Statistical Methods for the Social Sciences pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Allyn & Bacon

作者:Alan Agresti

出品人:

页数:624

译者:

出版时间:2008-04-11

价格:USD 124.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780205646418

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 社会学
• 方法论
• statistics
• 统计
• Sociology
• 课本
• 英语
• 统计学
• 社会科学
• 数据分析
• 回归分析
• 实验设计
• 假设检验
• 问卷调查
• 数据可视化
• 样本抽样
• 变量分析

批判性思维与数据驱动决策：现代社会科学研究的基石 本书旨在为有志于在复杂多变的现代社会科学领域进行严谨研究的学者、学生和从业者提供一套全面的、跨学科的、注重实际应用的批判性思维与数据驱动决策方法论。 我们深知，当今世界充斥着海量信息与快速演变的社会现象，一个合格的研究者不能仅仅停留在描述现象的层面，而必须掌握穿透表象、识别因果、量化不确定性的核心技能。本书聚焦于如何构建坚实的理论框架、如何科学地设计研究、如何有效地运用数据进行推理，并最终如何以负责任的态度解读和传播研究成果。 第一部分：社会科学研究的哲学基础与范式转换 本部分首先着眼于研究的起点：认识论和本体论的定位。社会科学的研究对象——人类行为与社会结构——具有内在的复杂性和主观性。 第一章：何谓“科学”？社会科学的独特挑战与使命 本章深入探讨了社会科学区别于自然科学的特殊性，包括观察者介入效应、测量的主观性以及概念的动态变化。我们将详细讨论实证主义、解释主义（Interpretivism）和批判理论等主要范式，并强调研究者必须明确自身的哲学立场对研究设计和数据解读的深远影响。关键在于，我们不追求“绝对真理”，而是寻求在特定语境下最具解释力和预测力的模型。 第二章：理论构建与命题的精确化 理论是连接观察与解释的桥梁。本章提供了一套系统化的理论构建流程，从宏观的社会理论（如结构功能主义、冲突理论）过渡到可操作的、经验可检验的假设。我们将重点讲解概念操作化（Operationalization）的艺术与科学，如何将抽象的概念（如“社会资本”、“政治效能感”）转化为可量化的指标，并探讨如何利用中程理论来弥合大理论与具体经验研究之间的鸿沟。本章特别强调“证伪性”在学术进步中的核心地位。 第三章：研究伦理、公正性与透明度 在数据驱动的时代，伦理考量从未如此重要。本章不仅涵盖了知情同意、隐私保护等传统伦理规范，更深入讨论了研究的社会责任。我们探讨了算法偏见、数据使用的权力结构以及研究结果如何被政治化和误用。目标是培养研究者的批判性自我反思能力，确保研究过程的公正性和结果的稳健性。 第二部分：研究设计——从问题到数据收集的桥梁 高质量的研究始于精心设计的蓝图。本部分侧重于研究设计的选择、变量的控制与测量的质量。 第四章：因果推断的逻辑与准实验设计 社会科学的核心问题往往是“X是否导致了Y？”本章系统阐述了因果关系识别的四大支柱：时间顺序、共变性、非混淆性（排除替代性解释）和机制。我们将详细解析随机对照试验（RCT）的优势与局限性，并着重介绍在社会科学中更常见的准实验设计（Quasi-Experimental Designs），如断点回归（Regression Discontinuity, RD）、倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）和工具变量法（Instrumental Variables, IV）的适用场景与技术细节。 第五章：测量质量：信度、效度和指标构建 误差是研究的固有部分。本章教导读者如何系统地评估和提升测量的质量。我们将区分信度（Reliability）的不同类型（重测信度、内部一致性）以及效度（Validity）的维度（构念效度、内容效度、效标关联效度）。对于量表设计，本章将讲解因子分析（Factor Analysis）在识别潜在结构和优化测量工具中的关键作用。 第六章：定性研究的严谨性与深度挖掘 定性数据（如访谈记录、档案文本）提供了对现象的深度理解。本章强调，定性研究并非“不科学”，而是遵循不同的严谨性标准。我们将探讨扎根理论（Grounded Theory）、现象学和案例研究的有效应用。重点在于编码过程的透明度、理论饱和度（Theoretical Saturation）的判断标准，以及如何构建强有力的、有逻辑支撑的叙事链条。 第三部分：数据分析与推理——从描述到预测 本部分将分析工具的应用置于理论推理的框架之下，强调“为什么”使用某种方法，而不仅仅是“如何”操作。 第七章：描述性统计与数据可视化——洞察的起点 数据分析的第一步是清晰地展示数据。本章超越了基本的均值、中位数和标准差，重点讲解如何使用鲁棒性统计量处理异常值，以及如何通过信息丰富的可视化技术（如箱线图、密度图、热力图）揭示数据背后的分布特征和潜在关系。强调可视化在探索性数据分析（EDA）中的作用，用以指导后续的推论性分析。 第八章：线性模型的扩展与假设检验的审慎应用 回归分析是社会科学的基石，但其适用范围并非无限。本章深入讨论了多重共线性、异方差性、自相关等常见问题及其诊断方法。我们将详细解析广义线性模型（GLM），包括逻辑回归（Logistic Regression）和泊松回归（Poisson Regression），用以处理非连续的因变量。在假设检验方面，本章倡导效应量（Effect Size）的报告和置信区间的解读，反对过度依赖p值。 第九章：处理复杂数据结构：混合效应模型与时间序列 现实世界中的社会数据很少是完全独立的。本章聚焦于处理嵌套结构数据（如学生嵌套在班级、班级嵌套在学校），介绍多层模型（Multilevel Models/Hierarchical Linear Models, HLM），以正确地估计层级效应和跨层交互作用。对于时间序列数据，本章将介绍面板数据分析的基本框架，如何控制个体异质性，以及如何进行格兰杰因果检验。 第十章：中介、调节与模型比较 研究的深度在于理解变量之间的复杂互动。本章专门讲解中介分析（Mediation），用以探究“为什么”存在效应，并介绍如何使用调节分析（Moderation），探究效应的“何时”和“对谁”成立。此外，本章还将介绍信息准则（如AIC, BIC）和模型拟合优度检验，教导研究者如何在理论合理性和经验拟合度之间做出平衡的模型选择。 第四部分：研究的传播与持续改进 本部分的重点是将严谨的研究转化为有效的沟通，并积极参与学术对话。 第十一章：报告的艺术：清晰、准确与负责任的叙事 一篇好的论文不仅要有好的数据，更要有清晰的表达。本章提供了一套结构化的写作指南，强调研究方法部分的透明度（使他人可复现），以及结果部分的客观呈现。特别关注如何诚实地讨论研究的局限性，避免过度概括和夸大发现的意义。 第十二章：数据透明度、可重复性与开放科学的未来 在当代学术界，研究的可重复性面临危机。本章讨论了开放数据（Open Data）、开放代码（Open Code）的实践和益处，以及如何有效地进行预注册（Preregistration）以增强研究的可信度。本书的最后部分鼓励读者将研究视为一个持续迭代的过程，积极参与同行评议，并不断学习和适应新的分析技术和计算工具。 本书的特点： 本书不依赖于任何特定软件的菜单式操作指南，而是侧重于分析背后的统计学和逻辑原理，鼓励读者理解模型的假设并能够根据数据特征选择最合适的工具。我们通过穿插的真实世界案例分析（例如，政策评估、社会不平等研究、行为经济学实验）来展示理论如何应用于解决重大的社会问题。本书的最终目标是培养出不仅能跑模型，更能批判性地思考数据、设计严谨的实验，并对社会现象产生深刻洞察的下一代社会科学家。

评分☆☆☆☆☆

如此不负责任的译者和审校！您们是把翻译工作交给手底下更不负责的学生帮翻译的吧？ Shame on you! 随便举个栗子： p 18： “两个研究人员从某个总体中分别选取的随机样本可能稍有重叠，如果真有重叠的话，那么在两个样本的成员之间可能有些重叠” 请问您说的还是人话吗？ ...

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我可以说，这本书的写作风格非常独特，它既有学术的严谨性，又不失人情味。作者在讲解非参数统计方法时，展现了他对不同研究情境下数据特性的深刻理解。他通过一些关于排名数据、顺序变量的例子，让我明白了在数据不满足参数检验的假设时，非参数方法是多么的重要和有效。我尤其欣赏他对 Mann-Whitney U 检验和 Wilcoxon 符号秩检验的详细阐述，以及它们在比较两个独立样本或配对样本时的适用性。这本书让我意识到，掌握一套全面的统计工具，对于应对不同类型的社会科学研究问题至关重要。

评分☆☆☆☆☆

我一直都在寻找一本能够帮助我理解和运用时间序列分析的书籍，而这本《Statistical Methods for the Social Sciences》恰好满足了我的需求。作者在介绍时间序列模型时，清晰地阐述了自相关、季节性等概念，以及它们在分析经济、社会数据时所扮演的角色。我特别喜欢他对 ARIMA 模型及其变种的讲解，他通过实际案例，比如分析失业率的长期趋势，展示了如何构建和评估时间序列模型，以预测未来的趋势。这本书让我深刻地理解了时间是如何影响社会现象的，以及如何运用统计方法来捕捉和分析这种影响。

评分☆☆☆☆☆

这本书是一本真正的瑰宝，它让我对统计学有了全新的认识。作者的叙事方式，可以说是行云流水，而且充满了智慧。在讨论卡方检验时，作者并没有仅仅展示如何计算卡方值，而是深入地解释了它在分析分类变量之间的关联时所能发挥的作用。他通过一些关于公众意见、社会态度等方面的案例，让我看到了卡方检验在探索社会群体差异方面的强大能力。更重要的是，作者还强调了卡方检验的局限性，比如它只能表明存在关联，而不能说明因果关系，这让我对如何谨慎地解读这类分析结果有了更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

我可以说，这本书的写作风格非常吸引人，它有一种独特的魅力，能够让读者在不知不觉中深入到统计学的世界。作者在讲解相关性分析时，并没有仅仅停留于计算皮尔逊相关系数，而是更深入地探讨了相关性和因果性之间的微妙区别，以及可能存在的混淆变量。他通过一些经典的社会学研究案例，比如教育水平与收入之间的关系，来阐释如何通过控制其他可能影响因素，来更准确地估计教育对收入的真实影响。这本书让我明白，统计学不仅仅是一堆数字和公式，更是一种强大的思维工具，能够帮助我们更清晰地认识和理解世界。

评分☆☆☆☆☆

作为一名正在努力提升研究能力的学生，我一直在寻找一本能够真正帮助我理解和运用统计方法的书籍。这本书，绝对是我迄今为止遇到的最好的选择之一。作者在描述抽样分布时，所使用的类比和图示，简直是天才般的。他将一个抽象的概念，比如“中心极限定理”，通过生动的例子，比如“反复投掷硬币”或者“测量一群人的身高”，变得异常清晰。我尤其欣赏作者在处理多重比较问题时所展现的细致，他并没有仅仅介绍 Bonferroni 校正，而是更深入地探讨了不同校正方法的优劣，以及它们在不同研究情境下的适用性，这让我对如何谨慎地进行统计推断有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书的结构安排非常合理，它循序渐进地引导读者掌握统计学的核心概念。作者在引入贝叶斯统计方法时，虽然这是一个相对复杂的领域，但他运用了非常清晰和直观的例子，比如更新信念的过程，来解释似然函数和先验概率的作用。我特别欣赏他对于贝叶斯因子（Bayes Factor）的讲解，它提供了一种不同于传统频率派统计的判断模型证据的方式。这本书让我看到了统计学在不断发展和演变，也让我对不同统计学流派的优劣有了更全面的认识，这对于我未来在研究中选择合适的统计方法至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我可以说，自从我翻开第一页，就立刻被它所散发的智慧光芒所吸引。作者的叙述方式，就像一位经验丰富的向导，引领我在错综复杂的统计学世界里穿行。那些曾经让我望而却步的抽象概念，在这里变得如此生动和易于理解。尤其是在讲解回归分析的部分，作者并没有简单地罗列公式，而是深入浅出地阐述了回归模型背后的逻辑，以及它在解释社会现象时所能发挥的巨大作用。我特别喜欢书中对于“控制变量”的讨论，作者通过一系列精心设计的案例，让我深刻理解了为什么在社会科学研究中，控制无关变量如此重要，它直接关系到我们能否得出可靠的结论，避免 spurious correlation。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，不仅仅在于它讲解了各种统计方法，更在于它教会了我如何用一种批判性的眼光去审视统计结果。作者在讨论效应量（Effect Size）时，并没有简单地将其作为一个附加信息，而是强调了它在评估研究发现的实际重要性方面的关键作用。他通过各种标准化的效应量指标，比如 Cohen's d 和 Eta-squared，让我明白了为什么仅仅依赖 p 值是远远不够的。这本书让我深刻地认识到，在解释研究结果时，我们需要同时关注统计显著性和效应量，才能做出更全面和有意义的判断。

评分☆☆☆☆☆

我一直对如何将严谨的统计方法应用于复杂的社会问题感到困惑，直到我读到了这本书。作者的洞察力令人惊叹，他能够将看似遥不可及的统计理论，与我们所处的社会环境紧密联系起来。书中关于方差分析（ANOVA）的讲解，是我最喜欢的部分之一。作者不仅仅展示了如何计算 F 统计量，更重要的是，他阐述了 ANOVA 在比较多个群体均值时所扮演的角色，以及如何通过 post-hoc 检验来确定具体是哪些群体之间存在显著差异。他还引用了大量社会学和心理学的实际研究案例，让我看到了这些统计方法是如何被用来解决现实世界中的重要问题的，这极大地激发了我进一步学习的动力。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，我最初拿起这本书时，对统计学抱有一种复杂的情感——既好奇又略带畏惧。然而，这本《Statistical Methods for the Social Sciences》彻底颠覆了我之前的看法。作者的写作风格，可以说是非常具有启发性，他能够将那些看似枯燥的数学原理，转化为与我们日常生活和社会现象息息相关的工具。例如，书中关于假设检验的部分，作者不仅仅解释了 p 值的重要性，更强调了其在实际研究中的应用和局限性。他反复强调，统计显著性并不等同于实际意义上的重要性，这是一个非常宝贵的提醒，帮助我避免在解读研究结果时陷入过度简化的误区。

评分☆☆☆☆☆

量化，有些细节过于详细

评分☆☆☆☆☆

良心教科书，再笨的人都能看懂

评分☆☆☆☆☆

逻辑清晰，浅入深出

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浅显易懂，是优点也是缺点。

评分☆☆☆☆☆

作为教科书还是有些奇葩的。。