Measurement Errors in Surveys (Wiley Series in Probability and Statistics)

出版者:Wiley-Interscience

作者:Biemer, Paul P. (EDT)/ Groves, Robert M./ Lyberg, Lars E./ Mathiowetz, Nancy A./ Sudman, Seymour

页数:760

出版时间:2004-08-24

价格:USD 128.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780471692805

丛书系列:Wiley Series in Probability and Statistics

具体描述

WILEY-INTERSCIENCE PAPERBACK SERIES The Wiley-Interscience Paperback Series consists of selected books that have been made more accessible to consumers in an effort to increase global appeal and general circulation. With these new unabridged softcover volumes, Wiley hopes to extend the lives of these works by making them available to future generations of statisticians, mathematicians, and scientists. "This book will be an aid to survey statisticians and to research workers who must work with survey data." -Short Book Reviews, International Statistical Institute Measurement Errors in Surveys documents the current state of the field, reports new research findings, and promotes interdisciplinary exchanges in modeling, assessing, and reducing measurement errors in surveys. Providing a fundamental approach to measurement errors, the book features sections on the questionnaire, respondents and responses, interviewers and other means of data collection, the respondent-interviewer relationship, and the effects of measurement errors on estimation and data analysis.

用户评价

这本书提供了一种全新的视角来理解和处理调查数据中的测量误差。作者以一种非常接地气的方式，将复杂的统计学理论和实际的调查场景巧妙地融合在一起。在阅读的过程中，我发现自己对许多之前认为是“常识”的调查问题有了更深入的理解。例如，书中关于“问卷结构的影响”这一章节，详细分析了不同问题顺序、措辞乃至页面布局如何悄无声息地影响受访者的回答，并提供了具体的改进建议。这让我意识到，一个小小的问卷改动，其背后可能蕴含着复杂的认知过程和潜在的误差来源。作者在探讨“效度”（Validity）和“信度”（Reliability）时，并没有停留在理论层面，而是通过大量的实例，展示了如何通过具体的研究设计来提高测量的效度和信度。我特别欣赏书中关于“多阶段抽样”（Multistage Sampling）以及其中可能产生的误差的详细讨论，作者并没有回避这个复杂的话题，而是将其分解成可管理的组成部分，并提供了实用的解决方案。这本书就像是一位经验丰富的向导，带领我穿越调查研究的迷宫，让我能够更清晰地认识到潜在的陷阱，并学会如何规避它们。总的来说，这本书不仅提升了我的理论认知，更重要的是，它为我提供了切实可行的工具和方法，让我能够更好地开展和改进我的调查研究。

这本书的出版，对于任何致力于提升调查数据质量的从业者来说，都无疑是一份宝贵的财富。当我翻开这本书的第一页，就被其严谨的学术态度和对细节的关注所深深吸引。作者并没有止步于对测量误差的简单定义和分类，而是深入探讨了导致这些误差的内在机制，以及它们如何层层叠加，最终影响到我们对现实世界的认知。从抽样误差到无回答误差，再到测量过程中的各种细微偏差，书中都给出了系统性的梳理和剖析。特别令我印象深刻的是，作者在解释复杂的统计模型时，辅以大量生动贴切的实际案例，这使得原本抽象的概念变得易于理解和消化。例如，在讨论访员效应时，书中通过模拟不同访员与受访者互动场景，清晰地揭示了访员的培训、经验乃至个人特质可能带来的潜在偏差，并提出了一系列行之有效的控制策略。这种理论与实践的紧密结合，让我切实感受到这本书的实用价值，它不仅仅是一本理论著作，更是一本能够指导实际调查工作的操作手册。我特别欣赏作者在处理灰色地带问题时的审慎态度，对于一些尚未有定论的争议，书中也详细列举了不同的观点和研究成果，鼓励读者进行批判性思考，而不是一味地接受既定结论。总而言之，这本书为我打开了理解和解决测量误差的新视角，让我更加深刻地认识到，每一次调查的背后，都隐藏着无数需要被细致打磨的细节。

这本书的精妙之处在于它能够将看似专业和晦涩的测量误差理论，转化为对普通读者也具有启发意义的深刻洞见。作者以一种非常独特的方式，将统计学原理与人类的认知和行为模式相结合，揭示了测量误差的根源。我发现，书中关于“测量不变性”（Measurement Invariance）的讨论，尤其令人眼前一亮。作者通过生动的比喻和图示，解释了为什么在跨文化、跨群体比较研究中，测量不变性如此关键，以及如何通过严谨的统计检验来评估测量工具在不同群体中的一致性。这对于任何进行跨国研究或需要进行群体比较的研究者来说，都是至关重要的。此外，书中对“项目区分度”（Item Discrimination）和“项目难度”（Item Difficulty）的深入分析，也让我受益匪浅。作者不仅解释了这些概念的统计学意义，更重要的是，它如何影响我们对受访者实际能力的评估。通过这本书，我深刻地认识到，每一个调查问题的设计，都必须经过深思熟虑，才能最大限度地减少不必要的误差。这本书的阅读体验，更像是一次思维的革新，它挑战了我对数据收集和分析的固有认知，并为我提供了更广阔的视野和更强大的工具。

对于任何希望提升调查设计和数据分析能力的人来说，这本书都是一本不可或缺的参考书。作者在书中展现了对测量误差研究的深刻洞察力，并将其梳理成了一个清晰、系统化的框架。从测量理论的基础，到具体的误差类型，再到量化和控制误差的方法，书中几乎涵盖了与测量误差相关的所有重要方面。我尤其对书中关于“多重指标模型”（Multiple Indicator Models）的介绍印象深刻，作者详细阐述了如何通过构建多个指标来捕捉和估计潜在的构念，从而有效地分离真值和测量误差。这种方法在社会科学、市场研究等领域有着广泛的应用，而本书提供了一个非常详实的操作指南。此外，作者在处理“项目反应理论”（Item Response Theory）时，也做得非常出色，它将复杂的统计模型以一种易于理解的方式呈现出来，并展示了如何在实际调查中应用这些理论来设计更有效的问卷和更准确地评估受访者的能力或态度。本书的优点在于其内容的全面性和方法的先进性，它不仅介绍了传统的误差处理方法，还引入了许多最新的统计模型和技术。读完这本书，你会发现，原来测量误差并非一个难以逾越的障碍，而是一个可以通过科学方法来理解、度量和管理的挑战。这本书确实为我提供了一个全新的视角来审视和改进我的调查项目。

这本书的写作风格着实令人耳目一新。相较于许多刻板的学术著作，它更像是一位经验丰富的导师，娓娓道来，引导读者一步步深入探索测量误差的奥秘。开篇就以一种非常亲切的口吻，点明了调查研究中测量误差的普遍性和重要性，瞬间拉近了与读者的距离。作者并没有急于抛出复杂的公式和理论，而是从读者最容易感同身受的日常经验入手，比如我们在日常生活中如何理解同一问题的不同表述可能导致不同的回答。这种“润物细无声”的引导方式，使得我在阅读过程中丝毫没有感到枯燥或晦涩。随着内容的深入，作者巧妙地引入了各种统计学概念，但每一次引入都伴随着清晰的逻辑解释和详实的图表辅助，确保读者能够跟上思路。书中对于不同类型测量误差的区分和阐述，既有理论上的深度，又不失实践上的可操作性。例如，在讨论回忆偏差时，作者不仅解释了其心理学根源，还列举了多种研究设计和问卷设计技巧来缓解这种偏差。我特别喜欢书中关于“潜在类模型”（Latent Class Models）的讨论，作者用一种非常直观的方式解释了如何利用这些模型来识别和量化未被直接观测到的误差源，这对于理解和改进调查数据的质量具有里程碑式的意义。这本书的阅读体验，就像是在进行一场深度对话，每一次翻页都充满了新的发现和启示。