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出版者:Chapman and Hall/CRC

作者:Steven G. Heeringa

出品人:

页数:487

译者:

出版时间:2010-4-9

价格:GBP 49.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9781420080667

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 数据分析
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《现代社会调查方法与数据解读》 本书深入浅出地阐述了现代社会调查的理论基础、核心方法与实践技巧，旨在帮助读者掌握从研究设计到数据分析的完整流程。在信息爆炸的时代，准确、可靠的社会调查数据是理解社会现象、制定政策、推动进步的基石。然而，调查过程的复杂性和数据解读的挑战性也日益凸显。本书正是为了应对这些挑战而编写，它不仅涵盖了传统调查设计的精髓，更紧密结合了现代技术和分析工具，力求为读者提供一套系统、实用且与时俱进的调查数据分析指南。 第一部分：调查研究的基石——理论与设计 本部分将带领读者走进社会调查的理论世界，理解调查研究的科学范式和伦理原则。我们将从调查研究的基本概念入手，探讨其在不同学科领域中的应用价值，并强调研究者在整个过程中应承担的责任和义务。 研究问题的确立与操作化： 如何将宏观的社会议题转化为具体、可操作的研究问题？本书将详细介绍概念界定、维度划分以及变量操作化的方法，确保研究设计能够有效地回应核心问题。 抽样技术的原理与应用： 概率抽样和非概率抽样各有何优劣？如何根据研究目标和资源选择最合适的抽样方法？本书将详细讲解简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样等概率抽样技术，以及便利抽样、判断抽样、滚雪球抽样等非概率抽样技术，并辅以实际案例分析，帮助读者理解如何在不同情境下应用这些技术以获得代表性样本。 问卷设计与施测策略： 设计一份有效的问卷是获得高质量数据的关键。本书将深入探讨问卷设计的原则，包括问题的措辞、选项的设计、量表的选择、问卷结构的组织等，并介绍认知预试、试点等检验问卷有效性的方法。同时，还将讨论面访、电话访问、在线问卷、邮寄问卷等不同施测方式的特点、优缺点及适用场景，以及如何进行有效的现场管理和数据收集。 数据收集过程中的质量控制： 从访问员培训到数据录入前的检查，每一个环节都至关重要。本书将提供一套全面的质量控制方案，帮助读者识别和规避潜在的数据误差，确保数据的真实性和可靠性。 第二部分：数据的探索与分析——方法与技术 本部分将聚焦于数据分析的核心环节，从原始数据的清理到多层次的统计分析，为读者提供强大的工具箱。我们将介绍各种常用的统计分析方法，并强调选择合适方法的重要性。 数据预处理与清洗： 原始数据往往存在缺失值、异常值、不一致性等问题。本书将详细介绍如何识别、处理这些问题，包括删除、插补、转换等方法，以及如何进行数据编码和变量转换，为后续分析做好准备。 描述性统计分析： 如何用简洁明了的方式概括数据的基本特征？本书将讲解集中趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（方差、标准差、极差）、分布特征（偏度、峰度）等描述性统计指标的计算与解读，并介绍频率分布表、直方图、箱线图等可视化工具，帮助读者快速掌握数据的整体面貌。 推断性统计分析： 如何从样本数据推断总体特征？本书将系统介绍假设检验的基本原理，包括零假设、备择假设、P值、显著性水平等概念，并讲解t检验、卡方检验、方差分析（ANOVA）等常用检验方法，以及它们在不同研究场景下的应用。 回归分析与相关性探究： 探索变量之间的关系是社会科学研究的重点。本书将深入讲解简单线性回归、多元线性回归等模型，帮助读者理解自变量和因变量之间的数量关系，以及如何评估模型的拟合优度。此外，还将介绍相关分析，探讨变量之间线性关联的强度和方向。 多层次数据分析初步： 现实世界中的数据常常具有嵌套结构（如学生嵌套在班级，班级嵌套在学校）。本书将介绍多层次模型（HLM）的基本概念和应用，帮助读者理解如何在考虑数据层级结构的情况下进行准确的统计推断，从而避免得出错误的结论。 因子分析与聚类分析： 当变量数量众多时，如何提取其内在结构或对样本进行分类？本书将介绍因子分析用于降维和识别潜在因子，以及聚类分析用于样本分组的方法，为复杂数据的探索性分析提供指导。 第三部分：解读与呈现——从数据到洞察 数据分析的最终目的是为了得出有意义的结论，并有效地传达给他人。本部分将指导读者如何进行深入的数据解读，以及如何以清晰、有说服力的方式呈现研究成果。 统计结果的解释与意义： 如何区分统计显著性和实际显著性？如何正确解读模型系数和检验结果？本书将强调对统计结果的深入理解，避免机械套用公式，而是要结合研究背景和理论框架进行解释。 数据可视化与报告撰写： 如何选择合适的可视化图形来展示数据？如何撰写一份结构清晰、逻辑严谨的研究报告？本书将提供关于数据可视化原则和技巧的建议，并介绍研究报告的标准结构，包括引言、文献综述、研究方法、结果、讨论和结论等部分，以及如何有效地组织文字和图表，使报告更具可读性和说服力。 研究伦理与数据保密： 在数据分析过程中，如何保护研究对象的隐私？如何避免数据误用或滥用？本书将重申研究伦理的重要性，并提供数据保密和安全管理的实用建议。 适用人群： 本书适合社会学、心理学、教育学、传播学、公共管理、市场营销等领域的研究生、本科生以及相关从业人员。无论您是初学者还是希望深化理论知识的研究者，都能从中获益。 学习目标： 通过学习本书，读者将能够： 独立设计和执行一项社会调查。 熟练运用各种统计软件进行数据分析。 准确解读统计分析结果，并得出有意义的结论。 撰写规范、专业的调查研究报告。 批判性地评估他人发布的调查数据和研究结果。 本书力求理论与实践相结合，通过大量的案例分析，将抽象的统计概念具象化，帮助读者更好地理解和掌握社会调查数据分析的精髓。我们相信，掌握了本书的内容，您将能更自信地面对社会调查数据，并从中挖掘出有价值的洞察。

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我必须承认，我对这本书的初印象是它那近乎百科全书式的广度和深度。我原本以为它会像市面上大多数专业书籍一样，聚焦于某一个特定的分析范式，比如专注于线性模型或对数线性模型。然而，这本书的视野显然要开阔得多。它不仅详尽地覆盖了经典概率抽样理论在实际应用中的变体，更难能可贵的是，它非常及时地融入了当代社会科学研究中常用的复杂模型，例如结构方程模型（SEM）以及层次线性模型（HLM）在处理嵌套数据结构时的特殊考量。那些关于如何将抽样权重正确地嵌入到这些高级模型中的细节处理，往往是教科书中最容易被一带而过，却在实践中暴露最多问题的部分。这本书的作者显然有着丰富的实战经验，他们没有停留在理论层面，而是提供了大量基于真实调查数据集的案例演示，这使得抽象的数学概念立刻变得可视化和可操作，极大地降低了学习曲线。

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说实话，市面上关于数据分析的书汗牛充栋，但真正能被称为“工具箱”级别的却凤毛麟角。这本书绝对属于后者。它的实用性不仅仅体现在它教授了“做什么”，更在于它清晰地指导了“如何选择”。比如，在处理具有不同测量单位和权重的变量时，模型选择的优先级是什么？在处理多阶段抽样数据时，如何平衡估计效率和模型的可解释性？这本书提供了一套完整的决策树框架。我特别欣赏它在附录中对比了不同统计软件在处理相同复杂样本数据集时的差异性输出，这对于需要跨平台协作的研究团队来说，简直是黄金信息。它不仅教会了你如何运行一个分析，更重要的是，它教会了你如何像一个经验丰富的统计顾问那样去思考你的数据结构和你的分析目标之间的关系，这是一种从“操作员”到“设计师”的转变。

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这本书的阅读体验是渐进式的，它就像一位耐心的导师，知道何时该加速，何时该放慢脚步。对于初学者而言，前几章关于抽样设计（如整群抽样和分层抽样）的介绍，清晰明了，即便是统计学基础稍弱的社科学生也能迅速建立起概念。但真正的价值在于它后半部分对“复杂样本设计效应”的深入剖析。很多分析软件（如SPSS的复杂样本模块或R的特定包）可以自动计算调整后的标准误，但如果不知道这些调整是如何产生的，使用者很可能在模型设定上犯下根本性的错误。这本书的魅力就在于它将“计算”和“理解”完美地结合起来。它解释了为什么一个看似微小的设计变量调整，在小样本量或高集聚度的情况下，可能导致显著性水平的巨大变化。这迫使我重新审视了过去几年我做的一些项目，意识到可能对结果的解释过于乐观了。

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这本书的出版对于我们这些长期在数据分析领域摸爬滚打的人来说，简直是久旱逢甘霖。我记得我刚接触调查数据分析那会儿，市面上的教材大多停留在非常基础的描述性统计层面，或者直接跳跃到复杂的多元回归模型，中间那种将调查数据特有的复杂性——比如分层抽样、整群抽样带来的设计效应——系统性处理的资源少之又少。这本书的出现，填补了这个空白。它不仅仅是罗列公式，更重要的是，它深入浅出地讲解了为什么在处理调查数据时，标准误差的计算必须不同于简单随机抽样。作者并没有回避那些复杂的权重调整和设计变量的引入，而是用一种非常结构化的方式，引导读者一步步理解这些步骤背后的统计学原理。尤其让我印象深刻的是它对缺失数据处理的讨论，在实际调查中，问卷的完成率和数据完整性总是个大问题，这本书提供了一整套从最简单的多重插补到更高级别的模型依赖性插补的实用指南，这对于提高我们研究结果的稳健性具有不可替代的价值。

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这本书的语言风格和结构安排非常注重读者的“心流体验”。它不是那种冷冰冰的公式堆砌，而是充满了对数据收集过程的深刻洞察。比如，它在讨论非反应率（non-response bias）时，没有仅仅停留在理论模型上，而是结合了实际调查中常见的“联系困难”和“拒绝回答”等场景，探讨了如何根据可获得的辅助信息（auxiliary information）来构建更合理的非反应调整权重。这种对真实世界限制的充分考量，使得书中的每一个分析步骤都充满了说服力。对我个人而言，它极大地提升了我对“调查精度”的认识。过去我总是关注样本量够不够大，但读完这本书后，我明白在处理复杂设计时，抽样的结构效率远比单纯的样本数量重要得多。这本书是对任何严肃的社会科学、市场研究或公共卫生领域数据分析师的必备投资，它带来的知识回报率是极高的。

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2011spring, textbook4. new book which needs improvement

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语言简洁，逻辑清晰，案例精巧，这本书好到无以复加。Brady是个天才，毫无疑问。

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