數據分析與統計建模：社科研究中的統計學方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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施锡銓，範正綺 著

圖書標籤:

• 數據分析
• 統計建模
• 社科研究
• 統計學方法
• 社會科學
• 研究方法
• 量化研究
• 數據挖掘
• 統計推斷
• 迴歸分析

齣版社： 上海人民齣版社 ，

ISBN：9787208073623

版次：1

商品編碼：10147827

包裝：平裝

叢書名： 社會科學研究方法係列

開本：16開

齣版時間：2007-09-01

用紙：膠版紙

頁數：406

字數：432000

內容簡介

　　當現實中紛繁復雜的數據羅列在我們麵前時，如何找齣一個有效的分析方法、建立一個擬和度較優的模型、有機結閤定量與定性兩種基本的研究方法，對我們分析現有數據，預測未來趨勢都有至關重要的意義。這本《數據分析與統計建模》就是適閤社科類研究生使用的有關統計建模的工具書。本書避開繁復的數學推導，以通俗易懂的方式讓學生學會統計學方法，尤其是學會計算機統計軟件的應用以及輸齣結果的分析。

目錄

前言
第一篇 數據分析的圖方法
第1章 一維樣本數據的分布
1.1 各國人均GNI數據
1.2 散點圖（一維）
1.3 分位數圖
1.4 盒須圖
1.5 對稱性
1.6 直方圖
1.7 莖葉圖
1.8 密度函數圖
第2章 數據分布的比較
2.1 經驗分位數—經驗分位數圖
2.2 數據的各種分布圖比較
2.3 開槽的盒須圖
第3章 二維數據的圖示統計
3.1 散點圖
3.2 例題
3.3 因變量y與自變量z之間依存關係的研究方法
3.4 二維數據的頻數錶示
第二篇 經典統計推斷
第4章 樣本平均數的比較
4.1 單樣本檢驗
4.2 兩樣本的平均數比較
4.3 成對數據的兩樣本t-檢驗
第5章 關於方差的推斷與檢驗
5.1 X2-檢驗統計量
5.2 比較兩總體方差的F檢驗
第6章 多樣本均值比較
6.1 單因素方差分析
6.2 多重比較——Tukey—Cramer方法
6.3 單因素方差分析的案例
6.4 隨機化區組設計
6.5 雙因素方差分析
第7章 迴歸模型
7.1 二元綫性迴歸
7.2 多元綫性迴歸
7.3 例題及計算機操作
7.4 迴歸模型的有效性
7.5 迴歸方程用於預測
7.6 多元迴歸模型的建立
7.7 迴歸建模步驟
第三篇 屬性數據分析
第8章 社會科學研究中的屬性數據
8.1 屬性變量的定義
8.2 為何研究屬性數據的統計分析
8.3 屬性數據的分類
8.4 以不同的視角觀察社會科學研究中的屬性數據
8.5 屬性數據的圖或錶格錶示方法
8.6 關於比例的顯著性檢驗
第9章 迴歸模型——logistic迴歸與Pmbit模型
9.1 虛擬變量的引進
9.2 二值數據的logistic迴歸模型
9.3 Probit模型及雙對數模型
9.4 因變量具有兩個以上選擇時的模型
第10章 列聯錶及其建模
第四篇 非參數統計
第11章 兩樣本比較的秩檢驗
第12章 多樣本比較的非參數方法
第13章 檢驗隨機性與獨立性
第五篇 時間序列分析
第14章 時序分析中的外推與分解模型
第15章 時間序列的分量分解
第16章 ARIMA模型
第17章 Box-Jenkins建模
第18章 季節Box-Jenkins模型
參考書目

前言/序言

洞察社會脈絡：社會科學研究方法論精粹 在浩瀚的社會科學研究領域，嚴謹的方法論是抵達真理彼岸的唯一舟楫。本書並非關於統計學在社會科學中的具體應用，而是深入探討社會科學研究方法論的基石，解析研究設計、理論構建、數據收集與分析的底層邏輯，為研究者提供一套係統而普適的認知框架。我們將一起撥開迷霧，理解科學研究的本質，提升研究的深度與廣度。 第一章：探尋社會之謎：研究問題的確立與理論的孕育 任何一項有意義的研究都始於一個引人深思的問題。本章將引導讀者認識如何從紛繁復雜的社會現象中提煉齣具有研究價值的問題。我們將審視現有文獻，識彆研究空白，並探討如何將直覺、觀察與理論洞見轉化為可操作的研究問題。更重要的是，我們將深入研究理論在社會科學研究中的核心作用。理論並非空中樓閣，而是對社會現象的解釋性框架。本書將闡述如何理解、構建、檢驗和修正理論。我們將探討不同類型的理論，如描述性理論、解釋性理論和預測性理論，以及它們在研究過程中的功能。通過對理論與經驗之間辯證關係的深入剖析，讀者將學會如何構建堅實的理論基礎，為研究提供清晰的方嚮和深刻的解釋力。我們將強調，一個好的研究問題，必須源於一個有力的理論關懷，並能夠有力地迴應或挑戰現有理論。 第二章：設計的藝術：研究設計的類型與原則 研究設計是研究的藍圖，它決定瞭研究能否有效地迴答研究問題，並確保結果的有效性和可靠性。本章將係統梳理社會科學研究中常見的幾種設計範式。我們將詳細介紹實驗研究的設計，包括隨機對照試驗（RCTs）的原理、實施要點以及其在因果推斷中的優勢。同時，我們也將探討準實驗設計，分析其在現實世界中因條件限製而無法進行完全隨機化的場景下的應用策略。 此外，本章將重點闡述非實驗研究設計的多種形式。我們將深入研究橫斷麵研究（cross-sectional studies）的設計，分析其在描述現象、發現相關性方麵的價值，同時也指齣其在確定因果關係上的局限性。接著，我們將詳細探討縱嚮研究（longitudinal studies）的設計，包括追蹤研究（panel studies）和同期群研究（cohort studies），闡釋其捕捉時間動態、分析變化趨勢和推斷因果過程的能力。 案例研究（case studies）作為一種深入探索特定現象的設計，也將成為本章的重點。我們將討論如何選擇有代錶性的案例，如何進行多源數據的收集與整閤，以及如何從中提煉齣普遍性的規律。 除瞭不同類型的設計，本章還將深入探討研究設計的核心原則，如內部效度（internal validity）和外部效度（external validity）。我們將分析影響這些效度的各種威脅，並提齣相應的控製和增強策略。例如，在實驗設計中，我們會討論如何通過隨機化、設置控製組、實施盲法等方式提高內部效度；在普遍性研究中，我們會探討如何通過抽樣方法、情境控製等來提高外部效度。研究者將學會如何根據具體的研究問題、資源和倫理考量，選擇最恰當的研究設計，並最大限度地保證研究的嚴謹性。 第三章：數據之源：定性與定量數據的收集方法 數據是研究的血液，其質量直接關係到研究的生命力。本章將全麵介紹社會科學研究中常用的定性與定量數據收集方法。 在定量數據收集方麵，我們將詳細闡述問捲調查的設計與實施。這包括問捲結構的構建、問題措辭的斟酌、量錶的選擇與設計（如李剋特量錶、語義差異量錶等）、以及預測試的重要性。我們還將探討各種抽樣技術，如概率抽樣（簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣、係統抽樣）和非概率抽樣（方便抽樣、判斷抽樣、配額抽樣、滾雪球抽樣），分析它們各自的適用場景、優缺點及潛在偏差。 對於定性數據收集，我們將深入探討訪談法的技巧與實踐。這包括結構化訪談、半結構化訪談和非結構化訪談的不同形式，以及如何設計有效的訪談提綱，建立融洽的訪談關係，並進行有效的訪談記錄。 焦點小組（focus groups）作為一種集體訪談形式，也將得到詳細介紹，分析其在探索群體觀點、激發深層討論方麵的獨特價值。 參與式觀察（participant observation）是民族誌研究等領域的核心方法。本章將闡述研究者如何融入研究對象的生活情境，通過親身參與和深入觀察來收集豐富而真實的定性數據。 文獻研究（documentary research）是所有研究的基礎，本章將強調如何係統地檢索、評估和使用二手文獻，以及如何進行一手文獻資料的收集，例如政府報告、曆史檔案、個人日記等。 此外，本章還將討論如何整閤定性和定量數據收集方法，以實現研究的優勢互補，例如通過定性訪談來幫助設計更好的定量問捲，或者通過定量分析來為定性研究提供更廣泛的背景。我們將強調數據收集的倫理考量，如知情同意、隱私保護和數據保密，確保研究的閤法性和道德性。 第四章：意義的解碼：定性數據分析的路徑 定性數據以其豐富性、細緻性和情境性，為我們理解復雜的社會現象提供瞭獨特的視角。本章將聚焦於定性數據的分析方法，幫助研究者從文本、訪談記錄、觀察筆記等非結構化數據中提煉齣有意義的洞察。 我們將首先介紹內容分析（content analysis）。這包括如何對文本數據進行編碼，識彆主題、模式和概念。我們將區分定性內容分析和定量內容分析（雖然本書不側重定量，但提及此處是為瞭更全麵的介紹），並闡述定性內容分析在識彆意義、敘事結構和話語模式方麵的應用。 紮根理論（grounded theory）作為一種從數據中生成理論的方法，也將成為本章的重點。我們將詳細講解紮根理論的開放性編碼、軸心性編碼和選擇性編碼的流程，以及如何在數據分析過程中不斷迭代、修正和完善理論。 敘事分析（narrative analysis）將幫助研究者理解個體或群體如何通過講述故事來構建其身份、經驗和意義。我們將探討不同類型的敘事結構，以及如何分析故事的內容、形式和功能。 話語分析（discourse analysis）則側重於研究語言在社會互動中的作用，分析語言如何構建權力關係、意識形態和身份認同。我們將介紹不同的話語分析流派，如批判性話語分析（critical discourse analysis），以及如何分析文本的語言特徵、結構和語境。 本書還將介紹主題分析（thematic analysis），這是一種靈活且易於理解的方法，用於識彆、分析和報告數據中反復齣現的主題。我們將闡述如何從數據中識彆潛在主題，如何定義和命名這些主題，以及如何通過具體的例子來支持每個主題。 在整個章節中，我們將強調定性數據分析的迭代性和反思性。研究者需要不斷地在數據、編碼和理論之間穿梭，保持批判性的自我反思，並認識到分析過程的主觀性，同時也要努力追求結果的客觀性和可信度。我們會討論如何通過“三角互證”（triangulation）等方法來增強定性研究的嚴謹性。 第五章：模式的顯現：定量數據分析的基礎 雖然本書不專注於統計建模，但理解定量數據分析的基本原理，是社會科學研究者不可或缺的素養。本章將為讀者構建一個清晰的定量數據分析的認知框架，側重於數據準備、描述性分析和初步的推論性分析思路。 我們將從數據清洗與整理入手，這是定量分析的首要步驟。研究者需要學會如何處理缺失值、異常值，如何進行數據轉換（如對數轉換、平方根轉換），以及如何確保數據的準確性和一緻性。 接著，我們將介紹描述性統計（descriptive statistics）。這包括集中趨勢的度量（均值、中位數、眾數）、離散程度的度量（方差、標準差、全距）以及頻數分布的呈現。我們將解釋這些統計量如何幫助我們概括和理解數據集的整體特徵。 我們將探討數據可視化的重要性，並介紹常見的圖錶類型，如柱狀圖、摺綫圖、散點圖、箱綫圖等。通過恰當的可視化，研究者能夠更直觀地發現數據中的模式、趨勢和異常。 在推論性統計（inferential statistics）的初步介紹中，我們將解釋其核心目標：從樣本數據推斷總體特徵。我們將簡要提及假設檢驗（hypothesis testing）的基本邏輯，包括零假設（null hypothesis）和備選假設（alternative hypothesis）的設定，以及P值（p-value）在判斷統計顯著性時的作用。 我們還將介紹相關性分析（correlation analysis），理解變量之間的綫性關係強度和方嚮。例如，Pearson相關係數將得到說明，並解釋其適用條件。 此外，我們還會觸及抽樣分布（sampling distribution）的概念，以及中心極限定理（Central Limit Theorem）在統計推斷中的基礎性作用。 本章的重點在於建立對定量數據分析流程的宏觀理解，以及掌握描述性分析和初步探索性分析的基本工具，為讀者後續深入學習統計建模打下基礎，並能更好地理解和評估他人的定量研究成果。我們強調，理解這些基本概念，有助於研究者更審慎地對待數據，並避免在分析過程中産生誤導性的結論。 第六章：研究的嚴謹性：信度、效度與倫理 任何科學研究的價值都離不開嚴謹的質量控製和高尚的倫理操守。本章將聚焦於提升研究質量的關鍵要素：信度（reliability）和效度（validity），以及貫穿於研究全過程的倫理考量。 信度衡量的是測量工具或研究過程的一緻性與穩定性。我們將探討不同類型的信度，如重測信度（test-retest reliability），分析同一測量工具在不同時間點測量同一對象時結果的一緻性；復本信度（parallel-forms reliability），關注不同形式的測量工具測量同一概念時的結果一緻性；內在一緻性信度（internal consistency reliability），如Cronbach's alpha係數，用於評估量錶中各個條目之間的一緻性；以及評分者信度（inter-rater reliability），考察不同觀察者或評分者對同一現象進行評估時的一緻性。我們將討論影響信度的因素，以及如何通過改進測量工具和研究流程來提高信度。 效度則關注測量工具或研究是否真正測量瞭它應該測量的內容，以及研究結果是否能準確地反映現實。我們將深入講解不同類型的效度： 內容效度（content validity）：測量工具是否涵蓋瞭所研究概念的所有重要方麵。 準則效度（criterion validity）：測量結果與某一外部標準（準則）的關聯程度。這又分為同時效度（concurrent validity）（測量結果與當前準則的相關性）和預測效度（predictive validity）（測量結果對未來行為或結果的預測能力）。 構念效度（construct validity）：測量工具是否能準確地測量理論上的構念。這包括聚閤效度（convergent validity）（測量結果與理論上應相關的其他構念測量結果高度相關）和區分效度（discriminant validity）（測量結果與理論上不相關的其他構念測量結果相關性低）。 錶麵效度（face validity）：測量工具錶麵上看起來是否與測量目的相關（這是一種最弱的效度，但有時也具有一定的參考價值）。 我們將強調，信度和效度是相互關聯的，高信度是高效度的必要條件，但並非充分條件。 在研究倫理方麵，本章將從根本上強調對研究對象的尊重和保護。我們將詳細討論知情同意（informed consent）的原則，包括嚮研究對象充分說明研究目的、程序、潛在風險和益處，以及其自由參與和隨時退齣的權利。我們將探討隱私保護（privacy）和數據保密（confidentiality）的重要性，以及如何采取技術和管理措施來保護研究對象的個人信息。 對於可能涉及的傷害最小化原則（minimization of harm），我們將分析如何在研究設計和實施中識彆和規避潛在的心理、社會或身體傷害。此外，對於特殊人群（如兒童、囚犯、精神障礙者）的研究，我們將探討其特殊的倫理考量和保護機製。 最後，本章還將討論研究誠信（research integrity），包括避免學術不端行為，如數據僞造、篡改、剽竊等，以及如何準確報告研究結果，包括成功和失敗的發現。研究者將學會如何在追求知識的同時，承擔起對社會和個體應有的道德責任，確保研究的科學價值和人文關懷並存。 結語：邁嚮嚴謹的社會科學探索之旅 社會科學研究是一場永無止境的探索，它要求研究者既要有敏銳的洞察力，又要有嚴謹的科學精神。本書並非提供一套具體的“如何做”的技巧，而是旨在構建一個關於研究方法論的宏觀理解框架。它強調瞭研究問題的確立、理論的構建、設計的重要性、數據收集的質量、分析的邏輯以及貫穿始終的倫理考量。 掌握瞭這些方法論的基石，研究者便能以更清晰的思路、更審慎的態度去設計和執行研究，從而産齣更具深度、更可信賴的學術成果。無論您是初涉社科研究的學生，還是經驗豐富的學者，希望本書都能為您提供有益的啓迪，助您在這場洞察社會脈絡的探索之旅中，不斷前行，抵達更遠的彼岸。

評分☆☆☆☆☆

這本書的篇幅十分可觀，其詳盡程度令人佩服，幾乎將一門基礎統計學的課程內容囊括無遺。我特彆欣賞作者在討論測量誤差時所花費的心力，詳細區分瞭隨機誤差和係統誤差的來源，並討論瞭信度和效度的問題，這對於人文社科領域中概念操作化的復雜性來說，是至關重要的提醒。但這種百科全書式的覆蓋，也帶來瞭閱讀上的挑戰——結構過於龐大，重點不夠突齣。有時候，我需要花費大量時間去穿過關於方差分析（ANOVA）的冗長鋪墊，纔能找到與我的研究設計略微相關的協方差分析（ANCOVA）的段落。更讓我感到睏惑的是，書中對“因果推斷”這一社科研究的核心命題的處理方式，雖然提到瞭潛在結果框架，但更多的是以理論陳述為主，缺乏對工具變量（IV）、斷點迴歸（RDD）等核心準實驗方法的清晰流程圖或代碼示例，使得讀者在麵對真實世界中的混淆變量和選擇偏差問題時，依然感到無從下手，仿佛隻能停留在“認識問題”的層麵。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名是《數據分析與統計建模：社科研究中的統計學方法》，但是讀完之後，我發現它更像是一部深入淺齣的統計學原理導論，對於那些期望在社會科學領域快速應用復雜模型的讀者來說，可能會感到有些“用力過猛”地停留在基礎概念的闡述上。例如，書中對假設檢驗的邏輯推導花費瞭大量的篇幅，從零開始構建瞭P值的理論框架，甚至詳細對比瞭頻率學派和貝葉斯學派在解釋隨機性上的哲學差異。對於初學者來說，這無疑提供瞭堅實的理論基石，但對於已經掌握瞭基本統計概念，急切希望瞭解如何運用結構方程模型（SEM）或多層綫性模型（HLM）來處理社會調查數據的研究者而言，書中的實操案例和軟件應用部分顯得有些單薄，更多的是對軟件輸齣結果的文字解讀，而不是步驟拆解。我期望看到更多關於數據清洗、缺失值處理的實戰技巧，以及在不同研究設計下如何選擇最恰當的模型進行因果推斷的案例分析，這本書在這方麵的覆蓋度相對較弱，更偏嚮於“教你如何思考統計問題”，而非“教你如何解決統計問題”。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書給我帶來的最深刻印象，是它對統計學“哲學基礎”的強調，而非其“應用工具箱”的構建。作者對統計推斷的本質，即如何從樣本推廣到總體，進行瞭非常細緻的哲學思辨，這一點在很多應用性極強的統計教材中是被忽略的。這種對嚴謹邏輯的堅守，無疑提升瞭讀者的學術素養。然而，作為一名急需産齣研究報告的社會工作專業人士，我更關注的是如何快速、高效地將數據轉化為有說服力的論證。這本書在“統計假設檢驗的邏輯框架”上花費瞭百分之七十的篇幅，而在如何使用SPSS或Stata對實際數據集進行多層模型擬閤，並對模型參數進行有意義的社會學解釋時，卻顯得力不從心。對於我這樣的應用型研究者來說，這本書更像是一份需要放在案頭隨時查閱的“統計學詞典”，而不是一本可以指導我完成從數據導入到最終報告撰寫的“操作手冊”。它提供瞭豐富的背景知識，但缺少瞭關鍵的、能跨越鴻溝的“實踐橋梁”。

評分☆☆☆☆☆

這部作品的敘事節奏把握得相當穩健，但這種穩健性有時卻犧牲瞭對前沿統計工具的及時更新。我注意到，書中對經典迴歸模型的討論占瞭相當大的比重，詳細闡述瞭多重共綫性、異方差性這些經典計量經濟學中經常遇到的問題，並且提供瞭大量的數學證明來支撐其結論，這對於需要紮實理論功底的碩博研究生來說是極好的參考。然而，在現今社科研究越來越依賴於大數據和復雜數據結構（如時間序列、網絡數據）的背景下，書中對時間序列分析的提及顯得過於概括，對生存分析的介紹也停留在基礎的Kaplan-Meier麯綫層麵，完全沒有觸及到Cox比例風險模型的深入應用或解釋變量的動態交互作用。總的來說，這本書更像是一本為1990年代社會學研究量身定製的教科書，雖然其內功深厚，但在跟上21世紀數據科學浪潮方麵，確實顯得步履蹣跚，缺少瞭對R或Python等現代統計軟件生態的充分整閤與展示。

評分☆☆☆☆☆

我嘗試用這本書來指導我的一個關於政策評估的項目，但很快就發現，它在方法論的“深度”和“廣度”之間走瞭一個非常保守的中庸之道。作者的文筆嚴謹，每一章節的邏輯銜接都非常清晰，不會讓讀者感到突兀或不知所措，這一點值得稱贊，尤其是在解釋中心極限定理和最大似然估計時，作者用類比的方式，使得抽象的概念變得具象化，這對於非數學背景的社科學生極具幫助。然而，當涉及到如何處理那些“不完美”的真實世界數據時，這本書提供的指導就顯得捉襟見肘瞭。例如，當我的樣本量較小，且觀測值存在顯著的組間異質性時，書中推薦的標準OLS模型結果讓我心存疑慮，但後續更高級的貝葉斯層次模型或穩健迴歸方法的介紹卻語焉不詳，仿佛隻是蜻蜓點水般帶過。這本書似乎假設所有數據都是在理想化的、符閤正態分布假設的條件下産生的，而這種理想化在實際的政治學或社會學田野調查中是極其罕見的。

評分☆☆☆☆☆

當現實中紛繁復雜的數據羅列在我們麵前時，如何找齣一個有效的分析方法、建立一個擬和度較優的模型、有機結閤定量與定性兩種基本的研究方法，對我們分析現有數據，預測未來趨勢都有至關重要的意義。這本《數據分析與統計建模》就是適閤社科類研究生使用的有關統計建模的工具書。本書避開繁復的數當現實中紛繁復雜的數據羅列在我們麵前時，如何找齣一個有效的分析方法、建立一個擬和度較優的模型、有機結閤定量與定性兩種基本的研究方法，對我們分析現有數據，預測未來趨勢都有至關重要的意義。這本《數據分析與統計建模》就是適閤社科類研究生使用的有關統計建模的工具書。本書避開繁復的數學推導，以通俗易懂的方式讓學生學會統計當現實中紛繁復雜的數據羅列在我們麵前時，如何找齣一個有效的分析方法、建立一個擬和度較優的模型、有機結閤定量與定性兩種基本的研究方法，對我們分析現有數據，預測未來趨勢都有至關重要的意義。這本《數據分析與統計建模》就是適閤社科類研究生使用的有關統計建模的工具書。本書避開繁復的數學推導，以通俗易懂的方式讓學生學會統計學方法，尤其是學會計算機統計軟件的應用以及輸齣結果的分析。學方法，尤其是學會計算機統計軟件的應用以及輸齣結果的分析。學推導，以通俗易懂的方式讓學生學會統計學方法，尤其是學會計算機統計軟件的應用以及輸齣結果的分析。

評分☆☆☆☆☆

大未必強，小未必弱中國的私營公司為什麼會有那麼多的英年早逝和幼年夭摺影響公司做大、做強、做精的關鍵因素究竟有哪些如何破解怎樣纔能使中小公司活得長、活得久、走得遠

評分☆☆☆☆☆

一部恢復中小公司活力和創新意誌的製勝寶典

評分☆☆☆☆☆

不知道怎麼樣，幫彆人買的。

評分☆☆☆☆☆

媳婦買的，好評

評分☆☆☆☆☆

幫彆人買的，看著還不錯

評分☆☆☆☆☆

商戰中有一個先手定律，強調的就是一個先字。你若慢瞭一步，彆人可能已衝到前麵，先你而成功，人傢手持專利，你的準備隻能前功盡棄。

評分☆☆☆☆☆

大未必強，小未必弱，你可以做不到最大，但一定要做到最強。這就是給中小公司創業者和經理人的職業忠告和盛世危言，也是商海生存的製勝法則。

評分☆☆☆☆☆

大未必強，小未必弱，你可以做不到最大，但一定要做到最強。這就是給中小公司創業者和經理人的職業忠告和盛世危言，也是商海生存的製勝法則。