社會及行為科學研究法（3）：資料分析 [Reseach Methods on Social and Bahavior ScienceⅢ：Data Analysis] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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瞿海源，畢恒達，劉長萱，楊國樞 著，瞿海源，畢恒達，劉長萱 等 編

圖書標籤:

• 社會科學
• 行為科學
• 研究方法
• 數據分析
• 統計學
• 定量研究
• SPSS
• R語言
• 問捲分析
• 實證研究

出版社： 社会科学文献出版社

ISBN：9787509744987

版次：1

商品编码：11297930

包装：平装

外文名称：Reseach Methods on Social and Bahavior ScienceⅢ：Data Analysis

开本：16开

出版时间：2013-07-01

用纸：胶版纸

页数：434

字数：4640

內容簡介

　　《社會及行為科學研究法（3）：資料分析》凝聚瞭颱灣社會科學領域一群活躍及具有獨特風格的學者共同完成。每位學者在各自的專章中，除瞭傳達專業知識外，也透露各自的學術理念。讀者在閱讀《社會及行為科學研究法（3）：資料分析》時，可順便領略社會科學者們所代錶當前颱灣的學術文。

內頁插圖

目錄

總論與量化研究法（一）
第一章 社會科學研究方法的發展
第二章 研究倫理
第三章 研究設計
第四章 研究文獻評閱與研究
第五章 實驗研究法
第六章 個體發展的研究方法
第七章 抽樣調查研究法
第八章 調查資料庫之運用
第九章 焦點團體研究法
第十章 古典測量理論
第十一章 試題反應理論
第十二章 社會網絡分析
第十三章 質量並用法

質性研究法（二）
第一章 人類學田野工作
第二章 訪談法
第三章 質性個案研究：紮根理論與延伸個案法
第四章 論述分析
第五章 敘事分析
第六章 曆史研究法
第七章 跨學科的曆史研究法
第八章 個案研究
第九章 內容及文本內容分析
第十章 建製民族誌：為弱勢者發聲的研究取徑
第十一章 質性資料分析軟件

資料分析（三）
第一章 因素分析
第二章 迴歸分析
第三章 類彆依變項的迴歸模型
第四章 結構方程模型
第五章 多層次分析
第六章 多嚮度標示法
第七章 固定樣本追蹤資料分析
第八章 缺失值處理
第九章 整閤分析
第十章 地理資訊係統應用
第十一章 職業測量方法

前言/序言

《社會及行為科學研究法（3）：資料分析》一書，深入探究瞭社會及行為科學領域研究中至關重要的一環——數據的分析。本書並非簡單羅列統計方法，而是緻力於為研究者提供一套係統、清晰、且具有實踐指導意義的資料分析框架。它旨在幫助讀者理解，在完成瞭嚴謹的資料收集之後，如何纔能有效地從中提取有價值的信息，並最終轉化為對社會現象深刻的洞察。 本書的開篇，首先強調瞭資料分析在整個研究過程中的定位及其重要性。我們認識到，即使是最精巧的研究設計和最詳實的資料收集，若無恰當的分析，研究成果也可能黯然失色。因此，本書將分析的起點置於研究問題的再審視之上，強調分析過程應始終圍繞研究目標展開，避免盲目套用統計技巧。在這一階段，我們還會探討分析前的準備工作，包括對研究假設的再次梳理，對資料質量的初步評估，以及建立清晰的分析邏輯。 隨後，本書係統地介紹瞭描述性統計方法。這些方法是理解和總結資料的基礎。我們將詳細講解如何運用集中趨勢的度量（如均值、中位數、眾數），離散程度的度量（如方差、標準差、極差），以及分布形態的度量（如偏度、峰度）來全麵地刻畫研究樣本的特徵。在這一部分，我們不僅會介紹各種統計指標的計算公式和意義，更會側重於如何解讀這些指標所反映的信息，以及它們在不同研究情境下的適用性。例如，在分析人口學資料時，平均年齡固然重要，但年齡分布的離散程度和偏態更能揭示群體的異質性。本書還會介紹多種數據可視化技術，如圖錶（柱狀圖、摺綫圖、散點圖、餅圖等）在描述性統計中的應用，以及如何選擇最適閤呈現特定數據的圖錶類型，從而更直觀、更有效地傳達研究發現。 在掌握瞭描述性統計的基礎上，本書將重點轉嚮推論性統計。這是從樣本資料推斷總體特徵的關鍵步驟。本書將循序漸進地介紹各種推論性統計方法，並深入闡述其背後的統計學原理。我們首先會從參數估計入手，講解點估計和區間估計的概念，以及置信區間的構建和解讀。這有助於研究者量化其研究結果的不確定性。 接著，本書將聚焦於假設檢驗。這是推論性統計的核心工具。我們將詳細講解不同類型的假設檢驗，包括Z檢驗、t檢驗（單樣本t檢驗、配對樣本t檢驗、獨立樣本t檢驗）、F檢驗（方差分析）以及卡方檢驗。對於每一種檢驗，本書都會清晰地闡述其適用條件、零假設和備擇假設的設定、檢驗統計量的計算、P值的解讀以及統計決策的邏輯。本書特彆強調，假設檢驗並非機械的計算過程，而是一個嚴謹的邏輯推理過程。因此，我們將引導讀者理解“統計顯著性”的含義，以及如何避免常見的誤區，如將統計顯著性等同於實際顯著性。 本書的推論性統計部分還會深入探討方差分析（ANOVA）。我們將介紹單因素方差分析和多因素方差分析，以及如何通過方差分析來檢驗多個組彆均值是否存在顯著差異。對於多因素方差分析，我們還將探討主效應和交互效應的分析，這對於理解復雜社會現象中不同變量之間的相互作用至關重要。 在模型建構方麵，本書將詳細介紹迴歸分析。迴歸分析是探索變量之間關係強度和方嚮的強大工具。我們將從簡單的綫性迴歸開始，講解如何建立模型、解釋迴歸係數、評估模型擬閤優度（如R²）。隨後，我們將拓展到多元綫性迴歸，探討如何處理多個自變量對因變量的影響，以及如何進行變量選擇和模型診斷。本書還會觸及邏輯迴歸，這對於分析二元因變量（如是否購買、是否同意）的研究至關重要。在迴歸分析部分，我們不僅會介紹技術層麵的操作，更會強調模型假設的檢驗和結果的實際應用，例如如何利用迴歸模型進行預測。 此外，本書還關注非參數統計方法。這些方法在研究資料不滿足參數檢驗的嚴格假設時尤為有用。我們將介紹一些常用的非參數檢驗，如Mann-Whitney U檢驗（對應於獨立樣本t檢驗）、Wilcoxon符號秩檢驗（對應於配對樣本t檢驗）和Kruskal-Wallis H檢驗（對應於單因素方差分析）。本書將解釋這些方法的原理、適用條件以及如何解讀其結果。 本書的另一個重要方麵是關於資料分析的實際操作和軟件應用。雖然本書側重於分析原理和邏輯，但我們也認識到，現代研究離不開統計軟件的支持。因此，我們將簡要介紹幾種常用的統計軟件（如SPSS, R, Stata等）的基本操作流程，並結閤實例演示如何運用這些軟件來實現本書介紹的各種分析方法。本書將強調，軟件隻是工具，理解分析原理纔是關鍵。 在資料分析的最後階段，本書將引導讀者進行結果的解讀和報告。我們認為，再詳盡的分析，如果不能以清晰、準確、且有說服力的方式呈現齣來，其價值也將大打摺扣。因此，本書將提供關於如何撰寫研究報告中“資料分析”部分的指導，包括如何組織分析結果、如何呈現統計圖錶、如何撰寫結論和討論，以及如何將統計結果與研究問題和理論框架相結閤。我們將強調研究者應具備批判性思維，對分析結果持審慎態度，並能清晰地闡述研究的局限性。 本書的整體風格力求嚴謹而不失易懂，既有理論深度，又不乏實踐指導。我們通過大量的實例，模擬真實的社會及行為科學研究場景，幫助讀者將所學知識融會應用於自身的實踐研究中。本書旨在培養研究者獨立思考、科學分析、並最終用數據說話的能力，為他們深入探索人類社會和行為的奧秘提供堅實的分析工具和方法論支持。

评分☆☆☆☆☆

我是一名側重定性研究的學者，這次購買這本書，主要是希望能跨學科地瞭解量化分析的視角和邏輯，以期能更好地與從事定量研究的同事進行有效溝通和閤作。因此，我格外關注這本書在“方法論的整閤”和“研究範式的兼容性”方麵有沒有提及。我希望看到作者如何平衡定量與定性研究之間的界限，或者說，如何指導我們識彆齣哪些研究問題適閤用量化方法去探索，哪些則需要更深入的質性洞察。如果這本書能在討論數據分析的局限性時，也能反思一下過度量化可能帶來的社會科學失真問題，那將是極具價值的補充。我期待的不是讓我完全轉嚮定量研究，而是拓寬我的視野，讓我能更全麵地評估任何一種研究設計和分析策略的優缺點。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我對“數據分析”這個範疇一直抱有一種敬畏又略帶恐懼的心態，總覺得涉及到太多數學公式和復雜的算法，讓人難以掌握。然而，翻開這本書的目錄，我看到它將復雜的過程拆分成瞭若乾個清晰的小模塊，比如從描述性統計到探索性數據分析（EDA），再到更高級的多變量模型，每一步都有明確的步驟指引。這種結構上的遞進，給瞭我極大的安全感。我更看重它在解釋“為什麼”而不是僅僅“怎麼做”上是否到位。例如，它是否能清晰地闡釋為什麼我們需要進行數據轉換，或者在麵對缺失數據時，不同的插補方法在理論基礎和實際後果上的區彆。我希望它能像一位耐心的導師，手把手地帶我走過那些看似荊棘密布的分析路口，最終讓我能夠自信地處理自己的研究數據。

评分☆☆☆☆☆

這本書的包裝設計給我留下瞭非常深刻的印象，那種略帶磨砂質感的封麵，在燈光下泛著一種沉靜的藍灰色調，仿佛預示著即將踏入一個嚴謹而深邃的學術領域。拿到手裏的時候，能明顯感受到紙張的厚度，那種紮實的觸感讓人覺得內容必然是經過精心打磨和考量的。雖然我還沒有來得及深入閱讀，但僅憑這種外在的呈現，我已經能感受到它對於“研究方法”這一主題所抱持的嚴肅態度。封麵設計並沒有采用那種花哨的圖錶堆砌，而是以極簡的排版，將書名和作者信息清晰地呈現在中央，這本身就傳遞齣一種信息：本書的主旨在於提供清晰、可靠的知識框架，而非僅僅是炫技。我猜想，這樣一本注重“方法論”的著作，在結構布局上也會力求條理清晰、邏輯自洽，能讓初學者也能快速抓住重點，而不會被復雜的術語和公式所淹沒。我尤其期待它在“研究倫理”和“數據可視化”部分的呈現方式，希望它能用一種既專業又不失溫度的方式，引導我們如何負責任地進行數據處理。

评分☆☆☆☆☆

我最近一直在尋找一本能夠係統梳理統計推斷基礎的書籍，市麵上很多資料要麼過於側重數學推導，讓我感到望而卻步，要麼又過於淺嘗輒止，缺乏實際操作的深度。這本書的齣現，似乎正好填補瞭這一空白。我聽幾位同行提到，這本書在講解假設檢驗和迴歸分析這些核心概念時，非常注重將抽象的統計學原理與具體的社會現象進行對照，這對我這樣一個更偏嚮於應用研究的人來說，無疑是巨大的福音。我特彆關注它如何處理“效應量”的解讀問題，因為在很多實際研究中，P值固然重要，但真正的“效果大小”往往更能說明問題的本質。我設想，作者一定會用大量的案例來佐證，比如在社會調查中，某個乾預措施的實際影響究竟有多大，而不是僅僅停留在“拒絕原假設”的層麵。如果它能提供一些易於上手的軟件操作指南，哪怕隻是簡單的R或SPSS操作步驟的補充說明，都會大大提升其實用價值。

评分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀與內頁排版，給我帶來一種非常舒適的閱讀體驗。字體選擇得非常恰當，既保證瞭學術文本應有的莊重感，又沒有那種傳統教科書常見的沉悶感。頁邊距的處理也顯得很人性化，為讀者在學習過程中進行批注和標記留下瞭充足的空間，這對於需要反復查閱和思考的研究方法書籍來說至關重要。我注意到書中引用瞭不少經典的社會學和心理學研究作為例證，這讓我對後續內容的學術嚴謹性充滿瞭信心。我想，一本好的研究方法書籍，不應該僅僅是工具書，它更應該是一本引導思考的哲學讀本。我期待它在講解“測量誤差”和“抽樣偏差”時，能夠深入探討這些偏差對最終結論可能造成的微妙影響，讓我們在解讀結果時更加審慎和謙卑。

评分☆☆☆☆☆

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