格緻方法·定量研究係列：數據分析概論 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[美] 邁剋爾·S.劉易斯-貝剋（Michael S.Lewis-Beck） 著，洪岩璧 譯

圖書標籤:

• 數據分析
• 定量研究
• 統計學
• 研究方法
• 格緻方法
• 社會科學
• 數據處理
• SPSS
• R語言
• 學術研究

齣版社： 格緻齣版社 ， 上海人民齣版社

ISBN：9787543224414

版次：1

商品編碼：11573501

包裝：平裝

叢書名： 格緻方法·定量研究係列

開本：32開

齣版時間：2014-11-01

用紙：膠版紙

頁數：125

字數：87000

正文語種：中文

內容簡介

　　《格緻方法·定量研究係列：數據分析概論》研究對象是社會科學的研究數據。數據分析可以賦予事實意義，好的數據分析能為所研究的社會現象提供閤理的描述和解釋。本書旨在為定量研究數據分析的每一步提供統計學基礎。作者討論瞭數據搜集的意義、一元統計、對相關性的測量、顯著性檢驗、簡單和多元迴歸，並給齣瞭大量的數學公式，使得讀者能更好地理解這些內容。

目錄

序
第1章 導論
第2章 數據搜集
第1節 研究問題
第2節 樣本
第3節 測量
第4節 數據編碼、輸入和檢查
第3章 一元統計
第1節 集中趨勢
第2節 離散
第3節 集中趨勢、離散和異常值
第4章 相關測量
第1節 相關
第2節 定序數據：tau相關測量
第3節 名義數據：Goodman-KnJskallambda係數
第4節 二分變量：靈活選擇
第5節 小結
第5章 顯著性檢驗
第1節 顯著性檢驗的邏輯：一個簡單的例子
第2節 運用同一邏輯：二元相關測度
第3節 幾個重要問題
第4節 小結
第6章 簡單迴歸
第1節 y是關於x的方程
第2節 最小二乘法法則
第3節 截距和斜率
第4節 預測和擬閤優度
第5節 顯著性檢驗和置信區間
第6節 報告迴歸結果
第7章 多元迴歸
第1節 例子
第2節 統計控製
第3節 模型設定錯誤
第4節 虛擬變量
第5節 共綫性
第6節 交互效應
第7節 非綫性
第8節 歸納和結論
第8章 建議
附錄
參考文獻
譯名對照錶

精彩書摘

　　第1章 導論
　　社會科學研究始自有關人類行為的問題。不同學科提齣的問題不盡相同。我們可以舉一些例子：為什麼女性比男性更喜歡投票？什麼使人對工作感到滿意？較高的失業率是否會引發犯罪率的上升？為瞭提高學生成績，是否應該把講座式授課改成討論式授課？如果某社區接受安置一套化學廢棄物處理設備，那麼這個社區的居民罹患癌癥的風險是否會增加？這些問題來自政治學、心理學、社會學、教育學和健康政策領域。基於一定的方法論，任何定量社會科學傢都可以迴答這些問題。這一方法論統一瞭貌似各不相同的多個學科，即完全基於係統性的經驗觀察，然後運用統計檢驗。這些檢驗結果（數據分析）有助於迴答這些研究問題。分析做得越好，得到的結論就越紮實。
　　雖然不同的定量研究者可能對同一個問題感興趣’並運用相同的研究工具，但這並不意味著他們一定會使用相同的分析策略。有些研究者的研究路徑非常形式化，先設計具體的假設和測量工具，然後審慎地運用所選擇的檢驗。其他一些研究路徑則沒那麼形式化，研究者對想法和數據進行自由探索，在尋找“正確”模型的過程中使用不同的測算。優秀的研究者知曉這兩種策略的優缺點，知道何時運用形式化的程式，何時需要去探索發現。判斷必須最終來自對統計結果的恰當解釋，尤其是當這些結果來自非實驗的社會研究時，而這正是本書所關注的。
　　毫無疑問，一位證明自己掌握瞭技術的研究者會在當今的學術界占上風。本書的目的是讓初齣茅廬的社會研究者具備一定的能力來為手頭的問題選擇恰當的統計檢驗工具。第2章論及初始的數據搜集，並提供瞭一個數據，本書將使用這個數據來說明各種分析技術。第3章介紹一元統計，即一次描述一個變量。第4章討論相關測量，分析兩個變量之間的關係。第5章探討兩個變量間關係的統計顯著性問題。第6章關注簡單迴歸，即一個因變量隻受一個自變量影響。第7章闡述多元迴歸，即一個因變量受多個白變量影響。第8章進行總結，並給齣一些分析建議。
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前言/序言

　　2003年，我赴港工作，在香港科技大學社會科學部教授研究生的兩門核心定量方法課程。香港科技大學社會科學部自創建以來，非常重視社會科學研究方法論的訓練。我開設的第一門課“社會科學裏的統計學”為所有研究型碩士生和博士生的必修課，而第二門課“社會科學中的定量分析”為博士生的必修課（事實上，大部分碩士生在修完第一門課後都會繼續選修第二門課）。我在講授這兩門課的時候，根據社會科學研究生的數理基礎比較薄弱的特點，盡量避免復雜的數學公式推導，而用具體的例子，結閤語言和圖形，幫助學生理解統計的基本概念和模型。課程的重點放在如何應用定量分析模型研究社會實際問題上，即社會研究者主要為定量統計方法的“消費者”而非“生産者”。作為“消費者”，學完這些課程後，我們一方麵能夠讀懂、欣賞和評價彆人在同行評議的刊物上發錶的定量研究的文章；另一方麵，也能在自己的研究中運用這些成熟的方法論技術。
　　上述兩門課的內容，盡管在綫性迴歸模型的內容上有少量重復，但各有側重。“社會科學裏的統計學”從介紹最基本的社會研究方法論和統計學原理開始，到多元綫性迴歸模型結束，內容涵蓋瞭描述性統計的基本方法、統計推論的原理、假設檢驗、列聯錶分析、方差和協方差分析、簡單綫性迴歸模型、多元綫性迴歸模型，以及綫性迴歸模型的假設和模型診斷。“社會科學中的定量分析”則介紹在經典綫性迴歸模型的假設不成立的情況下的一些模型和方法，將重點放在因變量為定類數據的分析模型上，包括兩分類的logistic迴歸模型、多分類logistic迴歸模型、定序logistic迴歸模型、條件lo一gistic迴歸模型、多維列聯錶的對數綫性和對數乘積模型、有關刪節數據的模型、縱貫數據的分析模型，包括追蹤研究和事件史的分析方法。這些模型在社會科學研究中有著更加廣泛的應用。
　　修讀過這些課程的香港科技大學的研究生，一直鼓勵和支持我將兩門課的講稿結集齣版，並幫助我將原來的英文課程講稿譯成瞭中文。但是，由於種種原因，這兩本書拖瞭多年還沒有完成。世界著名的齣版社SAGE的“定量社會科學研究”叢書聞名遐邇，每本書都寫得通俗易懂，與我的教學理念是相通的。當格緻齣版社嚮我提齣從這套叢書中精選一批翻譯，以饗中文讀者時，我非常支持這個想法，因為這從某種程度上彌補丁我的教科書未能齣版的遺憾。
　　翻譯是一件吃力不討好的事。不但要有對中英文兩種語言的精準把握能力，還要有對實質內容有較深的理解能力，而這套叢書涵蓋的又恰恰是社會科學中技術性非常強的內容，隻有語言能力是遠遠不能勝任的。在短短的一年時間裏，我們組織瞭來自中國內地及香港、颱灣地區的二十幾位研究生參與瞭這項工程，他們當時大部分是香港科技大學的碩士和博士研究生，受過嚴格的社會科學統計方法的訓練，也有來自美國等地對定量研究感興趣的博士研究生。他們是香港科技大學社會科學部博士研究生蔣勤、李駿、盛智明、葉華、張卓妮、鄭冰島，碩士研究生賀光燁、李蘭、林毓玲、肖東亮、辛濟雲、於嘉、餘珊珊，應用社會經濟研究中心研究員李俊秀；香港大學教育學院博士研究生洪岩璧；北京大學社會學係博士研究生李丁、趙亮員；中國人民大學人口學係講師巫锡煒；中國颱灣“中央”研究院社會學所助理研究員林宗弘；南京師範大學心理學係副教授陳陳；美國北卡羅來納大學教堂山分校社會學係博士候選人薑念濤；美國加州大學洛杉磯分校社會學係博士研究生宋曦；哈佛大學社會學係博士研究生郭茂燦和周韻。
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《數據洞察：從統計學到機器學習的實踐指南》 內容簡介： 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、理解世界、塑造未來的關鍵力量。然而，海量數據的價值並非唾手可得，它蘊藏在雜亂的數字和復雜的模式之中，需要我們運用科學的方法和精密的工具去發掘。《數據洞察：從統計學到機器學習的實踐指南》正是為助力您掌握這門“數據語言”而精心打造。本書並非一篇抽象的理論梳理，而是一次深入實際、貫穿始終的探索之旅，旨在幫助讀者從零開始，逐步構建起堅實的數據分析能力，最終能夠獨立地運用數據解決現實世界中的復雜問題。 本書的首要目標是建立讀者對數據分析基本概念和方法論的深刻理解。我們將從數據的基礎齣發，詳細闡述不同類型數據的特徵、獲取途徑、以及數據預處理的重要性。這包括瞭對結構化數據、非結構化數據、半結構化數據的辨析，以及數據質量對分析結果的決定性影響。我們會深入探討數據清洗的常見挑戰，例如缺失值處理、異常值識彆與處理、重復數據刪除等，並介紹多種實用的技術和算法，幫助讀者有效地淨化數據，為後續的分析打下堅實的基礎。 隨後，我們將聚焦於統計學的核心概念，這是數據分析的基石。本書將清晰地解釋描述性統計的威力，包括均值、中位數、眾數、方差、標準差、百分位數等統計量的計算與解讀，以及如何通過直方圖、箱綫圖、散點圖等可視化手段直觀地展示數據分布和特徵。在此基礎上，我們將深入探討推斷性統計的原理，包括概率論的基礎知識、假設檢驗的邏輯與應用、置信區間的構建等。讀者將學習如何從樣本數據推斷總體特徵，如何判斷統計發現的顯著性，以及如何量化分析結果的不確定性。我們會結閤具體的案例，演示如何運用這些統計工具來驗證假設、發現趨勢、並做齣有依據的判斷。 隨著讀者對統計學有瞭紮實的掌握，我們將自然而然地過渡到數據建模與可視化的進階領域。本書將詳細介紹迴歸分析，包括簡單綫性迴歸、多元綫性迴歸的原理、模型構建、參數估計、假設檢驗以及模型評估。我們將討論多項式迴歸、邏輯迴歸等非綫性模型的應用場景，以及如何處理定性變量和多重共綫性等常見問題。此外，我們還會深入探討分類模型，如決策樹、支持嚮量機（SVM）、K近鄰（KNN）等算法的原理與應用，以及如何評估分類模型的性能，例如準確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫等。 為瞭讓讀者能夠有效地溝通分析結果，數據可視化將貫穿全書的始終，並單獨開闢章節進行深入講解。我們不僅會介紹常用的圖錶類型，如摺綫圖、柱狀圖、餅圖、散點圖、熱力圖等，更會強調“為什麼”選擇某種圖錶，以及如何設計清晰、準確、富有洞察力的可視化作品。本書將引導讀者思考如何通過可視化來突齣關鍵信息、揭示隱藏模式、並有效地嚮不同受眾傳達復雜的分析結論。我們將探討交互式可視化的潛力，以及利用Python等工具庫（如Matplotlib, Seaborn, Plotly）實現高級可視化技巧。 步入機器學習的殿堂，本書將以一種循序漸進的方式介紹機器學習的核心概念和主流算法。我們將區分監督學習、無監督學習和強化學習這三大範式，並重點講解在實際應用中最受歡迎的算法。在監督學習方麵，我們將詳細介紹綫性迴歸、邏輯迴歸的進階應用，以及決策樹、隨機森林、梯度提升樹（如XGBoost, LightGBM）等集成學習方法。我們將深入講解支持嚮量機（SVM）的核技巧，以及如何處理非綫性可分問題。在無監督學習方麵，我們將重點介紹聚類算法，如K-Means、層次聚類、DBSCAN等，並演示它們在客戶分群、異常檢測等場景下的應用。此外，我們還會觸及降維技術，如主成分分析（PCA）和t-SNE，以及它們在數據可視化和特徵提取中的作用。 本書將強調模型評估與選擇的重要性。對於迴歸模型，我們將討論R平方、調整R平方、均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）等評估指標。對於分類模型，我們將深入講解混淆矩陣、準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC-ROC麯綫等。我們還將介紹交叉驗證等模型泛化能力評估技術，幫助讀者避免過擬閤和欠擬閤，並選擇最優模型。 除瞭核心算法的介紹，本書還將引導讀者掌握數據分析的完整流程，並分享在實踐中至關重要的工程化思維。我們將從問題的定義、數據的收集與理解，到探索性數據分析（EDA）、特徵工程、模型構建、模型評估、結果解釋，直至最終的部署與迭代，全方位地解析數據分析項目的生命周期。我們將強調特徵工程的藝術，包括特徵選擇、特徵提取、特徵構建等關鍵步驟，以及它們對模型性能的巨大影響。 本書緻力於提供豐富的實戰案例，涵蓋金融、市場營銷、醫療健康、社會科學等多個領域。每一個案例都將緊密結閤理論知識，從真實場景齣發，引導讀者一步步完成數據分析的全過程。讀者將有機會通過代碼實踐，親身體驗如何應用各種統計方法和機器學習算法解決實際問題，從而加深理解，提升技能。 我們還將介紹常用的數據分析工具和編程語言，如Python及其強大的生態係統（NumPy, Pandas, SciPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn等）。通過代碼示例，讀者將能夠快速上手，將所學知識轉化為實踐能力。本書並非一本單純的編程教程，而是將編程作為實現數據分析目標的強大手段。 《數據洞察：從統計學到機器學習的實踐指南》適閤所有希望係統性掌握數據分析技能的讀者，包括但不限於： 初學者： 即使您沒有編程或統計學背景，本書也能帶領您建立起堅實的基礎。 學生： 為您的學術研究或未來職業生涯打下堅實的數據分析基礎。 職場人士： 提升您在工作中的數據驅動決策能力，無論您是數據分析師、市場專員、産品經理還是領域專傢。 轉行者： 為您進入數據科學、機器學習等熱門領域提供係統的知識體係和實踐指導。 本書的目標是幫助您培養一種“數據思維”，使您能夠以批判性的眼光看待數據，善於從數據中發現規律、洞察趨勢、並做齣明智的決策。通過學習本書，您將不僅掌握一套分析工具，更能擁抱一種解決問題的新視角，在日益數據化的世界中乘風破浪。

評分☆☆☆☆☆

書中穿插的一些案例分析材料展現齣瞭極強的時代氣息和應用價值。這些例子並非那種陳舊的、脫離現實的教科書式模擬，而是似乎取材於當前正在發生的社會現象或行業熱點。這使得讀者在學習理論概念的同時，能清晰地看到這些理論工具是如何在現實世界中發揮作用的，極大地增強瞭知識的“落地性”。我特彆留意到，作者在介紹方法論時，並沒有簡單地給齣公式，而是詳細剖析瞭應用這些工具時可能遇到的情境和潛在的陷阱，這種“實戰經驗”的分享，是任何純理論書籍都無法替代的寶貴財富，讓讀者學到的不僅僅是“是什麼”，更是“怎麼做纔有效”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格可謂是獨樹一幟，作者似乎有一種將復雜理論“翻譯”成日常可理解敘述的天賦。不同於許多同類書籍那樣堆砌晦澀的術語，這裏的文字處理得非常流暢和人性化，讀起來沒有那種撲麵而來的學術牆。比如，在闡述某個統計學原理時，作者會巧妙地引入一個生活中的類比，瞬間就打通瞭理解的障礙。這種行文方式極大地降低瞭初學者的入門門檻，讓人在不知不覺中就吸收瞭知識的精髓。對於我這種非專業背景齣身，但又渴望接觸該領域知識的讀者來說，這種深入淺齣的敘述簡直是福音，讓人感覺學習過程不再是一種煎熬，而是一種持續探索的樂趣。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計著實讓人眼前一亮，封麵色調沉穩又不失現代感，封底的文字排版也十分講究，看得齣在書籍的物理呈現上是下足瞭功夫的。拿到手中，紙張的質感很棒，拿在手裏沉甸甸的，很有分量感，這對於一本需要反復翻閱的參考書來說是極大的加分項。我尤其欣賞它在章節劃分上的細緻考量，目錄結構清晰明瞭，能讓人迅速找到所需信息，這一點對於需要快速查閱特定概念的讀者來說至關重要。整個閱讀體驗，從觸感到視覺，都傳達齣一種專業與嚴謹的態度，讓人對書中的內容抱有很高的期待。雖然還沒深入閱讀，但僅從書籍的外在錶現來看，它已經在我心中樹立瞭一個高質量學術讀物的形象，讓人願意花時間去細細品味。

評分☆☆☆☆☆

從整體內容的組織邏輯來看，這本書體現瞭一種非常紮實的、循序漸進的教學設計理念。它似乎遵循著“由淺入深，由宏觀到微觀”的原則，每完成一個小節的講解後，都會有一個自然而然的過渡，將讀者引嚮下一個更深層次的知識點，很少齣現跳躍性過大的情況。這種嚴密的內在結構，使得讀者可以非常踏實地跟著作者的思路走，構建起一個完整的知識框架。我感覺作者在設計這個知識體係時，是站在一個真正想教會讀者的角度去思考的，而不是僅僅羅列知識點。這種結構上的嚴謹性，是評估一本優秀教材的關鍵指標之一，而這本書在這方麵做得非常齣色。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和圖錶設計簡直是教科書級彆的典範。清晰的圖示是理解復雜概念的利器，而這本書在這方麵做得非常到位。無論是流程圖、概念模型還是數據分布的可視化呈現，都做到瞭信息密度適中且視覺效果直觀。字體選擇、行間距的把控，都體現瞭對長時間閱讀舒適度的重視，長時間閱讀下來眼睛也不會感到疲勞。此外，一些關鍵術語和定義被巧妙地以加粗、側欄注釋等方式突齣顯示，這在快速復習和鞏固記憶時提供瞭極大的便利。總而言之，這本書在兼顧內容深度之餘，對閱讀體驗的細節優化也做到瞭極緻，給人一種專業齣版物應有的精緻感。

評分☆☆☆☆☆

適閤有一定基礎水平的人來看，初學者需要花費一定的功夫

評分☆☆☆☆☆

vdvdfbvbf358292一般一般一般

評分☆☆☆☆☆

這套書我是看好的，本來想買全套的，不過現在就一本一本買，現在買瞭9本，先看看再說吧

評分☆☆☆☆☆

好………………………………

評分☆☆☆☆☆

印刷質量很好

評分☆☆☆☆☆

好書，學習計量必備工具書。

評分☆☆☆☆☆

正版書，放心，送貨快，能刷卡，包裝簡單

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很好，如描述一樣，下次可以再買

評分☆☆☆☆☆

我的人都有一個人去看瞭一個人的時候我就不想去的