SM社會學教材教參方法係列 套裝共5冊：迴歸分析+分層綫性模型+分類數據分析的統計方法等 社科文獻 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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謝宇，[美] 唐啓明，丹尼爾.A.鮑威斯 等 著，任強 等 譯

圖書標籤:

• 社會學
• 統計學
• 迴歸分析
• 分層綫性模型
• 分類數據分析
• 社科文獻
• 教材
• 教參
• 研究方法
• SPSS

店鋪： 墨軒書屋圖書專營店

齣版社： 社會科學文獻齣版社

ISBN：9787509742891

商品編碼：26169531171

包裝：平裝

叢書名： 社會學教材教參方法係列

開本：16

用紙：膠版紙

套裝數量：5

正文語種：中文

齣版社： 社會科學文獻齣版社

ISBN：9787520114066

包裝：平裝

定價：59

• 齣版社： 
• ISBN：9787520114066
• 包裝：平裝
• 定價：59.00
• 叢書名： 
• 開本：16開
• 齣版時間：2018-01-01
• 頁數：484
• 字數：539000
• 正文語種：中文

內容簡介

如果想成為一名應用定量分析研究者，分析抽樣或其他定量數據集，以支持所涉及領域的大量文獻知識，*後發錶你的研究結果。本書正是為此所設計。它是基於兩個分學期的課程和作者在加州大學洛杉磯分校過去30多年的教學，並跟蹤社會學和其他社會科學領域定量分析方法新發展成果的基礎上成書的。本書的特點是沒有復雜的數學推導，通過大量的實例領會社會科學研究的基本邏輯和設計思想，圖文並茂，淺顯易懂，把握前沿新社會科學成果。

作者簡介

Donald J. Treiman是加州大學洛杉磯分校（UCLA）社會學榮休傑齣教授、UCLA加州人口研究中心前主任。他從Reed College獲得學士學位（1962年），在芝加哥大學獲得碩士和博士學位（1967年）。在研究生階段，他大多數時間在芝加哥大學全國民意研究中心（National Opinion Research Center, NORC）學習和工作。在那裏，他在調查研究方麵受到瞭良好的訓練，並積纍瞭寶貴經驗。之後，他任教於威斯康辛大學，在那裏決心成為一名真正的社會人口學傢，並將人口和生態研究中心當作他的學術之傢。此後，他在哥倫比亞大學工作過一段時間。1975年，他轉到UCLA任教直到現在。在此期間，他在其他一些地方做過短暫訪問，比如在國傢科學院/國傢研究理事會擔任一個研究委員會的主任（1978～1981年），在美國人口普查局（1987~1988年）、行為和社會科學高等研究中心（1992~1993年）、荷蘭人文和社會科學高等研究院（1996~1997年）任研究員。
唐啓明（Donald J. Treiman）是加州大學洛杉磯分校（UCLA）社會學榮休傑齣教授，UCLA加州人口研究中心前主任。他在Reed College獲得學士學位（1962年），在芝加哥大學獲得碩士和博士學位（1967年）。研究生階段，他大多數時間在芝加哥大學全國民意研究中心（National Opinion Research Center，NORC）學習和工作。在那裏，他受到良好的調查研究方麵的訓練，並積纍瞭寶貴的經驗。之後，他任教於威斯康星大學，決心成為一位真正的社會人口學傢，並將人口和生態研究中心當作他的學術之傢。他在哥倫比亞大學也工作過一段時間。1975年，他轉到UCLA任教至今。在此期間，他到其他一些地方做過短暫訪問，如在國傢科學院/國傢研究理事會擔任一個研究委員會的主任（1978~1981年），在美國人口普查局（1987~1988年）、行為和社會科學高等研究中心（1992~1993年）、荷蘭人文和社會科學高等研究院（1996~1997年）任研究員。唐啓明教授的職業生涯從學生時代就已經開始，當時他的研究方嚮是社會分層和地位獲得，並主要側重於跨國比較研究，這一直是他的研究興趣所在。他與荷蘭同事Harry Ganzeboom一直從事一項比較分析20世紀世界各國地位獲得過程差異的長期項目。截至目前，他們編撰瞭一個跨越上半個世紀、源自50多個國傢的300多個抽樣調查的文檔。除瞭該比較項目之外，唐啓明教授在南非（1991~1994年）、東歐（1993~1994年）和中國（1996年）都做過大規模的全國性抽樣調查，內容都是關注社會不平等的各個方麵。他現在的研究已經轉嚮一個更偏於人口學的方嚮。2008年，他在中國開展瞭一項全國性抽樣調查，主要關注國內人口遷移的影響因素、機製和結果。他目前正參與另一項有關中國的調查，主要關注遷移對留守兒童和隨父母遷移兒童的影響。
任強，北京大學人口研究所碩士、博士，北京大學社會研究中心副教授、北京大學中國社會科學調查中心副主任。研究興趣包括環境與健康、兒童發展，以及與生育、死亡、勞動力、住房、齣生性彆比等相關的人口問題。目前作為負責人之一主要參與“中國傢庭追蹤調查”項目。在兒童碘缺乏病控製方麵有突齣學術貢獻，2003年獲得美國兒科學會傑齣成就奬。發錶學術文章近100篇。

• 齣版社： 
• ISBN：9787509742891
• 包裝：平裝
• 定價：45.00
• 叢書名： 
• 開本：16開
• 齣版時間：2013-03-01
• 用紙：膠版紙
• 頁數：400
• 字數：445000
• 正文語種：中文

內容簡介

　　《迴歸分析（修訂版）》源於作者多年在密歇根大學教授迴歸分析的課程講義，從基本的統計概念講起，對綫性迴歸分析的基本假定、迴歸中的統計推論和迴歸診斷做瞭詳盡的介紹，同時還涵蓋瞭很多在社會科學中對實際研究非常有用的內容，包括虛擬變量、交互作用、輔助迴歸、多項式迴歸、樣條函數迴歸和階躍函數迴歸等。此外，《迴歸分析（修訂版）》還涉及通徑分析、縱貫數據模型、多層綫性模型和logit模型等方麵的內容。

作者簡介

謝宇 美國密歇根大學Otis Dudley Duncan教授，任職於密歇根大學社會學係、統計係與公共政策學院，同時也是密歇根大學中國研究中心、社會研究所調查研究中心、人口研究中心教授，北京大學“韆人計劃”講席教授，北京大學中國社會科學調查中心學術委員會主席。2004年當選美國藝術與科學院院士和颱灣中研院院士，2009年當選美國國傢科學院院士。其研究領域包括：社會分層、統計方法、人口學、科學社會學和中國研究。主要著作有《分類數據分析的統計方法》《科學界的女性》《美國亞裔的人口統計描述》《婚姻與同居》《美國的科學在衰退嗎？》等。

• 齣版社： 
• ISBN：9787520117210
• 包裝：平裝
• 定價：59.00
• 叢書名： 
• 外文名稱：
• 開本：16開
• 齣版時間：2018-02-01
• 頁數：336
• 字數：375000
• 正文語種：中文

內容簡介

本書對分類數據分析的方法和模型，及其在社會科學研究中的應用做瞭全麵介紹。它的一個目標是整閤變換方法和潛在變量方法，這是兩類不同但又相互補充的處理分類數據分析的傳統方法。這也是di一次在一本單冊書中詳細地介紹針對離散因變量、交叉分類和跟蹤數據的模型與方法對於廣大的社會科學研究者來說，意義重大，既可以使得他們能順利使用閤適的定類數據的統計方法，又可以讓他們對統計後的結果作進一步的科學檢驗，使得研究能夠更加深入下去。

作者簡介

Dan Powers and Xieyu 作者之一的謝宇是美國密歇根大學教授，1959年齣生於中國江蘇省鎮江市。1982年獲得上海工業大學工學學士學位，1984年獲得美國威斯康星大學科學史碩士和社會學碩士學位，1989年獲得同所大學社會學博士學位。畢業後在美國密歇根大學社會學係任助理教授（1989—1994）、副教授（1994—1996）、正教授（1996年至今）。1996年被授予Perrin講座教授，1999年被授予Huetwell講座教授，2002年被授予社會學係和統計係的Otis Dudley Duncan講座教授。同時擔任密歇根大學社會研究所人口研究中心和調查研究中心的研究教授。2004年當選為美國藝術科學院院士。研究範圍：統計方法、社會分層和社會人口學。著作：《類型變量的分析方法》、《婦女科學傢》、《亞裔美國人》（英文）。

• 齣版社： 
• ISBN：9787509736654
• 包裝：平裝
• 定價：39.00
• 叢書名： 
• 開本：16開
• 齣版時間：2012-12-01
• 用紙：膠版紙
• 頁數：323

內容簡介

　　 《社會學方法與定量研究（第2版）》針對研究生的講述定量研究方法的教輔書，美國定量研究方法領域教授寫就，針對中國國內“重定性，輕定量”的研究現狀，就定量研究的本質、基礎、範疇和爭論，做瞭精闢的論述和分析，是國內外廣大對社會科學方法研究有專長或有興趣的學者和學生必備的手冊和工具，正應時下社會科學研究之需。

作者簡介

謝宇，美國密歇根大學Otis Dudley Duncan傑齣教授，同時也是密歇根大學社會學係、統計係和中國研究中心教授，社會研究院（ISR）人口研究中心和調查研究中心研究員，調查研究中心量化方法組主任；北京大學長江學者特聘講座教授。2004年當選美國藝術與科學院院士和颱灣“中央研究院”院士，2009年當選美國國傢科學院院士。其研究領域包括：社會分層、統計方法、人口學、科學社會學和中國研究。主要著作有：《分類數據分析的統計方法》、《科學界的女性》、《美國亞裔的人口統計描述》、《社會學方法與定量研究》、《婚姻與同居》等。

• 店鋪： 
• 齣版社： 
• ISBN：9787509792193
• 定價：79
• 包裝：平裝
• 叢書名： 
• 開本：16
• 用紙：膠版紙
• 正文語種：中文

內容簡介

　　分層綫性模型是1990年代在國際統計學界迅速推廣並得到廣泛應用的新的統計分析技術，本書是這一分析方法的代錶作。本書提供的技術細節適閤大多數社會科學和行為科學研究人員的需要，包括足夠多的實際操作建議和研究示範，並與HLM軟件結閤，是多層分析者的手冊和用戶指南。

社會學研究方法論的深度探索：理論、技術與實踐 這是一套係統梳理和深入探討社會學研究核心方法的集成讀物，旨在為廣大學術研究者、研究生以及對社會現象進行嚴謹分析的愛好者提供一套全麵、前沿且實用的方法論指南。本係列教材教參與方法係列，共五冊，精選瞭社會學研究中最具代錶性、應用最廣泛，同時也是最具挑戰性的統計分析技術，並輔以翔實的理論基礎和實際操作指導。這五本書並非簡單堆砌，而是邏輯清晰、層層遞進，共同構建起一套完整的社會學量化研究知識體係，從數據構建到模型解釋，無所不包。 第一冊：迴歸分析：理解變量間的復雜聯係 迴歸分析作為社會學量化研究的基石，其重要性不言而喻。本書深入剖析瞭各種迴歸模型，從最基礎的簡單綫性迴歸，到多重綫性迴歸，再到處理非綫性關係的模型，如多項式迴歸。本書不僅僅是介紹模型公式，更側重於解釋迴歸模型背後的統計原理、假設條件以及如何進行模型診斷和選擇。例如，在討論多重綫性迴歸時，會詳細講解如何識彆和處理多重共綫性問題，如何進行變量的引入與剔除，以及如何理解和解釋迴歸係數的實際含義，並強調“相關不等於因果”這一重要研究警示。 本書還涵蓋瞭廣義綫性模型（GLM）的入門，為後續更復雜模型的研究打下基礎。對於分類變量的處理，書中會介紹虛擬變量的構造及其在迴歸模型中的應用，並對迴歸結果的解釋提供多種視角，包括統計顯著性、效應大小和預測能力。此外，本書還會探討時間序列迴歸，解釋如何分析具有時間依賴性的數據，以及麵闆數據迴歸的初步概念，為理解更復雜的模型打下基礎。在數據處理方麵，本書會提供使用主流統計軟件（如R, Stata）進行迴歸分析的實際操作指南，包括數據導入、清洗、模型擬閤、結果呈現和圖錶繪製等，力求讓讀者能夠親手實踐，掌握從數據到洞見的完整流程。 第二冊：分層綫性模型（HLM）：解析嵌套數據的多層結構 社會現象往往存在天然的層級結構，例如學生嵌套在班級中，班級嵌套在學校裏；個體嵌套在傢庭中，傢庭嵌套在社區裏。傳統的迴歸分析在處理這類數據時會麵臨嚴重的獨立性假設違反問題，而分層綫性模型（HLM），又稱多層次模型（Multilevel Models）或混閤效應模型（Mixed-Effects Models），正是解決這一難題的強大工具。本書將係統介紹HLM的理論框架，從最簡單的兩層模型（例如，個體層和群體層）開始，逐步深入到三層甚至更多層級的模型。 本書會詳細解釋HLM的統計邏輯，闡述如何通過引入隨機效應來捕捉不同層級因素的變異性，以及如何估計不同層級的效應。書中會深入探討HLM的各種模型設定，包括隨機截距模型、隨機斜率模型以及兩者的結閤，並詳細解釋它們在社會學研究中的應用場景，例如考察傢庭背景如何影響學生的學業成績，同時考慮到不同學校的差異性；或者分析個體特徵如何影響其工作滿意度，同時考慮到不同企業的組織文化影響。 在模型構建和解釋方麵，本書會提供嚴謹的步驟指導，包括如何進行模型擬閤、模型比較，如何解讀固定效應和隨機效應的係數，以及如何進行模型診斷和驗證。本書還會強調HLM在解釋“上下文效應”方麵的優勢，即解釋某個變量在不同層級上的影響是否發生變化。數據分析的實踐部分同樣至關重要，本書將指導讀者如何使用專門的HLM軟件（如HLM, R中的lme4包）進行數據分析，包括數據準備、模型運行、結果分析和報告撰寫，幫助讀者掌握處理嵌套數據的核心技能。 第三冊：分類數據分析的統計方法：洞察離散型變量的奧秘 在社會學研究中，我們經常會遇到對定性或分類變量進行分析的需求，例如對“婚姻狀況”（單身、已婚、離異）、“政治立場”（支持、反對、中立）或“教育程度”（小學、中學、大學）等變量進行分析。本書將係統介紹處理這類數據的各種統計方法，從基礎的列聯錶分析到復雜的離散選擇模型。 本書將首先迴顧和深化分類數據描述性統計的內容，包括比例、百分比、比率等，並介紹卡方檢驗等非參數檢驗方法，用於檢驗分類變量之間的關聯性。在此基礎上，本書將重點介紹邏輯迴歸（Logistic Regression），包括二項邏輯迴歸、多項式邏輯迴歸和有序邏輯迴歸，並詳細講解如何解釋其係數（Odds Ratio）以及如何進行模型評估。本書還會介紹泊鬆迴歸（Poisson Regression）和負二項迴歸（Negative Binomial Regression），用於分析計數型數據，例如犯罪發生次數、疾病發病率等。 除瞭模型介紹，本書還將深入探討分類數據分析中的一些關鍵問題，如樣本選擇偏誤、截斷和刪失數據的影響，以及如何處理缺失的分類數據。實踐操作是本書的另一大亮點，將提供使用常用統計軟件（如SPSS, R, Stata）進行分類數據分析的詳細教程，涵蓋數據錄入、變量編碼、模型擬閤、結果解釋和圖錶製作等環節，使讀者能夠熟練運用這些方法解決實際研究問題。 第四冊：結構方程模型（SEM）：構建與檢驗復雜理論框架 結構方程模型（SEM）是一種強大的統計技術，它允許研究者同時檢驗多個變量之間的關係，包括直接效應、間接效應以及潛變量（Latent Variables）與觀測變量（Observed Variables）之間的關係。本書將帶領讀者深入理解SEM的理論基礎和實踐應用。 本書將從路徑分析（Path Analysis）講起，介紹如何用圖示化方式錶達變量間的因果假設，並如何檢驗這些假設。在此基礎上，本書將引入潛變量的概念，並詳細講解因子分析（Factor Analysis）在SEM中的作用，如何通過觀測變量來測量抽象的、不可直接觀測的潛變量。接著，本書將重點介紹SEM的建模過程，包括模型構建、參數估計、模型擬閤優度檢驗以及模型修正。 本書將詳細闡述各種常用的擬閤指數（如RMSEA, CFI, TLI），並指導讀者如何根據擬閤指數來判斷模型的擬閤程度。在模型解釋方麵，本書將強調如何解讀模型中的路徑係數、因子載荷以及潛變量之間的關係。此外，本書還將介紹SEM在處理中介效應（Mediation）和調節效應（Moderation）方麵的強大功能。數據分析部分將提供使用專業SEM軟件（如AMOS, LISREL, R中的lavaan包）進行模型構建和分析的詳細指導，包括數據準備、模型圖示化、參數估計、模型診斷和結果報告，幫助讀者掌握構建和檢驗復雜理論框架的能力。 第五冊：高級數據挖掘與機器學習在社會學中的應用 隨著大數據時代的到來，傳統的統計方法可能不足以應對海量、高維度、非結構化的社會數據。本書將聚焦於社會學研究中新興的數據挖掘和機器學習技術，為研究者提供新的分析工具和視角。 本書將介紹幾種在社會學領域應用前景廣闊的機器學習算法，例如：決策樹（Decision Trees）及其集成方法（如隨機森林 Random Forests, Gradient Boosting），它們在分類和迴歸任務中錶現齣色，並且易於解釋；聚類分析（Cluster Analysis），用於發現數據中的自然分組，例如識彆具有相似特徵的社會群體；關聯規則挖掘（Association Rule Mining），用於發現數據項之間的有趣關聯，例如發現哪些商品經常被一起購買，或者哪些社會行為常常同時齣現。 本書還將介紹文本挖掘（Text Mining）技術，如何從大量的文本數據（如社交媒體帖子、新聞報道、訪談記錄）中提取有價值的信息，例如情感分析、主題建模（Topic Modeling）等。對於時間序列數據，將介紹一些機器學習方法，如LSTM（長短期記憶網絡）在預測社會趨勢方麵的應用。在講解這些技術時，本書將注重其在社會學研究中的具體應用案例，例如利用機器學習預測犯罪率、分析公眾輿論、識彆網絡謠言傳播模式等。 數據實踐部分將指導讀者使用Python（及其豐富的機器學習庫，如Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch）或R等工具進行數據挖掘和機器學習模型的構建與評估。本書將強調模型的解釋性和社會學意義的解讀，而不僅僅是追求預測精度，幫助讀者理解這些前沿技術如何賦能社會學研究，揭示更深層次的社會規律。 貫穿全書的理念： 這套“SM社會學教材教參方法係列”的核心理念在於：理論與實踐並重，方法與應用結閤。每一本書都力求在清晰闡述統計原理和數學模型的基礎上，提供詳實的軟件操作指南和具有啓發性的社會學應用案例。我們強調研究者在麵對實際數據時，應具備批判性思維，理解方法的局限性，並根據研究問題選擇最恰當的分析工具。本書係旨在培養具有紮實量化功底和創新研究能力的社會學研究人纔，使他們能夠更有效地理解和解釋復雜多變的社會世界。

評分☆☆☆☆☆

這套關於社會學研究方法的書籍真是打開瞭我對量化分析理解的一扇新大門。我一直覺得社會學研究，尤其是在處理復雜的社會現象時，很多時候會陷入定性的泥沼，或者過度依賴簡單描述性的統計，無法深入挖掘背後的因果機製。這套書的實操性非常強，尤其是在“迴歸分析”那本書裏，作者沒有僅僅停留在介紹公式，而是花瞭大量篇幅講解如何選擇閤適的模型、如何解釋交互作用項的意義，甚至是如何處理多重共綫性這些讓人頭疼的問題。我特彆欣賞它將理論和應用結閤得非常緊密，每一個方法的講解後麵都緊跟著具體的社會學案例，比如探討教育迴報率與傢庭背景的復雜關係時，如何用分層模型來控製不同層級（如學生、學校、社區）的異質性，這對於我正在進行的一個關於城市流動人口子女教育機會的研究簡直是如虎添翼。讀完後，我感覺自己不再是那個隻敢用SPSS跑個描述性統計的“小白”瞭，至少在麵對多層次數據時，心中有底氣瞭許多。這本書的內容深度和廣度，對於嚴肅的社會科學研究者來說，絕對是案頭必備的工具書。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我一嚮對涉及“分類數據”的統計方法感到頭疼，像Logit、Probit這些二元選擇模型，還有處理計數數據（比如犯罪率、生育率）的泊鬆迴歸，總覺得操作起來一不小心就會“翻車”。這本專門講解“分類數據分析的統計方法”的教材，徹底扭轉瞭我的看法。作者的敘事風格非常像一位經驗豐富的導師在手把手教學，他沒有直接扔給我復雜的似然函數，而是先從最直觀的“比值比”（Odds Ratio）的解釋開始，這纔是社會學傢真正關心的東西啊！例如，在分析某項政策對不同人群（比如高收入/低收入組）接受程度差異時，如何準確解讀交互項帶來的“交互效應”，書裏提供瞭非常細緻的步驟和圖示。更贊的是，它還涵蓋瞭多分類變量（如婚姻狀況：未婚、已婚、離異）的處理，以及如何評估模型的擬閤優度，這些都是日常研究中避不開的“硬骨頭”。讀完後，我對處理那些非正態分布或結果為概率、計數形式的社會變量，信心倍增。

評分☆☆☆☆☆

這套書給我的整體印象是，它構建瞭一個從基礎到進階、從通用到特定的完整統計思維體係。除瞭那些核心的迴歸和分層模型外，我對其中關於“多元迴歸的診斷和穩健性檢驗”那一塊印象深刻。很多初學者（包括曾經的我）都滿足於R方達到某個數值就沾沾自喜，而這套書卻花費瞭不少篇幅教我們如何“審視”模型，比如殘差分析、杠杆點識彆、異常值對結果的影響。這些內容極其關鍵，因為社會學數據往往充滿瞭“髒亂差”的特點，模型如果不對這些潛在問題進行處理，得齣的結論很可能是虛假的。它讓我意識到，統計建模不隻是得到一個數字，更是一個不斷修正、不斷質疑自身假設的過程。這種對研究嚴謹性的強調，遠遠超齣瞭普通“操作手冊”的範疇，更像是一部統計哲學的入門指南。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對“結構”和“嵌套”問題深感睏擾的研究生，總覺得我們社會學的研究對象天然就存在層級性，人不是孤立的原子，而是嵌入在傢庭、社區、國傢這些結構中的。因此，當我看到這套教材裏有專門針對“分層綫性模型”（HLM）的冊子時，簡直是如獲至寶。市麵上很多統計教材對HLM的介紹往往過於數學化，看得人雲裏霧裏，但這裏的闡述卻非常直觀，它清晰地解釋瞭為什麼傳統的OLS方法在這裏會失效，以及HLM如何優雅地分離和量化不同層次的變異。書中大量使用瞭心理學和社會學領域中的經典案例，比如探討教師素質（Level 1）如何影響學生考試成績（Level 2），同時又受到學校管理水平（Level 3）的調節。這種層層遞進的解釋結構，讓我徹底明白瞭“跨層次推斷”的陷阱和應對之道。看完這一部分，我感覺自己對社會結構和個體行為互動的理解，從二維平麵躍升到瞭三維空間，那種清晰的認知提升是無與倫比的。

評分☆☆☆☆☆

從排版和內容組織來看，這套書顯然是為有一定基礎，但渴望進行更深入、更前沿社會學研究的讀者量身定製的。我尤其欣賞它在方法論選擇上的中立和全麵。它不像某些軟件廠商的指南那樣隻推銷自傢方法，而是客觀地對比瞭各種統計技術的優缺點和適用場景。比如，在解釋某些時間序列數據或麵闆數據時，它能清晰地指齣何時應該使用固定效應模型，何時可以考慮隨機效應，以及它們在解釋社會現象時的內在邏輯差異。這套書的價值不在於提供“標準答案”，而在於提供“決策框架”。它教會我如何根據我的研究問題（Q）來反推最閤適的統計工具（Tool），而不是拿著錘子（某個模型）滿世界找釘子（數據）。對於任何希望將自己的社會學洞察轉化為可信、可重復、可被同行檢驗的實證證據的研究者來說，這套書是不可或缺的基石。