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出版者:Oxford University Press, USA

作者:Judith D. Singer

出品人:

页数:644

译者:

出版时间:2003-03-19

价格:USD 69.50

装帧:Hardcover

isbn号码:9780195152968

丛书系列:

图书标签:

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《时间中的叙事：探索纵向数据的丰富性》 在科学探索的广袤领域中，我们常常面临一个关键的挑战：如何理解事物随时间推移而发生的动态变化。无论是人类生命周期的演变、疾病的进程、社会经济趋势的波动，还是环境因素的长期影响，单一时间点的观察往往只能提供静态的、片段化的图景。真正深入的洞察，则需要我们关注数据的“纵向”维度——即跨越时间收集到的同一主体（个体、群体、系统等）的一系列观测。 《时间中的叙事：探索纵向数据的丰富性》一书，正是为了满足这一日益增长的需求而问世。它不仅仅是一本方法论的指南，更是一次关于如何从繁杂的时间序列数据中提炼出有意义洞见，构建严谨研究，最终讲述引人入胜的科学故事的深度探索。本书旨在为研究者提供一套全面、实用且富有启发性的工具和框架，让他们能够自信地驾驭纵向数据分析的复杂性，并从中挖掘出宝贵的知识。 本书内容概览： 纵向数据的本质与价值： 在本书的开篇，我们将深入探讨纵向数据相对于横截面数据的独特优势。我们将揭示为何关注个体差异、追踪变化轨迹、识别因果关系以及预测未来趋势，都离不开对时间序列信息的有效利用。通过生动的案例，读者将深刻理解纵向数据在各个学科领域（如医学、心理学、教育学、社会学、经济学、生态学等）中不可替代的价值。 从数据收集到模型构建： 本书将系统地介绍纵向数据分析的关键步骤。我们将详细阐述数据收集过程中需要考虑的设计原则，包括抽样方法、测量工具、测量频率以及数据管理策略，以确保数据的质量和可分析性。随后，我们将进入核心的模型构建阶段，重点介绍一系列经典的和现代的纵向数据分析模型。 核心统计模型解析： 线性混合效应模型 (Linear Mixed-Effects Models, LMMs)： 作为纵向数据分析的基石，LMMs能够有效地处理数据的层级结构和个体间的异质性。我们将详细讲解其模型假设、参数估计方法、模型拟合与诊断，以及如何解读其结果，例如固定效应和随机效应的含义，以及它们如何解释平均轨迹和个体差异。 广义线性混合效应模型 (Generalized Linear Mixed-Effects Models, GLMMs)： 对于非正态分布的响应变量（如二元、计数或比例数据），GLMMs提供了强大的分析工具。本书将深入探讨其在二元纵向数据（如疾病发生、行为改变）、计数纵向数据（如事件发生频率）等场景下的应用，并提供具体的模型设定和解释指南。 生长曲线模型 (Growth Curve Models)： 关注群体随时间变化的平均轨迹和个体偏离平均轨迹的模式，生长曲线模型在描述个体发展轨迹、识别发展节点等方面具有独特优势。我们将介绍多项式增长模型、指数增长模型等，并探讨如何进行模型选择和结果解释。 生存分析与纵向数据 (Survival Analysis with Longitudinal Data)： 在医学和公共卫生领域，研究事件发生时间（如死亡、复发、治愈）至关重要。本书将介绍如何将纵向数据融入生存分析框架，例如联合模型 (Joint Models)，以同时分析时间到事件的结局和纵向协变量的变化，从而更全面地理解影响生存结局的因素。 隐变量模型 (Latent Variable Models) 与纵向数据： 对于理论上存在但无法直接观测的潜在构念（如认知能力、情感状态），纵向数据可以帮助我们追踪这些隐变量随时间的变化。本书将介绍如何在纵向数据分析中应用因子分析、结构方程模型等技术，以揭示潜在动态。 模型选择、诊断与推断： 掌握模型固然重要，但学会如何选择最适合特定研究问题的模型，以及如何对模型进行严格的诊断和评估，更是研究者必备的技能。本书将提供一系列实用的模型选择标准（如AIC, BIC），并指导读者进行残差分析、模型拟合优度检验，以确保分析结果的稳健性。同时，我们将强调如何进行恰当的统计推断，包括置信区间和假设检验，以支持研究结论。 处理纵向数据中的挑战： 纵向数据分析并非一帆风顺，常常面临各种挑战。本书将聚焦于这些实际问题，并提供解决方案： 缺失数据处理： 纵向研究中，缺失数据是普遍存在的。我们将详细介绍多种缺失数据处理方法，如多重插补 (Multiple Imputation) 和最大似然估计 (Maximum Likelihood)，并讨论其适用场景和优缺点。 协变量的时变性： 许多影响研究结果的因素本身也随时间发生变化。本书将阐述如何处理时变协变量，以及它们对模型拟合和结果解释的影响。 测量误差： 测量误差会影响估计的精度。我们将讨论如何识别和处理测量误差，以及其对纵向数据分析的影响。 时间依赖性： 观测之间的时间间隔可能不一致，并且个体内部的观测值之间可能存在时间依赖性。本书将探讨如何处理这些复杂性。 实际应用与软件实现： 理论结合实践，本书将通过丰富的真实世界案例，贯穿整个数据分析流程。我们将选取来自不同学科的代表性研究，详细展示如何运用所介绍的模型和方法来分析问题。此外，本书还将提供在主流统计软件（如R, Stata, SAS）中实现这些分析的详细代码示例和指导，帮助读者快速上手，将理论知识转化为实际操作。 前沿议题与未来展望： 随着统计学和计算能力的不断发展，纵向数据分析领域也在持续演进。本书将对一些前沿议题进行探讨，例如机器学习在纵向数据分析中的应用、因果推断在纵向数据分析中的进一步发展、以及如何整合多源纵向数据等，为读者描绘未来的研究方向。 《时间中的叙事：探索纵向数据的丰富性》是一本面向所有希望深入理解和分析时间序列数据的研究者、学生和从业人员的必备读物。无论您是初次接触纵向数据分析，还是希望提升自己的分析技能，本书都将为您提供坚实的基础、丰富的工具箱以及广阔的视野，助您在时间的洪流中，发现隐藏的规律，讲述有力的科学故事。

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这本书的魅力，很大一部分源于其作者在处理复杂理论时所展现出的那种近乎艺术家的洞察力与表达欲。他不仅仅是在罗列知识点，更像是一位经验丰富的导师，在与你进行一场深入的思维对话。书中许多关键概念的阐释，都超越了标准教科书的刻板描述，融入了作者长年累月研究中提炼出的“内功心法”和“实战经验”。例如，在讨论模型选择的困境时，作者没有简单地给出标准化的准则，而是深入剖析了不同方法背后的哲学思想差异，以及它们在实际应用中可能产生的微妙偏差。这种深层次的批判性思维的植入，引导读者不满足于“会用”工具，而是要真正“理解”工具背后的原理和局限。这使得阅读过程不再是被动接受信息，而是一种积极的主动探索和质疑，极大地提升了学习的深度和思维的敏锐度。

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对于我这种偏爱动手实践的学习者来说，这本书提供的数据案例和配套的计算示例简直是无价之宝。它提供的不仅仅是理论的阐述，更是一套完整的“工作流”展示。书中引用的案例数据源多样化，涵盖了社会科学、医学、工程等多个领域，这极大地拓宽了我对这些统计工具适用范围的认知。更重要的是，作者在讲解每一个模型的推导和应用时，都清晰地标明了可以与哪些主流统计软件（比如R或者Stata）相结合，并附带了关键的代码片段或操作步骤的提示。这使得理论知识能够立刻转化为可操作的技能。我可以直接带着书本上的例子，在自己的软件环境中复现结果，对比差异，这才是真正意义上的学以致用。这种理论与实践的无缝对接，大大缩短了知识吸收与应用之间的鸿沟。

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我必须承认，这本书的内容组织结构简直是教科书级别的典范，其逻辑推进之流畅，是我在其他同类书籍中极少见到的。作者似乎对读者的认知路径有着深刻的洞察，从最基础的概念引入开始，每一步都像是为攀登高峰铺设的坚实阶梯。它没有急于抛出复杂的公式和模型，而是耐心地用生动的例子和清晰的论述，为读者搭建起坚实的理论框架。等到真正进入到高阶主题时，你会发现那些原本看似晦涩难懂的统计方法，已经因为前期扎实的基础铺垫而变得豁然开朗。更妙的是，作者在章节之间设置了精妙的“回顾与展望”环节，这不仅帮助读者巩固了已学知识，更像是一张路线图，预示着前方即将探索的未知领域，极大地激发了读者的求知欲。这种循序渐进、张弛有度的叙述节奏，使得即便是面对如此深度和广度的专业内容，学习过程也充满了掌控感和成就感。

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这本书的排版和装帧真是让人眼前一亮，从拿到手的那一刻起，就能感受到设计者的用心。封面采用了磨砂质感的硬壳，手感沉稳又不失细腻，书脊的字体设计既现代又经典，拿在手里非常体面。内页的纸张选择也颇为讲究，米白色的纸张有效减少了长时间阅读带来的视觉疲劳，字体的间距和行高经过精心的调校，使得大段的文字阅读起来丝毫不觉得拥挤或吃力。尤其值得称道的是，书中图表的呈现方式，那些复杂的统计模型和结果可视化图，色彩搭配和谐，线条清晰锐利，即便是初次接触这类专业内容的人，也能迅速抓住核心信息。这种对阅读体验的极致追求，让我觉得不仅仅是在阅读一本学术著作，更像是在欣赏一件精心制作的工艺品。在如今充斥着廉价印刷品的时代，这本书无疑提供了一种久违的、对知识载体本身的尊重。这种对细节的把控，从侧面反映出内容本身的严谨性和专业度，让人对即将展开的学习之旅充满了期待和敬意。

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这本书的价值，还体现在它对于“元认知”的引导上，它教会的远不止是特定的分析技术。在阅读的后期，我发现自己看待研究设计和数据解释的角度都发生了潜移默化的转变。作者花费了相当的篇幅来探讨“模型假设”背后的哲学意义——为什么我们需要这些假设？它们在现实世界中意味着什么？这种对基础前提的不断追问，促使我开始以一种更加审慎和负责任的态度去对待数据分析工作。它不再是简单的套用公式，而变成了一项需要不断权衡、判断和解释的严谨科学。这本书成功地将我从一个单纯的技术执行者，提升为了一个更具批判性和反思能力的领域思考者。它的影响是深远的，它为后续我阅读更尖端文献和开展独立研究打下了极其坚实、且富有洞察力的基础。

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: O212.7/S617

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I never thought that I would use beautiful to describe a book on statistics. But this book IS beautifully written.

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Do not use it unless your instructor choose it. You won't get the idea of longitudinal data analysis because the writing style of this book is way too condense. For learning fixed and random effect models, go directly to princeton university online resources.

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