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出版者:北京大学出版社

作者:

出品人:

页数:312

译者:

出版时间:2010-9-1

价格:36.00元

装帧:平装

isbn号码:9787301177105

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认识自我与世界：社会科学研究方法与数据解读 本书深入探讨了社会科学领域中，研究者如何系统地提出问题、设计严谨的实验或调查，并最终通过对收集到的数据进行科学分析，从而对人类行为和社会现象形成可靠的认识。本书旨在为那些希望以严谨、实证的方式理解复杂社会世界的学习者和研究人员提供一套全面的方法论框架。 第一部分：社会科学研究的基石 本部分将引领读者进入社会科学研究的殿堂，奠定科学探究的哲学与方法论基础。 第一章：实证主义的视角与社会科学的特质 本章首先阐述了社会科学区别于自然科学的研究对象——人类的复杂性、情境依赖性与主观能动性。我们将探讨实证主义（Positivism）在社会研究中的应用与局限，并介绍后实证主义（Post-Positivism）等思潮对研究范式的革新。重点分析社会现象研究的伦理考量，包括知情同意、隐私保护以及研究者的价值中立性问题。我们详细讨论了“理论”在社会研究中的角色，从演绎推理（Deduction）到归纳推理（Induction）的逻辑链条构建。 第二章：研究问题的界定与文献综述的艺术 一个好的研究始于一个清晰、可操作的研究问题。本章教授如何将模糊的社会关切转化为可检验的、聚焦的科学命题。我们将剖析“研究缺口”（Research Gap）的识别技巧，并强调文献综述不仅仅是现有成果的罗列，而是一个批判性对话的过程。读者将学习如何构建一个具有逻辑连贯性的理论框架，用以指导后续的变量选择与数据收集。 第三章：研究设计的宏观蓝图：定量与定性路径 本章是研究设计方法的总览。我们深入比较了定量研究（Quantitative Research）强调的变量控制、因果推断与测量精确性，以及定性研究（Qualitative Research）侧重于意义探寻、情境理解与深度描述的特点。我们将详述实验法（包括真实验、类实验）、调查研究（Survey Research）以及观察法的基本结构和适用范围。对于定性路径，本章介绍了扎根理论（Grounded Theory）、现象学（Phenomenology）和民族志（Ethnography）等主要范式，及其在理解社会过程中的独特优势。 第二部分：测量与抽样的科学艺术 可靠的结论依赖于可靠的数据。本部分聚焦于如何准确地捕捉社会现象，并将抽象概念转化为可测量的事实。 第四章：概念操作化与测量理论 社会科学研究的核心挑战之一是将抽象概念（如“幸福感”、“政治效能感”、“组织承诺”）转化为可测量的指标。本章详细讲解了操作性定义（Operational Definition）的严谨性要求。我们引入了测量层次（名义、顺序、间隔、比率）的概念，并阐述了不同层次数据对后续统计分析的约束。本章也将介绍测量误差的来源及其控制策略。 第五章：问卷设计与量表构建的实践指南 本章聚焦于调查工具的构建，特别是态度和意见量表的开发。我们将探讨李克特式（Likert）、语义差异量表（Semantic Differential）等常见量表的设计原则。重点讲解如何撰写无偏见、无歧义的问项，并介绍量表内部一致性的初步检验方法，如项目分析。对于复杂量表的构建，本章引入了项目反应理论（IRT）的初步概念，用以理解项目对不同个体反应强度的区分能力。 第六章：抽样技术：从总体到样本的桥梁 本章探讨了如何选择一个具有代表性的样本，以确保研究结果能够有效推广到更广泛的总体。我们系统区分了概率抽样（Probability Sampling）——包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样——与非概率抽样（Non-Probability Sampling）——如方便抽样、配额抽样和滚雪球抽样。详细分析了不同抽样方法对研究效度和外部有效性的影响。 第三部分：数据处理与描述性分析 收集到原始数据后，必须进行清洗、整理和初步描述，才能为深入分析打下基础。 第七章：数据准备与数据框（Data Frame）管理 本章侧重于数据录入、清洗和转换的技术性工作。内容涵盖缺失值（Missing Data）的处理策略，如删除法、平均值填补法和更高级的归因方法。此外，还讲解了如何进行变量的重编码（Recoding）、合并变量以及构建复合分数（Scale Score）等数据管理的基本流程。 第八章：探索性数据分析（EDA）与数据可视化 在正式检验假设之前，必须对数据进行直观的探索。本章教授如何利用描述性统计量——集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（标准差、极差、四分位数）——来概括数据集的特征。视觉化是理解数据的关键：本章重点介绍直方图、箱线图、散点图和条形图等工具，如何有效地揭示数据分布的形态、异常值（Outliers）和潜在的变量关系。 第四部分：推断性统计学：从样本到总体 本部分是本书方法论的核心，专注于如何利用样本数据做出关于总体特征的合理推断，并检验理论假设。 第九章：概率基础与假设检验的逻辑 推断性统计建立在概率论之上。本章回顾了基础概率概念，并详细解释了统计推断的逻辑框架：原假设（Null Hypothesis）与备择假设（Alternative Hypothesis）的设定，I型和II型错误（Alpha和Beta）的权衡，以及统计显著性（Statistical Significance）的真正含义。 第十章：比较均值的推断：T检验的应用 T检验是比较两个样本均值差异的常用工具。本章细致区分了单样本T检验、独立样本T检验（Independent Samples T-Test）和配对样本T检验（Paired Samples T-Test）的使用情境。内容涵盖检验的前提条件（如正态性、方差齐性）的检查与违反假设时的应对策略。 第十一章：方差分析（ANOVA）：多组比较的利器 当研究涉及三个或更多组别的比较时，方差分析成为首选方法。本章从单因素方差分析（One-Way ANOVA）入门，解释F统计量的构造原理及其在总体方差分解中的作用。随后，深入探讨了重复测量方差分析（Repeated Measures ANOVA）以及如何通过事后检验（Post-Hoc Tests，如Tukey's HSD）来确定具体哪几组之间存在显著差异。 第十二章：关联性分析：相关与回归的探索 本章关注变量之间的线性关系。首先介绍皮尔逊相关系数（Pearson’s r）的含义及其局限性，并讨论斯皮尔曼等级相关（Spearman’s rho）在非参数情境下的应用。核心内容是简单线性回归分析（Simple Linear Regression），包括回归方程的建立、最小二乘法的原理以及截距和斜率系数的解释，同时强调拟合优度（$R^2$）的判断。 第十三章：多元回归：控制混淆变量的进阶分析 现实中的社会现象往往是多因素共同作用的结果。多元回归分析允许研究者同时纳入多个预测变量。本章详细讲解了如何解读偏回归系数（Partial Regression Coefficients），如何在模型中纳入分类变量（使用虚拟变量/Dummy Variables），以及如何检验多重共线性（Multicollinearity）问题。本章还涵盖了交互作用项（Interaction Terms）的构建与解释，以探究不同因素组合对结果变量的影响是否不同。 第五部分：进阶分析与研究的整合 本部分将视角扩展到更复杂的模型和定性数据的整合分析。 第十四章：非参数检验与数据的稳健性 并非所有数据都满足参数检验的严格假设。本章介绍了一系列重要的非参数检验方法，例如曼-惠特尼U检验（Mann-Whitney U Test）、Kruskal-Wallis H检验，以及卡方检验（Chi-Square Test）在分析分类变量关联性方面的应用。这部分强调了在面对偏态分布或顺序数据时，如何选择鲁棒性更强的统计工具。 第十五章：定性数据分析的系统化路径 虽然本书方法论侧重于定量框架，但理解定性数据的分析过程至关重要。本章介绍编码（Coding）的流程，从开放式编码到轴心编码和选择性编码。重点讲解主题分析（Thematic Analysis）和叙事分析（Narrative Analysis）的基本步骤，强调如何在定性研究中实现研究的可信性（Credibility）和可转移性（Transferability）。 第十六章：研究成果的撰写与知识的传播 研究的价值体现在其传播与应用上。本章指导读者如何遵循规范的学术格式（如APA风格）撰写研究报告。重点讲解如何清晰、准确地报告统计结果，如何将统计数值转化为有意义的社会学或心理学解释，并讨论了如何识别研究的局限性并提出未来研究的建议。 本书特点： 实践导向： 每一章后的练习和案例分析均基于真实的社会科学研究情境。 逻辑清晰： 严格遵循“研究问题 $ ightarrow$ 设计 $ ightarrow$ 测量 $ ightarrow$ 分析 $ ightarrow$ 解释”的完整研究链条。 批判性思维培养： 鼓励读者不仅要“学会使用”统计方法，更要“理解其背后的假设和适用边界”。 本书适合社会学、心理学、教育学、公共管理、市场营销等领域的高年级本科生、研究生以及初入研究领域的专业人士使用。掌握本书内容，将能帮助读者建立起一套系统、科学的研究思维体系。

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这本书的结构设计非常合理，循序渐进，环环相扣。从最基础的数据描述开始，逐步深入到推断统计，再到一些常用的分析方法。我在学习过程中，最喜欢的就是作者在引入新概念时，总是会先回顾之前学过的知识，然后解释新概念与旧知识之间的联系。这种“温故而知新”的方式，让我能够更好地理解和记忆。比如，在介绍t检验的时候，作者会先复习方差的概念，然后解释t检验是如何利用样本方差来推断总体均值是否存在差异的。而且，书中对一些统计学软件的应用也做了简要的介绍，虽然不是重点，但也能为想要进一步实践的读者提供一些指引。这本书让我感觉，掌握心理统计学并非一件遥不可及的事情，而是可以通过系统的学习和练习，逐步达成的目标。它为我打开了一扇通往更深入的心理学研究的大门。

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这本书的封面设计倒是挺吸引我的，那种略带复古感的蓝紫色调，配合上简洁大方的字体，让我想起了大学图书馆里那些尘封却宝贵的经典教材。我拿到手的时候，就迫不及待地翻开了第一页。说实话，我之前对“心理统计”这个词总有一种莫名的畏惧感，总觉得它离我遥远而晦涩，充满了各种公式和抽象的概念。但这本书的开篇，用一种非常温和、引人入胜的方式，讲述了统计学在心理学研究中的重要性和实际应用。它没有上来就抛出一堆让人头晕的定义，而是通过一些生动的例子，比如如何分析不同教学方法对学生成绩的影响，或者如何研究情绪与决策之间的关系，来展现统计学工具的强大。这一点对我来说真的太重要了，它瞬间打消了我最初的顾虑，让我觉得这门学科并非高不可攀，而是与我所关注的心理现象息息相关。书中的语言风格也比较平实，不像有些教材那样过于学术化，读起来感觉很轻松，就像是在和一个经验丰富的老师聊天，他耐心地为你讲解，让你逐渐理解其中的奥妙。

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我一直以为统计学就是数字和公式的堆砌，但这本书彻底改变了我的看法。它让我看到了统计学在解释和理解人类行为背后的逻辑方面的巨大潜力。在阅读关于假设检验的部分时，我印象特别深刻。作者用了一个非常贴切的比喻，把研究者比作侦探，把假设比作案件的疑点，而统计检验就是收集证据、判断真相的过程。这个比喻非常形象，让我一下子就明白了“零假设”和“备择假设”的意义，以及P值在其中扮演的角色。它不再是冷冰冰的数字，而是充满了推理和探索的过程。这本书也强调了统计结果的解释，不仅仅是得出“拒绝零假设”或“未能拒绝零假设”的结论，更重要的是要结合研究背景，去理解这个结果在心理学上意味着什么。这种对“意义”的强调，让我觉得这本书非常有价值，它不仅仅是教我如何计算，更教会我如何思考。

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我是在一个偶然的机会接触到这本书的，当时我正在寻找能够帮助我理解一些心理学研究论文中数据分析方法的入门读物。这本书的内容深度恰到好处，既不会过于浅显而流于表面，也不会过于专业而令初学者望而却步。尤其是在关于回归分析的章节，作者并没有直接跳到多元回归的复杂模型，而是从最简单的线性回归开始，一步步讲解如何建立模型、如何解释回归系数，以及如何评估模型的拟合优度。书中给出的例子也都非常贴合心理学研究的实际，让我能够将所学的知识与自己的兴趣点联系起来。更重要的是，它教会了我如何批判性地看待统计结果，了解数据背后的可能偏差，以及如何避免一些常见的统计陷阱。读完这一部分，我感觉自己对那些论文中的统计图表和结论，都有了更清晰的认识。

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我特别喜欢这本书在讲解概念时所采用的循序渐进的逻辑。它不会把所有的知识点一次性倾倒给你，而是像剥洋葱一样，一层一层地揭示。比如，在介绍方差和标准差的时候，作者并没有直接给出公式，而是先从“数据离散程度”这个更直观的概念入手，通过形象的比喻，比如一群学生的考试分数，有的分数很集中，有的分数则很分散，来帮助我们理解为什么需要度量这种“分散”。然后，在解释了概念的意义之后，才慢慢引出计算方法。这种方式让我觉得非常受用，因为它不仅教会了我“怎么做”，更让我明白了“为什么这么做”。而且，书中穿插的一些小练习和思考题，也恰到好处，不会太多也不会太难，刚好能检验我刚刚学到的知识点。我尝试着做了几道，发现自己确实理解了一些之前模糊的概念。这本书真的让我感觉，学习统计学也可以是一件充满乐趣和成就感的事情，而不是一项艰巨的任务。

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觉得挺好的，在看过的统计书里属于讲得比较清楚透彻容易理解的，适合初学者

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统计方法让我脑袋晕晕

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写得很简单 比张老师那版简洁 但浅显

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目前来说，是看到的最简单的教材了。但书中有较多错误。 标准四。简单到底，但还不如全面深入一些。要学透这本书是完全不行的，要简单了解那还不错。

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觉得挺好的，在看过的统计书里属于讲得比较清楚透彻容易理解的，适合初学者