Resolucion de Problemas de Estadistica C.Sociales (Spanish Edition) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Sintesis Editorial

作者:Maria Jose Fernandez Diaz

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-12

价格:USD 59.40

装帧:Paperback

isbn号码:9788477381006

丛书系列:

图书标签:

• Estadística
• Ciencias Sociales
• Resolución de Problemas
• Español
• Estadística Descriptiva
• Análisis de Datos
• Métodos Estadísticos
• Ejercicios Resueltos
• Estudios Sociales
• Aprendizaje

好的，这是一本关于解决社会科学领域统计学问题的图书的详细简介，重点在于其内容和方法论，完全避免提及原书名或任何与人工智能相关的内容。 --- 书名： 《社会科学统计问题解析：理论、工具与实践应用》 作者： （此处应为作者姓名，为保证内容独立性，此处留空） 出版社： （此处应为出版社名称，为保证内容独立性，此处留空） 页数： 约 850 页 装帧： 平装/精装（具体视版本而定） --- 内容提要 本书旨在为社会科学领域（包括但不限于社会学、政治学、教育学、心理学以及部分经济学分支）的研究人员、学生和从业者提供一套全面、深入且实用的统计学问题解决指南。面对现代社会科学研究日益复杂化的数据结构和严谨性要求，传统的统计教科书往往侧重于理论推导，而鲜有针对实际研究困境的“问题导向型”解决方案。本书正填补了这一空白。 全书结构设计围绕“提出问题—选择模型—执行分析—解释结果”的研究流程展开，确保读者在掌握核心统计原理的同时，能迅速将知识转化为解决实际研究难题的能力。我们不只是罗列公式，而是深入探讨在特定社会科学情境下，何时、为何以及如何运用特定的统计技术。 核心特色与结构划分 本书内容分为五个核心部分，层层递进，构建了一个完整的社会科学统计分析框架： 第一部分：社会科学数据基础与描述性分析（基础巩固） 本部分是理解后续复杂模型的基石。它着重于社会科学数据的特殊性，如定性数据的量化处理、量表构建的有效性与信度检验，以及处理缺失值和异常值的方法。 量表构建与测量误差： 详细讨论李克特量表、语义差异量表等在社会调查中的应用，重点分析信度（如 Cronbach's Alpha 检验）和效度（如内容效度、建构效度）的实际操作。 描述性统计的深度解读： 超越均值和标准差，探讨偏度、峰度在正态性检验中的意义，以及如何在非正态分布（如计数数据或高偏态数据）下合理地进行初步描述。 数据可视化在报告中的关键作用： 强调如何选择合适的图表类型（如小提琴图、箱线图、热力图）来揭示社会现象的分布特征，而非仅仅是数据的简单呈现。 第二部分：推论统计学的核心逻辑与假设检验（原理深入） 此部分详细阐释了从样本到总体的推理过程，是统计显著性的理论基础。 概率与抽样分布的直观理解： 避免过于抽象的数学推导，侧重于对中心极限定理和各种分布（如 t 分布、F 分布、卡方分布）在社会科学背景下的实际意义的阐释。 假设检验的决策艺术： 深入剖析第一类错误（$alpha$）与第二类错误（$eta$）在社会政策评估或教育干预研究中的实际成本，并讨论功效分析（Power Analysis）在研究设计阶段的重要性。 参数估计与置信区间： 强调置信区间比单一的 $p$ 值更能体现估计的不确定性，这对于解释研究发现的稳健性至关重要。 第三部分：经典线性模型与方差分析（关系探究） 这是社会科学研究中最常用的统计工具集，本书将侧重于其在控制混淆变量方面的应用。 多元线性回归（MLR）的诊断与优化： 重点解决多重共线性、异方差性和自相关性等常见问题，并提供 VIF 值解读、残差分析图谱的系统性指南。同时，详细介绍交互作用项的构建和解释，例如社会群体特征（调节变量）如何影响自变量与因变量之间的关系。 方差分析（ANOVA）与协方差分析（ANCOVA）： 探讨在实验设计和准实验设计中，如何使用 ANOVA 比较多组均值，并利用 ANCOVA 控制基线差异或人口统计学特征的影响。 混合效应模型（Multilevel Models）导论： 鉴于社会科学数据常具有嵌套结构（如学生嵌套在班级，班级嵌套在学校），本章系统介绍了如何处理这种层级数据，避免传统回归的独立性假设被违反。 第四部分：分类数据与离散因变量分析（非正态数据处理） 社会科学中大量的因变量是分类的（如选择、同意、失败/成功），本部分专注于广义线性模型（GLM）。 逻辑回归（Logistic Regression）： 详尽解释优势比（Odds Ratio）的计算、解读及其置信区间，并讨论多项式逻辑回归在处理多类别选择问题中的应用。 泊松回归与负二项回归： 专门用于处理事件计数数据（如犯罪率、求职次数），并指导读者如何根据数据特征（如过度离散现象）在泊松和负二项模型间进行选择。 生存分析基础： 介绍在追踪研究中，如何使用 Cox 比例风险模型来分析事件发生的时间（如离职时间、项目完成时间）。 第五部分：前沿方法与模型选择（高级应用） 本部分面向有一定基础的研究者，探讨更复杂的因果推断和模型选择策略。 工具变量（IV）与倾向得分匹配（PSM）： 在社会科学中，真正的随机分配往往难以实现。本章侧重于在存在不可观测混淆变量时，如何使用 IV 或 PSM 方法来近似估计因果效应，并讨论每种方法的局限性。 结构方程模型（SEM）简介： 介绍潜变量测量模型（CFA）与路径分析，为研究复杂的、难以直接测量的社会学建构（如“社会资本”、“组织文化”）提供建模框架。 模型选择标准： 讨论 AIC、BIC 等信息准则在比较不同复杂程度模型时的应用，强调模型解释性与拟合优度之间的平衡。 实践导向与工具性 本书的独特之处在于其对统计软件操作的融合性指导。在讲解每一个关键模型时，都配有详细的步骤指南（涵盖主流的统计软件包，如 SPSS, R, Stata 的特定命令和语法示例），确保读者能够立即将理论转化为可执行的分析步骤。此外，每一个案例研究都取材于真实的社会科学数据集，确保了方法的适用性和情境相关性。 适用人群： 社会学、政治学、教育学、公共管理学、市场研究等领域的高年级本科生、研究生、博士后研究人员以及需要进行数据驱动决策的专业人士。本书假设读者已具备基础的代数知识和初步的数据处理经验。

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