applied meta-analysis for social science research pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Noel A. Card

出品人:

页数:377

译者:

出版时间:2011-9

价格:$ 73.45

装帧:

isbn号码:9781609184995

丛书系列:

图书标签:

社会网络分析
statistics
meta-analysis
social science
research methods
statistics
quantitative research
systematic review
evidence-based practice
data analysis
methodology
applied research

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具体描述

Full description for Applied Meta-Analysis for Social Science Research

Offering pragmatic guidance for planning and conducting a meta-analytic review, this book is written in an engaging, nontechnical style that makes it ideal for graduate course use or self-study. The author shows how to: identify questions that can be answered using meta-analysis, retrieve both published and unpublished studies, create a coding manual, use traditional and unique effect size indices, and write a meta-analytic review. An ongoing example illustrates meta-analytic techniques. In addition to the fundamentals, the book discusses more advanced topics, such as artifact correction, random- and mixed-effects models, structural equation representations, and multivariate procedures. User-friendly features include annotated equations; discussions of alternative approaches; and "Practical Matters" sections that give advice on topics not often discussed in other books, such as linking meta-analytic results with theory and the utility of meta-analysis software programs.

《系统性综述与定量合成：探索社会科学研究的证据前沿》引言在快速发展的社会科学研究领域，理解和整合现有证据的有效方法至关重要。研究人员面临着海量文献，从个体研究中提取可靠的结论，并为政策制定和未来研究指明方向，已成为一项艰巨的挑战。传统的回顾方法，虽然具有价值，但往往难以充分捕捉研究设计的异质性，也无法提供量化整体效应的精确度。《系统性综述与定量合成：探索社会科学研究的证据前沿》正是为了应对这一挑战而生的。本书并非简单罗列已有研究，而是深入剖析了一套严谨且富有洞察力的研究方法，旨在帮助学者们掌握如何进行全面的文献检索、审慎的文献筛选、细致的数据提取，以及如何通过先进的统计技术对来自不同研究的发现进行整合与量化分析。本书将引导读者穿越海量的社会科学文献，从零散的观察中构建起连贯的知识体系，从而揭示研究领域的核心趋势、确定因果关系、评估干预措施的有效性，并最终为复杂社会问题提供基于证据的解决方案。第一部分：奠定坚实基础——系统性综述的原理与实践本部分是理解定量合成方法论的基石。我们将从根本上阐释系统性综述的独特价值，强调其区别于传统文学回顾的关键要素：预设的、详尽的检索策略，以及基于明确纳入和排除标准的客观筛选过程。理解系统性综述的意义与目的：我们首先探讨为何在社会科学中系统性综述日益重要。它不仅是对现有研究的“总结”，更是对研究证据“质”和“量”的全面评估。我们将深入分析系统性综述如何提高研究的透明度、可重复性和可靠性，以及它在应对研究领域碎片化、观点不一等挑战中的关键作用。构建严谨的检索策略：一个高效且全面的检索策略是系统性综述成功的关键。本书将详细介绍如何根据研究问题，设计多数据库、多关键词的检索组合，并涵盖诸如布尔运算符、截词、同义词等高级检索技巧。我们还将讨论如何识别并纳入“灰色文献”（如会议论文、政府报告），以避免发表偏倚。科学的文献筛选流程：从初步检索结果中识别出符合研究问题的文献，需要一套系统化的筛选流程。我们将详细讲解如何根据预先设定的纳入和排除标准，进行多阶段的文献筛选，包括标题/摘要筛选和全文筛选。此外，对于筛选过程中的争议和疑难，本书也将提供处理建议。精细化数据提取与管理：从筛选出的文献中提取关键信息，是进行定量合成的基础。本部分将详细介绍数据提取工具的使用，并列举社会科学研究中常见且重要的数据点，如研究设计、样本特征（年龄、性别、社会经济地位等）、干预措施（如果适用）、测量工具、主要研究结果、效应量以及可能影响结果的协变量。如何建立结构化数据库来管理这些提取的数据，也将是重点。评估纳入研究的质量与偏倚风险：任何定量合成都必须建立在对纳入研究质量的批判性评估之上。我们将介绍各种用于评估社会科学研究（特别是特定研究设计，如调查研究、准实验研究）的偏倚风险的工具和框架，并解释如何利用这些工具来判断研究的可靠性，以及如何在后续分析中考虑研究质量的差异。第二部分：掌握定量合成的核心——元分析的理论与实践在系统性综述的基础上，本部分将深入探讨如何对提取的数据进行量化分析，即元分析。这是本书的理论核心，将为读者提供一套强大的工具，用以整合分散的研究发现。理解效应量及其计算：元分析的核心在于将不同研究的结果统一为“效应量”。本书将详细介绍在社会科学研究中常用的效应量指标，例如标准化平均差（Cohen's d）、相关系数（r）、优势比（Odds Ratio）等，并提供计算这些效应量的详细步骤和适用情境。我们将重点讨论如何处理不同研究中报告的统计量，将其转化为统一的效应量。固定效应模型与随机效应模型：理解不同元分析模型的选择至关重要。我们将深入剖析固定效应模型和随机效应模型的原理、假设及其适用条件。重点解释随机效应模型如何在考虑研究间异质性（即真实效应的差异）的同时，进行效应的综合。处理研究间异质性：现实中的社会科学研究往往存在显著的异质性，即不同研究的结果并不完全一致。本部分将详细介绍如何量化和解释这种异质性，包括使用Q统计量、I²统计量等指标。同时，我们将教授如何通过亚组分析和回归分析来探索异质性的来源，识别可能影响效应大小的潜在因素，如研究设计、样本特征、干预强度等。探索发表偏倚：发表偏倚是元分析中最常见的威胁之一，即具有显著结果的研究更有可能被发表。本书将介绍检测发表偏倚的多种方法，如漏斗图（funnel plot）、Egger回归等，并探讨如何在使用统计方法调整发表偏倚，以获得更准确的综合效应。敏感性分析与稳健性检验：为了检验元分析结果的稳健性，我们将介绍敏感性分析和稳健性检验的方法。这包括剔除特定研究、使用不同的模型或效应量指标进行重复分析，以评估结果是否对特定的假设或数据点过于敏感。解读与报告元分析结果：最终，将严谨的元分析结果进行清晰、准确的解读和报告至关重要。本书将指导读者如何有效地呈现元分析的综合效应、异质性分析、发表偏倚评估以及敏感性分析的结果，并强调如何在研究报告中清晰地说明方法学决策和局限性。第三部分：拓展与应用——高级主题与未来展望在掌握了基础的系统性综述和元分析方法后，本部分将带领读者进入更广阔的领域，探讨高级主题和未来的发展方向。网络元分析：当研究对象之间存在复杂的比较关系时（例如，多种干预措施与安慰剂的比较），网络元分析提供了一种强大的整合框架。本书将介绍网络元分析的基本原理，如何构建网络，以及如何在网络中估计直接和间接效应。系统性评价与证据地图：对于研究问题尚不明朗或研究数量有限的领域，系统性评价和证据地图是有效的研究工具。我们将探讨如何构建证据地图，以可视化地展示现有研究的分布、质量和证据缺口。利用软件工具进行元分析：实际操作是掌握任何方法的关键。本书将介绍主流的、在社会科学领域广泛应用的元分析软件工具（如R语言的metafor包、Stata的metan命令等），并提供实践操作的指导，帮助读者独立完成元分析。伦理考量与研究的社会责任：在进行系统性综述和元分析时，我们不仅要关注方法的严谨性，还要承担研究的社会责任。本书将探讨如何在研究过程中体现伦理考量，例如公平地呈现研究结果，避免过度解读，以及如何将研究发现有效地传达给政策制定者和公众。未来研究方向与挑战：我们将展望社会科学研究中系统性综述和元分析的未来发展趋势，包括新兴的方法学应用、大数据与人工智能的结合，以及在跨学科研究中的更多潜力。同时，我们也将讨论当前面临的挑战，例如如何更好地整合定性研究与定量研究，以及如何应对日益增长的文献数量。结语《系统性综述与定量合成：探索社会科学研究的证据前沿》旨在为每一位希望在社会科学领域做出有意义贡献的研究者提供一套全面的方法论工具箱。通过掌握本书所介绍的系统性综述和元分析的原理与实践，研究者们将能够从海量分散的研究信息中提炼出最可靠的证据，发现隐藏的模式，评估干预措施的真实效果，并为解决复杂的社会问题提供坚实的科学基础。本书的目标是 empowering 研究者，让他们能够更自信、更有效地导航和塑造社会科学知识的未来。

作者简介

目录信息

Part 1. The Blueprint: Planning and Preparing a Meta-Analytic Review. 1. An Introduction to Meta-Analysis. 1.1 The Need for Research Synthesis in the Social Sciences. 1.2 Basic Terminology. 1.3 A Brief History of Meta-Analysis. 1.4 The Scientific Process of Research Synthesis. 1.5 An Overview of the Book. 1.6 Practical Matters: A Note on Software and Information Management. 1.7 Summary. 1.8 Recommended Readings. 2. Questions that Can and Questions that Cannot be Answered Through Meta-Analysis. 2.1 Identifying Goals and Research Questions for Meta-Analysis. 2.2 The Limits of Primary Research and the Limits of Meta-Analytic Synthesis. 2.3 Critiques of Meta-Analysis: When Are They Valid and When Are They Not? 2.4 Practical Matters: The Reciprocal Relation between Planning and Conducting a Meta-Analysis. 2.5 Summary. 2.6 Recommended Readings. 3. Searching the Literature. 3.1 Developing and Articulating a Sampling Frame. 3.2 Inclusion and Exclusion Criteria. 3.3 Finding Relevant Literature. 3.4 Reality Checking: Is My Search Adequate? 3.5 Practical Matters: Beginning a Meta-Analytic Database. 3.6 Summary. 3.7 Recommended Readings. Part 2. The Building Blocks: Coding Individual Studies. 4. Coding Study Characteristics. 4.1 Identifying Interesting Moderators. 4.2 Coding Study "Quality". 4.3 Evaluating Coding Decisions. 4.4 Practical Matters: Creating an Organized Protocol for Coding. 4.5 Summary. 4.6 Recommended Readings. 5. Basic Effect Size Computation. 5.1 The Common Metrics: Correlation, Standardized Mean Difference, and Odds Ratio. 5.2 Computing r from Commonly Reported Results. 5.3 Computing g from Commonly Reported Results. 5.4 Computing o from Commonly Reported Results. 5.5 Comparisons among r, g, and o. 5.6 Practical Matters: Using Effect Size Calculators and Meta-Analysis Programs. 5.7 Summary. 5.8 Recommended Readings. 6. Corrections to Effect Sizes. 6.1 The Controversy of Correction. 6.2 Artifact Corrections to Consider. 6.3 Practical Matters: When (and How) to Correct: Conceptual, Methodological, and Disciplinary Considerations. 6.4 Summary. 6.5 Recommended Readings. 7. Advanced and Unique Effect Size Computation. 7.1 Describing Single Variables. 7.2 When the Metric is Meaningful: Raw Difference Scores. 7.3 Regression Coefficients and Similar Multivariate Effect Sizes. 7.4 Miscellaneous Effect Sizes. 7.5 Practical Matters: The Opportunities and Challenges of Meta-Analyzing Unique Effect Sizes. 7.6 Summary. 7.7 Recommended Readings. Part 3. Putting the Pieces Together: Combining and Comparing Effect Sizes. 8. Basic Computations: Computing Mean Effect Size and Heterogeneity Around this Mean. 8.1 The Logic of Weighting. 8.2 Measures of Central Tendency in Effect Sizes. 8.3 Inferential Testing and Confidence Intervals of Average Effect Sizes. 8.4 Evaluating Heterogeneity Among Effect Sizes. 8.5 Practical Matters: Nonindependence Among Effect Sizes. 8.6 Summary. 8.7 Recommended Readings. 9. Explaining Heterogeneity Among Effect Sizes: Moderator Analysis. 9.1 Categorical Moderators. 9.2 Continuous Moderators. 9.3 A General Multiple Regression Framework for Moderation. 9.4 An Alternative SEM Approach. 9.5 Practical Matters: The Limits of Interpreting Moderators in Meta-Analysis. 9.6 Summary. 9.7 Recommended Readings. 10. Fixed-, Ramdom-, and Mixed-Effects Models. 10.1 Differences Among Models. 10.2 Analyses of Random-Effects Models. 10.3 Mixed-Effects Models. 10.4 A Structural Equation Modeling Approach to Random- and Mixed-Effects Models. 10.5 Practical Matters: Which Model Should I Use? 10.6 Summary. 10.7 Recommended Readings. 11. Publication Bias. 11.1 The Problem of Publication Bias. 11.2 Managing Publication Bias. 11.3 Practical Matters: What Impact Do Sampling Biases Have on Meta-Analytic Conclusions? 11.4 Summary. 11.5 Recommended Readings. 12. Multivariate Meta-Analytic Models. 12.1 Meta-Analysis to Obtain Sufficient Statistics. 12.2 Two Approaches to Multivariate Meta-Analysis. 12.3 Practical Matters: The Interplay between Meta-Analytic Models and Theory. 12.4 Summary. 12.5 Recommended Readings. IV. The Final Product: Reporting Meta-Analytic Results. 13. Writing Meta-Analytic Results. 13.1 Dimensions of Literature Reviews, Revisited. 13.2 What to Report and Where to Report it. 13.3 Using Figures and Tables in Reporting Meta-Analyses. 13.4 Practical Matters: Avoiding Common Problems in Reporting Results of Meta-Analyses. 13.5 Summary. 13.6 Recommended Readings.
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读后感

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用户评价

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我一直在思考，在如今这个充斥着大量零散研究和初步发现的时代，如何才能真正推动社会科学的进步？这本书似乎提供了一个非常重要的答案。它不仅仅是关于“做”研究，更是关于“如何看待”研究，如何将那些孤立的、有时甚至相互矛盾的研究成果，凝聚成一个更清晰、更可靠的整体。我想象中，它会带领我进入一个由无数研究者辛勤耕耘的知识花园，然后教会我如何像一个园丁一样，识别哪些是优良的品种，哪些是杂草，如何将那些有价值的研究成果进行嫁接、施肥，最终培育出更加茁壮、更加丰硕的知识果实。这本书的价值，我想在于它提供了一种“大局观”，让我们不再仅仅停留在对单个研究的评价上，而是能够超越个体，看到更广阔的图景。它鼓励我们去问“我们到底知道了多少？”，而不是仅仅满足于“我在这项研究里发现了什么”。这种从“个体”到“整体”的视角转换，在我看来，是推动社会科学不断前进的强大引擎。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像是一场深入的知识探索之旅，虽然我还没能完全沉浸其中，但我能感觉到它所蕴含的深度和广度。它似乎不是那种翻翻就能了解的书，而是需要你静下心来，细细品味，反复揣摩。我特别期待它能为我揭示那些隐藏在看似杂乱的社会现象背后的规律，通过严谨的元分析方法，提炼出那些真正有价值的、能够经得起时间考验的洞见。想象一下，当我们面对纷繁复杂的社会问题时，能够有一套系统性的工具去梳理、整合、评估现有的研究成果，从而做出更明智的判断，这该是多么令人兴奋的事情！这本书听起来就具备了这样的潜力，它提供了一种跨越孤立研究、整合分散知识的强大视角。我猜想，它会带领我们穿越不同研究的设计、样本、测量和分析的迷宫，找到那条通往更可靠、更具普适性结论的清晰路径。它可能不像一本轻松的读物，更像是一个需要投入精力去学习和实践的宝贵资源。我希望它能教会我如何批判性地审视现有的研究，如何识别其中的 bias 和局限性，并最终能够独立地开展高质量的元分析项目。这种能力在当今信息爆炸的时代尤为重要，能够帮助我们辨别真伪，抓住本质。

评分☆☆☆☆☆

对于一个刚刚踏入社会科学研究领域的新手来说，面对海量的文献和各种各样的研究方法，常常会感到无所适从。这本书听起来就像一位经验丰富的导师，它不仅仅提供知识，更重要的是传授一种解决问题的方法论。我期待它能够像一座灯塔，指引我在学术的迷雾中找到方向。它似乎能教会我如何不被单一的研究结果所迷惑，而是能够整合大量的证据，从而形成一个更加全面、更加客观的认识。我想象中，这本书会详细地讲解如何构建一个严谨的元分析研究，从问题的界定，到研究的筛选，再到数据的分析和结果的解释，每一个步骤都可能包含着许多细节和技巧。它不仅仅是理论的阐述，更是一种实践的指导，希望能够帮助我掌握一种能够有效评估和利用现有研究成果的强大工具。这种能力，在任何一个需要基于证据进行决策的领域，都将是极其宝贵的。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我一种感觉，它不仅仅是关于一个统计方法的介绍，更是关于一种研究精神的传承。在社会科学领域，我们常常面临着研究结果的异质性，而元分析似乎提供了一种能够有效处理这种异质性的方法。我期待它能够像一位经验丰富的向导，带领我穿梭在纷繁复杂的研究世界中，教会我如何识别那些真正有价值的“珍珠”。我猜想，它会从如何构建一个清晰的研究问题开始，逐步引导我完成文献检索、研究筛选、数据提取、数据分析等一系列关键步骤。它不仅仅是理论的传递，更是实践的指导，希望能够帮助我掌握一种能够客观、全面地评估和利用现有研究成果的强大能力。这种能力，在当今知识爆炸的时代，尤为珍贵。

评分☆☆☆☆☆

这本书听起来就像是为那些渴望深入了解研究背后真相的读者量身定制的。我一直认为，社会科学的研究成果，往往是分散在无数篇论文中的，要从中提炼出具有普遍意义的结论，并非易事。而“元分析”这个概念，正是我一直在寻找的那个能够串联起这些分散知识的桥梁。我期待这本书能够教会我如何系统地、科学地整合和分析现有的研究数据，从而揭示那些隐藏在表面之下的普遍规律。它可能不仅仅是关于统计方法的介绍，更是一种对研究范式的深刻理解，一种对知识积累和科学进步的追求。我希望它能帮助我学会如何从海量的文献中筛选出最相关的研究，如何评估这些研究的质量，以及如何将它们的数据有效地整合起来，从而得出更可靠、更有说服力的结论。这种能力，在我看来，是任何一个希望在社会科学领域做出真正贡献的研究者都不可或缺的。

评分☆☆☆☆☆

在阅读过程中，我常常会思考，如何才能避免陷入“只见树木，不见森林”的窘境，尤其是在社会科学领域，研究的个体性特征非常明显。这本书的出现，恰恰提供了一种解决之道。它让我看到了将分散的研究成果进行系统性整合的可能性，从而获得一种更宏观、更全面的视角。我期待它能够教会我如何像一位侦探，从大量的线索中找出那个贯穿始终的真相。它可能不仅仅是关于数据处理的技巧，更是一种思维模式的启发，一种对科学严谨性的追求。我希望它能指导我如何审慎地选择研究，如何精确地提取数据，以及如何用恰当的统计方法去分析这些数据，最终得出具有高度可靠性的结论。这种能力，在我看来，是推动社会科学不断向前发展的关键。

评分☆☆☆☆☆

我一直相信，真正的知识进步，往往来自于对已有研究成果的系统性梳理和整合。这本书的名字，就恰恰点出了这个关键。我期待它能够成为我理解和应用“元分析”这个强大工具的入门向导，帮助我克服在社会科学研究中经常遇到的挑战，比如研究结果的不一致性、研究设计的异质性等等。我希望它能教会我如何从看似杂乱的研究文献中，提炼出具有普遍意义的结论，从而为我们的决策提供更加坚实、更加可靠的证据。它不仅仅是关于统计方法的讲解，更重要的是提供了一种严谨的研究视角和分析框架，帮助我学会如何更深刻、更全面地认识社会现象。这种能力，在我看来，是任何一个希望在社会科学领域做出卓越贡献的研究者都不可或缺的。

评分☆☆☆☆☆

我特别欣赏那些能够将复杂概念拆解并清晰阐述的书籍，而“元分析”这个概念本身就带有一种高度的系统性和复杂性。这本书给我一种感觉，它能够将这种复杂的学术工具，以一种易于理解的方式呈现给读者。我期待它能够像一本精心制作的指南，一步步地带领我走进元分析的世界。我猜想，它会从最基础的概念讲起，解释元分析的意义、目的和优势，然后逐步深入到具体的实施步骤。它可能还会探讨在社会科学研究中，元分析可能遇到的挑战和局限性，以及如何有效地应对这些挑战。我希望这本书能够教会我如何批判性地评估现有的研究，如何识别研究中的偏差，以及如何整合那些看似矛盾的研究结果，从而得出更有力的结论。这种能力，在我看来，是任何一个希望在社会科学领域做出有意义贡献的研究者都应该具备的。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，社会科学的进步，离不开对已有知识的有效积累和整合。这本书的名字“applied meta-analysis for social science research”，听起来就充满了实践性和操作性。我期待它能够成为我手中的一把利器，帮助我更加高效、更加深入地理解和运用现有的研究成果。它可能不仅仅是理论的阐述，更是关于如何在实际研究中应用元分析方法的指南。我希望它能教会我如何制定严谨的研究方案，如何有效地进行文献检索和筛选，以及如何运用恰当的统计工具来分析数据，最终得出具有科学说服力的结论。这种能力，在我看来，是任何一个有志于在社会科学领域做出贡献的研究者都应该掌握的。它能够帮助我们站在巨人的肩膀上，看得更远，走得更稳。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的第一印象是它代表了一种更加精细、更加严谨的研究范式，尤其是在社会科学领域，我们常常面临着研究碎片化、结果不一致的挑战。而“元分析”这个词，在我看来，就如同一个能将散落的拼图碎片巧妙拼接起来的魔法。我期待它能够教会我如何系统地、科学地整合已有的研究证据，从而得出比任何单一研究都更强大、更具说服力的结论。想象一下，那些关于教育干预效果、心理治疗有效性、或者社会政策影响的零散研究，经过元分析的处理，会不会呈现出截然不同的图景？这本书似乎就是为了回答这些“会不会”而存在的。它不仅仅是关于统计方法的介绍，更是一种思维方式的引导，一种对知识积累和科学进步的深刻理解。我希望它能循序渐进地引导我理解元分析的每一个环节，从文献检索的策略、研究筛选的标准，到数据提取的要点、统计模型的选择，再到结果解释的注意事项，每一个细节都至关重要。它就像一个精密的导航仪，指引我在浩瀚的学术海洋中找到最可靠的航线，避开暗礁。

评分☆☆☆☆☆

不错，一本清晰、有力的guidance。

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不错，一本清晰、有力的guidance。

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基本概念还算清晰，一句话总结meta分析，就是一种量化文献综述，方法也不甚复杂。但是中间老生常谈的地方太多，而且很多地方过分简化，也不深入。看完感觉和高中听完数学课一样，嗯，听懂了，做题仍然一脸茫然

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