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出版者:中国农业出版社

作者:盖钧镒 编

出品人:

页数:407

译者:

出版时间:2000-1

价格:42.50元

装帧:

isbn号码:9787109063068

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• 方差分析
• 回归分析
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现代社会科学研究的基石：数据驱动的决策艺术 本书深入探讨了在当今信息爆炸时代，如何通过严谨的科学方法将原始数据转化为洞察力与可靠决策的完整体系。它不仅仅是一本介绍统计工具的教科书，更是为致力于在复杂环境中进行有效推理和问题解决的研究人员、分析师以及决策者提供的一套系统化的思维框架和实践指南。 本书的结构设计旨在引导读者从基础概念出发，逐步攀升至高级模型构建与解释的高度。我们摒弃了传统统计学中过度依赖数学推导而忽视其实际应用价值的弊端，转而聚焦于“为什么我们需要这个方法”以及“在特定情境下如何最优地应用它”。 第一部分：研究范式与数据伦理的奠基 本部分首先构建了现代实证研究的理论基础。我们详细阐述了科学方法论在社会科学领域的特殊性，探讨了从提出研究问题（Research Question）到构建可操作性假设（Testable Hypothesis）的全过程。 研究设计的多样性与适用性： 深入分析了实验设计（包括随机对照试验R-C-T、准实验设计）、观察性研究（如队列研究、病例对照研究）以及定性与定量混合方法（Mixed Methods）的优劣。重点剖析了在无法进行完美随机化的社会科学情境中，如何通过匹配（Matching）、倾向得分（Propensity Score）等技术来模拟随机化的效果，提高因果推断的可靠性。 测量理论与信效度： 考察了构建有效测量工具的关键原则。内容涵盖量表的类型（如李克特量表、语义差异量表）、潜变量（Latent Variables）的识别、以及验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）在确保测量工具一致性中的核心作用。强调了测量误差（Measurement Error）对后续统计推断的潜在影响及修正策略。 数据伦理与隐私保护： 鉴于大数据时代个人隐私的重要性，本章专题讨论了数据收集、存储、匿名化处理的法律与道德规范。特别关注了机器学习在处理敏感数据时可能引入的偏见（Bias）及其规避措施。 第二部分：描述性分析与探索性数据分析（EDA）的艺术 数据在被分析之前，必须被“理解”。本部分专注于如何通过视觉化和摘要统计量来揭示数据的内在结构和潜在问题。 数据清洗与预处理： 涵盖了处理缺失值（Missing Data）的进阶技术，如多重插补法（Multiple Imputation, MI）。同时，详细介绍了异常值（Outliers）的识别方法（如箱线图、Z-Score、Cook's Distance）及其对模型稳健性的影响。 分布形态的描绘： 超越了简单的均值和标准差。本章深入探讨了偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）的意义，并引入了经验分布函数（Empirical Distribution Function, EDF）的概念，为后续的参数检验提供扎实的背景知识。 可视化叙事： 强调数据可视化不仅仅是制图，更是信息传递的手段。内容包括分布的可视化（直方图、核密度估计图）、变量间关系的展示（散点图矩阵、热力图），以及如何利用交互式可视化工具进行探索性分析，迅速定位数据中的异质性（Heterogeneity）。 第三部分：推断性统计的核心逻辑与实践 本部分是全书的骨干，系统地介绍了如何从样本推断总体，并量化这种推断的不确定性。 概率论基础的实战应用： 重新审视了中心极限定理、大数定律在实际应用中的边界条件。重点讲解了置信区间（Confidence Intervals）的正确解释——它描述的是估计过程的可靠性，而非单一数据点的概率。 假设检验的严谨流程： 详细解析了零假设（Null Hypothesis）与备择假设（Alternative Hypothesis）的构建哲学。着重区分了第一类错误（Type I Error, $alpha$）和第二类错误（Type II Error, $eta$）的成本，以及统计功效（Statistical Power）在研究设计阶段的重要性。 参数检验的精选指南： T检验与方差分析（ANOVA）： 细致区分了单样本、独立样本和配对样本T检验的适用条件。ANOVA部分深入探讨了单因素、多因素设计，以及事后多重比较（Post-hoc Tests，如Tukey's HSD）的选择标准。 非参数检验： 当数据不满足正态性或方差齐性假设时，提供了稳健的替代方案，如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验，并讨论了何时选择非参数方法而非数据转换。 第四部分：模型构建与因果推断的进阶策略 现代分析的重点已从单纯的预测转向对“影响”的准确量化。本部分专注于回归分析的深度应用与因果推断的复杂模型。 多元线性回归的深度解析： 不仅限于最小二乘法（OLS）。本章细致讨论了多重共线性（Multicollinearity）的诊断（VIF值）与处理、异方差性（Heteroscedasticity）的检测（Breusch-Pagan检验）与修正（如稳健标准误）。强调了模型设定误差（Misspecification）对系数估计偏差的影响。 广义线性模型（GLM）的拓扑结构： 针对非正态因变量，系统介绍了逻辑回归（Logistic Regression，用于二元结果）、泊松回归（Poisson Regression，用于计数数据）的原理。特别关注了Odds Ratio和Risk Ratio的解释差异。 时间序列与面板数据分析： 面对具有时间依赖性的数据，本书介绍了自相关（Autocorrelation）的检验（Durbin-Watson 统计量）及修正方法（如ARIMA模型的基本概念）。对于面板数据，详细对比了固定效应模型（Fixed Effects, FE）与随机效应模型（Random Effects, RE）的选择，及其在控制个体异质性中的作用。 第五部分：机器学习在社会科学中的角色与界限 本部分探讨了如何将前沿的预测模型与严谨的统计推断相结合，以提升研究的预测准确性和解释深度。 预测模型概述： 介绍了决策树（Decision Trees）、随机森林（Random Forests）作为非线性建模工具的应用。强调了模型验证的核心——交叉验证（Cross-Validation）技术，用于评估模型的泛化能力。 模型的可解释性（Explainability）： 认识到“黑箱”模型在社会科学中的局限性，本章着重介绍了解释工具，如变量重要性排序、以及局部可解释性模型无关解释法（LIME）的基本思路，旨在平衡预测精度与科学解释需求。 因果推断的现代工具箱： 简要介绍了结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）在检验复杂理论模型中的应用。同时，对工具变量法（Instrumental Variables, IV）和双重差分法（Difference-in-Differences, DID）进行了深入的案例分析，展示其在模拟“反事实”情景中的强大能力。 本书的最终目标是培养读者一种批判性的数据素养，使他们能够熟练地驾驭各种分析工具，准确地识别和解读数据背后的真实故事，从而在学术研究和实际决策中做出更具洞察力和科学依据的判断。本书的每一章都配有来自真实研究场景的案例和基于主流统计软件的操作步骤，确保理论知识能够无缝对接实际工作流程。

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这本书的附录部分也相当实用，里面包含了常用的统计表格，如t分布、卡方分布、F分布等，以及一些常用的统计软件（如SPSS, R）的操作指南。这些附加内容对于想要将书中理论付诸实践的读者来说，无疑是雪中送炭。我曾经在需要查找某个临界值的时候，花费了大量时间去搜索引擎上寻找，而这本书的附录部分恰好就提供了这些信息，大大节省了我的时间。

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这本书的例子选择非常具有代表性，而且更新及时。作者在书中引用的研究案例，很多都来自于近几年的学术文献，这使得书中的内容紧跟时代潮流，并且能够反映当前统计学在各个领域应用的最新动态。这对于我了解当前的研究热点和发展趋势，具有很强的指导意义。我发现很多科研项目都会用到书中提到的这些统计方法。

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在阅读这本书的过程中，我发现它非常注重培养读者的批判性思维能力。作者不仅仅是介绍各种统计方法，还常常提醒读者要注意方法的适用条件、潜在的偏倚以及结果的解释。例如，在讲解相关性分析时，作者反复强调“相关不等于因果”，并给出了很多因为忽视这一点而导致错误结论的例子，这让我意识到在实际应用中，如何审慎地解读统计结果至关重要。

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这本书的装帧设计本身就透露着一种严谨和学术的气息，厚重的封皮，配以清晰的书名和作者信息，让人一看便知其内容的分量。翻开书页，纸张的质感也相当不错，触感温润，印刷清晰，即使是那些复杂的数学公式和图表，也丝毫没有模糊或失真的感觉。我在阅读过程中，无论是用手写笔记，还是在书页上做标记，都没有出现墨水晕染的情况，这一点对于需要频繁查阅和做笔记的学生党来说，绝对是一个加分项。

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总的来说，这本书是一本内容丰富、结构清晰、理论与实践兼顾的优秀教材。它不仅能够帮助读者系统地掌握试验统计方法的核心概念和技术，更能培养读者严谨的学术态度和批判性的思维方式。我强烈推荐这本书给所有对统计学感兴趣，或者需要在学习和研究中应用统计方法的读者，相信你们一定会从中受益匪浅。

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不得不提的是，这本书在图表的使用上也做得非常出色。作者精心设计了大量的图表，包括直方图、散点图、箱线图、ANOVA表格等等，这些图表不仅直观地展示了数据分布和变量关系，也有效地辅助了理论的讲解。我发现在理解一些复杂的统计模型，比如回归分析或者多因素方差分析时，图表的作用是任何文字描述都无法替代的。它们能够帮助我“看见”数据之间的联系，从而更深入地理解统计原理。

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这本书的语言风格非常严谨，用词精准，表达清晰。作者在解释每一个概念时，都力求避免模糊和歧义。即使是一些涉及到较深奥的数学理论，作者也尽量用清晰的逻辑和简洁的语言来阐述，使得即使没有扎实数学背景的读者，也能从中获益。同时，书中对于一些容易混淆的概念，也进行了详细的辨析，例如在区分置信区间和预测区间时，作者就花了相当的篇幅，并列举了具体的应用场景，让我茅塞顿开。

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这本书在理论深度和实践应用之间找到了一个绝佳的平衡点。它不仅详细阐述了各种统计方法的理论基础，包括它们背后的数学原理和假设条件，还提供了大量的实际案例分析，涵盖了生物医学、工程技术、社会科学等多个领域。在阅读这些案例时，我能够清晰地看到理论是如何被应用到解决实际问题中的，以及在实际应用中可能会遇到哪些挑战和注意事项。这对于我将所学知识转化为实际技能，非常有帮助。

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我尤其喜欢书中对于统计软件应用部分的讲解。虽然本书的重点是统计方法本身，但作者并没有忽略实践操作的重要性。对于一些关键的统计分析，作者会简要介绍如何使用常见的统计软件来完成，并给出相应的代码或操作步骤。这对于那些希望将理论与实践相结合的学生来说，是一个非常宝贵的资源。我能够直接将书中的理论应用到软件操作中，验证和加深理解。

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这本书的章节编排逻辑性非常强，从基础的描述性统计到更复杂的推断性统计，再到各种具体的试验设计方法，层层递进，环环相扣。我尤其欣赏作者在介绍每一个统计概念时，都会先从其基本原理讲起，然后辅以通俗易懂的例子，帮助读者建立直观的理解。例如，在讲解假设检验的时候，作者并没有一开始就抛出一堆公式，而是先用一个生活化的场景，比如“我们要判断一个新药是否有效”，来引出P值、显著性水平等概念，这种循序渐进的方式，极大地降低了初学者的学习门槛。

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盖钧镒

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盖钧镒

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不想上課......但我打死都不會掛，任何人都別指望在生物科給我發便當...

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盖钧镒

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