Research Design and Statistical Analysis pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Myers, Jerome L./ Well, Arnold D.

出品人:

页数:736

译者:

出版时间:2002-11

价格:$ 107.35

装帧:

isbn号码:9780805840377

丛书系列:

图书标签:

教材
实验设计与统计
研究设计
统计分析
数据分析
研究方法
定量研究
统计学
社会科学
实验设计
调查研究
学术研究

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具体描述

Intended both as a textbook for students and as a resource for researchers, this volume emphasizes the statistical concepts and assumptions necessary to describe and make inferences about real data. Throughout the text the authors encourage the reader to plot and examine their data, find confidence intervals, use power analyses to determine sample size, and calculate effect sizes. The goal is to ensure the reader understands: the underlying logic and assumptions of the analysis and what it tells them; the limitations of the analysis; and the possible consequences of violating assumptions. Using an intuitive, informal style, the authors adopt a "bottom-up" approach - a simpler, less abstract discussion of analysis of variance is presented prior to developing the more general model. A concern for alternatives to standard analyses allows for the integration of non-parametric techniques into relevant design chapters, rather than in a single, isolated chapter. This organization allows for the comparison of the pros and cons of alternative procedures within the research context to which they apply. This second edition features a greater emphasis on: graphics - two early chapters are now largely devoted to examples and discussion of displays of data and there are more graphs throughout; confidence intervals - now are usually presented before hypothesis tests to help focus on the question "What is the size of the effect?" rather than "Is there an effect?"; measures of effect size - now are introduced earlier, in the context of the t test, and then are routinely discussed in a variety of research designs and analyses; power analysis - computer programs are now used to illustrate the calculation of power; tests of contrasts - now are introduced earlier as extensions of the usual two-sample t tests in order to simplify the discussion; elementary probability - a new chapter on basic probability serves as a review and a means for using the binomial distribution to introduce hypothesis testing; correlation and regression - now introduced earlier and with an increased emphasis on the most frequent misinterpretations made when using these analyses; real data sets - a free CD contains several real and artificial data sets used in the book in SPSS, SYSTAT, and ASCII formats.

深入理解现代计量经济学：理论、模型与应用一本全面且深入的著作，旨在为读者提供坚实的计量经济学基础，并精通当今主流的计量分析技术。本书超越了传统计量经济学教科书的范畴，力求在理论严谨性与实际应用之间架起一座坚实的桥梁。我们深知，在数据驱动的时代，无论是学术研究、政策分析还是商业决策，对经济现象进行量化、验证和预测的能力已成为核心竞争力。因此，本书的设计目标是培养读者运用尖端计量工具解决复杂现实问题的能力。第一部分：计量经济学基础与经典回归模型本部分为深入学习奠定坚实的地基。我们将从概率论和统计推断的必要回顾开始，确保读者对核心概念（如大数定律、中心极限定理、假设检验和置信区间）有清晰的认识。一元线性回归模型（OLS）：我们不仅会详尽推导普通最小二乘法的估计量、检验统计量及其性质（如无偏性、一致性），还将深入探讨其背后的核心假设——高斯-马尔可夫定理。重点分析违反这些假设（如异方差性、自相关性）的后果，并介绍修正方案，如稳健标准误（Huber-White）和广义最小二乘法（GLS）。多元线性回归模型（MLR）：引入多重共线性、变量选择（逐步回归、信息准则AIC/BIC）、虚拟变量（Dummy Variables）的应用，以及交互项（Interaction Terms）在捕捉非线性效应和调节效应中的关键作用。本章将大量使用经济学案例，例如劳动供给模型的估计。模型设定误差与函数形式的选择：讨论如何根据经济理论选择恰当的函数形式（线性、对数线性、半对数等），以及如何通过拉姆达变换（Box-Cox）或嵌套模型检验（F检验、似然比检验）来评估模型的设定是否合理。第二部分：时间序列分析的深度探索在处理金融、宏观经济数据时，时间序列的依赖性和非平稳性是不可回避的挑战。本部分将系统介绍处理这些复杂序列的工具。平稳性与随机游走：严格定义弱和平稳性，介绍单位根检验（如ADF、PP检验）的重要性。深入探讨非平稳序列可能导致的伪回归（Spurious Regression）问题及其后果。自回归移动平均模型（ARMA/ARIMA）：详细讲解如何通过识别（ACF/PACF图）和估计过程构建合适的平稳序列模型。我们将引入差分（Differencing）的概念来处理趋势和非平稳性，形成ARIMA框架。向量自回归模型（VAR）与格兰杰因果关系：针对多个相互影响的时间序列系统，本书将系统介绍VAR模型的构建、脉冲响应函数（IRF）的解释，以及如何使用格兰杰因果检验来推断变量间的动态影响顺序。波动率建模：鉴于金融市场波动率的聚集性，我们将深入探讨自回归条件异方差模型（ARCH）及其扩展GARCH族模型（如EGARCH, GJR-GARCH），这些模型在风险管理和资产定价中至关重要。第三部分：面板数据模型的精细化处理面板数据（Panel Data）结合了时间和个体维度，提供了比截面或时间序列数据更丰富的信息，能有效控制不可观测的个体异质性。面板数据模型基础：比较混合回归模型（Pooled OLS）、固定效应模型（Fixed Effects, FE）和随机效应模型（Random Effects, RE）。重点解析固定效应模型如何通过“组内估计”来消除不随时间变化的遗漏变量偏误。模型选择与检验：详细介绍如何使用豪斯曼检验（Hausman Test）来科学地在FE和RE之间做出选择。动态面板数据模型：针对存在滞后被解释变量的面板数据，OLS估计将是有偏和不一致的。本书将全面介绍Arellano-Bond的广义矩估计（GMM）方法，包括其设定检验（Sargan/Hansen检验）的解读，这是处理内生性问题的关键高级技术。第四部分：超越线性模型的局限性——因果推断与高级方法现代计量经济学的核心在于因果推断。本部分将介绍处理内生性问题和估计因果效应的最前沿工具。内生性问题与工具变量（IV）：深入剖析内生性的主要来源（遗漏变量、测量误差、同时性）。系统学习工具变量法的理论基础，包括两阶段最小二乘法（2SLS）的实施和检验，特别是对弱工具变量（Weak Instruments）的识别和处理。离散因变量模型：处理无法用连续变量衡量的结果变量，包括线性概率模型（LPM）的局限性，以及Logit和Probit模型的理论推导和边际效应的解释。分位数回归（Quantile Regression）：作为对传统均值回归的强有力补充，分位数回归允许我们考察解释变量对分布不同部分（如中位数、上四分位数）的异质性影响，尤其适用于异方差性显著的情形。本书特色与学习路径本书的结构精心设计，旨在提供流畅的学习体验： 1. 理论与直觉并重：每种方法均首先阐述其经济学背景和直觉，随后深入推导其数学基础，确保读者既知其“如何运作”，也知其“为何如此”。 2. 应用驱动：所有关键概念都辅以大量来自宏观经济学、金融学、劳动力经济学等领域的真实世界案例，并使用标准统计软件（如Stata/R）演示完整的操作流程和结果解读。 3. 批判性思维培养：本书强调对模型假设的敏感性分析和模型诊断的重要性，鼓励读者不仅要运行回归，更要对其有效性提出质疑和检验。通过对本书内容的系统学习，读者将能够自信地设计严谨的实证研究，熟练运用先进的计量工具处理现实数据中的复杂性，并对经济学文献中的量化证据进行批判性评估。本书是高年级本科生、研究生以及需要进行高级数据分析的专业人士不可或缺的参考指南。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

纯粹是初学，考试考啥我总结啥。仅为了纪念我第一次用R+Markdown+latex写东西玩。 http:呵呵pan.baidu.com呵s呵11OJg5（呵 = / ) 为什么使用的都是最最最基本的R命令呢？因为俺们考试的时候只允许用这些。。。比如，计算t-test的power的时候，不许用power函数；做各种test的...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本名为《Research Design and Statistical Analysis》的书籍，如果我没有记错的话，它似乎更像是一本专注于社会科学或行为科学领域研究方法的深度指南。我记得它在介绍研究设计时，特别强调了实验设计、准实验设计以及定性研究范式的比较与应用。对于初学者来说，理解不同研究框架下的变量控制、抽样策略以及伦理考量是至关重要的，而这本书在这方面提供了非常扎实的基础铺垫。例如，它对实验组与控制组的构建、随机分配的必要性进行了详尽的阐述，并用大量的案例说明了混淆变量（confounding variables）是如何威胁内部效度的。我记得其中有一章专门讨论了观察性研究，比如横断面研究和纵向研究的区别，并深入探讨了如何通过倾向性评分匹配（Propensity Score Matching）等技术来模拟随机化，以弥补真实实验设计上的不足。这种对研究严谨性的执着，使得它不仅仅是一本教科书，更像是一本研究实践的“操作手册”。书中对理论构建与实证检验之间关系的探讨也十分到位，它教导读者如何将抽象的理论概念转化为可操作、可测量的实证指标，这是任何成功研究的基石。总而言之，它在方法论的广度和深度上都令人印象深刻，为任何严肃的学术探索提供了坚实的理论和实践支撑。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文献引用和推荐阅读部分，体现了作者深厚的学术积累和对领域前沿的关注。我注意到，它在介绍每一个核心方法论概念时，几乎都附带了该领域奠基性学者的经典论文出处，这使得读者可以随时回溯到一手资料，进行更深层次的挖掘。这种对“源头活水”的尊重，使得这本书的学术价值远远超越了“工具书”的范畴，更像是一张通往高级研究殿堂的导览图。对于那些寻求更高学位或者准备进行独立研究的人来说，知道去哪里寻找最权威的解释和最新的发展趋势，是至关重要的能力。此外，书中对研究伦理和数据透明度的强调也是一个亮点。在当前科研诚信愈发受到关注的背景下，它关于数据共享、报告所有分析步骤（包括那些未达到显著性的检验）的讨论，体现了高度的职业操守。阅读这本书的过程，不仅是学习方法，更是一种被引导着树立健康、负责任科研态度的过程，它的影响是长远而积极的。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我购买这本书的初衷是为了应对一个特定的跨文化比较研究项目，我对横断面的比较方法论一直感到有些力不从心。这本书在处理多层次数据（Multilevel Data）方面的处理给我带来了豁然开朗的感觉。它非常细致地解释了为什么在使用传统回归分析处理嵌套数据时会违反独立性假设，以及多层线性模型（MLM）是如何优雅地解决这一问题的。作者用了生动的例子——比如学生嵌套在班级中，班级嵌套在学校里——来剖析不同层级对结果变量的独立贡献。我记得它清晰地区分了“随机截距模型”（Random Intercept Models）和“随机斜率模型”（Random Slope Models）的应用场景，这对于理解个体差异和群体效应的交互作用至关重要。对于一个需要处理包含多种观察层级的复杂调查数据的研究者来说，这部分内容简直就是“救命稻草”。它不仅教会了我如何运行这些模型，更重要的是，它让我理解了为什么需要它们，以及如何专业地解释那些分层方差分量，这在传统的入门统计教材中是极少被如此重视的深度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编排逻辑实在是太舒服了，它完全不是那种枯燥的、按部就班的知识罗列。我感觉作者设计这条学习路径时，是真正站在一个渴望从“数据小白”成长为“研究专家”的读者的角度去思考的。它似乎采取了一种“问题导向”的教学法。比如，当讨论到如何比较不同组别的均值时，它不是直接抛出ANOVA的公式，而是先设置一个场景：“如果你有三个不同的教学法，你怎么知道哪个效果最好，并且如何排除随机波动的影响？” 紧接着，才引出单因素方差分析。这种层层递进、情境化的讲解方式，极大地降低了初学者对复杂统计概念的畏惧感。此外，本书在软件应用上的指导也做得相当到位，我记得它似乎针对某种主流统计软件（可能是SPSS或R的某一部分操作）提供了清晰的截图步骤，这对于那些在学习理论知识的同时，需要在实践中操作的读者来说，无疑是巨大的福音。这种理论与实践的无缝对接，使得学习过程的挫败感大大降低，成就感显著提升。它真正做到了“授人以渔”，而不是仅仅“授人以鱼”。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的印象是，它在统计分析部分的讲解，特别是针对回归分析的展开，简直是一次对数学生存空间的彻底“清理”。我清晰地记得，作者没有满足于仅仅停留在基本的线性回归模型上，而是花了大量的篇幅去处理那些在实际数据集中常常出现的“棘手”问题。比如说，异方差性（Heteroscedasticity）的诊断、多重共线性（Multicollinearity）的识别及其对系数解释力的削弱作用，书中都配有非常直观的图示和易于理解的解释，而不是那种冷冰冰的公式堆砌。更让我受益匪浅的是，它对模型选择的哲学思考，即AIC、BIC等信息准则的权衡，以及残差分析在判断模型拟合优度中的关键作用。对于非线性关系的处理，书中也给出了结构方程模型（SEM）的入门介绍，虽然可能不算特别深入，但足以让有基础的读者迈出向更复杂模型学习的第一步。我个人尤其欣赏它强调统计推断的“语境性”——强调P值仅是证据的度量，而非绝对的真伪裁决。这种强调审慎态度的写作风格，在充斥着“快速出结果”风气的学术圈中，显得尤为珍贵和负责任。它成功地将统计学从一门纯粹的计算技术提升到了一种批判性思维的工具层面。

评分☆☆☆☆☆

这是03版的，2010年的最新版的要一千元左右，我买不起……呃，ANOVA部分写得很清楚。我不是装逼，是实在找不到相应地把REPEATED MEASURE和MIXED MODEL都同时讲清楚的中文版……

评分☆☆☆☆☆