Elementary Statistics for the Social Science pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wadsworth Publishing Company

作者:Joseph Anthony Capon

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1988-01-01

价格:USD 44.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780534087845

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 社会科学
• 初级统计
• 数据分析
• 研究方法
• 概率论
• 推论统计
• 统计推断
• 社会研究
• 统计学教材

探索社会科学领域的统计学原理与应用 副标题：从基础概念到高级模型的实战指南 本书导言 本教材旨在为社会科学领域的学生和研究人员提供一个全面、深入且实用的统计学学习路径。我们深知，在人文社科研究中，量化分析能力的掌握是理解复杂社会现象、检验理论假设和形成可靠结论的关键。因此，本书摒弃了过于深奥的纯数学推导，转而聚焦于统计学原理在社会科学研究中的实际应用、数据解读和批判性思维的培养。我们致力于将统计学从一门枯燥的学科转变为理解人类行为和社会结构的强大工具。 第一部分：统计学基础与描述性分析 本部分构建了学习统计学的坚实基础，重点在于数据类型、测量尺度以及如何有效地描述和可视化数据。 第一章：社会科学中的数据与变量 我们将从根本上探讨社会科学研究中的数据来源、数据的性质以及变量的分类。社会学、心理学、政治学和人类学中的数据往往具有高度的复杂性和情境依赖性，本章将详细区分定性数据与定量数据，并深入分析名义、顺序、间隔和比例等测量尺度的差异及其对后续分析方法的限制与选择。例如，我们将探讨李克特量表（Likert Scale）在心理测量中的特殊地位。 第二章：数据整理与探索性分析 原始数据往往是混乱的，本章将指导读者如何系统地清洗、编码和整理数据，以确保分析的准确性。重点介绍频率分布表、累积频率的构建方法。随后，我们将进入描述性统计的核心——集中趋势和离散程度的度量。我们将详细解析均值、中位数和众数的适用情境与局限性，以及标准差、方差、极差和四分位距在描述数据分散情况时的角色。我们还将介绍如何通过箱线图（Box Plot）、直方图（Histogram）和散点图（Scatter Plot）直观地揭示数据的分布形态、偏态（Skewness）和峰度（Kurtosis）。 第三章：图形化展示的艺术与陷阱 在社会科学的报告和论文中，有效的图表是传递研究发现的有力武器。本章专注于如何选择最合适的统计图表来展示不同的数据关系。我们将深入探讨条形图、饼图、线图和散点图的有效使用。更重要的是，我们强调批判性地审视图表的误导性。我们将分析常见的图形欺骗手段，如不当的坐标轴截断、维度失真等，培养读者对数据可视化结果的鉴别能力。 第二部分：概率论、抽样与推断统计学基础 推断统计是连接样本观察与总体结论的桥梁。本部分将从概率论的视角，引导读者理解随机性和不确定性在社会科学中的处理方式。 第四章：社会现象的概率基础 概率论是统计推断的理论基石。本章介绍基本概率规则（加法、乘法），条件概率，以及独立事件的概念。我们将重点讨论在社会学研究中常见的概率分布模型，特别是二项分布（Binomial Distribution）和泊松分布（Poisson Distribution），并解释它们如何用于建模计数或二元结果。 第五章：抽样方法与抽样分布 社会研究的成本和可行性决定了我们通常只能抽取样本。本章详细区分了概率抽样（如简单随机抽样、分层抽样、系统抽样和整群抽样）和非概率抽样（如方便抽样、配额抽样）的优缺点及其对研究推断有效性的影响。随后，我们将深入探讨抽样分布的概念，这是理解中心极限定理（Central Limit Theorem）的关键。我们将展示为什么无论总体的分布形态如何，大样本均值的分布都会趋向正态分布，这一核心原理如何支撑我们进行参数估计。 第六章：参数估计：置信区间 本章教授如何基于样本数据对总体参数进行点估计和区间估计。我们将详细推导和应用置信区间（Confidence Interval），解释其含义：“在重复抽样的情况下，包含真实总体参数的比例是多少？” 我们将区分Z分布和t分布的使用场景，并演示如何在研究中构建和解释针对均值、比例和差值的置信区间。 第七章：假设检验的逻辑框架 假设检验是科学研究的核心流程。本章将系统梳理假设检验的五个基本步骤：建立零假设（H0）和备择假设（Ha），选择显著性水平 ($alpha$)，计算检验统计量，确定p值，并最终做出决策。我们将清晰界定第一类错误（拒绝了真实的零假设）和第二类错误（未能拒绝错误的零假设），以及统计功效（Power）的重要性。 第三部分：比较均值与比例的检验方法 本部分将焦点转向具体的单因素和双因素比较，这是社会科学研究中最常见的检验类型。 第八章：单样本与独立样本的t检验 t检验是比较组间均值差异最基础的工具。本章将讲解单样本t检验（检验样本均值是否与已知总体均值有显著差异）和独立样本t检验（比较两个不相关群体的均值）。我们将强调在应用独立样本t检验前必须满足的同方差性假设，并介绍如何应对方差不齐的情况（如Welch's t检验）。 第九章：配对样本与方差分析（ANOVA） 配对样本t检验（或称重复测量t检验）用于处理前后测或匹配样本的数据。随后，我们将扩展到方差分析（Analysis of Variance）。我们将详细介绍单因素方差分析（One-Way ANOVA）如何检验三个或更多组的均值是否存在显著差异，并通过F统计量的分解，解释方差分析的内在逻辑。我们还会探讨事后检验（Post-hoc tests，如Tukey's HSD）在发现整体显著性后，确定具体是哪几组之间存在差异。 第十章：卡方检验：分类变量的关系 对于名义和顺序数据，卡方检验（Chi-Square Test）是检验变量间关联性的首选工具。本章将讲解如何构建和解读列联表（Contingency Table），进行拟合优度检验（Goodness-of-Fit Test）和独立性检验（Test of Independence）。我们还将讨论卡方检验的局限性（如样本量过小的问题）以及如何使用如Cramer's V等效应量指标来衡量关联的实际强度。 第四部分：相关、回归与线性模型 本部分深入探讨变量间的量化关系，这是预测和解释模型构建的起点。 第十一章：相关关系与相关系数 相关分析衡量了两个定量变量之间关联的方向和强度。我们将区别皮尔逊相关系数（Pearson's r）、斯皮尔曼等级相关系数（Spearman's $ ho$）和肯德尔等级相关系数（Kendall's $ au$）的使用条件。本章特别强调“相关不蕴含因果”这一核心原则，并讨论潜在的混淆变量（Confounding Variables）问题。 第十二章：简单线性回归分析 简单线性回归（Simple Linear Regression）是建立预测模型的基础。我们将详细解析回归方程的构成：截距项和回归系数（斜率），并学习如何使用最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）来拟合最佳直线。重点在于解释回归系数的含义（“在其他条件不变的情况下，自变量每增加一个单位，因变量平均变化了多少”），以及如何评估模型的拟合优度（$R^2$）。 第十三章：多元线性回归：控制效应与模型选择 社会现象往往是多因素共同作用的结果。多元回归允许我们同时纳入多个自变量来预测因变量，并能控制其他变量的影响。本章将详细讲解偏回归系数的解释，以及多重共线性（Multicollinearity）、虚拟变量（Dummy Variables）在回归模型中的应用。我们还将探讨模型选择的策略，例如逐步回归法（Stepwise Regression）的利弊，以及如何通过残差分析（Residual Analysis）来检验回归模型的关键假设（如线性、独立性、同方差性和正态性）。 第十四章：超越线性：对数几率回归（Logistic Regression） 当因变量是二元结果（如“是否投票”、“是否失业”）时，线性回归不再适用。本章将介绍逻辑回归（Logistic Regression），它通过对数几率（Log-Odds）来预测二元结果的概率。我们将重点学习如何解释Logit系数、Odds Ratio（优势比）在社会学、流行病学和市场研究中的实际意义，以及如何评估逻辑回归模型的整体拟合度（如Hosmer-Lemeshow检验）。 第五部分：高级主题与研究设计整合 本部分将探讨更复杂的分析技术，并将统计方法融入到完整的研究设计流程中。 第十五章：中介与调节效应分析 理解变量之间的复杂路径至关重要。本章介绍中介模型（Mediation）和调节模型（Moderation）。我们将区分变量在路径中充当“中介者”还是“调节者”的角色，并介绍Baron和Kenny方法以及基于重抽样（Bootstrap）的检验方法，以探究社会现象背后的机制。 第十六章：纵向数据与重复测量设计 许多社会科学研究涉及对同一批个体在不同时间点上的追踪测量。本章将介绍处理此类纵向数据的挑战，包括数据聚集和非独立性问题。我们将概述多层次模型（Multilevel Models）或混合效应模型（Mixed-Effects Models）的基本思想，以及如何使用重复测量方差分析（Repeated Measures ANOVA）来分析有限时间点的数据。 第十七章：统计软件应用与报告规范 本书的每一章都强调了概念的理解，但真正的技能体现在应用上。本章将提供使用主流统计软件（如SPSS, R或Stata）进行上述分析的通用操作指南。最后，我们将详细阐述APA（美国心理学会）或其他相关学术规范下，如何清晰、准确地撰写统计分析结果部分，确保研究发现的专业性与可重复性。 结论 本书的最终目标是培养读者成为一名自信且具有批判精神的社会科学研究者。统计学不应被视为研究的障碍，而应被视为揭示社会结构、检验政策有效性和理解人类互动的关键工具。掌握本书所涵盖的知识体系后，读者将能够独立设计实证研究，选择恰当的分析方法，并以严谨的方式报告其发现。

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