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出版者:Sage Pubns

作者:Menard, Scott

出品人:

页数:104

译者:

出版时间:2002-7

价格:$ 20.34

装帧:Pap

isbn号码:9780761922094

丛书系列:

图书标签:

• 纵向研究
• 研究方法
• 数据分析
• 统计学
• 社会科学
• 心理学
• 教育学
• 医学研究
• 发展心理学
• 时间序列分析

《纵向研究》 引言 在科学探索的浩瀚星空中，理解事物随时间演变的规律是揭示其本质的关键。无论是人类社会的发展变迁，生物体的生长发育，还是自然环境的动态调整，一切皆在时间的洪流中不断塑造与重塑。《纵向研究》一书，正是致力于深入探索这一核心命题，通过系统性的方法论和严谨的实践指导，为读者呈现一套理解和驾驭时间维度研究的完整工具箱。本书并非简单罗列研究案例，而是将目光聚焦于“如何”——如何设计、如何执行、如何分析，以及如何解读那些跨越时间的研究。它旨在帮助读者建立一种“时间视角”，从而更深刻地理解我们所处的复杂世界。 核心理论与方法论 本书的首要篇幅，将深入剖析纵向研究的核心理论基石。我们将从溯源开始，梳理纵向研究的起源及其在不同学科领域的发展脉络，包括其在社会学、心理学、医学、经济学、教育学乃至环境科学等领域的关键贡献。在此基础上，本书将详细阐述纵向研究的几大关键设计类型，包括： 面板研究（Panel Study）：选取同一组个体或单位，在不同时间点进行重复测量，以追踪其内部变化和发展轨迹。我们将深入探讨面板研究的设计要素，如样本选择、抽样频率、问卷设计以及如何处理面板数据中的失访问题。 队列研究（Cohort Study）：跟踪具有共同特征（如出生年份、暴露经历）的特定群体，观察他们在时间推移中发生的事件或健康状况的变化。本书将详细区分不同类型的队列，如固定队列和开放队列，并阐述其在疾病流行病学、社会流动性研究等领域的应用。 重复横断面研究（Repeated Cross-sectional Study）：在不同时间点对不同但具有代表性的样本进行抽样调查，以了解群体层面的趋势和变化。我们将探讨如何通过这种方法推断群体的演变，以及它与面板研究在效度和解释力上的差异。 除了设计类型，本书还将详尽介绍纵向研究的关键方法论，包括： 时间序列分析（Time Series Analysis）：介绍各种时间序列模型，如ARIMA模型、状态空间模型等，用于分析和预测数据在时间上的依赖关系。 生存分析（Survival Analysis）：重点讲解Cox比例风险模型、Kaplan-Meier曲线等，用于分析事件发生的时间，如患者的生存时间、设备的使用寿命等。 事件史分析（Event History Analysis）：将生存分析的原理扩展到多个可能发生的事件，以揭示事件序列的影响和转化。 多层模型/混合效应模型（Multilevel Models/Mixed-Effects Models）：针对面板数据和层级结构数据，解释如何处理数据中的嵌套关系和时间依赖性，从而更准确地估计变化轨迹。 研究设计与实践 进入实践层面，本书将引导读者进行周密的纵向研究设计。我们将深入探讨以下关键环节： 研究问题的界定与操作化：如何在时间维度上清晰地界定研究问题，并将抽象的概念转化为可测量、可重复观测的变量。 抽样策略与样本的维护：针对纵向研究的特殊性，探讨如何选择具有代表性的初始样本，以及在漫长的研究周期内如何维持样本的稳定性和联系，有效降低失访率。 数据收集工具的设计与优化：如何设计适合不同时间点收集的标准化问卷、访谈提纲或观察记录表，并考虑数据收集的频率和方式。 测量的一致性与效度：在长期研究中，如何确保测量工具在不同时间点的等效性，并维持研究结果的内部效度和外部效度。 伦理考量与数据安全：在跨越时间的研究中，如何处理知情同意、隐私保护、数据存储与共享等伦理问题。 数据分析与解释 纵向数据的分析往往比横断面数据更为复杂，本书将提供一套系统的数据分析指南： 数据预处理与管理：如何处理缺失值（如使用插补技术）、异常值，以及构建适合纵向分析的数据结构。 描述性统计与可视化：如何利用图表（如轨迹图、箱线图）直观地展示数据随时间的变化趋势和个体差异。 推断性统计方法：从简单的t检验、ANOVA在时间上的应用，到复杂的回归模型（如线性混合模型、增长曲线模型）、结构方程模型在纵向数据中的应用，本书将逐一讲解。 因果推断的挑战与方法：在纵向研究中，如何克服共变性问题，尝试进行因果推断，例如使用倾向性评分匹配、工具变量法等。 结果的解释与局限性：如何准确解读分析结果，并客观评估研究的局限性，如可能存在的测量误差、选择偏倚等。 应用领域与案例研究 本书的价值不仅在于理论和方法，更在于其广泛的应用前景。我们将精选来自不同领域的经典纵向研究案例，并对其进行深入剖析： 社会学：如追踪个体社会经济地位变化的长期研究，或研究教育背景对职业生涯影响的队列研究。 心理学：如儿童语言发展、老年人认知衰退、人格特质随年龄变化的研究。 医学：如大型流行病学研究，追踪特定疾病的发病率、预后以及不同治疗方案的效果。 经济学：如家庭消费模式的动态变化、人力资本积累对经济增长的影响。 教育学：如学生学业成绩、学习习惯随教育阶段的发展，或教育政策对学生长期发展的影响。 通过对这些案例的细致解读，读者将能够直观地理解纵向研究在实际问题解决中的强大能力，并从中汲取灵感，应用于自身的研究领域。 结论与未来展望 《纵向研究》一书最终将落脚于对纵向研究方法论的总结与反思，并展望其未来的发展方向。我们将讨论新兴技术（如大数据、人工智能）如何赋能纵向研究，以及在日益复杂的研究环境中，如何应对数据质量、可重复性等挑战。本书旨在成为所有致力于理解时间维度下事物演变的研究者、学生和实践者的必备参考，助其在探索科学真理的道路上，行稳致远。

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