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出版者:

作者:王在翔

出品人:

页数:224

译者:

出版时间:2008-8

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787811252392

丛书系列:

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• 社会统计
• 统计理论
• 统计实践
• 社会科学
• 数据分析
• 统计方法
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• 社会调查
• 统计学

《现代社会分析：方法、模型与洞察》 内容梗概： 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解和掌握在当今复杂多变的社会环境中，如何进行严谨、有意义的社会分析。本书并非仅仅罗列统计方法的枯燥列表，而是将统计学理论与社会研究的实际需求紧密结合，探讨如何运用量化手段揭示社会现象背后的规律，并将其转化为切实可行的政策建议和深刻的社会洞察。 全书结构清晰，逻辑严谨，从社会研究的基本原则出发，逐步深入到各种分析模型的选择、构建与应用。我们强调，统计分析并非孤立的技术操作，而是贯穿于整个研究过程的灵魂。因此，本书将引导读者思考：如何将一个模糊的社会问题转化为可测量的研究命题？如何设计出能够有效收集数据的方案？如何选择最适合回答研究问题的统计工具？以及最重要的，如何解释分析结果，并将其转化为具有说服力的社会叙事？ 第一部分：社会研究的基石与方法论 本部分将为读者奠定坚实的理论基础。我们将首先探讨社会科学研究的本质，区分不同类型的知识以及科学解释的特征。在此基础上，我们将深入剖析社会研究的逻辑框架，包括研究问题的提出、理论构建、假设检验、变量操作化以及抽样设计。 研究问题的生命力： 如何从日常生活、新闻事件、政策议题中捕捉到有价值的研究问题？我们将介绍多种问题源泉，并指导读者如何评估研究问题的可行性、重要性和原创性。 理论的指引与构建： 科学理论在社会研究中扮演着怎样的角色？我们将介绍演绎法和归纳法在理论构建中的应用，以及如何构建清晰、可操作的理论框架，为后续的量化分析提供方向。 假设的诞生与检验： 从理论到实证，假设是连接两者的桥梁。我们将详细讲解如何从理论推导出可检验的假设，并阐述假设检验的基本原理和步骤。 变量的世界： 变量是社会现象的量化载体。本书将详细介绍不同类型的变量（定类、定序、定距、定比），以及如何将抽象的社会概念（如社会资本、满意度、歧视）转化为可测量的具体指标，即变量的操作化。 抽样的艺术： 抽样是进行大规模社会调查的必然选择。我们将深入探讨概率抽样（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样）和非概率抽样（方便抽样、配额抽样、滚雪球抽样）的优劣势，以及如何根据研究目标选择最合适的抽样方法，确保研究结果的代表性和外推性。 第二部分：描述性统计的初步洞察 在掌握了研究设计和数据收集的基础后，我们将进入数据描述和探索的阶段。本部分将聚焦于描述性统计，帮助读者有效地总结和呈现数据的基本特征。 数据的初步整理与可视化： 如何对原始数据进行清洗、编码和整理？我们将介绍各种数据录入和管理技巧，并强调可视化在探索性数据分析中的重要性。读者将学习如何运用柱状图、折线图、散点图、箱线图等工具，直观地展示数据的分布、趋势和离散程度。 集中趋势的度量： 均值、中位数和众数——哪种度量方式最能代表一组数据的“中心”？我们将详细解释它们的计算方法、适用场景以及各自的局限性。 离散程度的衡量： 方差、标准差、极差和四分位距——这些指标如何揭示数据的分散程度？我们将深入剖析这些概念，帮助读者理解数据的变异性。 分布形态的描绘： 偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）——它们如何描述数据的对称性和尖锐程度？我们将通过图示和实例，让读者直观地理解这些概念，并了解它们对后续统计分析可能产生的影响。 频数与比例： 如何有效地描述分类变量的分布？本书将讲解频数分布表、百分比图的构建与解读，帮助读者理解不同类别出现的频率。 第三部分：推断性统计的严谨推理 本部分是本书的核心，我们将重点探讨推断性统计。在这一部分，读者将学习如何从样本数据出发，对总体特征做出具有统计学意义的推断，并检验研究假设。 概率论的基础： 理解概率是进行统计推断的前提。我们将简要回顾概率的基本概念、概率分布（如二项分布、泊二项分布、正态分布）及其在统计推断中的应用。 抽样分布的魅力： 抽样分布是连接样本与总体的关键。我们将深入讲解中心极限定理，阐明样本均值的抽样分布为何趋于正态分布，并解释标准误（Standard Error）的概念及其重要性。 参数估计： 点估计与区间估计。我们将介绍如何使用样本统计量来估计总体的未知参数，并重点讲解置信区间（Confidence Interval）的构建和解读，理解其包含总体参数的概率意义。 假设检验的逻辑： 零假设（Null Hypothesis）与备择假设（Alternative Hypothesis）。我们将详细讲解假设检验的八个步骤，包括设定假设、选择检验统计量、确定显著性水平（α）、计算p值，以及做出统计决策。 常见的假设检验方法： t检验（t-test）： 用于比较两个样本均值是否存在显著差异（独立样本t检验、配对样本t检验）。我们将探讨其适用条件和解读。 方差分析（ANOVA）： 用于比较三个及以上样本均值是否存在显著差异。我们将讲解单因素和多因素方差分析的原理和应用，以及F检验的解读。 卡方检验（Chi-square test）： 用于检验两个分类变量之间是否存在关联。我们将重点讲解拟合优度检验和独立性检验。 非参数检验： 在不满足参数检验的假设条件时，非参数检验提供了另一种选择。我们将介绍一些常用的非参数检验方法，如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验和Kruskal-Wallis检验。 第四部分：关联分析与预测模型 在理解了如何描述数据和进行假设检验后，本书将进一步探讨变量之间的关系，以及如何构建预测模型。 相关分析（Correlation Analysis）： 衡量两个变量之间线性关系的强度和方向。我们将重点讲解皮尔逊相关系数（Pearson's r）的计算和解读，以及Spearman秩相关系数的适用场景。 回归分析（Regression Analysis）： 探究一个因变量与一个或多个自变量之间的数量关系，并用于预测。 简单线性回归： 建立一个因变量与一个自变量之间的线性关系模型，解释回归系数的含义，并进行模型评估（R方）。 多元线性回归： 引入多个自变量，探究它们对因变量的联合影响。我们将讲解如何解释多个回归系数，处理多重共线性问题，以及模型选择的策略。 逻辑回归（Logistic Regression）： 当因变量为二分类变量时，逻辑回归是重要的分析工具。我们将讲解其原理，以及如何解释模型输出（Odds Ratio）。 其他高级分析技术简介： 因子分析（Factor Analysis）： 用于识别隐藏在大量变量背后的共同因子，以简化数据结构。 聚类分析（Cluster Analysis）： 将具有相似特征的样本或变量分组，以发现数据中的自然群体。 第五部分：社会研究的应用与伦理 本书的最后部分，我们将回归社会研究的实践，探讨如何将统计分析结果有效地应用于实际问题，并强调研究过程中的伦理考量。 将数据转化为洞察： 如何清晰、准确地向不同受众（政策制定者、公众、学术界）传达研究发现？我们将介绍报告撰写的基本规范，以及如何避免误导性的图表和解读。 研究的局限性与可信度： 任何研究都有其局限性。我们将引导读者批判性地审视自己的研究设计和分析结果，诚实地报告研究的不足之处，并讨论如何提高研究的可信度。 社会研究的伦理规范： 从知情同意、隐私保护到数据保密，我们将深入探讨社会研究中的重要伦理原则，以及如何在研究实践中遵守这些原则。 大数据时代的挑战与机遇： 随着大数据时代的到来，我们面临着新的数据来源和分析工具。本书将简要探讨大数据在社会研究中的应用前景，以及随之而来的挑战。 本书特点： 理论与实践并重： 每一章都力求在讲解统计理论的同时，辅以大量来自社会学、心理学、政治学、经济学等领域的实际研究案例，使抽象的概念变得生动具体。 循序渐进，由浅入深： 读者无需具备深厚的数学背景，本书的讲解将从最基础的概念开始，逐步过渡到更复杂的分析技术。 强调批判性思维： 本书不仅教授“如何做”，更强调“为何这样做”，鼓励读者独立思考，理解每种统计方法的适用条件、优劣势以及结果解读的潜在陷阱。 语言通俗易懂： 尽量避免使用过于专业化的术语，并在必要时提供清晰的解释，确保读者能够轻松理解。 注重问题导向： 许多案例都以一个具体的社会研究问题为起点，展示了如何运用所学知识来解决实际问题。 通过阅读《现代社会分析：方法、模型与洞察》，读者将能够建立起一套严谨的社会研究思维体系，掌握分析社会现象的有效工具，并能够自信地运用量化方法探索社会世界的奥秘，为理解和改进社会做出贡献。

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这本书的结构安排体现了作者对知识体系的深刻理解。它并非是知识点的简单罗列，而是一个层层递进、逻辑严密的体系构建过程。从最基础的描述性统计概念出发，逐步过渡到复杂的推断性统计，再到高级的多变量模型，每一步的衔接都自然流畅，没有生硬的跳跃感。作者似乎精心设计了一条“认知坡道”，确保读者在掌握了前一阶段的知识基础后，才能平稳地攀登到下一个更高的层次。这种宏观的架构感，让读者在学习过程中，能够清晰地看到自己知识版图的扩展，不会感到零散和迷茫。合上书卷时，我能清晰地感受到自己对整个统计学领域的认知脉络被系统地梳理和强化了，这是一种扎实而全面的收获。

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这本书的深度是毋庸置疑的，它在处理经典理论的同时，也展现了对前沿研究的敏锐洞察力。我特别欣赏作者在批判性思维上的引导。他不仅仅是介绍“是什么”，更重要的是引导读者去思考“为什么是这样”以及“是否存在更好的解释”。在很多章节的末尾，作者都会设置一些开放性的思考题或者对现有主流方法的局限性进行探讨，这迫使我不能只是被动接受知识，而是必须主动地去构建自己的认知框架。这种启发式的教学方法，对于提升读者的独立研究能力至关重要。每当读到这些深入的思辨部分，我总会停下来，拿出笔记本，尝试组织自己的观点，这比单纯的记忆知识点要有效得多，真正体会到了知识的“活”在于思辨。

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这本书的装帧设计很有意思，封面采用了一种复古的米黄色纸张，配合着典雅的宋体印刷，给人一种沉稳、厚重的感觉，仿佛捧着的是一本跨越时间的经典。内页纸张质量也相当不错，触感平滑，油墨清晰，即便是长时间阅读也不会让眼睛感到疲劳。版式设计上也看得出用心良苦，文字的行距、字距都经过精心调整，使得阅读起来非常舒适。这种对物理媒介的重视，在如今这个电子阅读盛行的时代显得尤为珍贵。它不仅仅是一本书，更像是一件值得收藏的艺术品，让人在翻阅的过程中，能真切感受到作者和出版方对知识载体的尊重。初次拿到手里时，那种油墨的清香和纸张的质地，立刻就把我带入了一种专注的学习状态，这对于需要深度阅读的学术书籍来说，无疑是一个绝佳的开端。

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从实用性的角度来看，这本书的配套资源和辅助材料无疑是加分项。我注意到，书中引用了大量真实的、来自不同行业的数据集进行案例分析，这些案例的设计非常贴合实际工作的需求。更难得的是，作者在讲解完一个方法后，通常会附带上使用主流统计软件（如R或Python的特定库）实现该方法的代码片段和操作步骤的简要说明。这极大地弥补了理论书籍往往“纸上谈兵”的弊端。我可以直接对照书中的理论，在自己的电脑上进行复现和修改，亲手操作的经验比单纯的阅读更能巩固知识的掌握。对于那些希望将统计理论直接应用于数据分析项目中的读者来说，这种理论与实践紧密结合的编排方式，无疑是极具价值的工具书。

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我喜欢这本书的叙事方式，它没有采用那种枯燥的教科书腔调，而是像一位经验丰富的前辈，娓娓道来，引导着读者一步步深入复杂的理论迷宫。作者似乎非常擅长将抽象的概念具象化，运用了大量的日常生活中的小案例作为引子，让人在理解理论核心的同时，也感受到了其在现实世界中的巨大作用。比如，在阐述某一统计模型时，作者并没有直接堆砌复杂的数学公式，而是先描绘了一个我们在日常生活中可能遇到的困境，然后自然而然地引出该模型如何提供解决方案。这种“问题先行，理论殿后”的结构，极大地降低了初学者的心理门槛，让那些原本看起来高不可攀的知识变得触手可及。读起来一点都不费力，反而充满了探索的乐趣，感觉就像是跟着一位高明的向导在探索一片未知的知识原野。

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