社会统计与资料分析（附CD） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　本书尝试以简单易懂的语言来介绍统计原理与资料分析技术。全书共分十六章。前六章主要与资料准备工作的训练有关，目的在协助读者学习如何准备统计分析所需的资料，并确保资料品质。后十章则针对时下应用较广的几种统计方法进行介绍。每个单元除了介绍特定统计方法的应用时机、原理与操作步骤外，也兼顾分析结果的意义解读。

　　书中的光碟收录了各单元范例操作所需要的档案。读者在阅读本书时，可善用这些档案来辅助操作练习。

作者简介

谢旭洲

学历：威斯康辛大学麦迪逊校区（UW-Madison）大众传播学博士
普渡大学（Purdue, West Lafayette）社会学硕士
辅仁大学大众传播学硕士
经历：世新大学传播管理系副教授
现任：世新大学广播电视电影系副教授

社會學的田野與量表：從觀察到解釋的橋樑 深入理解社會現象的基礎與方法 本書並非專注於社會統計學的複雜模型建構或特定軟體的操作指南，而是致力於為社會科學研究者、政策制定者，以及所有對人類社會運行機制抱持強烈好奇心的人，搭建一座從「原始觀察」通往「嚴謹解釋」的實用橋樑。 我們將拋開對複雜數學公式的過度依賴，轉而聚焦於社會科學研究的核心命脈：如何精確地提出問題、如何有效地設計工具來捕捉社會現實，以及如何將那些難以量化的現象，轉化為具有說服力的論證基礎。 本書的核心理念是：最精妙的統計模型，也無法挽救一個建立在錯誤觀察或有缺陷設計之上的研究。 因此，我們的重點將放在研究設計的哲學基礎、概念操作化的藝術，以及定性與定量方法交織融合的實踐智慧上。 --- 第一部：社會研究的本質與起點——問題的淬煉 社會研究的價值，往往取決於其提問的深度與清晰度。我們將從學術研究的「源頭」開始探討，剖析如何從廣泛的社會議題中，提煉出具有實證基礎且可被檢驗的具體研究問題。 1. 社會學思維的建立：跳脫常識的框架 我們首先探討如何培養一種「社會學的想像力」（Sociological Imagination）。這不僅僅是認識到個人困境與公共議題之間的關聯，更重要的是學習如何「去自然化」（demythologize）那些我們習以為常的社會結構、制度與互動模式。本章將通過經典社會學家如涂爾幹（Durkheim）關於社會事實的界定，引導讀者理解社會現象作為一種「他者」的存在，從而為後續的測量奠定觀念基礎。我們將詳述，一個優秀的社會學問題，必須是有脈絡的、有爭議的，且是可被驗證的。 2. 文獻回顧的藝術：站在巨人的肩膀上建構知識缺口 文獻回顧絕非僅是文獻的堆砌，而是一場與既有知識的「對話」。本書將提供一套系統性的文獻檢索與評估策略，重點在於識別現有理論的邊界條件、方法的局限性，以及概念界定上的歧義。 我們將分析如何利用文獻中的「空白地帶」（Gaps）來定位自己的研究貢獻，避免重複勞動，確保研究問題具有真正的學術價值。章節中會配有實際案例，展示如何將一篇關鍵文獻的發現，轉化為下一步需要解決的實證問題。 3. 概念操作化的迷宮：從抽象到具體測量的實踐 這是所有社會研究中最具挑戰性的一步。本書將深入探討社會學核心概念（如「社會資本」、「文化霸權」、「不平等感」）如何在不同理論體系下被定義。我們的重點在於「操作化」的細緻過程：如何選擇最合適的指標（Indicators），如何處理多維度概念的測量（如使用多個次級變項來捕捉單一構念），以及如何評估測量工具的有效性與可靠性（Validity and Reliability）——這些評估標準，將是後續所有推論成立的前提。 --- 第二部：田野的佈局與工具的設計——數據的採集策略 有效的數據採集，是研究設計的「硬體工程」。本書將聚焦於如何根據研究問題的特性，選擇最適合的工具，並確保採集過程的倫理與嚴謹。 4. 研究設計的藍圖：實驗、調查與紮根的權衡 我們將詳細比較幾種主要的社會研究範式：控制實驗（Field Experiments）、大規模橫斷面調查（Cross-sectional Surveys）以及縱向追蹤設計（Longitudinal Designs）。不同設計的優缺點在於其對因果推論（Causal Inference）的支持力度不同。本書將重點分析在非實驗環境下，如何通過時間序列的處理、匹配（Matching）或工具變項（Instrumental Variables）等設計策略，來盡力逼近因果關係的判定，而非僅僅描述相關性。同時，也會探討深度個案研究（In-depth Case Studies）在理解複雜機制上的不可替代性。 5. 提問的藝術：問卷結構與訪談指南的編寫 本書對問卷設計的闡述將超越格式規範，深入到心理層面。我們將分析「引導性問題」、「社會期許偏誤」（Social Desirability Bias）的來源，以及如何通過問題的措辭、順序和格式來最小化這些偏差。對於量表設計，我們將專門探討李克特量表（Likert Scales）的構建、閾值效度（Construct Validity）的檢驗方法，以及如何設計有效的「過濾題」和「壓力題」。在深度訪談方面，重點在於探詢的技巧、傾聽的深度，以及如何平衡結構化提問與靈活追問之間的關係，以確保數據的豐富度與一致性。 6. 抽樣的哲學：從樣本到母體的推論基石 樣本（Sample）是我們與真實世界社會的接觸點。本書將詳盡闡述機率抽樣（Probability Sampling）的各種形式（如簡單隨機、分層、群集抽樣）的適用情境，以及它們在統計推論中的必要性。更重要的是，我們將探討在現實研究中難以避免的非機率抽樣（Non-probability Sampling），如滾雪球抽樣（Snowball Sampling）或目的性抽樣（Purposive Sampling），如何進行嚴謹的「後設分析」（Meta-analysis）或進行「限制性陳述」（Stipulations）來限定其推論範圍。 --- 第三部：現象的轉譯與倫理的考量——研究實踐中的智慧 社會研究不僅是技術操作，更是一種社會實踐，必須面對數據的解釋困境與倫理責任。 7. 定性數據的細緻解讀：從文本到意義的轉譯 對於訪談謄本、觀察筆記或歷史文獻等定性數據，本書提供一套紮實的紮根理論（Grounded Theory）方法論的應用框架。我們將詳細介紹編碼（Coding）的層次：從開放式編碼識別初始概念，到主軸編碼建立核心範疇，最終形成理論模型的過程。重點在於如何通過「三角互證」（Triangulation）來提升定性發現的穩健性，並如何在報告中有效地運用「原始引語」（Quotations）來支持抽象的理論陳述。 8. 研究倫理與數據治理：保護研究對象的權利 在當代社會研究中，倫理考量是不可或缺的一環。本書將深入探討知情同意（Informed Consent）的實質意義，尤其在對弱勢群體或敏感議題進行研究時，如何設計保護機制。我們將討論研究者在數據保存、匿名化處理（Anonymization）和數據共享方面的責任，強調研究透明度與問責制（Accountability）在維護學術公信力上的關鍵作用。 9. 研究發現的溝通：敘事的力量與證據的平衡 最終的研究成果必須被清晰地傳達給學術社群乃至公眾。本書的結尾部分將著重於社會學論證的結構：如何構建一個引人入勝的敘事線索，將複雜的測量結果、田野觀察和理論反思有機地編織在一起。我們將討論報告中「限制」（Limitations）的誠實陳述，以及如何避免過度推論（Over-generalization），確保研究結論的解釋範圍與其數據基礎相匹配，從而真正做到用嚴謹的方法，回應重大的社會命題。

自　序　i
图目录　ix
表目录　xiii

Chapter 1　资料蒐集　1
第一节　研究设计　3
第二节　测量工具与方式　10
第三节　资料蒐集　20

Chapter 2　资料准备　27
第一节　资料编码　28
第二节　资料输入　35
第三节　资料检查与校正　50

Chapter 3　资料合併与转换　57
第一节　档案合併　58
第二节　变项合计　64
第三节　转换资料结构　70
第四节　变项重新编码　76

Chapter 4　选择统计方法　83
第一节　掌握统计知识　85
第二节　掌握研究问题　94
第三节　掌握资料结构　101

Chapter 5　信度检定　107
第一节　信度之意义与分类　108
第二节　信度检定之操作　117

Chapter 6　描述统计　133
第一节　表格数据　134
第二节　统计图形式　146

Chapter 7　卡方检定　163
第一节　卡方契合度检定　164
第二节　卡方同质性检定　172
第三节　卡方独立性检定　181

Chapter 8　无母数统计　195
第一节　无母数之特性与种类　196
第二节　单一样本无母数　199
第三节　独立样本无母数　207
第四节　相依样本无母数　219

Chapter 9　t检定　233
第一节　单一样本t检定　234
第二节　独立样本t检定　240
第三节　成对样本t检定　246

Chapter 10　变异数分析(一)：组间设计　253
第一节　单因子变异数分析　254
第二节　双因子变异数分析　265
第三节　主效果与交错效果　271

Chapter 11　变异数分析(二)：组内设计　291
第一节　单因子组内设计　293
第二节　双因子组内设计　302
第三节　多因子混合设计　310

Chapter 12　共变数分析与多变量变异数分析　317
第一节　共变数分析　319
第二节　多变量变异数分析　328

Chapter 13　相关分析　339
第一节　统计原理与基本概念　340
第二节　皮尔逊相关分析　345
第三节　史皮尔曼等级相关　356
第四节　净相关　363

Chapter 14　回归分析　375
第一节　统计原理与基本概念　376
第二节　回归之执行与解读　382
第三节　回归分析之注意事项　398

Chapter 15　步径分析　417
第一节　统计原理与基本概念　418
第二节　步径分析之步骤　421
第三节　步径分析之执行与解释　431

Chapter 16　因素分析　449
第一节　统计原理与基本概念　450
第二节　因素分析之步骤　455
第三节　因素分析之操作与解读　460
参考书目　475

评分☆☆☆☆☆

在学习过程中，我发现这本书最大的价值在于它能够帮助我建立起一个完整的知识体系。很多时候，我们学习统计学知识点都是零散的，不知道如何将它们串联起来形成一个有机的整体。这本书却非常有条理地从基础的描述性统计，到复杂的推论性统计，再到回归分析、方差分析等等，循序渐进地展开。它不仅仅是教会你“怎么做”，更重要的是解释“为什么这么做”，以及在什么情境下应该选择哪种统计方法。书中的图表和插图也用得非常巧妙，能够直观地展示数据分布、模型拟合等情况，极大地提升了学习的效率和乐趣。我特别喜欢它在解释一些较难理解的统计假设时，会通过详细的图解和通俗的语言来阐述，让我能够真正理解其背后的逻辑。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我开启数据分析之旅的“启蒙导师”。在接触它之前，我总觉得统计学是一门枯燥且遥不可及的学科，充斥着各种难以理解的符号和公式。然而，这本书却颠覆了我的认知。它的语言风格非常友好，没有使用过多的专业术语，即使有，也会立刻给出清晰的解释。更重要的是，它将理论与实践完美地结合起来。我不再是被动地接收信息，而是能够主动地去操作。书中的每一个案例都设计得非常贴合实际，我仿佛能看到自己的研究问题是如何通过这些统计方法得到解答的。CD中的资源也极大地提升了我的学习体验，我可以随时随地跟着案例进行练习，加深对统计概念的理解。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始抱着试试看的心态入手了这本书，主要是因为市面上同类书籍太多，很难找到一本既有深度又不至于太过晦涩的。这本书的出色之处在于它在理论深度和实践操作之间的平衡把握得恰到好处。它并没有回避那些核心的统计学原理，但解释起来却非常清晰易懂，常常会用一些类比或者生活化的例子来帮助理解，这对于我这种非数学专业出身但又需要掌握统计技能的读者来说，简直是福音。更让我惊喜的是，书中的CD提供了大量的范例数据和相应的操作指南，我可以直接跟着书上的步骤一步一步地进行实践，这比单纯地看文字描述要高效得多。每完成一个分析，书中都会给出详细的解读，帮助我理解结果的意义，以及如何将其应用到我的研究报告中。

评分☆☆☆☆☆

我是一名社会科学的研究生，平时需要处理大量的调研数据，但如何在茫茫数据中挖掘出有价值的信息，并用严谨的统计语言来呈现，一直是我头疼的问题。这本书的出现，可以说是我解决这一难题的一大助力。它没有那种“填鸭式”的教学方式，而是引导读者一步步去思考，去探索。从数据的清洗、整理，到各种统计检验的应用，再到结果的解释和呈现，这本书都给出了非常系统化的指导。我尤其欣赏书中关于如何选择合适的统计方法来回答特定研究问题的论述，这对于初学者来说至关重要。它帮助我理解了不同统计方法的适用条件和局限性，让我能够更自信地在我的研究中使用统计工具，并作出更有说服力的结论。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像我大学生涯中的一盏明灯，尤其是在我刚开始接触那些复杂的统计模型时，简直是寸步难行。我的专业涉及大量的数据分析，但起初我对各种统计概念的理解总是模棱两可，尤其是那些需要结合实际案例来讲解的知识点。这本书的优点在于，它不仅仅是罗列公式和理论，而是非常注重将抽象的概念具象化。每一章都配有相当详实的操作步骤，指导读者如何运用SPSS等软件来处理数据，进行分析，然后解读结果。我尤其喜欢它在案例选择上的独到之处，很多都是从社会学、心理学、教育学等领域精心挑选的典型问题，让我能清楚地看到统计工具是如何被应用于解决实际研究难题的。有时候，即使我只是在模拟书中的练习，也能从中领悟到很多书本上难以体会到的细微之处。