Simple Statistics Applications in Social Research pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Miethe, Terance D./ Gauthier, Jane Florence

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2008-1

价格:$ 54.18

装帧:

isbn号码:9780195332544

丛书系列:

图书标签:

统计学
社会研究
应用统计
数据分析
研究方法
社会科学
定量研究
SPSS
统计应用
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具体描述

The efficient use of statistics can transform excellent research into dynamic, persuasive scholarship. To demystify the process of calculating data, Simple Statistics: Applications in Social Research provides a concise introduction to basic social statistics. In this innovative text, authors Terance D. Miethe and Jane Florence Gauthier illustrate how verbal statements and other types of material are converted into statistical codes, measures, and variables. To give students a sense of the "big picture," they clearly explain the relationship between research and statistics. Moreover, they focus on essential techniques rather than attempting to provide an intimidating, encyclopedic sweep of statistical procedures. Written in a conversational tone, this invaluable resource does not talk down to students; instead, the authors clearly demonstrate the value of statistical thinking and reasoning in specific contexts. While most statistics texts focus primarily on how to do statistical procedures, they neglect to explain why we do them. This unique book covers both the how and why of statistics, preparing students to be better-informed, conscientious researchers. At the end of each chapter, a set of problems provides a rich context for social inquiry, challenging students to directly apply--and think critically--about what they've learned. Throughout, the authors use hand computation methods to demonstrate how to apply various statistical procedures, and each procedure is illustrated by several helpful examples. In addition, each book is packaged with a user-friendly CD-ROM, which provides a step-by-step guide to using SPSS to perform the analyses described in the text. Detailed summaries, lists of key terms, and major formulas are included at the end of each chapter, and a comprehensive Instructor's Manual is also available. A lively introduction to a complex subject, Simple Statistics is a vital resource for understanding the fascinating world of social statistics.

好的，以下是一本与《Simple Statistics Applications in Social Research》内容无关，但主题相似的社会研究方法类图书的详细简介，旨在提供一个替代性的、结构完整的概述。 --- 图书名称：《深度解析：当代社会科学研究中的复杂模型与实践策略》作者： [虚构作者姓名：例如，艾伦·R·詹金斯] 出版社： [虚构出版社：例如，环宇学术出版社] 出版年份： [虚构年份：例如，2024年] 图书类型：高级社会科学研究方法、定量分析、建模技术 --- 深度解析：当代社会科学研究中的复杂模型与实践策略书籍简介本书《深度解析：当代社会科学研究中的复杂模型与实践策略》是为那些渴望超越基础统计描述，深入探索现代社会科学领域复杂数据结构与前沿分析技术的学者、研究生和专业研究人员量身打造的权威指南。在全球化、数字化浪潮驱动下，社会现象的复杂性与多维度特性要求研究者必须掌握更为精细和动态的分析工具。本书聚焦于如何构建和运用复杂统计模型来揭示隐藏在海量数据背后的深层社会机制，并将其转化为具有高度可操作性的政策建议与理论洞察。第一部分：复杂数据环境下的研究范式转型本书开篇即探讨了当代社会科学研究范式的根本性转变。随着大数据、网络化交互和长期追踪研究的普及，传统基于正态分布和线性关系的假设已无法完全捕捉现实世界的复杂性。第一章：范式革新与研究挑战深入分析了当前社会研究面临的核心挑战，包括高维数据处理、测量误差的系统性影响，以及因果推断的复杂性。本章强调了从“描述”到“解释”再到“预测”的分析层次提升，并介绍了贝叶斯统计学在处理不确定性和小样本问题上的优势。第二章：高级数据结构处理与预处理详细讲解了如何识别和管理复杂的、非标准的数据结构，例如时间序列数据、面板数据和空间数据。内容涵盖缺失值的高级插补技术（如多重插补法）、异常值检测的非参数方法，以及如何利用高维数据降维技术（如主成分分析的高级变体）来优化模型性能，避免“维数灾难”。第二部分：高级建模技术：超越线性回归本部分是本书的核心，系统介绍了当前社会科学研究中最前沿、最强大的建模技术。我们摒弃了对基础回归模型的重复阐述，转而聚焦于处理非线性关系、异质性效应和多层次结构的专门工具。第三章：多层次结构方程建模（HLM/MLM）的深度应用详细阐述了HLM在处理嵌套数据结构（如学生嵌套于班级、个体嵌套于社区）时的理论基础和操作细节。重点分析了如何分离组间和组内效应，如何构建随机截距和随机斜率模型，并讨论了在模型设定不当时可能导致的生态学谬误。案例研究涵盖了教育公平和区域发展不平衡的分析。第四章：结构方程模型（SEM）的动态扩展：潜变量与因果推断本章超越了传统的测量模型，深入探究了SEM在揭示复杂因果路径和潜变量交互作用中的作用。内容包括：多组别比较（Multi-group SEM）、潜变量增长曲线模型（Latent Growth Curve Modeling）以分析个体随时间的变化轨迹，以及如何利用验证性因子分析（CFA）的严格标准来建立稳健的测量框架。第五章：高级因果推断方法：反事实世界的探索鉴于社会科学中随机对照实验的稀缺性，本章专注于准实验和观察性研究中的因果识别策略。详细介绍了倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）的各种高级变体（如协同得分匹配、双重稳健估计），以及断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）和工具变量（Instrumental Variables, IV）的应用边界与限制。重点在于如何论证因果识别所需的关键假设（如可比性、排他性约束）。第六章：离散选择模型与生存分析的精细化针对社会科学中常见的离散（二元、多项式）和时间事件数据，本章提供了比标准Logit/Probit更复杂的替代方案。涵盖了混合效应Logit模型、条件Logit模型在研究偏好排序中的应用，以及Cox比例风险模型和加速失效时间模型的选择与解释，特别关注生存数据中的时变协变量处理。第三部分：模型选择、稳健性检验与结果的伦理诠释本书的最后一部分着重于提升研究的严谨性和可信度，确保复杂模型的结果能够经受住科学审查。第七章：模型选择与信息准则的审慎使用探讨了AIC、BIC等信息准则的局限性，并介绍了交叉验证（Cross-Validation）在模型预测能力评估中的核心地位。本章提供了一套系统性的流程，用于在多个竞争模型中选择最优解释模型，强调模型复杂度与解释力之间的权衡。第八章：稳健性检验的系统化方法稳健性是衡量研究质量的关键指标。本章详细介绍了多种稳健性检验策略，包括：更换估计方法、调整样本子集、使用替代变量（Proxy Variables）以及利用Bootstrap/Jackknife重采样技术来评估估计值的稳定性和标准误的准确性。第九章：复杂模型结果的可视化与传播即使是最复杂的模型，其结果也需要以清晰、直观的方式传达给决策者和同行。本章提供了关于如何有效可视化多维交互作用、随机效应的分布，以及如何将复杂的因果机制图（Causal Graphs）转化为易于理解的叙事工具的实践建议。结论：未来研究的整合路径本书最后总结了当前定量社会研究的发展趋势，强调了将复杂模型技术与领域知识（Substantive Knowledge）深度融合的重要性。它鼓励研究者不仅要精通技术操作，更要深刻理解每一种技术背后的统计哲学与假设基础，从而构建出真正具有解释力的社会科学理论。目标读者：攻读社会学、政治学、公共政策、经济学、教育学、心理学等领域博士或硕士学位的学生。希望升级现有分析技能的初级和中级研究人员。需要运用高级定量方法进行项目评估和数据驱动决策的专业机构分析师。本书的独特价值在于：它提供了一个从基础统计学毕业后，直通前沿定量研究的“快车道”，专注于解决现实研究中最常遇到的、需要复杂技术才能克服的难题。它不只是关于“如何计算”，更是关于“何时应用”以及“如何可靠地解释”这些高级模型的艺术与科学。 ---