那一刻起，我就感觉这是一本值得收藏和反复研读的工具书。尤其是书脊的装订，感觉非常牢固，即使经常翻阅，也不太担心会散架。这样的实体书体验，对于需要长时间面对案头工作的研究者来说，是非常重要的加分项。它摆在书架上，本身就是一种学术氛围的体现，让人心生敬畏。

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