具体描述
社会学与社会发展丛书。 随着计算机技术的发展，以“抽样—问卷—定量分析”为特征的现代统计调查得到了日益广泛的运用。本书围绕定量分析中的数据处理方法，着重阐述其中的统计原理，突出各种统计方法的应用。全书共分十章，前三章介绍最基本的数据处理方法——描述统计，中间三章阐述统计推论的基本原理及其在数据处理中的应用，后四章是几种数学模型的建立方法及其原理。为便于实际应用。本书还结合目前流行的SPS
作者简介
翁定军 上海大学社会学系副教授
目录信息
第二章 集中量数与差异量数
第三章 相关
第四章 概率与随机变量的分布
第五章 参数估计
第六章 假设检验
第七章 线性回归
第八章 路径分析
第九章 logistic回归
第十章 对数线性模型
附录1 正态分布下的概率值
附录2 t值表（双侧临界值）
附录3 x2数值表
附录4 F值表（分子自由度1-12）
附录5 F值表（分子自由度14以上）
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读后感
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用户评价
作为一个刚刚踏入社会学研究领域的新手，我一直对如何将抽象的理论转化为可操作的研究步骤感到困惑，尤其是面对那些庞大的数据时，更是无从下手。这本书的书名——《社会定量研究的数据处理》——就像一盏指路明灯，让我看到了解决问题的希望。我原以为，它会像一位经验丰富的导师，手把手地教我如何从零开始，一步步地构建我的研究。例如，我会期待它详细介绍如何进行数据编码，将定性信息转化为定量变量，并解释不同编码方式的优劣，这就像给不同的材料赋予不同的编号，以便后续的加工。我希望能看到关于数据校验的技巧，如何通过逻辑校验、一致性校验等方法，最大限度地减少数据录入错误，就像质检员在生产线上仔细检查每一件产品。我还期望书中能够提供各种数据转换的实例，比如如何进行变量的合并、分割、重编码，如何创建新的计算变量，这些操作是灵活运用数据的关键，好比厨师可以根据食谱变化烹饪方式。同时，我也希望它能指导我如何进行探索性数据分析（EDA），通过可视化和描述性统计，初步了解数据的分布、趋势和潜在的模式，为后续的深入分析打下基础，这就像侦探在现场搜集线索，初步判断案情。书中如果能包含一些关于不同研究设计（如横断面研究、纵向研究）的数据处理特点的讨论，那就更好了，因为不同的设计会影响数据的处理方式。最后，我渴望它能教会我如何准备最终用于分析的数据集，确保其干净、规范、易于使用，为我的研究成果提供坚实的基础。然而，在阅读过程中，我发现这些我所期待的“实操性”内容，并未得到足够的阐述，书本的讲述似乎停留在比较概念化的层面，让我依然感到在实际操作中缺乏明确的指导，如同手握着一张地图，却不知道如何辨别方向。
评分当我看到《社会定量研究的数据处理》这个书名时，我脑海中立刻浮现出一幅画面：一位经验丰富的导师，手持着各种数据分析工具，在我面前一步步地演示如何将杂乱无章的原始数据，转化为有条理、有价值的研究素材。我满心期待地认为，这本书会详细介绍数据清洗的各种策略，例如如何有效地处理缺失数据，是进行插补还是删除，如何识别和处理异常值，以及如何统一数据格式，这就像一位出色的园丁，会细心地修剪枝叶，培育出健康的花朵。我希望能学习到如何进行变量的转换和创建，比如如何对分类变量进行编码，如何进行变量的合并与拆分，以及如何创建交互项和多项式项，这些都是挖掘数据深层含义的关键步骤，好比一位巧匠，能将原材料塑造成精美的艺术品。我还期望书中能深入讲解如何利用各种统计软件（如SPSS, Stata, R）进行数据处理，提供详细的操作步骤和代码示例，让我能够快速上手，提高工作效率。此外，书中如果能提及如何进行数据抽样和权重调整，以及如何处理文本数据中的信息，那就更能体现其全面性。我设想，通过这本书的学习，我应该能够独立完成复杂的数据处理任务，为我的学术研究提供坚实的数据基础。然而，当我实际阅读这本书时，却发现它在这些关键的“实操”层面的阐述，显得尤为不足，很多内容只是概念性的介绍，并没有提供足够详细和具象的操作指导，这让我感到它更像是一本理论框架的介绍，而未能真正地传授“数据处理”的“技术”，让我对它的实际应用价值产生了些许疑问，未能达到我所期待的期望。
评分购买《社会定量研究的数据处理》这本书，我的初衷是希望它能成为我在学术研究中坚实的后盾，尤其是在数据分析这一环节。我深知，一项成功的定量研究，其数据处理过程至关重要，它直接影响着研究的可靠性和有效性。因此，我期待这本书能够提供一套完整的数据处理流程，从原始数据的收集、清洗、转换，到最终的数据分析准备，每一步都清晰明了。我希望能看到关于如何构建和管理研究数据库的系统性介绍，包括如何设计数据库结构，如何进行数据录入和校验，如何保证数据的安全性与一致性，这就像一位优秀的图书管理员，能清晰地了解馆藏的每一本书。我还期望书中能详细讲解各种数据转换技术，比如如何进行变量的编码与解码，如何进行数据的合并与拆分，如何进行数据的标准化与归一化，以及如何创建衍生变量，这些操作是灵活运用数据的关键，好比厨师根据需要对食材进行各种预处理。我特别希望能学习到如何识别和处理数据中的不一致性，比如日期格式不统一，单位不一致等问题，并提供切实可行的解决方案。此外，书中如果能包含一些关于数据抽样和加权方法的讨论，以及如何进行数据合并时处理不同层级的数据（如个体层和群体层），那就更能体现其深度。我设想，这本书应该能教会我如何“驯服”那些看似杂乱无章的数据，使其变得井井有条，为后续的统计分析奠定坚实的基础。然而，当我阅读这本书时，却发现它在这些关键的“实操”层面，提供的指导非常有限，更多的是对概念的泛泛而谈，让我感到它并没有真正触及到我所面临的实际挑战，如同一个承诺了海鲜大餐，但端上来的却是一碗白开水，让我深感其内容上的不足。
评分这本《社会定量研究的数据处理》给我的感觉，更像是一本关于“为什么要做”的理论探讨，而非“怎么做”的实用手册。我带着强烈的学习愿望，希望能够从书中找到解决实际数据处理难题的方法。我曾设想，书中会详细介绍各种数据清洗技术，比如如何识别和处理异常值，如何对缺失数据进行插补，以及如何进行数据格式的统一和转换，这就像一个外科医生在手术前，需要仔细地消毒和准备器械。我希望能学习到如何利用统计软件（如SPSS, Stata, R）进行高效的数据处理，包括如何编写脚本来自动化数据清洗和转换过程，如何进行数据合并与拆分，以及如何进行数据的分组与聚合，这就像掌握了一门工具，能够更有效地完成任务。我还期望书中能够深入讲解如何对数据进行特征工程，如何创建新的有意义的变量，如何进行变量的交互作用构建，这些是提升模型预测能力的关键。更重要的是，我希望能学习到如何进行数据质量的评估，如何生成数据质量报告，以及如何建立数据处理的工作流程，以保证研究的严谨性。如果书中还能包含一些关于处理时间序列数据或空间数据时特有的数据处理方法，那就更完美了。我设想，通过阅读这本书，我应该能够自信地面对各种复杂的数据问题，并能够高效地将其转化为可用于分析的数据集。然而，当我翻开这本书，却发现它在这些具体的“操作指南”上，显得尤为不足，很多内容只是概念性的介绍，并没有提供足够详细的步骤和示例，这让我感觉它更像是在“纸上谈兵”，未能真正解决我在实际研究中遇到的具体困难，让我感到有些徒劳。
评分这本《社会定量研究的数据处理》给我留下的印象，与其说是一本指导操作的书，不如说是一份充满了期盼却未能实现的承诺。我满心欢喜地以为，它会像一本“武功秘籍”，详细地传授我在浩瀚数据海洋中航行的技能。比如，我期待看到如何构建一个完美的数据库，如何将零散的个体信息整合成有意义的结构化数据，就像建筑师在绘制蓝图一样，每一个单元格、每一个字段的意义都清晰明确。我希望能学习到如何使用最前沿的数据挖掘技术，比如关联规则挖掘、聚类分析，去发现那些隐藏在海量数据中的“潜规则”和“模式”，就好比考古学家在沙土中发掘失落的文明。我也想象着书中会有关于数据可视化的精彩篇章，如何用图表、图形将枯燥的数字变得生动形象，让复杂的统计结果一目了然，就像艺术家用色彩和线条讲述故事。更重要的是，我渴望书中能够深入探讨如何根据不同的研究问题选择最合适的数据处理方法，是选择线性回归来探究变量间的关系，还是使用结构方程模型来检验复杂的理论假设，每种方法的选择都应该有理有据，有如经验丰富的医生在诊断病情时，会根据症状开出不同的药方。我还期望书中能够涉及数据分析中的伦理问题，比如如何保护研究对象的隐私，如何避免数据滥用，这些都是现代研究者必须具备的素养。我希望它能教会我如何撰写具有说服力的研究报告，如何将定量分析的结论转化为 actionable insights，为社会发展提供科学的依据。然而，当我仔细研读时，却发现这些期待中的内容，似乎都未能在这本书中找到清晰的踪迹，更别提深入的讲解了，这让我对它的实际价值产生了一些疑问，感觉它更像是一本理论的框架，而缺失了支撑这个框架的血肉。
评分我对《社会定量研究的数据处理》这本书寄予厚望，希望它能为我在复杂的社会数据分析领域提供清晰的指导。我曾设想，书中会像一位经验丰富的向导，带领我穿越数据处理的迷宫。例如，我期待它能详细介绍数据预处理的各个环节，包括如何进行数据清洗，如何识别并处理缺失值和异常值，以及如何进行数据转换和特征工程，这就像在烹饪前，需要仔细地清洗、切配食材。我希望能学习到如何进行数据编码，将分类变量转化为数值变量，并掌握不同编码方式（如独热编码、序数编码）的适用场景。我还期望书中能深入讲解如何进行数据降维，比如主成分分析（PCA）和因子分析（FA），如何从海量特征中提取出最具代表性的信息，以提高模型效率和可解释性，这就像在复杂的信息中提炼出核心要点。我渴望它能提供关于如何处理文本数据的实用技巧，例如如何进行文本清洗、分词、词干提取，以及如何构建词袋模型或TF-IDF矩阵。此外，书中如果能涉及如何进行数据合并与连接，如何处理多源异构数据，那就更显其价值。我设想，通过阅读这本书，我能够掌握一套系统性的数据处理方法论，能够自信地应对各种复杂的数据场景。然而，当我翻阅这本书时，发现它在这些关键的操作层面，并没有提供足够的深度和广度，很多内容只是浅尝辄止，无法真正解决我在实际研究中遇到的具体问题，让我感觉它更像是一个概览，而缺乏实质性的技术指导，这让我对它的应用价值产生了怀疑，未能达到我预期的效果。
评分我对于《社会定量研究的数据处理》这本书的期望，在于它能够为我提供一套系统化的数据处理框架，并辅以详实的案例和操作指南。我曾想象，书中会首先梳理定量研究中数据处理的完整流程，从数据采集后的初步检查，到数据清洗、转换、整合，再到最终的数据准备，每一步都辅以严谨的理论解释和详细的实践步骤。我期待看到关于如何进行数据校验的实用技巧，比如如何设计校验规则，如何用脚本自动化校验过程，以及如何记录和修正校验中发现的问题，这就像一位精密的工程师，在建造前需要反复检查图纸。我希望能学习到如何进行变量的重编码和合并，如何处理缺失值和异常值，并理解不同处理方法的适用场景和潜在影响。我还期望书中能够深入讲解如何利用统计软件（如R, Python）进行数据处理，提供代码示例和详细的讲解，让我能够快速掌握自动化数据处理的能力。此外，书中如果能触及如何处理文本数据、图像数据等非结构化数据，以及如何进行数据挖掘和特征选择，那就更能体现其前沿性和实用性。我设想，通过阅读这本书，我能够将数据处理过程中的“盲人摸象”变成“运筹帷幄”，能够高效、准确地完成数据准备工作。然而，当我翻阅此书时，发现它在这些关键的“操作细节”上，提供的指导非常有限，很多内容只是泛泛而谈，并没有提供足够具体和可操作的建议，这让我感到它未能真正达到我所期望的“实操性”水平，更多的是一种理论的概述，而非能力的培养，让我觉得有些意犹未尽。
评分这本《社会定量研究的数据处理》给我的感觉，更像是一份关于“为什么要做数据处理”的宣言，而非一份“如何进行数据处理”的操作手册。我抱着极大的热情，希望能够从书中找到解决实际研究问题的钥匙。我设想，书中应该会详细列举不同统计软件（如R, Python, SPSS）在数据处理方面的优势与劣势，并提供针对性的操作教程，从安装配置到基础命令，再到高级函数的运用，每一步都辅以清晰的图示和代码示例，让我能够快速上手。我期望它能深入讲解如何利用编程语言进行批量数据处理，如何编写脚本自动化重复性任务，从而提高效率，减少人为错误，这就像掌握了一门语言，可以与计算机进行高效沟通。书中如果能涉及一些数据校验的常用脚本，或者提供构建数据质量评估报告的模板，那就太有价值了。我非常期待看到关于数据转换的实用技巧，比如如何进行日期时间数据的处理，如何进行文本分词和词频统计，如何将非数值型数据编码为数值型，以及如何进行数据的合并与拆分，这些都是在实际研究中经常遇到的难题。我还希望能学习到如何进行数据的聚合与分组，如何计算均值、中位数、标准差等描述性统计量，并生成漂亮的统计表格。此外，书中如果能触及一些高级数据处理技术，例如如何处理时间序列数据中的缺失值，如何进行多源数据的融合，那将为我提供更广阔的视野。然而，现实是，这本书的讲述似乎更多地停留在理论的高度，对于如何将这些理论转化为实际操作，它并没有提供足够具体和详细的指导，导致我读完后，依然感到自己在实际的数据处理过程中，依旧是摸着石头过河，缺乏清晰的路径指引，这让我感到这本书的价值有些被高估了。
评分这本书我找了很久了，但实在找不到它描绘的那些“社会定量研究数据处理”的真实场景，书名听起来很宏大，好像一下子就能将我带入高深的统计分析世界，解锁那些藏在庞杂数据背后的社会运行规律。然而，当我翻开它，期待着能看到关于数据采集的严谨设计，从问卷的设计到访谈的技巧，如何规避抽样偏差，如何确保数据的信度和效度，甚至是关于二手数据的巧妙运用，比如如何从公开数据库中挖掘有价值的信息。我本以为书中会详细阐述各种数据清洗技术，比如如何识别和处理异常值、缺失值，如何进行数据格式的统一和转换，这些都是保证研究质量的基础。接着，我期望能看到对各种统计软件操作的详尽指导，比如SPSS、R、Stata等，从基础的数据录入到复杂的模型建立，每一步都有清晰的截图和文字说明。我更渴望的是，书中能像一位经验丰富的研究者一样，引导我理解并应用各种定量分析方法，从描述性统计到推断性统计，从回归分析到因子分析，每种方法的使用场景、前提条件以及结果的解读都能够深入浅出。想象中，书中还会提供丰富的案例研究，这些案例不仅仅是数据的堆砌，更是将理论与实践相结合的典范，让我看到这些抽象的统计方法如何在真实的社会问题研究中发挥作用，比如分析教育公平的影响因素，探究犯罪率的社会经济根源，或者评估一项政策的有效性。如果书中还能触及一些更高级的话题，例如时间序列分析、空间计量模型，或者大数据时代的分析技术，那就更完美了，这将为我提供更广阔的研究视野和更前沿的研究工具。最终，我希望这本书能教会我如何清晰、逻辑地呈现研究结果，如何撰写一篇严谨的学术论文，以及如何将定量研究的发现有效地传达给政策制定者和社会大众。但是，这本书似乎并没有触及我所设想的这些关键环节，留给我的更多是概念的模糊和方法的缺失，让我对着书名，却找不到进入门径的钥匙，感到一种深深的遗憾。
评分我之所以对《社会定量研究的数据处理》这本书抱有极大的兴趣，是因为它直接点明了我目前研究中最大的瓶颈——数据处理。我一直认为，定量研究的生命力在于对数据的有效利用，而数据的价值往往隐藏在复杂的处理过程中。因此，我满怀期待地希望这本书能够成为我的“数据炼金术”指南。我渴望书中能够详细介绍各种数据清洗技术的原理和应用，比如如何识别并处理缺失值（是进行插补还是删除，何时采用何种方法），如何检测和修正异常值（是离群点还是系统误差），以及如何处理不一致的数据格式，这就像医生在治疗疾病前，需要准确诊断病因。我希望能学习到如何进行变量的标准化和归一化，这些操作在比较不同量纲的变量时至关重要，好比在比较不同大小的物体时，需要统一的度量单位。我还期望书中能够深入讲解如何对数据进行降维，比如主成分分析（PCA）或因子分析（FA），如何从高维数据中提取出关键信息，减少数据冗余，这就像提炼精华，保留最本质的部分。更重要的是，我希望书中能够提供关于如何处理文本数据或非结构化数据的初步指导，例如使用自然语言处理（NLP）的技术进行情感分析或主题建模，这些在社会科学研究中越来越重要。如果书中还能提及如何有效地管理和组织大型数据集，比如利用数据库技术，那就更显其前瞻性了。我设想，通过这本书的学习，我应该能够更自信地面对海量数据，将原始数据转化为有意义的研究素材。然而，当我翻阅此书时，发现它似乎更多地停留在概念的介绍，而对于具体的“如何操作”，尤其是那些能够直接应用到实际研究中的“技巧”和“窍门”，却显得语焉不详，留给我的是一种“知道有什么，但不知道怎么做”的困惑，让我感到有些失望。
评分考完研了，就不看了。
评分看一看还是可以的 感觉入门的话有点难了 想要深度的话又不够
评分社会统计学依旧是难题 本书最后两章完全理解不能 不过时间也来不及了 只能会多少用多少了 祈祷别考太难就行·······
评分看一看还是可以的 感觉入门的话有点难了 想要深度的话又不够
评分看一看还是可以的 感觉入门的话有点难了 想要深度的话又不够
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