格致方法·定量研究系列：数据分析概论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 迈克尔·S.刘易斯-贝克（Michael S.Lewis-Beck） 著，洪岩璧 译

图书标签:

• 数据分析
• 定量研究
• 统计学
• 研究方法
• 格致方法
• 社会科学
• 数据处理
• SPSS
• R语言
• 学术研究

出版社： 格致出版社 ， 上海人民出版社

ISBN：9787543224414

版次：1

商品编码：11573501

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：2014-11-01

用纸：胶版纸

页数：125

字数：87000

正文语种：中文

内容简介

　　《格致方法·定量研究系列：数据分析概论》研究对象是社会科学的研究数据。数据分析可以赋予事实意义，好的数据分析能为所研究的社会现象提供合理的描述和解释。本书旨在为定量研究数据分析的每一步提供统计学基础。作者讨论了数据搜集的意义、一元统计、对相关性的测量、显著性检验、简单和多元回归，并给出了大量的数学公式，使得读者能更好地理解这些内容。

目录

序
第1章 导论
第2章 数据搜集
第1节 研究问题
第2节 样本
第3节 测量
第4节 数据编码、输入和检查
第3章 一元统计
第1节 集中趋势
第2节 离散
第3节 集中趋势、离散和异常值
第4章 相关测量
第1节 相关
第2节 定序数据：tau相关测量
第3节 名义数据：Goodman-KnJskallambda系数
第4节 二分变量：灵活选择
第5节 小结
第5章 显著性检验
第1节 显著性检验的逻辑：一个简单的例子
第2节 运用同一逻辑：二元相关测度
第3节 几个重要问题
第4节 小结
第6章 简单回归
第1节 y是关于x的方程
第2节 最小二乘法法则
第3节 截距和斜率
第4节 预测和拟合优度
第5节 显著性检验和置信区间
第6节 报告回归结果
第7章 多元回归
第1节 例子
第2节 统计控制
第3节 模型设定错误
第4节 虚拟变量
第5节 共线性
第6节 交互效应
第7节 非线性
第8节 归纳和结论
第8章 建议
附录
参考文献
译名对照表

精彩书摘

　　第1章 导论
　　社会科学研究始自有关人类行为的问题。不同学科提出的问题不尽相同。我们可以举一些例子：为什么女性比男性更喜欢投票？什么使人对工作感到满意？较高的失业率是否会引发犯罪率的上升？为了提高学生成绩，是否应该把讲座式授课改成讨论式授课？如果某社区接受安置一套化学废弃物处理设备，那么这个社区的居民罹患癌症的风险是否会增加？这些问题来自政治学、心理学、社会学、教育学和健康政策领域。基于一定的方法论，任何定量社会科学家都可以回答这些问题。这一方法论统一了貌似各不相同的多个学科，即完全基于系统性的经验观察，然后运用统计检验。这些检验结果（数据分析）有助于回答这些研究问题。分析做得越好，得到的结论就越扎实。
　　虽然不同的定量研究者可能对同一个问题感兴趣’并运用相同的研究工具，但这并不意味着他们一定会使用相同的分析策略。有些研究者的研究路径非常形式化，先设计具体的假设和测量工具，然后审慎地运用所选择的检验。其他一些研究路径则没那么形式化，研究者对想法和数据进行自由探索，在寻找“正确”模型的过程中使用不同的测算。优秀的研究者知晓这两种策略的优缺点，知道何时运用形式化的程式，何时需要去探索发现。判断必须最终来自对统计结果的恰当解释，尤其是当这些结果来自非实验的社会研究时，而这正是本书所关注的。
　　毫无疑问，一位证明自己掌握了技术的研究者会在当今的学术界占上风。本书的目的是让初出茅庐的社会研究者具备一定的能力来为手头的问题选择恰当的统计检验工具。第2章论及初始的数据搜集，并提供了一个数据，本书将使用这个数据来说明各种分析技术。第3章介绍一元统计，即一次描述一个变量。第4章讨论相关测量，分析两个变量之间的关系。第5章探讨两个变量间关系的统计显著性问题。第6章关注简单回归，即一个因变量只受一个自变量影响。第7章阐述多元回归，即一个因变量受多个白变量影响。第8章进行总结，并给出一些分析建议。
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前言/序言

　　2003年，我赴港工作，在香港科技大学社会科学部教授研究生的两门核心定量方法课程。香港科技大学社会科学部自创建以来，非常重视社会科学研究方法论的训练。我开设的第一门课“社会科学里的统计学”为所有研究型硕士生和博士生的必修课，而第二门课“社会科学中的定量分析”为博士生的必修课（事实上，大部分硕士生在修完第一门课后都会继续选修第二门课）。我在讲授这两门课的时候，根据社会科学研究生的数理基础比较薄弱的特点，尽量避免复杂的数学公式推导，而用具体的例子，结合语言和图形，帮助学生理解统计的基本概念和模型。课程的重点放在如何应用定量分析模型研究社会实际问题上，即社会研究者主要为定量统计方法的“消费者”而非“生产者”。作为“消费者”，学完这些课程后，我们一方面能够读懂、欣赏和评价别人在同行评议的刊物上发表的定量研究的文章；另一方面，也能在自己的研究中运用这些成熟的方法论技术。
　　上述两门课的内容，尽管在线性回归模型的内容上有少量重复，但各有侧重。“社会科学里的统计学”从介绍最基本的社会研究方法论和统计学原理开始，到多元线性回归模型结束，内容涵盖了描述性统计的基本方法、统计推论的原理、假设检验、列联表分析、方差和协方差分析、简单线性回归模型、多元线性回归模型，以及线性回归模型的假设和模型诊断。“社会科学中的定量分析”则介绍在经典线性回归模型的假设不成立的情况下的一些模型和方法，将重点放在因变量为定类数据的分析模型上，包括两分类的logistic回归模型、多分类logistic回归模型、定序logistic回归模型、条件lo一gistic回归模型、多维列联表的对数线性和对数乘积模型、有关删节数据的模型、纵贯数据的分析模型，包括追踪研究和事件史的分析方法。这些模型在社会科学研究中有着更加广泛的应用。
　　修读过这些课程的香港科技大学的研究生，一直鼓励和支持我将两门课的讲稿结集出版，并帮助我将原来的英文课程讲稿译成了中文。但是，由于种种原因，这两本书拖了多年还没有完成。世界著名的出版社SAGE的“定量社会科学研究”丛书闻名遐迩，每本书都写得通俗易懂，与我的教学理念是相通的。当格致出版社向我提出从这套丛书中精选一批翻译，以飨中文读者时，我非常支持这个想法，因为这从某种程度上弥补丁我的教科书未能出版的遗憾。
　　翻译是一件吃力不讨好的事。不但要有对中英文两种语言的精准把握能力，还要有对实质内容有较深的理解能力，而这套丛书涵盖的又恰恰是社会科学中技术性非常强的内容，只有语言能力是远远不能胜任的。在短短的一年时间里，我们组织了来自中国内地及香港、台湾地区的二十几位研究生参与了这项工程，他们当时大部分是香港科技大学的硕士和博士研究生，受过严格的社会科学统计方法的训练，也有来自美国等地对定量研究感兴趣的博士研究生。他们是香港科技大学社会科学部博士研究生蒋勤、李骏、盛智明、叶华、张卓妮、郑冰岛，硕士研究生贺光烨、李兰、林毓玲、肖东亮、辛济云、於嘉、余珊珊，应用社会经济研究中心研究员李俊秀；香港大学教育学院博士研究生洪岩璧；北京大学社会学系博士研究生李丁、赵亮员；中国人民大学人口学系讲师巫锡炜；中国台湾“中央”研究院社会学所助理研究员林宗弘；南京师范大学心理学系副教授陈陈；美国北卡罗来纳大学教堂山分校社会学系博士候选人姜念涛；美国加州大学洛杉矶分校社会学系博士研究生宋曦；哈佛大学社会学系博士研究生郭茂灿和周韵。
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《数据洞察：从统计学到机器学习的实践指南》 内容简介： 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、理解世界、塑造未来的关键力量。然而，海量数据的价值并非唾手可得，它蕴藏在杂乱的数字和复杂的模式之中，需要我们运用科学的方法和精密的工具去发掘。《数据洞察：从统计学到机器学习的实践指南》正是为助力您掌握这门“数据语言”而精心打造。本书并非一篇抽象的理论梳理，而是一次深入实际、贯穿始终的探索之旅，旨在帮助读者从零开始，逐步构建起坚实的数据分析能力，最终能够独立地运用数据解决现实世界中的复杂问题。 本书的首要目标是建立读者对数据分析基本概念和方法论的深刻理解。我们将从数据的基础出发，详细阐述不同类型数据的特征、获取途径、以及数据预处理的重要性。这包括了对结构化数据、非结构化数据、半结构化数据的辨析，以及数据质量对分析结果的决定性影响。我们会深入探讨数据清洗的常见挑战，例如缺失值处理、异常值识别与处理、重复数据删除等，并介绍多种实用的技术和算法，帮助读者有效地净化数据，为后续的分析打下坚实的基础。 随后，我们将聚焦于统计学的核心概念，这是数据分析的基石。本书将清晰地解释描述性统计的威力，包括均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数等统计量的计算与解读，以及如何通过直方图、箱线图、散点图等可视化手段直观地展示数据分布和特征。在此基础上，我们将深入探讨推断性统计的原理，包括概率论的基础知识、假设检验的逻辑与应用、置信区间的构建等。读者将学习如何从样本数据推断总体特征，如何判断统计发现的显著性，以及如何量化分析结果的不确定性。我们会结合具体的案例，演示如何运用这些统计工具来验证假设、发现趋势、并做出有依据的判断。 随着读者对统计学有了扎实的掌握，我们将自然而然地过渡到数据建模与可视化的进阶领域。本书将详细介绍回归分析，包括简单线性回归、多元线性回归的原理、模型构建、参数估计、假设检验以及模型评估。我们将讨论多项式回归、逻辑回归等非线性模型的应用场景，以及如何处理定性变量和多重共线性等常见问题。此外，我们还会深入探讨分类模型，如决策树、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等算法的原理与应用，以及如何评估分类模型的性能，例如准确率、召回率、F1分数、ROC曲线等。 为了让读者能够有效地沟通分析结果，数据可视化将贯穿全书的始终，并单独开辟章节进行深入讲解。我们不仅会介绍常用的图表类型，如折线图、柱状图、饼图、散点图、热力图等，更会强调“为什么”选择某种图表，以及如何设计清晰、准确、富有洞察力的可视化作品。本书将引导读者思考如何通过可视化来突出关键信息、揭示隐藏模式、并有效地向不同受众传达复杂的分析结论。我们将探讨交互式可视化的潜力，以及利用Python等工具库（如Matplotlib, Seaborn, Plotly）实现高级可视化技巧。 步入机器学习的殿堂，本书将以一种循序渐进的方式介绍机器学习的核心概念和主流算法。我们将区分监督学习、无监督学习和强化学习这三大范式，并重点讲解在实际应用中最受欢迎的算法。在监督学习方面，我们将详细介绍线性回归、逻辑回归的进阶应用，以及决策树、随机森林、梯度提升树（如XGBoost, LightGBM）等集成学习方法。我们将深入讲解支持向量机（SVM）的核技巧，以及如何处理非线性可分问题。在无监督学习方面，我们将重点介绍聚类算法，如K-Means、层次聚类、DBSCAN等，并演示它们在客户分群、异常检测等场景下的应用。此外，我们还会触及降维技术，如主成分分析（PCA）和t-SNE，以及它们在数据可视化和特征提取中的作用。 本书将强调模型评估与选择的重要性。对于回归模型，我们将讨论R平方、调整R平方、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）等评估指标。对于分类模型，我们将深入讲解混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线等。我们还将介绍交叉验证等模型泛化能力评估技术，帮助读者避免过拟合和欠拟合，并选择最优模型。 除了核心算法的介绍，本书还将引导读者掌握数据分析的完整流程，并分享在实践中至关重要的工程化思维。我们将从问题的定义、数据的收集与理解，到探索性数据分析（EDA）、特征工程、模型构建、模型评估、结果解释，直至最终的部署与迭代，全方位地解析数据分析项目的生命周期。我们将强调特征工程的艺术，包括特征选择、特征提取、特征构建等关键步骤，以及它们对模型性能的巨大影响。 本书致力于提供丰富的实战案例，涵盖金融、市场营销、医疗健康、社会科学等多个领域。每一个案例都将紧密结合理论知识，从真实场景出发，引导读者一步步完成数据分析的全过程。读者将有机会通过代码实践，亲身体验如何应用各种统计方法和机器学习算法解决实际问题，从而加深理解，提升技能。 我们还将介绍常用的数据分析工具和编程语言，如Python及其强大的生态系统（NumPy, Pandas, SciPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn等）。通过代码示例，读者将能够快速上手，将所学知识转化为实践能力。本书并非一本单纯的编程教程，而是将编程作为实现数据分析目标的强大手段。 《数据洞察：从统计学到机器学习的实践指南》适合所有希望系统性掌握数据分析技能的读者，包括但不限于： 初学者： 即使您没有编程或统计学背景，本书也能带领您建立起坚实的基础。 学生： 为您的学术研究或未来职业生涯打下坚实的数据分析基础。 职场人士： 提升您在工作中的数据驱动决策能力，无论您是数据分析师、市场专员、产品经理还是领域专家。 转行者： 为您进入数据科学、机器学习等热门领域提供系统的知识体系和实践指导。 本书的目标是帮助您培养一种“数据思维”，使您能够以批判性的眼光看待数据，善于从数据中发现规律、洞察趋势、并做出明智的决策。通过学习本书，您将不仅掌握一套分析工具，更能拥抱一种解决问题的新视角，在日益数据化的世界中乘风破浪。

评分☆☆☆☆☆

书中穿插的一些案例分析材料展现出了极强的时代气息和应用价值。这些例子并非那种陈旧的、脱离现实的教科书式模拟，而是似乎取材于当前正在发生的社会现象或行业热点。这使得读者在学习理论概念的同时，能清晰地看到这些理论工具是如何在现实世界中发挥作用的，极大地增强了知识的“落地性”。我特别留意到，作者在介绍方法论时，并没有简单地给出公式，而是详细剖析了应用这些工具时可能遇到的情境和潜在的陷阱，这种“实战经验”的分享，是任何纯理论书籍都无法替代的宝贵财富，让读者学到的不仅仅是“是什么”，更是“怎么做才有效”。

评分☆☆☆☆☆

从整体内容的组织逻辑来看，这本书体现了一种非常扎实的、循序渐进的教学设计理念。它似乎遵循着“由浅入深，由宏观到微观”的原则，每完成一个小节的讲解后，都会有一个自然而然的过渡，将读者引向下一个更深层次的知识点，很少出现跳跃性过大的情况。这种严密的内在结构，使得读者可以非常踏实地跟着作者的思路走，构建起一个完整的知识框架。我感觉作者在设计这个知识体系时，是站在一个真正想教会读者的角度去思考的，而不是仅仅罗列知识点。这种结构上的严谨性，是评估一本优秀教材的关键指标之一，而这本书在这方面做得非常出色。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图表设计简直是教科书级别的典范。清晰的图示是理解复杂概念的利器，而这本书在这方面做得非常到位。无论是流程图、概念模型还是数据分布的可视化呈现，都做到了信息密度适中且视觉效果直观。字体选择、行间距的把控，都体现了对长时间阅读舒适度的重视，长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳。此外，一些关键术语和定义被巧妙地以加粗、侧栏注释等方式突出显示，这在快速复习和巩固记忆时提供了极大的便利。总而言之，这本书在兼顾内容深度之余，对阅读体验的细节优化也做到了极致，给人一种专业出版物应有的精致感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格可谓是独树一帜，作者似乎有一种将复杂理论“翻译”成日常可理解叙述的天赋。不同于许多同类书籍那样堆砌晦涩的术语，这里的文字处理得非常流畅和人性化，读起来没有那种扑面而来的学术墙。比如，在阐述某个统计学原理时，作者会巧妙地引入一个生活中的类比，瞬间就打通了理解的障碍。这种行文方式极大地降低了初学者的入门门槛，让人在不知不觉中就吸收了知识的精髓。对于我这种非专业背景出身，但又渴望接触该领域知识的读者来说，这种深入浅出的叙述简直是福音，让人感觉学习过程不再是一种煎熬，而是一种持续探索的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面色调沉稳又不失现代感，封底的文字排版也十分讲究，看得出在书籍的物理呈现上是下足了功夫的。拿到手中，纸张的质感很棒，拿在手里沉甸甸的，很有分量感，这对于一本需要反复翻阅的参考书来说是极大的加分项。我尤其欣赏它在章节划分上的细致考量，目录结构清晰明了，能让人迅速找到所需信息，这一点对于需要快速查阅特定概念的读者来说至关重要。整个阅读体验，从触感到视觉，都传达出一种专业与严谨的态度，让人对书中的内容抱有很高的期待。虽然还没深入阅读，但仅从书籍的外在表现来看，它已经在我心中树立了一个高质量学术读物的形象，让人愿意花时间去细细品味。

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还行，就是有点贵。看中的是送货速度。

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送货很快，质量很好。

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好书,有帮助.好书,有帮助.

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第1节 相关

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好………………………………

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第3节 模型设定错误