Multiway Contingency Tables Analysis for the Social Sciences pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Lawrence Erlbaum

作者:

出品人:

页数:440

译者:

出版时间:1989-08-01

价格:USD 115.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780805803778

丛书系列:

图书标签:

• 社会科学
• 多路列联表
• 统计分析
• 数据分析
• 研究方法
• 定量研究
• 社会研究
• 统计学
• 列联表分析
• 多变量分析

深入洞察：多维分类数据的社会科学应用 本书聚焦于社会科学研究中的核心挑战——如何有效地分析和解释复杂的多维分类数据。 随着社会现象复杂性的日益凸显，传统的双向或简单回归模型已难以捕捉变量之间微妙的相互作用。本书提供了一套全面且实用的分析框架，旨在帮助研究人员超越简单的频率报告，真正挖掘数据深层次的结构和含义。 第一部分：理论基础与方法论的奠基 本书的开篇将深入探讨分类数据分析的理论基石。我们首先回顾统计推断的基本原理，并特别强调在处理计数数据（Count Data）时必须考虑的特殊分布特性，如泊松分布和二项分布。随后，重点转向对数线性模型（Log-Linear Models）。这不是一个新颖的概念，但本书的独特之处在于，我们详尽地剖析了如何从最基础的独立性假设开始，逐步构建和解释包含高阶交互作用的复杂模型。 我们详细介绍了模型识别（Model Identification）、参数估计（Parameter Estimation）以及模型拟合优度检验（Goodness-of-Fit Tests）的实际操作。尤其关注零值单元（Zero Cells）的处理策略。在真实社会科学数据中，稀疏性是普遍存在的挑战，本书将区分结构性零（Structural Zeros）和偶然性零（Sampling Zeros），并指导读者应用适当的修正方法，例如贝叶斯平滑技术，以避免模型崩溃或产生误导性结论。 此外，对数几率模型（Logit Models）及其扩展被置于核心地位。我们不满足于介绍标准的逻辑回归，而是系统地梳理了序数逻辑回归（Ordinal Logistic Regression），例如比例优势模型（Proportional Odds Model）和非比例优势模型（Non-Proportional Odds Model，如截断模型或部分比例优势模型）。对于处理具有内在排序的变量（如态度量表、教育等级），理解和正确应用这些模型至关重要。我们将通过大量的社会学和政治学案例，阐释如何选择最恰当的几率参数化方式，以准确地反映社会现象的潜在维度。 第二部分：高级模型构建与应用：超越三维 随着研究问题的复杂化，数据往往涉及三个或更多的分类变量。本书的第二部分专注于多维列联表（Multiway Contingency Tables）的深度分析。我们提出了一种系统化的模型选择流程，从最小模型（Minimum Adequate Model）开始，通过逐步残差分析和似然比检验，识别出对数据解释力最强的模型结构。 书中花了大量篇幅讲解层次化交互作用的解释。例如，在一个四维表中（如：性别 x 种族 x 职业 x 政治倾向），我们如何区分一个三阶交互作用是否在特定条件下（例如，仅在某一特定种族群体内）才显著存在。我们引入了模型简化（Parsimony）与模型拟合（Fit）之间的权衡艺术，强调在科学解释中，简洁性往往优于过度复杂的拟合。 案例聚焦：测量不变性与构念等效性 在社会测量领域，跨群体比较是核心议题。本书将分类数据分析与测量不变性（Measurement Invariance）的检验相结合。我们演示了如何使用扩展的对数线性模型或结构方程模型中的离散变量模块，来检验不同子群体（如不同文化背景或不同时间点）对同一测量工具的反应模式是否一致。这对于跨国研究和纵向研究具有极高的应用价值。 第三部分：非常规数据结构的处理与可视化 真实世界的社会科学数据很少是完美的矩形矩阵。第三部分着眼于处理那些不符合标准列联表结构的特殊情况。 首先是纵向数据（Longitudinal Data）的分析。当研究对象在多个时间点被测量时，数据天然具有相关性。我们介绍了如何使用随机效应/混合效应的对数几率模型（Mixed-Effects Logit Models）来同时处理分类结果和嵌套结构（如个人嵌套在社区中）。这允许研究者区分个体差异和时间效应。 其次，对于缺失数据（Missing Data）问题，本书提供了一份实用的指南。我们将区分完全随机缺失（MCAR）、随机缺失（MAR）和非随机缺失（MNAR）。重点介绍多重插补（Multiple Imputation）在分类数据中的具体实施步骤，特别是如何处理插补后的多重数据集的分析结果的汇总。 最后，数据可视化被视为解释复杂模型的关键工具。我们不仅展示了传统的卡方检验图示，更深入探讨了如何利用响应面图（Response Surface Plots）或交互作用剖面图（Interaction Profile Plots）来直观地展示高阶交互作用的模式，使非专业读者也能迅速理解模型的核心发现。 目标读者 本书适合所有使用问卷调查、内容分析或实验设计收集了分类或离散数据的社会科学家，包括社会学、政治学、公共政策、市场研究和教育研究领域的研究人员、高级本科生和研究生。它提供了一个从理论构建到实际操作的完整路径，确保读者不仅能运行统计软件，更能理解背后的统计逻辑，从而做出更严谨的社会科学论断。本书强调的不是“计算能力”，而是“解释深度”。

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老实说，我拿到这本书的时候，内心是抱着一丝怀疑的，因为市面上关于统计模型介绍的书籍已经汗牛充栋，大多只是对经典理论的重新包装。然而，这本书给我带来了耳目一新的感受，它在深度和广度上都做得非常出色。作者在介绍不同模型的选择标准时，采用了大量社会学案例作为支撑，使得那些原本抽象的统计概念变得无比生动和具体。比如，在讨论层次化模型（Hierarchical Modeling）如何应用于多层数据结构时，作者没有停留在公式推导，而是结合了教育公平性和社区影响力的研究背景，清晰地展示了何时使用哪种模型、以及如何解释模型参数的社会学意义。更让我惊喜的是，书中对贝叶斯方法在列联表分析中的应用也进行了介绍，这在许多传统教材中往往是被忽略的偏门领域，但作者的处理方式非常清晰，成功降低了这一高级方法的学习门槛。这本书的行文风格更像是经验丰富的导师在循循善诱，而不是冰冷的理论灌输，让人在学习过程中充满探索的乐趣，绝对是工具箱里的一把瑞士军刀。

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这本书简直是统计学爱好者的福音，特别是对于那些和我一样，在学术研究中经常与复杂数据结构打交道的社科研究者来说。我一开始被它的名字吸引，觉得可能是一本晦涩难懂的纯数学教材，但读下来发现，作者的叙述方式非常平易近人。它巧妙地平衡了理论的严谨性和实践的可操作性，这一点在许多同类书籍中是很难得的。书中详尽地阐述了如何构建和解释多维列联表，这对于理解社会现象中变量间的多重交互作用至关重要。举个例子，书中对逻辑回归模型在非正态数据上的应用进行了深入探讨，并且给出了大量的R语言代码示例，这对于我们这些需要亲自处理数据并进行实证分析的人来说，简直是如虎添翼。我特别欣赏作者在处理“缺失数据”和“样本量不足”这些常见难题时所提供的实用建议，这些内容远超出了标准教科书的范畴，真正体现了作者在实际研究中的深厚功底。它不是那种只教你公式的书，而是教你如何用统计工具来讲述数据背后的社会故事的书，推荐给所有希望提升自己定量分析能力的研究生和青年学者。

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这本书的价值，尤其体现在它对研究设计层面的指导上，这常常是纯粹的数学统计书籍所缺乏的视角。作者非常强调“数据收集阶段就应该考虑分析方法”，这对于我们这些习惯于拿到数据后才开始“亡羊补牢”的研究者来说，是一个非常及时的提醒。书中关于如何设计一个有效的问卷来捕获所需的交互信息，以及如何预先模拟不同数据结构下的分析效果，这些内容极其宝贵。我个人认为，这本书的结构设计也十分精妙，它不是线性地从简单到复杂推进，而是围绕几个核心的社会学研究问题模块来组织章节，这样读者可以根据自己的研究兴趣点进行聚焦学习，极大地提高了学习效率。此外，书中对假设检验的“过度依赖”现象提出了深刻的反思，提倡更注重效应量和模型拟合的实际解释力，这反映了作者对当代实证研究趋势的敏锐洞察。对于那些希望自己的研究能够产生更具影响力的实证发现的学者来说，这本书提供了不可或缺的方法论指引。

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我必须承认，这本书的排版和图表呈现达到了专业级别的水准，这在很多统计学书籍中是令人惊喜的。每一张图表都清晰标注了数据来源、模型类型和核心发现，使得读者可以轻松地将文字描述与实际的统计结果对应起来。对于我这种视觉学习者来说，这种高度的“可视化友好”设计极大地加快了我的理解速度。书中对统计软件输出结果的解读部分处理得尤为细致，它不仅仅是简单地展示软件的文本输出，而是手把手地教你如何从中提取出具有社会科学意义的论据，并警示了哪些常见的输出陷阱需要避开。此外，作者对方法论的局限性保持了坦诚的态度，比如对模型稳健性检验的重视，以及对多重比较问题的谨慎处理，都体现了严谨的学术精神。这本书提供的是一套完整的、可应用于真实世界研究的分析流程，而不仅仅是一堆孤立的统计技巧。对于任何严肃对待自己研究结论的社会科学从业者，这本书都是一本值得反复研读的经典之作，能够显著提升研究成果的质量和说服力。

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阅读这本书的过程，对我来说更像是一场方法论的“思想重塑”。我过去常常纠结于不同模型之间的细微差别，比如什么时候应该选择对数线性模型而不是广义线性模型，这个问题常常让我感到无所适从。这本书通过提供一个清晰的决策树和权衡矩阵，极大地简化了这种困惑。它不仅仅罗列了各种分析技术，更重要的是，它教会了我如何站在一个更高的维度去审视这些技术背后的哲学基础和适用边界。作者对“模型选择的艺术”的阐述尤为精彩，强调了理论指导的重要性远胜于单纯的拟合优度指标。我特别喜欢其中关于模型可解释性的讨论，在社科领域，一个复杂但难以解释的模型，其研究价值往往不如一个简洁但能揭示核心机制的模型。书中对交互作用项的深入剖析，以及如何将其可视化，对于展示复杂社会关系具有决定性作用。这本书的深度足以满足资深研究人员的查阅需求，同时其清晰的结构也适合那些渴望系统性提升分析技能的进阶学生。

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