具体描述
《社会统计学》作为高校社会学专业主干课程教材之一，是国家普通高等教育“十一五”国家级规划教材。主要介绍社会统计学的基本概念、发展历史、应用准则、工作程序等，对单变项简化、集中趋势和离散趋势的量度、概率分布、参数估计、非参数检验、相关与回归分析、方差分析等统计方法作了详细而系统的说明。《社会统计学》十分注意把知识体系的完整性同教学上的由浅入深、循序渐进的连贯性统一起来；特别强调社会统计学同另一主干课程——社会调查研究方法的联系，并注重误差分析。与此同时，书中的符号编排、概念阐述、图表配备、例题选择等前后呼应，融为一体、既便于教又便于学。《社会统计学》“通”、“专”相宜，适于高校社会学专业本科教学使用，亦适于为政治学、管理学、人口学等许多学科及社会工作采用。
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读后感
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用户评价
这本书的语言风格，说实话，充满了学术的冷峻，甚至有些不近人情。整本书的论述风格高度一致，几乎看不到作者试图用更具亲和力的方式来解释复杂概念的努力。每一个句子都像经过了最严格的逻辑审查，精确、严密，但同时也冰冷、遥远。在解释“假设检验”的零假设与备择假设时，作者使用了大量的专业术语和哲学思辨，使得原本清晰的概念变得晦涩难懂。我需要反复回读好几遍，才能勉强捕捉到其中的核心意图。更令人沮丧的是，书中很少出现那种能让人会心一笑的、源自真实社会观察的生动案例。例如，探讨测量误差时，通常会用智商测试或态度量表来举例，但这本书的例子过于脱离生活，更像是计算机生成的样本数据。这种缺乏“人性化”的写作方式，极大地削弱了读者坚持读下去的动力。它更像是一份需要被“攻克”的学术文件，而不是一本值得细细品味的知识读物，阅读体验因此变得非常功利化。
评分这本书的叙事节奏，用“跳跃”来形容最为贴切。它像一个急于展示其知识广度的健谈者，在几个看似不相关的统计领域间肆意穿梭。前一章还在探讨基数与定序变量的卡方检验，下一章就陡然转向了复杂的因子分析和结构方程模型，中间几乎没有平滑的过渡或者针对性的应用场景铺垫。这种结构上的破碎感，使得读者很难建立起一个连贯的知识体系。我发现自己不得不频繁地停下来，翻阅附录或查阅其他资料，以填补不同统计方法之间的逻辑断层。尤其是在社会调查数据的处理部分，书中对问卷设计偏差的讨论浅尝辄止，却对如何使用特定统计软件（比如SPSS或R）进行实际操作几乎没有提及。这就像是学会了如何制造发动机的理论，却不知道如何将它装进汽车里启动。我期待的是一个能带着我一步步构建分析框架的向导，而不是一本堆满了公式和定义、等待我自己去“解构”的百科全书。阅读体验上，缺少了那种引导性的“故事线”，让枯燥的统计概念更难被消化和吸收，读完后总觉得知识点是零散的，不成体系的。
评分从内容深度来看，这本书在工具箱的“广度”上是令人印象深刻的，但“精度”上却显得有些保守和模糊。它覆盖了从描述统计到多元回归分析的诸多方面，但每一个核心概念的阐释，都停留在教科书式的标准定义层面，缺乏对“为什么”和“在什么情境下”的深刻挖掘。例如，在讲解逻辑回归（Logistic Regression）时，作者详细解释了对数几率（Log Odds）的概念，但对于实际应用中，如何根据研究背景选择合适的因变量编码方式，或者如何解释交互项的非线性效应，只是轻描淡写地带过。真正令人困惑的是，书中似乎回避了许多社会统计中绕不开的“灰色地带”——比如时间序列数据的处理，或者地理信息系统（GIS）与统计学的交叉应用，这些在当代社会研究中愈发重要的领域，在书中几乎找不到踪影。这种对前沿和复杂应用领域的有意避开，使得整本书的实用价值大打折扣，它更像是一份停留在上个世纪末的统计学大纲，而不是一本能够应对当前复杂社会数据挑战的现代参考书。
评分这本书的重点似乎完全偏向于纯粹的数学推导和模型构建，而对社会学研究者最关心的“解释力”和“因果推断”的哲学基础探讨严重不足。在涉及因果关系识别时，书中仅介绍了经典的控制变量法和工具变量法的基本框架，对于如何应对现代社会研究中普遍存在的内生性问题、选择性偏差等挑战，几乎没有提供实质性的指导或案例分析。特别是关于中介效应和调节效应的分析，虽然提供了相关统计公式，但却没有深入讨论在具体研究中，如何通过理论建构来合理设定这些关系，并对结果进行稳健的解释。仿佛统计模型本身就是目的，而非服务于社会学理论的工具。这种“唯模型论”的倾向，使得这本书在培养研究生的批判性思维方面显得力不从心。读完后，读者可能会掌握如何运行一个回归分析，但却可能无法自信地回答“我的模型真的捕捉到了我想研究的社会机制吗？”这个问题。它提供的答案太数学化，而社会科学需要的，是数学背后的洞察力与审慎。
评分这本书，恕我直言，简直是一场数据海洋里的航行，不过罗盘好像有点失灵。一开始翻开，就被那些密密麻麻的数字和复杂的公式给镇住了，感觉自己像是被扔进了一个只有希腊字母和希伯来字母的世界。作者似乎非常热衷于展示各种复杂的模型和检验方法，从描述性统计到推断性统计的跨越，简直是马不停蹄。然而，对于一个初学者来说，这些理论的堆砌显得尤为沉重。我花了大量时间去理解那些概率分布的微妙差异，比如正态分布、泊松分布，它们在现实世界中到底扮演着什么样的角色，书中提供的案例往往是抽象的、经过高度简化的，缺乏与真实社会现象的有机结合。举例来说，当讨论到方差分析（ANOVA）时，作者深入讲解了其数学基础，但对如何识别和处理实际研究中常见的多重共线性问题却语焉不详。阅读过程中，我总有一种感觉，这本书更像是写给那些已经熟练掌握了计量经济学基础、正在寻求更高阶统计技术验证的同行看的，而不是为那些渴望理解“数字如何揭示社会真相”的普通社会科学爱好者准备的入门指南。那些关于抽样误差的冗长讨论，虽然严谨，但对提升实际数据处理能力帮助有限，更像是理论上的完美主义展示。
评分最便宜的一本了。。
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