社会学译丛·经典教材系列：社会研究中的基础统计学（第9版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 杰克·莱文，[美] 艾伦·福克斯 著，王卫东 译

图书标签:

• 社会学
• 统计学
• 研究方法
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• 译著
• 高等教育
• 数据分析
• 社会研究
• 计量分析
• 教材

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300090559

版次：1

商品编码：10074863

包装：平装

开本：16开

出版时间：2008-03-01

用纸：胶版纸

页数：469

字数：635000

正文语种：中文

内容简介

　　本书向社会学及相关专业的学生就统计学提供了一个基本的介绍。本书不是一本对统计方法的全面参考，恰恰相反，它的首要目标是能够为大多数学生所理解。尤其是那些可能并没有很强的数学背景的学生。
　　最新版的编写特点在于方便教学。最突出的特点是对于全书的所有重点都有详细的逐步统计过程的演示，也对社会研究中统计方法的原理和使用给予了清楚而富有逻辑性的解释。同时，在每章末尾都附有大量习题，其中绝大多数在书后给毖了答案。另外。本书的每一部分都以一个“详细演示”结束，它将带领学习者经历一个假想的对高级中学学生抽烟和喝酒行为的调查研究的整个过程，从而更清晰地理解书中的内容。

内页插图

目录

第1章 为什么社会研究者要使用统计学
一、社会研究的本质
二、为什么要假设检验
三、社会研究的阶段
四、使用数字来做社会研究
五、统计学的功能
六、小结
七、重要术语
八、问题与练习
详细演示：一个学生调查
第一部分 描述统计
第2章 组织数据
一、定类数据的频数分布
二、分布的比较
三、比例和百分比
四、比和比率
五、定序与定距数据的简单频数分布
六、定距数据的分组频数分布
七、累积分布
八、百分比等级
九、对小数的处理
十、可变组跑
十一、交互表
十二、图形呈现
十三、小结
十四、重要术语
十五、问题与练习
第3章 集中趋势的测量
一、众数
二、中位数
三、均值
四、一次一步
逐步演示：众数、中位数和均值
五、众数、中位数和均值
六、从简单频数分布获取众数、中位数和均值
七、从分组频数分布获取众数、中位数和均值
逐步演示：分组频数分布的中位数
八、小结
九、重要术语
逐步研究指导：从原始数据中获取众数、中位数和均值
十、问题与练习
第4章 变异性的测量
一、全距
二、平均离差
逐步演示：平均离差
三、方差和标准差
逐步演示：标准差
四、从原始数据计算方差和标准差的公式
……
第二部分 从描述到决策
第5章 概率与正态曲线
第6章 样本与总体
第三部分 统计决策
第7章 均值间差异的显著性检验
第8章 方差分析
第9章 非参数检验
第四部分 从决策到相关
第10章 相关
第1l章 回归分析
第12章 相关性的非参数测量
第五部分 统计应用
第13章 针对研究问题选择统计方法
附录
词汇表
部分练习答案
索引

精彩书摘

　　第1章 为什么社会研究者要使用统计学
　　在我们之中有一些社会科学家。几乎每一天，我们都就生活中将要发生的事件做出有根据的猜测，来预测新的情况或者事件。有的时候，这些情况真的会发生，能够强化或支持我们的想法；但另外一些时候，我们不会总是这么幸运，而必须面对预测失误所造成的不愉快的后果．
　　让我们考虑一些熟悉的例子：我们可能会在股票市场上投资，投票给一个承诺要解决内政问题的政治候选人，赌赛马，为了减轻感冒的不适而服药，在玩卡斯诺(casino)时掷骰子，在期中考试时试图蒙过老师，或者听了朋友的话同意与一个陌生人约会。
　　有的时候我们会赢，有的时候我们会输。因而，我们可能会在股票市场上做出一次明智的投资，但会因我们的投票决定而后悔；在赌桌上赢了钱，但发现吃了不对症的药；在期中考试中很成功，却有一次糟糕的约会，如此等等。不幸的是，确实有一些我们的日常预测得不到后来实际情况的支持。
　　一、社会研究的本质
　　同我们观察世界的日常方法一样，社会科学家们试图解释和预测人类的行为。他们也会对社会事实的本质做出“有根据的猜测”，尽管是以一种更精确、更有条理的方式。在这个过程中，社会科学家们检验那些被称为变量的人类行为的特性，这些特性会因人而异(如年龄、社会阶级、态度)或因时而变(如失业情况、犯罪率、人口)。
　　并不是所有的人类行为特性都会发生变化，例如，将你生育出来的人的性别为女性，这就是生活中不变的真理。因此，对任何一群人来说，母亲的性别是一个常量——“女性”。

前言/序言

洞察数据背后的社会脉络：一本引领您走向扎实社会研究的统计学指南（非《社会研究中的基础统计学（第9版）》简介） 在纷繁复杂的社会现象面前，我们渴望理解其背后的运行逻辑、社会结构的变化以及个体行为的动因。然而，单凭直观感受往往难以触及事物的本质。这正是社会研究的价值所在，它运用科学的方法，试图揭示隐藏在日常经验之下的规律。而在社会研究的 toolkit 中，统计学无疑是最为核心的工具之一。它不仅是一种计算技巧，更是一种思维方式，帮助我们系统地收集、组织、分析和解释数据，从而将模糊的观察转化为清晰的见解。 本书并非《社会研究中的基础统计学（第9版）》的介绍，而是旨在提供一套独立而完整的社会研究统计学入门读物。它将带领您踏上一段探索数据力量的旅程，让您掌握驾驭数量化信息的能力，从而在您的社会学探索中更加游刃有余，得出更具说服力、更值得信赖的结论。 为何需要统计学视角？ 社会世界充满着变量，从人口结构、经济状况到文化习俗、政治观点，这些变量之间相互交织，共同塑造着我们的生活。要理解这些复杂的联系，我们需要超越“是”或“否”的简单判断，拥抱量化分析的可能性。统计学恰恰提供了这样的工具。它让我们能够： 描述现象： 用简洁的数据汇总来描绘一个群体的特征，例如平均收入、年龄分布、教育程度等，从而对社会现实有一个宏观的把握。 发现关联： 探究不同变量之间是否存在关系，例如，收入水平与健康状况是否存在关联？教育程度与社会流动性是否相互影响？统计学的方法可以帮助我们量化这些关联的强度和方向。 检验假设： 基于理论推导，提出关于社会现象的猜想（假设），并运用统计学方法来检验这些猜想是否得到数据的支持。这是科学研究的核心步骤。 进行预测： 在理解现有数据的基础上，尝试对未来的趋势或可能发生的情况进行预测，为政策制定和决策提供科学依据。 本书将带您构建怎样的统计学知识体系？ 本书的内容设计，将循序渐进地引导您掌握社会研究中必备的统计学技能，其核心目标是让您能够独立地开展和解读社会研究数据，而非仅仅依赖现成的统计分析结果。 第一部分：数据的基础——从概念到收集 在深入统计分析之前，理解数据的本质至关重要。我们将从最基础的概念入手： 变量的类型： 区分不同类型的变量（如定类变量、定序变量、定距变量、定比变量），理解它们在统计分析中的不同处理方式。例如，性别、地域属于定类变量，而收入、年龄则属于定比变量。不同类型的变量决定了我们可以使用何种统计方法。 抽样方法： 了解如何从庞大的总体中抽取有代表性的样本，这是保证研究结果能够推广到整体的关键。我们将介绍概率抽样（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样）和非概率抽样（如方便抽样、滚雪球抽样）的原理与适用场景。 数据收集与测量： 探讨不同数据收集方法（如问卷调查、访谈、观察、二手数据分析）的优缺点，以及如何进行有效的测量，确保数据的准确性和可靠性。我们将讨论信度和效度的概念，它们是评价测量质量的重要指标。 数据整理与编码： 学习如何将原始数据转化为便于分析的格式，包括数据清洗、缺失值处理以及变量的编码。这一步对于后续的统计分析至关重要。 第二部分：描述性统计——让数据“说话” 一旦数据收集完毕并得到整理，我们就可以开始描述它们。描述性统计是理解数据分布和基本特征的起点。 集中趋势的度量： 掌握均值、中位数、众数等指标，理解它们在不同数据分布下的适用性。例如，在存在极端值的数据集中，中位数比均值更能代表典型水平。 离散程度的度量： 学习方差、标准差、极差等概念，量化数据的变异程度。了解一个群体内部的差异性，有助于我们更全面地认识社会现象。 分布的形态： 探索频数分布表、直方图、箱线图等可视化工具，直观地展现数据的分布形态，如正态分布、偏态分布等。 百分位数与百分点： 理解这些概念在比较个体在群体中所处位置时的作用。 第三部分：推断性统计——从样本到总体 描述性统计只是第一步，真正的挑战在于如何从样本数据推断出关于总体的结论。推断性统计学是本书的重头戏。 概率论基础： 简要介绍概率论的基本概念，如事件、概率、条件概率等，为理解统计推断打下基础。 抽样分布： 理解抽样分布的概念，特别是样本均值的抽样分布，这是中心极限定理的核心应用，也是后续许多统计推断方法的基础。 参数估计： 学习如何利用样本数据来估计总体的未知参数，如总体均值、总体比例等。我们将介绍点估计和区间估计，特别是置信区间的构建与解释。 假设检验： 这是社会研究中最常用的统计技术之一。我们将详细介绍假设检验的基本步骤，包括建立原假设和备择假设，计算检验统计量，确定拒绝域，以及解读P值。 单样本检验： 如何检验单个样本的均值或比例是否与已知值存在差异。 两独立样本检验： 比较两个独立样本的均值或比例是否存在显著差异，例如，比较接受不同教学方法学生的考试成绩。 配对样本检验： 分析配对数据（如同一对象在不同时间点的数据）的差异。 方差分析（ANOVA）： 比较三个或三个以上独立样本的均值是否存在显著差异，例如，比较不同社会经济背景群体在某项态度量表上的得分。 第四部分：变量之间的关系——探索关联的深度 社会现象往往涉及多个变量的相互作用，理解这些变量之间的关系至关重要。 相关分析： 学习皮尔逊相关系数等指标，量化两个连续变量之间的线性关系强度和方向。我们将区分相关与因果，强调相关不等于因果。 回归分析： 这是预测和解释变量之间关系的最有力工具之一。 简单线性回归： 预测一个因变量与一个自变量之间的关系。 多元线性回归： 预测一个因变量与多个自变量之间的关系，并控制其他变量的影响。我们将讨论模型拟合优度（如R方）、回归系数的解释、以及多重共线性的问题。 分类变量的分析： 卡方检验： 检验两个分类变量之间是否存在关联，例如，职业与政治倾向之间是否存在关联。 逻辑回归： 当因变量是二分类变量时（如是否同意某项政策），逻辑回归提供了一种强大的分析工具。 第五部分：高级主题与实际应用（部分介绍） 为了进一步拓展您的视野，本书还将触及一些更高级的主题，以及如何将统计学知识应用于实际的社会研究情境。 非参数统计方法： 在数据不满足参数检验的假设时（如非正态分布），我们将介绍一些常用的非参数检验方法。 数据可视化进阶： 学习如何创建更具信息量和吸引力的数据图表，以更有效地传达研究发现。 统计软件的使用入门： 简要介绍一些常用的统计分析软件（如SPSS, R, Python库等）的基本操作和数据导入方法，帮助您将理论知识转化为实践。 研究设计中的统计考量： 讨论在研究设计阶段就如何考虑统计分析的要求，以确保研究的可行性和有效性。 本书的学习优势： 循序渐进的逻辑结构： 从基础概念到复杂模型，层层递进，确保您能够扎实掌握每一步。 强调理解而非记忆： 重点在于解释统计概念背后的逻辑和原理，帮助您真正理解“为什么”这样做。 丰富的社会学案例： 结合真实的社会研究案例，帮助您将统计学知识与社会现实联系起来，提升学习的趣味性和实用性。 清晰的语言表达： 避免晦涩难懂的术语，力求用最直观、易懂的方式解释统计概念。 培养独立分析能力： 旨在让您成为一个能够独立进行数据分析和解读的研究者，而非被动接受分析结果。 掌握社会研究中的统计学，就像为您的社会学探索之旅配备了一副精准的导航仪和一副洞察细微的显微镜。它将帮助您超越表象，深入肌理，从而在理解和解释社会现象时，更具深度、更显权威。这本书正是您踏上这段旅程的最佳起点，它将赋能您用数据的语言，讲述有力的社会故事。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量实在是太差了，简直是对经典教材的一种亵渎。内页的纸张泛黄，字迹边缘模糊不清，很多图表都印得黑乎乎一片，完全看不出细节。尤其是那些需要仔细辨认的统计分布图，简直是灾难现场！我本来就是个视觉学习者，看到这样的排版，学习效率直线下降。更让人抓狂的是，书中的索引系统做得极其混乱，想查找某个特定的统计术语，简直比大海捞针还难。有时候我明明记得某个概念在这个章节出现过，但翻遍了相关部分也找不到明确的标记。对于一本经常需要查阅的工具书来说，这简直是不可原谅的疏忽。如果不是迫不得已，我真想立刻把它扔进回收站，换一本清晰明了的精装本。希望未来的再版能彻底改进一下装帧设计，毕竟内容是好的，但外在的呈现方式也太让人失望了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的例题设置简直是脱离了社会学的现实土壤！几乎所有的例子都围绕着一些非常纯粹的、教科书式的场景，比如“男性/女性的平均收入差异”、“教育水平与工作满意度的线性关系”。这些例子虽然有助于理解基本概念，但对于我正在进行的人口流动与城市化研究来说，几乎没有任何参考价值。我花了大量时间试图将书中的公式套用到我自己的多层嵌套数据结构上，结果发现，书里根本没有覆盖这类复杂的模型。作者似乎完全忽视了社会现象的异质性和情境依赖性。结果就是，我学完了一套工具箱，却发现里面装的都是针对木头的锤子和锯子，而我需要处理的却是石头和金属。购买这本书，我原本期待的是能解决我手上的实际问题，现在看来，我可能需要再找一本专门针对高级计量方法或特定社会学应用的书籍来补充。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的翻译质量是最大的拦路虎。很多社会学和统计学术语的翻译都显得非常生硬和不一致。同一个英文术语，在不同的章节里可能会被翻译成好几个不同的中文词汇，这对于习惯了统一术语的读者来说，造成了极大的阅读障碍和理解混乱。比如，某些地方用“变异性”来对应Variability，另一些地方又用了“离散程度”，这让人非常困惑，到底哪个才是作者的原意？更严重的是，一些关键的数学推导过程中的逻辑连接词翻译得非常拗口，使得原本就复杂的证明过程变得更加晦涩难懂。我甚至不得不时常对照英文原版来核对一些关键的定义和定理的表述，这极大地拖慢了我的学习进度。一本好的译本应该能架起读者和原著之间的桥梁，但这本译著，给我的感觉更像是一堵高高的、布满术语的墙。

评分☆☆☆☆☆

天呐，这本书的理论深度简直让人望而生畏！初拿到手的时候，我满怀期待，想着能系统学习一下社会科学研究中的量化方法。但翻开第一章，我就被那些密密麻麻的数学公式和抽象概念给镇住了。作者似乎默认读者已经对概率论和高等数学了如指掌，上来就抛出一堆复杂的假设检验和回归模型，完全没有给新手留出缓冲地带。我花了整整一个周末的时间，试图搞懂最小二乘法背后的逻辑，结果还是感觉像在雾里看花。这本书的优点是覆盖面广，几乎涵盖了统计学的方方面面，但代价就是，它牺牲了对初学者的友好性。我强烈建议，如果你不是统计学专业出身，或者已经有扎实的数学基础，最好先找一本更入门级的教材过渡一下。否则，你很可能会像我一样，在第一道坎上就心灰意冷，最终不了了之。那种挫败感，唉，真是刻骨铭心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容组织结构非常老派，基本上是按照传统的统计学分支线索来铺陈的，缺乏与当代社会学研究热点和新兴技术（比如大数据分析或机器学习在社会科学中的应用）的结合。它就像是一份沉甸甸的历史文献，详尽地记录了上世纪中叶统计学的主流思想，但对于我们现在面临的许多实际研究挑战，它提供的解决方案显得有些力不从心。举个例子，书中关于缺失数据处理的部分，讲解的无非是几种比较基础的插补方法，对于多重插补（Multiple Imputation）的深入探讨却很肤浅。在实际操作中，我们更多依赖的是统计软件包自动生成的报告，而这本书却过于注重手推公式的证明过程，实用性打了折扣。我更希望看到的是，如何将这些理论工具灵活地应用于复杂的、非标准化的社会调查数据中，而不是停留在纯粹的理论构建层面。

评分☆☆☆☆☆

国内教育文理分离，因此社会科学的方法论教材还是老外靠得住。

评分☆☆☆☆☆

还行吧，看上去比较一般

评分☆☆☆☆☆

适合从事社会研究的基本学习。

评分☆☆☆☆☆

对于统计学菜鸟的自己，蛮适用

评分☆☆☆☆☆

这本书是数理基础不好的文科读者学习统计学的好书，通俗、简明，又不失专业水平！

评分☆☆☆☆☆

老同学推荐的，是社会学研究的必读书和工具书。好好看看。

评分☆☆☆☆☆

不错书很好，发书速度不错

评分☆☆☆☆☆

很不错，清列推荐，值得一读

评分☆☆☆☆☆

需要努力学习，才能体现其价值