Qualitative Methods in Social Research pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:McGraw-Hill College

作者:Esterberg, Kristin G.

出品人:

页数:300

译者:

出版时间:2001-9

价格:$ 133.91

装帧:Pap

isbn号码:9780767415606

丛书系列:

图书标签:

• 质性研究
• 社会研究
• 研究方法
• 访谈
• 观察
• 文本分析
• 扎根理论
• 现象学
• 人种学
• 社会学

好的，这是一份关于一本名为《社会研究中的定量方法》（Quantitative Methods in Social Research）的图书简介，它专注于社会科学领域的数据分析和统计技术，内容完全不同于《社会研究中的定性方法》（Qualitative Methods in Social Research）。 --- 图书名称：《社会研究中的定量方法》（Quantitative Methods in Social Research） 副标题：原理、实践与数据驱动的社会洞察 作者：[此处可想象一位资深社会科学家或统计学家的名字] 图书简介 在当今数据爆炸的时代，社会科学研究的严谨性与影响力越来越依赖于对大规模、复杂数据集的精确把握和解释。《社会研究中的定量方法》是一本全面、深入且高度实用的教科书及参考手册，旨在为社会科学领域的学生、研究人员和实践者提供掌握现代定量研究设计、数据收集、统计建模和结果解释所需的全套工具箱。本书的核心目标是，将抽象的统计理论转化为可操作的研究实践，确保读者不仅理解“如何计算”，更洞悉“为何如此计算”以及“结果意味着什么”。 本书超越了基础描述性统计的范畴，系统地构建了一个从研究问题设定到高级计量经济学模型的完整学习路径。我们深知，一个好的研究设计是成功量化分析的基石，因此，本书将大量篇幅投入到如何构建可检验的假设、如何进行有效的抽样（概率抽样与非概率抽样策略的优劣权衡），以及如何设计问卷和实验，以最大限度地减少测量误差和偏倚。 第一部分：定量研究的范式与基础构建 本书的开篇将社会科学中的定量范式置于更宏大的知识论背景下进行审视。我们探讨实证主义、后实证主义哲学观如何塑造了可量化的社会现实概念。随后，我们迅速过渡到核心的测量理论。详细阐述了信度（Reliability）和效度（Validity）的各种维度（如构念效度、标准关联效度等），并介绍了李克特量表、语义差异量表等常见测量工具的构建与检验流程。本部分强调，没有精确的测量，再复杂的统计模型也只是空中楼阁。 第二部分：描述性统计与数据探索 数据是定量研究的血液。本部分指导读者如何高效地“认识”他们的数据。我们从基础的集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、四分位距）测量入手，并深入讲解了数据的分布形态——正态性检验、偏态和峰度分析在模型选择中的关键作用。更重要的是，本书大力提倡使用数据可视化技术（如直方图、箱线图、散点图矩阵）作为初步数据探索和识别异常值（Outliers）的有力工具，而非仅仅依赖于报告单个数字。 第三部分：推论统计与假设检验的严谨性 推论统计是连接样本数据与总体结论的桥梁。本部分是本书的精髓之一。我们将概率论的基础知识与社会研究的实际需求相结合，系统讲解了中心极限定理、抽样分布的概念。核心章节聚焦于严谨的假设检验流程：从设定原假设与备择假设，到选择合适的检验方法（如Z检验、T检验、卡方检验），再到对P值、置信区间和检验效力（Power Analysis）的准确解读。本书特别强调了I类错误和II类错误的平衡，倡导研究人员进行审慎的决策，避免在解释“无显著性差异”时陷入误区。 第四部分：关联性分析：从相关到因果的推理 社会科学的核心议题往往涉及变量间的关系。《社会研究中的定量方法》详尽地剖析了不同类型变量间关联的分析技术。我们从皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数的适用场景讲起，随后聚焦于回归分析——这是社会研究中最常用、也最容易被误用的工具。 多元线性回归 (Multiple Linear Regression): 本部分不仅涵盖了模型拟合优度（$R^2$、调整$R^2$）的解读，更深入探讨了多重共线性、异方差性、自相关性等经典回归假设的诊断方法及处理策略（如使用稳健标准误）。 分类变量的纳入: 我们详细介绍了虚拟变量（Dummy Variables）的构造，以及如何使用二元逻辑回归（Logistic Regression）分析分类结果（如选择是/否、成功/失败）。 第五部分：进阶建模技术与因果推断 为了应对更复杂的社会现象和更严格的因果要求，本书提供了对高级定量模型的介绍： 1. 方差分析 (ANOVA) 与协方差分析 (ANCOVA): 用于比较三个或更多组间的均值差异，并控制混淆变量的影响。 2. 结构方程模型 (SEM): 专为处理测量误差和复杂路径依赖关系而设计，引导读者构建和检验潜在变量模型。 3. 面板数据模型 (Panel Data Models): 针对追踪同一主体随时间变化的数据，讲解固定效应模型（Fixed Effects）和随机效应模型（Random Effects），以更好地控制个体异质性。 4. 因果推断的现代工具: 鉴于现代社会研究对因果解释的迫切需求，本书专门开辟章节，详细介绍了倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）、工具变量（Instrumental Variables, IV）以及断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）等准实验方法的原理和软件实施（如Stata或R）。 实践导向与软件应用 本书的每一章都紧密结合实际案例，并提供详细的软件操作指南。我们不局限于单一的软件平台，而是提供了在主流统计软件（如SPSS、Stata、R）中执行关键分析步骤的清晰截图和代码示例。读者可以通过操作真实或模拟的数据集，亲身体验从数据清洗到最终报告撰写的全过程。 总结 《社会研究中的定量方法》旨在培养新一代能够自信地运用数据讲述严谨社会故事的研究者。它不仅是理解统计公式的入门书，更是驱动未来社会科学实证研究的实用指南。阅读本书后，读者将能够批判性地评估现有研究的量化质量，并设计出具有高度可信度和影响力的原创性定量研究。 ---

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