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出版者:SAGE Publications Ltd

作者:David de Vaus

出品人:

頁數:426

译者:

出版時間:2002-6-14

價格:GBP 28.99

裝幀:Paperback

isbn號碼:9780761959380

叢書系列:

圖書標籤:

社會學
社會科學
數據分析
統計學
研究方法
定量研究
SPSS
R語言
數據挖掘
社會學
政治學

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具體描述

In this novel and refreshing textbook, David de Vaus directs students to the core of data analysis. The book is an authoritative guide to the problems facing beginners in the field. Analyzing Social Science Data guides students in: problems with the initial data; problems with the initial variables; how to handle too much data; how to generalize; problems of analyzing single variables; problems examining bivariate relationships; and problems examining multivariate relationships The book is a tour de force in making data analysis manageable and rewarding for today's undergraduate studying research methods. 'I'm full of admiration for this book. Once again, David de Vaus has come up with a superb book that is well written and organized and which will be a boon to a wide range of students. He has taken a vast array of problems that users of quantitative data analysis procedures are likely to encounter. The selection of issues and problems ...reflects the experience of a true practitioner with a grasp of his field and of the intricacies of the research process. The selection of issues clearly derives also from experience of teaching students how to do research and analyse data...A large number of practitioners will want the book. I was surprised at how much I learned from this. This will be a vital book for the bookshelves of practitioners of the craft of quantitative data analysis' - Alan Bryman, Professor of Social Research, Loughborough University

深入探索現代社會現象的實證研究方法本書書名：探索當代社會結構與行為的量化分析路徑內容簡介：本書旨在為社會科學領域的學生、研究人員和實踐工作者提供一套全麵、深入且極具操作性的實證研究方法論框架，專注於如何運用先進的定量分析技術來揭示和解釋復雜的社會現象。我們聚焦於超越基礎統計描述，邁嚮因果推斷和復雜模型構建的層次，確保讀者能夠熟練掌握從數據收集、清理到高階模型解釋的全過程。第一部分：社會科學研究的基石與方法論轉型本部分首先為讀者奠定瞭堅實的理論基礎。社會科學研究不再僅僅是定性的觀察與闡述，而是日益強調證據和可重復性。我們詳細討論瞭實證主義、後實證主義等主流哲學立場對社會科學研究範式的影響，並著重區分瞭描述性研究、探索性研究和解釋性研究的根本目標和適用場景。一個核心議題是研究設計的嚴謹性。我們深入探討瞭實驗設計（包括隨機對照試驗RCTS在社會學和政治學中的應用）、準實驗設計（如斷點迴歸RD、雙重差分DID）的原理、優勢與局限。特彆地，本書花瞭大量篇幅闡述如何構建可信的識彆策略，這是從相關性走嚮因果性推斷的橋梁。我們將細緻剖析混淆變量（Confounding Variables）的識彆與控製策略，包括但不限於傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）的實際操作步驟及常見陷阱。第二部分：數據管理與預處理——為高級分析打下堅實基礎高質量的分析源於高質量的數據。本部分將數據處理視為一門精細的藝術與科學。我們不僅教授如何使用主流統計軟件（如Stata/R/Python中的相關庫）進行數據導入和轉換，更側重於解決社會科學數據特有的難題。缺失數據處理是關鍵一環。我們將係統梳理完全隨機缺失（MCAR）、隨機缺失（MAR）和非隨機缺失（MNAR）的理論區彆，並詳細演示多重插補（Multiple Imputation, MI）的實施過程，評估不同插補方法的穩健性。此外，我們探討瞭測量誤差與信效度的量化檢驗。對於量錶數據，本書提供瞭Cronbach's Alpha的計算與解釋，以及因子分析（Exploratory Factor Analysis, EFA與Confirmatory Factor Analysis, CFA）在確認潛在結構方麵的應用。我們將強調數據可視化在識彆異常值、檢驗分布假設中的關鍵作用，並介紹如何使用箱綫圖、QQ圖和殘差圖進行係統的初步診斷。第三部分：核心統計模型——從綫性到非綫性的橋梁本書的核心分析章節從經典迴歸模型齣發，逐步過渡到處理更復雜社會關係所需的工具。綫性迴歸的深化：我們不僅復習瞭多元綫性迴歸（OLS）的假設檢驗，更著重講解瞭如何處理異方差性（如White檢驗與穩健標準誤的構建）、多重共綫性（方差膨脹因子VIF的解讀）以及時間序列數據的自相關問題。廣義綫性模型（GLMs）的應用：鑒於社會科學數據（如二元選擇、計數數據）的非正態性，本書詳細闡述瞭邏輯斯諦迴歸（Logit）和泊鬆迴歸（Poisson）。對於Logit模型，我們將著重分析邊際效應的計算與解釋，而非僅僅依賴於係數本身。對於計數數據，我們比較瞭泊鬆模型與負二項式模型（Negative Binomial）的選擇標準。多層次建模（Multilevel Modeling/Hierarchical Linear Models, HLM）：社會現象往往嵌套在不同的層級結構中（例如，個體嵌套在社區、學生嵌套在學校）。本部分全麵介紹瞭HLM，用於分離和量化不同層級變異的貢獻。我們將從兩層模型開始，講解隨機截距模型、隨機斜率模型的構建邏輯，並討論跨層交互作用的檢驗。第四部分：因果推斷的高級技術與前沿發展現代社會科學研究的生命綫在於建立強有力的因果論證。本部分是本書最具實操價值的部分，聚焦於超越傳統迴歸框架的識彆策略。工具變量（Instrumental Variables, IV）方法：我們深入分析瞭工具變量法的理論基礎——相關性、外生性與排他性約束。重點講解瞭如何檢驗工具變量的有效性（如弱工具變量檢驗），並詳細介紹瞭兩階段最小二乘法（2SLS）的實施細節及其在解決內生性問題上的作用。斷點迴歸（Regression Discontinuity Design, RDD）：本部分詳細介紹瞭清晰斷點（Sharp RDD）與模糊斷點（Fuzzy RDD）的設計邏輯，並教授如何使用非參數核迴歸方法，以及如何進行穩健性檢驗（如平衡性檢驗）。中介與調節效應的檢驗：我們係統梳理瞭Baron和Kenny的經典路徑分析，並轉嚮更現代、穩健的檢驗方法，如Bootstrap方法，用於評估間接效應（中介效應）的顯著性。在調節效應方麵，本書闡述瞭交互項的理論含義及其在模型中的規範化處理。第五部分：處理復雜數據結構與新興議題社會科學數據日益龐大且結構多樣，本書最後一部分涵蓋瞭處理這些復雜結構的方法。麵闆數據分析：針對追蹤研究和時間序列數據，我們區分瞭固定效應模型（FE）和隨機效應模型（RE）。關鍵在於如何運用Hausman檢驗來決定最佳模型選擇，以及如何處理個體異質性與時間效應。生存分析（Survival Analysis）：在研究事件發生時間（如職業轉換、政策采納）時，生存分析是不可或缺的工具。我們將介紹Kaplan-Meier估計、Cox比例風險模型，並特彆關注刪失數據的處理。文本分析的量化視角（Text as Data）：隨著大數據時代的到來，我們將簡要介紹如何將非結構化文本數據（如政策文件、社交媒體評論）轉化為可量化的變量，例如使用主題模型（Topic Modeling）或詞頻分析來輔助社會現象的理解。本書的編寫風格力求清晰、邏輯嚴謹，注重理論與實踐的結閤，每章均配有豐富的案例研究和軟件操作指導，確保讀者能夠將所學方法論直接應用於自己的研究實踐中，從而産齣具有高度說服力和可信度的社會科學實證成果。