Applied Multivariate Statistics for the Social Sciences, Fifth Edition pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Routledge

作者:James P. Stevens

出品人:

页数:664

译者:

出版时间:2009-3-3

价格:USD 178.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780805859010

丛书系列:

图书标签:

Social_Psychology
Multivariate Statistics
Social Sciences
Statistics
Research Methods
Data Analysis
Regression
Factor Analysis
Cluster Analysis
SPSS
R

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具体描述

This best-selling text is written for those who use, rather than develop statistical methods. Dr. Stevens focuses on a conceptual understanding of the material rather than on proving results. Helpful narrative and numerous examples enhance understanding and a chapter on matrix algebra serves as a review. Annotated printouts from SPSS and SAS indicate what the numbers mean and encourage interpretation of the results. In addition to demonstrating how to use these packages, the author stresses the importance of checking the data, assessing the assumptions, and ensuring adequate sample size by providing guidelines so that the results can be generalized. The book is noted for its extensive applied coverage of MANOVA, its emphasis on statistical power, and numerous exercises including answers to half. The new edition features: New chapters on Hierarchical Linear Modeling (Ch. 15) and Structural Equation Modeling (Ch. 16) New exercises that feature recent journal articles to demonstrate the actual use of multiple regression (Ch. 3), MANOVA (Ch. 5), and repeated measures (Ch. 13) A new appendix on the analysis of correlated observations (Ch. 6) Expanded discussions on obtaining non-orthogonal contrasts in repeated measures designs with SPSS and how to make the identification of cell ID easier in log linear analysis in 4 or 5 way designs Updated versions of SPSS (15.0) and SAS (8.0) are used throughout the text and introduced in chapter 1 A book website with data sets and more. Ideal for courses on multivariate statistics found in psychology, education, sociology, and business departments, the book also appeals to practicing researchers with little or no training in multivariate methods. Prerequisites include a course on factorial ANOVA and covariance. Working knowledge of matrix algebra is not assumed.

《社会科学多元统计应用（第五版）》图书简介引言在当今充斥着海量数据的社会科学领域，深入理解并有效地分析复杂变量之间的关系，已成为研究者们不可或缺的核心能力。无论是社会学、心理学、教育学、政治学，还是传播学，面对层出不穷的研究问题，仅仅依赖简单的描述性统计或双变量分析已显不足。研究者需要掌握能够处理多组变量、揭示潜在结构、预测复杂模式的统计工具。本书，《社会科学多元统计应用（第五版）》，正是为了满足这一迫切需求而生，它旨在为社会科学的研究者提供一套全面、系统且实用性极强的多元统计分析方法和技术。本书的出版，历经多次修订与更新，旨在跟上统计方法论发展的步伐，并紧密结合社会科学研究的实践需求。第五版在继承前几版经典内容的基础上，融入了最新的统计模型、软件应用技巧以及更具启发性的案例分析，力求为读者带来一次既扎实又前沿的学习体验。本书的编写宗旨始终是：以清晰的逻辑、易于理解的语言，帮助读者从理论到实践，全面掌握多元统计分析的精髓，并能将其灵活应用于自己的研究中。本书核心内容与亮点本书的核心在于系统地介绍和应用一系列适用于社会科学研究的多元统计技术。不同于纯理论的统计学著作，本书强调“应用”二字，每一项统计方法都通过社会科学领域内真实或模拟的案例来呈现，确保读者能够理解这些方法是如何被用来解决实际研究问题的。第一部分：多元统计分析的基础与准备在深入复杂的多元统计模型之前，本书首先为读者打下坚实的基础。数据准备与探索：任何统计分析的第一步都是对数据的充分理解和恰当处理。本部分将详细介绍数据清洗、缺失值处理、异常值检测、变量转换等关键预处理步骤，这是保证后续分析可靠性的前提。同时，将引导读者通过可视化手段（如散点图矩阵、箱线图、热力图等）来探索变量之间的初步关系和数据分布特征。统计推断基础回顾：对于多元统计而言，理解抽样分布、置信区间和假设检验等基本统计推断原理至关重要。本部分将对这些概念进行简要回顾，并强调其在多元分析中的重要性。线性模型基础：线性回归作为许多多元统计模型的基础，将在本部分得到详细的阐述。从单变量回归到多变量回归，本书将逐步引入共线性、模型选择、残差分析等核心概念，为后续更复杂的模型奠定理论基础。第二部分：核心多元统计模型这是本书的主体部分，将系统介绍社会科学研究中最常用、最具影响力的多元统计模型。多元回归分析 (Multiple Regression Analysis)：深入探讨如何使用多元回归模型来解释一个因变量与多个自变量之间的线性关系。重点关注模型拟合优度、系数解释、多重共线性诊断与处理、变量筛选策略（如逐步回归、向前选择、向后剔除）以及交互效应和多项式回归的应用。方差分析 (Analysis of Variance, ANOVA) 与协方差分析 (Analysis of Covariance, ANCOVA)：介绍如何运用ANOVA检验两个或多个分组变量对一个连续因变量的影响，并进一步学习ANCOVA如何通过控制协变量来提高检验的效率和准确性。本书将涵盖单因素、多因素ANOVA以及多重比较方法的应用。逻辑回归 (Logistic Regression)：针对二元或多分类因变量，逻辑回归是不可或缺的工具。本书将详细讲解逻辑回归模型的基本原理，包括几率比的解释、模型拟合度的评估（如似然比检验、AUC曲线）以及如何处理类别型预测变量。路径分析 (Path Analysis) 与结构方程模型 (Structural Equation Modeling, SEM)：这是揭示复杂变量间因果关系和潜在结构的金标准。本书将引导读者从简单的路径模型开始，逐步理解测量模型、结构模型以及两者的结合。重点在于模型构建、参数估计、模型拟合评估（如χ²检验、RMSEA、CFI、TLI等）以及模型修正。本书会区分并详细讲解何时使用路径分析，何时需要引入潜变量的SEM。因子分析 (Factor Analysis)：探索和识别数据中潜在的、不可直接观测的因子（构念）。本书将介绍探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）的原理与应用。EFA用于发现数据中的因子结构，CFA用于检验预设的因子结构是否与数据拟合。重点包括因子载荷、方差解释、因子旋转方法以及因子得分的计算与解释。聚类分析 (Cluster Analysis)：将具有相似特征的样本或变量分组。本书将介绍层次聚类和非层次聚类（如K-means）两种主要方法，并讨论聚类结果的评估和解释。判别分析 (Discriminant Analysis)：预测样本所属的类别，并识别区分不同类别的关键变量。本书将介绍线性和二次判别分析，以及判别函数的解释。第三部分：高级主题与应用在掌握了核心模型之后，本书将进一步拓展读者的视野，介绍一些更高级但同样重要的统计技术。多层线性模型 (Multilevel Linear Modeling, MLM) / 分层线性模型 (Hierarchical Linear Modeling, HLM)：专门处理嵌套数据结构（如学生嵌套在班级，班级嵌套在学校）的统计模型，能够更准确地估计不同层级的效应，避免传统模型因数据嵌套而产生的偏差。生存分析 (Survival Analysis)：分析事件发生的时间，如患者生存时间、产品使用寿命、用户流失时间等。本书将介绍Kaplan-Meier曲线、Cox比例风险模型等核心概念。多元统计软件的应用：本书强调实践性，因此将穿插介绍如何在主流统计软件（如R, SPSS, Stata）中使用这些统计方法。读者将学习如何输入数据、运行分析、生成报告以及解读软件输出。本书将提供清晰的软件操作指导和代码示例，帮助读者快速上手。本书的特点与优势清晰的理论阐述与直观的案例结合：本书在介绍每一项统计技术时，都力求用最清晰、最易于理解的语言阐述其背后的统计原理，并辅以大量社会科学领域内的真实研究案例。这些案例经过精心选择，能够清晰地展示统计方法在解决实际研究问题中的威力。循序渐进的学习路径：本书的章节安排遵循从基础到高级、从简单到复杂的逻辑顺序，确保读者能够逐步建立起对多元统计的理解。注重实际操作与软件应用：统计方法最终要服务于研究实践。本书不回避软件操作，而是将其作为重要的组成部分，提供详细的指导，让读者能够快速将所学知识应用于自己的数据分析中。严谨的统计理论支撑：在强调应用的同时，本书并未牺牲统计理论的严谨性。每一项方法都建立在扎实的统计学基础上，确保读者不仅“会用”，更能“理解为什么”。适合广泛读者群体：本书的目标读者包括社会学、心理学、教育学、政治学、传播学、市场营销、公共卫生等领域的本科高年级学生、研究生、博士生以及从事相关研究的学者和专业人士。结语在信息爆炸的时代，数据分析能力是衡量一个研究者是否具备深度洞察力的重要标准。《社会科学多元统计应用（第五版）》不仅仅是一本统计学教材，它更像是一张通往更深层次社会科学理解的地图，引领读者穿越变量的海洋，发现隐藏在数据背后的规律与联系。通过学习本书，读者将能够更自信地设计研究、处理数据、选择恰当的统计模型，并对分析结果进行准确无误的解释，从而为推动社会科学的进步贡献自己的力量。本书的每一次修订，都承载着对读者学习体验的优化和对统计方法发展的关注，我们相信，第五版将继续成为社会科学领域多元统计学习的权威参考。