Set-Theoretic Methods for the Social Sciences pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Cambridge University Press

作者:Carsten Q. Schneider

出品人:

页数:370

译者:

出版时间:2012-8-30

价格:GBP 28.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781107601130

丛书系列:Strategies for Social Inquiry

图书标签:

方法论
QCA
社会科学
研究方法
政治科学
政治学
政治分析
集合论
社会科学
数学建模
方法论
博弈论
政治学
经济学
社会选择理论
形式化建模
公理化方法

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具体描述

Qualitative Comparative Analysis (QCA) and other set-theoretic methods distinguish themselves from other approaches to the study of social phenomena by using sets and the search for set relations. In virtually all social science fields, statements about social phenomena can be framed in terms of set relations, and using set-theoretic methods to investigate these statements is therefore highly valuable. This book guides readers through the basic principles of set theory and then on to the applied practices of QCA. It provides a thorough understanding of basic and advanced issues in set-theoretic methods together with tricks of the trade, software handling and exercises. Most arguments are introduced using examples from existing research. The use of QCA is increasing rapidly and the application of set-theory is both fruitful and still widely misunderstood in current empirical comparative social research. This book provides the comprehensive guide to these methods for researchers across the social sciences.

《计量社会学研究方法》本书并非一本关于集合论在社会科学中应用的著作，而是深入探讨社会科学研究中各种量化分析方法的实用指南。本书旨在为社会科学领域的学生、研究者和实践者提供一套全面而严谨的计量研究工具箱，帮助他们更有效地设计研究、收集数据、分析结果并解释发现。核心内容概述：本书围绕社会科学研究的核心环节，系统性地介绍了从研究设计到数据分析的各个阶段所需的计量方法。内容涵盖了以下几个主要方面：第一部分：研究设计与抽样研究问题的界定与操作化：强调如何将抽象的社会现象转化为可测量的变量，并制定清晰的研究问题和假设。研究设计类型：详细阐述实验设计、准实验设计、调查研究、案例研究等不同研究设计的优缺点及其适用场景。抽样方法：深入介绍概率抽样（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）的原理、执行步骤及抽样误差的控制。测量效度与信度：讲解如何构建和评估测量工具的效度（内容效度、结构效度、效标效度）和信度（重测信度、内部一致性信度、评分者信度），确保研究数据的质量。第二部分：数据收集与准备问卷设计：提供设计有效、可靠问卷的实用技巧，包括问题的措辞、选项设置、量表的使用以及问卷的预测试。访谈与观察：介绍结构化、半结构化和非结构化访谈的技巧，以及系统观察法的实施要点。二手数据利用：指导读者如何查找、评估和利用现有的统计数据、政府报告、历史文献等二次数据源。数据清洗与转换：讲解如何处理缺失值、异常值，进行变量编码、合并、计算派生变量等数据预处理步骤，为后续分析打下坚实基础。第三部分：描述性统计集中趋势测量：介绍均值、中位数、众数等描述数据中心位置的指标。离散程度测量：讲解方差、标准差、极差、四分位距等度量数据分散程度的方法。分布形态分析：介绍频数分布表、直方图、箱线图等可视化工具，以及偏度、峰度等描述数据分布特征的指标。相关性分析（初步）：介绍协方差和皮尔逊相关系数等初步衡量两个变量之间线性关系强度和方向的方法。第四部分：推论性统计与假设检验概率论基础：简要回顾概率的基本概念，为理解统计推断奠定基础。参数估计：介绍点估计和区间估计（置信区间）的概念和计算方法，如何从样本推断总体参数。假设检验的基本原理：阐述零假设、备择假设、统计量、P值、显著性水平等核心概念。常用假设检验方法： t检验：单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验，用于比较均值。方差分析（ANOVA）：单因素方差分析、多因素方差分析，用于比较三个及以上组的均值。卡方检验（χ²检验）：拟合优度检验、独立性检验，用于分析分类变量之间的关系。非参数检验： Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis H检验等，适用于不满足参数检验条件的数据。第五部分：回归分析简单线性回归：讲解如何建立一个自变量和一个因变量之间的线性模型，解释回归系数的含义，评估模型拟合优度（R²）。多元线性回归：扩展到多个自变量与一个因变量的关系分析，处理多重共线性问题，选择最佳回归模型。逻辑回归：介绍如何分析因变量为二分类变量（或多分类变量）的情况，预测事件发生的概率。其他回归模型简介：简要介绍泊松回归、负二项回归等在社会科学中常见的其他回归模型。第六部分：高级计量方法因子分析与主成分分析：用于降维，识别潜在的构念或维度。聚类分析：用于识别数据中的自然分组或子群体。结构方程模型（SEM）初步：介绍如何同时检验多个变量之间的复杂关系网络，包括测量模型和结构模型。纵向数据分析简介：简要介绍如何处理随时间变化的重复测量数据。本书特色：理论与实践并重：在系统讲解统计学原理的同时，强调方法在社会科学研究中的实际应用。数据驱动：鼓励读者通过真实或模拟数据集进行练习，将理论知识转化为操作技能。软件辅助：结合常用的统计软件（如SPSS, R, Stata等）的操作示例，指导读者完成数据分析的全过程。案例丰富：穿插大量社会科学领域的经典案例，帮助读者理解方法的应用场景和解释结果。循序渐进：内容组织由浅入深，适合不同基础的读者学习。本书致力于培养读者严谨的科学思维和扎实的量化分析能力，帮助他们在日益复杂和数据驱动的社会科学研究领域取得成功。

作者简介

Carsten Q. Schneider is Associate Professor in the Department of Political Science and Founding Director of the Center for the Study of Imperfections in Democracies at Central European University, Hungary.

Claudius Wagemann is Lecturer in the Doctoral Program in Political Science at the Istituto Italiano di Scienze Umane (SUM), Florence.

目录信息

Introduction;
Part I. Set-Theoretic Methods: The Basics:
1. Sets, set membership, and calibration;
2. Notions and operations in set theory;
3. Set relations;
4. Truth tables;
Part II. Neat Formal Logic Meets Noisy Social Science Data:
5. Parameters of fit;
6. Limited diversity and logical remainders;
7. The truth table algorithm;
Part III. Potential Pitfalls and Suggestions for Solutions:
8. Potential pitfalls in the standard analysis procedure and suggestions for improvement;
9. Potential pitfalls in the analysis of necessity and sufficiency and suggestions for avoiding them;
Part IV. Variants of QCA as a Technique Meet QCA as an Approach:
10. Variants of QCA;
11. Data analysis technique meets set-theoretic approach;
12. Looking back: looking ahead;
Glossary.
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

从装帧设计和排版来看，出版社也投入了极大的心力，这对于一本如此学术化的著作来说是难能可贵的。内文排版疏密得当，公式的标记清晰易读，这对于长时间阅读和对照公式进行推演至关重要。我个人认为，这本书的“社会科学方法论”的贡献，甚至超过了其“集合论应用”的直接指导意义。它提供了一种新的“思维的语法”，让我们学会用更精确、更具结构性的语言去描述和分析那些以往只能依赖于模糊描述的社会现象。读完它，我感觉自己仿佛拿到了一把精密的尺子，可以用来丈量那些曾经无法触及的社会距离和关系维度。它不仅是工具箱里的一件利器，更是提升整个研究范式的催化剂，强烈推荐给所有严肃对待社会科学研究的学者们。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在定性研究领域摸索的研究者，我对量化方法的“过度简化”倾向深感不安。这本书提供了一个绝佳的平衡点。它证明了集合论并非只是为了追求极致的精确性而存在的空中楼阁，而是能提升我们对复杂性理解的视角。我感触最深的是关于“偏好聚合”的章节，它没有急于推导出结论，而是耐心地展示了各种基于集合操作的聚合规则是如何在不同约束条件下崩溃或奏效的。这对于我们理解民主决策的合理性危机至关重要。作者在解释某些复杂定理时，运用了大量的图示和类比，这些辅助材料的质量极高，使得即便是初次接触这些概念的读者也能循序渐进地掌握。这书的价值不在于教你如何跑回归分析，而在于教你如何构建一个比回归分析更稳固的“概念基座”。它让我的研究不再仅仅是数据的堆砌，而是有了更坚实的理论骨架。

评分☆☆☆☆☆

我已经将这本著作推荐给了我系里的所有研究生，尤其是那些正在为论文选题和方法论框架发愁的学生。它的结构安排非常合理，从基础的集合代数到更高级的拓扑学在社会空间中的应用，层层递进，没有丝毫跳跃感。最值得称道的是，作者在每一章的结尾都设置了“方法论反思”部分，这不仅仅是总结，更是对该方法在处理特定社会科学挑战时局限性的坦诚讨论。这种严谨的自我批判精神，在很多同类书籍中是看不到的。例如，在讨论“网络密度”的集合论解释时，作者并没有回避使用严格的数学定义，但紧接着就提出了“在社会网络中，集合的边界是如何动态变化的”这一深刻问题，引导读者超越静态的数学模型，思考动态的社会过程。这本书真正做到了“技术服务于洞察”，而不是“技术本身成为目的”。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的，它以一种极其严谨和深入的方式，剖析了在社会科学领域应用集合论方法的精妙之处。我一直苦于找不到一本能将抽象的数学理论与复杂的社会现象完美结合的指南，而这本著作恰恰填补了这一空白。作者在开篇就展现了对集合论基础概念的扎实掌握，但绝非生硬的理论堆砌，而是巧妙地将其转化为理解社会结构、群体划分乃至偏好排序的强大工具。阅读过程中，我尤其欣赏其对“关系”和“函数”在社会学语境下定义的精细化处理，这使得原本模糊不清的社会互动概念变得可操作、可量化。比如，书中关于“投票规则的集合论分析”那一部分，让我对阿罗不可能定理有了全新的理解，不再是停留在教科书的表面叙述，而是真正领悟了其背后的集合论逻辑结构。对于任何希望将研究提升到更高层次的社会科学家来说，这本书无疑是一剂强心针，它拓宽了我们对“什么是科学的社会分析”的认知边界。

评分☆☆☆☆☆

说实话，拿到这本书时，我有点担心它会过于晦涩难懂，毕竟集合论听起来就够“硬核”了。但出乎意料的是，作者在构建整个论证体系时，采用了非常清晰且富有洞察力的叙事方式。它不像很多纯数学书籍那样冷冰冰，而是充满了对现实世界问题的关怀。我特别喜欢它在处理“不确定性”和“模糊性”时的策略，即如何用更精细的集合划分（比如模糊集理论的初步引入）来捕捉那些传统统计学模型难以触及的社会现实。书中大量的案例分析，无论是关于市场分割的，还是关于社会网络拓扑的，都极大地增强了理论的说服力。举个例子，书中对“社会身份的交叉性”的讨论，如果不用集合交集和并集的概念来精确界定，真的很难清晰地表达出不同身份群体重叠所产生的独特社会效应。这本书不仅是工具书，更像是一部思维训练手册，它迫使你重新审视你习以为常的社会概念的底层逻辑。

评分☆☆☆☆☆

重点在逻辑余项的处理和强化的标准分析

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