数据分析与统计建模：社科研究中的统计学方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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施锡铨，范正绮 著

图书标签:

• 数据分析
• 统计建模
• 社科研究
• 统计学方法
• 社会科学
• 研究方法
• 量化研究
• 数据挖掘
• 统计推断
• 回归分析

出版社： 上海人民出版社 ，

ISBN：9787208073623

版次：1

商品编码：10147827

包装：平装

丛书名： 社会科学研究方法系列

开本：16开

出版时间：2007-09-01

用纸：胶版纸

页数：406

字数：432000

内容简介

　　当现实中纷繁复杂的数据罗列在我们面前时，如何找出一个有效的分析方法、建立一个拟和度较优的模型、有机结合定量与定性两种基本的研究方法，对我们分析现有数据，预测未来趋势都有至关重要的意义。这本《数据分析与统计建模》就是适合社科类研究生使用的有关统计建模的工具书。本书避开繁复的数学推导，以通俗易懂的方式让学生学会统计学方法，尤其是学会计算机统计软件的应用以及输出结果的分析。

目录

前言
第一篇 数据分析的图方法
第1章 一维样本数据的分布
1.1 各国人均GNI数据
1.2 散点图（一维）
1.3 分位数图
1.4 盒须图
1.5 对称性
1.6 直方图
1.7 茎叶图
1.8 密度函数图
第2章 数据分布的比较
2.1 经验分位数—经验分位数图
2.2 数据的各种分布图比较
2.3 开槽的盒须图
第3章 二维数据的图示统计
3.1 散点图
3.2 例题
3.3 因变量y与自变量z之间依存关系的研究方法
3.4 二维数据的频数表示
第二篇 经典统计推断
第4章 样本平均数的比较
4.1 单样本检验
4.2 两样本的平均数比较
4.3 成对数据的两样本t-检验
第5章 关于方差的推断与检验
5.1 X2-检验统计量
5.2 比较两总体方差的F检验
第6章 多样本均值比较
6.1 单因素方差分析
6.2 多重比较——Tukey—Cramer方法
6.3 单因素方差分析的案例
6.4 随机化区组设计
6.5 双因素方差分析
第7章 回归模型
7.1 二元线性回归
7.2 多元线性回归
7.3 例题及计算机操作
7.4 回归模型的有效性
7.5 回归方程用于预测
7.6 多元回归模型的建立
7.7 回归建模步骤
第三篇 属性数据分析
第8章 社会科学研究中的属性数据
8.1 属性变量的定义
8.2 为何研究属性数据的统计分析
8.3 属性数据的分类
8.4 以不同的视角观察社会科学研究中的属性数据
8.5 属性数据的图或表格表示方法
8.6 关于比例的显著性检验
第9章 回归模型——logistic回归与Pmbit模型
9.1 虚拟变量的引进
9.2 二值数据的logistic回归模型
9.3 Probit模型及双对数模型
9.4 因变量具有两个以上选择时的模型
第10章 列联表及其建模
第四篇 非参数统计
第11章 两样本比较的秩检验
第12章 多样本比较的非参数方法
第13章 检验随机性与独立性
第五篇 时间序列分析
第14章 时序分析中的外推与分解模型
第15章 时间序列的分量分解
第16章 ARIMA模型
第17章 Box-Jenkins建模
第18章 季节Box-Jenkins模型
参考书目

前言/序言

洞察社会脉络：社会科学研究方法论精粹 在浩瀚的社会科学研究领域，严谨的方法论是抵达真理彼岸的唯一舟楫。本书并非关于统计学在社会科学中的具体应用，而是深入探讨社会科学研究方法论的基石，解析研究设计、理论构建、数据收集与分析的底层逻辑，为研究者提供一套系统而普适的认知框架。我们将一起拨开迷雾，理解科学研究的本质，提升研究的深度与广度。 第一章：探寻社会之谜：研究问题的确立与理论的孕育 任何一项有意义的研究都始于一个引人深思的问题。本章将引导读者认识如何从纷繁复杂的社会现象中提炼出具有研究价值的问题。我们将审视现有文献，识别研究空白，并探讨如何将直觉、观察与理论洞见转化为可操作的研究问题。更重要的是，我们将深入研究理论在社会科学研究中的核心作用。理论并非空中楼阁，而是对社会现象的解释性框架。本书将阐述如何理解、构建、检验和修正理论。我们将探讨不同类型的理论，如描述性理论、解释性理论和预测性理论，以及它们在研究过程中的功能。通过对理论与经验之间辩证关系的深入剖析，读者将学会如何构建坚实的理论基础，为研究提供清晰的方向和深刻的解释力。我们将强调，一个好的研究问题，必须源于一个有力的理论关怀，并能够有力地回应或挑战现有理论。 第二章：设计的艺术：研究设计的类型与原则 研究设计是研究的蓝图，它决定了研究能否有效地回答研究问题，并确保结果的有效性和可靠性。本章将系统梳理社会科学研究中常见的几种设计范式。我们将详细介绍实验研究的设计，包括随机对照试验（RCTs）的原理、实施要点以及其在因果推断中的优势。同时，我们也将探讨准实验设计，分析其在现实世界中因条件限制而无法进行完全随机化的场景下的应用策略。 此外，本章将重点阐述非实验研究设计的多种形式。我们将深入研究横断面研究（cross-sectional studies）的设计，分析其在描述现象、发现相关性方面的价值，同时也指出其在确定因果关系上的局限性。接着，我们将详细探讨纵向研究（longitudinal studies）的设计，包括追踪研究（panel studies）和同期群研究（cohort studies），阐释其捕捉时间动态、分析变化趋势和推断因果过程的能力。 案例研究（case studies）作为一种深入探索特定现象的设计，也将成为本章的重点。我们将讨论如何选择有代表性的案例，如何进行多源数据的收集与整合，以及如何从中提炼出普遍性的规律。 除了不同类型的设计，本章还将深入探讨研究设计的核心原则，如内部效度（internal validity）和外部效度（external validity）。我们将分析影响这些效度的各种威胁，并提出相应的控制和增强策略。例如，在实验设计中，我们会讨论如何通过随机化、设置控制组、实施盲法等方式提高内部效度；在普遍性研究中，我们会探讨如何通过抽样方法、情境控制等来提高外部效度。研究者将学会如何根据具体的研究问题、资源和伦理考量，选择最恰当的研究设计，并最大限度地保证研究的严谨性。 第三章：数据之源：定性与定量数据的收集方法 数据是研究的血液，其质量直接关系到研究的生命力。本章将全面介绍社会科学研究中常用的定性与定量数据收集方法。 在定量数据收集方面，我们将详细阐述问卷调查的设计与实施。这包括问卷结构的构建、问题措辞的斟酌、量表的选择与设计（如李克特量表、语义差异量表等）、以及预测试的重要性。我们还将探讨各种抽样技术，如概率抽样（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样）和非概率抽样（方便抽样、判断抽样、配额抽样、滚雪球抽样），分析它们各自的适用场景、优缺点及潜在偏差。 对于定性数据收集，我们将深入探讨访谈法的技巧与实践。这包括结构化访谈、半结构化访谈和非结构化访谈的不同形式，以及如何设计有效的访谈提纲，建立融洽的访谈关系，并进行有效的访谈记录。 焦点小组（focus groups）作为一种集体访谈形式，也将得到详细介绍，分析其在探索群体观点、激发深层讨论方面的独特价值。 参与式观察（participant observation）是民族志研究等领域的核心方法。本章将阐述研究者如何融入研究对象的生活情境，通过亲身参与和深入观察来收集丰富而真实的定性数据。 文献研究（documentary research）是所有研究的基础，本章将强调如何系统地检索、评估和使用二手文献，以及如何进行一手文献资料的收集，例如政府报告、历史档案、个人日记等。 此外，本章还将讨论如何整合定性和定量数据收集方法，以实现研究的优势互补，例如通过定性访谈来帮助设计更好的定量问卷，或者通过定量分析来为定性研究提供更广泛的背景。我们将强调数据收集的伦理考量，如知情同意、隐私保护和数据保密，确保研究的合法性和道德性。 第四章：意义的解码：定性数据分析的路径 定性数据以其丰富性、细致性和情境性，为我们理解复杂的社会现象提供了独特的视角。本章将聚焦于定性数据的分析方法，帮助研究者从文本、访谈记录、观察笔记等非结构化数据中提炼出有意义的洞察。 我们将首先介绍内容分析（content analysis）。这包括如何对文本数据进行编码，识别主题、模式和概念。我们将区分定性内容分析和定量内容分析（虽然本书不侧重定量，但提及此处是为了更全面的介绍），并阐述定性内容分析在识别意义、叙事结构和话语模式方面的应用。 扎根理论（grounded theory）作为一种从数据中生成理论的方法，也将成为本章的重点。我们将详细讲解扎根理论的开放性编码、轴心性编码和选择性编码的流程，以及如何在数据分析过程中不断迭代、修正和完善理论。 叙事分析（narrative analysis）将帮助研究者理解个体或群体如何通过讲述故事来构建其身份、经验和意义。我们将探讨不同类型的叙事结构，以及如何分析故事的内容、形式和功能。 话语分析（discourse analysis）则侧重于研究语言在社会互动中的作用，分析语言如何构建权力关系、意识形态和身份认同。我们将介绍不同的话语分析流派，如批判性话语分析（critical discourse analysis），以及如何分析文本的语言特征、结构和语境。 本书还将介绍主题分析（thematic analysis），这是一种灵活且易于理解的方法，用于识别、分析和报告数据中反复出现的主题。我们将阐述如何从数据中识别潜在主题，如何定义和命名这些主题，以及如何通过具体的例子来支持每个主题。 在整个章节中，我们将强调定性数据分析的迭代性和反思性。研究者需要不断地在数据、编码和理论之间穿梭，保持批判性的自我反思，并认识到分析过程的主观性，同时也要努力追求结果的客观性和可信度。我们会讨论如何通过“三角互证”（triangulation）等方法来增强定性研究的严谨性。 第五章：模式的显现：定量数据分析的基础 虽然本书不专注于统计建模，但理解定量数据分析的基本原理，是社会科学研究者不可或缺的素养。本章将为读者构建一个清晰的定量数据分析的认知框架，侧重于数据准备、描述性分析和初步的推论性分析思路。 我们将从数据清洗与整理入手，这是定量分析的首要步骤。研究者需要学会如何处理缺失值、异常值，如何进行数据转换（如对数转换、平方根转换），以及如何确保数据的准确性和一致性。 接着，我们将介绍描述性统计（descriptive statistics）。这包括集中趋势的度量（均值、中位数、众数）、离散程度的度量（方差、标准差、全距）以及频数分布的呈现。我们将解释这些统计量如何帮助我们概括和理解数据集的整体特征。 我们将探讨数据可视化的重要性，并介绍常见的图表类型，如柱状图、折线图、散点图、箱线图等。通过恰当的可视化，研究者能够更直观地发现数据中的模式、趋势和异常。 在推论性统计（inferential statistics）的初步介绍中，我们将解释其核心目标：从样本数据推断总体特征。我们将简要提及假设检验（hypothesis testing）的基本逻辑，包括零假设（null hypothesis）和备选假设（alternative hypothesis）的设定，以及P值（p-value）在判断统计显著性时的作用。 我们还将介绍相关性分析（correlation analysis），理解变量之间的线性关系强度和方向。例如，Pearson相关系数将得到说明，并解释其适用条件。 此外，我们还会触及抽样分布（sampling distribution）的概念，以及中心极限定理（Central Limit Theorem）在统计推断中的基础性作用。 本章的重点在于建立对定量数据分析流程的宏观理解，以及掌握描述性分析和初步探索性分析的基本工具，为读者后续深入学习统计建模打下基础，并能更好地理解和评估他人的定量研究成果。我们强调，理解这些基本概念，有助于研究者更审慎地对待数据，并避免在分析过程中产生误导性的结论。 第六章：研究的严谨性：信度、效度与伦理 任何科学研究的价值都离不开严谨的质量控制和高尚的伦理操守。本章将聚焦于提升研究质量的关键要素：信度（reliability）和效度（validity），以及贯穿于研究全过程的伦理考量。 信度衡量的是测量工具或研究过程的一致性与稳定性。我们将探讨不同类型的信度，如重测信度（test-retest reliability），分析同一测量工具在不同时间点测量同一对象时结果的一致性；复本信度（parallel-forms reliability），关注不同形式的测量工具测量同一概念时的结果一致性；内在一致性信度（internal consistency reliability），如Cronbach's alpha系数，用于评估量表中各个条目之间的一致性；以及评分者信度（inter-rater reliability），考察不同观察者或评分者对同一现象进行评估时的一致性。我们将讨论影响信度的因素，以及如何通过改进测量工具和研究流程来提高信度。 效度则关注测量工具或研究是否真正测量了它应该测量的内容，以及研究结果是否能准确地反映现实。我们将深入讲解不同类型的效度： 内容效度（content validity）：测量工具是否涵盖了所研究概念的所有重要方面。 准则效度（criterion validity）：测量结果与某一外部标准（准则）的关联程度。这又分为同时效度（concurrent validity）（测量结果与当前准则的相关性）和预测效度（predictive validity）（测量结果对未来行为或结果的预测能力）。 构念效度（construct validity）：测量工具是否能准确地测量理论上的构念。这包括聚合效度（convergent validity）（测量结果与理论上应相关的其他构念测量结果高度相关）和区分效度（discriminant validity）（测量结果与理论上不相关的其他构念测量结果相关性低）。 表面效度（face validity）：测量工具表面上看起来是否与测量目的相关（这是一种最弱的效度，但有时也具有一定的参考价值）。 我们将强调，信度和效度是相互关联的，高信度是高效度的必要条件，但并非充分条件。 在研究伦理方面，本章将从根本上强调对研究对象的尊重和保护。我们将详细讨论知情同意（informed consent）的原则，包括向研究对象充分说明研究目的、程序、潜在风险和益处，以及其自由参与和随时退出的权利。我们将探讨隐私保护（privacy）和数据保密（confidentiality）的重要性，以及如何采取技术和管理措施来保护研究对象的个人信息。 对于可能涉及的伤害最小化原则（minimization of harm），我们将分析如何在研究设计和实施中识别和规避潜在的心理、社会或身体伤害。此外，对于特殊人群（如儿童、囚犯、精神障碍者）的研究，我们将探讨其特殊的伦理考量和保护机制。 最后，本章还将讨论研究诚信（research integrity），包括避免学术不端行为，如数据伪造、篡改、剽窃等，以及如何准确报告研究结果，包括成功和失败的发现。研究者将学会如何在追求知识的同时，承担起对社会和个体应有的道德责任，确保研究的科学价值和人文关怀并存。 结语：迈向严谨的社会科学探索之旅 社会科学研究是一场永无止境的探索，它要求研究者既要有敏锐的洞察力，又要有严谨的科学精神。本书并非提供一套具体的“如何做”的技巧，而是旨在构建一个关于研究方法论的宏观理解框架。它强调了研究问题的确立、理论的构建、设计的重要性、数据收集的质量、分析的逻辑以及贯穿始终的伦理考量。 掌握了这些方法论的基石，研究者便能以更清晰的思路、更审慎的态度去设计和执行研究，从而产出更具深度、更可信赖的学术成果。无论您是初涉社科研究的学生，还是经验丰富的学者，希望本书都能为您提供有益的启迪，助您在这场洞察社会脉络的探索之旅中，不断前行，抵达更远的彼岸。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书给我带来的最深刻印象，是它对统计学“哲学基础”的强调，而非其“应用工具箱”的构建。作者对统计推断的本质，即如何从样本推广到总体，进行了非常细致的哲学思辨，这一点在很多应用性极强的统计教材中是被忽略的。这种对严谨逻辑的坚守，无疑提升了读者的学术素养。然而，作为一名急需产出研究报告的社会工作专业人士，我更关注的是如何快速、高效地将数据转化为有说服力的论证。这本书在“统计假设检验的逻辑框架”上花费了百分之七十的篇幅，而在如何使用SPSS或Stata对实际数据集进行多层模型拟合，并对模型参数进行有意义的社会学解释时，却显得力不从心。对于我这样的应用型研究者来说，这本书更像是一份需要放在案头随时查阅的“统计学词典”，而不是一本可以指导我完成从数据导入到最终报告撰写的“操作手册”。它提供了丰富的背景知识，但缺少了关键的、能跨越鸿沟的“实践桥梁”。

评分☆☆☆☆☆

这部作品的叙事节奏把握得相当稳健，但这种稳健性有时却牺牲了对前沿统计工具的及时更新。我注意到，书中对经典回归模型的讨论占了相当大的比重，详细阐述了多重共线性、异方差性这些经典计量经济学中经常遇到的问题，并且提供了大量的数学证明来支撑其结论，这对于需要扎实理论功底的硕博研究生来说是极好的参考。然而，在现今社科研究越来越依赖于大数据和复杂数据结构（如时间序列、网络数据）的背景下，书中对时间序列分析的提及显得过于概括，对生存分析的介绍也停留在基础的Kaplan-Meier曲线层面，完全没有触及到Cox比例风险模型的深入应用或解释变量的动态交互作用。总的来说，这本书更像是一本为1990年代社会学研究量身定制的教科书，虽然其内功深厚，但在跟上21世纪数据科学浪潮方面，确实显得步履蹒跚，缺少了对R或Python等现代统计软件生态的充分整合与展示。

评分☆☆☆☆☆

这本书的篇幅十分可观，其详尽程度令人佩服，几乎将一门基础统计学的课程内容囊括无遗。我特别欣赏作者在讨论测量误差时所花费的心力，详细区分了随机误差和系统误差的来源，并讨论了信度和效度的问题，这对于人文社科领域中概念操作化的复杂性来说，是至关重要的提醒。但这种百科全书式的覆盖，也带来了阅读上的挑战——结构过于庞大，重点不够突出。有时候，我需要花费大量时间去穿过关于方差分析（ANOVA）的冗长铺垫，才能找到与我的研究设计略微相关的协方差分析（ANCOVA）的段落。更让我感到困惑的是，书中对“因果推断”这一社科研究的核心命题的处理方式，虽然提到了潜在结果框架，但更多的是以理论陈述为主，缺乏对工具变量（IV）、断点回归（RDD）等核心准实验方法的清晰流程图或代码示例，使得读者在面对真实世界中的混淆变量和选择偏差问题时，依然感到无从下手，仿佛只能停留在“认识问题”的层面。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名是《数据分析与统计建模：社科研究中的统计学方法》，但是读完之后，我发现它更像是一部深入浅出的统计学原理导论，对于那些期望在社会科学领域快速应用复杂模型的读者来说，可能会感到有些“用力过猛”地停留在基础概念的阐述上。例如，书中对假设检验的逻辑推导花费了大量的篇幅，从零开始构建了P值的理论框架，甚至详细对比了频率学派和贝叶斯学派在解释随机性上的哲学差异。对于初学者来说，这无疑提供了坚实的理论基石，但对于已经掌握了基本统计概念，急切希望了解如何运用结构方程模型（SEM）或多层线性模型（HLM）来处理社会调查数据的研究者而言，书中的实操案例和软件应用部分显得有些单薄，更多的是对软件输出结果的文字解读，而不是步骤拆解。我期望看到更多关于数据清洗、缺失值处理的实战技巧，以及在不同研究设计下如何选择最恰当的模型进行因果推断的案例分析，这本书在这方面的覆盖度相对较弱，更偏向于“教你如何思考统计问题”，而非“教你如何解决统计问题”。

评分☆☆☆☆☆

我尝试用这本书来指导我的一个关于政策评估的项目，但很快就发现，它在方法论的“深度”和“广度”之间走了一个非常保守的中庸之道。作者的文笔严谨，每一章节的逻辑衔接都非常清晰，不会让读者感到突兀或不知所措，这一点值得称赞，尤其是在解释中心极限定理和最大似然估计时，作者用类比的方式，使得抽象的概念变得具象化，这对于非数学背景的社科学生极具帮助。然而，当涉及到如何处理那些“不完美”的真实世界数据时，这本书提供的指导就显得捉襟见肘了。例如，当我的样本量较小，且观测值存在显著的组间异质性时，书中推荐的标准OLS模型结果让我心存疑虑，但后续更高级的贝叶斯层次模型或稳健回归方法的介绍却语焉不详，仿佛只是蜻蜓点水般带过。这本书似乎假设所有数据都是在理想化的、符合正态分布假设的条件下产生的，而这种理想化在实际的政治学或社会学田野调查中是极其罕见的。

评分☆☆☆☆☆

很好，对自己很有帮助。

评分☆☆☆☆☆

很好 要是折扣再多一点就好了

评分☆☆☆☆☆

内容是我想要的。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

媳妇买的，好评

评分☆☆☆☆☆

具备一定高数基础的人才能看

评分☆☆☆☆☆

很好，对自己很有帮助。

评分☆☆☆☆☆

13.打破内部信息封锁公司内一般有两种信息一种是公开的信息，如产量报表、人力资源状况、经营状况、市场销售额、利润状况另一种是不可公开的信息，如新产品开发计划、核心技术、重大投资决策。

评分☆☆☆☆☆

（1）让职业经理人清楚整体信息。

评分☆☆☆☆☆

以前是大鱼吃小鱼，而现在则是快鱼吃慢鱼，慢鱼被淘汰！世界变幻无常，商界更是风云诡谲，先人一步把握市场脉搏跳动，获得的将不仅是发展的先机。快鱼时代，快者生存。