SM社会学教材教参方法系列 套装共5册：回归分析+分层线性模型+分类数据分析的统计方法等 社科文献 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

谢宇，[美] 唐启明，丹尼尔.A.鲍威斯 等 著，任强 等 译

图书标签:

• 社会学
• 统计学
• 回归分析
• 分层线性模型
• 分类数据分析
• 社科文献
• 教材
• 教参
• 研究方法
• SPSS

店铺： 墨轩书屋图书专营店

出版社： 社会科学文献出版社

ISBN：9787509742891

商品编码：26169531171

包装：平装

丛书名： 社会学教材教参方法系列

开本：16

用纸：胶版纸

套装数量：5

正文语种：中文

出版社： 社会科学文献出版社

ISBN：9787520114066

包装：平装

定价：59

• 出版社： 
• ISBN：9787520114066
• 包装：平装
• 定价：59.00
• 丛书名： 
• 开本：16开
• 出版时间：2018-01-01
• 页数：484
• 字数：539000
• 正文语种：中文

内容简介

如果想成为一名应用定量分析研究者，分析抽样或其他定量数据集，以支持所涉及领域的大量文献知识，*后发表你的研究结果。本书正是为此所设计。它是基于两个分学期的课程和作者在加州大学洛杉矶分校过去30多年的教学，并跟踪社会学和其他社会科学领域定量分析方法新发展成果的基础上成书的。本书的特点是没有复杂的数学推导，通过大量的实例领会社会科学研究的基本逻辑和设计思想，图文并茂，浅显易懂，把握前沿新社会科学成果。

作者简介

Donald J. Treiman是加州大学洛杉矶分校（UCLA）社会学荣休杰出教授、UCLA加州人口研究中心前主任。他从Reed College获得学士学位（1962年），在芝加哥大学获得硕士和博士学位（1967年）。在研究生阶段，他大多数时间在芝加哥大学全国民意研究中心（National Opinion Research Center, NORC）学习和工作。在那里，他在调查研究方面受到了良好的训练，并积累了宝贵经验。之后，他任教于威斯康辛大学，在那里决心成为一名真正的社会人口学家，并将人口和生态研究中心当作他的学术之家。此后，他在哥伦比亚大学工作过一段时间。1975年，他转到UCLA任教直到现在。在此期间，他在其他一些地方做过短暂访问，比如在国家科学院/国家研究理事会担任一个研究委员会的主任（1978～1981年），在美国人口普查局（1987~1988年）、行为和社会科学高等研究中心（1992~1993年）、荷兰人文和社会科学高等研究院（1996~1997年）任研究员。
唐启明（Donald J. Treiman）是加州大学洛杉矶分校（UCLA）社会学荣休杰出教授，UCLA加州人口研究中心前主任。他在Reed College获得学士学位（1962年），在芝加哥大学获得硕士和博士学位（1967年）。研究生阶段，他大多数时间在芝加哥大学全国民意研究中心（National Opinion Research Center，NORC）学习和工作。在那里，他受到良好的调查研究方面的训练，并积累了宝贵的经验。之后，他任教于威斯康星大学，决心成为一位真正的社会人口学家，并将人口和生态研究中心当作他的学术之家。他在哥伦比亚大学也工作过一段时间。1975年，他转到UCLA任教至今。在此期间，他到其他一些地方做过短暂访问，如在国家科学院/国家研究理事会担任一个研究委员会的主任（1978~1981年），在美国人口普查局（1987~1988年）、行为和社会科学高等研究中心（1992~1993年）、荷兰人文和社会科学高等研究院（1996~1997年）任研究员。唐启明教授的职业生涯从学生时代就已经开始，当时他的研究方向是社会分层和地位获得，并主要侧重于跨国比较研究，这一直是他的研究兴趣所在。他与荷兰同事Harry Ganzeboom一直从事一项比较分析20世纪世界各国地位获得过程差异的长期项目。截至目前，他们编撰了一个跨越上半个世纪、源自50多个国家的300多个抽样调查的文档。除了该比较项目之外，唐启明教授在南非（1991~1994年）、东欧（1993~1994年）和中国（1996年）都做过大规模的全国性抽样调查，内容都是关注社会不平等的各个方面。他现在的研究已经转向一个更偏于人口学的方向。2008年，他在中国开展了一项全国性抽样调查，主要关注国内人口迁移的影响因素、机制和结果。他目前正参与另一项有关中国的调查，主要关注迁移对留守儿童和随父母迁移儿童的影响。
任强，北京大学人口研究所硕士、博士，北京大学社会研究中心副教授、北京大学中国社会科学调查中心副主任。研究兴趣包括环境与健康、儿童发展，以及与生育、死亡、劳动力、住房、出生性别比等相关的人口问题。目前作为负责人之一主要参与“中国家庭追踪调查”项目。在儿童碘缺乏病控制方面有突出学术贡献，2003年获得美国儿科学会杰出成就奖。发表学术文章近100篇。

• 出版社： 
• ISBN：9787509742891
• 包装：平装
• 定价：45.00
• 丛书名： 
• 开本：16开
• 出版时间：2013-03-01
• 用纸：胶版纸
• 页数：400
• 字数：445000
• 正文语种：中文

内容简介

　　《回归分析（修订版）》源于作者多年在密歇根大学教授回归分析的课程讲义，从基本的统计概念讲起，对线性回归分析的基本假定、回归中的统计推论和回归诊断做了详尽的介绍，同时还涵盖了很多在社会科学中对实际研究非常有用的内容，包括虚拟变量、交互作用、辅助回归、多项式回归、样条函数回归和阶跃函数回归等。此外，《回归分析（修订版）》还涉及通径分析、纵贯数据模型、多层线性模型和logit模型等方面的内容。

作者简介

谢宇 美国密歇根大学Otis Dudley Duncan教授，任职于密歇根大学社会学系、统计系与公共政策学院，同时也是密歇根大学中国研究中心、社会研究所调查研究中心、人口研究中心教授，北京大学“千人计划”讲席教授，北京大学中国社会科学调查中心学术委员会主席。2004年当选美国艺术与科学院院士和台湾中研院院士，2009年当选美国国家科学院院士。其研究领域包括：社会分层、统计方法、人口学、科学社会学和中国研究。主要著作有《分类数据分析的统计方法》《科学界的女性》《美国亚裔的人口统计描述》《婚姻与同居》《美国的科学在衰退吗？》等。

• 出版社： 
• ISBN：9787520117210
• 包装：平装
• 定价：59.00
• 丛书名： 
• 外文名称：
• 开本：16开
• 出版时间：2018-02-01
• 页数：336
• 字数：375000
• 正文语种：中文

内容简介

本书对分类数据分析的方法和模型，及其在社会科学研究中的应用做了全面介绍。它的一个目标是整合变换方法和潜在变量方法，这是两类不同但又相互补充的处理分类数据分析的传统方法。这也是di一次在一本单册书中详细地介绍针对离散因变量、交叉分类和跟踪数据的模型与方法对于广大的社会科学研究者来说，意义重大，既可以使得他们能顺利使用合适的定类数据的统计方法，又可以让他们对统计后的结果作进一步的科学检验，使得研究能够更加深入下去。

作者简介

Dan Powers and Xieyu 作者之一的谢宇是美国密歇根大学教授，1959年出生于中国江苏省镇江市。1982年获得上海工业大学工学学士学位，1984年获得美国威斯康星大学科学史硕士和社会学硕士学位，1989年获得同所大学社会学博士学位。毕业后在美国密歇根大学社会学系任助理教授（1989—1994）、副教授（1994—1996）、正教授（1996年至今）。1996年被授予Perrin讲座教授，1999年被授予Huetwell讲座教授，2002年被授予社会学系和统计系的Otis Dudley Duncan讲座教授。同时担任密歇根大学社会研究所人口研究中心和调查研究中心的研究教授。2004年当选为美国艺术科学院院士。研究范围：统计方法、社会分层和社会人口学。著作：《类型变量的分析方法》、《妇女科学家》、《亚裔美国人》（英文）。

• 出版社： 
• ISBN：9787509736654
• 包装：平装
• 定价：39.00
• 丛书名： 
• 开本：16开
• 出版时间：2012-12-01
• 用纸：胶版纸
• 页数：323

内容简介

　　 《社会学方法与定量研究（第2版）》针对研究生的讲述定量研究方法的教辅书，美国定量研究方法领域教授写就，针对中国国内“重定性，轻定量”的研究现状，就定量研究的本质、基础、范畴和争论，做了精辟的论述和分析，是国内外广大对社会科学方法研究有专长或有兴趣的学者和学生必备的手册和工具，正应时下社会科学研究之需。

作者简介

谢宇，美国密歇根大学Otis Dudley Duncan杰出教授，同时也是密歇根大学社会学系、统计系和中国研究中心教授，社会研究院（ISR）人口研究中心和调查研究中心研究员，调查研究中心量化方法组主任；北京大学长江学者特聘讲座教授。2004年当选美国艺术与科学院院士和台湾“中央研究院”院士，2009年当选美国国家科学院院士。其研究领域包括：社会分层、统计方法、人口学、科学社会学和中国研究。主要著作有：《分类数据分析的统计方法》、《科学界的女性》、《美国亚裔的人口统计描述》、《社会学方法与定量研究》、《婚姻与同居》等。

• 店铺： 
• 出版社： 
• ISBN：9787509792193
• 定价：79
• 包装：平装
• 丛书名： 
• 开本：16
• 用纸：胶版纸
• 正文语种：中文

内容简介

　　分层线性模型是1990年代在国际统计学界迅速推广并得到广泛应用的新的统计分析技术，本书是这一分析方法的代表作。本书提供的技术细节适合大多数社会科学和行为科学研究人员的需要，包括足够多的实际操作建议和研究示范，并与HLM软件结合，是多层分析者的手册和用户指南。

社会学研究方法论的深度探索：理论、技术与实践 这是一套系统梳理和深入探讨社会学研究核心方法的集成读物，旨在为广大学术研究者、研究生以及对社会现象进行严谨分析的爱好者提供一套全面、前沿且实用的方法论指南。本系列教材教参与方法系列，共五册，精选了社会学研究中最具代表性、应用最广泛，同时也是最具挑战性的统计分析技术，并辅以翔实的理论基础和实际操作指导。这五本书并非简单堆砌，而是逻辑清晰、层层递进，共同构建起一套完整的社会学量化研究知识体系，从数据构建到模型解释，无所不包。 第一册：回归分析：理解变量间的复杂联系 回归分析作为社会学量化研究的基石，其重要性不言而喻。本书深入剖析了各种回归模型，从最基础的简单线性回归，到多重线性回归，再到处理非线性关系的模型，如多项式回归。本书不仅仅是介绍模型公式，更侧重于解释回归模型背后的统计原理、假设条件以及如何进行模型诊断和选择。例如，在讨论多重线性回归时，会详细讲解如何识别和处理多重共线性问题，如何进行变量的引入与剔除，以及如何理解和解释回归系数的实际含义，并强调“相关不等于因果”这一重要研究警示。 本书还涵盖了广义线性模型（GLM）的入门，为后续更复杂模型的研究打下基础。对于分类变量的处理，书中会介绍虚拟变量的构造及其在回归模型中的应用，并对回归结果的解释提供多种视角，包括统计显著性、效应大小和预测能力。此外，本书还会探讨时间序列回归，解释如何分析具有时间依赖性的数据，以及面板数据回归的初步概念，为理解更复杂的模型打下基础。在数据处理方面，本书会提供使用主流统计软件（如R, Stata）进行回归分析的实际操作指南，包括数据导入、清洗、模型拟合、结果呈现和图表绘制等，力求让读者能够亲手实践，掌握从数据到洞见的完整流程。 第二册：分层线性模型（HLM）：解析嵌套数据的多层结构 社会现象往往存在天然的层级结构，例如学生嵌套在班级中，班级嵌套在学校里；个体嵌套在家庭中，家庭嵌套在社区里。传统的回归分析在处理这类数据时会面临严重的独立性假设违反问题，而分层线性模型（HLM），又称多层次模型（Multilevel Models）或混合效应模型（Mixed-Effects Models），正是解决这一难题的强大工具。本书将系统介绍HLM的理论框架，从最简单的两层模型（例如，个体层和群体层）开始，逐步深入到三层甚至更多层级的模型。 本书会详细解释HLM的统计逻辑，阐述如何通过引入随机效应来捕捉不同层级因素的变异性，以及如何估计不同层级的效应。书中会深入探讨HLM的各种模型设定，包括随机截距模型、随机斜率模型以及两者的结合，并详细解释它们在社会学研究中的应用场景，例如考察家庭背景如何影响学生的学业成绩，同时考虑到不同学校的差异性；或者分析个体特征如何影响其工作满意度，同时考虑到不同企业的组织文化影响。 在模型构建和解释方面，本书会提供严谨的步骤指导，包括如何进行模型拟合、模型比较，如何解读固定效应和随机效应的系数，以及如何进行模型诊断和验证。本书还会强调HLM在解释“上下文效应”方面的优势，即解释某个变量在不同层级上的影响是否发生变化。数据分析的实践部分同样至关重要，本书将指导读者如何使用专门的HLM软件（如HLM, R中的lme4包）进行数据分析，包括数据准备、模型运行、结果分析和报告撰写，帮助读者掌握处理嵌套数据的核心技能。 第三册：分类数据分析的统计方法：洞察离散型变量的奥秘 在社会学研究中，我们经常会遇到对定性或分类变量进行分析的需求，例如对“婚姻状况”（单身、已婚、离异）、“政治立场”（支持、反对、中立）或“教育程度”（小学、中学、大学）等变量进行分析。本书将系统介绍处理这类数据的各种统计方法，从基础的列联表分析到复杂的离散选择模型。 本书将首先回顾和深化分类数据描述性统计的内容，包括比例、百分比、比率等，并介绍卡方检验等非参数检验方法，用于检验分类变量之间的关联性。在此基础上，本书将重点介绍逻辑回归（Logistic Regression），包括二项逻辑回归、多项式逻辑回归和有序逻辑回归，并详细讲解如何解释其系数（Odds Ratio）以及如何进行模型评估。本书还会介绍泊松回归（Poisson Regression）和负二项回归（Negative Binomial Regression），用于分析计数型数据，例如犯罪发生次数、疾病发病率等。 除了模型介绍，本书还将深入探讨分类数据分析中的一些关键问题，如样本选择偏误、截断和删失数据的影响，以及如何处理缺失的分类数据。实践操作是本书的另一大亮点，将提供使用常用统计软件（如SPSS, R, Stata）进行分类数据分析的详细教程，涵盖数据录入、变量编码、模型拟合、结果解释和图表制作等环节，使读者能够熟练运用这些方法解决实际研究问题。 第四册：结构方程模型（SEM）：构建与检验复杂理论框架 结构方程模型（SEM）是一种强大的统计技术，它允许研究者同时检验多个变量之间的关系，包括直接效应、间接效应以及潜变量（Latent Variables）与观测变量（Observed Variables）之间的关系。本书将带领读者深入理解SEM的理论基础和实践应用。 本书将从路径分析（Path Analysis）讲起，介绍如何用图示化方式表达变量间的因果假设，并如何检验这些假设。在此基础上，本书将引入潜变量的概念，并详细讲解因子分析（Factor Analysis）在SEM中的作用，如何通过观测变量来测量抽象的、不可直接观测的潜变量。接着，本书将重点介绍SEM的建模过程，包括模型构建、参数估计、模型拟合优度检验以及模型修正。 本书将详细阐述各种常用的拟合指数（如RMSEA, CFI, TLI），并指导读者如何根据拟合指数来判断模型的拟合程度。在模型解释方面，本书将强调如何解读模型中的路径系数、因子载荷以及潜变量之间的关系。此外，本书还将介绍SEM在处理中介效应（Mediation）和调节效应（Moderation）方面的强大功能。数据分析部分将提供使用专业SEM软件（如AMOS, LISREL, R中的lavaan包）进行模型构建和分析的详细指导，包括数据准备、模型图示化、参数估计、模型诊断和结果报告，帮助读者掌握构建和检验复杂理论框架的能力。 第五册：高级数据挖掘与机器学习在社会学中的应用 随着大数据时代的到来，传统的统计方法可能不足以应对海量、高维度、非结构化的社会数据。本书将聚焦于社会学研究中新兴的数据挖掘和机器学习技术，为研究者提供新的分析工具和视角。 本书将介绍几种在社会学领域应用前景广阔的机器学习算法，例如：决策树（Decision Trees）及其集成方法（如随机森林 Random Forests, Gradient Boosting），它们在分类和回归任务中表现出色，并且易于解释；聚类分析（Cluster Analysis），用于发现数据中的自然分组，例如识别具有相似特征的社会群体；关联规则挖掘（Association Rule Mining），用于发现数据项之间的有趣关联，例如发现哪些商品经常被一起购买，或者哪些社会行为常常同时出现。 本书还将介绍文本挖掘（Text Mining）技术，如何从大量的文本数据（如社交媒体帖子、新闻报道、访谈记录）中提取有价值的信息，例如情感分析、主题建模（Topic Modeling）等。对于时间序列数据，将介绍一些机器学习方法，如LSTM（长短期记忆网络）在预测社会趋势方面的应用。在讲解这些技术时，本书将注重其在社会学研究中的具体应用案例，例如利用机器学习预测犯罪率、分析公众舆论、识别网络谣言传播模式等。 数据实践部分将指导读者使用Python（及其丰富的机器学习库，如Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch）或R等工具进行数据挖掘和机器学习模型的构建与评估。本书将强调模型的解释性和社会学意义的解读，而不仅仅是追求预测精度，帮助读者理解这些前沿技术如何赋能社会学研究，揭示更深层次的社会规律。 贯穿全书的理念： 这套“SM社会学教材教参方法系列”的核心理念在于：理论与实践并重，方法与应用结合。每一本书都力求在清晰阐述统计原理和数学模型的基础上，提供详实的软件操作指南和具有启发性的社会学应用案例。我们强调研究者在面对实际数据时，应具备批判性思维，理解方法的局限性，并根据研究问题选择最恰当的分析工具。本书系旨在培养具有扎实量化功底和创新研究能力的社会学研究人才，使他们能够更有效地理解和解释复杂多变的社会世界。

评分☆☆☆☆☆

从排版和内容组织来看，这套书显然是为有一定基础，但渴望进行更深入、更前沿社会学研究的读者量身定制的。我尤其欣赏它在方法论选择上的中立和全面。它不像某些软件厂商的指南那样只推销自家方法，而是客观地对比了各种统计技术的优缺点和适用场景。比如，在解释某些时间序列数据或面板数据时，它能清晰地指出何时应该使用固定效应模型，何时可以考虑随机效应，以及它们在解释社会现象时的内在逻辑差异。这套书的价值不在于提供“标准答案”，而在于提供“决策框架”。它教会我如何根据我的研究问题（Q）来反推最合适的统计工具（Tool），而不是拿着锤子（某个模型）满世界找钉子（数据）。对于任何希望将自己的社会学洞察转化为可信、可重复、可被同行检验的实证证据的研究者来说，这套书是不可或缺的基石。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对“结构”和“嵌套”问题深感困扰的研究生，总觉得我们社会学的研究对象天然就存在层级性，人不是孤立的原子，而是嵌入在家庭、社区、国家这些结构中的。因此，当我看到这套教材里有专门针对“分层线性模型”（HLM）的册子时，简直是如获至宝。市面上很多统计教材对HLM的介绍往往过于数学化，看得人云里雾里，但这里的阐述却非常直观，它清晰地解释了为什么传统的OLS方法在这里会失效，以及HLM如何优雅地分离和量化不同层次的变异。书中大量使用了心理学和社会学领域中的经典案例，比如探讨教师素质（Level 1）如何影响学生考试成绩（Level 2），同时又受到学校管理水平（Level 3）的调节。这种层层递进的解释结构，让我彻底明白了“跨层次推断”的陷阱和应对之道。看完这一部分，我感觉自己对社会结构和个体行为互动的理解，从二维平面跃升到了三维空间，那种清晰的认知提升是无与伦比的。

评分☆☆☆☆☆

这套书给我的整体印象是，它构建了一个从基础到进阶、从通用到特定的完整统计思维体系。除了那些核心的回归和分层模型外，我对其中关于“多元回归的诊断和稳健性检验”那一块印象深刻。很多初学者（包括曾经的我）都满足于R方达到某个数值就沾沾自喜，而这套书却花费了不少篇幅教我们如何“审视”模型，比如残差分析、杠杆点识别、异常值对结果的影响。这些内容极其关键，因为社会学数据往往充满了“脏乱差”的特点，模型如果不对这些潜在问题进行处理，得出的结论很可能是虚假的。它让我意识到，统计建模不只是得到一个数字，更是一个不断修正、不断质疑自身假设的过程。这种对研究严谨性的强调，远远超出了普通“操作手册”的范畴，更像是一部统计哲学的入门指南。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一向对涉及“分类数据”的统计方法感到头疼，像Logit、Probit这些二元选择模型，还有处理计数数据（比如犯罪率、生育率）的泊松回归，总觉得操作起来一不小心就会“翻车”。这本专门讲解“分类数据分析的统计方法”的教材，彻底扭转了我的看法。作者的叙事风格非常像一位经验丰富的导师在手把手教学，他没有直接扔给我复杂的似然函数，而是先从最直观的“比值比”（Odds Ratio）的解释开始，这才是社会学家真正关心的东西啊！例如，在分析某项政策对不同人群（比如高收入/低收入组）接受程度差异时，如何准确解读交互项带来的“交互效应”，书里提供了非常细致的步骤和图示。更赞的是，它还涵盖了多分类变量（如婚姻状况：未婚、已婚、离异）的处理，以及如何评估模型的拟合优度，这些都是日常研究中避不开的“硬骨头”。读完后，我对处理那些非正态分布或结果为概率、计数形式的社会变量，信心倍增。

评分☆☆☆☆☆

这套关于社会学研究方法的书籍真是打开了我对量化分析理解的一扇新大门。我一直觉得社会学研究，尤其是在处理复杂的社会现象时，很多时候会陷入定性的泥沼，或者过度依赖简单描述性的统计，无法深入挖掘背后的因果机制。这套书的实操性非常强，尤其是在“回归分析”那本书里，作者没有仅仅停留在介绍公式，而是花了大量篇幅讲解如何选择合适的模型、如何解释交互作用项的意义，甚至是如何处理多重共线性这些让人头疼的问题。我特别欣赏它将理论和应用结合得非常紧密，每一个方法的讲解后面都紧跟着具体的社会学案例，比如探讨教育回报率与家庭背景的复杂关系时，如何用分层模型来控制不同层级（如学生、学校、社区）的异质性，这对于我正在进行的一个关于城市流动人口子女教育机会的研究简直是如虎添翼。读完后，我感觉自己不再是那个只敢用SPSS跑个描述性统计的“小白”了，至少在面对多层次数据时，心中有底气了许多。这本书的内容深度和广度，对于严肃的社会科学研究者来说，绝对是案头必备的工具书。