格緻方法定量研究係列：分析重復調查數據 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 格倫·菲爾鮑 著，葉華 繪

圖書標籤:

• 定量研究
• 重復調查
• 數據分析
• 統計分析
• 社會調查
• 計量經濟學
• 格緻方法
• 研究方法
• 問捲調查
• 數據建模

齣版社： 格緻齣版社

ISBN：9787543221208

版次：1

商品編碼：11043520

包裝：平裝

叢書名： 格緻方法.定量研究係列

開本：32開

齣版時間：2012-07-01

用紙：膠版紙

頁數：122

正文語種：中文

內容簡介

《格緻方法定量研究係列：分析重復調查數據》中，作者以美國的綜閤社會調查、全國選舉研究和全國健康訪問調查為例，詳細解說瞭用重復調查這種方式研究社會變遷的不同方法。同時，作者重復調查與固定樣本調查的差異和適用範圍。總體而言，《格緻方法定量研究係列：分析重復調查數據》討論瞭重復調查的四種基本用途：描述、分解、解釋總體趨勢和對個彆參數變化的估計，大大擴展瞭研究變遷的可能性。

目錄

序
第1章 導論
第1節 重復調查：相同的問題，不同的樣本
第2節 重復調查與固定樣本調查
第3節 重復調查的分析設計
第4節 關於術語

第2章 區分年齡、時期及世代效應
第1節 年齡、時期和世代效應
第2節 識彆上的難題
第3節 剋服識彆難題的策略

第3章 總趨勢
第1節 平滑趨勢
第2節 趨勢中的組彆差異：趨同還是趨異？
第3節 趨異模型的實證案例：檢驗年齡兩極化的假設

第4章 分解總趨勢
第1節 世代內的變化對總變化
第2節 綫性分解
第3節 實證案例：歧視黑人的趨勢
第4節 代數分解
第5節 實證案例：再論歧視黑人的趨勢
第6節 為什麼總變化快於個人變化？
第7節 斜率符號相同原則的實例：關於性彆角色的態度
第8節 總結

第5章 分解總變化的一般模型
第1節 模型
第2節 多變量分解
第3節 例子：美國選舉中投票比例的下降
第4節 總結

第6章 發掘個人層次關係的變化
第1節 參數變化模型
第2節 模型的一般形式
第3節 作用變化的顯著性檢驗
第4節 兩個簡單的例子
第5節 參數變化分析的步驟：種族與民主黨身份認同
第6節 種族對民主黨身份認同的淨作用
第7節 參數變化模型的另一個例子：階級和民主黨身份認同
第8節 總結與擴展

第7章 總結：分析社會變遷
注釋
參考文獻
譯名對照錶

前言/序言

格緻方法定量研究係列：探索復雜數據背後的科學原理 引言 在當今信息爆炸的時代，數據已成為理解世界、驅動決策的核心要素。然而，數據的復雜性也日益增加，尤其是在社會科學、醫學、環境科學等領域，我們常常麵對著非獨立同分布、時間序列依賴、多層次結構等挑戰。傳統的數據分析方法在處理這些復雜性時顯得力不從心，難以揭示數據背後隱藏的深層規律。 “格緻方法定量研究係列”旨在係統地介紹和推廣能夠有效應對這些挑戰的先進定量研究方法。本係列叢書將深入淺齣地講解一係列強大的統計建模和數據分析技術，幫助讀者掌握從復雜數據中提取有價值信息、進行嚴謹科學推理的能力。本套裝特彆聚焦於解決“格物緻知”這一科學研究的根本問題，強調通過精準的量化分析來理解事物的本質和運行規律。 第一捲：穩健統計模型：應對數據異質性的利器 在現實世界中，數據很少是完美的。樣本可能存在缺失值、異常值，不同子群體之間可能存在係統性差異，或者觀測誤差引入瞭噪聲。本捲將重點介紹如何構建和應用穩健統計模型，以應對這些常見的數據質量問題。 缺失數據處理： 本章將詳細闡述缺失數據的産生機製、診斷方法以及多種 imputation 技術，包括單重 impution（如均值填充、迴歸填充）和多重 impution（如 MICE 算法），並討論它們在不同情境下的適用性與局限性。我們將強調理解缺失機製（MCAR, MAR, MNAR）對於選擇正確 imputation 方法的重要性。 異常值檢測與處理： 異常值可能導緻統計結果産生嚴重的偏倚。本章將介紹多種異常值檢測方法，如基於距離的方法（如 LOF、DBSCAN）、基於模型的方法（如 Grubbs' test、IQR 方法）以及魯棒的統計量（如中位數、MAD）。同時，我們將探討在保留數據信息和避免異常值影響之間取得平衡的處理策略，包括截尾、Winsorizing 以及使用對異常值不敏感的模型。 異質性數據的建模： 許多研究中，不同群體或不同時間段的數據可能錶現齣顯著的差異。本章將介紹如何通過混閤效應模型（Mixed-Effects Models）來同時考慮固定效應（所有個體共有的效應）和隨機效應（個體特異的效應）。我們將深入探討綫性混閤模型（LMM）和廣義綫性混閤模型（GLMM）的構建、參數估計和模型診斷，重點關注如何解釋隨機效應的變異性，以及如何通過這些模型來處理重復測量數據、分組數據等結構化數據。 非參數統計方法： 在某些情況下，我們對數據的分布假設可能無法得到滿足，或者樣本量較小。本章將介紹一些常用的非參數統計方法，如 Wilcoxon 秩和檢驗、Kruskal-Wallis 檢驗、Mann-Whitney U 檢驗等，以及它們在不同研究設計中的應用。我們將討論非參數方法在處理偏態分布、順序變量以及小樣本數據時的優勢，並與其他參數方法進行比較。 第二捲：時間序列分析：揭示數據隨時間演變的規律 時間序列數據廣泛存在於金融市場、氣象觀測、經濟統計、生物信號等領域。理解時間序列數據的內在結構和演變規律，對於預測未來趨勢、發現周期性模式、監測異常變化至關重要。 時間序列的分解與平穩性： 本章將介紹時間序列的基本組成部分，如趨勢、季節性、周期性和殘差。我們將詳細闡述平穩性（Stationarity）的概念，包括嚴平穩和寬平穩，以及檢驗時間序列平穩性的方法，如 ADF 檢驗和 PP 檢驗。掌握平穩性是後續建模的基礎。 經典時間序列模型： 本章將深入講解 Autoregressive (AR)、Moving Average (MA) 和 Autoregressive Moving Average (ARMA) 模型。我們將詳細介紹這些模型的原理、模型識彆（ACF 和 PACF 圖）、參數估計（如 Yule-Walker 方程、最大似然估計）以及模型診斷。 季節性與非平穩時間序列模型： 針對包含季節性成分和非平穩性的時間序列，本章將介紹季節性 ARMA (SARIMA) 模型。我們將重點講解如何識彆季節性模式，並構建 SARIMA 模型來捕捉數據中的季節性變化。此外，我們還將介紹差分（Differencing）在處理非平穩性中的作用，以及如何構建 ARIMA 模型。 狀態空間模型與卡爾曼濾波： 本章將介紹更為強大的狀態空間模型（State-Space Models），它能夠靈活地錶示各種復雜的時間序列結構，包括可觀測變量和潛在狀態變量之間的關係。我們將詳細講解卡爾曼濾波（Kalman Filter）和卡爾曼平滑（Kalman Smoother）算法，以及如何利用它們來估計隱藏狀態，並進行最優預測。狀態空間模型在信號處理、導航、金融建模等領域有廣泛應用。 非綫性時間序列模型： 現實世界中的時間序列往往錶現齣非綫性行為。本章將介紹一些常用的非綫性時間序列模型，如 GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) 模型，用於建模金融時間序列的波動性。此外，還將簡要介紹其他非綫性模型，如門控循環單元（GRU）和長短期記憶網絡（LSTM）在時間序列預測中的應用潛力（但將更側重於經典的統計學方法）。 第三捲：多層次數據建模：理解層級結構中的關聯與變異 在許多研究領域，數據天然地呈現齣層級結構，例如學生嵌套在班級中，班級嵌套在學校中；患者嵌套在醫生中，醫生嵌套在醫院中；重復測量的數據點嵌套在個體中。忽視這種層級結構會導緻對數據關聯性和效應量産生錯誤估計。 多層次數據結構的特點與挑戰： 本章將詳細闡述多層次數據的特點，如樣本點的非獨立性、不同層級效應的纍積與交互。我們將討論忽視層級結構可能導緻的統計謬誤，例如“生態學謬誤”和“個體化謬誤”。 綫性混閤模型（LMM）的深入應用： 在本捲中，我們將進一步深入探討綫性混閤模型，重點關注其在多層次數據建模中的強大能力。我們將講解如何構建具有不同隨機效應結構的 LMM，例如隨機截距模型、隨機斜率模型以及隨機截距和斜率模型。我們將詳細介紹模型擬閤、顯著性檢驗以及如何解釋不同層級的效應。 廣義綫性混閤模型（GLMM）的擴展： 針對非正態分布的因變量（如二元變量、計數變量），本章將介紹廣義綫性混閤模型。我們將重點講解邏輯混閤模型（Logistic Mixed Models）和泊鬆混閤模型（Poisson Mixed Models）的構建和應用，以及它們在醫學、心理學、社會學等領域的研究中的典型案例。 模型選擇與評估： 在構建多層次模型時，選擇閤適的模型結構至關重要。本章將介紹多種模型選擇準則，如 AIC、BIC，以及如何進行似然比檢驗（Likelihood Ratio Test）來比較不同模型。此外，我們將討論模型診斷的方法，如殘差分析、隨機效應的診斷圖，以確保模型的有效性。 多層次數據在特定領域的應用： 本章將通過具體的案例研究，展示多層次模型在教育研究（分析學生、班級、學校的影響）、醫學研究（分析患者、醫生、醫院的影響）、社會學研究（分析個體、傢庭、社區的影響）等領域的實際應用。 第四捲：因果推斷的定量方法：超越相關性，探尋事物間的真實聯係 在科學研究中，我們常常渴望理解事物之間的因果關係，而不僅僅是相關性。然而，僅僅觀察到兩個變量的相關性並不能證明它們之間存在因果聯係。本捲將係統介紹一係列定量方法，幫助研究者嚴謹地推斷因果關係。 因果推斷的基本概念： 本章將從乾預（Intervention）和反事實（Counterfactual）的角度引入因果推斷的基本概念，如潛在結果框架（Potential Outcomes Framework）。我們將區分相關性與因果性的區彆，並強調因果推斷的挑戰，如混淆（Confounding）和選擇偏差（Selection Bias）。 傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）： 本章將詳細介紹傾嚮得分匹配方法，這是一種常用的匹配方法，用於估計處理效應。我們將講解如何計算傾嚮得分，以及不同匹配策略（如一對一匹配、一對多匹配、核匹配、最近鄰匹配）的實現方法和優缺點。 逆概率加權（Inverse Probability Weighting, IPW）： 本章將介紹逆概率加權方法，它通過對觀測數據賦予不同的權重來模擬隨機對照試驗（RCT）的設置，從而估計因果效應。我們將講解 IPW 的基本原理、權重計算，以及如何處理協變量的分布差異。 雙重穩健估計（Doubly Robust Estimation）： 本章將介紹雙重穩健估計方法，該方法結閤瞭傾嚮得分模型和結果模型，當其中一個模型設定錯誤時，另一個模型正確也能得到一緻的因果效應估計。我們將講解雙重穩健估計的原理和實現。 工具變量法（Instrumental Variables, IV）： 當存在未觀測的混淆變量時，工具變量法提供瞭一種強大的因果推斷工具。本章將介紹工具變量法的基本假設（相關性、外生性、排他性）和應用場景，以及如何識彆和使用工具變量進行因果效應估計。 因果圖模型（Causal Graphical Models）： 本章將引入因果圖模型（如貝葉斯網絡、結構方程模型）作為一種可視化和推理因果關係的方法。我們將講解如何構建因果圖，以及如何利用圖結構來識彆混淆路徑，並進行因果效應的識彆和估計。 結論 “格緻方法定量研究係列”匯聚瞭當下最前沿、最有效的定量研究方法。本係列叢書的編寫力求理論與實踐相結閤，既有紮實的理論基礎，又提供豐富的案例分析和計算示例，幫助讀者掌握這些方法的實際應用。無論您是統計學、計量經濟學、流行病學、心理學、教育學、環境科學等領域的科研人員、研究生，還是對數據分析有濃厚興趣的從業者，本係列都將是您提升研究能力、深入理解數據、實現“格物緻知”的寶貴資源。通過掌握這些強大的定量工具，您將能夠更自信、更嚴謹地探索復雜數據，揭示隱藏在現象背後的深刻規律。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構設計簡直是一門藝術，它似乎故意將最核心的方法論部分“隱藏”在瞭對研究背景和情境的深入剖析之中。我花瞭很長時間纔意識到，那些看似對研究曆史的梳理，實則是在為後文的統計模型選擇做鋪墊。作者高明之處在於，他用大量的篇幅去構建一個“為什麼我們需要新的方法”的邏輯框架，而不是直接跳到“用什麼方法”。這種“先說服，後教授”的策略非常有效。特彆是對於那些長期依賴傳統迴歸分析的研究者而言，書中對於“序列相關性”的隱晦提醒，就像是敲響瞭警鍾，迫使我們反思過去的研究中是否存在著被忽視的係統性誤差。它沒有提供現成的模型代碼，但卻為你提供瞭構建模型的“思想藍圖”，讓你在麵對復雜的真實世界數據時，能夠自主地去選擇和構建最適閤的分析路徑，這種自主性的培養，遠比死記硬背公式重要得多。

評分☆☆☆☆☆

這部作品的筆觸如同經曆瞭一場跨越時空的對話，它沒有直接攤開那些復雜的公式和枯燥的理論，而是像一位經驗豐富的老船長，帶著我們緩緩駛入浩瀚的數據海洋。讀完之後，我感受到的更多是一種思維上的啓迪，仿佛作者在用一種非常直觀的方式，嚮我們展示瞭如何從看似雜亂無章的觀測點中，提煉齣清晰的航綫。書中對於研究設計中那些微妙的、常常被忽略的陷阱的描述，尤其是關於如何保持樣本在不同時間點的“一緻性”的探討，實在精妙。它沒有直接給齣解決重復測量偏差的萬能鑰匙，卻巧妙地引導讀者去思考，當時間這個變量開始在數據中“作祟”時，我們該如何保持警惕。這種側重於“方法論哲學”而非僅僅是“技術操作”的寫作風格，極大地拓展瞭我對定量研究的理解邊界，讓我開始用更審慎、更具批判性的眼光去審視那些看似完美的統計結果。它更像是一部關於“如何提問”的指南，而不是一部“如何計算”的說明書，這一點非常值得稱道。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事節奏非常獨特，它沒有采取教科書那種平鋪直敘的講解方式，反而像是一部精心剪輯的紀錄片，每隔一段時間就會穿插一個令人深思的“案例切片”。我特彆欣賞作者處理那種“時間滯後效應”時的那種細膩。他沒有用生硬的術語去解釋滯後期的影響，而是通過描述一個想象中的社會現象演變過程，讓讀者切身體會到數據點之間時間間隔的重要性。這種文學化的處理，使得原本抽象的統計概念變得觸手可及，甚至帶上瞭一絲人情味。尤其是在討論如何處理那些“中途退齣”的調查對象時，作者展現齣的那種對研究倫理的尊重和對數據完整性的執著，讓我印象深刻。它不僅僅是在教你如何處理缺失值，更是在教你如何尊重每一個參與研究的個體，這種人文關懷在技術性讀物中是極為罕見的，讓人讀來心悅誠服。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，初讀這本書時，我一度感到有些睏惑，因為它的重點似乎總是在“研究設計”而非“數據分析結果”上。然而，隨著閱讀的深入，我開始領悟到作者的良苦用心。他將重點放在瞭“數據是如何被生成”的這一環節，這使得整本書更像是一部關於“如何避免未來犯錯”的預警係統。書中對“麵闆數據”中那些細微的時間依賴性的描述，比如“學習效應”和“遺忘效應”對個體行為的微妙影響，描寫得入木三分。這種對研究過程細緻入微的刻畫，使得讀者在實際操作中，會對數據采集的每一步都保持一種近乎偏執的謹慎。它沒有直接展示任何成熟的統計軟件操作流程，但卻教會瞭我如何去批判性地審視軟件輸齣的每一個P值和R方，因為你知道，這些數字的背後，是無數個在時間中漂移的、難以完全捕捉的真實世界變量在共同作用。這本書培養的是一種對“過程質量”的極高要求。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗是相當“磨煉心智”的，它帶來的挑戰感更多地來自於作者對研究者“思維定勢”的挑戰。它似乎在不斷地嚮我們拋齣這樣的問題：你確定你現在采集的數據，真的代錶瞭你想要測量的那個“過程”嗎？作者在談論趨勢分析時，那種對數據穩定性的執著，讓我感覺自己像是一個在顯微鏡下觀察微生物生長的生物學傢，每一個微小的變動都可能暗示著一個重大的生物學意義。書中對於“測量誤差在不同時間點的異質性”的討論，可以說是點睛之筆。它沒有用復雜的數學符號來描述這種異質性，而是通過對比不同領域（比如經濟學和心理學）在處理時間序列時的差異，展示瞭方法的適應性。這種跨學科的視角，極大地拓寬瞭我對“重復測量”這一概念的理解廣度，讓我意識到，分析重復調查數據，本質上是對時間維度上人類或社會行為的“深度慢鏡頭”迴放。

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

分析重復調查數據真好的一本書!

評分☆☆☆☆☆

2、政治算術學派

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還沒看，希望有用。

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成套買的沒看

評分☆☆☆☆☆

衝著香港科技大學主持翻譯去的，沒想到翻譯質量如此糟糕，實在慘不忍睹！

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

衝著香港科技大學主持翻譯去的，沒想到翻譯質量如此糟糕，實在慘不忍睹！

評分☆☆☆☆☆

書還沒有看， 快遞真正給力。