实验与类实验设计－因果扩论(附光碟) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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原文作者： 杨孟丽

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• 实验设计
• 类实验设计
• 因果推断
• 研究方法
• 社会科学研究
• 统计学
• 实验研究
• 量化研究
• 研究方法论
• 数据分析

　　人类社会常经由观察事物的表象而察觉事物间的因果关系。但不论是一般的观察，或有系统的观察，历史上不乏因错误归因而造成不公义的例子。本书讨论的，即是如何从系统观察的结果，探讨无偏误的因果关系。它延续类实验研究的传统，更进一步釐清实验与类实验的理论逻辑，说明偏误的可能来源；此外也从概念上探讨各种统计方法对于控制这些偏误的可能性。尤其，本书最大的突破是，将研究设计看作是由设计元素组成，每一种元素对于控制偏误来源有其优缺点，所以在基本设计多加入元素可以改善对不同偏误的控制。这种观念的改变，释放出许多设计的空间，而由研究者发挥创造力设计好的研究。本书内容丰富而深入，但由于有许多大型研究计画的设计作为例子，并且尽量使用文字而几乎没有统计算式，因此读者可以明确掌握作者要传达的思辨与概念。本书值得一读再读，观察不同的研究者如何运用巧思设计研究，思考设计与理论，设计与实务，及设计与分析之间的关系，从中模仿学习。

探寻统计推理的深度与广度：统计学核心原理与高级应用 本书旨在为读者构建一个全面、深入且实用的统计学知识体系，重点聚焦于统计思维的建立、经典推断方法的精妙运用以及现代数据分析中的前沿技术。全书不涉及任何关于实验设计或因果推断的具体案例和理论探讨，而是将视野投向统计学更为基础和宏大的领域，为理解数据背后的规律奠定坚实的基础。 第一部分：统计学的基石——描述、概率与抽样理论 本部分内容是构建一切统计分析的逻辑起点。我们首先会详细阐述描述性统计的艺术与科学。这包括对集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、四分位数）的精确计算与解释。重点在于如何利用图形化工具，如直方图、箱线图、散点图等，直观地揭示数据的初步特征和潜在结构，强调数据可视化在信息传递中的核心作用，以及如何避免因图表误导而产生的认知偏差。 随后，我们将深入探讨概率论在统计学中的基础地位。本书将详细讲解概率的基本公理、条件概率、独立性概念，并系统梳理重要的概率分布。这包括对离散型分布（如二项分布、泊松分布）和连续型分布（如正态分布、指数分布、均匀分布）的数学特性、参数含义及实际应用场景进行详尽的剖析。特别强调了正态分布作为“万物之源”的中心极限定理的重要性及其在推断统计中的不可或缺性。 最后，本部分聚焦于抽样理论。我们将细致讲解随机抽样（简单随机、系统、分层、整群）的各种方法，分析不同抽样方法对估计精度和代表性的影响。核心在于理解抽样分布的概念，即样本统计量（如样本均值、样本比例）自身的概率分布，这是连接描述统计与推断统计的桥梁。 第二部分：推断统计学的核心——估计与假设检验 本部分是统计推断的精髓所在。我们不再讨论如何设计观察，而是专注于如何根据已有的样本数据对总体参数做出可靠的推断。 统计估计部分，我们将区分点估计和区间估计。点估计部分，会详细介绍常用的估计量（如最大似然估计法MLE、矩估计法MOM）的优良性质，包括无偏性、一致性、有效性和渐近正态性。在区间估计方面，本书会深入讲解置信区间的构建原理，特别关注基于$t$分布、$chi^2$分布和$F$分布的置信区间的推导过程和实际意义，强调置信水平的正确解读。 假设检验是统计推断的另一大支柱。我们将严格按照严谨的逻辑步骤，系统介绍单样本、双样本的均值、方差和比例的检验方法。从原假设($H_0$)和备择假设($H_a$)的设定，到检验统计量的选择与计算，再到$p$值的解释，以及I类错误（$alpha$）和II类错误（$eta$）的权衡，力求让读者掌握检验的完整流程。书中将特别关注非参数检验方法（如秩和检验）的应用场景，作为经典参数检验的有效补充。 第三部分：变量间关系的量化——方差分析与回归分析基础 这一部分侧重于探索和量化多个变量之间关系的方法，主要集中在线性模型的应用。 方差分析（ANOVA）部分，我们将超越简单的两组均值比较，详细阐述单因素方差分析、双因素方差分析的原理，包括平方和的分解、$F$统计量的构造及其在检验因子效应显著性方面的应用。重点在于理解方差分析本质上是线性模型的一种特殊形式，其核心在于分解总变异。 线性回归分析是本部分的重中之重。我们将从最基础的简单线性回归模型开始，推导最小二乘估计（OLS）的解，并对回归系数的统计学性质（如估计量的无偏性、方差）进行严格证明。随后过渡到多元线性回归，深入探讨多重共线性、异方差性、自相关性等经典模型诊断问题，并介绍相应的修正方法（如加权最小二乘法）。我们还将探讨模型选择的标准，如$R^2$的局限性，以及调整$R^2$、AIC、BIC等信息准则的实际应用。 第四部分：面向现代数据的统计工具 本部分将引导读者接触现代统计学中处理非正态数据和复杂结构数据的常用方法。 广义线性模型（GLM）的引入，是突破经典线性回归对数据分布假设限制的关键。我们将详细介绍指数分布族的概念，重点解析逻辑斯谛回归（用于二分类因变量）和泊松回归（用于计数数据）的建模过程，包括链接函数和方差函数的选择。 非参数统计作为传统参数方法的有力补充，在本部分占有重要篇幅。除了前述的检验方法，我们还将介绍非参数回归技术（如局部加权回归LOESS），探讨它们如何在不依赖特定分布假设的前提下，捕捉数据中复杂的非线性趋势。 全书结构严谨，逻辑推进层层递进，旨在培养读者独立思考和批判性分析数据的能力，掌握从数据采集到模型构建与解释的全套统计学工具箱。内容聚焦于统计理论的严谨推导和经典模型的实际操作，为任何希望深入理解数据科学基础的读者提供扎实的理论支撑。

第一章　实验与因果扩论

实验与因果论
现代对于实验研究的描述
实验研究与因果连结的扩论
实验研究与后设科学
没有实验或「因」的世界？

第二章　统计结论效度与内部效度

效度
统计结论效度
内部效度
内部效度与统计结论效度之间的关系

第三章　建构效度与外部效度

建构效度
外部效度
更深入讨论效度间的关系、取舍及优先顺序
摘要

第四章　缺少控制组或缺少结果变项的前测之类实验设计

类实验逻辑的简短说明
没有控制组的设计
有控制组但没有前测的设计
结论

第五章　使用控制组与前测的类实验设计

使用控制组与前测的设计
结合许多设计元素的设计
设计的元素
结论

第六章　类实验：打断的时间序列设计

时间序列是什么？
简单的打断的时间序列
将其他设计特色加入基本的打断的时间序列
打断的时间序列设计常发生的问题
对同时的时间序列的评论
结论

第七章　回归不连续设计

回归不连续设计的基础
回归不连续设计的理论
遵守选取标准
对效度的威胁
结合回归不连续与随机化实验
结合回归不连续与类实验
回归不连续──实验还是类实验？

第八章　随机化实验：其逻辑、设计，及有利于作随机化实验的条件

随机分派的理论
一些使用随机分派的设计
最适于作随机分派的情况
当随机分派无法实行或不是最好的方式时
讨论

第九章　实务问题一：伦理、招募研究对象，及随机分派

实验的伦理与法律议题
招募研究对象参与实验
改善随机分派的程序
结论

第十章　实务问题二：实验对待的执行与样本流失

跟实验对待的执行有关的问题
分派后的样本流失
讨论

第十一章　因果推论的扩论：以科学实务为基础的理论

一般对果推论的扩论的看法：正式抽样
以科学实务为基础的因果扩论之理论
讨论

第十二章　因果推论的扩论：使用于单一研究的方法

立意抽样与因果推论的扩论
研究因果解释的方法
结论

第十三章　因果推论的扩论：使用于复研究的方法

从单一个研究作扩论相对于从复研究作扩论
有多项子研究的大型研究计画
叙述式的回顾现有的研究
量化回顾现有的研究

第十四章　审慎评估我们的假定

因果论与实验
效度
类实验
随机化实验
因果扩论：太复杂的理论吗？
非实验的方法
结论

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《实验与类实验设计－因果扩论(附光碟)》这个书名，让我感觉它是一本能够“启智”的书。我一直对“为什么”这个哲学问题充满好奇，也对很多社会现象的产生原因感到困惑。这本书的名字，直接点出了“因果”的核心，并且“扩论”二字，暗示着一种更广阔、更深入的视野。我猜想，这本书可能不仅仅局限于科学实验的范畴，而是会探讨各种形式的因果推断，包括那些在社会科学、经济学，甚至日常生活中都可以应用的逻辑。我期待它能够帮助我建立一套清晰的思考框架，让我能够更有条理地分析问题，找到现象背后的根本原因。我喜欢“实验与类实验设计”的表述，这说明它不会回避“如何做”的问题。我希望它能给我提供一些具体的、可操作的指导，让我知道在不同的情况下，应该如何去设计研究，如何去收集证据，来支持或反驳某个因果假设。附带的光碟，我想它可能像一个“工具箱”，里面装满了各种有助于我理解和实践书中理论的辅助材料，比如生动的图解、案例分析的详细过程，甚至是能够模拟实验结果的小程序，让学习过程不再枯燥，充满探索的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

当我看到《实验与类实验设计－因果扩论(附光碟)》的标题时，脑海里立刻浮现出无数个研究场景。我是一位长期从事数据分析工作的从业者，深知在海量数据中挖掘出真正的因果关系是多么困难，但也又是多么重要。很多时候，我们看到的只是相关性，而相关性并不等同于因果性。这本书的出现，无疑为我提供了一个学习和提升的机会。我尤其看重“因果扩论”这个部分，这暗示着这本书将会深入探讨因果推断的各种方法和技术，也许会涵盖因果图模型、倾向性得分匹配、工具变量法等高级技术，这正是我在实际工作中急需解决的问题。而“实验与类实验设计”的提法，则让我觉得这本书既有理论的深度，也有实践的指导意义。我希望它能教会我如何在不同的研究情境下，选择最合适的实验或类实验设计，如何评估这些设计的有效性，以及如何处理研究中的各种偏误。光碟的价值也显而易见，我期待着里面能够提供实际操作的软件工具、详细的步骤指南，甚至是互动式的练习题，能够让我边学边练，真正掌握这些因果推断的精髓。

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这本《实验与类实验设计－因果扩论(附光碟)》的封面设计就足够吸引人了，简洁大方，但又暗藏玄机。我一直对科学研究中的因果关系感到好奇，总觉得很多现象背后隐藏着更深层次的逻辑，但又苦于没有系统的方法去探寻。当我看到这本书名时，心中立刻泛起了涟漪。封面上“因果扩论”这几个字，仿佛在向我承诺，它将为我揭示因果关系的广阔天地，打破我固有的认知局限。我尤其看重“实验与类实验设计”这个部分，这让我觉得这本书不仅仅是理论的堆砌，更是实操的指南。我希望它能教会我如何设计严谨的实验，如何从复杂的数据中提炼出有价值的因果链条，甚至是如何在数据有限的情况下，也能进行类实验研究，推演出可靠的结论。附带的光碟更是锦上添花，我期待着里面能有丰富的案例分析、模拟软件，甚至是互动式的学习资源，让理论的学习变得生动有趣，触手可及。总而言之，这本书给我的第一印象是专业、严谨，同时又充满了探索的乐趣，我迫不及待地想要翻开它，开始我的因果探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

对于《实验与类实验设计－因果扩论(附光碟)》这样一本厚重的书名，我首先感受到的便是一种严谨和系统的学术追求。我从事的是一个需要大量数据支撑研究的领域，而数据分析的最终目的往往是揭示事物之间的因果联系，而非仅仅停留在表面上的相关性。“因果扩论”这四个字，让我联想到这本书将会深入探讨各种因果推断的理论和方法，可能涵盖了因果发现、因果量化、因果验证等多个层面，力求为读者构建一个全面而深入的因果分析体系。我特别期待“实验与类实验设计”部分，这表明本书并非纯粹的理论阐述，而是会提供实际的研究设计指导，无论是严谨的对照实验，还是在现实限制下更具操作性的类实验设计，都将是我的学习重点。我希望能从中学到如何根据不同的研究问题，选择最恰当的研究设计，如何构建有效的控制组和实验组，以及如何解读和评估研究结果，从而更科学地推断因果关系。附带的光碟，我猜测里面可能包含了更为丰富和深入的学习资源，比如专业的统计软件操作指南、复杂的因果模型可视化工具，甚至是模拟研究数据的交互式平台，这些都能大大提升学习的效率和深度，帮助我更好地掌握书中阐述的复杂概念和技术。

评分☆☆☆☆☆

初识《实验与类实验设计－因果扩论(附光碟)》，我便被它那份沉甸甸的学术气质所吸引。书名中的“因果扩论”四个字，让我联想到了一种超越了简单因果关系的深度思考，一种对事物内在联系的系统性剖析。我猜测，这本书不仅仅是讲解基础的实验设计方法，更可能是要探讨如何在一个更广阔的框架下理解和构建因果模型，也许会涉及到一些更前沿的统计学理论和哲学思辨。作为一名对科研方法论有着浓厚兴趣的读者，我一直渴望能够掌握一套能够处理复杂研究问题的通用工具。这本书似乎正是我一直在寻找的。我对“类实验设计”尤为关注，因为在现实世界中，真正能够进行严格控制的实验往往是稀缺的，而能够灵活运用类实验的思维和方法，则能极大地拓展我们的研究边界，发现那些隐藏在自然发生现象中的因果线索。光碟的附赠，更是让我充满了期待，我希望能从中获取到更直观的学习体验，例如可执行的代码示例、真实数据的模拟，甚至是教师的讲解视频，能够帮助我更好地理解那些抽象的理论概念，并将它们转化为实际的研究技能。