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出版者:中国人民大学出版社

作者:杰克・莱文

出品人:

页数:469

译者:王卫东

出版时间:2008-3

价格:59.80元

装帧:

isbn号码:9787300090559

丛书系列:社会学译丛·经典教材系列

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• 社会研究中的基础统计学（第九版）
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深度解析社会现象：探索理解世界的统计工具 在信息爆炸的时代，我们被海量的社会数据所包围。从人口普查的数字，到公众舆论的调查，再到经济发展的趋势，理解这些复杂而动态的社会现象，离不开一套严谨而强大的分析工具。这本书将带领你踏上一段探索统计学在社会研究中核心作用的旅程，帮助你掌握解读数据、洞察规律、构建可信研究的必备技能。 本书并非简单罗列枯燥的公式和定义，而是着眼于统计学如何赋能社会研究者，使其能够更深入、更客观地理解人类行为、社会结构以及影响我们生活的各种因素。我们将从最基础的概念入手，循序渐进地揭示统计学的逻辑和应用。 初探数据世界：量化你的观察 本书的起点是理解数据的本质。你将学习如何区分不同类型的数据——是描述个体特征的定性数据，还是可以测量数量的定量数据？我们将深入探讨数据的测量尺度，例如名义尺度、顺序尺度、区间尺度和比例尺度，理解不同尺度数据在分析上的差异和局限性。更重要的是，你将学习如何有效地收集和整理数据，这是任何一项社会研究的基石。我们会讨论抽样方法的多样性，从简单随机抽样到分层抽样、整群抽样，以及它们的适用场景和潜在偏差。同时，你也会了解在实际研究中如何构建问卷，设计有效的访谈提纲，确保收集到的数据既能回答研究问题，又具有代表性。 描述性统计：让数据说话 一旦数据收集完毕，如何将其转化为有意义的信息？本书将详细介绍描述性统计学的强大功能。你将学会使用各种图表工具，如直方图、柱状图、折线图、散点图和饼图，直观地展示数据的分布和特征。我们还将深入讲解集中趋势的度量，如均值、中位数和众数，以及离散程度的度量，如方差、标准差和四分位距，帮助你全面把握数据集的核心信息。你将理解这些统计量如何勾勒出社会现象的轮廓，揭示其潜在的模式和变异性。 推论性统计：从样本到总体，把握未知 社会研究的魅力在于，我们往往无法对整个总体进行研究，而是需要从有限的样本推断出更广泛的结论。本书将引领你进入推论性统计学的殿堂。你将学习参数估计的概念，理解如何利用样本统计量来估计总体的未知参数，并掌握置信区间的计算和解释，了解我们对总体估计的精确度和不确定性。 更核心的部分是假设检验。你将深入理解假设检验的基本逻辑：如何设定零假设和备择假设，如何选择合适的检验统计量，如何计算 P 值，以及如何根据 P 值做出决策。我们将详细介绍各种常用的假设检验方法，如 t 检验、Z 检验、卡方检验等，并阐述它们在检验不同类型假设时的应用。例如，你将学会如何检验两个样本均值是否存在显著差异，这对于比较不同群体在某个社会指标上的表现至关重要；如何检验分类变量之间的关联性，例如考察收入水平与教育程度之间是否存在关系。 关联与预测：揭示社会变量间的网络 许多社会现象并非孤立存在，而是相互关联、相互影响。本书将深入探讨相关分析和回归分析，帮助你揭示变量之间的复杂关系。你将学习如何计算相关系数，理解 Pearson 相关系数、Spearman 相关系数等不同相关指标的含义和适用范围，从而量化两个变量之间线性关系的强度和方向。 更进一步，我们将详细讲解回归分析。你将理解简单线性回归如何建立一个预测模型，预测一个因变量如何随着一个自变量的变化而变化。然后，我们会拓展到多元回归分析，学习如何同时纳入多个自变量来解释和预测因变量，从而更全面地捕捉影响社会现象的多种因素。你将学会如何解释回归方程的系数，理解每个自变量对因变量的独立贡献，以及模型的整体拟合优度。此外，本书还会触及一些更高级的主题，如逻辑回归，它特别适用于分析二元结果变量，例如预测一个人是否会参与某项社会活动，这在社会学、政治学和市场营销等领域有着广泛的应用。 高级分析视角：驾驭复杂社会模型 为了更深入地分析社会数据，本书还将介绍一些更高级的统计方法。你将接触方差分析（ANOVA），学习如何比较三个或更多组别的均值是否存在显著差异，这对于评估不同政策或干预措施的效果非常有用。我们还会探讨一些非参数检验方法，它们在数据不满足参数检验的假设条件时，依然能够提供有效的统计推断。 超越计算：统计思维与伦理考量 本书的终旨不仅在于教授你使用统计工具，更在于培养你的统计思维。你将学会如何批判性地评价他人的研究，识别数据分析中的潜在偏差和误导。我们还将强调统计研究中的伦理责任，包括数据隐私保护、研究结果的公正呈现以及避免滥用统计数据来操纵公众认知。 应用场景：统计学在各领域的价值 贯穿全书，我们将通过丰富的社会研究案例来展示统计学的实际应用。无论是理解贫困的成因、分析犯罪率的波动、评估教育公平性的差距，还是预测选举结果、洞察消费者行为，统计学都扮演着不可或缺的角色。你将看到，掌握了这些统计工具，你就拥有了理解和改造我们所处社会世界的强大力量。 通过本书的学习，你将能够自信地阅读和理解社会科学领域的学术论文，能够独立设计和执行小型的社会调查，并能运用统计学方法来分析和解读你自己的研究数据。本书将是你成为一名更具洞察力的社会研究者，一个能够以数据为基石，深刻理解和影响我们世界的关键伙伴。

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当我开始阅读《社会研究中的基础统计学》这本书时，我脑海中构想的是一份能够帮助我掌握统计学基本工具的实用手册。我期望书中能够详细讲解如何进行数据收集、数据整理以及基础的数据分析。例如，我希望能学到如何设计问卷、如何进行访谈，以及如何将收集到的数据录入计算机。在数据分析方面，我期待能够掌握如何计算频率分布、百分比、平均数、中位数等描述性统计量，并理解它们的含义。同时，我也希望能学习到如何进行数据可视化，比如绘制各种图表来直观地展示数据特征和趋势。

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说实话，拿到《社会研究中的基础统计学》这本书时，我抱着一种期待，希望能找到一套系统性的统计学学习方法，能够帮助我掌握诸如描述性统计、推断性统计的基本概念和计算方法。例如，我期待书中会详细讲解如何计算平均数、中位数、众数，以及如何理解和应用这些描述性指标来概括数据特征。同时，我也希望能够学习到如何进行假设检验，了解t检验、卡方检验等常用推断性统计方法的原理和适用条件，并掌握如何根据研究问题来选择合适的检验方法。我甚至还设想过，书中或许会包含一些关于数据可视化技术的介绍，比如如何绘制柱状图、折线图、散点图等，以更直观地呈现数据分析结果。

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对于《社会研究中的基础统计学》这本书，我曾有过非常具体的期待，希望它能成为我理解和运用统计学工具的基石。我期待书中能够提供一系列详实的案例研究，通过实际的社会研究项目来演示统计学方法的应用。例如，我希望书中能够展示如何运用描述性统计来描绘人口特征、社会态度或行为模式，并解释如何解读这些描述性指标。同时，我也期待能够学习到如何使用推断性统计方法来检验研究假设，比如如何进行 t 检验来比较两组人群的差异，或者如何进行卡方检验来分析不同社会群体在某个问题上的态度分布差异。

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我一直认为，统计学是一门严谨的学科，它的应用离不开对数据的精确处理和分析。在阅读《社会研究中的基础统计学》之前，我脑海中浮现的画面是各种图表、数据表格以及复杂的计算过程。《社会研究中的基础统计学》这本书，却让我对统计学的理解发生了翻天覆地的变化。它并没有局限于教导我如何进行数字上的操作，而是更加关注统计学在社会研究方法论层面的意义。我发现，这本书更多的是在讨论如何设计研究、如何收集数据、以及如何在使用统计学工具时避免常见的误区。它并没有提供一个现成的 SPSS 操作指南，而是教会了我如何在研究开始之前，就思考清楚数据类型、抽样方法以及变量之间的潜在关系，从而为后续的统计分析打下坚实的基础。

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在阅读《社会研究中的基础统计学》这本书时，我脑海中常常浮现的是各种复杂的统计公式和计算方法。我曾设想，书中会详细介绍如何计算相关系数，如何理解回归方程的系数以及如何进行预测。同时，我也对如何进行方差分析（ANOVA）以及其在比较多个组别均值时的应用充满好奇。此外，我一直想了解如何使用卡方检验来分析分类变量之间的关系，以及如何解读卡方检验的结果。我希望能在这本书中找到清晰的步骤和图示，帮助我理解这些统计方法的原理和实际操作，从而能够独立地运用它们来分析社会现象。

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在我翻阅《社会研究中的基础统计学》这本书时，我的内心充满了对统计学原理的求知欲。我渴望理解诸如概率、抽样、置信区间等概念的深层含义，以及它们在社会研究中扮演的角色。我期望书中能够详细阐述统计推断的逻辑，让我明白如何从样本数据推导出关于总体特征的结论。同时，我也对如何选择和应用不同的统计模型来解决具体的社会研究问题充满了兴趣。例如，我希望能学习到如何使用回归分析来探究社会经济地位对教育成就的影响，或者如何运用方差分析来比较不同教学方法对学生学习效果的差异。

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在翻阅《社会研究中的基础统计学》时，我脑海中闪过的是许多关于统计学核心概念的疑问。我渴望找到关于如何理解概率和统计分布的详尽解释，比如正态分布的特性以及它在统计推断中的重要性。同时，我也期望书中能够深入探讨抽样理论，了解不同抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样）的原理、优缺点以及在社会研究中的适用性。此外，如何进行数据清洗和预处理，以及在进行统计分析前需要注意哪些问题，也是我非常感兴趣的内容。例如，我希望能学到如何识别和处理异常值、缺失值，以及如何对分类变量进行编码和转换，这些都是进行有效统计分析的关键步骤。

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一本封面设计简洁大方，书名《社会研究中的基础统计学》直击核心的书籍，在我拿到它的时候，就涌起了一种想要立刻深入了解的冲动。然而，当我翻开第一页，便发现这本书的内容远超我最初的想象。它并非仅仅罗列枯燥的公式和计算步骤，而是将统计学深深地根植于社会研究的语境之中，仿佛为我打开了一扇理解社会现象的全新窗口。我原以为会看到大量关于如何计算标准差、方差、t检验的详尽说明，或者是一系列关于回归分析模型构建的理论推导。然而，书中更侧重的是如何将这些统计工具巧妙地运用到真实的研究问题中。它并没有直接教我如何操作SPSS或R这样的软件，而是深入探讨了在社会研究设计阶段，如何根据研究问题选择合适的统计方法，以及如何解读这些方法产生的結果，并将其转化为有意义的社会洞察。

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当我拿到《社会研究中的基础统计学》这本书时，我首先想到的是它应该会为我提供一份详细的统计分析指南。我期待书中能够涵盖从数据录入、数据清理到各种统计模型应用的完整流程。例如，我希望能学到如何使用 SPSS、Excel 或者 R 语言等工具来执行数据分析任务。具体来说，我希望能找到关于如何进行描述性统计分析的章节，了解如何计算均值、标准差、方差以及如何解读这些数值。此外，我也非常期待书中能够深入讲解如何进行推断性统计，包括如何进行假设检验（如 t 检验、ANOVA、卡方检验），如何理解 p 值和置信区间，以及如何进行回归分析，包括简单线性回归和多元线性回归。

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拿到《社会研究中的基础统计学》这本书，我首先希望它能为我解开统计学在社会研究中的神秘面纱。我曾期待书中能提供一套清晰的学习路径，帮助我从零开始理解统计学的基本原理。例如，我希望书中能详细介绍概率论的基础知识，包括随机事件、概率分布等概念。接着，我希望能学习到如何进行描述性统计分析，理解如何计算和解释平均数、中位数、众数、标准差等指标，并学会如何使用图表来直观地展示数据。此外，我也非常希望书中能够深入讲解推断性统计，包括如何进行假设检验，如何理解 p 值和置信区间，以及如何进行回归分析来探索变量之间的关系。

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挺详细的，但是感觉我不需要知道这么详细=_=

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和李沛良的书一样好评，比李沛良的简单。因为翻译还有香港那边用语，所以有些表达不太一样，不过都没关系，看完你就懂了。最棒的是，国外人的书很详细，会一步步告诉你每一步怎么算的，在前面讲基础的时候有些地方说的比较纠结，不过总体上是非常好的。

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配着可汗学院的课给学了。