具体描述
《社会科学统计方法(第4版)》面向实际，从实例入手，阐明社会科学统计方法，致力于实例和统计软件的一体化。主要内容包括抽样和测量、描述统计、概率分布、统计推断：估计、统计推断：显著性检验、两组比较、分类变量之间的关联分析、线性回归和相关、多元关系概述、多元回归分析和相关分析、多组比较：方差分析（ANOVA）、组合回归分析和方差分析：定量和分类预测变量、构建多元回归模型、逻辑斯蒂回归：构建分类响应变量、高级统计方法概述。本版增加了许多新练习，强调实际数据的应用。每章后包括配套课后习题及拓展综合练习，便于读者对统计方法的学习和掌握。
《社会科学统计方法(第4版)》例题丰富，实用性强，可作为统计专业本科生和研究生教材，也可供从事统计分析和决策的社会各领域各相关专业的读者学习参考。
作者简介
目录信息
读后感
如此不负责任的译者和审校！您们是把翻译工作交给手底下更不负责的学生帮翻译的吧？ Shame on you! 随便举个栗子： p 18： “两个研究人员从某个总体中分别选取的随机样本可能稍有重叠，如果真有重叠的话，那么在两个样本的成员之间可能有些重叠” 请问您说的还是人话吗？ ...
评分如此不负责任的译者和审校！您们是把翻译工作交给手底下更不负责的学生帮翻译的吧？ Shame on you! 随便举个栗子： p 18： “两个研究人员从某个总体中分别选取的随机样本可能稍有重叠，如果真有重叠的话，那么在两个样本的成员之间可能有些重叠” 请问您说的还是人话吗？ ...
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用户评价
这本书关于研究设计和数据收集的章节，让我认识到统计方法并非孤立存在，而是与整个研究过程紧密相连。一个科学的研究设计，是获得有效统计结果的前提。作者如何从研究问题的提出，到研究目标的设定，再到抽样方法的选择、测量工具的开发，都进行了详尽的阐述，并且始终贯穿着统计学的逻辑。我特别关注书中关于不同抽样方法的优劣势分析，例如随机抽样、分层抽样、整群抽样等，以及它们对统计推断的影响。同时，在数据收集阶段，如何减少测量误差、提高数据的信度和效度，也是我非常关心的问题。作者通过具体的案例，演示了如何在实际操作中避免常见的陷阱，并确保数据的质量。这种全方位的指导，让我明白，统计学不仅仅是分析工具，更是贯穿于整个研究生命周期的思维方式和方法论，它能够帮助我们设计出更严谨、更有效的研究，从而获得更可信的结论。
评分在阅读本书的过程中，我特别留意到作者是如何将统计学知识与具体的社会科学理论相结合的。统计学并非一个独立的学科，它需要服务于社会科学的研究目的。作者如何通过经典的社会科学研究案例，展示统计学是如何被用来检验和发展理论的，例如，如何利用回归分析来验证某个经济学理论关于收入与教育的假设，或者如何利用方差分析来探究不同教学方法对学生学习成绩的影响。这种理论与方法的深度融合，让我看到了统计学在理解和解释社会现象中的强大生命力。我希望能够通过学习，理解统计学是如何帮助我们从经验数据中提炼出有用的理论洞见，并最终为理解人类行为和社会结构提供更科学的视角。
评分这本书的封面设计简约而不失专业感，深邃的蓝色背景上，烫金的“社会科学统计方法”几个字在灯光下闪耀，预示着这是一本需要认真研读的学术著作。初次翻开，厚重的纸张质感就传达出一种沉甸甸的学术分量，仿佛握住的不是一本书，而是一把开启未知领域大门的钥匙。目录的设置也相当清晰，从最基础的描述性统计概念，到推断性统计的核心内容，再到一些进阶的应用模型，层层递进，逻辑严谨。我尤其期待学习如何将抽象的统计学原理，有效地应用到社会科学研究的实际情境中，例如理解社会调查数据背后的意义，量化社会现象的关联性，甚至是如何构建严谨的因果关系模型。虽然我之前对统计学接触不多，但这本书的编排似乎考虑到了不同背景读者的需求，从基础概念的讲解开始，力求让非统计学专业的读者也能逐步掌握这些复杂的工具。这种循序渐进的学习路径，让我对自己的学习能力充满信心，也对这本书能够提供扎实的理论基础和实操指导抱有很高的期望。我希望通过这本书的学习，能够提升自己分析社会现象的深度和广度，用更科学、更客观的视角去解读这个复杂的世界，从而在未来的学术探索或实际工作中，能够做出更具洞察力和影响力的判断。这不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的向导，引领我穿越统计学的迷宫，抵达理解社会本质的彼岸。
评分书中对统计学在伦理和研究诚信方面的讨论，更是体现了作者的深邃思考。统计学作为一种科学方法，其应用必须遵循伦理原则。作者如何探讨如何避免数据造假、选择性报告、过度解读统计结果等学术不端行为，以及如何确保研究的透明度和可重复性，是本书不可或缺的一部分。我非常看重这方面的引导，它不仅能够帮助我成为一个严谨的学者，更能让我意识到统计学在社会科学研究中扮演的重要角色，以及与之相关的责任。理解统计学的局限性，保持批判性思维，并始终以诚实和负责的态度对待数据和分析结果，是成为一名优秀研究者的基石。这种对学术伦理的强调，也让我对这本书的价值有了更深层次的认识。
评分在浏览了本书的章节设置后，我发现作者在内容安排上颇具匠心，充分考虑到了社会科学研究中常见的挑战和需求。第一部分对描述性统计的阐述，不仅仅是公式的堆砌，而是通过大量的社会学、心理学、政治学等领域的实例，生动地展示了如何用图表、均值、方差等基本工具来描绘和理解数据。这一点非常重要，因为很多时候，我们面对的是海量的、杂乱无章的原始数据，而有效的描述性统计是构建一切后续分析的基础。紧接着，关于抽样和概率分布的章节，更是将统计学的理论根基进行了清晰的梳理，让我明白了样本如何能够代表整体，以及概率如何在推断过程中扮演核心角色。特别是对几种常见概率分布（如正态分布、二项分布）的讲解，并结合社会科学研究中的应用场景，例如调查问卷中某个选项的回答比例、人口普查中的某个特征分布等等，让抽象的概念变得触手可及。我特别关注作者如何处理“统计显著性”和“实际显著性”之间的区别，这在社会科学研究中往往是令人困惑的问题，一个统计上显著的差异，不一定意味着在现实中具有重要的意义。我期望书中能提供清晰的指导，帮助我避免过度解读统计结果。
评分总的来说，我对这本书充满期待。它不仅仅是一本教科书，更像是一扇窗户，让我得以窥见社会科学研究的严谨与魅力。我渴望通过系统地学习书中的内容，掌握分析和解读社会现象所需的统计工具，并培养一种运用数据说话的科学思维。我相信，这本书能够为我未来的学术研究和实践工作打下坚实的基础，让我能够更自信、更有效地参与到对社会问题的探索和解决中来。这不仅仅是知识的获取，更是一种能力的培养，一种用科学的眼光审视世界的视角。我已准备好迎接挑战，并期待在这本书的陪伴下，开启一段充满发现和成长的旅程。
评分本书在数据可视化方面的探讨，也让我看到了其与时俱进的特点。在信息爆炸的时代，如何将复杂的统计分析结果以清晰、直观的方式呈现出来，变得至关重要。作者不仅讲解了基本的图表类型，如柱状图、折线图、散点图等，更深入地介绍了如何利用这些图表来揭示数据中的模式、趋势和异常值。我尤其关注书中如何指导读者选择最适合展示特定类型数据的图表，以及如何通过图表的颜色、形状、大小等视觉元素来增强信息的传达效果。此外，对一些更高级可视化技术的介绍，如热力图、箱线图、小提琴图等，也让我看到了将统计学与美学相结合的潜力。我相信，通过本书的指导，我不仅能更好地理解数据，更能有效地与他人沟通我的研究发现，让那些枯燥的数字“活”起来，产生更广泛的影响。一个好的可视化，往往能瞬间抓住读者的注意力，并引发他们对数据背后故事的好奇。
评分让我印象深刻的是，本书并没有止步于讲解基础统计方法，而是深入探讨了一些在社会科学研究中越来越重要的进阶统计技术。回归分析，尤其是多元线性回归，在社会科学中几乎是不可或缺的工具，它能够帮助我们量化多个自变量对因变量的影响程度，并控制其他变量的干扰。我非常期待作者如何讲解模型构建的过程，如何选择合适的自变量，如何诊断模型是否存在多重共线性、异方差等问题，以及如何解释回归系数的经济含义。此外，非参数检验的引入也让我感到惊喜，因为在社会科学研究中，数据往往不完全符合参数检验的假设，非参数检验能够提供更灵活的分析工具。例如，秩和检验、中位数检验等，在处理偏态数据或等级数据时尤为有用。作者如何将这些方法与具体的研究问题相结合，并提供实用的操作建议，是我非常看重的部分。我想了解，如何通过这些进阶方法，更精准地捕捉社会现象的复杂性，并发现那些隐藏在数据深处的规律。
评分本书在推断性统计部分，对参数估计和假设检验的讲解，让我感受到了统计学在研究中的强大力量。作者通过一个个精心设计的案例，演示了如何从有限的样本数据出发，推断出关于总体特征的结论，并且如何科学地检验我们提出的研究假设。特别是关于置信区间的介绍，让我明白了我们对总体参数的估计并非一个单一数值，而是一个范围，这个范围的大小反映了估计的不确定性。而假设检验的过程，更是将严谨的逻辑思维贯穿其中，从零假设的设定，到检验统计量的计算，再到P值的解读，每一步都充满了科学的严谨性。我特别期待书中关于t检验、卡方检验、ANOVA等经典统计方法的讲解，它们在社会科学研究中应用极其广泛，无论是分析不同群体之间的差异，还是探究变量之间的关系，都离不开这些工具。书中能够提供详细的步骤说明、计算示例，并辅以对结果的解释，这将极大地帮助我掌握这些方法，并能在自己的研究中独立运用。更重要的是，我希望通过学习，能够理解这些统计方法背后的逻辑和假设，而不仅仅是机械地套用公式，这样才能在面对复杂的研究问题时，做出更恰当的选择。
评分本书对统计软件在社会科学研究中的应用，提供了宝贵的指导。随着现代社会科学研究的复杂化，手动计算早已无法满足需求，统计软件成为研究者的必备利器。作者如何介绍诸如SPSS、R、Stata等主流统计软件的操作，并结合前面讲解的统计方法，演示如何在软件中实现数据的录入、处理、分析和可视化，将是本书的一大亮点。我尤其期待能够学习如何在软件中执行各种统计检验，生成报告，以及如何利用软件的图形界面进行探索性数据分析。更重要的是，我希望通过书中对软件应用的讲解，能够真正掌握这些工具，并将它们灵活地运用到自己的研究项目中，从而提高研究效率和数据的分析深度。理解不同软件的特点和适用场景，以及掌握软件的编程语言或图形界面操作，将是提升我学术能力的关键一步。
评分书不错，译得不行。课上得有点水，过去了就让它过去吧。
评分不明白为啥分这么低，都绝版惹
评分不明白为啥分这么低，都绝版惹
评分可能是翻译问题，经常不清楚他在讲什么…
评分作为教材其实不错，翻译尚可容忍，每个章节的前几个小节比较系统。
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