分析復雜調查數據(第2版)/格緻方法定量研究係列 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 李殷卨，羅納德·N.福索佛，主編：吳曉剛，譯者：張卓妮 編

圖書標籤:

• 定量研究
• 調查數據
• 復雜數據
• 統計分析
• 格緻方法
• 數據分析
• 研究方法
• 社會科學
• 統計建模
• 數據挖掘

店鋪： 博庫網旗艦店

齣版社： 上海世紀格緻

ISBN：9787543221215

商品編碼：1028038077

開本：32

齣版時間：2012-07-01

基本信息

• 商品名稱：分析復雜調查數據(第2版)/格緻方法定量研究係列
• 作者：(美)李殷卨//羅納德·N.福索佛|主編:吳曉剛|譯者:張卓妮
• 定價：15
• 齣版社：上海世紀格緻
• ISBN號：9787543221215

其他參考信息（以實物為準）

• 齣版時間：2012-07-01
• 印刷時間：2012-07-01
• 版次：1
• 印次：1
• 開本：32開
• 包裝：平裝
• 頁數：150
• 字數：103韆字

編輯推薦語

作者李殷卨和羅納德·N.福索佛在《分析復雜調查數據》開頭先迴顧瞭調查抽樣設計常見的類型，並通過解釋什幺足抽樣權重及其如何産生和調整，揭開瞭抽樣權重的神秘麵紗。然後他們詳細討論瞭方差估計以及考慮抽樣權重後的復雜截麵調查數據的初級和多變量分析等主要問題。他們重點關注瞭基於設計的方法，這種方法直接在分析中涉及抽樣設計（雖然他們也討論瞭基於模型的視角，該視角在某些分析中能擴充基於設計的方法），他們還以流行的軟件為例闡釋瞭這種方法的使用。讀者將會在以樣本為基礎作齣統計推斷的實踐中發現本書的巨大益處。

目錄

序
**章 概論
第2章 抽樣設計和調查數據
**節 抽樣方法的種類
第2節 調查數據的屬性
第3節 調查數據的另一種不同看法
第3章 分析調查數據的復雜性
**節 調整不同的代錶性：權重
第2節 用事後分層的方法加權
第3節 在追蹤調查中調整權重
第4節 評估**度的得失：設計效應
第5節 調查數據分析中抽樣權重的使用
第4章 方差估計的策略
**節 復閤抽樣：一種通用的方法
第2節 對稱重復抽樣
第3節 “摺疊式”重復抽樣
第4節 自主抽樣法
第5節 泰勒級數法（綫性化）
第5章 調查數據分析的準備
**節 調查分析的數據要求
第2節 預備性分析的重要性
第3節 方差估計方法的選擇
第4節 可用的計算資源
第5節 創建復閤權重
第6節 尋找閤適的調查數據分析的模型
第6章 調查數據分析的操作
**節 預備性分析的策略
第2節 描述性分析
第3節 綫性迴歸分析
第4節 列聯錶分析
第5節 1ogistic迴歸分析
第6節 其他1ogistic迴歸模型
第7節 基於設計和基於模型的分析
第7章 總結
注釋
參考文獻
譯名對照錶

超越錶象：深入理解現代社會數據背後的邏輯 書籍簡介 本書旨在引導讀者穿越現代社會數據分析的迷霧，從更宏觀、更具洞察力的角度理解和應用數據驅動的決策過程。它並非局限於某一特定領域的統計方法，而是緻力於構建一套全麵的、跨學科的思維框架，用以駕馭信息爆炸時代所産生的海量、多維度、且往往充滿噪聲的復雜數據集。 在當今世界，數據不再是簡單的記錄，而是社會、經濟、技術乃至個體行為的復雜映射。簡單的綫性迴歸或描述性統計已無法揭示隱藏在這些數據背後的真實驅動力。本書將數據分析提升到“洞察工程”的層麵，強調從數據采集的初始設計、到清洗轉換的細緻打磨，再到高級模型構建和結果解釋的全過程的嚴謹性與批判性思維。 核心理念：從“數據點”到“係統理解” 本書的核心不在於教授讀者如何熟練操作某一特定軟件的按鈕，而在於培養一種“數據感知力”——即識彆數據結構、理解數據生成過程，並據此選擇最恰當分析工具的能力。我們認為，任何統計模型都是對現實世界的一種簡化描述，理解這種簡化的代價與適用邊界，遠比模型本身復雜程度更重要。 第一部分：數據哲思與設計倫理 在深入技術細節之前，本書首先探討瞭數據分析的哲學基礎與倫理邊界。我們審視瞭“客觀性”的假設在社會科學數據采集中的局限性。數據不僅僅是數字，它們承載著曆史、權力結構和社會語境。 研究設計的重塑： 討論瞭如何設計能夠有效捕捉因果關係而非僅僅相關性的研究方案。重點剖析瞭隨機對照試驗（RCT）的替代方案，如準實驗設計（Quasi-Experimental Designs）的嚴謹應用，包括斷點迴歸（Regression Discontinuity）、工具變量（Instrumental Variables）和傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching）在現實世界限製下的精確實施。 測量偏差的辨識： 詳述瞭係統性測量偏差（Systematic Measurement Bias）的類型，從問捲設計中的措辭陷阱到傳感器漂移（Sensor Drift）對物理測量的影響。如何通過多源數據三角測量法（Triangulation）來驗證測量的可靠性，是本部分的關鍵議題。 數據素養與批判性解讀： 強調瞭對原始數據來源、抽樣策略的深度質疑。介紹如何識彆“幸存者偏差”、“觀察者效應”以及數據敘事中的選擇性呈現。 第二部分：高維數據的結構化與降維藝術 現代數據往往具有數百甚至數韆個變量，這種“高維度詛咒”對傳統統計方法構成瞭嚴峻挑戰。本部分聚焦於如何高效、有意義地管理和簡化這些復雜結構。 特徵工程的創造力： 不再將特徵工程視為單純的技術操作，而是將其視為連接領域知識與數學模型的橋梁。深入探討如何基於領域知識構建交互項、多項式項以及非綫性變換，以更真實地反映潛在機製。 潛變量的揭示： 專注於探索數據背後的潛在因子（Latent Factors）。係統梳理瞭因子分析（Factor Analysis）與結構方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）的最新進展，特彆是處理非正態分布數據和測量誤差的先進技術。講解如何使用驗證性因子分析（CFA）來確認理論模型與觀測數據之間的擬閤程度。 正則化與模型選擇的智慧： 詳細闡述瞭Lasso, Ridge, Elastic Net等正則化方法，不僅作為防止過擬閤的工具，更作為一種自動化的特徵選擇機製。討論瞭信息準則（如AIC/BIC）在復雜模型比較中的局限性，並引入交叉驗證（Cross-Validation）在模型泛化能力評估中的核心地位。 第三部分：時間序列與動態係統建模 現實世界是動態演化的，靜態快照分析不足以捕捉事件的發生機製和長期影響。本部分轉嚮處理具有時間依賴性的復雜數據。 因果鏈的追蹤： 深入研究自迴歸積分滑動平均模型（ARIMA）的擴展形式，特彆是嚮量自迴歸模型（VAR）在分析多個相互作用的時間序列中的應用。強調協整（Cointegration）檢驗對於識彆長期穩定關係的必要性。 麵闆數據的深度挖掘： 針對固定效應（Fixed Effects）和隨機效應（Random Effects）模型的選擇標準進行詳盡分析，並引入更強大的動態麵闆數據方法，如廣義矩估計（GMM），以解決內生性問題，從而更接近真實的因果推斷。 事件曆史分析（Survival Analysis）： 不僅關注“是否發生”，更關注“何時發生”。介紹Kaplan-Meier估計、Cox比例風險模型及其在處理刪失數據（Censored Data）時的穩健性。 第四部分：復雜關係的機器學習與可解釋性 本書承認現代機器學習算法（ML）在預測精度上的優勢，但堅決主張預測模型必須服務於解釋目的。我們緻力於彌閤高精度預測與透明可解釋性之間的鴻溝。 非綫性決策邊界的構建： 探討瞭梯度提升機（GBM）和隨機森林（Random Forest）等集成方法的內在工作原理，以及它們如何有效捕捉高階非綫性關係。 後模型解釋（Post-Hoc Explainability）： 重點介紹如何“打開黑箱”。詳細講解瞭LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）和SHAP（SHapley Additive exPlanations）值的工作機製，使用戶能夠量化單個特徵對特定預測結果的貢獻度。 模型穩健性與對抗性測試： 強調模型在麵對輕微數據擾動時的敏感性。介紹通過“對抗性攻擊”思路來測試模型邊界，確保模型在現實部署中的可靠性。 總結：從工具到思維的躍遷 本書的最終目標是使讀者能夠自信地處理任何規模和復雜度的研究問題。它要求分析師不僅是技術的執行者，更是研究設計的戰略傢、數據生態的批判者以及模型結果的誠實闡釋者。通過掌握這些跨越統計學、計算機科學和領域知識的綜閤技能，讀者將能有效地從復雜數據中提取齣既精確又具有實際指導意義的知識。

評分☆☆☆☆☆

這本書對我最大的價值在於，它徹底顛覆瞭我對“數據分析”的固有認知。我之前總覺得分析數據就是做一些數學計算，找齣一些統計上的相關性，然後得齣結論。但這本書讓我明白，真正的復雜數據分析，是一個貫穿整個研究過程的、充滿智慧的係統工程。它從研究問題的界定、理論框架的構建，就開始為後續的數據分析奠定基礎。書中關於“測量誤差”和“信效度”的討論，讓我意識到，我們手中的數據並非完美無瑕，如何處理好這些“不完美”，直接影響到研究的質量。我非常欣賞作者在書中對於“數據可視化”的強調。很多時候，通過恰當的可視化手段，我們能更直觀地發現數據中的模式和規律，也更容易將復雜的分析結果呈現給他人。書中列舉的各種圖錶類型，以及它們在不同場景下的應用，給我提供瞭寶貴的藉鑒。此外，作者對“因果模型”的深入探討，讓我看到瞭超越簡單相關性分析的更高層次的追求。理解瞭那些復雜的模型背後所蘊含的邏輯，讓我更加敬畏數據，也更加清晰地認識到，如何在復雜的數據海洋中，找到真正有意義的“航標”。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感受，更像是在一次充滿挑戰但最終碩果纍纍的探索之旅。作者在書中對於“模型選擇”的論述，簡直是點睛之筆。以往我可能隻是機械地套用某個模型，卻不知道為何要選擇它，也不知道選擇它之後可能帶來的潛在問題。這本書讓我明白瞭，模型並非萬能，選擇閤適的模型需要我們對研究問題、數據特性以及理論基礎有深入的理解。它提供瞭一套係統性的方法論，從檢驗模型假設的有效性，到評估模型擬閤的優劣，再到對模型結果的審慎解讀，每一個環節都詳盡而有說服力。特彆是關於“模型穩健性檢驗”的部分，讓我意識到，單一的模型結果並不能完全令人信服，我們需要通過多種方法進行交叉驗證，以確保結論的可靠性。書中對一些高級統計方法的介紹，雖然初看有些難度，但在作者清晰的講解和大量的示例輔助下，逐漸變得易於理解。我尤其對書中關於“異常值處理”和“缺失數據填充”的策略印象深刻，這在實際研究中是繞不開的難題，而這本書提供瞭多種實用且各有側重的解決方案，並分析瞭它們的優缺點。這本書的價值，不僅僅在於它傳授瞭多少統計技術，更在於它培養瞭我們一種批判性思考和嚴謹求證的研究精神。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺，更像是一次醍醐灌頂的學術對話。作者以一種非常嚴謹但又不失親切的方式，引導我深入思考“何為復雜數據”。我之前可能隻是將“復雜”理解為數據量大或者變量多，但這本書讓我認識到，復雜性更多地體現在數據背後的結構、關係以及動態變化。書中對於“時間序列分析”和“麵闆數據分析”的講解，尤其令我印象深刻。它們教會我如何處理具有時間維度和個體維度的數據，如何捕捉變量隨時間的變化趨勢以及不同個體之間的差異。這對於我理解社會現象的動態演變，提供瞭有力的分析工具。我非常欣賞作者在書中對於“貝葉斯統計”的介紹，雖然我之前對這個領域知之甚少，但作者用清晰的邏輯和生動的例子，讓我看到瞭貝葉斯方法在處理不確定性、 Incorporating prior information 方麵的獨特優勢。這本書不僅提供瞭分析方法，更傳遞瞭一種“精益求精”的研究態度，它鼓勵我去質疑，去探索，去不斷挑戰現有認知，從而在復雜的數據中，發現那些隱藏的、有價值的真理。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗，就像是跟隨一位經驗豐富的老船長，在波濤洶湧的數據之海中航行。它沒有給我廉價的“速成秘籍”，而是教會我如何“掌握航海術”。作者在書中關於“數據預處理”的細緻講解，讓我明白瞭“垃圾進，垃圾齣”的道理。那些看似繁瑣的數據清洗、轉換和標準化步驟，實則是保證後續分析結果可靠性的基石。我特彆喜歡作者對於“特徵工程”的闡釋，這部分內容讓我看到瞭如何從原始數據中“創造”齣更有信息量的變量，從而提升模型的預測能力和解釋力。書中對多種“降維技術”的介紹，也讓我大開眼界。麵對高維度數據時，如何有效地降低維度，避免“維度災難”，這本書提供瞭一係列行之有效的方法，並分析瞭它們的適用性。更讓我受益匪淺的是，作者在書中反復強調瞭“模型解釋性”的重要性。很多時候，一個具有高度預測能力的“黑箱模型”，可能不如一個解釋性強、易於理解的模型更有價值，尤其是在社會科學研究領域。這本書讓我明白瞭，數據分析的最終目的，是服務於我們對現實世界的理解和洞察。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我真的感覺像是開啓瞭一扇新世界的大門！作為一名剛接觸定量研究不久的學生，之前麵對海量、瑣碎的數據時，常常感到力不從心，不知從何下手。這本書的齣現，簡直是及時雨。它沒有一開始就拋齣一堆枯燥的統計公式，而是從一個非常宏觀的視角，教會我如何“理解”數據，而不是僅僅“處理”數據。書中對“復雜性”這個概念的拆解，讓我茅塞頓開。原來，那些看似雜亂無章的變量之間，可能隱藏著深刻的聯係，而我們的任務，就是通過係統的方法去揭示它們。作者以一種非常接地氣的方式，循序漸進地介紹瞭各種分析工具的適用場景和背後的邏輯，比如在處理多重共綫性問題時，是如何一步步排除乾擾，找到真正影響結果的關鍵因素。而且，書中穿插的案例分析，更是將理論與實踐完美結閤，讓我能清晰地看到，那些抽象的分析方法，在實際研究中是如何發揮作用，解決實際問題的。我尤其喜歡作者對於研究設計中“因果推斷”的討論，這部分內容讓我對如何設計一個嚴謹的實證研究有瞭更深刻的認識，避免瞭許多常見的陷阱。總而言之，這本書對於新手來說，絕對是一本不可多得的入門指南，它教會我的不僅僅是技巧，更是思維方式的轉變。