戲說統計：文科生的量化方法 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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李連江著

圖書標籤:

統計學
量化研究
文科生
數據分析
方法論
科普
趣味統計
社會科學
研究方法
入門

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你會得到大驚喜!!

齣版社：中國政法大學齣版社

ISBN：9787562077909

版次：1

商品編碼：12204075

包裝：精裝

開本：32

齣版時間：2017-10-01

用紙：輕型紙

具體描述

産品特色

內容簡介

你嚮往量化方法，又好奇又喜歡，然而擔心數學基礎不厚

你畏懼計量分析，然而非學不可，希望找到便捷通達之路

那麼，這本書是為你量身打造的

它三無三有

無公式推導、無數學演算、無復雜圖錶

有邏輯思維、有哲理情趣、有典雅文采

瀏覽可得知識

參考能獲啓示

研讀會長智慧

作者簡介

李連江，1963年11月生於河北滄縣農村，自幼胸無大誌，以生存為偉業。有幸加入南開大學哲學係1978級，從此走上能走通的書籍之路。四十年來，讀書、譯書、教書、寫書，失去的是空虛和無聊，收獲的是充實與誌趣。對書感情之深，不言自明。近兩年重歸母語世界，倍感親切，2016年齣版瞭《不發錶就齣局》，2017年初在商務印書館齣版瞭譯作《人生智慧箴言》（叔本華著）。這本《戲說統計》既是二十年來思考量化方法的總結，也是作為求是講座教授交給浙江大學師生的一張答捲。

精彩書評

數學傢華羅庚有詩雲：“神奇化易是坦道，易化神奇不足提。”李連江教授用他獨到眼光、領悟和功力為學子們打造瞭這條入門社會統計學的“坦道”。“文科生”邊聽戲說邊學統計，一路上還可以品味哲理、智慧和人生趣味。何樂而不為耶？

——周雪光，斯坦福大學社會學係李國鼎講座教授

常年在美教授社會統計，我瞭解文科生對此課的抵觸和期待。《戲說統計》猶如Naked Statistics的姐妹篇，去公式，剖理念，講故事，究實質，深入淺齣，不乏妙趣，像枕旁小說，睡前開捲，開心入眠。

——邊燕傑，明尼蘇達大學社會學係教授，西安交通大學人文學院院長）

一本深入淺齣的好書！當下中國社會科學亟需的研究指南。

——唐文方，愛荷華大學政治學係教授

用語言哲學的功底、社會科學研究的體驗、哲學傢的智慧戲說統計，精彩！

——楊鳳崗，普度大學社會學係教授

奇書是好書，乃邏輯使然。奇書不隨俗套，能成書，足見作者的獨特功力和識見，因此是好書。

——李芝蘭，香港城市大學公共政策學係教授，香港持續發展研究中心總監

李老師這本書，對“文青”是福音。論文采，它比大多數散文隨筆好看；論意境，比大多數哲理小品高遠。書中比喻生動貼切、說理明白通透、建議務實可行。從今以後，文科生可以一頁一頁地品味，不知不覺中通曉統計分析。

——耿曙，浙江大學社會學係教授

李老師的著作，嚮來是處處機鋒。這本書名為《戲說統計》，其實是過謙瞭。從實用的角度來看，這是本深入淺齣的統計學參考書，可以破除文科生對統計學的迷信與恐懼；從形而上學的角度看，它其實是一部探究世界運行規律的哲學書，深藏見天地見眾生的智慧。

——詹晶，香港中文大學政府與公共行政學係副教授

趣味與哲理同在，實用和語美共存。

——鄧燕華，南京大學社會學院教授

《戲說統計》是李老師教學的精華，是一本讓“門外漢”可以在“正常”狀態下，“慢慢來”就能學會統計、讓自己感覺“很好”的奇書。

——高翔，浙江大學公共管理學院副教授

李教授以其深厚的哲學功底，對英語語言的精通，加之寶貴的教學經驗，娓娓道來，將量化方法講得簡潔、通俗、易懂、有趣，真是“及時雨”。

——車瑩，南京理工大學公共事務學院講師

李老師“三自發錶”的書籍片斷不僅加深瞭我對統計工具的理解，更對我的教學充滿啓迪。文科生麵對統計再無恐懼與壓力。

——陶鬱，西澳大利亞大學社會科學學院講師、中國研究項目負責人

這是一本讓智商符閤正態分布的普通文科生讀得懂、學得會、做得瞭研究的科學手冊；亦是一本讓生活在鍾形麯綫下的普羅大眾參得透、用得上、悟得到人生的哲學指南。——馬永強，吉林大學行政學院博士生

我學過一些專門統計學教材。李老師以風趣詼諧的口吻闡述統計學基本原理。

——楊端程，中國人民大學政治學係碩士生

精彩書摘

　　《戲說統計：文科生的量化方法》：
　　二、量化的對象是某些個體的某些屬性
　　社會科學關注的總體往往有數不清的個體，每個個體都有數不清的屬性。但是，社會科學實際分析的樣本隻有有限數量的個體，而且隻分析這些個體有限數量的屬性。選擇這些屬性的依據有兩個。其一，是否實質上相乾；其二，是否理論上相關。科學永遠研究變，不關心常。常項，必然實質上不相乾；變項，纔可能相乾。在變項中選擇時，是選擇可能理論上相關的變項。換言之，量化的直接對象是我們感興趣的總體中某些個體的某些屬性，區分“某些”與“其他”的標準有兩個，一是實質上相乾，二是理論上相關。相乾與相關的屬性屬於“某些”，不相乾與不相關的屬性屬於“其他”。
　　（一）變項與常項
　　量化永遠隻關注某些個體，隻測量某些個體的某些屬性。個體的屬性有無數個，量化研究隻測量變化的屬性，即變項，不測量恒常不變的屬性，即常項。為什麼不把所有屬性都記錄下來呢？原因很簡單，一不可能，二不必要。
　　無論是齣於利害，還是純粹齣於學問，我們都是關心變。雖然並非所有變化的屬性都值得測量，但社會科學研究測量的屬性一定是變項。要解釋為什麼一個屬性因人而異，自然不能以一個人人相同的屬性作為原因，常項不能解釋變項，就是這個意思。例如，同是中國人，有人個子高，有人個子矮。一群人的身高因人而異，原因肯定不是人人都是中國人。一個變項之變，未必能解釋另一個變項之變，但一個常項之不變，肯定不能解釋一個變項之變。這些話，聽起來像車軲轆話，其實是深刻然而又容易被忽視的道理，我們必須時常提醒自己。英國哲學傢奧斯丁說，通常情況下，我們需要的不是被告知，而是被提醒。方法論的主要作用就是提醒我們注意思維的漏洞與陷阱，有些陷阱是明顯的，比如用常項解釋變項，有些不那麼明顯。例如，同語反復是個思維漏洞，但並不明顯，我們在第五章討論共綫性時會細緻解釋。
　　關於常項與變項，還有一個提醒。常是相對的，變是絕對的。常是異常，無常是常。常往往是希望的目標，不是研究對象。希望常，是因為害怕變；提倡常，是因為現實中有不可阻擋的變。所以，“天不變，道亦不變”是個訴諸虛幻奢望的討好建議，不是基於事實研究的明智建言。話說迴來，因為變是常態，也因為變很難把握，所以保守是明智，求變是進取。大權在握，尤其要謹防輕率地亂變。老子雲：“治大國若烹小鮮。”對這句話，有個解讀是：大國像小魚，治理大國，不要亂攪和，否則就會把小魚做成魚醬。1957年的德國大選，競選連任的阿登納總理提齣的競選口號是“Keine Experimente！”（不要實驗！），就是德語版的“治大國若烹小鮮”。社會現象往往看似恒常，其實變動不居。一個現象是否成為興趣點，取決於預期。預期常，而見變，例如“返祖現象”，足以引起研究興趣；預期變，而見常，也足以引起研究興趣。預期有雙重基礎，一是對實然的認知，二是對應然的期待。在社會科學研究中，實然與應然經常被有意無意地混為一談。另外，“實然”與“應然”的含義，在同一個人的不同人生階段不斷變化。對於同一個社會現象，青年時認為“實然，但並非應然”；中年時認為“實然，管他是否應然”；老年時認為“實然即應然”。
　　在研究中，常與變總是相對的。在一個研究領域中是常項，到另一個領域中是變項。研究中國公民對政府的信任，不做跨國比較，那麼就不需要關心受訪人的國籍，受訪人都是中國公民，國籍在這項研究中是常項，不因人而異。如果做跨國比較，例如比較中國人與日本人對各自政府的信任，那麼國籍就是變項。
　　（二）實質上相乾與理論上相關
　　重復一句，量化的對象在雙重意義上是有限的。其一，量化的對象是研究對象的某些個體，不是所有個體；其二，量化的對象是研究對象的某些個體的某些屬性，不是所有屬性。每個總體都有數不清的個體，每個個體都有數不清的屬性，任何科學研究，都隻分析某些個體，隻看這些個體的某些屬性，不看其他屬性。我們關注哪些屬性，不關注哪些屬性，取決於我們的研究興趣和研究假設，後兩者的基礎是定性研究。含含糊糊地提倡“全麵認識”或“總體把握”，是忽悠人。例如，我們研究中國人，可是中國人有無數個屬性，究竟測量哪些屬性取決於我們的學科背景和研究課題。對醫學研究而言，中國人都是生物意義上的人，有無數個生物屬性。對社會科學而言，中國人都是社會科學意義上的人，有無數個社會屬性。泛泛地說研究中國人，可以做齣文學藝術作品，但不可能做齣社會科學研究。我自己做過一點農民研究，知道有些人喜歡自稱是“三農學者”，研究農業、農村、農民。我不是“三農學者”，也不相信任何人能成為真正的三農學者。三農中的任何一個“農”，都有無數個屬性，任何一個中國農民的個體，都有數不清的屬性，一個人窮盡一生精力也研究不明白。所以，關於農民的任何社會科學研究一定是隻關注該學科涵括的那些屬性，不可能關注農民的所有屬性。我做的一點農民研究，分析單位錶麵上看是“中國農民”。實際上，我所關心的僅僅是農民的政治態度和政治參與方式，是政治學意義上的農民。一個學者，如果聲稱自己能從總體上認識農民，反對從社會科學某個學科的角度研究農民的某些屬性，那就不是做社會科學研究。一般來說，以研究對象命名的學科，例如“人學”、“人纔學”、“信訪學”，可能是哲學層麵的廣義學問，但不是社會科學。以研究對象命名某某學問，聲稱“跨學科”、“多學科”，如果是團隊研究，有明確分工，有各方麵專傢，還有能夠打通各學科的學術領袖，那是可信的。一個學者，號稱做“跨學科”、“多學科”研究，十有八九是做萬金油學問。原因很簡單，除非是超天纔，一個人根本沒有足夠的時間、能力、智慧做跨學科、多學科的綜閤學問，這是現代社會科學的現實，不以個人意誌和奢望為轉移。
　　……

《文科生的量化思維：從零開始的統計學指南》內容簡介在信息爆炸的時代，數據無處不在，理解和運用數據已成為各行各業不可或缺的能力。然而，對於許多文科生而言，統計學往往是充滿數學公式和抽象概念的“天書”，望而卻步。本書正是為打破這一藩籬而生，旨在為文科生提供一套循序漸進、通俗易懂的統計學入門指南，幫助他們掌握量化思維，提升數據分析能力，從而更好地理解世界、解決問題，並在學術研究和職業生涯中脫穎而齣。本書不拘泥於枯燥的理論推導，而是從文科生熟悉的語境齣發，選取貼近生活、社會和人文研究的案例，將統計學的核心概念以一種更具啓發性和實踐性的方式呈現。我們相信，統計學並非隻有理工科的專屬，其背後蘊含的嚴謹邏輯和洞察力，同樣能為文科領域的探索提供強大的支持。核心理念：量化思維，洞察本質本書的核心在於培養一種“量化思維”。量化思維並非要求你成為一個數學傢，而是要學會如何用數據的語言來描述現象、分析問題、驗證假設。它是一種將模糊的感知轉化為清晰的度量，將零散的信息整閤成有意義的見解的能力。通過學習統計學，文科生可以學會：精確地描述與概括：如何運用均值、中位數、眾數、標準差等描述性統計量，準確地描繪數據的分布特徵，避免主觀臆斷。識彆變量之間的關係：如何通過相關性分析、迴歸分析等方法，探究不同因素之間的聯係，例如研究教育水平與收入的關係，或者社交媒體使用頻率與幸福感之間的關聯。做齣明智的決策與推斷：如何利用抽樣調查、假設檢驗等推斷統計方法，在不掌握全部信息的情況下，對總體做齣閤理的推測，並評估其不確定性。批判性地評估信息：如何辨彆數據中的誤導信息，理解統計陷阱，從而成為一個更具批判性的信息消費者。適用對象：本書麵嚮所有對數據分析感興趣的文科生，包括但不限於：人文社科專業學生：曆史學、文學、哲學、社會學、心理學、政治學、經濟學（側重微觀和應用）、新聞傳播學、教育學等專業的學生，希望在論文寫作、研究項目、畢業設計中引入定量分析方法。對社會現象有探索欲的讀者：任何希望更深入理解社會趨勢、文化現象、個體行為背後數據支撐的讀者。希望提升職業競爭力的職場人士：尤其是在市場研究、用戶體驗、品牌分析、政策研究、非營利組織工作等領域，數據分析能力已成為一項重要優勢。對“數據素養”有初步需求的初學者：即使沒有統計學基礎，也能通過本書建立起對統計學基本概念的理解。本書內容亮點： 1. 從“為什麼”到“怎麼做”：每一章都從一個讀者可能遇到的實際問題齣發，例如“為什麼有的人收入更高？”，“社交媒體真的影響瞭我們的情緒嗎？”。然後，引齣相關的統計學概念，並詳細講解如何運用這些概念來迴答問題。 2. 案例驅動，情境化學習：大量選取來自文科領域的真實案例，例如：文學研究：分析小說中高頻詞匯齣現的規律，研究不同作者的語言風格差異。曆史研究：利用曆史數據分析某個時期的人口變遷、經濟發展趨勢，或者特定事件的影響範圍。社會學研究：探討社會流動性、城市化進程、傢庭結構變化等議題中的量化證據。心理學研究：分析問捲調查數據，探究人格特質與行為模式的關係，或者療法效果的評估。傳播學研究：分析新聞報道的傳播效果，研究社交媒體用戶的情感傾嚮，預測信息傳播的模式。教育學研究：評估教學方法的效果，分析學生學業成績的影響因素。 3. 直觀的圖錶與可視化：統計學離不開圖錶。本書將著重講解如何利用直方圖、散點圖、箱綫圖、餅圖等多種圖錶形式，直觀地呈現數據特徵，幫助讀者快速理解數據的含義，並學會自己製作和解讀圖錶。 4. 軟件應用指導（可選，以非代碼為核心）：本書將介紹如何在常用的數據分析工具（如Excel、SPSS，或者更易於上手的在綫可視化工具）中實現統計分析，強調操作步驟和結果解讀，而非復雜的編程語言。目標是讓讀者能夠“用起來”，而不是被軟件本身的技術細節所睏擾。 5. “文科生專屬”的解讀視角：在講解統計概念時，我們會特彆強調這些概念如何與文科研究的邏輯相契閤。例如，在講解假設檢驗時，我們會將其類比為曆史學傢在分析史料時，如何提齣一個初步的論點（零假設），然後尋找證據來支持或反駁它。 6. 規避“數學恐嚇”：本書將盡可能地使用通俗的語言解釋統計概念，避免復雜的數學公式推導，而是側重於概念的內涵、適用場景以及結果的意義。即使涉及公式，也會提供清晰的解釋和實際應用。 7. 能力進階，學以緻用：每一章的結尾都設置有思考題和實踐練習，鼓勵讀者將所學知識應用到自己的研究或感興趣的領域。從簡單的數據整理、描述性分析，到初步的推斷和關係探究，逐步提升讀者的量化分析能力。本書章節概覽（部分）：第一章：告彆模糊：為什麼文科生也需要量化思維？數據時代的挑戰與機遇。量化思維的定義與文科研究的結閤點。本書的學習路徑與預期收獲。第二章：數據從何而來？認識你的“原材料” 數據的類型：定量數據與定性數據，連續變量與離散變量。變量的尺度：名義、順序、間隔、比例。數據的收集方法：調查、實驗、二手數據。抽樣調查的基本原理與常見偏差。第三章：讓數據“說話”：描述性統計的藝術集中趨勢：均值、中位數、眾數，選擇哪個最閤適？離散程度：方差、標準差、極差，數據有多“分散”？數據分布的形態：偏度與峰度，理解數據的“長相”。如何用圖錶展現數據：直方圖、餅圖、條形圖的應用。第四章：看見變量間的“愛恨情仇”：相關性分析入門什麼是相關性？正相關、負相關與無相關。散點圖的繪製與解讀。皮爾遜相關係數：度量綫性關係的強度。相關性不等於因果性：警惕“相關性陷阱”。第五章：預測與解釋：迴歸分析的初步探索一元綫性迴歸：用一條直綫“解釋”一個變量。迴歸方程的含義與應用。迴歸係數的解讀。模型擬閤優度：R²的意義。第六章：從樣本到總體：推斷統計的奧秘為什麼需要推斷？抽樣的局限性。概率與概率分布：理解隨機性。置信區間：估計總體的可能範圍。假設檢驗的基本邏輯：提齣問題，收集證據，做齣判斷。第七章：比較差異：T檢驗與方差分析 T檢驗：比較兩組數據的均值是否存在顯著差異。方差分析（ANOVA）：比較多組數據的均值。理解P值與統計顯著性。第八章：定性數據的量化：卡方檢驗與分類數據分析卡方檢驗：分析兩個分類變量之間是否存在關聯。應用場景：研究不同群體在某個選項上的選擇差異。第九章：數據分析的“避坑指南”：常見的統計誤用與謬誤如何識彆統計中的欺騙與誤導。數據可視化中的陷阱。幸存者偏差、選擇偏差等。第十章：綜閤應用：將統計學融入你的研究從研究問題齣發，選擇閤適的統計方法。案例分析：整閤所學知識解決復雜問題。如何撰寫包含量化分析的學術報告。本書的承諾：本書的目標不是讓你成為一個統計專傢，而是讓你成為一個“會用統計學”的文科生。我們承諾：清晰易懂：用最少的專業術語，最直白的語言解釋概念。實用導嚮：強調知識的實際應用，讓你學有所用。啓發思維：培養你用量化方式思考問題、分析現象的能力。循序漸進：從基礎到進階，讓你逐步建立信心。 “戲說統計”的初衷，是希望打破統計學與文科生之間的隔閡，讓統計學不再神秘、不再遙遠。本書將帶領你進入一個全新的視角，用數據的力量去解讀你所處的復雜世界。無論你是要撰寫一篇需要數據支持的論文，還是希望在職業生涯中獲得更強的競爭力，亦或是僅僅對用科學的方式理解世界充滿好奇，《文科生的量化思維》都將是你寶貴的第一步。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，這本書的語言風格相當接地氣，一點也不像那種高高在上的學術著作。作者在行文中穿插瞭一些非常幽默的觀察，使得原本嚴肅的統計學主題變得妙趣橫生。他善於運用類比，比如將“迴歸分析”比作在眾多雜亂的點中尋找一條最能代錶整體趨勢的直綫，這個比喻一下子就抓住瞭重點。更難能可貴的是，他似乎非常注重培養讀者的批判性思維，而不是單純的知識灌輸。每當介紹一個工具或方法時，他總會提醒我們這個方法的局限性在哪裏，什麼樣的情境下應該謹慎使用。這種亦師亦友的寫作態度，讓閱讀體驗非常舒適，絲毫沒有被強迫灌輸知識的壓力感。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排也體現瞭作者的匠心獨到。它並不是按照傳統教科書那種“先理論後應用”的死闆模式來編排。相反，它更像是圍繞著幾個核心的“問題意識”來展開的。每一個章節的引入都始於一個非常貼近現實的睏惑，然後作者纔引導我們使用統計學的工具去拆解這個問題。這種“問題驅動”的學習路徑，極大地激發瞭我解決問題的欲望。我發現自己不再是孤立地學習知識點，而是真正理解瞭這些量化工具在解決實際問題時扮演的關鍵角色。尤其是對於時間序列和假設檢驗的講解，它們被巧妙地融入到對曆史現象或社會熱點事件的分析中，閱讀起來邏輯清晰，一氣嗬成，讓人拍案叫絕。

評分☆☆☆☆☆

這本書的視角真是太獨特瞭！我原本以為統計學這玩意兒就是和復雜的公式、枯燥的數字打交道，讀起來肯定像啃石頭一樣費勁。但作者的敘述方式完全顛覆瞭我的認知。他沒有直接拋齣一堆理論，而是像講故事一樣，把統計學的核心思想娓娓道來。我印象最深的是他對“因果關係”的闡述，他沒有陷入學術的泥潭，而是用生活中的小例子，比如雨天撐傘和感冒之間的關係，清晰地解釋瞭相關性和因果性的區彆。這種講解方式讓一個對數學望而生畏的文科生也能輕鬆理解其中的精髓。閱讀過程中，我甚至産生瞭一種錯覺，仿佛不是在學習一門“硬”學科，而是在和一位睿智的長者探討世界的運作規律。那種抽絲剝繭、層層遞進的講解，讓人忍不住一口氣讀完，並且對後續的內容充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

這本書最大的亮點在於它真的把統計學的“人情味”給挖掘齣來瞭。作者似乎非常理解文科生在麵對量化工具時的那種天然隔閡感，所以他一直在努力搭建一座橋梁。他不是在教我們如何使用某個特定的軟件，而是在教我們如何用一種更“理性”的思維去看待信息。比如，書中對“抽樣誤差”的解釋，沒有使用任何令人頭暈的數學推導，而是通過描述一次街頭民意調查的場景，讓我們直觀地感受到樣本選擇對結論的巨大影響。這種代入感極強的故事敘述，讓抽象的概念變得觸手可及。讀完之後，我發現自己看待新聞報道、市場調研報告時，眼光都變得挑剔和審慎瞭許多，不再輕易相信那些浮於錶麵的數據結論，這對我日後的學習和工作都是一筆寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

坦率地說，我對市麵上很多試圖“通俗化”的量化書籍感到失望，它們要麼過於簡化而失去瞭深度，要麼在通俗和嚴謹之間搖擺不定。然而，這本書似乎找到瞭一個完美的平衡點。它在保持嚴謹性的同時，成功地避免瞭專業術語的堆砌。我尤其欣賞作者在處理數據倫理和統計報告的規範性時所展現齣的責任感。他不僅僅是教我們“怎麼做”，更是在引導我們思考“應不應該做”以及“如何更負責任地呈現結果”。這對於我們這些未來可能需要進行數據解讀和決策的文科生來說，是比任何公式都更重要的素養。這本書真正做到瞭，讓量化思維成為我們思考世界的強大輔助工具，而不是束縛我們的枷鎖。

評分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好好好好好好

評分☆☆☆☆☆

對於文科生最頭疼的量化研究的入門讀物

評分☆☆☆☆☆

很不錯的書，統一采購的，統計學

評分☆☆☆☆☆

這本書通俗易懂，對於文科生來說是個福音。

評分☆☆☆☆☆

書不錯，物流也很快，非常贊。相信京東，強?

評分☆☆☆☆☆

趣味，專業，大實話，名副其實的教材，買不瞭吃虧，買不瞭上當！