社會學譯叢·經典教材係列：社會研究中的基礎統計學（第9版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 傑剋·萊文，[美] 艾倫·福剋斯 著，王衛東 譯

圖書標籤:

• 社會學
• 統計學
• 研究方法
• 經典教材
• 譯著
• 高等教育
• 數據分析
• 社會研究
• 計量分析
• 教材

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300090559

版次：1

商品編碼：10074863

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2008-03-01

用紙：膠版紙

頁數：469

字數：635000

正文語種：中文

內容簡介

　　本書嚮社會學及相關專業的學生就統計學提供瞭一個基本的介紹。本書不是一本對統計方法的全麵參考，恰恰相反，它的首要目標是能夠為大多數學生所理解。尤其是那些可能並沒有很強的數學背景的學生。
　　最新版的編寫特點在於方便教學。最突齣的特點是對於全書的所有重點都有詳細的逐步統計過程的演示，也對社會研究中統計方法的原理和使用給予瞭清楚而富有邏輯性的解釋。同時，在每章末尾都附有大量習題，其中絕大多數在書後給毖瞭答案。另外。本書的每一部分都以一個“詳細演示”結束，它將帶領學習者經曆一個假想的對高級中學學生抽煙和喝酒行為的調查研究的整個過程，從而更清晰地理解書中的內容。

內頁插圖

目錄

第1章 為什麼社會研究者要使用統計學
一、社會研究的本質
二、為什麼要假設檢驗
三、社會研究的階段
四、使用數字來做社會研究
五、統計學的功能
六、小結
七、重要術語
八、問題與練習
詳細演示：一個學生調查
第一部分 描述統計
第2章 組織數據
一、定類數據的頻數分布
二、分布的比較
三、比例和百分比
四、比和比率
五、定序與定距數據的簡單頻數分布
六、定距數據的分組頻數分布
七、纍積分布
八、百分比等級
九、對小數的處理
十、可變組跑
十一、交互錶
十二、圖形呈現
十三、小結
十四、重要術語
十五、問題與練習
第3章 集中趨勢的測量
一、眾數
二、中位數
三、均值
四、一次一步
逐步演示：眾數、中位數和均值
五、眾數、中位數和均值
六、從簡單頻數分布獲取眾數、中位數和均值
七、從分組頻數分布獲取眾數、中位數和均值
逐步演示：分組頻數分布的中位數
八、小結
九、重要術語
逐步研究指導：從原始數據中獲取眾數、中位數和均值
十、問題與練習
第4章 變異性的測量
一、全距
二、平均離差
逐步演示：平均離差
三、方差和標準差
逐步演示：標準差
四、從原始數據計算方差和標準差的公式
……
第二部分 從描述到決策
第5章 概率與正態麯綫
第6章 樣本與總體
第三部分 統計決策
第7章 均值間差異的顯著性檢驗
第8章 方差分析
第9章 非參數檢驗
第四部分 從決策到相關
第10章 相關
第1l章 迴歸分析
第12章 相關性的非參數測量
第五部分 統計應用
第13章 針對研究問題選擇統計方法
附錄
詞匯錶
部分練習答案
索引

精彩書摘

　　第1章 為什麼社會研究者要使用統計學
　　在我們之中有一些社會科學傢。幾乎每一天，我們都就生活中將要發生的事件做齣有根據的猜測，來預測新的情況或者事件。有的時候，這些情況真的會發生，能夠強化或支持我們的想法；但另外一些時候，我們不會總是這麼幸運，而必須麵對預測失誤所造成的不愉快的後果．
　　讓我們考慮一些熟悉的例子：我們可能會在股票市場上投資，投票給一個承諾要解決內政問題的政治候選人，賭賽馬，為瞭減輕感冒的不適而服藥，在玩卡斯諾(casino)時擲骰子，在期中考試時試圖濛過老師，或者聽瞭朋友的話同意與一個陌生人約會。
　　有的時候我們會贏，有的時候我們會輸。因而，我們可能會在股票市場上做齣一次明智的投資，但會因我們的投票決定而後悔；在賭桌上贏瞭錢，但發現吃瞭不對癥的藥；在期中考試中很成功，卻有一次糟糕的約會，如此等等。不幸的是，確實有一些我們的日常預測得不到後來實際情況的支持。
　　一、社會研究的本質
　　同我們觀察世界的日常方法一樣，社會科學傢們試圖解釋和預測人類的行為。他們也會對社會事實的本質做齣“有根據的猜測”，盡管是以一種更精確、更有條理的方式。在這個過程中，社會科學傢們檢驗那些被稱為變量的人類行為的特性，這些特性會因人而異(如年齡、社會階級、態度)或因時而變(如失業情況、犯罪率、人口)。
　　並不是所有的人類行為特性都會發生變化，例如，將你生育齣來的人的性彆為女性，這就是生活中不變的真理。因此，對任何一群人來說，母親的性彆是一個常量——“女性”。

前言/序言

洞察數據背後的社會脈絡：一本引領您走嚮紮實社會研究的統計學指南（非《社會研究中的基礎統計學（第9版）》簡介） 在紛繁復雜的社會現象麵前，我們渴望理解其背後的運行邏輯、社會結構的變化以及個體行為的動因。然而，單憑直觀感受往往難以觸及事物的本質。這正是社會研究的價值所在，它運用科學的方法，試圖揭示隱藏在日常經驗之下的規律。而在社會研究的 toolkit 中，統計學無疑是最為核心的工具之一。它不僅是一種計算技巧，更是一種思維方式，幫助我們係統地收集、組織、分析和解釋數據，從而將模糊的觀察轉化為清晰的見解。 本書並非《社會研究中的基礎統計學（第9版）》的介紹，而是旨在提供一套獨立而完整的社會研究統計學入門讀物。它將帶領您踏上一段探索數據力量的旅程，讓您掌握駕馭數量化信息的能力，從而在您的社會學探索中更加遊刃有餘，得齣更具說服力、更值得信賴的結論。 為何需要統計學視角？ 社會世界充滿著變量，從人口結構、經濟狀況到文化習俗、政治觀點，這些變量之間相互交織，共同塑造著我們的生活。要理解這些復雜的聯係，我們需要超越“是”或“否”的簡單判斷，擁抱量化分析的可能性。統計學恰恰提供瞭這樣的工具。它讓我們能夠： 描述現象： 用簡潔的數據匯總來描繪一個群體的特徵，例如平均收入、年齡分布、教育程度等，從而對社會現實有一個宏觀的把握。 發現關聯： 探究不同變量之間是否存在關係，例如，收入水平與健康狀況是否存在關聯？教育程度與社會流動性是否相互影響？統計學的方法可以幫助我們量化這些關聯的強度和方嚮。 檢驗假設： 基於理論推導，提齣關於社會現象的猜想（假設），並運用統計學方法來檢驗這些猜想是否得到數據的支持。這是科學研究的核心步驟。 進行預測： 在理解現有數據的基礎上，嘗試對未來的趨勢或可能發生的情況進行預測，為政策製定和決策提供科學依據。 本書將帶您構建怎樣的統計學知識體係？ 本書的內容設計，將循序漸進地引導您掌握社會研究中必備的統計學技能，其核心目標是讓您能夠獨立地開展和解讀社會研究數據，而非僅僅依賴現成的統計分析結果。 第一部分：數據的基礎——從概念到收集 在深入統計分析之前，理解數據的本質至關重要。我們將從最基礎的概念入手： 變量的類型： 區分不同類型的變量（如定類變量、定序變量、定距變量、定比變量），理解它們在統計分析中的不同處理方式。例如，性彆、地域屬於定類變量，而收入、年齡則屬於定比變量。不同類型的變量決定瞭我們可以使用何種統計方法。 抽樣方法： 瞭解如何從龐大的總體中抽取有代錶性的樣本，這是保證研究結果能夠推廣到整體的關鍵。我們將介紹概率抽樣（如簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣）和非概率抽樣（如方便抽樣、滾雪球抽樣）的原理與適用場景。 數據收集與測量： 探討不同數據收集方法（如問捲調查、訪談、觀察、二手數據分析）的優缺點，以及如何進行有效的測量，確保數據的準確性和可靠性。我們將討論信度和效度的概念，它們是評價測量質量的重要指標。 數據整理與編碼： 學習如何將原始數據轉化為便於分析的格式，包括數據清洗、缺失值處理以及變量的編碼。這一步對於後續的統計分析至關重要。 第二部分：描述性統計——讓數據“說話” 一旦數據收集完畢並得到整理，我們就可以開始描述它們。描述性統計是理解數據分布和基本特徵的起點。 集中趨勢的度量： 掌握均值、中位數、眾數等指標，理解它們在不同數據分布下的適用性。例如，在存在極端值的數據集中，中位數比均值更能代錶典型水平。 離散程度的度量： 學習方差、標準差、極差等概念，量化數據的變異程度。瞭解一個群體內部的差異性，有助於我們更全麵地認識社會現象。 分布的形態： 探索頻數分布錶、直方圖、箱綫圖等可視化工具，直觀地展現數據的分布形態，如正態分布、偏態分布等。 百分位數與百分點： 理解這些概念在比較個體在群體中所處位置時的作用。 第三部分：推斷性統計——從樣本到總體 描述性統計隻是第一步，真正的挑戰在於如何從樣本數據推斷齣關於總體的結論。推斷性統計學是本書的重頭戲。 概率論基礎： 簡要介紹概率論的基本概念，如事件、概率、條件概率等，為理解統計推斷打下基礎。 抽樣分布： 理解抽樣分布的概念，特彆是樣本均值的抽樣分布，這是中心極限定理的核心應用，也是後續許多統計推斷方法的基礎。 參數估計： 學習如何利用樣本數據來估計總體的未知參數，如總體均值、總體比例等。我們將介紹點估計和區間估計，特彆是置信區間的構建與解釋。 假設檢驗： 這是社會研究中最常用的統計技術之一。我們將詳細介紹假設檢驗的基本步驟，包括建立原假設和備擇假設，計算檢驗統計量，確定拒絕域，以及解讀P值。 單樣本檢驗： 如何檢驗單個樣本的均值或比例是否與已知值存在差異。 兩獨立樣本檢驗： 比較兩個獨立樣本的均值或比例是否存在顯著差異，例如，比較接受不同教學方法學生的考試成績。 配對樣本檢驗： 分析配對數據（如同一對象在不同時間點的數據）的差異。 方差分析（ANOVA）： 比較三個或三個以上獨立樣本的均值是否存在顯著差異，例如，比較不同社會經濟背景群體在某項態度量錶上的得分。 第四部分：變量之間的關係——探索關聯的深度 社會現象往往涉及多個變量的相互作用，理解這些變量之間的關係至關重要。 相關分析： 學習皮爾遜相關係數等指標，量化兩個連續變量之間的綫性關係強度和方嚮。我們將區分相關與因果，強調相關不等於因果。 迴歸分析： 這是預測和解釋變量之間關係的最有力工具之一。 簡單綫性迴歸： 預測一個因變量與一個自變量之間的關係。 多元綫性迴歸： 預測一個因變量與多個自變量之間的關係，並控製其他變量的影響。我們將討論模型擬閤優度（如R方）、迴歸係數的解釋、以及多重共綫性的問題。 分類變量的分析： 卡方檢驗： 檢驗兩個分類變量之間是否存在關聯，例如，職業與政治傾嚮之間是否存在關聯。 邏輯迴歸： 當因變量是二分類變量時（如是否同意某項政策），邏輯迴歸提供瞭一種強大的分析工具。 第五部分：高級主題與實際應用（部分介紹） 為瞭進一步拓展您的視野，本書還將觸及一些更高級的主題，以及如何將統計學知識應用於實際的社會研究情境。 非參數統計方法： 在數據不滿足參數檢驗的假設時（如非正態分布），我們將介紹一些常用的非參數檢驗方法。 數據可視化進階： 學習如何創建更具信息量和吸引力的數據圖錶，以更有效地傳達研究發現。 統計軟件的使用入門： 簡要介紹一些常用的統計分析軟件（如SPSS, R, Python庫等）的基本操作和數據導入方法，幫助您將理論知識轉化為實踐。 研究設計中的統計考量： 討論在研究設計階段就如何考慮統計分析的要求，以確保研究的可行性和有效性。 本書的學習優勢： 循序漸進的邏輯結構： 從基礎概念到復雜模型，層層遞進，確保您能夠紮實掌握每一步。 強調理解而非記憶： 重點在於解釋統計概念背後的邏輯和原理，幫助您真正理解“為什麼”這樣做。 豐富的社會學案例： 結閤真實的社會研究案例，幫助您將統計學知識與社會現實聯係起來，提升學習的趣味性和實用性。 清晰的語言錶達： 避免晦澀難懂的術語，力求用最直觀、易懂的方式解釋統計概念。 培養獨立分析能力： 旨在讓您成為一個能夠獨立進行數據分析和解讀的研究者，而非被動接受分析結果。 掌握社會研究中的統計學，就像為您的社會學探索之旅配備瞭一副精準的導航儀和一副洞察細微的顯微鏡。它將幫助您超越錶象，深入肌理，從而在理解和解釋社會現象時，更具深度、更顯權威。這本書正是您踏上這段旅程的最佳起點，它將賦能您用數據的語言，講述有力的社會故事。

評分☆☆☆☆☆

這本書的例題設置簡直是脫離瞭社會學的現實土壤！幾乎所有的例子都圍繞著一些非常純粹的、教科書式的場景，比如“男性/女性的平均收入差異”、“教育水平與工作滿意度的綫性關係”。這些例子雖然有助於理解基本概念，但對於我正在進行的人口流動與城市化研究來說，幾乎沒有任何參考價值。我花瞭大量時間試圖將書中的公式套用到我自己的多層嵌套數據結構上，結果發現，書裏根本沒有覆蓋這類復雜的模型。作者似乎完全忽視瞭社會現象的異質性和情境依賴性。結果就是，我學完瞭一套工具箱，卻發現裏麵裝的都是針對木頭的錘子和鋸子，而我需要處理的卻是石頭和金屬。購買這本書，我原本期待的是能解決我手上的實際問題，現在看來，我可能需要再找一本專門針對高級計量方法或特定社會學應用的書籍來補充。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容組織結構非常老派，基本上是按照傳統的統計學分支綫索來鋪陳的，缺乏與當代社會學研究熱點和新興技術（比如大數據分析或機器學習在社會科學中的應用）的結閤。它就像是一份沉甸甸的曆史文獻，詳盡地記錄瞭上世紀中葉統計學的主流思想，但對於我們現在麵臨的許多實際研究挑戰，它提供的解決方案顯得有些力不從心。舉個例子，書中關於缺失數據處理的部分，講解的無非是幾種比較基礎的插補方法，對於多重插補（Multiple Imputation）的深入探討卻很膚淺。在實際操作中，我們更多依賴的是統計軟件包自動生成的報告，而這本書卻過於注重手推公式的證明過程，實用性打瞭摺扣。我更希望看到的是，如何將這些理論工具靈活地應用於復雜的、非標準化的社會調查數據中，而不是停留在純粹的理論構建層麵。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的翻譯質量是最大的攔路虎。很多社會學和統計學術語的翻譯都顯得非常生硬和不一緻。同一個英文術語，在不同的章節裏可能會被翻譯成好幾個不同的中文詞匯，這對於習慣瞭統一術語的讀者來說，造成瞭極大的閱讀障礙和理解混亂。比如，某些地方用“變異性”來對應Variability，另一些地方又用瞭“離散程度”，這讓人非常睏惑，到底哪個纔是作者的原意？更嚴重的是，一些關鍵的數學推導過程中的邏輯連接詞翻譯得非常拗口，使得原本就復雜的證明過程變得更加晦澀難懂。我甚至不得不時常對照英文原版來核對一些關鍵的定義和定理的錶述，這極大地拖慢瞭我的學習進度。一本好的譯本應該能架起讀者和原著之間的橋梁，但這本譯著，給我的感覺更像是一堵高高的、布滿術語的牆。

評分☆☆☆☆☆

天呐，這本書的理論深度簡直讓人望而生畏！初拿到手的時候，我滿懷期待，想著能係統學習一下社會科學研究中的量化方法。但翻開第一章，我就被那些密密麻麻的數學公式和抽象概念給鎮住瞭。作者似乎默認讀者已經對概率論和高等數學瞭如指掌，上來就拋齣一堆復雜的假設檢驗和迴歸模型，完全沒有給新手留齣緩衝地帶。我花瞭整整一個周末的時間，試圖搞懂最小二乘法背後的邏輯，結果還是感覺像在霧裏看花。這本書的優點是覆蓋麵廣，幾乎涵蓋瞭統計學的方方麵麵，但代價就是，它犧牲瞭對初學者的友好性。我強烈建議，如果你不是統計學專業齣身，或者已經有紮實的數學基礎，最好先找一本更入門級的教材過渡一下。否則，你很可能會像我一樣，在第一道坎上就心灰意冷，最終不瞭瞭之。那種挫敗感，唉，真是刻骨銘心。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和印刷質量實在是太差瞭，簡直是對經典教材的一種褻瀆。內頁的紙張泛黃，字跡邊緣模糊不清，很多圖錶都印得黑乎乎一片，完全看不齣細節。尤其是那些需要仔細辨認的統計分布圖，簡直是災難現場！我本來就是個視覺學習者，看到這樣的排版，學習效率直綫下降。更讓人抓狂的是，書中的索引係統做得極其混亂，想查找某個特定的統計術語，簡直比大海撈針還難。有時候我明明記得某個概念在這個章節齣現過，但翻遍瞭相關部分也找不到明確的標記。對於一本經常需要查閱的工具書來說，這簡直是不可原諒的疏忽。如果不是迫不得已，我真想立刻把它扔進迴收站，換一本清晰明瞭的精裝本。希望未來的再版能徹底改進一下裝幀設計，畢竟內容是好的，但外在的呈現方式也太讓人失望瞭。

評分☆☆☆☆☆

很好很好啊

評分☆☆☆☆☆

老同學推薦的，是社會學研究的必讀書和工具書。好好看看。

評分☆☆☆☆☆

這本書是數理基礎不好的文科讀者學習統計學的好書，通俗、簡明，又不失專業水平！

評分☆☆☆☆☆

很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好

評分☆☆☆☆☆

很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好

評分☆☆☆☆☆

國外的中譯本，思想不錯，而且補充瞭很多的知識，超贊

評分☆☆☆☆☆

國內教育文理分離，因此社會科學的方法論教材還是老外靠得住。

評分☆☆☆☆☆

不錯書很好，發書速度不錯

評分☆☆☆☆☆

很好很好啊