社会科学定量研究的变量类型、方法选择及范例解析

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出版者:重庆大学出版社
作者:蓝石
出品人:
页数:216
译者:
出版时间:2011-1
价格:29.00元
装帧:
isbn号码:9787562457145
丛书系列:万卷方法
图书标签:
  • 数据分析
  • 社会科学定量研究
  • 工具书
  • Methodology
  • 研究方法
  • 方法
  • 心理学
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  • 案例分析
  • 实证研究
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具体描述

《社会科学定量研究的变量类型、方法选择及范例解析》告诉读者:在明确了研究主题、对象和问题之后,如何根据自变量和因变量的类型,迅速地选择和使用恰当的统计分析方法。《社会科学定量研究的变量类型、方法选择及范例解析》对每一种统计分析方法均提供范例,并逐一解释统计分析图表中数据的含义,按照国际通行的学术规范(APA格式)用中英文两种语言陈述研究问题和研究结论,力图帮助研究者以像“完成填空题”一样简便的方式写作出符合国际规范的学术论文。

作者简介

目录信息

1 概论
1.1 定量研究方法
1.2 研究变量
1.2.1 变量的类型
1.2.2 自变量、因变量与外部变量
1.2.3 “组间变量”与“组内变量”
1.3 社会科学定量研究方法
1.3.1 单一自变量的研究方法的特点和统计工具
1.3.2 多自变量的研究方法特点和统计工具
1.3.3 相关关系研究的统计工具
1.4 混合教学模式
2 单自变量拥有两大类值的参数分析方法实例
3 单自变量拥有两大类值的非参数分析方法实例
4 单自变量拥有三个或三个以上类值的参数分析方法实例
5 单自变量拥有三个或三个以上类值的非参数分析方法实例
6 多自变量、单因变量无交互性比较研究实例
7 自变量为混合变量的比较研究步骤实例
8 多自变量、单因变量有显著交互性比较研究实例
9 多自变量、多因变量有显著交互性比较研究实例
10 两个变量的相关分析实例
11 多个自变量(多维变量)的相关分析实例
附录
参考文献
如虎添翼——致本书读者
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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这本书真是为我打开了一扇新世界的大门!作为一名刚刚接触社会科学研究的新手,我一直对如何将复杂的现实问题转化为可量化的指标感到困惑。这本书的结构清晰、逻辑严谨,非常适合我这种初学者。它没有一上来就丢给我一堆晦涩的统计学术语,而是循序渐进地引导我理解变量这个核心概念。我特别喜欢它在讲解不同类型变量时,所引用的那些贴近日常生活的例子,让我很快就抓住了变量的精髓。比如,它区分了定类、定序、定距和定比变量时,用的例子都是我们日常能接触到的,而不是那些生硬的教科书定义。这使得我在后续学习如何选择合适的统计方法时,能够有理论基础支撑,不至于盲目套用公式。阅读这本书的过程,就像是跟着一位经验丰富的导师在实地考察,每一步都有明确的指导,让我对量化研究的信心倍增。它不仅仅是介绍概念,更重要的是教会了我们如何思考“变量”在研究设计中的核心地位,这对于后续的实证研究至关重要。这本书的实用价值远超我的预期,强烈推荐给所有想系统学习量化研究方法的同行们。

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我必须说,这本书对于提升研究的“严谨性”有着不可替代的作用。在学术共同体中,研究的可重复性和透明度是衡量质量的重要标准。这本书在这方面的贡献是潜移默化的,通过对变量类型和对应方法选择的精细划分,它实际上是在推销一种更负责任的研究态度。它强调了在研究设计之初就必须对数据的内在属性有深刻理解,这直接关联到你后续报告的效度和信度。我发现,自从阅读了这本书,我在审阅他人论文时,也会不自觉地去检查他们方法选择的合理性,尤其是对那些混用定序变量进行参数检验的“潜规则”有了更清晰的批判性视角。它教导我们,统计方法不是万能的灵药,而是必须与变量的“身份”严格匹配的工具。这种对基础原则的坚守,是真正区分普通研究和高质量研究的关键,这本书无疑是培养这种严谨学风的绝佳教材。

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说实话,这本书的内容深度和广度都超出了我原本的想象。我原以为它会集中在某个特定的统计技术上,但它更像是一份全景式的“研究方法工具箱”。最让我印象深刻的是它对研究方法选择逻辑的阐述。很多教材只是罗列了各种统计方法,但这本书却深入剖析了变量类型如何直接决定了你可以使用哪种分析工具。那种“如果你的变量是这样的,你就必须用那样的方法”的清晰因果链条,在我脑海中搭建起了一套系统性的决策框架。特别是对于那些介于不同方法之间的灰色地带,作者的论述非常中肯,既指出了传统方法的局限性,又前瞻性地探讨了新兴方法的适用场景。这对我正在进行的一项跨学科研究帮助极大,因为我的数据结构非常复杂,经常需要混合使用多种分析技术。这本书提供的解析,让我能够自信地为自己的方法论选择进行辩护,而不是仅仅依赖于文献中的“约定俗成”。这种对方法选择背后逻辑的透彻剖析,是这本书最大的亮点,远非市面上其他偏重操作指南的指南书可比。

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这本书的案例分析部分简直是教科书级别的典范!我之前阅读的很多研究方法书籍,虽然理论讲得不错,但一旦脱离了具体的案例,我就感觉像是在空中楼阁里摸索。这本书的精妙之处在于,它提供的范例不是那种完美的、理想化的数据结构,而是充满了真实研究中常见的“瑕疵”和“挑战”。比如,在处理缺失数据或者极端异常值时,作者是如何根据变量的性质来选择最稳健的分析策略,这些细节的展现,对我来说比学习任何公式都来得实在。我特别留意了其中关于“测量误差”的讨论,它没有把它当作一个简单的脚注,而是将其融入到方法选择的全过程中进行权衡。通过这些详实的解析,我学会了如何像一个经验丰富的“侦探”一样,去审视自己的数据,而不是盲目地跑一遍软件。这不仅仅是教会了我们如何“做”研究,更是教会了我们如何“批判性地”做研究,让我对如何构建一个强有力的实证论证有了全新的认识。

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阅读这本书的过程,给我带来了一种久违的“掌控感”。在量化研究领域,我们常常被各种复杂的统计符号和模型吓倒,总觉得好像只有掌握了最高深的数学才能进行严肃的讨论。然而,这本书的叙事风格非常注重可及性,它用非常清晰的语言去“解构”这些复杂性。它成功的关键在于,它始终将焦点放在“研究问题”上,而不是“方法”本身。变量类型、方法选择,所有的一切都是为了更好地回答那个初始的研究疑问。这种以问题为导向的叙事,让我感觉自己不再是被动地接受知识,而是在主动地构建知识体系。特别是对于那些需要跨越不同社会科学分支(比如社会学、政治学、经济学)进行整合研究的学者来说,这本书提供了一个统一的、高屋建瓴的视角,能够帮助我们将不同领域的方法论特点融会贯通。它让人明白,好的量化研究,归根结底是逻辑的胜利,而非算法的胜利。

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非常好的一本入门书,好在书里面给了非常系统的参数检验方法、非参数检验方法和相关分析法,示例非常好懂,很适合学习教育学的人来看。但是缺点也有一些:一,首先这本书前后的术语不够统一,说明不是一个人写完的;二,其中有些错误,而且现在书中给的示例数据库已经下载不到,从某个数据库里面找到了类似的,但是和书里面的内容有出入,有需要可以联系我发给你;三,这本书和spss操作一样都是黑箱性质的,还需要看更加详细的有公式的统计学书,才能学好统计学。但是作为工具书,这本书已经很好了。

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小书,有用。适合刚入门的同学们。

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数学盲也能作定量!

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非常好的一本入门书,好在书里面给了非常系统的参数检验方法、非参数检验方法和相关分析法,示例非常好懂,很适合学习教育学的人来看。但是缺点也有一些:一,首先这本书前后的术语不够统一,说明不是一个人写完的;二,其中有些错误,而且现在书中给的示例数据库已经下载不到,从某个数据库里面找到了类似的,但是和书里面的内容有出入,有需要可以联系我发给你;三,这本书和spss操作一样都是黑箱性质的,还需要看更加详细的有公式的统计学书,才能学好统计学。但是作为工具书,这本书已经很好了。

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