具体描述
'The book is written in an admirably clear style and is effectively structured throughout its three parts with eight concise chapters. The book's intention - in which it largely succeeds - is to strengthen secondary data analysis as one technique in the 'methodological toolbox' available to researchers, one which has been on the margin for far too long' - "British Journal of Educational Technology". Secondary data is a powerful tool for providing context to an otherwise small-scale study, as well as being an efficient way of bringing together a large amount of data, particularly where access to the field may be difficult. This comprehensive guide introduces students to the use of secondary data in educational and social research, and provides a practical resource for researchers who are new to the field of secondary data analysis. The author encourages researchers to consider the potential for using secondary data both as their primary research method, but also as a useful strategy in mixed methods designs. The first part of the book explores the role of secondary data analysis in contemporary social research. It considers the arguments for and against its use and addresses its particular benefits in mixed method research designs, especially those in the political arithmetic tradition. The second part introduces worked examples which show the potential for using secondary sources to answer a varied range of research questions. It provides step-by-step guidance on how to manipulate and analyse secondary data. The inclusion of recent national and international datasets as exemplars allows students to place their research in a 'real life' context and to consider current and topical research issues.
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目录信息
读后感
用户评价
这本书，说实话，我本来是冲着它的名字来的，以为能找到一些关于如何巧妙运用现有数据的“秘籍”。毕竟在教育和社会研究领域，一手数据的收集成本和耗时是出了名的吓人，能找到一个替代方案简直是救命稻草。然而，读完之后我感到一阵强烈的认知失调。这本书似乎更像是一份对“二手数据”这个概念本身进行哲学式解构的论文集，而不是一本实操指南。它花了大量的篇幅讨论了“次级数据”的本体论地位，探讨了在后现代语境下，数据本身作为一种社会建构物的复杂性。坦白讲，这些理论探讨非常深刻，引用的文献也是汗牛充栋，从福柯到布迪厄，信手拈来。但对于我这种急需知道如何从政府统计局下载的原始数据集里筛选出符合我研究假设的变量，并且如何修正那些可能存在的测量误差和偏差的研究者来说，这些理论上的论证显得过于虚无缥缈。我更希望看到的是具体的案例分析，比如某个研究者如何成功地将两份看似不相关的国家调查数据拼接到一起，并解决了其中指标定义不一致的问题。这本书在这方面几乎是空白，它更关心“我们是否真的能知道二手数据的真实含义”，而不是“我们如何有效地使用它”。这让我感觉像是在准备一场盛大的宴会，但厨师却花光了所有时间在讨论食材的起源和历史，却忘了教你如何开火做饭。如果你的目的是深入理解数据伦理和认识论的复杂性，这本书是殿堂级的；但如果你想让你的研究项目在下个月的截止日期前出成果，这本书提供的工具箱可能略显空洞，更像是一个高级研讨班的阅读清单。
评分这本书最大的问题，也许在于它对“教育和社会研究”这个应用领域的敏感度不够。它仿佛将所有二手数据视为一个同质的、可以进行纯粹形式化处理的对象，而忽略了教育数据（比如学生成绩、教师评估）和社会数据（比如社区犯罪率、家庭收入）在收集目的、政府干预程度和政治敏感性上的巨大差异。例如，在处理教育绩效数据时，我们必须高度警惕“学校选择效应”或“地区差异”对结果的混淆作用，这往往需要特定的多层次模型（HLM）。这本书虽然提到了多层次模型，但它将其视为一个纯粹的统计工具来讨论，而非一个针对特定研究背景（如教育不平等研究）的必要应对策略。我发现自己不得不频繁地停下来，在脑海中将书中的理论概念强行“翻译”成我自己的研究情境，这极大地打断了阅读的流畅性。它缺乏那种“情境化”的智慧——即理解为什么在某一特定领域，某个看似无关紧要的数据偏差，实际上可能推翻整个研究结论。因此，这本书更适合那些致力于“数据科学方法论本身”的理论工作者，而不是那些身处一线，试图用二手数据回答紧迫社会问题的研究人员。它提供的知识深度令人敬佩，但其“适用性”和“普适性”却大打折扣，显得有些“不接地气”。
评分我花了整整一个周末的时间，试图从这本书中提炼出三个可立即应用于我当前项目的研究方法论框架，结果失败了。我期待这本书能提供关于不同类型次级数据——比如行政记录、纵向追踪数据、横断面调查——的优缺点和适用场景的清晰对比表格或决策树。遗憾的是，作者倾向于在每一章中对每种数据类型进行分散且深入的理论剖析，却从未将它们放在一个便于比较的框架下进行总结。例如，当讨论“时间序列分析”时，它会引用大量的计量模型，但完全没有提及如何确定某一特定行政数据集是否具有足够的时间点密度来进行有效的序列建模。这是一种典型的“只见树木不见森林”的写法。我甚至想过，也许这本书是面向特定研究群体的——比如专门研究数据采集历史的学者。但即便是那样，书中对于数据“污染源”的描述也显得过于学术化，缺乏对常见数据清理脚本的介绍。我本来希望看到一些关于使用R或Stata处理缺失值或异常值的特定代码示例，但通篇下来，这样的“硬核”技术内容几乎没有出现。这本书在提升研究者的理论素养方面是成功的，但在提升其实际数据处理能力方面，可以说是交出了一份令人失望的答卷。它更像是一份严肃的、需要反复研读的学术专著，而不是一本可以随手翻阅、即时获得解决方案的工具书。
评分我拿起这本书的初衷，是希望它能成为我研究设计阶段的“救生圈”，尤其是在处理那些跨国或跨时段的比较研究时。我的领域对数据的标准化要求极高，而二手资料常常带来指标不一致、抽样设计差异巨大等致命问题。这本书的封面设计和章节标题确实给人一种“权威指南”的错觉，充满了严谨和方法论的承诺。但在深入阅读后，我发现它对这些实际操作层面的挑战避而不谈，或者只是轻描淡写地带过。比如，关于数据质量的检验，书中提到了“潜在的信度危机”，但提供的解决方案更多是建议读者去阅读更专业的计量经济学教材，而不是提供一些在教育学或社会学语境下可以直接应用的、简易的“打补丁”技术。更让我不解的是，书中对现有的大型数据库（如PISA、ICCS或者各类国家人口普查数据）的介绍极为简略，仿佛这些数据是理所当然存在的，使用者应该“心领神会”。我花了很大的精力去梳理那些关于“元数据”的章节，希望能从中找到如何有效解读和转换复杂问卷结构的线索，结果发现它更关注于元数据在数字档案管理中的角色，而非其实用价值。这本书的视角过于“宏大叙事”，似乎在假定读者已经拥有了扎实的统计软件操作能力和高级计量经济学背景。对于我们这些常年与定性访谈和问卷分析打交道的应用型研究者来说，这本书更像是一座高耸入云的象牙塔，风景很美，但我们需要的泥土地上的实用工具却寥寥无几。
评分这本书的阅读体验，坦白说，像是在一个高级别的、但略显陈旧的学术会议上听了一整天的讲座。作者的学识毋庸置疑，引用的文献跨越了半个多世纪，展现了对该领域历史脉络的深刻把握。然而，这种“全面性”也成了它的负担。每个主题，无论多么微小，都被挖得很深很细，但缺乏清晰的组织结构来引导读者从一个观点平滑过渡到下一个观点。它更像是一系列独立思考的结晶堆砌在一起，而不是一个精心编排的教学流程。我特别想找到关于“数据共享协议与伦理边界”的实际案例，因为在当前数据隐私日益严格的环境下，如何合法合规地使用他人数据至关重要。书中确实有一章专门讨论了“知情同意的延伸与二手数据的边界”，但内容主要集中在法律框架的引用，对于研究者在实际操作中如何与数据提供方进行有效沟通、如何处理匿名化数据的再识别风险等实战问题，着墨甚少。这使得整本书读起来有一种强烈的“纸上谈兵”的感觉。它仿佛在对我们说：“看，二手数据这么复杂，涉及这么多理论陷阱。”但没有真正告诉我们：“面对这些陷阱，你需要用哪种工具箱里的哪个扳手去解决。”如果这本书的定位是面向入门或中级研究人员，那么它在提供清晰的、步骤化的操作指导方面，是严重不足的，它更像是为那些已经不需要指导的研究者准备的理论深化读物。
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