Introduction to Social Statistics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Dietz, Thomas/ Kalof, Linda

出品人:

页数:608

译者:

出版时间:2009-4

价格:723.00元

装帧:

isbn号码:9781405169028

丛书系列:

图书标签:

• 社会统计学
• 统计学
• 社会科学
• 数据分析
• 研究方法
• 统计推断
• SPSS
• R语言
• 定量研究
• 入门教材

好的，这是一份关于《社会学研究方法：量化与质性路径》的图书简介，旨在详尽阐述其内容，同时避免提及您提到的那本特定书籍。 --- 《社会学研究方法：量化与质性路径》 内容提要： 《社会学研究方法：量化与质性路径》是一部全面、深入的社会科学研究方法专著，旨在为学生、初级研究人员以及对社会现象探究抱有热情的读者提供一套坚实、系统的工具箱。本书的核心目标是打破传统上将量化（Quantitative）与质性（Qualitative）方法对立的藩篱，强调在真实世界研究场景中，有效整合两者以实现更深刻、更全面的社会理解。 本书的结构设计旨在引导读者从基础的哲学立场出发，逐步过渡到具体的研究设计、数据收集、分析技术，直至最终的研究报告撰写。我们坚信，优秀的研究始于清晰的理论构建和审慎的方法选择，而非仅仅是熟练掌握某种统计软件或访谈技巧。 第一部分：研究的哲学基石与理论构建 本部分为全书的理论基础，为后续的实操环节奠定了认识论和本体论的基石。 社会研究的本体论与认识论探源： 深入探讨实证主义、后实证主义、建构主义等主要哲学立场如何影响研究问题的提出和方法的选择。这部分内容将帮助读者理解“我们如何知道我们所知道的”这一根本问题，并据此定位自己的研究立场。 理论在社会研究中的作用： 详细阐述理论在社会学研究中的循环作用——从大理论到中层理论，再到具体可操作的假设。重点介绍演绎法和归纳法的结合，以及如何构建具有解释力的概念框架。 研究过程的伦理考量： 伦理是社会研究的生命线。本章详尽讨论知情同意、隐私保护、数据安全、避免权力不对等伤害等关键伦理原则，并结合当前新兴的研究领域（如网络数据收集）讨论新的伦理挑战。 第二部分：量化研究的严谨构建与实施 量化研究部分侧重于如何将复杂的社会现实转化为可测量的变量，并确保测量的有效性和可靠性。 研究设计与抽样策略： 详尽介绍实验设计（包括真实验、类实验和准实验设计）、横断面设计和纵向设计（如趋势研究、同期群分析）。在抽样方面，本书深入剖析了概率抽样（简单随机、分层、整群）和非概率抽样（目的性、滚雪球、便利抽样）的适用情境、优势与局限，并重点讨论如何计算和应对抽样误差。 测量的艺术：操作化与量表构建： 本章是量化研究的基石。详细讲解如何将抽象的社会概念（如“社会资本”、“政治效能感”）转化为可测量的指标。内容包括维度识别、指标选择、不同水平的测量尺度（名义、顺序、间隔、比率）的区分，以及信度（如克隆巴赫 $alpha$）和效度（内容、结构、效标效度）的检验方法。 描述性统计与初步数据探索： 介绍如何使用频率分布、集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（标准差、方差、四分位距）来概括数据集的基本特征。强调可视化工具（直方图、箱线图）在初步发现潜在分布模式和异常值中的重要性。 推论性统计：假设检验与模型构建： 深入讲解统计推断的原理。涵盖单变量和双变量检验（t检验、方差分析ANOVA、卡方检验）。随后，系统性地展开多元回归分析（OLS回归）的构建、假设检验、残差分析和模型解释。特别关注多重共线性、异方差性等常见问题及其解决方案。高级内容将涉及逻辑回归（用于二元或有序因变量）和路径分析的基础介绍。 第三部分：质性研究的深度挖掘与阐释 质性研究部分着重于如何在不预设框架的情况下，从参与者的视角理解社会意义、过程和经验。 主要质性研究范式： 区分和对比民族志、扎根理论、现象学、叙事研究等主要质性研究路径。说明每种范式背后的理论关注点和适用的研究场景。 数据收集的技术与实践： 详细指导如何进行深度访谈（结构化、半结构化、非结构化），如何设计有效的焦点小组讨论，以及如何进行系统的田野工作和参与式观察。特别强调建立融洽关系（Rapport）和维持研究者位置（Positionality）的重要性。 质性数据管理与分析： 阐述从原始文本（访谈录音、笔记）到分析性文本的转化过程。重点介绍编码的系统方法，包括初始编码、聚焦编码和主题分析。详细讲解如何使用辅助软件（如NVivo, Atlas.ti）进行高效管理，并指导读者如何从编码中提炼出具有理论穿透力的核心主题和叙事线索。 质性研究的严谨性标准： 讨论与量化研究中信效度对应的质性标准，如可信性（Credibility）、可转移性（Transferability）、可靠性（Dependability）和可确认性（Confirmability）。介绍三角互证法（Triangulation）在增强质性发现强度中的应用。 第四部分：方法的整合、报告与传播 最后一部分聚焦于研究的最终产出——如何将复杂的研究过程和发现清晰、有力地传达给学术界和更广泛的公众。 混合方法研究设计： 探讨将量化与质性方法结合的逻辑、优势和挑战。详细介绍序列设计（探索性或解释性序列）、并发设计以及嵌入设计，并提供如何在同一研究中有效整合两种类型数据的具体实例。 研究报告的撰写与结构： 提供撰写规范的学术论文和研究报告的指导。重点讲解如何清晰地阐述研究问题、研究设计、分析结果，并构建有说服力的讨论部分，特别是如何将统计结果与质性洞察有机地结合起来。 研究的传播与应用： 讨论如何将研究发现转化为政策建议或公共对话。强调研究成果的社会责任和影响力评估。 本书特点： 平衡性： 结构性地平衡了量化分析的精确性与质性探究的深度。 实用性： 包含大量详细的步骤指南、案例分析和“研究者笔记”插页，直接指导读者如何操作。 批判性思维培养： 不仅教授“如何做”，更强调“为何这样做”，鼓励读者对方法论的局限性保持警惕和批判性反思。 《社会学研究方法：量化与质性路径》旨在成为社会科学研究者必备的案头工具书，确保读者能够自信地设计、执行并完成具有高度学术价值和社会意义的研究项目。

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我是在一次学术研讨会上偶然了解到这本书的，当时有位教授在分享他的研究成果时，反复提到了这本书中的某个统计模型。他用非常生动的例子说明了该模型如何帮助他揭示了某种社会行为的潜在驱动因素，我当时就被深深吸引了。虽然我不是统计学专业的学生，但我在社会学领域的研究经常需要处理和分析大量数据，而传统的分析方法有时显得力不从心。这位教授提到，《Introduction to Social Statistics》不仅仅是一本理论教材，更是一本实践指南。他特别赞扬了书中对案例研究的详尽阐述，认为这些案例能够帮助读者将抽象的统计理论与实际的社会问题紧密联系起来。他举例说，书中可能通过分析某个地区的教育公平性，来讲解如何运用方差分析来比较不同群体在教育资源获取上的差异；或者通过研究社交媒体使用对青少年心理健康的影响，来介绍如何构建和解读回归模型。这种理论与实践相结合的教学方式，对我这样希望提升研究能力的非统计专业人士来说，无疑是最具吸引力的。我迫切希望这本书能成为我的研究助手，帮助我从纷繁复杂的数据中提炼出有价值的社会洞察。

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这本书的封面设计非常吸引人，简约大方，散发着一种学术的严谨感，同时又不失亲和力。我是在一个偶然的机会下，在书店的推荐区看到的。当时我正在寻找一本能够帮助我理解社会现象背后数据统计原理的书籍，市面上同类书籍很多，但要么过于艰涩，要么流于表面。这本《Introduction to Social Statistics》的标题正是我所需要的，它清晰地表明了其内容方向，既有“Introduction”的入门友好，又有“Social Statistics”的专业深度。我仔细翻阅了目录，发现它涵盖了从基础的数据描述到更复杂的推论统计方法，并且特别强调了这些统计方法在社会科学研究中的应用。例如，在关于描述性统计的部分，书中似乎详细介绍了如何使用图表和概括性指标来呈现和理解社会数据，比如人口结构、收入分布、犯罪率的变化趋势等等。我对其中关于“数据可视化”的部分尤其感兴趣，因为我一直觉得，好的可视化能够极大地提升我们对复杂社会现象的洞察力。总而言之，仅凭这外观和目录，就足以勾起我深入探究的欲望，我期待它能够带我进入一个更加理性、更具洞察力的社会研究新世界。

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说实话，我之前对统计学有些望而却步，总觉得那是一门与我这类从事人文学科研究的人不太搭边的学科。但最近在阅读一些关于社会变迁的文献时，我发现越来越多的研究都离不开定量分析，而且很多结论都引经据典地引用着各种统计数据和图表。这让我意识到，如果我想要更深入地理解这些研究，甚至做出自己的贡献，统计学知识是不可或缺的。《Introduction to Social Statistics》这本书，给我提供了一个重新认识统计学的机会。我期待这本书能够清晰地解释一些核心概念，比如“相关性”与“因果性”的区别，这对我理解复杂的社会现象尤为重要。我常常看到人们将两者混淆，从而得出一些片面的结论。如果这本书能让我明白，如何通过统计方法来区分这两者，那我将受益匪浅。此外，我也对书中可能涉及的“假设检验”等内容充满好奇，想知道它是如何帮助我们对社会现象做出推断的，以及在多大程度上能够支持我们的研究结论。

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这本书的排版和字体给我一种非常舒适的阅读体验，封面设计虽然简洁，但很有质感。我是在阅读一本关于城市规划的学术论文时，偶然在参考文献中看到了这本书。当时论文的作者在讨论城市居民的出行模式时，引用了书中关于“空间统计学”的某个方法。这让我意识到，统计学在很多看似与它不直接相关的领域都有着广泛的应用。《Introduction to Social Statistics》听起来就非常贴合我的需求。我一直对理解社会群体的行为模式和决策过程很感兴趣，而我觉得统计学是解释这些复杂现象的强大工具。我尤其希望这本书能为我提供一些关于“多层次模型”或“时间序列分析”等高级统计方法的入门知识，因为这些方法对于分析具有层级结构或随时间变化的社会数据非常有用。例如，我想了解如何利用这些工具来分析不同地区在接受某种政策影响时的差异，或者如何预测未来几年某类社会问题的可能发展趋势。这本书如果能教会我如何运用这些方法，那将是我研究道路上的一个重要里程碑。

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我个人对统计学的理解一直处于一个比较模糊的状态，总觉得它像是那些在幕后操控一切的神秘力量，但又不知道具体是如何运作的。这次偶然看到了《Introduction to Social Statistics》这本书，感觉它好像是为我量身定做的。从书名上看，“Introduction”就暗示着它不会一开始就丢给我一堆复杂的公式和符号，而是会循序渐进地引导读者。我特别希望它能在数据收集和整理方面给予我一些指导，比如如何设计一个有效的问卷，如何避免常见的抽样误差，以及如何对搜集到的数据进行初步的清洗和预处理。我常常在做研究时，因为对数据处理的不熟悉，而浪费大量时间和精力，甚至得出一些不准确的结论。如果这本书能教会我如何正确地组织和管理数据，那我真的会如释重负。而且，我也很想了解，书中是如何讲解“统计显著性”这个概念的，我总觉得这有点像是在玩概率游戏，但我知道它在科学研究中至关重要。希望这本书能让我明白，在面对一组数据时，我们究竟能有多大的信心说“是”或“否”。

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粗略翻了一下。最终还是跟Tom无缘。

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