Analyzing Social Science Data pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:SAGE Publications Ltd

作者:David de Vaus

出品人:

页数:426

译者:

出版时间:2002-6-14

价格:GBP 28.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780761959380

丛书系列:

图书标签:

社会学
社会科学
数据分析
统计学
研究方法
定量研究
SPSS
R语言
数据挖掘
社会学
政治学

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具体描述

In this novel and refreshing textbook, David de Vaus directs students to the core of data analysis. The book is an authoritative guide to the problems facing beginners in the field. Analyzing Social Science Data guides students in: problems with the initial data; problems with the initial variables; how to handle too much data; how to generalize; problems of analyzing single variables; problems examining bivariate relationships; and problems examining multivariate relationships The book is a tour de force in making data analysis manageable and rewarding for today's undergraduate studying research methods. 'I'm full of admiration for this book. Once again, David de Vaus has come up with a superb book that is well written and organized and which will be a boon to a wide range of students. He has taken a vast array of problems that users of quantitative data analysis procedures are likely to encounter. The selection of issues and problems ...reflects the experience of a true practitioner with a grasp of his field and of the intricacies of the research process. The selection of issues clearly derives also from experience of teaching students how to do research and analyse data...A large number of practitioners will want the book. I was surprised at how much I learned from this. This will be a vital book for the bookshelves of practitioners of the craft of quantitative data analysis' - Alan Bryman, Professor of Social Research, Loughborough University

深入探索现代社会现象的实证研究方法本书书名：探索当代社会结构与行为的量化分析路径内容简介：本书旨在为社会科学领域的学生、研究人员和实践工作者提供一套全面、深入且极具操作性的实证研究方法论框架，专注于如何运用先进的定量分析技术来揭示和解释复杂的社会现象。我们聚焦于超越基础统计描述，迈向因果推断和复杂模型构建的层次，确保读者能够熟练掌握从数据收集、清理到高阶模型解释的全过程。第一部分：社会科学研究的基石与方法论转型本部分首先为读者奠定了坚实的理论基础。社会科学研究不再仅仅是定性的观察与阐述，而是日益强调证据和可重复性。我们详细讨论了实证主义、后实证主义等主流哲学立场对社会科学研究范式的影响，并着重区分了描述性研究、探索性研究和解释性研究的根本目标和适用场景。一个核心议题是研究设计的严谨性。我们深入探讨了实验设计（包括随机对照试验RCTS在社会学和政治学中的应用）、准实验设计（如断点回归RD、双重差分DID）的原理、优势与局限。特别地，本书花了大量篇幅阐述如何构建可信的识别策略，这是从相关性走向因果性推断的桥梁。我们将细致剖析混淆变量（Confounding Variables）的识别与控制策略，包括但不限于倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）的实际操作步骤及常见陷阱。第二部分：数据管理与预处理——为高级分析打下坚实基础高质量的分析源于高质量的数据。本部分将数据处理视为一门精细的艺术与科学。我们不仅教授如何使用主流统计软件（如Stata/R/Python中的相关库）进行数据导入和转换，更侧重于解决社会科学数据特有的难题。缺失数据处理是关键一环。我们将系统梳理完全随机缺失（MCAR）、随机缺失（MAR）和非随机缺失（MNAR）的理论区别，并详细演示多重插补（Multiple Imputation, MI）的实施过程，评估不同插补方法的稳健性。此外，我们探讨了测量误差与信效度的量化检验。对于量表数据，本书提供了Cronbach's Alpha的计算与解释，以及因子分析（Exploratory Factor Analysis, EFA与Confirmatory Factor Analysis, CFA）在确认潜在结构方面的应用。我们将强调数据可视化在识别异常值、检验分布假设中的关键作用，并介绍如何使用箱线图、QQ图和残差图进行系统的初步诊断。第三部分：核心统计模型——从线性到非线性的桥梁本书的核心分析章节从经典回归模型出发，逐步过渡到处理更复杂社会关系所需的工具。线性回归的深化：我们不仅复习了多元线性回归（OLS）的假设检验，更着重讲解了如何处理异方差性（如White检验与稳健标准误的构建）、多重共线性（方差膨胀因子VIF的解读）以及时间序列数据的自相关问题。广义线性模型（GLMs）的应用：鉴于社会科学数据（如二元选择、计数数据）的非正态性，本书详细阐述了逻辑斯谛回归（Logit）和泊松回归（Poisson）。对于Logit模型，我们将着重分析边际效应的计算与解释，而非仅仅依赖于系数本身。对于计数数据，我们比较了泊松模型与负二项式模型（Negative Binomial）的选择标准。多层次建模（Multilevel Modeling/Hierarchical Linear Models, HLM）：社会现象往往嵌套在不同的层级结构中（例如，个体嵌套在社区、学生嵌套在学校）。本部分全面介绍了HLM，用于分离和量化不同层级变异的贡献。我们将从两层模型开始，讲解随机截距模型、随机斜率模型的构建逻辑，并讨论跨层交互作用的检验。第四部分：因果推断的高级技术与前沿发展现代社会科学研究的生命线在于建立强有力的因果论证。本部分是本书最具实操价值的部分，聚焦于超越传统回归框架的识别策略。工具变量（Instrumental Variables, IV）方法：我们深入分析了工具变量法的理论基础——相关性、外生性与排他性约束。重点讲解了如何检验工具变量的有效性（如弱工具变量检验），并详细介绍了两阶段最小二乘法（2SLS）的实施细节及其在解决内生性问题上的作用。断点回归（Regression Discontinuity Design, RDD）：本部分详细介绍了清晰断点（Sharp RDD）与模糊断点（Fuzzy RDD）的设计逻辑，并教授如何使用非参数核回归方法，以及如何进行稳健性检验（如平衡性检验）。中介与调节效应的检验：我们系统梳理了Baron和Kenny的经典路径分析，并转向更现代、稳健的检验方法，如Bootstrap方法，用于评估间接效应（中介效应）的显著性。在调节效应方面，本书阐述了交互项的理论含义及其在模型中的规范化处理。第五部分：处理复杂数据结构与新兴议题社会科学数据日益庞大且结构多样，本书最后一部分涵盖了处理这些复杂结构的方法。面板数据分析：针对追踪研究和时间序列数据，我们区分了固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）。关键在于如何运用Hausman检验来决定最佳模型选择，以及如何处理个体异质性与时间效应。生存分析（Survival Analysis）：在研究事件发生时间（如职业转换、政策采纳）时，生存分析是不可或缺的工具。我们将介绍Kaplan-Meier估计、Cox比例风险模型，并特别关注删失数据的处理。文本分析的量化视角（Text as Data）：随着大数据时代的到来，我们将简要介绍如何将非结构化文本数据（如政策文件、社交媒体评论）转化为可量化的变量，例如使用主题模型（Topic Modeling）或词频分析来辅助社会现象的理解。本书的编写风格力求清晰、逻辑严谨，注重理论与实践的结合，每章均配有丰富的案例研究和软件操作指导，确保读者能够将所学方法论直接应用于自己的研究实践中，从而产出具有高度说服力和可信度的社会科学实证成果。