Estadisticas Para Las Ciencias Sociales (Spanish Edition) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:MC Graw Hill

作者:Ferris J. Ritchey

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-12

价格:USD 64.25

装帧:Paperback

isbn号码:9789701031414

丛书系列:

图书标签:

• Estadística
• Ciencias Sociales
• Español
• Investigación
• Análisis de Datos
• Métodos Cuantitativos
• Estadística Descriptiva
• Estadística Inferencial
• Ciencias Políticas
• Sociología
• Economía

统计学在社会科学中的应用 这本书籍深入探讨了统计学在社会科学各个领域的核心作用，旨在为学生、研究人员和从业者提供一套全面而实用的统计分析工具。统计学不仅仅是数字和公式的集合，更是理解复杂社会现象、揭示隐藏规律、检验理论假设以及做出明智决策的有力武器。 本书涵盖了从基础的描述性统计到复杂的推断性统计方法，每一章节都紧密结合社会科学的实际研究场景，通过丰富的案例分析和数据驱动的讨论，帮助读者将抽象的统计理论转化为解决实际问题的能力。 核心内容概述： 第一部分：统计学基础与描述性统计 导论：统计学在社会科学中的角色与价值 为何社会科学研究需要统计学？ 统计学在不同社会科学分支（如社会学、政治学、心理学、经济学、教育学等）的应用概览。 如何正确理解和解读统计数据。 研究设计的基本要素及其与统计分析的关系。 数据收集与测量 不同类型的数据：定性数据与定量数据，分类数据、顺序数据、间隔数据和比率数据。 抽样方法：随机抽样、分层抽样、整群抽样等，以及它们的优缺点在社会科学研究中的考量。 量表的构建与信效度： Likert 量表、Guttman 量表等在社会调查中的应用。 描述性统计：概览数据特征 集中趋势的度量： 均值、中位数、众数，以及在不同数据分布下的选择与解读。例如，在分析收入分布时，中位数通常比均值更能反映典型情况。 离散程度的度量： 极差、四分位距、方差、标准差，以及它们如何描述数据的变异性和分布的离散程度。在比较不同群体或变量的稳定性时，标准差至关重要。 数据可视化： 直方图、条形图、饼图、箱线图、散点图等，如何选择最适合的数据可视化方法来清晰地呈现研究发现。例如，箱线图非常适合比较不同组别的分布情况。 分布的形状： 正态分布、偏态分布、峰态，以及这些分布特征对后续统计分析的潜在影响。 第二部分：概率与推断性统计 概率论基础 概率的基本概念与规则：联合概率、条件概率。 概率分布：二项分布、泊松分布、正态分布，以及它们在模拟社会现象中的作用。例如，二项分布可用于模拟成功/失败的事件，如投票率。 中心极限定理：理解样本均值分布的规律，为推断性统计奠定基础。 抽样分布与置信区间 抽样分布的概念及其重要性。 构造置信区间：如何估计总体的未知参数，并给出估计的可靠性范围。例如，在调查选民支持率时，会给出置信区间来表示估计的精度。 假设检验 假设检验的基本原理：零假设、备择假设、P值、统计功效。 单样本检验：Z检验、t检验，用于检验单个样本均值是否与已知总体均值有显著差异。 两样本检验：独立样本t检验、配对样本t检验，用于比较两个独立样本或相关样本的均值是否存在差异。例如，比较不同教育干预措施对学生成绩的影响。 卡方检验：用于分析分类变量之间的关联性。例如，检验性别与政治倾向之间是否存在显著关系。 方差分析 (ANOVA)：比较三个或更多组的均值是否存在显著差异。例如，分析不同教学方法对学生学习动机的影响。 第三部分：关联性分析与高级统计方法 相关性分析 皮尔逊相关系数：度量两个连续变量之间线性关系的强度和方向。 斯皮尔曼秩相关系数：适用于序数变量或非正态分布的连续变量。 相关性与因果性的区别：强调相关不等于因果，以及在社会科学研究中如何谨慎解读相关性。 回归分析 简单线性回归： 建立一个自变量与一个因变量之间的线性关系模型。例如，预测住房价格（因变量）与房屋面积（自变量）之间的关系。 多元线性回归： 建立多个自变量与一个因变量之间的线性关系模型，控制其他变量的影响。例如，预测学生成绩（因变量）与学习时间、家庭背景、教师质量（自变量）之间的关系。 回归模型诊断：残差分析、多重共线性检验等，确保模型的有效性和可靠性。 逻辑回归：用于预测二分类因变量（如是否购买产品、是否会犯罪）的概率。 其他重要的社会科学统计技术 因子分析：探索一组变量背后的潜在结构或因子。例如，在心理学中用于发现人格特质。 聚类分析：将具有相似特征的个体或观测值分成不同的群体。例如，根据消费行为对客户进行细分。 结构方程模型 (SEM)：一种强大的统计框架，用于检验复杂的变量关系网络，包括直接效应、间接效应和潜在变量。 本书特色： 语言清晰易懂： 即使是统计学初学者，也能轻松掌握核心概念。 案例丰富多样： 涵盖了社会学、心理学、政治学、教育学等多个学科的真实研究案例，增强了学习的实践性。 强调批判性思维： 不仅教授如何进行统计分析，更引导读者理解统计结果的局限性，并培养批判性解读数据和研究的能力。 软件应用指导： 结合常用的统计软件（如SPSS, R等）的操作，指导读者如何将理论知识应用于实际数据分析。 循序渐进的结构： 从基础概念逐步深入到高级技术，确保读者能够构建扎实的统计学知识体系。 通过学习本书，读者将能够更自信地进行数据分析，更深刻地理解社会现象背后的统计规律，从而在各自的社会科学研究领域取得更显著的成就。本书不仅是一本教材，更是一份赋能社会科学研究者的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆