交互性多維變量的量化研究方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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藍石 著

圖書標籤:

• 交互性
• 多維變量
• 量化研究
• 統計分析
• 數據分析
• 研究方法
• 計量經濟學
• 社會科學
• 行為科學
• 心理測量學

齣版社： 格緻齣版社

ISBN：9787543217751

版次：1

商品編碼：10293115

包裝：平裝

叢書名： 社會科學研究方法係列

開本：16開

齣版時間：2010-08-01

用紙：膠版紙

頁數：120

字數：131000

內容簡介

量化研究方法的應用從純自然科學逐漸嚮社會科學的研究滲入，展示瞭社會科學研究進入“質”與“量”相兼相容的更高境界。在國際社會科學研究的大舞，現代量化分析技術發展勢頭難以估量。這本小冊子集中介紹瞭具有交互作用多維變量研究方法的研究背景、研究流程，以及運用統計研究軟件的具體步驟和對軟件生成結果的分析與解釋。

作者簡介

藍石，美國科羅拉多州立大學哲學博士（教育領導學、定量分析比較研究、教育比較研究），師從美國著名的實驗心理學、研究方法論大師喬治·摩根博士。在美國數個大學擔任教授、高層管理者多年。現任美國迪佛萊大學葶蕾園校區教務長（教務副校長）、教授。

目錄

第一部分 兩維（3×2）交互性多變量研究方法與步驟
第1章 兩維析因方差分析法（Two-way Factorial ANOVA）
1.1 實例背景
1.2 研究變量關係的圖示
1.3 研究問題
第2章 案例的數據與操作流程
2.1 輸入SPSS後的具體數據
2.2 SPSS對於析因方差分析法的具體操作步驟
第3章 析因方差分析法生成結果的討論
3.1 析因方差分析的統計均值
3.2 對於顯著交互性統計結果的解釋
第4章 對於顯著交互性的進一步分析
4.1 顯著交互性續後分析的具體操作過程
4.2 對於重新組閤後的“單體”變值的單因素方差分析的統計結果的解釋
4.3 剋魯斯卡爾一華利斯檢驗法（KRUSKALWALuS）
4.4 蓋姆斯一霍威爾（Games-Howell）“續後分析”的具體操作步驟
4.5 對於每對可能配對變量之間的，一檢驗”
4.6 t檢驗的步驟與結果分析
第5章 分彆對兩大主自變量各自進行方差分析
5.1 第一個主自變量（不同人均國民收入）與因變量“相對人口增長率”的統計關係
5.2 第二個主自變量（不同高校就學率）與因變量人口增長率的統計關係”
……
第二部分 兩維（2×3）交互性多變量研究方法與步驟
第三部分 三維（2×3×3）交互性多變量案例、研究方法與步驟
附錄一：第一部分的原始數據
附錄二：第一部分15對t-檢驗的運行結果
附錄三：第二部分原始數據
參考文獻

前言/序言

深入探索變量間的隱秘聯結：一本關於多維數據分析的嚴謹指南 在信息爆炸的時代，我們無時無刻不被海量數據所包圍。這些數據，無論是來自科學實驗、市場調研、社會調查，還是復雜的模擬係統，都常常包含著錯綜復雜的變量關係。理解這些變量之間是如何相互影響、相互製約，以及它們如何共同塑造我們所觀察到的現象，成為瞭跨越諸多學科的核心挑戰。本書正是為瞭應對這一挑戰而生，旨在為讀者提供一套係統、嚴謹且極具操作性的量化研究方法，幫助大傢深入挖掘多維變量數據背後蘊含的深刻規律。 本書並非對某一特定領域的應用案例進行羅列，而是聚焦於方法論本身，構建一個堅實的理論框架，並輔以清晰的步驟和詳實的闡述，使讀者能夠靈活運用這些方法去解決自己所麵臨的實際問題。我們深知，科學研究的生命力在於方法的普適性和嚴謹性，因此，本書的重點在於“如何做”，以及“為什麼這樣做”，而非“做瞭什麼”。 第一部分：多維變量研究的基石——理論與概念的梳理 在正式進入量化分析之前，建立清晰的理論認知至關重要。本部分將從基礎概念齣發，逐步深入到多維變量研究的核心理論。 變量的本質與分類： 我們將首先界定“變量”的含義，並對其進行細緻的分類，如定性變量與定量變量、離散變量與連續變量、獨立變量與因變量、解釋變量與被解釋變量等。理解這些分類不僅有助於我們準確地描述數據，更是後續模型選擇和分析策略製定的前提。我們將探討不同類型變量在數據結構和分析方法上的差異，強調在實際研究中如何準確識彆和定義變量。 多維度的概念解析： 傳統的單變量或二變量分析往往難以揭示現實世界的復雜性。本書將深入闡述“多維度”的含義，即研究對象同時受到多個變量影響的特性。我們將探討多維度的來源，例如社會經濟因素、環境條件、生物特徵等，並解釋為何在分析中必須考慮這些變量的協同作用。 量化研究的邏輯與範式： 量化研究並非冰冷的數字堆砌，而是遵循著一套嚴謹的邏輯體係。本部分將介紹量化研究的基本範式，包括問題提齣、假設構建、數據收集、模型選擇、數據分析、結果解釋和結論形成等關鍵環節。我們將強調研究的客觀性、可重復性和可證僞性原則，並探討不同研究設計（如觀察性研究、實驗性研究）如何服務於量化研究目標。 統計學基礎迴顧與引申： 盡管本書側重於高級分析方法，但堅實的統計學基礎是不可或缺的。我們將簡要迴顧描述性統計（均值、方差、分布等）和推斷性統計（假設檢驗、置信區間等）的核心概念，並在此基礎上引申齣適用於多維變量分析的統計思想。重點將放在理解統計模型的假設條件，以及如何評估模型的擬閤優度，為後續更復雜的模型打下基礎。 第二部分：挖掘潛在聯係——核心量化方法詳解 本部分是本書的核心，我們將係統介紹一係列強大的量化研究方法，這些方法能夠幫助我們有效地處理和分析多維變量數據，揭示變量間的隱藏關聯。 迴歸分析的深度拓展： 迴歸分析是量化研究中最常用的方法之一，但其應用遠不止簡單的綫性迴歸。我們將詳細講解多元綫性迴歸，包括如何處理多重共綫性、異方差等問題，並重點介紹模型的診斷和解釋。在此基礎上，我們將進一步探討： 非綫性迴歸： 當變量間的關係不是綫性的，如何選擇閤適的非綫性模型，如多項式迴歸、指數迴歸、對數迴歸等，並闡述其應用場景。 邏輯迴歸與泊鬆迴歸： 針對定性因變量（如二分類、多分類）和計數型因變量，介紹邏輯迴歸和泊鬆迴歸等廣義綫性模型，詳細講解其模型假設、參數估計和結果解釋。 分位數迴歸： 探討在不同分位數上研究變量間的關係，尤其適用於分析極端值或分布不均的情況，提供比均值迴歸更全麵的洞察。 方差分析（ANOVA）及其擴展： 方差分析是一種用於比較多個組彆均值差異的方法。我們將深入講解單因素方差分析和多因素方差分析，包括因子效應、交互效應的理解和檢驗。在此基礎上，將介紹： 協方差分析（ANCOVA）： 如何在控製協變量影響的前提下，分析處理效應或組彆差異。 多元方差分析（MANOVA）： 當因變量不止一個時，如何進行多變量的方差分析，考察不同處理或分組對多個因變量的聯閤影響。 主成分分析（PCA）與因子分析（FA）： 當我們麵對大量變量時，如何簡化數據結構，提取關鍵信息？PCA和FA是解決這類問題的有力工具。 主成分分析： 詳細闡述其原理，如何通過綫性組閤將高維變量降維為少數幾個互不相關的“主成分”，並解釋如何選擇主成分的數量以及主成分的解釋。 因子分析： 介紹因子模型，如何將觀測變量解釋為少數幾個潛在“公共因子”和“特有因子”的函數，以及因子載荷的解釋和因子鏇轉技術，用於更好地解讀潛在因子。 聚類分析： 如何根據變量的相似性將樣本或變量分成若乾類？聚類分析提供瞭多種實現方式。我們將介紹： 層次聚類： 包括凝聚型和分裂型方法，以及如何理解聚類樹（dendrogram）。 劃分聚類（如K-Means）： 講解其算法原理、初始化策略和優缺點，以及如何選擇最優的聚類數量。 距離度量與相似性指標： 討論不同類型變量適用的距離度量方法，以及如何評估聚類結果的有效性。 判彆分析： 當我們已知樣本的類彆，但希望找到區分這些類彆的最優判彆函數時，判彆分析是首選方法。我們將介紹： 綫性判彆分析（LDA）： 講解其模型假設和求解過程。 二次判彆分析（QDA）： 探討其與LDA的異同，以及何時選擇QDA。 應用場景： 如市場細分、疾病診斷等。 結構方程模型（SEM）導論： 結構方程模型是一種強大的統計建模框架，允許我們同時檢驗多個變量之間的因果關係，包括潛在變量和觀測變量。本部分將提供SEM的入門介紹，闡述其核心思想、模型構建的基本要素（測量模型和結構模型），以及如何解釋SEM結果。雖然SEM是復雜的技術，但本書會為其提供清晰的切入點，為有誌深入研究的讀者鋪平道路。 第三部分：研究的實施與深化——數據處理、模型選擇與結果解讀 擁有瞭強大的工具，如何有效地將它們應用於實際研究，並確保結果的可靠性，是至關重要的。 數據預處理與特徵工程： “垃圾進，垃圾齣”是數據分析的鐵律。本部分將詳細介紹數據預處理的各個環節，包括： 數據清洗： 處理缺失值（填充、刪除）、異常值檢測與處理。 數據轉換： 如對數轉換、平方根轉換，以及變量標準化（Z-score標準化、Min-Max標準化）等。 特徵選擇與提取： 在多維變量環境中，並非所有變量都對研究目標有貢獻。我們將介紹基於統計檢驗、相關性分析、模型重要性等多種方法進行特徵選擇，以及維度約減技術（如PCA）作為一種特徵提取手段。 模型選擇的藝術與科學： 如何從眾多方法中選擇最適閤自己研究問題的模型？本書將提供指導性的思路： 研究問題的性質： 明確研究目標是預測、解釋還是分類。 變量類型與數據結構： 考慮因變量和自變量的類型。 模型假設的滿足程度： 評估模型的前提條件是否與數據相符。 模型的可解釋性與復雜性： 在追求精確度的同時，也要考慮模型的易於理解和應用。 模型評估指標： 介紹不同模型類型的常用評估指標，如R方、調整R方、AIC、BIC、準確率、召迴率、F1分數、AUC等，並講解如何綜閤運用這些指標進行模型比較。 結果的解讀與報告： 分析的最終目的是産生有意義的結論。本部分將強調： 統計顯著性與實際意義： 如何區分統計上的顯著差異和在實際情境中的重要性。 效應量（Effect Size）的衡量： 補充顯著性檢驗，提供關於效應大小的更直觀認識。 模型診斷與魯棒性檢驗： 如何通過殘差分析、敏感性分析等手段檢驗模型的穩健性，確保結果的可靠性。 可視化技術： 強調圖錶在清晰傳達研究結果中的關鍵作用，如散點圖、箱綫圖、熱力圖、迴歸係數圖等。 撰寫研究報告的規範： 如何清晰、準確地呈現研究方法、結果和結論，使其易於被同行理解和評判。 研究的局限性與未來展望： 任何研究都存在其局限性，誠實地承認並討論這些局限性是科學精神的體現。本書將引導讀者思考研究中可能存在的偏差、未考慮的因素以及數據限製，並基於此提齣未來研究的方嚮和改進建議。 通過對本書內容的學習，讀者將能夠建立起紮實的多維變量量化研究能力。這套方法論不僅適用於學術研究，更能夠有力地賦能於商業決策、政策製定、工程優化等廣泛的實際應用領域。我們期望本書能夠成為您探索復雜世界、理解數據奧秘的得力助手，開啓您在量化研究領域更深遠的旅程。

評分☆☆☆☆☆

總的來說，這本書為我提供瞭一個全新的、係統化的視角來審視復雜數據背後的隱藏邏輯。我過去習慣於將不同的統計工具割裂地看待，而這本書的齣現，清晰地描繪齣瞭一個統一的分析框架，強調瞭在處理多重影響因素時，視角需要從單一變量的顯著性轉移到變量之間相互作用的結構性理解上。書中關於“模型選擇的倫理睏境”那一節，讓我深思良久，它不僅僅是技術層麵的探討，更觸及瞭研究者在麵對不確定性時應有的態度和責任。這本書無疑是為那些不滿足於“套用公式”而渴望真正理解數據生成機製的研究人員量身打造的精品。它不是一本速成手冊，而是一份需要投入時間和心力的“武功秘籍”，一旦掌握，必將在數據分析的領域內産生質的飛躍。

評分☆☆☆☆☆

從文獻綜述的角度來看，這本書的廣度和深度都達到瞭一個很高的水準。作者似乎窮盡瞭近二十年來該領域內所有重要的裏程碑式研究，並且沒有簡單地堆砌文獻，而是巧妙地將它們融入到理論發展的脈絡之中。每當引入一個新的量化技術時，作者都能清晰地追溯其思想源頭，並指齣它是如何解決前人研究中的某一特定難題的。這種曆史感的敘述方式，讓原本枯燥的知識點變得生動起來，仿佛是一場學術思想的“演進史”。更難能可貴的是，書中對一些長期存在爭議的理論觀點進行瞭客觀的梳理和批判性分析，既尊重瞭先驅者的貢獻，又明確指齣瞭當前研究的局限和未來可能的發展方嚮。讀起來完全沒有那種“教科書式”的生硬說教感，更像是一場與領域內頂尖學者的深度對話。

評分☆☆☆☆☆

這本書的理論深度是毋庸置疑的，但更讓我驚喜的是它在方法論實踐上的可操作性。作者在講解每一個量化模型時，都非常貼心地提供瞭僞代碼或者至少是關鍵步驟的詳細說明，這對於那些希望將理論直接應用於實際數據分析的讀者來說，簡直是寶藏。我特彆關注瞭關於高階交互項的穩健性檢驗部分，作者提齣的那套基於濛特卡洛模擬的驗證流程，比我以往接觸的任何教材都要細緻和全麵。他不僅展示瞭如何運行模擬，更重要的是解釋瞭如何解讀模擬結果，判斷模型是否過擬閤或在特定樣本下是否會産生虛假顯著性。這種“手把手”的教學風格，極大地降低瞭學習麯綫的陡峭程度。我嘗試著根據書中的流程，在我自己的一個小型數據集上進行瞭初步驗證，結果清晰明瞭，效果顯著，這極大地增強瞭我應用書中方法的信心。

評分☆☆☆☆☆

讀完第一章之後，我最大的感受是作者在概念界定上的那種近乎苛刻的嚴謹性。他沒有停留在錶麵化的定義，而是深入挖掘瞭“交互性”和“多維”這兩個核心概念在量化研究中的哲學根基與實際操作層麵的區彆。特彆是對於如何區分“耦閤”與“獨立作用”的統計學處理方法，書中給齣瞭詳盡的對比分析，引用瞭多個不同學科背景下的案例來佐證其觀點。這種詳述方式極大地幫助我這種非科班齣身的讀者建立瞭紮實的理論基礎，避免瞭在後續復雜模型學習中因為概念模糊而産生的理解偏差。書中對一些經典模型的改進和修正也讓人眼前一亮，作者似乎在指齣傳統方法的局限性，並提供瞭一條更具現實適應性的新路徑。閱讀過程中，我感覺自己像是在跟隨一位經驗豐富的導師，他不僅教你“是什麼”，更重要的是解釋瞭“為什麼是這樣”，以及“在什麼情況下應該用什麼方法”，這種指導性極強，讓人受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計真是令人眼前一亮，那種沉穩的深藍色調配上燙金的書名，立刻就給人一種學術的厚重感。從拿到手裏掂量的分量來看，就知道內容絕對是紮實的。我特彆喜歡它封麵上采用的那種幾何抽象圖案，雖然我不完全理解背後的數學含義，但它似乎暗示著數據結構和復雜關係網的交織，讓人對接下來的閱讀充滿期待。裝幀質量非常精良，紙張的選擇也偏嚮於啞光銅版紙，閱讀起來眼睛不容易疲勞，這對於一本需要長時間鑽研的專業書籍來說至關重要。內頁的排版布局也體現瞭專業水準，字體大小適中，行距留白恰到好處，使得即使是密集的公式和圖錶也能保持清晰的可讀性。盡管我還沒有完全深入到核心內容，但僅僅是翻閱目錄和前言，就能感受到作者在結構梳理上的匠心獨運，章節劃分邏輯嚴謹，從基礎概念的建立到復雜模型的探討，過渡得自然流暢，顯示齣作者對整個研究領域的深刻把握和精細規劃。初步印象是，這是一本非常值得收藏和細細研讀的工具書。

評分☆☆☆☆☆

還沒看，應該是不錯的經典教材

評分☆☆☆☆☆

大概翻瞭下，貌似不算多深入

評分☆☆☆☆☆

二次購買，學習定量方法的優秀指導書

評分☆☆☆☆☆

很好看又特彆劃算的一本書，很推薦哦

評分☆☆☆☆☆

比較難懂，需要一定數理基礎！

評分☆☆☆☆☆

介紹多維變量的量化研究方法，需要具備一定的數理統計知識。

評分☆☆☆☆☆

還沒看，應該是不錯的經典教材

評分☆☆☆☆☆

介紹多維變量的量化研究方法，需要具備一定的數理統計知識。

評分☆☆☆☆☆

介紹多維變量的量化研究方法，需要具備一定的數理統計知識。