社会调查设计与数据分析：从立题到发表 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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徐云杰 著

图书标签:

• 社会调查
• 调查设计
• 数据分析
• 研究方法
• 定量研究
• SPSS
• Stata
• 问卷设计
• 学术写作
• 发表

出版社： 重庆大学出版社

ISBN：9787562460749

版次：1

商品编码：10702852

包装：平装

丛书名： 万卷方法

开本：16开

出版时间：2011-06-01

用纸：胶版纸

页数：301

正文语种：中文

编辑推荐

《社会调查设计与数据分析：从立题到发表》的重点不是教读者如何写好英语论文或者提出一个伟大的研究模型。《社会调查设计与数据分析：从立题到发表》假定读者已经有一个研究课题，只是苦于不知道如何把它实施出来，不知道如何设计问卷、收集数据、对数据进行统计分析，并写出像模像样的研究报告。《社会调查设计与数据分析：从立题到发表》以社会调查研究为对象，对以上的难点进行解释。《社会调查设计与数据分析：从立题到发表》不求全备，而求实用。边做、边学、边写是学习社会调查研究方法行之有效的途径。

内容简介

《社会调查设计与数据分析：从立题到发表》结合个人感受与经验，系统讲解社会调查研究方法，从立题、设计、数据分析到写作，常在细节处为读者触惑，读罢往往有意想不到的收获。
《社会调查设计与数据分析：从立题到发表》旨在帮助进行社会调查研究的研究生和学者完成科研项目和论文写作。全书分为15章，从行为科学的一般研究讲起，先对社会调查方法进行整体介绍，然后按照实际研究的顺序逐一讲解立题、调查设计、数据收集、数据分析的各种统计方法和适用范围，最后提供论文写作的规范性提纲。作者采用本人已经发表的国际期刊论文为范例，将多年的科研和教学切身经验与读者分享，不追求统计知识和方法论知识的艰深与完整，而是以科研工作者遇到最多的实际问题为导向，这使得《社会调查设计与数据分析：从立题到发表》内容对研究者具有实用的参考价值。

目录

1 导论
1.1 谁需要读这本书
1.2 如何读这本书
1.3 行为研究要回答什么问题
1.4 管理与社会科学中定量的行为研究方法
1.5 什么是科学的研究方法
1.6 总结
附：范文及注解

2 研究模型与实证研究
2.1 引言
2.2 行为研究的一般过程
2.3 科研立题与文献回顾
2.4 理论基础与研究模型
2.5 因果关系
2.6 研究假设
2.7 变量的定义
2.8 分析单位
2.9 你的课题

3 社会调查方法
3.1 引言
3.2 社会调查方法是否适用于本研究
3.3 如何设计问卷
3.4 测度项分类法
3.5 确定目标群体与抽样方法
3.6 数据预处理
3.7 数据分析
附：基本的统计知识

4 数据收集
4.1 什么是抽样
4.2 抽样中的基本问题
4.3 抽样方法
4.4 概率抽样
4.5 抽样计划
附：前期数据分析

5 变量之间的关系
5.1 引言
5.2 对群体的描述
5.3 群体中的信息量
5.4 样本中的信息
5.5 两个随机变量之间的关系
5.6 对SSxy和SSE的调整
5.7 回归系数作为一种关系指标
5.8 最小二乘法
5.9 不同的信息量之间的关系
5.1 0范文示例
5.1 1总结

6 单变量线性回归
6.1 一元线性回归分析的目的
6.2 回归分析的假定
6.3 回归中的假设检验
6.4 拟合度的检验

7 多变量回归
7.1 引言
7.2 多变量回归的拟合
7.3 每一个自变量的作用
7.4 偏决定系数与回归系数的关系（选读内容）
7.5 部分相关系数与方差分析（选读内容）
7.6 路径图
7.7 类别型自变量
7.8 高次项
7.9 范文示例
附：用SPSS检验线性回归的基本前提

8 线性回归的建模
8.1 引言
8.2 多重共线性
8.3 中介作用
8.4 调节作用（moderator effect）
8.5 理解回归系数
8.6 调节作用的测试过程
8.7 调节作用中的统计效能
附：用SPSS做回归分析

9 因子分析的一般思路
……
10 探索性因子分析
11 验证性因子分析
12 结构方程分析
13 构成性测度与PLS
14 潜变量的调节作用
15 论文撰写与发表

精彩书摘

理论推导并不一定是概念推导。比如，理论推导可以是数学证明，用数理逻辑性来保证结论的效度。在经济学中，寻找一个关系（比如供求关系）的平衡点往往也是一种数学或逻辑推理。在数学与经济学中，这个推理的准确性是明确的。对错之间决不含糊。在社会科学中，数理逻辑并不常用，更多则是基于文字与概念的推理，但这样的推理也应当基于形式逻辑。
如果一篇文章只有概念推理，而没有实证研究，这样的文章被称为一篇理论性文章。这样的文章是观点性的。其观点的严谨性和新意是判断这篇文章的主要指标。
为保证一篇论文结论的效度，除了理论论证，还需要按照严谨的方法收集实际数据'来支持。收集数据对理论进行论证的过程就是实证研究。所以我们也把一个具有实证研究的文章叫做是一个实证研究。和理论性的文章一样，一个实证性的文章往往也会有一个严谨的理论性的推导。在这个推导的基础上，研究人员还需要按照一个严谨的方法来收集实际数据，并对推导的结论进行验证，看它是否与实际数据相符。其他的研究人员也可以对他人的理论推导所得的结论收集不同的数据加以验证。这种同时用逻辑与实证来保证知识的效度的观点是欧洲文艺复兴以来的主流，并被冠以实证主义的名号。实证主义的好用之处在于其可重复性。所以如果一个科研人员无法验证另外一个科研人员的推理，或在实证过程中发现不同的结论，前者的效度就会被质疑，从而去芜存菁，使真理得以发现，使科学能继续成为科学。
所以，为了保证科学研究的结论是有效的，科研人员就要采用一个大家公认的、客观的步骤来进行研究，这样后人可以重复这个步骤来验证前人的结果。这样的步骤，就是我们所讲的研究方法。

探索社会真象的地图与罗盘：一场严谨的社会调查之旅 您是否曾对周遭社会现象的好奇心驱使，想要深入探究其背后的逻辑与脉络？是否曾渴望将脑海中闪现的疑问，转化为一份有条理、可信赖的研究报告？《社会调查设计与数据分析：从立题到发表》将为您铺就一条从灵感到实证的探索之路，为您提供一套精密的工具与方法，助您成为一名合格的社会调查者，让您的研究成果闪耀智慧的光芒。 这本书并非一本简单的操作手册，它更像是一张精心绘制的社会真象探索地图，一本指引方向的罗盘，为您勾勒出严谨而高效的社会调查流程。从最初的“是什么”——一个看似简单却至关重要的研究立题，到最终的“是什么”——一篇掷地有声、赢得尊重的学术发表，本书将全程陪伴您的探索。 第一站：洞察之眼——精准立题，为调查导航 一切伟大的研究都始于一个清晰而有意义的问题。本书的首要篇章将引导您修炼“洞察之眼”，学会如何在纷繁复杂的社会现象中捕捉值得深入研究的议题。我们不提供现成的“热点”，而是教授您如何独立思考，如何辨别研究的价值与可行性。 从现象到问题： 您将学习如何将模糊的社会感知转化为具体、可操作的研究问题。是“贫困的原因”，还是“特定群体贫困的机制”？是“网络成瘾的普遍性”，还是“不同年龄段用户网络成瘾的差异与影响因素”？本书将教会您如何层层剥离，找到研究的切入点。 文献回顾的艺术： 站在巨人的肩膀上才能看得更远。本书将深入剖析文献回顾的意义与方法，教您如何高效地检索、筛选、理解和整合现有研究成果，避免重复劳动，并从中发现研究的空白与创新点。您将学习如何构建清晰的文献综述框架，为您的研究奠定坚实的基础。 研究目的与假设的提炼： 一份明确的研究目的如同灯塔，指引您的调查方向。本书将帮助您将研究问题转化为清晰的研究目的，并进一步提炼出可检验的研究假设。您将学习如何构建逻辑严谨的假设，为后续的数据收集与分析提供明确的目标。 研究伦理的基石： 在追求知识的过程中，我们始终秉持对研究对象的尊重与保护。本书将强调研究伦理的重要性，从知情同意到匿名保护，从数据保密到避免偏见，为您提供全面的伦理指导，确保您的研究过程合规、公正。 第二站：设计之道——严谨路线，铺设调查基石 有了明确的研究方向，接下来便是设计精密的调查路线。这一环节的严谨性直接关系到您研究成果的可靠性。本书将为您提供一套完备的调查设计工具箱，让您能够根据研究目的选择最适合的研究方法。 研究范式的选择： 定量研究还是定性研究？亦或是混合方法？本书将深入解析不同研究范式的特点、优势与适用场景。您将学习如何根据研究问题的性质，判断是需要捕捉普遍规律，还是需要深入理解个体经验，从而做出最明智的范式选择。 抽样策略的智慧： 如何从庞大的总体中选取具有代表性的小样本？本书将详细讲解各种抽样方法，从概率抽样（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样）到非概率抽样（方便抽样、判断抽样、配额抽样、滚雪球抽样），并分析其适用条件与优劣。您将学习如何根据研究目标与资源，设计出科学的抽样方案，确保样本的代表性。 数据收集工具的磨砺： 问卷、访谈提纲、观察记录表……这些都是我们收集信息的利器。本书将详细指导您如何设计结构清晰、语言准确、逻辑严谨的问卷。您将学习如何进行预测试，如何优化题项，如何避免引导性问题。对于定性研究，本书也将深入探讨访谈提纲的设计原则，以及观察记录的技巧，确保收集到真实、丰富的数据。 测量指标的构建： 概念的抽象性需要转化为可量化的指标。本书将教您如何构建有效的测量指标，包括效度（内容效度、结构效度、效标关联效度）与信度（重测信度、内部一致性信度）的评估方法，确保您所测量的正是您想要测量的，并且测量结果是稳定的。 实验与准实验设计： 对于需要探究因果关系的研究，本书将详细介绍实验与准实验设计的原理与类型，包括随机分组、对照组设置、前后测设计等，帮助您严谨地控制无关变量，提高研究的内部效度。 第三站：分析之术——洞悉数据，揭示内在逻辑 数据是沉默的语言，本书将教您如何倾听它的声音，从中解读出隐藏的社会规律。从基础的数据清理到高级的统计分析，本书将为您提供系统性的指导。 数据准备与清理： 原始数据往往是“粗糙”的。本书将指导您如何进行数据录入、核查、缺失值处理、异常值识别与处理等关键步骤，为后续的分析打下坚实的基础。 描述性统计的运用： 在深入分析之前，了解数据的基本面至关重要。本书将详细讲解如何运用频率分布、百分比、均值、中位数、标准差等描述性统计方法，对数据进行初步的概括与呈现。您将学习如何利用图表（柱状图、饼图、折线图、散点图等）直观地展示数据特征。 推论性统计的探索： 如何从样本推断总体？本书将系统介绍各种推论性统计方法。 假设检验： t检验、卡方检验、方差分析等，用于检验研究假设的显著性。 相关分析： 皮尔逊相关、斯皮尔曼相关，探究变量之间的线性或非线性关系。 回归分析： 简单线性回归、多元线性回归，预测因变量受一个或多个自变量影响的程度。 其他统计方法： 根据研究的需要，本书还会涉及更多高级统计技术，如因子分析、聚类分析、结构方程模型等，帮助您进行更深入的数据挖掘。 定性数据的分析： 对于非数值数据，本书将指导您掌握主题分析、内容分析、扎根理论等定性数据分析方法。您将学习如何编码、归类、提炼主题，从中发掘出深刻的社会洞察。 统计软件的应用： 本书将结合实际操作，引导您熟练使用常用的统计软件（如SPSS、R、Stata等），将理论知识转化为实际操作技能，高效地完成数据分析。 第四站：叙事之道——报告撰写与学术发表 严谨的研究成果需要清晰、有力的语言来呈现。本书的最后一站将聚焦于研究成果的传播，帮助您将繁杂的数据分析转化为引人入胜的研究报告，并最终走向学术发表的殿堂。 研究报告的结构与要素： 从引言、文献综述、研究方法、结果分析、讨论到结论，本书将为您提供一份完整的学术报告写作指南。您将学习如何清晰地阐述研究背景、研究问题、研究设计，如何客观地呈现分析结果，如何深入地解读研究发现，并提出具有建设性的建议。 论证的逻辑与表达： 如何用严密的逻辑和生动的语言构建您的论证？本书将教您如何有效地组织段落，如何恰当运用统计数据支撑您的观点，如何避免逻辑谬误。 图表的艺术化呈现： 一张好的图表胜过千言万语。本书将指导您如何设计清晰、美观、信息量丰富的图表，使您的研究成果更易于理解和接受。 学术发表的路径： 从选择合适的期刊、撰写投稿信，到应对审稿意见、修改论文，本书将为您提供关于学术发表的实用建议。您将了解学术期刊的审稿流程，掌握如何与编辑和审稿人有效沟通，提高论文被录用的几率。 提升研究影响力的策略： 除了正式发表，本书还将探讨如何通过学术会议、社交媒体等多种渠道传播您的研究成果，扩大其社会影响力。 《社会调查设计与数据分析：从立题到发表》是一本集理论指导、方法训练、实践操作于一体的综合性著作。无论您是社会学、心理学、教育学、公共管理学等相关专业的学生，还是希望提升自身研究能力的从业人员，亦或是对社会现象充满好奇的探索者，本书都将是您不可或缺的伙伴。它将帮助您建立科学的研究思维，掌握严谨的调查方法，练就高超的数据分析技能，最终将您的研究洞察转化为具有价值的知识，为理解和改善社会贡献一份力量。翻开这本书，开启您严谨而精彩的社会调查之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本书，就被它严谨的封面设计所吸引。虽然书名听起来有些学术，但翻开目录，立刻就被吸引了。它不像我之前看过的那些讲统计方法的书，上来就堆砌公式，而是从一个研究者最真实的痛点出发——如何把一个模糊的想法变成一个可以被数据支撑的科学结论。书中花了大量的篇幅去讲“立题”这个环节，这让我印象深刻。我一直觉得，好的研究，一半的成功就取决于选题是否精准、研究问题是否清晰。很多时候，我们对着数据一筹莫展，不是因为统计学不够好，而是因为一开始的问题就没有问对。这本书的作者似乎非常理解这一点，它并没有直接告诉你怎么用SPSS或者R，而是引导你去思考“我要解决什么问题？”，“我的目标群体是谁？”，“我需要收集哪些信息才能回答这个问题？”。这种从源头抓起的思路，对于我这样刚入行的研究者来说，简直是及时雨。而且，书中还通过大量的案例分析，将这些抽象的概念具象化。我尤其喜欢里面关于“概念化”和“操作化”的章节，这让我明白，原来那些看似遥不可及的研究方法，都可以一步步分解，找到具体的执行路径。它不是教你死记硬背，而是教你如何思考，如何构建一个完整的、有逻辑的研究框架。即使是对于已经有一定研究经验的人，也能从中获得启发，重新审视自己的研究过程。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊喜的是，它能够兼顾理论的深度和实践的可行性。很多时候，我们看到的社会调查书籍，要么过于理论化，充斥着复杂的统计学模型和学术术语，让人望而生畏；要么过于偏重技巧，只教你如何使用某个软件，而忽略了背后科学的逻辑。但这本书恰恰找到了一个很好的平衡点。它从最基础的研究问题确立开始，一步步引导读者构建严谨的研究设计，然后巧妙地过渡到数据分析的部分。在数据分析的讲解上，作者并没有炫技，而是着重于如何选择最适合解决研究问题的统计方法，并且如何解释分析结果。我尤其喜欢书中关于“结果解释”的章节，它强调了不要过度解读数据，而是要基于研究设计和理论框架来审慎地解释研究发现，并且要认识到研究的局限性。这种严谨的治学态度，对于我们年轻人来说，是非常重要的学习榜样。它让我明白，真正的学术研究，不仅要有创新的思想，更要有扎实的功底和负责任的态度。

评分☆☆☆☆☆

读这本书的过程中，我最大的感受是它的“实用性”。作者在书中反复强调，好的研究设计是成功数据分析的基础，而数据分析的最终目的是为了解决现实问题。这一点在书中通过非常生动的案例得到了充分体现。我记得其中有一个章节，讲解如何设计一个关于用户满意度的调查。作者不仅详细拆解了问卷设计的每一个要素，比如问题的措辞、选项的设计、量表的选择，还深入探讨了不同设计可能带来的偏差以及如何规避。更重要的是，他没有止步于问卷的设计，而是紧接着讨论了如何根据设计好的问卷去进行数据收集，包括抽样方法、数据录入等关键环节。我尤其欣赏作者在讲解数据分析部分时，并没有过多地强调复杂的统计模型，而是侧重于如何选择合适的统计方法来回答研究问题。比如，当需要比较两组人群的差异时，它会引导你去思考数据的性质，以及哪种检验方法最能清晰地展现这种差异，而不是简单地罗列t检验、方差分析等。这种“基于问题导向”的讲解方式，让我觉得这本书不是在教我“学统计”，而是在教我“用统计解决问题”。对我来说，这本是一个非常宝贵的指导，它让我看到，数据分析并不是高高在上的理论，而是解决实际问题的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，就像一个经验丰富的导师，带着你一步步走进社会调查的世界。它并没有回避研究过程中的难点和挑战，反而在很多细节上给予了详尽的指导。我尤其关注书中关于“研究伦理”和“数据质量控制”的部分。很多时候，我们在追求研究的严谨性和科学性时，容易忽略这些看似“软性”但至关重要的环节。作者在这方面做了非常细致的阐述，比如如何保护被研究者的隐私，如何避免研究者主观偏见的影响，以及在数据收集和分析过程中如何确保数据的准确性和可靠性。他详细讲解了各种可能的数据错误，以及如何通过预调查、复核等方式来预防和纠正。这些内容让我意识到，一项高质量的研究，不仅仅是数据分析的精湛，更需要贯穿整个过程的严谨性和道德规范。而且，书中的语言风格非常平实易懂，即使是对统计学概念不太熟悉的研究者，也能轻松理解。它不是一本教条式的教科书，而更像是一本操作指南，充满了实践性的建议和技巧。读完之后，我感觉自己对整个研究流程有了更清晰的认识，也更有信心去开展自己的研究项目了。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学术研究的最终目的在于能够将研究成果有效地传达给更广泛的受众，而不仅仅局限于学术圈内。这本书在这方面也给了我很多启发。它在讲解数据分析的同时，并没有忽视“发表”这个最终环节。我记得有一个章节，详细探讨了如何根据研究结果来撰写研究报告和学术论文。作者不仅给出了结构上的建议，比如引言、方法、结果、讨论的撰写要点，还强调了如何用清晰、准确的语言来呈现研究发现，如何避免使用模糊不清的表述，以及如何有效地使用图表来辅助说明。更让我印象深刻的是，书中还涉及了一些关于如何处理审稿意见、如何应对学术发表中的挑战的内容。这让我明白，研究的价值不仅在于其过程的严谨，还在于其成果的传播和影响力。对于很多想要将自己的研究成果发表出来的学者来说，这本书提供了非常宝贵的经验和指导。它让我认识到，研究的“发表”不仅仅是一个结果的呈现，更是一个与学术界互动、传播知识的过程。

评分☆☆☆☆☆

徐老师的书籍，很好，有助于商学学科的研究。

评分☆☆☆☆☆

徐老师的书籍，很好，有助于商学学科的研究。

评分☆☆☆☆☆

非常有帮助的一本书，不过要提请注意这本书可以帮到你社会调查设计与数据分析但是冒号后的立题和发表确没什么提及

评分☆☆☆☆☆

没看，看包装还可以……

评分☆☆☆☆☆

夫秋，刑官也，於時為陰：又兵象也，於行為金，是謂天地之義氣，常以肅殺而為心。天之於物，春生秋實。故其在樂也，

评分☆☆☆☆☆

很专业，对于从事基础研究的人很有帮助，纸质也不错，快递送货很快。

评分☆☆☆☆☆

书太热，图书馆老约不到，写论文有用，买一本了。

评分☆☆☆☆☆

纯粹参考书，等有机会写详情~

评分☆☆☆☆☆

这一系列都不错