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出版者:

作者:Wright, J. (EDT)/ Marsden, P. (EDT)

出品人:

页数:903

译者:

出版时间:2010-4

价格:$ 141.19

装帧:

isbn号码:9781848552241

丛书系列:

图书标签:

• survey
• methodology
• E
• 调查研究
• 问卷设计
• 数据分析
• 统计学
• 社会科学
• 研究方法
• 抽样
• 测量
• 定量研究
• 民意调查

现代社会调查方法论：理论、实践与前沿探索 图书名称：《现代社会调查方法论：理论、实践与前沿探索》 ISBN 待定 出版社：学术前沿出版社 页数：约 850 页 定价：RMB 198.00 --- 内容简介 在当代社会科学研究、市场分析乃至公共政策制定中，可靠且有效的经验数据是支撑论证和指导决策的基石。本书《现代社会调查方法论：理论、实践与前沿探索》并非一本传统意义上的调查手册，而是一部深度聚焦于当代调查范式转型、数据质量控制与复杂抽样设计的综合性学术专著。本书旨在为社会学、政治学、经济学、公共管理学、传播学以及市场研究领域的学者、高级研究人员和资深从业者提供一个批判性审视和系统性掌握现代调查科学的知识框架。 全书共分六大部分，二十余章，内容覆盖了从调查设计哲学到前沿技术应用的完整链条，强调理论基础与操作实务的紧密结合，尤其关注如何在信息爆炸、技术迭代加速的背景下，构建出具有高度内部效度和外部代表性的研究设计。 --- 第一部分：调查研究的哲学基础与范式演进（约 180 页） 本部分首先深入探讨了调查研究的认识论基础。不同于简单的数据采集工具书，本书首先界定了调查研究在实证科学体系中的地位，并批判性地分析了实证主义、后实证主义及诠释主义在调查设计中的体现。 调查研究的认识论定位： 探讨调查作为一种“社会建构”的科学实践，如何平衡客观性追求与主观经验的捕捉。 抽样理论的演变： 从古典概率抽样到现代基于大数据的准概率和非概率抽样方法的理论支撑，重点解析了覆盖、匹配与权重调整的逻辑差异。 测量理论的深化： 聚焦于潜变量测量模型（Latent Variable Modeling），详细阐述了构念效度（Construct Validity）的评估标准，如聚合效度与区分效度，并引入了更精细的测量不确定性分析。 伦理审查与数据治理的最新规范： 探讨在涉及敏感数据和弱势群体时的知情同意、隐私保护的法律边界与专业标准。 第二部分：复杂抽样设计与代表性构建（约 200 页） 本部分是本书的理论核心之一，详细解构了现代调查中复杂抽样设计的数学模型与实践挑战，着重于如何应对日益碎片化的目标总体。 多阶段与多集群抽样（Multi-stage and Cluster Sampling）： 不仅教授计算设计效应（Design Effect, DEFF）的方法，更探讨在资源受限条件下如何优化集群规模与层级划分，以最小化抽样误差。 非概率抽样的科学化： 深入剖析了目的性抽样、滚雪球抽样在特定研究情境中的适用性，并重点介绍了倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM） 和逆概率权重法（Inverse Probability Weighting, IPW） 在调整非随机样本偏差方面的应用及其局限。 覆盖误差与选择偏差： 系统性地分析了抽样框（Sampling Frame）缺陷导致的系统性偏差，以及应对“无应答”（Non-response） 的先进策略，包括混合模型和基于辅助信息（Auxiliary Information）的后分层（Post-stratification）技术。 第三部分：问卷设计与情境化测量（约 170 页） 本部分关注调查实施的微观层面——问卷结构、问题措辞与情境效应的控制。 认知过程与问题设计： 详述了认知心理学模型在问卷设计中的应用，包括信息检索、判断、反应格式选择等环节的潜在误差源，并提供了预防顺序效应、框架效应和锚定效应的具体设计规范。 量表构建与效度检验： 重点讲解了项目反应理论（Item Response Theory, IRT） 在构建简明、高效、跨文化等效的测量工具中的应用，超越传统的 Cronbach’s Alpha 检验。 混合模式（Mixed-Mode）调查的界面设计： 探讨在线调查、电话调查、面访调查在感知质量、数据一致性、以及受访者行为上的差异，并指导研究者如何设计无缝衔接的混合模式流程。 语言与文化适应性： 详细介绍了回译（Back-translation）、预测试（Pretesting）以及文化情境化（Contextualization）在跨文化调查中的标准化操作流程。 第四部分：数据采集模式的集成与创新（约 150 页） 本书紧跟技术前沿，深入探讨了传统调查与新型数据源的整合策略。 在线调查平台的高级管理： 分析了不同在线面板的质量控制机制，包括机器识别欺诈应答（Bot Responses）和“职业受访者”的识别与剔除技术。 事件驱动与实时调查（Event-Driven and Real-Time Surveys）： 探讨如何利用地理信息系统（GIS）和时间戳数据，设计在特定事件发生后立即触发的调查，以捕捉瞬时态度变化。 大数据与调查数据的混合分析（Data Fusion）： 论述如何安全、合规地将行政记录、社交媒体数据（Scraped Data）或传感器数据，作为调查权重的补充信息或作为校准变量，以增强代表性。 第五部分：数据处理、权重调整与误差归因（约 100 页） 本部分聚焦于数据进入分析阶段前的关键“转化”过程。 精细化权重构建： 区别于简单的样本量调整，本书详细阐述了多重基准调整（Raking/G-Weighting）、后分层、以及针对特定子群体的定制化权重方案的统计学依据和操作步骤。 无应答校正的高级技术： 比较了多重插补法（Multiple Imputation, MI） 在处理缺失数据时的稳健性，以及特定情况下使用选择模型（Selection Models）的必要性。 误差分解： 引导读者超越总误差的概念，学会将研究中的总变异分解为测量误差、抽样误差和设定误差，从而科学地评估研究的整体质量。 --- 目标读者 本书适合以下人群： 1. 社会科学博士研究生及博士后研究人员：作为高级计量方法课程的参考教材。 2. 政府机构、国际组织（如联合国、世界银行）的统计与评估专家：用于指导大规模国家/区域调查的设计与实施。 3. 市场研究与民意调查公司的资深项目经理和方法论顾问：寻求提升数据采集的科学性和分析结果的可信度。 4. 高校计量社会科学或市场调研课程的教师：作为深入探讨调查科学理论的教材。 《现代社会调查方法论：理论、实践与前沿探索》旨在提供一个批判性、前瞻性且高度可操作的调查研究框架，帮助研究者在复杂多变的现代研究环境中，确保其经验发现具备无可指摘的科学严谨性。

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