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出版者:Sage Publications, Inc

作者:W. (William) Paul Vogt

出品人:

页数:456

译者:

出版时间:2011-3-8

价格:USD 61.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781412971096

丛书系列:

图书标签:

• 统计
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• 统计学
• 方法论
• 数据分析
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《统计学与方法论词典》 内容概览： 《统计学与方法论词典》是一部全面的参考工具书，旨在为读者提供统计学和研究方法学领域中核心概念、术语、技术和理论的清晰、准确且深入的解释。本书面向广泛的读者群体，包括统计学专业的学生、研究人员、数据分析师、社会科学学者、商业分析师以及任何需要理解和应用统计方法进行数据驱动决策的专业人士。 本书的结构设计充分考虑了易用性和实用性。词条按照字母顺序排列，方便读者快速查找。每个词条都力求做到： 定义清晰： 用简洁明了的语言解释核心概念，避免不必要的行话。 解释深入： 在提供基本定义的同时，会进一步阐述其背后的原理、应用场景以及与其他相关概念的联系。 范例丰富： 结合实际案例，展示统计概念和方法论在不同领域的应用，帮助读者更好地理解抽象的理论。 术语关联： 词条之间会通过交叉引用，引导读者探索相关概念，构建完整的知识体系。 核心内容涵盖： 本书的内容涵盖了统计学和方法论的各个重要分支，主要包括： 一、描述性统计 (Descriptive Statistics): 数据类型与测量尺度： 详细介绍定类、定序、定距和定比等不同的数据类型，以及它们对统计分析方法选择的影响。 集中趋势测量： 解释均值、中位数、众数等，并分析它们的优缺点以及适用情况。 离散程度测量： 阐述极差、四分位距、方差、标准差等，以及如何衡量数据的分散程度。 分布描述： 介绍正态分布、偏态分布、峰度等概念，并探讨如何通过图形（如直方图、箱线图）和数值指标来描述数据的分布特征。 百分位数与分位数： 解释这些概念如何用于描述数据的相对位置。 二、推断性统计 (Inferential Statistics): 概率论基础： 介绍概率的基本概念、事件、随机变量、概率分布（如二项分布、泊松分布、指数分布）等，为理解推断性统计奠定基础。 抽样分布： 解释样本统计量（如样本均值）的抽样分布，以及中心极限定理的重要性。 参数估计： 详细讲解点估计和区间估计，包括置信区间的计算和解释。 假设检验： 这是本书的重点之一，详尽介绍了各种假设检验方法，包括： 单样本检验： 如单样本t检验、Z检验。 两样本检验： 如独立样本t检验、配对样本t检验、Z检验。 方差分析 (ANOVA): 解释单因素和多因素方差分析，用于比较三个或更多组的均值。 卡方检验： 介绍用于分析分类变量之间关联性的卡方检验。 非参数检验： 涵盖了如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis检验等，适用于不满足参数检验假设的情况。 统计功效与样本量： 解释统计功效的概念，以及如何根据研究目标和所需功效计算样本量。 三、回归与相关分析 (Regression and Correlation Analysis): 相关性： 介绍皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等，用于衡量变量之间的线性或单调关系强度和方向。 简单线性回归： 解释如何建立一个自变量和一个因变量之间的线性模型，包括回归系数的解释、拟合优度（R方）的评估以及残差分析。 多元线性回归： 扩展到多个自变量对因变量的影响，包括变量选择、多重共线性问题、交互作用等。 非线性回归： 简要介绍指数回归、对数回归等非线性模型。 逻辑回归： 重点介绍用于预测二分类或多分类结果的逻辑回归模型。 四、研究方法论 (Methodology): 研究设计： 详细阐述各种研究设计类型，包括： 实验设计： 随机对照试验 (RCT)、准实验设计、析因设计等。 观察性研究设计： 横断面研究、病例对照研究、队列研究等。 定性研究设计： 民族志、扎根理论、现象学等。 抽样方法： 介绍概率抽样（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样）和非概率抽样（如方便抽样、配额抽样）的原理和应用。 测量与量化： 探讨变量的操作化定义、信度（可靠性）和效度（有效性）的概念及评估方法。 数据收集技术： 介绍问卷调查、访谈、焦点小组、观察法等常用数据收集方法。 研究伦理： 强调研究过程中涉及的伦理原则，如知情同意、保密性、匿名性等。 因果推断： 讨论如何从研究数据中推断因果关系，以及混淆变量、中介变量等概念。 五、高级统计技术与主题： 时间序列分析： 介绍用于分析时间序列数据的基本概念和方法。 多层模型/混合效应模型： 适用于具有层次结构数据的分析。 生存分析： 探讨分析事件发生时间（如患者生存时间）的方法。 因子分析与主成分分析： 用于降维和探索变量之间的潜在结构。 结构方程模型 (SEM): 介绍一种强大的统计技术，用于检验复杂的理论模型。 贝叶斯统计： 简要介绍与频率统计不同的推断框架。 本书的特色： 跨学科适用性： 统计学和方法论是连接各个学科研究的桥梁，本书的例子和解释将涵盖社会科学、自然科学、医学、工程、商业等多个领域。 理论与实践并重： 在解释理论概念的同时，会强调其在实际研究中的应用和注意事项。 术语的精确性： 确保每一个术语的定义都符合学术界的规范，避免混淆。 学习路径引导： 读者可以通过交叉引用，构建自身的学习路径，从基础概念逐步深入到高级主题。 不断更新的理念： 统计学和研究方法论是不断发展的领域，本书将力求反映最新的发展和最佳实践。 《统计学与方法论词典》将是每一位致力于严谨、科学研究和数据分析的专业人士不可或缺的参考指南，帮助他们准确理解、有效运用统计工具，并设计出更具说服力的研究。

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说实话，这本书的排版和结构设计，一开始让我感到有些不知所措。它不像很多工具书那样严格按照字母顺序排列，而是似乎遵循着某种内在的逻辑线索，将概念进行有机地串联。这种结构要求读者不能仅仅将其当作一本随时翻阅的参考书，而更像是一套精心编排的课程大纲。我发现，当你查阅一个关于“回归分析”的术语时，你往往会被引向关于“模型假设检验”或者“异方差性处理”的相关条目，这种交叉引用和深度链接的机制，迫使你必须构建起一个全面的知识网络，而不是孤立地看待每一个统计工具。我尤其欣赏它对“效应量”和“功效分析”这两个被初学者常常忽视的概念所给予的关注。在许多教材中，它们往往只是匆匆带过，但在这本词典里，它们被提升到了核心地位，详细阐述了为何仅仅报告显著性是远远不够的。这种对“研究质量”而非仅仅“技术正确性”的强调，使得这本书的价值超越了单纯的技术手册，更像是一位经验丰富的高级导师在耳边细语，不断提醒你保持科学的严谨和审慎。

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坦白说，我曾用过市面上好几本统计学的“大部头”，它们要么过于注重数学推导，让非数学背景的人望而却步；要么过于偏向应用软件的操作指南，缺乏对底层逻辑的挖掘。而这本书在两者之间找到了一个近乎完美的平衡点。它处理复杂的数学概念时，总是先给出直观的解释和类比，只有在必要时才会引入公式，而且这些公式往往被设计成易于理解的形式，而不是为了展示复杂性而堆砌。举个例子，在解释“多重比较校正”时，它没有直接陷入Bonferroni校正的繁琐计算细节中，而是巧妙地引入了“家族错误率”和“虚假发现率”这两个核心概念的对比，让我立刻明白了为什么需要这种校正，以及不同校正方法背后的权衡取舍。这种以“为什么”驱动“怎么做”的叙事方式，极大地提升了学习的效率和兴趣。它更像是一本“对话式”的词典，引导你主动去思考，去质疑，而不是被动地接受既定知识。

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这本书的书名虽然叫《统计学与方法论词典》，但实际上，它远不止是一本简单的术语汇编。我初次翻开它时，期待的是一本能快速查阅定义、快速解惑的工具书，但很快我发现自己被一种更深层次的探索所吸引。它不仅仅是告诉你“这个术语是什么意思”，更重要的是，它深入剖析了这些概念在实际研究中的应用场景、潜在的误区以及它们背后的哲学基础。比如，在介绍“P值”时，作者没有停留在教科书式的定义，而是花了大量的篇幅去讨论当前的统计学界对过度依赖P值所引发的“可重复性危机”的深刻反思，甚至提及了贝叶斯统计的兴起对传统频率学派的挑战。这种对方法论的批判性审视，让这本书立刻脱离了普通工具书的范畴，成为了一本优秀的“思想导引”。它要求读者不仅要理解词条本身，更要对如何设计研究、如何解释数据抱有敬畏之心。对于那些希望从“会用统计软件”进阶到“理解统计原理”的研究者来说，这本书提供了至关重要的桥梁，让我开始重新审视我过去对许多基本概念的理解，发现其中隐藏的细微差别和巨大的实践影响。

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这本书的价值更体现在它对“研究设计”与“数据分析”之间关系的细致阐述上。许多统计书往往在数据收集完成后才开始发力，但《统计学与方法论词典》却将大量篇幅投入到对前期规划的讨论中，比如如何确定样本量、如何进行抽样设计，以及不同数据结构如何影响后续的统计建模选择。我特别欣赏它对“测量误差”和“信效度”的讨论，这些内容在很多强调快速出结果的资源中经常被淡化。作者通过一系列生动的案例，展示了低质量的测量如何像幽灵一样侵蚀整个研究的有效性，无论你后续的分析模型多么精妙。这种对研究伦理和数据质量的关注，使得这本书成为了一本真正意义上的“方法论”指南，而不仅仅是“统计技术手册”。它塑造了一种严谨的、以证据为中心的科学思维习惯，对于任何希望产出高质量、经得起同行检验的研究成果的人来说，这本书是不可或缺的案头常备良书。

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阅读体验上，这本书提供了一种罕见的学术上的“厚重感”，但这种厚重并非来自冗长晦涩的叙述，而是源于其对复杂问题的深入剖析。我注意到，作者在处理一些具有争议性的统计哲学问题时，采取了一种非常平衡的立场。例如，在讨论因果推断的各种流派时，它并没有武断地推崇某一种范式，而是清晰地梳理了结构方程模型、倾向得分匹配以及随机对照试验各自的优势和局限性，并且用清晰的图示或简化的数学框架辅助说明。这对于像我这样，在不同研究领域间切换的跨学科工作者来说，简直是福音。我常常被一些新领域引入的陌生方法论困扰，而这本书总能提供一个扎实的起点，让我迅速掌握其核心逻辑。更难能可贵的是，它似乎时刻都在提醒读者，统计方法是工具，而非目的本身，其最终的价值在于能否有效地服务于经验研究和理论构建。这份对工具应用边界的清醒认识，是许多纯粹的理论著作所欠缺的。

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Good back-up for reference. It's written in a concise and well-orgnized way. Interlink between different terminologies is helpful.

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