社會統計與資料分析（附CD） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 社會統計
• 統計分析
• 數據分析
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• 研究方法
• SPSS
• 數據處理
• 計量分析
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　　本書嘗試以簡單易懂的語言來介紹統計原理與資料分析技術。全書共分十六章。前六章主要與資料準備工作的訓練有關，目的在協助讀者學習如何準備統計分析所需的資料，並確保資料品質。後十章則針對時下應用較廣的幾種統計方法進行介紹。每個單元除瞭介紹特定統計方法的應用時機、原理與操作步驟外，也兼顧分析結果的意義解讀。

　　書中的光碟收錄瞭各單元範例操作所需要的檔案。讀者在閱讀本書時，可善用這些檔案來輔助操作練習。

作者簡介

謝旭洲

學曆：威斯康辛大學麥迪遜校區（UW-Madison）大眾傳播學博士
普渡大學（Purdue, West Lafayette）社會學碩士
輔仁大學大眾傳播學碩士
經曆：世新大學傳播管理係副教授
現任：世新大學廣播電視電影係副教授

社會學的田野與量錶：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，而是緻力於為社會科學研究者、政策製定者，以及所有對人類社會運行機製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：如何精確地提齣問題、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閤的實踐智慧上。 --- 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，提煉齣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睏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、製度與互動模式。本章將通過經典社會學傢如塗爾幹（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. 文獻迴顧的藝術：站在巨人的肩膀上建構知識缺口 文獻迴顧絕非僅是文獻的堆砌，而是一場與既有知識的「對話」。本書將提供一套係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」）如何在不同理論體係下被定義。我們的重點在於「操作化」的細緻過程：如何選擇最閤適的指標（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，選擇最適閤的工具，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：控製實驗（Field Experiments）、大規模橫斷麵調查（Cross-sectional Surveys）以及縱嚮追蹤設計（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）在理解複雜機製上的不可替代性。 5. 提問的藝術：問捲結構與訪談指南的編寫 本書對問捲設計的闡述將超越格式規範，深入到心理層麵。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。對於量錶設計，我們將專門探討李剋特量錶（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」。在深度訪談方麵，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緻性。 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「限製性陳述」（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，必須麵對數據的解釋睏境與倫理責任。 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，如何設計保護機製。我們將討論研究者在數據保存、匿名化處理（Anonymization）和數據共享方麵的責任，強調研究透明度與問責製（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「限製」（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，迴應重大的社會命題。

自　序　i
圖目錄　ix
錶目錄　xiii

Chapter 1　資料蒐集　1
第一節　研究設計　3
第二節　測量工具與方式　10
第三節　資料蒐集　20

Chapter 2　資料準備　27
第一節　資料編碼　28
第二節　資料輸入　35
第三節　資料檢查與校正　50

Chapter 3　資料閤併與轉換　57
第一節　檔案閤併　58
第二節　變項閤計　64
第三節　轉換資料結構　70
第四節　變項重新編碼　76

Chapter 4　選擇統計方法　83
第一節　掌握統計知識　85
第二節　掌握研究問題　94
第三節　掌握資料結構　101

Chapter 5　信度檢定　107
第一節　信度之意義與分類　108
第二節　信度檢定之操作　117

Chapter 6　描述統計　133
第一節　錶格數據　134
第二節　統計圖形式　146

Chapter 7　卡方檢定　163
第一節　卡方契閤度檢定　164
第二節　卡方同質性檢定　172
第三節　卡方獨立性檢定　181

Chapter 8　無母數統計　195
第一節　無母數之特性與種類　196
第二節　單一樣本無母數　199
第三節　獨立樣本無母數　207
第四節　相依樣本無母數　219

Chapter 9　t檢定　233
第一節　單一樣本t檢定　234
第二節　獨立樣本t檢定　240
第三節　成對樣本t檢定　246

Chapter 10　變異數分析(一)：組間設計　253
第一節　單因子變異數分析　254
第二節　雙因子變異數分析　265
第三節　主效果與交錯效果　271

Chapter 11　變異數分析(二)：組內設計　291
第一節　單因子組內設計　293
第二節　雙因子組內設計　302
第三節　多因子混閤設計　310

Chapter 12　共變數分析與多變量變異數分析　317
第一節　共變數分析　319
第二節　多變量變異數分析　328

Chapter 13　相關分析　339
第一節　統計原理與基本概念　340
第二節　皮爾遜相關分析　345
第三節　史皮爾曼等級相關　356
第四節　淨相關　363

Chapter 14　迴歸分析　375
第一節　統計原理與基本概念　376
第二節　迴歸之執行與解讀　382
第三節　迴歸分析之注意事項　398

Chapter 15　步徑分析　417
第一節　統計原理與基本概念　418
第二節　步徑分析之步驟　421
第三節　步徑分析之執行與解釋　431

Chapter 16　因素分析　449
第一節　統計原理與基本概念　450
第二節　因素分析之步驟　455
第三節　因素分析之操作與解讀　460
參考書目　475

评分☆☆☆☆☆

這本書簡直是我開啓數據分析之旅的“啓濛導師”。在接觸它之前，我總覺得統計學是一門枯燥且遙不可及的學科，充斥著各種難以理解的符號和公式。然而，這本書卻顛覆瞭我的認知。它的語言風格非常友好，沒有使用過多的專業術語，即使有，也會立刻給齣清晰的解釋。更重要的是，它將理論與實踐完美地結閤起來。我不再是被動地接收信息，而是能夠主動地去操作。書中的每一個案例都設計得非常貼閤實際，我仿佛能看到自己的研究問題是如何通過這些統計方法得到解答的。CD中的資源也極大地提升瞭我的學習體驗，我可以隨時隨地跟著案例進行練習，加深對統計概念的理解。

评分☆☆☆☆☆

在學習過程中，我發現這本書最大的價值在於它能夠幫助我建立起一個完整的知識體係。很多時候，我們學習統計學知識點都是零散的，不知道如何將它們串聯起來形成一個有機的整體。這本書卻非常有條理地從基礎的描述性統計，到復雜的推論性統計，再到迴歸分析、方差分析等等，循序漸進地展開。它不僅僅是教會你“怎麼做”，更重要的是解釋“為什麼這麼做”，以及在什麼情境下應該選擇哪種統計方法。書中的圖錶和插圖也用得非常巧妙，能夠直觀地展示數據分布、模型擬閤等情況，極大地提升瞭學習的效率和樂趣。我特彆喜歡它在解釋一些較難理解的統計假設時，會通過詳細的圖解和通俗的語言來闡述，讓我能夠真正理解其背後的邏輯。

评分☆☆☆☆☆

我是一名社會科學的研究生，平時需要處理大量的調研數據，但如何在茫茫數據中挖掘齣有價值的信息，並用嚴謹的統計語言來呈現，一直是我頭疼的問題。這本書的齣現，可以說是我解決這一難題的一大助力。它沒有那種“填鴨式”的教學方式，而是引導讀者一步步去思考，去探索。從數據的清洗、整理，到各種統計檢驗的應用，再到結果的解釋和呈現，這本書都給齣瞭非常係統化的指導。我尤其欣賞書中關於如何選擇閤適的統計方法來迴答特定研究問題的論述，這對於初學者來說至關重要。它幫助我理解瞭不同統計方法的適用條件和局限性，讓我能夠更自信地在我的研究中使用統計工具，並作齣更有說服力的結論。

评分☆☆☆☆☆

這本書就像我大學生涯中的一盞明燈，尤其是在我剛開始接觸那些復雜的統計模型時，簡直是寸步難行。我的專業涉及大量的數據分析，但起初我對各種統計概念的理解總是模棱兩可，尤其是那些需要結閤實際案例來講解的知識點。這本書的優點在於，它不僅僅是羅列公式和理論，而是非常注重將抽象的概念具象化。每一章都配有相當詳實的操作步驟，指導讀者如何運用SPSS等軟件來處理數據，進行分析，然後解讀結果。我尤其喜歡它在案例選擇上的獨到之處，很多都是從社會學、心理學、教育學等領域精心挑選的典型問題，讓我能清楚地看到統計工具是如何被應用於解決實際研究難題的。有時候，即使我隻是在模擬書中的練習，也能從中領悟到很多書本上難以體會到的細微之處。

评分☆☆☆☆☆

說實話，一開始抱著試試看的心態入手瞭這本書，主要是因為市麵上同類書籍太多，很難找到一本既有深度又不至於太過晦澀的。這本書的齣色之處在於它在理論深度和實踐操作之間的平衡把握得恰到好處。它並沒有迴避那些核心的統計學原理，但解釋起來卻非常清晰易懂，常常會用一些類比或者生活化的例子來幫助理解，這對於我這種非數學專業齣身但又需要掌握統計技能的讀者來說，簡直是福音。更讓我驚喜的是，書中的CD提供瞭大量的範例數據和相應的操作指南，我可以直接跟著書上的步驟一步一步地進行實踐，這比單純地看文字描述要高效得多。每完成一個分析，書中都會給齣詳細的解讀，幫助我理解結果的意義，以及如何將其應用到我的研究報告中。