人口分析方法与应用

人口分析方法与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:北京大学出版社
作者:曾毅
出品人:
页数:416
译者:
出版时间:1993
价格:9.8
装帧:
isbn号码:9787301020319
丛书系列:
图书标签:
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具体描述

《社会统计学概论:理论、方法与案例解析》 内容简介: 本书旨在为读者系统性地介绍社会统计学的核心概念、理论框架、研究方法及实际应用。在信息爆炸的时代,理解和分析社会现象背后的数据逻辑至关重要。本书不仅着眼于统计学理论的严谨性,更注重其在解决现实社会问题中的实践性,力求帮助读者建立扎实的统计学基础,培养科学的分析思维。 核心内容概述: 第一部分:社会统计学基础 第一章:社会研究与统计学的联系 本章将探讨社会研究的性质、目的以及统计学在社会研究中的不可或缺的作用。我们会从宏观层面介绍社会科学研究的范式,如实证主义、解释主义等,并说明统计学如何成为连接理论与实证的关键桥梁。我们将讨论如何将抽象的社会理论转化为可操作的变量,以及如何通过统计方法来检验和发展社会理论。 第二章:数据的类型与测量尺度 数据是统计分析的基石。本章将详细阐述社会学研究中常见的数据类型,包括定类数据(如性别、宗教信仰)、定序数据(如社会阶层、教育程度)、定距数据(如收入、年龄)和定比数据(如家庭人口数、平均消费额)。我们还将深入探讨不同测量尺度的特点、优劣以及在数据分析中的影响。了解这些基础概念,是后续进行恰当统计分析的前提。 第三章:描述性统计:认识你的数据 在进行推断性分析之前,首先需要对数据进行有效的描述。本章将系统介绍描述性统计的核心工具,包括集中趋势的度量(均值、中位数、众数)、离散程度的度量(方差、标准差、极差、四分位距)以及数据的分布形态(偏度、峰度)。我们还会介绍如何使用图表(如直方图、箱线图、散点图)直观地展示数据特征,帮助读者快速把握数据的整体面貌。 第四章:抽样方法与抽样分布 在大多数社会研究中,我们无法调查所有研究对象,因此抽样成为必要。本章将详细介绍各种抽样技术,包括概率抽样(简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样)和非概率抽样(方便抽样、判断抽样、配额抽样、滚雪球抽样),并分析它们各自的适用场景和优缺点。同时,我们将引入抽样分布的概念,为理解推断性统计奠定理论基础。 第二部分:推断性统计与模型构建 第五章:统计推断:从样本到总体 本章将重点介绍统计推断的核心思想,即如何利用样本信息来推断总体特征。我们将深入讲解置信区间的概念及其构建方法,以及假设检验的基本原理、步骤和常见的逻辑错误。通过一系列实例,帮助读者理解如何根据研究问题选择合适的统计检验方法。 第六章:参数估计与假设检验:常见方法 本章将具体阐述几种常用的参数估计和假设检验方法,包括单样本t检验、配对样本t检验、独立样本t检验、方差分析(ANOVA)等。我们将详细解释这些方法的适用条件、计算过程以及结果的解释。此外,还会介绍卡方检验在分析分类变量关系中的应用。 第七章:相关分析:变量之间的关系 了解变量之间是如何相互关联的,是许多社会学研究的核心任务。本章将详细介绍相关分析的原理,包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等。我们会探讨相关性的强度和方向,以及如何解读相关系数,并强调相关不等于因果关系。 第八章:回归分析:预测与解释 回归分析是社会科学中最强大的统计工具之一。本章将从简单线性回归开始,逐步深入到多元线性回归。我们将解释回归模型的构建、参数的解释、模型的拟合优度(R方)以及模型的假设检验。同时,还会介绍逻辑回归在处理二分类因变量问题中的应用,以及处理多项选择型变量的 multinomial logistic regression。 第九章:中介效应与调节效应分析 在理解变量之间关系时,中介和调节效应是关键概念。本章将介绍如何利用回归模型来检验中介效应,即一个变量如何通过另一个变量影响结果变量;以及如何检验调节效应,即一个变量如何改变其他变量之间关系的强度或方向。我们将讨论 Baron & Kenny 方法以及更新的 bootstrapping 方法。 第三部分:高级主题与实际应用 第十章:因子分析与主成分分析 在面对大量具有潜在共性的变量时,因子分析和主成分分析可以帮助我们简化数据结构,发现潜在的因子。本章将介绍这两种降维技术的基本原理、应用场景以及结果的解读,例如如何利用它们构建量表或识别社会结构中的潜在维度。 第十一章:聚类分析与判别分析 本章将介绍两种重要的模式识别技术。聚类分析旨在将相似的个体或对象分组,从而发现数据中的自然结构;判别分析则旨在找到区分不同群体的最佳预测变量,并根据这些变量对新个体进行分类。我们将探讨它们在社会分层、消费者行为分析等领域的应用。 第十二章:纵向数据分析入门 社会现象往往是动态变化的,因此分析纵向数据(面板数据、重复测量数据)变得尤为重要。本章将对纵向数据分析进行初步介绍,包括固定效应模型和随机效应模型,帮助读者理解如何分析个体随时间的变化以及影响这些变化的因素。 第十三章:社会统计软件的应用 掌握统计软件是进行实际统计分析的关键。本章将简要介绍几种主流的社会统计软件,如SPSS, Stata, R等,并结合具体案例演示如何利用这些软件进行数据管理、描述性统计、假设检验、回归分析等常用操作,强调软件操作与统计理论的结合。 第十四章:统计分析中的伦理与挑战 数据分析并非纯粹的技术操作,其中涉及重要的伦理考量。本章将讨论数据隐私保护、研究结果的误读与滥用、研究的透明度等问题,并强调作为社会研究者应有的责任与担当。 本书特色: 理论与实践并重: 既有扎实的理论基础讲解,又有丰富的社会学研究案例贯穿其中,帮助读者理解理论在实际研究中的应用。 循序渐进: 从基础概念到高级模型,内容安排逻辑清晰,易于读者逐步掌握。 案例丰富: 包含教育、经济、医疗、社会公平等多个领域的实际研究案例,增强学习的趣味性和实用性。 强调批判性思维: 引导读者不仅要掌握统计方法,更要学会批判性地解读数据和研究结果。 通过阅读本书,读者将能够更好地理解和运用社会统计学的方法,提升分析社会现象的能力,为进一步的学术研究和实际工作打下坚实基础。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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我原本以为这本书会像许多其他学术著作一样,一上来就抛出艰深的理论框架,然后逐一拆解各种统计模型,让我对着那些公式和变量苦思冥想,试图理解它们到底是如何揭示人口变化的奥秘的。我的期待是能有一种循序渐进、由浅入深的学习体验,能够从最基础的概念讲起,慢慢过渡到复杂的分析技术。然而,当我翻阅这本书的时候,我发现它似乎并没有按照我预设的路径展开。书中涉及的各种方法论,虽然名字听起来都很专业,但我总觉得缺少了一些清晰的脉络。我希望能看到的是,作者是如何一步步构建起他的分析体系,每一种方法是如何被发明出来,又是为了解决什么样的人口学问题。我渴望的是一种“为什么”的解释,而不是仅仅罗列“是什么”。我有点担心,这本书的重点可能放在了“如何做”,而忽略了“为什么这么做”以及“这样做的意义是什么”。

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我一开始以为这本书会深入探讨不同国家和地区的人口政策是如何制定和实施的,以及这些政策在实践中遇到了哪些挑战和取得了哪些成效。我非常好奇,不同文化背景和社会经济条件下的人口政策会有怎样的差异,以及它们对人口结构、社会发展和经济增长会产生怎样的长期影响。我希望能够看到一些具体的案例分析,比如某一个国家如何通过鼓励生育的政策来应对人口老龄化,或者某个地区如何通过人口迁移管理来促进经济发展。我希望能够从这些案例中学习到一些宝贵的经验教训,并对未来的人口政策发展趋势有更清晰的认识。这本书的标题虽然提到了“应用”,但我感觉更侧重于“方法”本身,对于“应用”的深度和广度,我还有些疑虑。

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老实说,我购买这本书的初衷,更多的是因为它涉及到“应用”这两个字。我从事的是一个与民生息息相关的行业,我深知人口结构的变化对社会稳定和经济发展的重要性。我希望这本书能够为我提供一些切实可行的分析工具和思路,让我能够更好地理解我所处的社会中正在发生的人口变迁,并为我的工作提供一些决策参考。我期待能够看到一些关于人口预测、人口结构优化、劳动力市场分析等方面的具体指导。我更希望这本书能够解答我的一些实际工作中的困惑,比如如何评估某项政策对生育率的影响,或者如何预测未来某个行业的人才缺口。然而,在阅读过程中,我发现这本书的重点似乎更多地放在了理论方法的讲解上,对于具体的应用场景和实操指导,则相对较少。

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这本书的封面设计给我的第一印象是比较朴实,甚至可以说是有些缺乏吸引力。我通常会被那些封面设计新颖、色彩鲜明、能够瞬间抓住眼球的书籍所吸引。而这本《人口分析方法与应用》,似乎走的是一种“内敛”的风格。这种风格让我不禁猜测,书的内容也可能会是偏学术、偏理论,对于非专业读者来说可能有些门槛。我习惯于从书的封面来推测其内容和风格,如果封面不够吸引人,我可能会在书架上选择其他更具视觉冲击力的书籍。我期待的则是一本能够让我眼前一亮,感受到作者创作的热情和内容的活力的书籍。这种朴实的封面,让我一度担心它会是一本“干巴巴”的学术著作,充斥着枯燥的公式和图表,缺乏引人入胜的故事和生动的案例。

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坦白说,我拿到这本书的时候,对它的期望值并不高。我是一名普通的读者,对人口学并没有专业的背景,只是因为某个契机(也许是新闻报道,或是社会现象的观察)对人口问题产生了浓厚的兴趣。我期待的是一本能够以通俗易懂的语言,将复杂的人口学概念解释清楚的书籍,能够让我了解到,比如为什么有些国家会面临生育率下降的困境,为什么老龄化会成为一个全球性的挑战,以及这些人口结构的变化会对我们的生活产生怎样的深远影响。我希望能够通过阅读这本书,构建起一个基本的人口学知识框架,并且能够对当下正在发生的人口现象有更深刻的理解。我更希望这本书能给我带来一些启发,让我能够用人口学的视角去观察和思考周围的世界,而不是仅仅被动地接受信息。

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这本书的标题让我一度犹豫,因为“人口分析方法与应用”听起来似乎是那种枯燥乏味、充斥着统计公式和冰冷数据的教科书。我个人对纯理论的研究兴致不高,更偏爱那些能够直观展现事物背后逻辑,并且能引发思考的书籍。然而,出于职业需要,我还是翻开了它。最初几页的铺陈确实让我有些昏昏欲睡,大量的图表和密密麻麻的文字仿佛在砌一道高墙,将我与真正有趣的人口学世界隔离开来。我开始怀疑自己是否选错了阅读方向,甚至在脑海中勾勒出图书馆角落里那排落满灰尘的专业书籍的形象,担心这本书会落得同样的命运。我期望的是能看到鲜活的人群,听到他们的故事,理解他们的迁徙、生育、老龄化等现象背后深刻的社会经济原因,而不是被一堆堆抽象的概念淹没。我甚至开始在想,是不是应该找一本关于人口史的书籍,或者一本侧重于人口地理学的著作,来满足我对人口问题的好奇心。

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这本书的篇幅相对较长,让我对它能够涵盖的内容有了很高的期待。我希望它不仅仅是简单地罗列人口分析的各种技术和模型,而是能够深入浅出地解释这些方法背后的逻辑,并提供一些跨学科的视角。比如,我希望能看到人口学与经济学、社会学、地理学,甚至心理学之间的交叉点,了解人口现象是如何受到多方面因素的影响,又如何反过来影响其他学科的研究。我期待能够看到一些精彩的案例分析,这些案例能够生动地展现人口分析方法的实际应用价值,并引发我的思考。我希望能通过这本书,对人口学有一个更全面、更深刻的认识,而不仅仅是掌握一些分析工具。

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当我翻开这本书的时候,我内心深处期待着能够看到一些关于人口统计学史上的里程碑式的事件或人物的介绍。我喜欢了解一项科学是如何一步步发展起来的,有哪些伟大的先驱者付出了巨大的努力,他们的理论和方法又是如何一步步被完善和发展的。比如,我想知道达尔文的进化论对人口学研究是否产生了影响,或者 Malthus 的人口论在今天看来是否依然具有现实意义。我希望能够感受到历史的厚重感,了解那些经典的人口学理论是如何在历史的长河中沉淀下来,并对今天的我们依然具有启示意义。这本书的标题虽然提到了“方法”,但我更希望它能将这些方法置于一个更广阔的历史背景下去解读。

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我之所以会选择阅读这本书,是因为我对全球气候变化对人口分布和迁移可能产生的影响充满了好奇。我希望能够了解到,随着海平面上升、极端天气事件频发等问题的日益严峻,哪些地区的人口会面临被迫迁移的风险,又有哪些地区可能会成为新的移民目的地。我更希望看到书中能够提供一些基于模型预测的分析,让我们能够更直观地理解这些潜在的人口流动将对不同地区的社会、经济和文化产生怎样的冲击。我期待的是一种具有前瞻性和警示性的分析,能够帮助我们提前做好应对措施,并思考如何构建更加可持续的人口分布格局。然而,当我阅读这本书的时候,我感觉它似乎更侧重于对现有数据和方法的梳理,而对气候变化这一特定驱动因素的深入探讨,则显得有些不够。

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我原本以为这本书会详细介绍如何利用大数据和人工智能等新兴技术来进行人口分析。我非常期待能够看到,这些前沿技术是如何被应用于人口普查、生育率预测、疾病传播模型构建,以及城市规划等方面。我想了解,机器学习算法是如何从海量的个体数据中提取出有用的信息,又如何帮助我们更精准地理解人口行为模式。我希望能够看到一些具体的应用案例,比如利用社交媒体数据来预测人口迁移趋势,或者利用基因测序数据来分析人群的遗传构成和疾病易感性。然而,当我翻阅这本书的时候,我感觉它更多的是在阐述传统的人口分析方法,对于新兴技术的介绍,则显得比较概括,不够深入。

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考prelim之前火速翻过一遍,觉得非常好。可惜,数学方面比较精致的部分没有耐心(以及能力)细读,还有就是没有涉及统计方法。

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考prelim之前火速翻过一遍,觉得非常好。可惜,数学方面比较精致的部分没有耐心(以及能力)细读,还有就是没有涉及统计方法。

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考prelim之前火速翻过一遍,觉得非常好。可惜,数学方面比较精致的部分没有耐心(以及能力)细读,还有就是没有涉及统计方法。

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考prelim之前火速翻过一遍,觉得非常好。可惜,数学方面比较精致的部分没有耐心(以及能力)细读,还有就是没有涉及统计方法。

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考prelim之前火速翻过一遍,觉得非常好。可惜,数学方面比较精致的部分没有耐心(以及能力)细读,还有就是没有涉及统计方法。

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