具体描述
作者简介
Das vorliegende Werk führt – anhand von Sprachdaten – systematisch zunächst in die Methoden der Datensammlung und in Grundlagen und Anwendungsbereiche der quantitativen Linguistik ein. Anschließend versetzt es den Leser Schritt für Schritt in die Lage, eigenständig die erhobenen Daten zu visualisieren und diese fachkundig auf der Basis der deskriptiven (beschreibenden) und induktiven (schließenden) Statistik rechnergestützt auszuwerten und zu interpretieren. Anfängergerecht führt der Autor dabei parallel in das leistungsstarke, kostenlos im Internet verfügbare Statistikprogramm »R« ein, ohne jedoch auf Hinweise / Screenshots bzgl. der kostenpflichtigen, an Universitäten häufig eingesetzten Software »SPSS« zu verzichten. Das Lehrwerk versteht sich als anwendungsorientiert: Es ist dabei systematisch und daher gerade für Anfänger (auch ohne weitreichende mathematische Kenntnisse) gut verständlich, ohne jedoch für den Fortgeschrittenen auf wissenschaftliche Präzision, komplexere Verfahren und Tiefe durch Zusatzinformationen zu verzichten. Die einzelnen Kapitel des Buches schließen jeweils mit Aufgaben und Lösungen.
目录信息
读后感
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用户评价
这本书的内容让我感到非常有启发性，它成功地将抽象的统计学概念与具体的语言学实践相结合，为我打开了新的研究思路。我最喜欢的是作者在讲解纵向数据分析时，提供的详实案例。在我的研究中，我经常需要分析同一个个体在不同时间点的语言行为数据，而传统的横截面分析方法显然无法充分捕捉这种时间动态。这本书中关于混合效应模型和时间序列分析的详细介绍，为我解决这一难题提供了强有力的支持。作者不仅解释了这些方法的理论基础，还提供了在R和Python中实现这些模型的代码示例，这对我来说是极其宝贵的资源。此外，我对书中关于效应量和功效分析的讲解也印象深刻。在以往的研究中，我们往往只关注p值，而忽略了效应量的大小和统计功效。这本书帮助我认识到，理解效应量对于解释研究结果的实际意义至关重要，而统计功效的分析则有助于我们设计更有效的实验。
评分这本书的出版，无疑为广大语言学研究者提供了一份极其宝贵的资源。作者的博学和严谨，在字里行间得到了充分的体现。他不仅对统计学有深入的理解，更对语言学研究的各个分支都有广泛的涉猎。我在阅读过程中，不断被书中各种新颖的研究方法和案例所启发。特别是在关于因果推断的章节，作者介绍了倾向性得分匹配、工具变量法等方法，并阐述了如何在语言学研究中尝试构建因果模型，以更严谨地解释语言现象的成因。这对于我一直在思考的关于语言习得的因果机制问题，提供了重要的理论支持和实操指导。总而言之，这本书的价值远远超出了我最初的预期，它不仅提升了我解决实际研究问题的能力，更重要的是，它拓展了我对语言学研究边界的认知。
评分这本书的深度和广度着实令人惊叹。作者似乎将语言学研究中可能遇到的各种统计学问题都考虑到了，并一一给出了解决方案。我印象最深刻的是关于贝叶斯统计的部分，这部分内容在传统的统计学教材中并不常见，但在现代语言学研究中却越来越受到重视。作者用清晰的逻辑和翔实的例子，将复杂的贝叶斯推理过程分解，并展示了如何在语言学研究中应用贝叶斯模型来解决一些传统方法难以处理的问题，比如在语言接触研究中，如何利用贝叶斯方法来评估不同语言影响的强度和方向。此外，书中对于模型选择和评估的论述也相当到位。作者不仅介绍了各种模型，还详细阐述了如何根据研究问题和数据特点来选择最合适的模型，以及如何使用交叉验证、AIC、BIC等指标来评估模型的优劣。这对于我这样需要进行实证研究的学者来说，是极其宝贵的指导。我尤其喜欢作者在讲解模型拟合时，会强调结果的可解释性，而不是仅仅追求统计上的显著性。他认为，统计模型应该是为了更好地理解语言现象服务的，如果一个模型过于复杂而难以解释，那么它的实际应用价值就会大打折扣。这种严谨的治学态度和对研究实践的深刻理解，让我对这本书的作者充满了敬意。
评分这本书给我的感觉就像是一位经验丰富的语言学家兼统计学家，带着我一步步深入探索语言的奥秘。作者的叙述方式非常引人入胜，他不是简单地罗列公式和定理，而是将统计学知识融入到生动的语言学讨论中。我最喜欢的是书中关于多层模型的介绍，这对于分析具有层级结构的语言数据，例如嵌套在句子中的词语，或者来自不同说话者的语音变异，非常有帮助。作者用非常直观的方式解释了多层模型如何处理数据中的依赖性，并展示了如何在R语言中实现这些模型。我曾经尝试过使用一些通用的统计软件来分析我的语言学数据，但总觉得它们不够灵活，无法很好地处理语言数据特有的复杂性。这本书提供的视角和工具，让我感觉豁然开朗。而且，作者在讲解过程中，还非常注重培养读者的批判性思维。他会鼓励我们不仅要学会如何使用统计方法，更要理解这些方法的假设和局限性，并且能够对研究结果进行审慎的解读。这种严谨的学术态度，让我受益匪浅。
评分这本书的封面设计就足够吸引我了，简洁而又充满学术气息，淡蓝色的背景上印着黑色的标题，字体的选择也很考究，一看就知道是经过精心设计的。当我拿到这本书的时候，就迫不及待地翻开，虽然我对统计学本身并不是特别精通，但这本书的语言风格却让我感到异常亲切。作者在开篇就以一种非常友好的方式介绍了统计学在语言学研究中的重要性，这让我立刻有了继续深入阅读的动力。我本身就是一名对语言的演变和结构充满好奇的学者，一直以来，我都觉得语言学研究离不开定量分析，而这本书正好填补了我在这方面的知识空白。我特别喜欢作者在介绍基本概念时，会引用很多具体的语言学案例，比如在解释方差分析时，他会用一个关于不同方言在发音上存在差异的研究来举例，这样一来，抽象的统计概念就变得生动形象，也更容易理解。而且，作者在讲解过程中，并没有使用过于艰涩的数学术语，而是尽量用通俗易懂的语言来阐述，即使是像我这样统计学背景相对薄弱的读者，也能比较顺利地跟上思路。我尤其欣赏作者在讲解每一种统计方法时，都会详细说明其应用场景和适用条件，这让我能够更好地将所学知识应用到自己的研究中。总而言之，这本书给我的第一印象非常好，它不仅仅是一本统计学教材，更像是一位经验丰富的语言学统计学向导，引领我探索语言世界的奥秘。
评分这本书的结构安排非常合理，每一章节都像是一个独立的模块，但又与前后章节紧密相连，形成一个完整的知识体系。作者在引入每一个统计概念时，都会先从一个具体的语言学问题出发，然后解释为什么需要统计学工具来解决这个问题，最后才介绍相应的统计方法。这种“问题-方法”的讲解模式，让我觉得非常自然和易于接受。例如，在讲解假设检验时，作者就以一个关于不同教学方法对学生语音习得效果影响的研究为例，详细阐述了如何设计实验、收集数据，以及如何使用t检验、ANOVA等方法来分析数据并得出结论。我特别欣赏作者在讲解过程中，还会穿插一些关于统计学历史发展和哲学思考的内容，这让这本书不仅仅是一本技术指南，更是一部关于语言学统计学的思想史。通过这些内容，我不仅学会了如何操作，更理解了统计学在语言学研究中的地位和意义。
评分这本书让我真正体会到，统计学并不是一门枯燥的数学学科，而是理解和探索语言世界的一门强大而优雅的工具。作者的写作风格充满激情，他似乎在用一种激励人心的语调，向我们展示统计学在语言学研究中的无限可能。我被书中关于聚类分析和降维技术在语言变异研究中的应用所吸引。例如，如何利用聚类分析来划分不同的方言区域，或者如何利用多维尺度分析来可视化不同语言特征之间的关系。作者不仅提供了这些方法的理论基础，还详细介绍了如何在R语言中运用相关的包来实现这些分析，并对结果进行了深入的解读。这让我看到了将这些技术应用于我正在进行的语言接触研究中的巨大潜力。
评分这本书的价值在于它不仅提供了方法论上的指导，更重要的是，它引导读者思考统计学在语言学研究中的哲学意义。作者在书中多次探讨了“数据驱动”与“理论导向”之间的关系，以及如何在两者之间找到平衡。他认为，统计学工具是帮助我们检验理论、发现规律的手段，但最终的解释和意义的赋予，仍然需要依靠我们对语言学理论的深刻理解。我尤其喜欢作者在讲解多变量分析时，对“降维”和“特征提取”概念的阐释。在处理高维的语言学数据时，如何有效地提取关键信息，同时避免信息冗余，是至关重要的问题。书中关于主成分分析、因子分析等方法的介绍，以及它们在语音、句法等领域的应用，都为我提供了新的思考角度。
评分我被这本书的条理性和清晰度深深吸引。作者在编写过程中，无疑投入了大量的精力来确保内容的准确性和易读性。每一章节都以一个清晰的引言开始，明确本章的学习目标，并在结尾处进行总结，回顾本章的关键知识点。这种结构化的讲解方式，让我在学习过程中能够始终保持清晰的思路。我尤其欣赏作者在讲解非参数统计方法时，所展示出的细致入微。对于一些无法满足参数检验假设的语言学数据，非参数方法是重要的补充。作者详细介绍了秩和检验、置换检验等方法，并说明了它们在不同语言学研究场景下的适用性。我还注意到，作者在书中提供了大量的练习题，这些题目都紧密结合了语言学研究的实际情况，能够帮助我们巩固所学知识，并将其应用到自己的研究中。
评分在阅读这本书的过程中，我深刻体会到了统计学与语言学之间密不可分的联系。作者不仅仅是在传授统计知识，更是在引导我们如何用一种全新的视角去审视和分析语言。我特别赞赏作者在书中反复强调的“语言学问题驱动统计方法选择”的理念。他指出，很多时候，研究者往往会先选择一种统计方法，然后去寻找与之匹配的语言学问题，而这往往会导致研究的偏颇。正确的做法应该是，先明确自己的语言学研究目标，然后根据这些目标来选择最适合的统计工具。这本书正是按照这个逻辑来组织的，每一章都围绕着一个具体的语言学研究问题展开，然后介绍与之相关的统计学方法。例如，在讨论语料库分析时，作者就详细讲解了如何利用频率分析、共现分析等方法来揭示词语之间的关系和语篇结构，这对于我从事汉语方言研究非常有启发。我还注意到，作者在讲解每一种统计方法时，都会结合大量的实际语言学研究案例，这些案例都来自前沿的语言学研究，具有很高的参考价值。通过阅读这些案例，我不仅学会了如何应用统计方法，更了解了这些方法在解决实际语言学问题时的潜力和局限性。
评分是目前最好的语言统计书之一 可惜是德语的 据说作者正在写英语版
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