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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Dowdy, S. M./ Wearden, Stanley/ Chilko, Daniel M.

出品人:

页数:640

译者:

出版时间:2004-2

价格:1988.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780471267355

丛书系列:

图书标签:

统计
统计学
研究方法
数据分析
统计推断
实验设计
概率论
抽样调查
回归分析
假设检验
生物统计学

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具体描述

Praise for the Second Edition "Statistics for Research has other fine qualities besides superior organization. The examples and the statistical methods are laid out with unusual clarity by the simple device of using special formats for each. The book was written with great care and is extremely user-friendly."-The UMAP Journal Although the goals and procedures of statistical research have changed little since the Second Edition of Statistics for Research was published, the almost universal availability of personal computers and statistical computing application packages have made it possible for today's statisticians to do more in less time than ever before. The Third Edition of this bestselling text reflects how the changes in the computing environment have transformed the way statistical analyses are performed today. Based on extensive input from university statistics departments throughout the country, the authors have made several important and timely revisions, including:* Additional material on probability appears early in the text* New sections on odds ratios, ratio and difference estimations, repeated measure analysis, and logistic regression* New examples and exercises, many from the field of the health sciences* Printouts of computer analyses on all complex procedures* An accompanying Web site illustrating how to use SAS(r) and JMP(r) for all procedures The text features the most commonly used statistical techniques for the analysis of research data. As in the earlier editions, emphasis is placed on how to select the proper statistical procedure and how to interpret results. Whenever possible, to avoid using the computer as a "black box" that performs a mysterious process on the data, actual computational procedures are also given. A must for scientists who analyze data, professionals and researchers who need a self-teaching text, and graduate students in statistical methods, Statistics for Research, Third Edition brings the methodology up to date in a very practical and accessible way.

《定量研究的基石：方法论、实践与伦理》本书导读：在当今知识生产日益依赖经验证据的时代，严谨的定量研究方法已成为学术界、政策制定乃至商业决策的核心驱动力。《定量研究的基石：方法论、实践与伦理》并非一本专注于特定统计软件操作的手册，亦非对某一特定学科统计技术堆砌的百科全书。相反，本书旨在为所有致力于进行或批判性评估定量研究的学者、研究生及专业人士，构建一个全面、深刻且具有批判性视野的理论与实践框架。我们深知，优秀的研究不仅仅是数据处理的熟练运用，更是深思熟虑的设计、恰当的工具选择以及对研究结果负责任的解读。本书的核心宗旨在于提升读者的“研究素养”——即理解定量研究背后的哲学基础、掌握构建严谨研究的流程，并能在复杂的研究情境中做出明智的决策。我们坚信，脱离了研究目的和设计背景的统计技术，如同没有蓝图的工具箱，其效用是有限的。第一部分：研究范式与问题构建——研究的哲学根基本部分聚焦于定量研究的起点：研究者如何看待世界以及如何将现实问题转化为可检验的科学命题。第一章：实证主义、后实证主义与定量哲学的演进本章深入探讨了支配现代社会科学和自然科学研究的哲学立场。我们将剖析经验主义的起源，理解操作主义如何将抽象概念具化为可测量的变量。在此基础上，本书将审视后实证主义思潮对传统假设检验模式的挑战，探讨“可证伪性”在现代研究中的应用及其局限。读者将学习如何辨识自身研究背后的潜在哲学预设，并理解这些预设如何影响研究的设计和解释。第二章：从兴趣到假设：有效问题的提炼一个模糊的问题无法导向一个清晰的答案。本章提供了一套系统化的流程，指导研究者如何将广泛的学术兴趣或实际困境，逐步转化为清晰、可操作且具有理论意义的研究问题（Research Questions, RQs）和明确的可检验假设（Hypotheses）。我们将详细阐述“PICO”框架（在医学/应用领域）或其他结构化问题提炼模型的变体，并重点讨论“何为好的假设”——它必须具备明确的变量关系、可操作性以及理论支撑。第三部分：研究设计——框架的构建本部分是全书的骨架，它关注研究如何在现实世界中被“安排”以最大限度地提高对因果关系或变量间关联的论证强度。第三章：实验设计的核心原则与变体实验设计是检验因果关系最直接的工具。本章将详尽论述随机化、控制组、盲法的关键作用。我们将剖析经典的两组设计、因子设计（Factorial Designs）以及复杂的准实验设计（Quasi-Experimental Designs），如时间序列分析和未配对控制组设计。重点讨论内部效度的威胁（如历史、成熟、选择偏差）以及如何通过设计选择来最大化内部效度。第四章：调查研究与抽样理论的艺术对于无法进行严格实验的领域，调查研究是获取大规模数据的首选。本章深入探讨概率抽样方法（简单随机、系统、分层、整群抽样）的理论依据和实际操作难度。同时，本书不回避非概率抽样的使用场景（如便利抽样、滚雪球抽样），但会严格界定其局限性。此外，测量误差的来源（如问卷措辞、受访者偏差）将得到充分的讨论。第五章：测量学：构建可靠与有效的工具定量研究的质量，首先取决于其测量的质量。本章全面覆盖测量理论，区分名义、顺序、间隔和比率四种测量层次。重点内容包括：信度（内部一致性、重测信度）的评估技术；效度（内容效度、效标关联效度、结构效度）的论证策略；以及如何构建和验证量表，包括探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）的基础应用。第四部分：数据分析——工具的选择与应用逻辑本部分侧重于分析方法的选择逻辑，强调“为何使用此方法”而非“如何点击软件按钮”。第六章：描述性统计：数据的初探与可视化在进行复杂推断之前，深入了解数据分布至关重要。本章涵盖集中趋势、离散度、形态（偏度与峰度）的计算和解释。重点在于选择合适的图形工具（直方图、箱线图、散点图）来揭示数据结构中的异常值和分布特征，为后续的推断做准备。第七章：推断性统计导论：参数估计与假设检验的逻辑本章阐明了从样本推断总体的基本原理，包括抽样分布、标准误的概念。我们将详细解析P值和置信区间的真正含义及其误读，并引入效应量（Effect Size）作为衡量研究实际意义的关键指标，强调其重要性远超单纯的P值。第八章：方差分析与回归模型的基础本章系统介绍了线性模型的基石。首先是方差分析（ANOVA）的原理，如何检验多个组均值的差异，并探讨多因素方差分析中交互作用的解释。随后，回归分析（Simple and Multiple Regression）被视为核心工具，重点讲解最小二乘法的原理、回归系数的解释、模型拟合优度（R方）的评估，以及多重共线性等常见诊断指标。第九章：高级分析模型的适用场景本章简要介绍在特定研究需求下可采用的更复杂模型，包括：非线性回归、逻辑回归（处理二元结果）、生存分析的基本框架，以及结构方程模型的概念性介绍——强调其在检验复杂理论模型路径中的作用。对于每种方法，都将明确其适用条件（如数据分布假设、变量类型）。第五部分：研究的伦理与报告——负责任的科学实践本书的最后一部分将研究的视野从数据本身扩展到研究的社会责任。第十章：定量研究的伦理困境与实践本章探讨了研究过程中必须面对的伦理挑战，包括知情同意的复杂性、隐私保护（尤其是大数据和敏感数据）、以及数据安全管理。更重要的是，我们探讨了科学诚信的底线，包括数据操纵、选择性报告和“P值操纵”等灰色地带行为，鼓励研究者养成高度的透明度和可重复性意识。第十一章：研究报告与可重复性一篇优秀的研究，其价值在于清晰、准确的传达。本章指导读者如何根据目标期刊或机构的要求，撰写结构严谨的研究报告（引言、方法、结果、讨论）。重点在于方法部分的详尽描述，以确保其他研究者能够复制（Replication）或复现（Reproducibility）关键步骤。本书倡导研究者使用预注册（Preregistration）等现代工具来增强研究的可信度。总结：《定量研究的基石：方法论、实践与伦理》力求成为一本“教人思考”的书，而非仅仅“教人计算”的书。它引导读者跨越技术障碍，深入理解定量研究背后的逻辑体系，确保每一次数据收集和分析，都是服务于严谨的科学论证过程。本书强调的是：设计先行，分析为辅，伦理贯穿始终。掌握这些基石，方能构建出真正具有影响力和可信赖的定量研究成果。