格致方法定量研究系列：分析重复调查数据 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 格伦·菲尔鲍 著，叶华 绘

图书标签:

• 定量研究
• 重复调查
• 数据分析
• 统计分析
• 社会调查
• 计量经济学
• 格致方法
• 研究方法
• 问卷调查
• 数据建模

出版社： 格致出版社

ISBN：9787543221208

版次：1

商品编码：11043520

包装：平装

丛书名： 格致方法.定量研究系列

开本：32开

出版时间：2012-07-01

用纸：胶版纸

页数：122

正文语种：中文

内容简介

《格致方法定量研究系列：分析重复调查数据》中，作者以美国的综合社会调查、全国选举研究和全国健康访问调查为例，详细解说了用重复调查这种方式研究社会变迁的不同方法。同时，作者重复调查与固定样本调查的差异和适用范围。总体而言，《格致方法定量研究系列：分析重复调查数据》讨论了重复调查的四种基本用途：描述、分解、解释总体趋势和对个别参数变化的估计，大大扩展了研究变迁的可能性。

目录

序
第1章 导论
第1节 重复调查：相同的问题，不同的样本
第2节 重复调查与固定样本调查
第3节 重复调查的分析设计
第4节 关于术语

第2章 区分年龄、时期及世代效应
第1节 年龄、时期和世代效应
第2节 识别上的难题
第3节 克服识别难题的策略

第3章 总趋势
第1节 平滑趋势
第2节 趋势中的组别差异：趋同还是趋异？
第3节 趋异模型的实证案例：检验年龄两极化的假设

第4章 分解总趋势
第1节 世代内的变化对总变化
第2节 线性分解
第3节 实证案例：歧视黑人的趋势
第4节 代数分解
第5节 实证案例：再论歧视黑人的趋势
第6节 为什么总变化快于个人变化？
第7节 斜率符号相同原则的实例：关于性别角色的态度
第8节 总结

第5章 分解总变化的一般模型
第1节 模型
第2节 多变量分解
第3节 例子：美国选举中投票比例的下降
第4节 总结

第6章 发掘个人层次关系的变化
第1节 参数变化模型
第2节 模型的一般形式
第3节 作用变化的显著性检验
第4节 两个简单的例子
第5节 参数变化分析的步骤：种族与民主党身份认同
第6节 种族对民主党身份认同的净作用
第7节 参数变化模型的另一个例子：阶级和民主党身份认同
第8节 总结与扩展

第7章 总结：分析社会变迁
注释
参考文献
译名对照表

前言/序言

格致方法定量研究系列：探索复杂数据背后的科学原理 引言 在当今信息爆炸的时代，数据已成为理解世界、驱动决策的核心要素。然而，数据的复杂性也日益增加，尤其是在社会科学、医学、环境科学等领域，我们常常面对着非独立同分布、时间序列依赖、多层次结构等挑战。传统的数据分析方法在处理这些复杂性时显得力不从心，难以揭示数据背后隐藏的深层规律。 “格致方法定量研究系列”旨在系统地介绍和推广能够有效应对这些挑战的先进定量研究方法。本系列丛书将深入浅出地讲解一系列强大的统计建模和数据分析技术，帮助读者掌握从复杂数据中提取有价值信息、进行严谨科学推理的能力。本套装特别聚焦于解决“格物致知”这一科学研究的根本问题，强调通过精准的量化分析来理解事物的本质和运行规律。 第一卷：稳健统计模型：应对数据异质性的利器 在现实世界中，数据很少是完美的。样本可能存在缺失值、异常值，不同子群体之间可能存在系统性差异，或者观测误差引入了噪声。本卷将重点介绍如何构建和应用稳健统计模型，以应对这些常见的数据质量问题。 缺失数据处理： 本章将详细阐述缺失数据的产生机制、诊断方法以及多种 imputation 技术，包括单重 impution（如均值填充、回归填充）和多重 impution（如 MICE 算法），并讨论它们在不同情境下的适用性与局限性。我们将强调理解缺失机制（MCAR, MAR, MNAR）对于选择正确 imputation 方法的重要性。 异常值检测与处理： 异常值可能导致统计结果产生严重的偏倚。本章将介绍多种异常值检测方法，如基于距离的方法（如 LOF、DBSCAN）、基于模型的方法（如 Grubbs' test、IQR 方法）以及鲁棒的统计量（如中位数、MAD）。同时，我们将探讨在保留数据信息和避免异常值影响之间取得平衡的处理策略，包括截尾、Winsorizing 以及使用对异常值不敏感的模型。 异质性数据的建模： 许多研究中，不同群体或不同时间段的数据可能表现出显著的差异。本章将介绍如何通过混合效应模型（Mixed-Effects Models）来同时考虑固定效应（所有个体共有的效应）和随机效应（个体特异的效应）。我们将深入探讨线性混合模型（LMM）和广义线性混合模型（GLMM）的构建、参数估计和模型诊断，重点关注如何解释随机效应的变异性，以及如何通过这些模型来处理重复测量数据、分组数据等结构化数据。 非参数统计方法： 在某些情况下，我们对数据的分布假设可能无法得到满足，或者样本量较小。本章将介绍一些常用的非参数统计方法，如 Wilcoxon 秩和检验、Kruskal-Wallis 检验、Mann-Whitney U 检验等，以及它们在不同研究设计中的应用。我们将讨论非参数方法在处理偏态分布、顺序变量以及小样本数据时的优势，并与其他参数方法进行比较。 第二卷：时间序列分析：揭示数据随时间演变的规律 时间序列数据广泛存在于金融市场、气象观测、经济统计、生物信号等领域。理解时间序列数据的内在结构和演变规律，对于预测未来趋势、发现周期性模式、监测异常变化至关重要。 时间序列的分解与平稳性： 本章将介绍时间序列的基本组成部分，如趋势、季节性、周期性和残差。我们将详细阐述平稳性（Stationarity）的概念，包括严平稳和宽平稳，以及检验时间序列平稳性的方法，如 ADF 检验和 PP 检验。掌握平稳性是后续建模的基础。 经典时间序列模型： 本章将深入讲解 Autoregressive (AR)、Moving Average (MA) 和 Autoregressive Moving Average (ARMA) 模型。我们将详细介绍这些模型的原理、模型识别（ACF 和 PACF 图）、参数估计（如 Yule-Walker 方程、最大似然估计）以及模型诊断。 季节性与非平稳时间序列模型： 针对包含季节性成分和非平稳性的时间序列，本章将介绍季节性 ARMA (SARIMA) 模型。我们将重点讲解如何识别季节性模式，并构建 SARIMA 模型来捕捉数据中的季节性变化。此外，我们还将介绍差分（Differencing）在处理非平稳性中的作用，以及如何构建 ARIMA 模型。 状态空间模型与卡尔曼滤波： 本章将介绍更为强大的状态空间模型（State-Space Models），它能够灵活地表示各种复杂的时间序列结构，包括可观测变量和潜在状态变量之间的关系。我们将详细讲解卡尔曼滤波（Kalman Filter）和卡尔曼平滑（Kalman Smoother）算法，以及如何利用它们来估计隐藏状态，并进行最优预测。状态空间模型在信号处理、导航、金融建模等领域有广泛应用。 非线性时间序列模型： 现实世界中的时间序列往往表现出非线性行为。本章将介绍一些常用的非线性时间序列模型，如 GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) 模型，用于建模金融时间序列的波动性。此外，还将简要介绍其他非线性模型，如门控循环单元（GRU）和长短期记忆网络（LSTM）在时间序列预测中的应用潜力（但将更侧重于经典的统计学方法）。 第三卷：多层次数据建模：理解层级结构中的关联与变异 在许多研究领域，数据天然地呈现出层级结构，例如学生嵌套在班级中，班级嵌套在学校中；患者嵌套在医生中，医生嵌套在医院中；重复测量的数据点嵌套在个体中。忽视这种层级结构会导致对数据关联性和效应量产生错误估计。 多层次数据结构的特点与挑战： 本章将详细阐述多层次数据的特点，如样本点的非独立性、不同层级效应的累积与交互。我们将讨论忽视层级结构可能导致的统计谬误，例如“生态学谬误”和“个体化谬误”。 线性混合模型（LMM）的深入应用： 在本卷中，我们将进一步深入探讨线性混合模型，重点关注其在多层次数据建模中的强大能力。我们将讲解如何构建具有不同随机效应结构的 LMM，例如随机截距模型、随机斜率模型以及随机截距和斜率模型。我们将详细介绍模型拟合、显著性检验以及如何解释不同层级的效应。 广义线性混合模型（GLMM）的扩展： 针对非正态分布的因变量（如二元变量、计数变量），本章将介绍广义线性混合模型。我们将重点讲解逻辑混合模型（Logistic Mixed Models）和泊松混合模型（Poisson Mixed Models）的构建和应用，以及它们在医学、心理学、社会学等领域的研究中的典型案例。 模型选择与评估： 在构建多层次模型时，选择合适的模型结构至关重要。本章将介绍多种模型选择准则，如 AIC、BIC，以及如何进行似然比检验（Likelihood Ratio Test）来比较不同模型。此外，我们将讨论模型诊断的方法，如残差分析、随机效应的诊断图，以确保模型的有效性。 多层次数据在特定领域的应用： 本章将通过具体的案例研究，展示多层次模型在教育研究（分析学生、班级、学校的影响）、医学研究（分析患者、医生、医院的影响）、社会学研究（分析个体、家庭、社区的影响）等领域的实际应用。 第四卷：因果推断的定量方法：超越相关性，探寻事物间的真实联系 在科学研究中，我们常常渴望理解事物之间的因果关系，而不仅仅是相关性。然而，仅仅观察到两个变量的相关性并不能证明它们之间存在因果联系。本卷将系统介绍一系列定量方法，帮助研究者严谨地推断因果关系。 因果推断的基本概念： 本章将从干预（Intervention）和反事实（Counterfactual）的角度引入因果推断的基本概念，如潜在结果框架（Potential Outcomes Framework）。我们将区分相关性与因果性的区别，并强调因果推断的挑战，如混淆（Confounding）和选择偏差（Selection Bias）。 倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）： 本章将详细介绍倾向得分匹配方法，这是一种常用的匹配方法，用于估计处理效应。我们将讲解如何计算倾向得分，以及不同匹配策略（如一对一匹配、一对多匹配、核匹配、最近邻匹配）的实现方法和优缺点。 逆概率加权（Inverse Probability Weighting, IPW）： 本章将介绍逆概率加权方法，它通过对观测数据赋予不同的权重来模拟随机对照试验（RCT）的设置，从而估计因果效应。我们将讲解 IPW 的基本原理、权重计算，以及如何处理协变量的分布差异。 双重稳健估计（Doubly Robust Estimation）： 本章将介绍双重稳健估计方法，该方法结合了倾向得分模型和结果模型，当其中一个模型设定错误时，另一个模型正确也能得到一致的因果效应估计。我们将讲解双重稳健估计的原理和实现。 工具变量法（Instrumental Variables, IV）： 当存在未观测的混淆变量时，工具变量法提供了一种强大的因果推断工具。本章将介绍工具变量法的基本假设（相关性、外生性、排他性）和应用场景，以及如何识别和使用工具变量进行因果效应估计。 因果图模型（Causal Graphical Models）： 本章将引入因果图模型（如贝叶斯网络、结构方程模型）作为一种可视化和推理因果关系的方法。我们将讲解如何构建因果图，以及如何利用图结构来识别混淆路径，并进行因果效应的识别和估计。 结论 “格致方法定量研究系列”汇聚了当下最前沿、最有效的定量研究方法。本系列丛书的编写力求理论与实践相结合，既有扎实的理论基础，又提供丰富的案例分析和计算示例，帮助读者掌握这些方法的实际应用。无论您是统计学、计量经济学、流行病学、心理学、教育学、环境科学等领域的科研人员、研究生，还是对数据分析有浓厚兴趣的从业者，本系列都将是您提升研究能力、深入理解数据、实现“格物致知”的宝贵资源。通过掌握这些强大的定量工具，您将能够更自信、更严谨地探索复杂数据，揭示隐藏在现象背后的深刻规律。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验是相当“磨炼心智”的，它带来的挑战感更多地来自于作者对研究者“思维定势”的挑战。它似乎在不断地向我们抛出这样的问题：你确定你现在采集的数据，真的代表了你想要测量的那个“过程”吗？作者在谈论趋势分析时，那种对数据稳定性的执着，让我感觉自己像是一个在显微镜下观察微生物生长的生物学家，每一个微小的变动都可能暗示着一个重大的生物学意义。书中对于“测量误差在不同时间点的异质性”的讨论，可以说是点睛之笔。它没有用复杂的数学符号来描述这种异质性，而是通过对比不同领域（比如经济学和心理学）在处理时间序列时的差异，展示了方法的适应性。这种跨学科的视角，极大地拓宽了我对“重复测量”这一概念的理解广度，让我意识到，分析重复调查数据，本质上是对时间维度上人类或社会行为的“深度慢镜头”回放。

评分☆☆☆☆☆

这部作品的笔触如同经历了一场跨越时空的对话，它没有直接摊开那些复杂的公式和枯燥的理论，而是像一位经验丰富的老船长，带着我们缓缓驶入浩瀚的数据海洋。读完之后，我感受到的更多是一种思维上的启迪，仿佛作者在用一种非常直观的方式，向我们展示了如何从看似杂乱无章的观测点中，提炼出清晰的航线。书中对于研究设计中那些微妙的、常常被忽略的陷阱的描述，尤其是关于如何保持样本在不同时间点的“一致性”的探讨，实在精妙。它没有直接给出解决重复测量偏差的万能钥匙，却巧妙地引导读者去思考，当时间这个变量开始在数据中“作祟”时，我们该如何保持警惕。这种侧重于“方法论哲学”而非仅仅是“技术操作”的写作风格，极大地拓展了我对定量研究的理解边界，让我开始用更审慎、更具批判性的眼光去审视那些看似完美的统计结果。它更像是一部关于“如何提问”的指南，而不是一部“如何计算”的说明书，这一点非常值得称道。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计简直是一门艺术，它似乎故意将最核心的方法论部分“隐藏”在了对研究背景和情境的深入剖析之中。我花了很长时间才意识到，那些看似对研究历史的梳理，实则是在为后文的统计模型选择做铺垫。作者高明之处在于，他用大量的篇幅去构建一个“为什么我们需要新的方法”的逻辑框架，而不是直接跳到“用什么方法”。这种“先说服，后教授”的策略非常有效。特别是对于那些长期依赖传统回归分析的研究者而言，书中对于“序列相关性”的隐晦提醒，就像是敲响了警钟，迫使我们反思过去的研究中是否存在着被忽视的系统性误差。它没有提供现成的模型代码，但却为你提供了构建模型的“思想蓝图”，让你在面对复杂的真实世界数据时，能够自主地去选择和构建最适合的分析路径，这种自主性的培养，远比死记硬背公式重要得多。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事节奏非常独特，它没有采取教科书那种平铺直叙的讲解方式，反而像是一部精心剪辑的纪录片，每隔一段时间就会穿插一个令人深思的“案例切片”。我特别欣赏作者处理那种“时间滞后效应”时的那种细腻。他没有用生硬的术语去解释滞后期的影响，而是通过描述一个想象中的社会现象演变过程，让读者切身体会到数据点之间时间间隔的重要性。这种文学化的处理，使得原本抽象的统计概念变得触手可及，甚至带上了一丝人情味。尤其是在讨论如何处理那些“中途退出”的调查对象时，作者展现出的那种对研究伦理的尊重和对数据完整性的执着，让我印象深刻。它不仅仅是在教你如何处理缺失值，更是在教你如何尊重每一个参与研究的个体，这种人文关怀在技术性读物中是极为罕见的，让人读来心悦诚服。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，初读这本书时，我一度感到有些困惑，因为它的重点似乎总是在“研究设计”而非“数据分析结果”上。然而，随着阅读的深入，我开始领悟到作者的良苦用心。他将重点放在了“数据是如何被生成”的这一环节，这使得整本书更像是一部关于“如何避免未来犯错”的预警系统。书中对“面板数据”中那些细微的时间依赖性的描述，比如“学习效应”和“遗忘效应”对个体行为的微妙影响，描写得入木三分。这种对研究过程细致入微的刻画，使得读者在实际操作中，会对数据采集的每一步都保持一种近乎偏执的谨慎。它没有直接展示任何成熟的统计软件操作流程，但却教会了我如何去批判性地审视软件输出的每一个P值和R方，因为你知道，这些数字的背后，是无数个在时间中漂移的、难以完全捕捉的真实世界变量在共同作用。这本书培养的是一种对“过程质量”的极高要求。

评分☆☆☆☆☆

2、政治算术学派

评分☆☆☆☆☆

值得引入定量方法的学者一读

评分☆☆☆☆☆

成套买的没看

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

需要做这方面的工作，因此买了

评分☆☆☆☆☆

政治算术学派的另一个代表人物是约翰·格朗特（1620－1674）。他以1604年伦敦教会每周一次发表的“死亡公报”为研究资料，在1662年发表了《关于死亡公报的自然和政治观察》的论著。书中分析了60年来伦敦居民死亡的原因及人口变动的关系，首次提出通过大量观察，可以发现新生儿性别比例具有稳定性和不同死因的比例等人口规律；并且第一次编制了“生命表”，对死亡率与人口寿命作了分析，从而引起了普遍的关注。

评分☆☆☆☆☆

18世纪末至19世纪末是统计学的发展时期。在这时期，各种学派的学术观点已经形成，并且形成了两主要学派，即数理统计学派和社会统计学派。

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

专业书籍，还没看呢，希望是实用的