Measurement Error and Research Design pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Sage Pubns

作者:Viswanathan, Madhu

出品人:

页数:456

译者:

出版时间:2005-5

价格:$ 85.88

装帧:Pap

isbn号码:9781412906425

丛书系列:

图书标签:

测量误差
研究设计
统计学
心理测量学
数据分析
方法学
信度与效度
问卷设计
实验设计
社会科学研究

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具体描述

Most books on measurement present a statistical orientation or an orientation toward measurement theory. Although these approaches are valuable, Measurement Error and Research Design is motivated by the lack of literature that enhances understanding of measurement error, its sources, and its effects on responses. This book's purpose is to enhance the design of research, both of measures and of methods. Author Madhu Viswanathan's work is organized around the meaning of measurement error. It begins with a brief overview of measurement principles supplemented with many examples to provide necessary background to the reader. It analyzes the various causes of different types of measurement error, the nature of responses that would characterize each type of error, and the pattern of empirical outcomes that would be observed. This approach provides guidance in developing and editing items and measures and in designing methods before the fact. It is also perfect for using empirical results to redesign items, measures, and methods. Measurement is treated at a nuts-and-bolts level with concrete examples or errors and empirical procedures.

《研究设计与统计分析的艺术》在现代科学研究的浩瀚图谱中，严谨的研究设计是绘制可信知识蓝图的基石。本书《研究设计与统计分析的艺术》旨在深入剖析各种研究设计的精髓，提供一套系统性的框架，帮助研究者从概念提出到数据解读的每一个环节都做到精益求精。我们不仅仅关注“是什么”，更深入探讨“为什么”和“如何做”，力求使读者能够掌握设计出能够有效回答研究问题、经得起检验的研究方案。本书的第一部分将带领读者穿越研究设计的历史长河，审视那些经典的研究范式，如实验研究、准实验研究、相关研究和描述性研究。我们将详细阐述不同设计类型的核心逻辑、适用场景以及各自的优势与局限性。例如，在讨论随机对照试验（RCT）时，我们会深入分析其因果推断的强大力量，同时也会探讨在伦理、可行性或资源限制下，为何准实验设计成为另一种重要的选择。我们会分解匹配、倾向得分匹配（PSM）和回归不连续设计（RDD）等关键的准实验技术，揭示它们如何在缺乏严格随机化的情况下，尽可能地模拟实验条件，从而为因果推断提供坚实的基础。接着，我们将视角转向定性研究设计，探讨访谈、焦点小组、民族志、案例研究等方法的深度内涵。本书将强调，定性研究并非“软”科学的代名词，而是理解复杂社会现象、探究深层动机和意义的强大工具。我们会详细介绍如何精心设计定性研究访谈提纲，如何进行有效的观察，以及如何从丰富的质性数据中提炼出有价值的洞见。此外，混合研究设计作为一种融合定量与定性优势的强大策略，也将得到充分的阐述。我们将指导读者如何巧妙地结合不同研究方法的优势，以获得更全面、更深刻的研究理解。在研究设计的基础上，本书的第二部分将聚焦于统计分析的艺术。我们将从描述性统计的基石开始，涵盖均值、中位数、众数、标准差、方差等概念，并强调可视化在数据呈现中的关键作用，如直方图、箱线图、散点图等。在此基础上，我们将深入探讨推断性统计的核心原理，包括抽样分布、置信区间和假设检验。我们不仅会介绍t检验、卡方检验、ANOVA等基础统计方法，更会深入分析它们的适用条件、零假设与备用假设的设定，以及P值的解读。本书将重点介绍回归分析这一强大的工具，从简单的线性回归到多元线性回归，再到逻辑回归和泊松回归。我们会详细讲解回归系数的解释、模型拟合优度（如R方）的评估、以及多重共线性等常见问题的处理。对于研究者而言，理解回归模型中的假设（如线性关系、独立性、同方差性和正态性）至关重要，本书将对此进行详尽的阐述，并介绍如何通过残差分析等方法来诊断和解决模型违背假设的问题。此外，我们还将探讨一些更高级的统计分析技术，例如时间序列分析、因子分析、聚类分析和生存分析。这些方法在处理特定类型的数据和回答特定研究问题时显得尤为重要。我们将从概念上介绍这些方法的原理，并结合实例说明它们的应用场景。例如，在讨论时间序列分析时，我们会介绍ARIMA模型、GARCH模型等，并展示如何用它们来预测经济趋势或股票价格。在因子分析部分，我们将揭示如何通过降维来识别潜在的结构变量，这在社会科学和市场研究中具有广泛的应用。本书的第三部分将引导读者将研究设计与统计分析这两大核心要素有机结合起来。我们将强调，优秀的研究设计本身就是统计分析成功的先决条件。一个精心设计的实验可以减少混淆变量，从而使统计分析的结果更加清晰和有说服力。反之，即使拥有先进的统计软件和算法，如果研究设计存在根本性缺陷，也无法挽回分析结果的效力。我们还将探讨统计效力（Statistical Power）的概念，以及如何在研究设计阶段就考虑其重要性，以确保研究有足够的能力检测出真实存在的效应。本书将详细介绍如何通过样本量计算来保证统计效力，并讨论在样本量不足时可能面临的风险，例如增加第二类错误（Beta错误）的概率。此外，本书还将涵盖数据管理和清理的关键步骤，强调在统计分析之前进行彻底的数据检查和预处理的重要性。我们将讨论如何识别和处理缺失值、异常值，以及如何进行变量转换和编码。这些看似琐碎的步骤，实则是确保后续统计分析准确性的基石。本书还包含专门的章节讨论研究伦理在研究设计和统计分析中的重要性。从知情同意到数据保密，再到避免数据操纵和结果的片面解读，本书都将秉持严谨和负责任的态度，引导读者成为合乎道德的研究者。《研究设计与统计分析的艺术》不仅仅是一本理论书籍，它更是一本实践指南。书中将穿插大量精心挑选的案例研究，这些案例涵盖了心理学、社会学、经济学、教育学、医学等多个学科领域，旨在帮助读者将书本知识转化为实际应用能力。我们相信，通过本书的学习，读者将能够更加自信地进行独立研究，设计出更具创新性和影响力的研究方案，并通过准确的统计分析来揭示隐藏在数据背后的深刻真理，从而为各自的研究领域做出有价值的贡献。