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出版者:McGraw-Hill Inc.,US

作者:Kirk W. Elifson

出品人:

页数:552

译者:

出版时间:1997-11-1

价格:GBP 95.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780070215795

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• 统计
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《社会科学的统计学基础》 本书致力于为广大社会科学领域的学生和研究者提供一套严谨而实用的统计学知识体系。我们深知，在理解和分析复杂的社会现象时，统计学不仅仅是冰冷的数字游戏，更是洞察人性、揭示规律、构建理论的有力工具。因此，本书在编撰过程中，始终围绕“统计学如何服务于社会科学研究”这一核心理念展开。 核心内容概览： 描述性统计： 从最基础的数据组织和汇总开始，我们将带领读者系统学习如何运用各种统计量（如均值、中位数、众数、方差、标准差等）来描述和理解样本数据的基本特征。本书将通过丰富的社会学、心理学、政治学、经济学等领域的真实案例，演示如何选择合适的描述性统计方法来清晰地呈现数据，并避免常见的误读。我们会深入探讨不同类型数据的测量尺度（定类、定序、定距、定比）及其对统计方法选择的影响。此外，还将详细介绍各种图表（如直方图、箱线图、散点图、条形图等）的绘制与解读，强调可视化在传达数据信息中的关键作用。 推断性统计： 在掌握了描述性统计的基础上，本书将重点讲解如何从样本数据推断总体特征。我们将系统阐述概率论的基本概念，包括随机变量、概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布等）以及中心极限定理，为后续的推断性统计方法奠定坚实的理论基础。随后，我们将详细介绍点估计与区间估计，教会读者如何计算置信区间，从而量化估计的精度。在此基础上，本书将深入探讨假设检验的逻辑和步骤，覆盖t检验、Z检验、卡方检验、F检验等多种常用检验方法。我们将通过社会科学研究中常见的假设场景，例如检验不同社会群体之间在某个态度上的差异，或者评估一项政策干预的效果，来展示这些检验方法的具体应用，并强调如何正确解释检验结果，包括p值的意义、第一类错误和第二类错误。 回归分析： 作为社会科学研究中最核心的统计建模技术之一，回归分析将在本书中占据重要篇幅。我们将从最简单的简单线性回归开始，讲解如何建立变量之间的线性关系模型，如何解释回归系数的含义，以及如何评估模型的拟合优度（如R方）。随后，我们将重点介绍多元线性回归，教导读者如何纳入多个预测变量，控制混杂因素，并理解多重共线性的问题。本书还将涉及一些进阶的回归技术，如逻辑回归（用于分析二元因变量），以及如何处理分类变量的编码（如虚拟变量）。我们将通过一系列案例，例如探究教育水平、家庭背景对个人收入的影响，或分析社交媒体使用频率与幸福感之间的关系，来生动展示回归分析在揭示变量间复杂相互作用中的强大能力。 方差分析（ANOVA）： 方差分析是比较三个或三个以上组别均数差异的有力工具。本书将详细介绍单因素方差分析和双因素方差分析，讲解其基本原理、F检验的计算与解释。我们将通过实例，例如比较不同教学方法对学生学习成绩的影响，或者研究不同地理区域居民的消费习惯是否存在显著差异，来展示ANOVA在分析分组数据中的应用。 非参数统计： 认识到并非所有社会科学数据都符合参数统计方法的前提假设，本书也将专门开辟章节介绍非参数统计方法。我们将讲解诸如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验、Spearman秩相关系数等常用非参数检验与相关方法。这些方法在处理定序数据或无法满足正态性假设时尤为重要。 研究设计与统计应用： 除了纯粹的统计方法讲解，本书还将强调统计学在整个研究过程中的地位。我们将探讨不同研究设计（如实验设计、准实验设计、调查研究）与统计方法选择之间的关系。书中将包含如何根据研究问题和数据类型来选择最合适的统计技术，如何撰写研究中的统计分析部分，以及如何批判性地评价他人研究的统计方法。 本书特色： 案例驱动： 每一章都精心挑选了来自社会学、心理学、政治学、经济学、传播学等多个社会科学领域的经典案例和最新研究，力求使统计概念与实际研究问题紧密结合，让学习过程更具启发性和实践性。 易于理解： 语言清晰简洁，避免不必要的学术术语堆砌。对于数学公式的推导，我们注重其逻辑性和直观性，并配以详细的文字解释。 强调实践： 鼓励读者动手实践，许多案例都附有数据和练习题，读者可以通过使用常见的统计软件（如SPSS, R, Stata等）来验证和深化理解（软件操作的具体指导可能会在附录或在线资源中提供）。 批判性思维： 不仅教授“如何做”，更注重引导读者思考“为什么这样做的意义”，以及如何避免统计上的误导和谬误，培养读者独立分析和评价研究的能力。 本书的宗旨是帮助每一位社会科学的学习者，自信而有效地运用统计学工具，深入探索人类社会的奥秘，为构建更具说服力和影响力的学术研究奠定坚实的基础。无论您是初次接触统计学，还是希望系统梳理和提升您的统计能力，本书都将是您不可或缺的伙伴。

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我翻阅了《Fundamentals of Social Statistics》这本书，感觉它的整体框架设计相当的具有逻辑性，非常适合初学者入门。首先，它从最基础的概念讲起，比如变量的类型、测量尺度，这些看似简单，但却是理解后续统计方法的前提。然后，逐步深入到描述性统计，包括各种集中趋势和离散趋势的度量，以及如何通过图表来直观地展示数据分布。我特别欣赏的一点是，书中在讲解这些基础知识时，并没有仅仅停留在定义层面，而是花了大量的篇幅去解释这些概念的实际意义，以及它们在社会研究中的应用场景。例如，在讲到“均值”的时候，它会举例说明为什么在某些情况下，中位数比均值更能代表一组数据的中心趋势，比如在收入分布极度不均的情况下。这种结合实际的解释，让我更容易理解和记忆。再往后，书中就开始涉及推断性统计，从概率的基本概念，到抽样分布，再到置信区间的构建和假设检验的原理。我注意到，它在解释假设检验的时候，非常细致地阐述了原假设、备择假设、P值、显著性水平等核心概念，并且通过大量的例子来演示如何一步步进行假设检验。我个人认为，这一点对于很多初学者来说是难点，而这本书的讲解方式，我觉得做得相当到位。它不仅告诉你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这么做”，以及“这样做可能带来什么后果”。这一点非常重要，因为它能帮助我们避免盲目套用公式，而是能够真正理解统计推断的逻辑。最后，这本书还对回归分析、相关分析等一些常用的多变量统计方法进行了初步的介绍，虽然不是特别深入，但足以让读者对这些进阶方法有一个基本的认识，并为进一步学习打下基础。

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《Fundamentals of Social Statistics》这本书，在解释统计学概念的时候，确实非常注重细节，这一点让我很赞赏。它不会含糊其辞，而是力求将每一个术语、每一个公式背后的含义都解释得清清楚楚。我记得在读到关于“标准误”的章节时，书中不仅给出了标准误的计算公式，还花了很大的篇幅去解释它到底代表什么。它会用通俗易懂的语言，比如通过反复抽样来模拟，来解释标准误是如何反映样本统计量对总体参数的估计精度。这种细致入微的讲解，让我能够真正理解这些抽象概念的意义，而不是仅仅停留在死记硬背的层面。同样，在讲解置信区间时，书中会详细解释“95%置信区间”的正确含义，强调它指的是“区间包含总体参数的概率为95%”，而不是“我们观测到的样本统计量有95%的概率落在这个区间内”。这种对概念精确性的强调，对于避免常见的统计学误解非常有帮助。而且，书中在讲解每一个概念时，都会尽可能地提供与社会学研究相关的例子，使得抽象的统计概念变得更加具体和生动。例如，在讲解t检验的时候，它会举例说明如何比较两组不同人群的某个社会指标是否有显著差异，并详细分析在实际操作中需要注意的事项。这种贴近实际的讲解方式，大大降低了学习的难度，也提高了学习的兴趣。我感觉这本书在“把复杂的理论讲清楚”这一点上，做得相当出色，它就像一位耐心细致的老师，一步步地引导我深入理解统计学的精髓。

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《Fundamentals of Social Statistics》这本书，在梳理和总结章节内容方面，做得相当认真，这一点对于我这种需要反复回顾和巩固知识的读者来说，实在是非常有帮助。我注意到，在每一个章节的结尾，书中都会提供一个“本章小结”或者“关键概念回顾”的部分。这些小结不仅是对本章核心内容的提炼，更是对学习重点的梳理。它会用简洁的语言再次强调本章最重要的统计概念、公式和方法，并且会提供一些思考题，引导读者去检验自己对知识的掌握程度。我尤其喜欢的是，书中在小结部分，还会尝试将本章内容与之前学过的知识联系起来，或者预示下一章将要学习的内容，从而构建一个更加完整的知识体系。这种章节间的逻辑关联，让我能够更好地理解统计学的整体框架，而不是将各个章节孤立地看待。此外，在书的最后，我还发现有一个“附录”，里面包含了一些非常有用的参考资料，比如常用的统计公式汇总、一些统计分布的表格等等。这些附录的内容，对于我平时做习题、写报告时，能够起到很大的辅助作用，让我能够更快速地查阅和运用所需的统计工具。总的来说，这本书在帮助读者巩固和复习知识方面，采取了多种有效的策略，极大地提升了我的学习效率和学习体验。

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这本《Fundamentals of Social Statistics》的书，说实话，我拿到手的时候，对它的期望值还是挺高的。毕竟，社会统计学这个领域，在理解社会现象、解释数据背后的故事方面，扮演着至关重要的角色。我一直觉得，一个好的社会统计学教材，不仅要能够清晰地阐述概念，更重要的是要能引导读者建立起严谨的思维方式，学会如何批判性地解读和运用统计学工具。我希望这本书能够提供一些非常扎实的理论基础，比如概率论、抽样理论、参数估计、假设检验等等，这些都是构建统计学大厦的基石。同时，我更看重的是它如何将这些抽象的理论与实际的社会学研究相结合。例如，它会不会举一些具体的社会学研究案例，来展示如何运用不同的统计方法来分析人口普查数据、社会调查数据、或者一些宏观经济指标？这些案例的真实性和典型性，将直接影响我对教材实用性的判断。我尤其期待书中能够强调统计模型的选择和解释。在实际研究中，我们经常会遇到各种各样的统计模型，比如回归分析、方差分析、因子分析等等，选择哪个模型，以及如何理解模型的系数、拟合优度等，这都是非常关键的。这本书如果能在这方面提供深入的指导，并且对模型的假设条件和局限性进行充分的说明，那将非常有价值。此外，对于统计软件的应用，我也有一定的期待。现代社会统计学研究，离不开各种统计软件，如SPSS、R、Stata等。如果书中能够对这些软件的使用进行一些介绍，或者至少提供一些代码示例，那将大大提高学习的效率和可操作性。我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，更能成为我进行实际社会研究的得力助手，帮助我提升数据分析能力，更准确地洞察社会规律。

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《Fundamentals of Social Statistics》这本书，在介绍数据可视化这一块，确实给了我不少启发。我一直认为，好的统计学教材，不仅仅要教你怎么计算，更要教你怎么“说”数据。而数据可视化，就是“说”数据的最直接、最有力的语言之一。这本书在这方面，我觉得处理得相当不错。它不仅仅是列举了几种常见的图表类型，比如直方图、散点图、箱线图等等，更重要的是，它会详细地讲解每种图表适合用来展示什么样的数据特征，以及在不同的研究语境下，如何选择最合适的图表来清晰、有效地传达信息。我印象比较深刻的是，书中在讲解如何绘制高质量的图表时，给出了一些非常实用的建议，比如如何调整坐标轴的刻度，如何选择合适的颜色搭配，如何添加清晰的图例和标题，以及如何避免使用一些容易引起误解的图表形式。这些细节虽然看似微小，但对于提升统计报告的专业性和可读性，起着至关重要的作用。此外，书中还强调了图表与文字说明的配合，指出图表应该是对文字内容的有力补充，而不是孤立的存在。它会引导读者思考，如何通过图表来直观地展示统计分析的结果，并用简练的语言来解读图表所反映的社会现象。这一点，对于我这样的社会科学研究者来说，尤为重要。能够将复杂的统计结果，通过简洁明了的图表呈现出来，并且清晰地解释其背后的社会学含义，这是一种非常宝贵的能力。这本书在这方面，我觉得提供了非常好的范例和指导。

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《Fundamentals of Social Statistics》这本书，在探讨统计学在社会研究中的伦理问题方面，我认为其关注度相当高，并且给出了不少发人深省的讨论。我一直认为，统计学作为一种强大的工具，其使用过程中也伴随着重要的伦理考量。这本书在多个章节，都会有意无意地提及，比如在讨论抽样方法时，它会强调公平性和代表性的重要性，避免因抽样偏差而对某些群体造成歧视或误解。在讲解数据分析和报告撰写时，它也会反复强调诚实性和透明度的原则，要求研究者如实报告数据，不篡改结果，不选择性地呈现统计发现。我印象最深的是，书中在讨论如何解读统计结果时，会特别提醒读者警惕“数字的滥用”。例如，避免将相关性简单地等同于因果关系，或者夸大统计显著性的实际意义。它会引导读者思考，当我们在报告一个统计结果时，是否会对其可能产生的社会影响有所考量？是否会考虑到可能被误解或被别有用心者利用的可能性？这种对伦理的审慎态度，让我觉得这本书不仅仅是一本技术性的教材，更是一本关于如何负责任地使用统计学来研究社会的指南。它帮助我建立了一种“负责任的统计思维”，意识到每一次的统计分析和结果呈现，都可能对社会产生实际的影响，因此必须以严谨、诚实和审慎的态度来对待。

评分☆☆☆☆☆

我特别欣赏《Fundamentals of Social Statistics》一书中对统计思维的培养。它并没有仅仅将统计学视为一套孤立的计算方法，而是将其置于更广阔的社会科学研究框架下进行考察。这本书的作者似乎很清楚，统计学不是目的，而是工具，是帮助我们理解社会、认识世界的一种方式。因此，在很多章节，作者都会引导读者思考，为什么我们需要进行统计分析？我们要解决的是什么社会问题？统计学能够提供什么样的视角和答案？这种“为什么”的追问，贯穿了整本书，让我觉得学习统计学不再是机械地记忆公式和步骤，而是一个充满探索和发现的过程。我记得在讲解抽样方法的时候，书中花了很大的篇幅来讨论不同抽样方法的优缺点，以及它们可能带来的偏差，并且会结合一些社会调查的实际案例，来说明不当的抽样可能导致的严重后果。这种对方法论层面的深入探讨，让我更加深刻地认识到，统计学的严谨性不仅体现在计算上，更体现在研究设计和数据收集的每一个环节。此外，书中在介绍统计模型时，也强调了模型的假设条件以及其局限性，并且鼓励读者在解释统计结果时，要保持批判性思维，避免过度解读或将相关性误认为是因果关系。这种对统计局限性的清晰认识，是我认为一个好的统计学教材应该具备的重要品质。它帮助我建立了一种“审慎”的统计观，不轻易相信表面的数据，而是努力去探究数据背后的深层逻辑。

评分☆☆☆☆☆

我发现《Fundamentals of Social Statistics》这本书在处理“不确定性”这一统计学核心概念时，做得非常到位。统计学本身就是处理不确定性的科学，而这本书恰恰在这方面下了不少功夫。从最基础的概率论开始，它就详细地讲解了概率是如何度量不确定性的，并且通过各种生动的例子，比如抛硬币、抽牌等，来帮助读者理解概率的含义。然后，在进入推断性统计时，书中对置信区间和假设检验的讲解，更是将“不确定性”这一概念发挥到了极致。它会反复强调，我们通过样本数据得到的任何结论，都无法百分之百确定其适用于总体，因此我们需要用置信区间来表达我们对总体参数估计的精确度，用P值来衡量我们拒绝原假设的把握程度。书中在解释这些概念时，也非常注意避免使用过于绝对的语言，而是强调“可能性”、“概率”、“趋势”等词汇，这有助于读者建立一种更加辩证和审慎的统计观。我个人认为，这一点对于社会科学研究尤为重要。社会现象往往是复杂且充满变数的，很少有能够百分之百确定的结论。而这本书恰恰能够引导读者去理解和接受这种不确定性，并且学会如何在不确定的环境中做出合理的推断和决策。它让我明白，统计学并不是要消除不确定性，而是要量化和管理它，从而在信息不完全的情况下，做出更明智的判断。

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我想说，《Fundamentals of Social Statistics》在处理统计软件的应用方面，虽然没有做到面面俱到，但其提供的方向和思路，我认为是相当有价值的。我理解，一本教材不可能涵盖市面上所有主流的统计软件，但这本书在介绍统计方法时，会时不时地提及，在实际操作中，我们可以借助哪些软件来实现这些计算和分析。更重要的是，它在某些章节，会提供一些简化的代码示例，或者至少是描述性的步骤，来展示如何使用软件来完成特定的统计任务。虽然这些代码示例可能不是最优化或者最完整的，但它们足以给读者一个初步的概念，让他们知道如何开始探索。我尤其赞赏的是，书中在讲解一些复杂模型（比如回归分析）时，会强调理解软件输出结果的重要性。它会教我们如何解读软件生成的各种表格，包括系数、标准误、P值、R方等等，并且会引导我们思考这些输出结果背后所代表的统计学含义和社会学意义。这一点非常关键，因为很多时候，我们使用统计软件，并不是为了得到一堆数字，而是为了从这些数字中提炼出有价值的信息。这本书在这个环节，扮演了“翻译官”的角色，帮助我们理解那些冷冰冰的输出结果，并将其与我们想要研究的社会问题联系起来。总的来说，虽然它没有提供详尽的软件操作手册，但它在引导读者认识到统计软件的重要性，并提供初步的入门指导方面，我认为做得还是相当不错的，为我进一步深入学习软件操作打下了基础。

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坦白说，《Fundamentals of Social Statistics》这本书在某些章节的表现，让我觉得有些过于理论化了，特别是那些关于数理统计的推导部分。当然，我理解统计学本身就是建立在数学基础之上的，严谨的推导对于理解其内在逻辑至关重要。但是，对于我这种主要侧重于应用和理解社会现象的读者来说，过多地陷入公式的证明过程，有时会让人感到一些枯燥和脱离实际。我更希望看到的是，如何在实际的社会研究中，运用这些理论工具来解决问题。例如，在讲解一些复杂的统计模型时，如果能提供更多与社会学研究相关的案例，并且详细分析模型的选择依据、参数的解释、以及如何评估模型的稳健性，那将更有吸引力。我有时候会觉得，这本书在“如何做”的指导上，相比于“为什么这么做”的理论阐述，显得略微不足。譬如，在提到某个统计检验方法时，书中可能会详细解释其背后的统计原理，包括各种分布的性质、检验统计量的构造等等，但对于如何在实际操作中，根据研究问题和数据特点来选择最合适的检验方法，以及如何解读不同结果所代表的社会学意义，这部分的内容似乎不够丰富。我曾希望书中能够提供更具体的“操作指南”，比如，当遇到某类社会现象时，我们应该考虑使用哪些统计方法？如何去准备和清洗数据以适应这些方法？以及当统计结果出现某些特殊情况时，我们应该如何去解释？虽然书中也包含了一些例子，但总的来说，感觉还是偏向于理论的深度，而应用性的指导和实践性的技巧，还有待加强。

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That is the text book I read when I was 19......T_T

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