量化数据分析

出版者:社会科学文献出版社

作者:Donald Treiman (唐启明)

页数:425

译者:任强

出版时间:2012-7

价格:59.00元

isbn号码:9787509731789

丛书系列:社会学教材教参方法系列

具体描述

这是一本由学术界公认的大师和睿智的教师介绍现代社会科学研究方法的一流教材。Treiman使复杂的问题变得简单，并提供了许多实用的建议和最优的方法。本书没有复杂的数学推导，通过大量的实例领会社会科学研究的基本逻辑和设计思想，图文并茂，浅显易懂，把握前沿最新社会科学成果。《量化数据分析：通过社会研究检验想法》不只是讲授统计学——它讲授如何用统计学回答社会问题,它教会学生如何运用统计学开展一流的量化研究。

作者简介

Donald J. Treiman，社会学博士，1967年毕业于芝加哥大学。目前是加州大学洛杉矶分校（UCLA）社会学荣休杰出教授，UCLA加州人口研究中心主任。Treiman教授担任许多国际、美国的学术兼职，在社会人口学领域具有突出的学术地位，在科学研究方法方面也有突出的贡献。曾任国家科学院/国家研究理事会担任一个研究委员会的主任（1978～1981年），在美国人口普查局（1987~1988年）、行为和社会科学高等研究中心（1992~1993年）、荷兰人文和社会科学高等研究院（1996~1997年）任研究员。

目录信息

英文版序言
中文版序言
译者序言
导言

第1章　列联表基础
第2章　列联表中的变量关系
第3章　列联表的拓展
第4章 用计算机进行数据操作
第5章 相关和回归介绍
第6章 多元相关和回归介绍
第7章 多元回归技巧：处理特殊分析问题的技术
第8章　缺失数据的多重填补法
第9章　抽样设计与调查估计
第10章　回归诊断
第11章　测度构建
第12章　对数线性分析
第13章　二项逻辑斯蒂回归
第14章　多项和序次逻辑斯蒂回归及tobit回归
第15章　改进因果推断：固定效应与随机效应模型
第16章　思考与未来的方向：研究设计和解释问题

附录A 书中所用数据的说明和下载地址
附录B 用综合社会调查数据做调查估计
参考文献
词汇表
· · · · · · (收起)

读后感

香港科技大学应用社会经济研究中心与上海大学社会学院在广州市香港科大霍英东研究院联合举办的“第4届应用社会科学研究方法研修班（南沙暑期班）。 2015年夏天时候，我和同学一起去了广州，在极为偏远的南沙科技资讯园里的科技楼里上起了这一系列的课，三位老师都推荐过这本书...

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用户评价

读完这本书的前半部分，我最大的感受是作者在逻辑构建上的高超能力。他没有急于深入复杂的算法模型，而是花了大量的篇幅来打磨“数据思维”的基础。这套书的结构安排非常具有层次感，仿佛是搭建一座宏伟建筑的地基工程。首先是数据的清洗与预处理，作者用了近乎工匠精神的态度来剖析每一个潜在的陷阱，从缺失值到异常点，都提供了详实的操作指南和背后的理论解释。很多同类书籍往往一笔带过这些繁琐的步骤，但本书却将此视为重中之重，强调了“垃圾进，垃圾出”的铁律。随后，他非常自然地过渡到了描述性统计，用极为清晰的比喻来解释均值、方差这些核心概念，即便是对统计学有一定基础的人，也能从中获得新的理解角度。这种循序渐进的讲解方式，极大地降低了初学者的入门门槛，同时也确保了有经验的读者不会因为基础过于简单而感到不耐烦。整体来看，这本书的叙事线索非常清晰，如同潺潺流水，引导着读者一步步深入知识的海洋，让人有种“原来如此简单”的豁然开朗感。

我对这本书在处理“不确定性”方面的态度表示高度赞赏。在很多入门或中级的分析书籍中，模型的结果往往被呈现得过于确定和完美，给人一种只要套用公式就能得到万无一失答案的错觉。然而，本书却花了相当的篇幅来探讨模型背后的局限性和假设条件。作者反复强调，任何模型都是对现实的简化，理解它的“盲点”比仅仅会使用它更为重要。例如，在讨论回归分析时，他详细分析了多重共线性、异方差性等问题对结论可靠性的冲击，并且提供了不止一种诊断和修正的方案，并对比了各种方案的优劣。这种严谨的、批判性的分析视角，极大地提升了读者的专业素养。它教会我，真正的分析工作不是得出结论的那一刻，而是对结论置信区间的审视和对模型适用边界的清晰认知。这使得我对书中所有提出的方法论都保持了一种健康的怀疑态度，促使我在实际应用中进行更深层次的验证，培养了更成熟的数据判断力。

这本书的装帧设计真是令人眼前一亮，封面采用了哑光纸质，触感温润而不失质感，那种低调的沉稳感与书名本身的严谨气质完美契合。插图和排版也颇为用心，虽然是技术类书籍，但阅读起来却一点也不枯燥。特别是作者在章节开始处引入的一些历史背景和应用案例，让原本可能显得干巴巴的理论知识变得鲜活起来。比如，在讲授基本统计原理时，没有直接抛出复杂的公式，而是通过一个关于早期金融市场波动的简短故事来铺垫，引导读者自然而然地理解为何需要这些工具。我尤其欣赏它在图表展示上的克制与精准，每一张图表都服务于核心论点，没有为了炫技而堆砌花哨的视觉元素。翻阅的过程中，能清晰地感受到编辑团队对细节的把控，无论是页边距的留白，还是字体字号的选择，都体现了对长时间阅读体验的尊重。对于我这种追求阅读舒适度和视觉享受的读者来说，这本实体书的物理存在感本身就是一种享受，比起冷冰冰的电子版，它更像是一件值得收藏的工具书，随时可以翻到需要的部分，用指尖的触感来定位知识点。

这本书的实战指导性远远超出了我的预期，它提供的不仅仅是理论框架，更是可以直接拿来应用的“方法论工具箱”。我特别关注了书中关于实验设计和模型评估的部分。作者没有停留在教科书式的定义，而是融入了大量的行业最佳实践。比如，在讲解A/B测试的统计功效时，他不是简单地给出了公式，而是结合了实际的互联网产品迭代场景，分析了在资源有限的情况下如何平衡Type I和Type II错误的风险。更棒的是，书中附带的案例代码示例（虽然我没法在此展示代码本身，但其思想是极其重要的），都经过了精心的打磨，注释详尽，逻辑清晰，可以直接在主流的数据分析环境中运行和修改。这对我日常工作中的项目推进帮助极大，减少了我将理论转化为实际操作的摸索时间。它更像是一位资深分析师在旁边手把手的教导，告诉你“在现实世界中，数据不会如此完美，你需要这样做来补救”。这种强烈的代入感和可操作性，使得这本书从一本参考书，升级成了我工作台上的必备手册。

这本书的章节间的衔接处理得极其流畅自然，阅读体验上几乎没有“卡顿”感，这对于一本涵盖知识点众多的专业书籍来说，实属不易。作者的文笔风格保持了一种亲切而又不失权威的平衡，他擅长用生活中的小事来阐释高深的统计学概念，让那些原本令人望而生畏的数学符号变得更容易被大脑接受和记忆。比如，在讲解贝叶斯推断时，他巧妙地引入了“侦探推理”的框架，将先验概率和后验概率的关系描绘得淋漓尽致，使得这个原本被许多人视为高深莫测的概念变得触手可及。此外，书中引用的文献和参考资料非常具有前瞻性和包容性，它不仅涵盖了经典的统计学著作，也兼顾了近年来新兴的计算方法和应用文献，确保了知识体系的前沿性。总而言之，这是一本能够陪伴读者从入门到精进的优质读物，它既是扎实的理论基石，又是实用的操作指南，其精心编排的内容结构，使得每一次翻阅都能带来新的收获和领悟，是极具价值的知识投资。

书名骗了我，超级学术，超级无聊

: C8/0236

非常平实的一本书，每次读都有一点启发

: C8/0236

非常平实的一本书，每次读都有一点启发