分析复杂调查数据(第2版)/格致方法定量研究系列 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 李殷卨，罗纳德·N.福索佛，主编：吴晓刚，译者：张卓妮 编

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• 定量研究
• 调查数据
• 复杂数据
• 统计分析
• 格致方法
• 数据分析
• 研究方法
• 社会科学
• 统计建模
• 数据挖掘

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出版社： 上海世纪格致

ISBN：9787543221215

商品编码：1028038077

开本：32

出版时间：2012-07-01

基本信息

• 商品名称：分析复杂调查数据(第2版)/格致方法定量研究系列
• 作者：(美)李殷卨//罗纳德·N.福索佛|主编:吴晓刚|译者:张卓妮
• 定价：15
• 出版社：上海世纪格致
• ISBN号：9787543221215

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2012-07-01
• 印刷时间：2012-07-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：32开
• 包装：平装
• 页数：150
• 字数：103千字

编辑推荐语

作者李殷卨和罗纳德·N.福索佛在《分析复杂调查数据》开头先回顾了调查抽样设计常见的类型，并通过解释什幺足抽样权重及其如何产生和调整，揭开了抽样权重的神秘面纱。然后他们详细讨论了方差估计以及考虑抽样权重后的复杂截面调查数据的初级和多变量分析等主要问题。他们重点关注了基于设计的方法，这种方法直接在分析中涉及抽样设计（虽然他们也讨论了基于模型的视角，该视角在某些分析中能扩充基于设计的方法），他们还以流行的软件为例阐释了这种方法的使用。读者将会在以样本为基础作出统计推断的实践中发现本书的巨大益处。

目录

序
**章 概论
第2章 抽样设计和调查数据
**节 抽样方法的种类
第2节 调查数据的属性
第3节 调查数据的另一种不同看法
第3章 分析调查数据的复杂性
**节 调整不同的代表性：权重
第2节 用事后分层的方法加权
第3节 在追踪调查中调整权重
第4节 评估**度的得失：设计效应
第5节 调查数据分析中抽样权重的使用
第4章 方差估计的策略
**节 复合抽样：一种通用的方法
第2节 对称重复抽样
第3节 “折叠式”重复抽样
第4节 自主抽样法
第5节 泰勒级数法（线性化）
第5章 调查数据分析的准备
**节 调查分析的数据要求
第2节 预备性分析的重要性
第3节 方差估计方法的选择
第4节 可用的计算资源
第5节 创建复合权重
第6节 寻找合适的调查数据分析的模型
第6章 调查数据分析的操作
**节 预备性分析的策略
第2节 描述性分析
第3节 线性回归分析
第4节 列联表分析
第5节 1ogistic回归分析
第6节 其他1ogistic回归模型
第7节 基于设计和基于模型的分析
第7章 总结
注释
参考文献
译名对照表

超越表象：深入理解现代社会数据背后的逻辑 书籍简介 本书旨在引导读者穿越现代社会数据分析的迷雾，从更宏观、更具洞察力的角度理解和应用数据驱动的决策过程。它并非局限于某一特定领域的统计方法，而是致力于构建一套全面的、跨学科的思维框架，用以驾驭信息爆炸时代所产生的海量、多维度、且往往充满噪声的复杂数据集。 在当今世界，数据不再是简单的记录，而是社会、经济、技术乃至个体行为的复杂映射。简单的线性回归或描述性统计已无法揭示隐藏在这些数据背后的真实驱动力。本书将数据分析提升到“洞察工程”的层面，强调从数据采集的初始设计、到清洗转换的细致打磨，再到高级模型构建和结果解释的全过程的严谨性与批判性思维。 核心理念：从“数据点”到“系统理解” 本书的核心不在于教授读者如何熟练操作某一特定软件的按钮，而在于培养一种“数据感知力”——即识别数据结构、理解数据生成过程，并据此选择最恰当分析工具的能力。我们认为，任何统计模型都是对现实世界的一种简化描述，理解这种简化的代价与适用边界，远比模型本身复杂程度更重要。 第一部分：数据哲思与设计伦理 在深入技术细节之前，本书首先探讨了数据分析的哲学基础与伦理边界。我们审视了“客观性”的假设在社会科学数据采集中的局限性。数据不仅仅是数字，它们承载着历史、权力结构和社会语境。 研究设计的重塑： 讨论了如何设计能够有效捕捉因果关系而非仅仅相关性的研究方案。重点剖析了随机对照试验（RCT）的替代方案，如准实验设计（Quasi-Experimental Designs）的严谨应用，包括断点回归（Regression Discontinuity）、工具变量（Instrumental Variables）和倾向得分匹配（Propensity Score Matching）在现实世界限制下的精确实施。 测量偏差的辨识： 详述了系统性测量偏差（Systematic Measurement Bias）的类型，从问卷设计中的措辞陷阱到传感器漂移（Sensor Drift）对物理测量的影响。如何通过多源数据三角测量法（Triangulation）来验证测量的可靠性，是本部分的关键议题。 数据素养与批判性解读： 强调了对原始数据来源、抽样策略的深度质疑。介绍如何识别“幸存者偏差”、“观察者效应”以及数据叙事中的选择性呈现。 第二部分：高维数据的结构化与降维艺术 现代数据往往具有数百甚至数千个变量，这种“高维度诅咒”对传统统计方法构成了严峻挑战。本部分聚焦于如何高效、有意义地管理和简化这些复杂结构。 特征工程的创造力： 不再将特征工程视为单纯的技术操作，而是将其视为连接领域知识与数学模型的桥梁。深入探讨如何基于领域知识构建交互项、多项式项以及非线性变换，以更真实地反映潜在机制。 潜变量的揭示： 专注于探索数据背后的潜在因子（Latent Factors）。系统梳理了因子分析（Factor Analysis）与结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）的最新进展，特别是处理非正态分布数据和测量误差的先进技术。讲解如何使用验证性因子分析（CFA）来确认理论模型与观测数据之间的拟合程度。 正则化与模型选择的智慧： 详细阐述了Lasso, Ridge, Elastic Net等正则化方法，不仅作为防止过拟合的工具，更作为一种自动化的特征选择机制。讨论了信息准则（如AIC/BIC）在复杂模型比较中的局限性，并引入交叉验证（Cross-Validation）在模型泛化能力评估中的核心地位。 第三部分：时间序列与动态系统建模 现实世界是动态演化的，静态快照分析不足以捕捉事件的发生机制和长期影响。本部分转向处理具有时间依赖性的复杂数据。 因果链的追踪： 深入研究自回归积分滑动平均模型（ARIMA）的扩展形式，特别是向量自回归模型（VAR）在分析多个相互作用的时间序列中的应用。强调协整（Cointegration）检验对于识别长期稳定关系的必要性。 面板数据的深度挖掘： 针对固定效应（Fixed Effects）和随机效应（Random Effects）模型的选择标准进行详尽分析，并引入更强大的动态面板数据方法，如广义矩估计（GMM），以解决内生性问题，从而更接近真实的因果推断。 事件历史分析（Survival Analysis）： 不仅关注“是否发生”，更关注“何时发生”。介绍Kaplan-Meier估计、Cox比例风险模型及其在处理删失数据（Censored Data）时的稳健性。 第四部分：复杂关系的机器学习与可解释性 本书承认现代机器学习算法（ML）在预测精度上的优势，但坚决主张预测模型必须服务于解释目的。我们致力于弥合高精度预测与透明可解释性之间的鸿沟。 非线性决策边界的构建： 探讨了梯度提升机（GBM）和随机森林（Random Forest）等集成方法的内在工作原理，以及它们如何有效捕捉高阶非线性关系。 后模型解释（Post-Hoc Explainability）： 重点介绍如何“打开黑箱”。详细讲解了LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）和SHAP（SHapley Additive exPlanations）值的工作机制，使用户能够量化单个特征对特定预测结果的贡献度。 模型稳健性与对抗性测试： 强调模型在面对轻微数据扰动时的敏感性。介绍通过“对抗性攻击”思路来测试模型边界，确保模型在现实部署中的可靠性。 总结：从工具到思维的跃迁 本书的最终目标是使读者能够自信地处理任何规模和复杂度的研究问题。它要求分析师不仅是技术的执行者，更是研究设计的战略家、数据生态的批判者以及模型结果的诚实阐释者。通过掌握这些跨越统计学、计算机科学和领域知识的综合技能，读者将能有效地从复杂数据中提取出既精确又具有实际指导意义的知识。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感受，更像是在一次充满挑战但最终硕果累累的探索之旅。作者在书中对于“模型选择”的论述，简直是点睛之笔。以往我可能只是机械地套用某个模型，却不知道为何要选择它，也不知道选择它之后可能带来的潜在问题。这本书让我明白了，模型并非万能，选择合适的模型需要我们对研究问题、数据特性以及理论基础有深入的理解。它提供了一套系统性的方法论，从检验模型假设的有效性，到评估模型拟合的优劣，再到对模型结果的审慎解读，每一个环节都详尽而有说服力。特别是关于“模型稳健性检验”的部分，让我意识到，单一的模型结果并不能完全令人信服，我们需要通过多种方法进行交叉验证，以确保结论的可靠性。书中对一些高级统计方法的介绍，虽然初看有些难度，但在作者清晰的讲解和大量的示例辅助下，逐渐变得易于理解。我尤其对书中关于“异常值处理”和“缺失数据填充”的策略印象深刻，这在实际研究中是绕不开的难题，而这本书提供了多种实用且各有侧重的解决方案，并分析了它们的优缺点。这本书的价值，不仅仅在于它传授了多少统计技术，更在于它培养了我们一种批判性思考和严谨求证的研究精神。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，更像是一次醍醐灌顶的学术对话。作者以一种非常严谨但又不失亲切的方式，引导我深入思考“何为复杂数据”。我之前可能只是将“复杂”理解为数据量大或者变量多，但这本书让我认识到，复杂性更多地体现在数据背后的结构、关系以及动态变化。书中对于“时间序列分析”和“面板数据分析”的讲解，尤其令我印象深刻。它们教会我如何处理具有时间维度和个体维度的数据，如何捕捉变量随时间的变化趋势以及不同个体之间的差异。这对于我理解社会现象的动态演变，提供了有力的分析工具。我非常欣赏作者在书中对于“贝叶斯统计”的介绍，虽然我之前对这个领域知之甚少，但作者用清晰的逻辑和生动的例子，让我看到了贝叶斯方法在处理不确定性、 Incorporating prior information 方面的独特优势。这本书不仅提供了分析方法，更传递了一种“精益求精”的研究态度，它鼓励我去质疑，去探索，去不断挑战现有认知，从而在复杂的数据中，发现那些隐藏的、有价值的真理。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我真的感觉像是开启了一扇新世界的大门！作为一名刚接触定量研究不久的学生，之前面对海量、琐碎的数据时，常常感到力不从心，不知从何下手。这本书的出现，简直是及时雨。它没有一开始就抛出一堆枯燥的统计公式，而是从一个非常宏观的视角，教会我如何“理解”数据，而不是仅仅“处理”数据。书中对“复杂性”这个概念的拆解，让我茅塞顿开。原来，那些看似杂乱无章的变量之间，可能隐藏着深刻的联系，而我们的任务，就是通过系统的方法去揭示它们。作者以一种非常接地气的方式，循序渐进地介绍了各种分析工具的适用场景和背后的逻辑，比如在处理多重共线性问题时，是如何一步步排除干扰，找到真正影响结果的关键因素。而且，书中穿插的案例分析，更是将理论与实践完美结合，让我能清晰地看到，那些抽象的分析方法，在实际研究中是如何发挥作用，解决实际问题的。我尤其喜欢作者对于研究设计中“因果推断”的讨论，这部分内容让我对如何设计一个严谨的实证研究有了更深刻的认识，避免了许多常见的陷阱。总而言之，这本书对于新手来说，绝对是一本不可多得的入门指南，它教会我的不仅仅是技巧，更是思维方式的转变。

评分☆☆☆☆☆

这本书对我最大的价值在于，它彻底颠覆了我对“数据分析”的固有认知。我之前总觉得分析数据就是做一些数学计算，找出一些统计上的相关性，然后得出结论。但这本书让我明白，真正的复杂数据分析，是一个贯穿整个研究过程的、充满智慧的系统工程。它从研究问题的界定、理论框架的构建，就开始为后续的数据分析奠定基础。书中关于“测量误差”和“信效度”的讨论，让我意识到，我们手中的数据并非完美无瑕，如何处理好这些“不完美”，直接影响到研究的质量。我非常欣赏作者在书中对于“数据可视化”的强调。很多时候，通过恰当的可视化手段，我们能更直观地发现数据中的模式和规律，也更容易将复杂的分析结果呈现给他人。书中列举的各种图表类型，以及它们在不同场景下的应用，给我提供了宝贵的借鉴。此外，作者对“因果模型”的深入探讨，让我看到了超越简单相关性分析的更高层次的追求。理解了那些复杂的模型背后所蕴含的逻辑，让我更加敬畏数据，也更加清晰地认识到，如何在复杂的数据海洋中，找到真正有意义的“航标”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，就像是跟随一位经验丰富的老船长，在波涛汹涌的数据之海中航行。它没有给我廉价的“速成秘籍”，而是教会我如何“掌握航海术”。作者在书中关于“数据预处理”的细致讲解，让我明白了“垃圾进，垃圾出”的道理。那些看似繁琐的数据清洗、转换和标准化步骤，实则是保证后续分析结果可靠性的基石。我特别喜欢作者对于“特征工程”的阐释，这部分内容让我看到了如何从原始数据中“创造”出更有信息量的变量，从而提升模型的预测能力和解释力。书中对多种“降维技术”的介绍，也让我大开眼界。面对高维度数据时，如何有效地降低维度，避免“维度灾难”，这本书提供了一系列行之有效的方法，并分析了它们的适用性。更让我受益匪浅的是，作者在书中反复强调了“模型解释性”的重要性。很多时候，一个具有高度预测能力的“黑箱模型”，可能不如一个解释性强、易于理解的模型更有价值，尤其是在社会科学研究领域。这本书让我明白了，数据分析的最终目的，是服务于我们对现实世界的理解和洞察。