社会科学定量研究:原理、方法与应用
出版时间:
2018-08
版次:
1
ISBN:
9787564175962
定价:
38.00
装帧:
平装
开本:
16开
纸张:
胶版纸
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社会科学与自然科学(指古典科学)的本质区别之一在于观测数据不可忽略的随机性,对于以观测数据(主要是调查数据)检验理论这个定量范式而言,社会科学定量研究本质上是“概率意义上的”,它借助于统计分析技术。本书由“收集数据”和“分析数据”两篇组成,旨在描述并讨论社会科学定量研究的基本方法及其背后的科学原理。上篇中“研究设计”提供定量社会科学研究的结构性概述,也是一项定量研究的简明设计指南。作为结构性关键部分的深入讨论:“变量测量”基于人类交流本质对测量“客观”性质的影响;“概率抽样”基于样本概率性质的保持;“数据收集”基于测量过程对调查数据的影响。下篇讨论基础的经典统计分析技术——回归分析,目的在于阐明定量研究的统计基础,一组循序渐进的内容包括:“概率基础”“统计推断”“简单回归”和“多元回归”。 《社会科学定量研究——原理、方法与应用》一书不假定读者已具备概率论、数理统计学、线性代数等知识,因此尤其适合作为“文科背景”的社会科学研究者从事定量研究的参考书或入门书,也可作为本科生或研究生自学用的参考书或教科书。对于有一定定量研究基础的读者,本书也为掌握更高深定量研究技术提供了一个较为坚实的基础。 上篇 收集数据
第1章 研究设计 2
1.1 研究问题 3
1.2 变量测量 6
1.3 抽样设计 10
1.4 数据收集 12
1.5 统计方法 15
1.6 数据性质 17
第2章 变量测量 23
2.1 概念是什么 23
2.2 概念的测量 26
2.3 测量的性质 27
2.4 复合测量 29
2.5 测量尺度 33
2.6 测量工具:问卷 35
第3章 概率抽样 43
3.1 基本术语 43
3.2 非概率抽样及其问题 46
3.3 简单随机抽样 49
3.4 等距抽样 54
3.5 分层抽样 58
3.6 整群抽样 64
3.7 多段抽样 68
3.8 PPS抽样 71
第4章 数据收集 78
4.1 无回答误差和测量误差 79
4.2 数据收集方法及其比较 84
下篇 分析数据
第5章 概率基础 94
5.1 概率是什么 94
5.2 概率公理化 98
5.3 随机变量 106
5.4 数学期望 118
第6章 统计推断 130
6.1总体与样本 130
6.2 统计量与抽样分布 135
6.3 点估计 143
6.4 点估计的优良性准则 150
6.5 区间估计 156
6.6 假设检验 160
第7章 简单回归 170
7.1 回归分析是什么170
7.2 简单回归模型 176
7.3 简单回归模型的参数估计 178
7.4 最小二乘估计的代数性质 184
7.5 简单回归模型的基本假定 187
7.6 最小二乘估计的统计性质 193
第8章 多元回归 204
8.1 多元回归模型 204
8.2 多元回归模型的基本假定 209
8.3 多元回归模型的参数估计 216
8.4 最小二乘估计的统计性质 224
8.5 多元回归模型的假设检验 229
参考文献239
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内容简介:
社会科学与自然科学(指古典科学)的本质区别之一在于观测数据不可忽略的随机性,对于以观测数据(主要是调查数据)检验理论这个定量范式而言,社会科学定量研究本质上是“概率意义上的”,它借助于统计分析技术。本书由“收集数据”和“分析数据”两篇组成,旨在描述并讨论社会科学定量研究的基本方法及其背后的科学原理。上篇中“研究设计”提供定量社会科学研究的结构性概述,也是一项定量研究的简明设计指南。作为结构性关键部分的深入讨论:“变量测量”基于人类交流本质对测量“客观”性质的影响;“概率抽样”基于样本概率性质的保持;“数据收集”基于测量过程对调查数据的影响。下篇讨论基础的经典统计分析技术——回归分析,目的在于阐明定量研究的统计基础,一组循序渐进的内容包括:“概率基础”“统计推断”“简单回归”和“多元回归”。 《社会科学定量研究——原理、方法与应用》一书不假定读者已具备概率论、数理统计学、线性代数等知识,因此尤其适合作为“文科背景”的社会科学研究者从事定量研究的参考书或入门书,也可作为本科生或研究生自学用的参考书或教科书。对于有一定定量研究基础的读者,本书也为掌握更高深定量研究技术提供了一个较为坚实的基础。
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目录:
上篇 收集数据
第1章 研究设计 2
1.1 研究问题 3
1.2 变量测量 6
1.3 抽样设计 10
1.4 数据收集 12
1.5 统计方法 15
1.6 数据性质 17
第2章 变量测量 23
2.1 概念是什么 23
2.2 概念的测量 26
2.3 测量的性质 27
2.4 复合测量 29
2.5 测量尺度 33
2.6 测量工具:问卷 35
第3章 概率抽样 43
3.1 基本术语 43
3.2 非概率抽样及其问题 46
3.3 简单随机抽样 49
3.4 等距抽样 54
3.5 分层抽样 58
3.6 整群抽样 64
3.7 多段抽样 68
3.8 PPS抽样 71
第4章 数据收集 78
4.1 无回答误差和测量误差 79
4.2 数据收集方法及其比较 84
下篇 分析数据
第5章 概率基础 94
5.1 概率是什么 94
5.2 概率公理化 98
5.3 随机变量 106
5.4 数学期望 118
第6章 统计推断 130
6.1总体与样本 130
6.2 统计量与抽样分布 135
6.3 点估计 143
6.4 点估计的优良性准则 150
6.5 区间估计 156
6.6 假设检验 160
第7章 简单回归 170
7.1 回归分析是什么170
7.2 简单回归模型 176
7.3 简单回归模型的参数估计 178
7.4 最小二乘估计的代数性质 184
7.5 简单回归模型的基本假定 187
7.6 最小二乘估计的统计性质 193
第8章 多元回归 204
8.1 多元回归模型 204
8.2 多元回归模型的基本假定 209
8.3 多元回归模型的参数估计 216
8.4 最小二乘估计的统计性质 224
8.5 多元回归模型的假设检验 229
参考文献239
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