社会及行为科学研究法（3）：资料分析 [Reseach Methods on Social and Bahavior ScienceⅢ：Data Analysis] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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瞿海源，毕恒达，刘长萱，杨国枢 著，瞿海源，毕恒达，刘长萱 等 编

图书标签:

• 社会科学
• 行为科学
• 研究方法
• 数据分析
• 统计学
• 定量研究
• SPSS
• R语言
• 问卷分析
• 实证研究

出版社： 社会科学文献出版社

ISBN：9787509744987

版次：1

商品编码：11297930

包装：平装

外文名称：Reseach Methods on Social and Bahavior ScienceⅢ：Data Analysis

开本：16开

出版时间：2013-07-01

用纸：胶版纸

页数：434

字数：4640

内容简介

　　《社会及行为科学研究法（3）：资料分析》凝聚了台湾社会科学领域一群活跃及具有独特风格的学者共同完成。每位学者在各自的专章中，除了传达专业知识外，也透露各自的学术理念。读者在阅读《社会及行为科学研究法（3）：资料分析》时，可顺便领略社会科学者们所代表当前台湾的学术文。

内页插图

目录

总论与量化研究法（一）
第一章 社会科学研究方法的发展
第二章 研究伦理
第三章 研究设计
第四章 研究文献评阅与研究
第五章 实验研究法
第六章 个体发展的研究方法
第七章 抽样调查研究法
第八章 调查资料库之运用
第九章 焦点团体研究法
第十章 古典测量理论
第十一章 试题反应理论
第十二章 社会网络分析
第十三章 质量并用法

质性研究法（二）
第一章 人类学田野工作
第二章 访谈法
第三章 质性个案研究：扎根理论与延伸个案法
第四章 论述分析
第五章 叙事分析
第六章 历史研究法
第七章 跨学科的历史研究法
第八章 个案研究
第九章 内容及文本内容分析
第十章 建制民族志：为弱势者发声的研究取径
第十一章 质性资料分析软件

资料分析（三）
第一章 因素分析
第二章 回归分析
第三章 类别依变项的回归模型
第四章 结构方程模型
第五章 多层次分析
第六章 多向度标示法
第七章 固定样本追踪资料分析
第八章 缺失值处理
第九章 整合分析
第十章 地理资讯系统应用
第十一章 职业测量方法

前言/序言

《社会及行为科学研究法（3）：资料分析》一书，深入探究了社会及行为科学领域研究中至关重要的一环——数据的分析。本书并非简单罗列统计方法，而是致力于为研究者提供一套系统、清晰、且具有实践指导意义的资料分析框架。它旨在帮助读者理解，在完成了严谨的资料收集之后，如何才能有效地从中提取有价值的信息，并最终转化为对社会现象深刻的洞察。 本书的开篇，首先强调了资料分析在整个研究过程中的定位及其重要性。我们认识到，即使是最精巧的研究设计和最详实的资料收集，若无恰当的分析，研究成果也可能黯然失色。因此，本书将分析的起点置于研究问题的再审视之上，强调分析过程应始终围绕研究目标展开，避免盲目套用统计技巧。在这一阶段，我们还会探讨分析前的准备工作，包括对研究假设的再次梳理，对资料质量的初步评估，以及建立清晰的分析逻辑。 随后，本书系统地介绍了描述性统计方法。这些方法是理解和总结资料的基础。我们将详细讲解如何运用集中趋势的度量（如均值、中位数、众数），离散程度的度量（如方差、标准差、极差），以及分布形态的度量（如偏度、峰度）来全面地刻画研究样本的特征。在这一部分，我们不仅会介绍各种统计指标的计算公式和意义，更会侧重于如何解读这些指标所反映的信息，以及它们在不同研究情境下的适用性。例如，在分析人口学资料时，平均年龄固然重要，但年龄分布的离散程度和偏态更能揭示群体的异质性。本书还会介绍多种数据可视化技术，如图表（柱状图、折线图、散点图、饼图等）在描述性统计中的应用，以及如何选择最适合呈现特定数据的图表类型，从而更直观、更有效地传达研究发现。 在掌握了描述性统计的基础上，本书将重点转向推论性统计。这是从样本资料推断总体特征的关键步骤。本书将循序渐进地介绍各种推论性统计方法，并深入阐述其背后的统计学原理。我们首先会从参数估计入手，讲解点估计和区间估计的概念，以及置信区间的构建和解读。这有助于研究者量化其研究结果的不确定性。 接着，本书将聚焦于假设检验。这是推论性统计的核心工具。我们将详细讲解不同类型的假设检验，包括Z检验、t检验（单样本t检验、配对样本t检验、独立样本t检验）、F检验（方差分析）以及卡方检验。对于每一种检验，本书都会清晰地阐述其适用条件、零假设和备择假设的设定、检验统计量的计算、P值的解读以及统计决策的逻辑。本书特别强调，假设检验并非机械的计算过程，而是一个严谨的逻辑推理过程。因此，我们将引导读者理解“统计显著性”的含义，以及如何避免常见的误区，如将统计显著性等同于实际显著性。 本书的推论性统计部分还会深入探讨方差分析（ANOVA）。我们将介绍单因素方差分析和多因素方差分析，以及如何通过方差分析来检验多个组别均值是否存在显著差异。对于多因素方差分析，我们还将探讨主效应和交互效应的分析，这对于理解复杂社会现象中不同变量之间的相互作用至关重要。 在模型建构方面，本书将详细介绍回归分析。回归分析是探索变量之间关系强度和方向的强大工具。我们将从简单的线性回归开始，讲解如何建立模型、解释回归系数、评估模型拟合优度（如R²）。随后，我们将拓展到多元线性回归，探讨如何处理多个自变量对因变量的影响，以及如何进行变量选择和模型诊断。本书还会触及逻辑回归，这对于分析二元因变量（如是否购买、是否同意）的研究至关重要。在回归分析部分，我们不仅会介绍技术层面的操作，更会强调模型假设的检验和结果的实际应用，例如如何利用回归模型进行预测。 此外，本书还关注非参数统计方法。这些方法在研究资料不满足参数检验的严格假设时尤为有用。我们将介绍一些常用的非参数检验，如Mann-Whitney U检验（对应于独立样本t检验）、Wilcoxon符号秩检验（对应于配对样本t检验）和Kruskal-Wallis H检验（对应于单因素方差分析）。本书将解释这些方法的原理、适用条件以及如何解读其结果。 本书的另一个重要方面是关于资料分析的实际操作和软件应用。虽然本书侧重于分析原理和逻辑，但我们也认识到，现代研究离不开统计软件的支持。因此，我们将简要介绍几种常用的统计软件（如SPSS, R, Stata等）的基本操作流程，并结合实例演示如何运用这些软件来实现本书介绍的各种分析方法。本书将强调，软件只是工具，理解分析原理才是关键。 在资料分析的最后阶段，本书将引导读者进行结果的解读和报告。我们认为，再详尽的分析，如果不能以清晰、准确、且有说服力的方式呈现出来，其价值也将大打折扣。因此，本书将提供关于如何撰写研究报告中“资料分析”部分的指导，包括如何组织分析结果、如何呈现统计图表、如何撰写结论和讨论，以及如何将统计结果与研究问题和理论框架相结合。我们将强调研究者应具备批判性思维，对分析结果持审慎态度，并能清晰地阐述研究的局限性。 本书的整体风格力求严谨而不失易懂，既有理论深度，又不乏实践指导。我们通过大量的实例，模拟真实的社会及行为科学研究场景，帮助读者将所学知识融会应用于自身的实践研究中。本书旨在培养研究者独立思考、科学分析、并最终用数据说话的能力，为他们深入探索人类社会和行为的奥秘提供坚实的分析工具和方法论支持。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装设计给我留下了非常深刻的印象，那种略带磨砂质感的封面，在灯光下泛着一种沉静的蓝灰色调，仿佛预示着即将踏入一个严谨而深邃的学术领域。拿到手里的时候，能明显感受到纸张的厚度，那种扎实的触感让人觉得内容必然是经过精心打磨和考量的。虽然我还没有来得及深入阅读，但仅凭这种外在的呈现，我已经能感受到它对于“研究方法”这一主题所抱持的严肃态度。封面设计并没有采用那种花哨的图表堆砌，而是以极简的排版，将书名和作者信息清晰地呈现在中央，这本身就传递出一种信息：本书的主旨在于提供清晰、可靠的知识框架，而非仅仅是炫技。我猜想，这样一本注重“方法论”的著作，在结构布局上也会力求条理清晰、逻辑自洽，能让初学者也能快速抓住重点，而不会被复杂的术语和公式所淹没。我尤其期待它在“研究伦理”和“数据可视化”部分的呈现方式，希望它能用一种既专业又不失温度的方式，引导我们如何负责任地进行数据处理。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧与内页排版，给我带来一种非常舒适的阅读体验。字体选择得非常恰当，既保证了学术文本应有的庄重感，又没有那种传统教科书常见的沉闷感。页边距的处理也显得很人性化，为读者在学习过程中进行批注和标记留下了充足的空间，这对于需要反复查阅和思考的研究方法书籍来说至关重要。我注意到书中引用了不少经典的社会学和心理学研究作为例证，这让我对后续内容的学术严谨性充满了信心。我想，一本好的研究方法书籍，不应该仅仅是工具书，它更应该是一本引导思考的哲学读本。我期待它在讲解“测量误差”和“抽样偏差”时，能够深入探讨这些偏差对最终结论可能造成的微妙影响，让我们在解读结果时更加审慎和谦卑。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对“数据分析”这个范畴一直抱有一种敬畏又略带恐惧的心态，总觉得涉及到太多数学公式和复杂的算法，让人难以掌握。然而，翻开这本书的目录，我看到它将复杂的过程拆分成了若干个清晰的小模块，比如从描述性统计到探索性数据分析（EDA），再到更高级的多变量模型，每一步都有明确的步骤指引。这种结构上的递进，给了我极大的安全感。我更看重它在解释“为什么”而不是仅仅“怎么做”上是否到位。例如，它是否能清晰地阐释为什么我们需要进行数据转换，或者在面对缺失数据时，不同的插补方法在理论基础和实际后果上的区别。我希望它能像一位耐心的导师，手把手地带我走过那些看似荆棘密布的分析路口，最终让我能够自信地处理自己的研究数据。

评分☆☆☆☆☆

我最近一直在寻找一本能够系统梳理统计推断基础的书籍，市面上很多资料要么过于侧重数学推导，让我感到望而却步，要么又过于浅尝辄止，缺乏实际操作的深度。这本书的出现，似乎正好填补了这一空白。我听几位同行提到，这本书在讲解假设检验和回归分析这些核心概念时，非常注重将抽象的统计学原理与具体的社会现象进行对照，这对我这样一个更偏向于应用研究的人来说，无疑是巨大的福音。我特别关注它如何处理“效应量”的解读问题，因为在很多实际研究中，P值固然重要，但真正的“效果大小”往往更能说明问题的本质。我设想，作者一定会用大量的案例来佐证，比如在社会调查中，某个干预措施的实际影响究竟有多大，而不是仅仅停留在“拒绝原假设”的层面。如果它能提供一些易于上手的软件操作指南，哪怕只是简单的R或SPSS操作步骤的补充说明，都会大大提升其实用价值。

评分☆☆☆☆☆

我是一名侧重定性研究的学者，这次购买这本书，主要是希望能跨学科地了解量化分析的视角和逻辑，以期能更好地与从事定量研究的同事进行有效沟通和合作。因此，我格外关注这本书在“方法论的整合”和“研究范式的兼容性”方面有没有提及。我希望看到作者如何平衡定量与定性研究之间的界限，或者说，如何指导我们识别出哪些研究问题适合用量化方法去探索，哪些则需要更深入的质性洞察。如果这本书能在讨论数据分析的局限性时，也能反思一下过度量化可能带来的社会科学失真问题，那将是极具价值的补充。我期待的不是让我完全转向定量研究，而是拓宽我的视野，让我能更全面地评估任何一种研究设计和分析策略的优缺点。

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硅谷的高科技生态圈有着怎样的百态人生？ 　　初创的科技公司如何在巨无霸林立的产业里寻找生存的机会？ 　　实力强劲的大公司如何在科技变革中保持创新的活力与对未来的洞察？ 　　风险投资人如何把握科技浪潮，把钱投给对的企业？ 　　是什么样的制度和文化催生了硅谷的繁荣？ 　　全球最权威的硅谷编年体史书； 　　包含大量鲜为人知的历史细节和幕后故事； 　　华为驻硅谷分公司的创办者和前中关村科技控股有限公司副总裁领衔翻译，文稿内容精准，轻松好读； 　　认真了解与研读硅谷的历史，将使我们不会错过下一个科技浪潮。 　　《硅谷百年史》是—— 　　IT从业人员了解产业大趋势的案头指导手册 　　高科技企业的创业者及风险投资业者了解前辈经验教训的案例库 　　各类经济技术开发的人理解科技创新与财富本质的首选作品 　　19世纪末，利兰?斯坦福夫妇来到遍布着果园和农田的硅谷，在这里建立了斯坦福大学。随后而来的科学家们，在一个多世纪的时间术开发的人理解科技创新与财富本质的首选作品 　　19世纪末，利兰?斯坦福夫妇来到遍布着果园和农田的硅谷，在这里建立了斯坦福大学。随后而来的科学家们，在一个多世纪的时间术开发的人理解科技创新与财富本质的首选作品 　　19世纪末，利兰?斯坦福夫妇来到遍布着果园和农田的硅谷，在这里建立了斯坦福大学。随后而来的科学家们，在一个多世纪的时间术开发的人理解科技创新与财富本质的首选作品 　　19世纪末，利兰?斯坦福夫妇来到遍布着果园和农田的硅谷，在这里建立了斯坦福大学。随后而来的科学家们，在一个多世纪的时间术开发的人理解科技创新与财富本质的首选作品 　　19世纪末，利兰?斯坦福夫妇来到遍布着果园和农田的硅谷，在这里建立了斯坦福大学。随后而来的科学家们，在一个多世纪的时间术开发的人理解科技创新与财富本质的首选作品 　　19世纪末，利兰?斯坦福夫妇来到遍布着果园和农田的硅谷，在这里建立了斯坦福大学。随后而来的科学家们，在一个多世纪的时间术开发的人理解科技创新与财富本质的首选作品 　　19世纪末，利兰?斯坦福夫妇来到遍布着果园和农田的硅谷，在这里建立了斯坦福大学。随后而来的科学家们，在一个多世纪的时间

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