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出版者:Wiley-Interscience

作者:Leslie Kish

出品人:

页数:664

译者:

出版时间:1995-2-6

价格:USD 121.50

装帧:Paperback

isbn号码:9780471109495

丛书系列:

图书标签:

统计
survey
Research
社会学
豆友
李2
方法论
Sampling
统计学
抽样调查
调查方法学
数据分析
研究方法
统计推断
样本设计
问卷调查
社会调查
定量研究

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具体描述

An accessible book on sampling techniques with emphasis on and illustrations from surveys of human populations. Explains how to design and execute valid samples of moderate dimensions and difficulty, avoid selection biases and how to become more adept at evaluating sample results, judge their validity and limits of inference, applicability and precision. Contains numerous practical procedures, the domestic arts of sampling along with its science plus invaluable tricks that are usually learned only in apprenticeship.

现代社会科学研究方法：数据采集与分析的基石本书旨在为社会科学、经济学、公共管理、市场研究及相关领域的从业者和学生提供一套全面、深入且极具操作性的定量研究方法论指南。我们聚焦于如何设计严谨的调查、收集高质量的数据，并运用恰当的统计工具进行有效分析，从而得出可靠的结论，指导政策制定与理论发展。本书的结构设计旨在引导读者从研究问题的提出开始，逐步构建完整的经验研究框架。我们坚信，任何成功的实证研究，其根基都深植于精心策划的数据收集过程。因此，本书的首要重点在于研究设计与测量理论。第一部分：研究基础与逻辑框架的构建本部分为后续所有技术环节奠定理论和逻辑基础。我们首先探讨了社会科学研究的本质特征——复杂性、多维度性和情境依赖性。明确了定量研究在解释因果关系和检验普遍性理论中的核心作用。第一章：经验研究的起点：问题、理论与假设研究的起点永远是一个需要被经验数据解答的问题。本章深入剖析了如何将模糊的社会现象转化为可操作的研究问题（Research Questions, RQs）。我们详细区分了描述性、探索性和解释性研究目标，并强调了理论在塑造问题和指导数据收集方向上的不可替代性。读者将学习如何构建逻辑清晰、可证伪的科学假设（Hypotheses）。我们引入了“概念化”（Conceptualization）的过程，即如何将抽象的社会概念（如“满意度”、“公平感”）转化为清晰可测的构造（Constructs）。第二章：测量：从概念到指标的桥梁测量是定量研究的生命线。本章系统讲解了测量的层次——定类、定序、定距和定比，并阐述了不同层次测量对后续统计分析的约束与可能性。我们花费大量篇幅讨论了测量的两大核心质量标准：信度（Reliability）与效度（Validity）。信度部分细致分析了重测信度、内部一致性（如Cronbach's Alpha的计算与解释）以及分半信度。效度部分则涵盖了表面效度、内容效度、结构效度（探索性与验证性因子分析的基础）以及标准关联效度。本书强调，缺乏有效测量的“数据”不过是噪音的堆砌。第三章：研究设计范式与因果推断的挑战本章聚焦于研究设计的宏观架构。我们详细对比了实验设计（真实验、类实验）、准实验设计（如时间序列、回归不连续设计）以及非实验设计（如横断面、纵向追踪）的优缺点。特别地，本章深入探讨了因果推断（Causal Inference）的核心挑战：混淆变量（Confounders）、中介变量（Mediators）和调节变量（Moderators）。读者将掌握如何通过设计（如随机化）或分析（如匹配、工具变量）来最大程度地逼近理想的因果比较。第二部分：数据的收集与工具的开发成功的定量研究依赖于数据的代表性和精确性。本部分完全脱离了抽样理论本身，而是专注于数据收集工具的设计、实施与质量控制。第四章：问卷设计与结构化访谈的艺术本章是针对社会调查数据的实用指南。我们详细拆解了问卷的各个组成部分：引言、知情同意、筛选问题、主体部分和人口统计学信息。重点放在问题的措辞、顺序安排和格式设计上，以最小化测量误差（如回答偏差、顺序效应、模糊用词造成的理解偏差）。我们提供了大量优秀和不佳的题项示例，并指导读者如何进行预测试（Pretesting）和试点（Pilot Study）以优化问卷的流畅性和有效性。第五章：观察法与现有数据的巧妙运用定量数据不仅来源于受访者自己的报告。本章拓展了数据源的范畴。我们讨论了结构化观察法（Structured Observation）的设计，包括行为编码系统的开发和观察者间信度（Inter-Rater Reliability）的保证。更重要的是，本章深入探讨了如何有效利用二手数据（Secondary Data），如政府统计、大型数据库（如人口普查、经济普查）。这要求研究者必须精通“数据源的批判性评估”，包括了解原始数据的收集方法、抽样框架和已知的局限性，以确保二手数据在新的研究背景下依然保持其有效性。第六章：数据准备、清洗与结构化处理原始数据极少能直接用于分析。本章关注数据录入后的初步处理阶段。内容涵盖： 1. 数据转换与重编码：如何将分类变量转化为数值变量，或将多个指标合并为综合指数。 2. 缺失数据（Missing Data）的处理策略：详细比较了完全删除法（Listwise Deletion）、平均值填补法，并引入了更先进的多重插补法（Multiple Imputation, MI）的原理和应用场景，强调选择恰当处理方法的逻辑依据。 3. 异常值（Outliers）的识别与应对：使用箱线图、Z分数和Cook's Distance等工具识别异常值，并讨论了是应修正、转换还是单独分析的决策流程。 4. 数据文件的管理与可重复性：强调数据管理规范化，为后续的统计分析做好清晰、结构化的准备。第三部分：数据分析的逻辑与模型选择在高质量的数据准备就绪后，本书引导读者进入分析阶段，侧重于如何根据研究设计和数据类型选择最恰当的统计模型，并正确解释模型的结果。第七章：描述性统计的深度解读本章回归基础，但侧重于信息密度。我们不仅讲解了均值、中位数、众数和标准差，更强调了如何利用形状指标（偏度、峰度）来判断数据分布的特征。图形展示是本章的重点，包括直方图、核密度估计图、百分位图（Quantile Plots）等，教导读者如何“阅读”数据分布的细微差别，而非仅仅报告单个数字。第八章：推论统计与假设检验的严谨性本部分深入推论统计的核心。我们详细阐述了概率论基础、抽样分布和中心极限定理在推论中的作用。随后，对参数检验（t检验、方差分析ANOVA/ANCOVA）和非参数检验进行了系统比较。特别强调了统计显著性（p值）与实际重要性（效应量）的区别，指导读者避免“显著性崇拜”，转向报告精确的效应量估计（如Cohen’s d, $eta^2$）。第九章：关联性测量：协方差、相关性与回归的过渡本章探讨变量间关系的测量。从Pearson相关系数到Spearman等级相关，再到Kappa系数，我们指导读者根据变量的测量水平选择最合适的关联指标。随后，系统引入简单线性回归，详细解释回归系数 ($eta$)、截距 ($a$)、决定系数 ($R^2$) 的精确含义，并强调了最小二乘法的基本假设（如残差的正态性、同方差性和独立性）的检验与违反后的应对策略。第十章：多元回归模型：控制变量与模型选择的艺术在现实世界的复杂性面前，多元回归是研究者控制干扰因素的必备工具。本章聚焦于多元线性回归（Multiple Linear Regression），指导读者如何构建包含多个预测变量的模型，并解释偏回归系数（Partial Regression Coefficients）在控制了其他变量影响后的真实含义。我们探讨了多重共线性（Multicollinearity）的诊断与缓解，模型选择标准（如AIC, BIC, 调整$R^2$）的应用，以及如何处理交互作用项（Interaction Terms）以捕捉调节效应。第十一章：广义线性模型（GLMs）的应用边界拓展社会科学中，因变量很少是完美的正态分布数据。本章系统介绍了广义线性模型，这是处理非正态因变量的关键。重点讲解了： 1. 逻辑回归（Logistic Regression）：用于二元结果（是/否）的分析，精确解释优势比（Odds Ratios, ORs）的含义。 2. 泊松回归（Poisson Regression）：用于计数数据（如事件发生次数）的分析。我们强调了GLMs的三个核心要素：随机分量、系统分量和链接函数，确保读者理解模型背后的数学原理。第四部分：高级方法论与研究的伦理实践本书的最后部分将视野拓展至更专业的分析领域，并重申研究的社会责任。第十二章：结构方程模型导论（SEM）本章为读者提供了理解和应用结构方程模型的入门知识。我们首先解释了因子分析（Factor Analysis）在测试测量模型（Measurement Model）中的作用，随后引入路径分析（Path Analysis）来检验理论假设的因果路径。重点在于如何将复杂的理论模型转化为可检验的统计结构，并评估模型整体的拟合优度指标（如 $chi^2$, CFI, TLI, RMSEA）。第十三章：纵向数据分析的初步探讨社会现象具有时间维度。本章简要介绍了处理纵向数据（Longitudinal Data）的挑战——即数据内部的依赖性。我们将介绍分层线性模型（Hierarchical Linear Models, HLM）或混合效应模型（Mixed-Effects Models）的基本概念，说明它们如何有效处理个体随时间变化的轨迹，区分组间差异和组内变化。第十四章：研究伦理、报告规范与研究的社会影响所有严谨的方法论最终必须服务于负责任的研究实践。本章涵盖了研究伦理的关键要求：知情同意、隐私保护、数据安全和研究透明度。最后，我们指导读者如何撰写一篇具有说服力的研究报告，包括恰当的统计结果呈现（APA或特定学科规范）、方法论的充分披露，以及如何诚实地讨论研究的局限性，确保研究成果能够被同行有效检验和信任。本书的最终目标是培养读者独立设计、执行并批判性评估定量研究的能力。它不仅是一本方法的参考手册，更是一套严谨的实证思维训练体系。