量化研究方法的應用從純自然科學逐漸向社會科學的研究滲入,展示了社會科學研究進入「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了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。
具有交互作用的多因子方差分析法在社會科學研究中的應用性強,應用范圍廣泛,可運用於大型政策研究、新聞傳播學、人類行為學、心理學、社會動態的綜合分析、藥物實驗分析、醫學臨床分析等。
具有交互作用的多因子方差分析不僅用於考量多個自變量之間的顯著交互性,並且探討它們對多個因變量之間綜合相關性的影響,以及多個因變量之間的統計關聯。《交互性多維變量的量化研究方法》旨在幫助不具數學或統計背景的研究人員成功地將統計軟件結果按照規范格式寫成研究報告,並以近乎「填充」的方式較快地完成出色的研究論文。
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(1Fwo-wayFactorialANOVA)
1.1 實例背景
1.2 研究變量關系的圖示
1.3 研究問題
第2章 案例的數據與操作流程
2.1 輸入SPSS后的具體數據
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 顯著交互性續后分析的具體操作過程
4.2 對於重新組合后的「單體」變值的單因素方差分析的統計結果的解釋
4.3 克魯斯卡爾一華利斯檢驗法(KRLJSKAL-WALLIS)
4.4 蓋姆斯一霍威爾(Games-Htowell)「續后分析」的具體操作步驟
4.5 對於每對可能配對變量之間的t-檢驗
4.6 t檢驗的步驟與結果分析
第5章 分別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」的統計關系
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系
第6章 析因方差分析研究結果的總結
第二部分 兩維(2×3)交互性多變量研究方法與步驟
第1章 兩維多變項析因方差分析法(Two-way Factorial MANOVA)
1.1 實例背景
1.2 研究變量關系的圖示
1.3 研究問題
第2章 多變項析因分析案例的操作流程圖與數據清單
2.1 操作流程圖
2.2 輸人SPSS后的具體數據
第3章 多變項析因方差分析法的具體操作過程
3.1 分析多個因變量相關性的具體操作步驟
3.2 對於多因變量相關性的分析
3.3 SPSS對於多變項析因方差分析法的具體操作步驟
第4章 多變項析因方差分析法生成結果的討論
4.1 多變項析因方差分析的統計均值
4.2 對於多變項顯著交互性統計結果的解釋
第5章 對統計交互性進行多變項單因子方差分析
5.1 顯著交互性續后分析的具體操作過程
5.2 對於重新組合后的「單胞」變值的多變項單因素方差分析的統訓結果的解釋
5.3 對於重新組合后的「單胞」變值的多變項單因素方差分析的「參數估計檢驗」
第6章 分別對兩大主自變量各自進行多變項單因子方差分析
6.1 對第一個自變量進行多變項單因子方差分析的操作步驟
6.2 對第一個自變量進行多變項單因子方差分析生成結果的解釋
6.3 對第二個自變量進行多變項單因子方差分析的操作步驟
6.4 對第二個自變量進行多變項單因子方差分析生成結果的解釋
第7章 對於每個自變量和因變量的各自分析
7.1 第一個主自變量(不同群體樣本)與因變量「關注時間」的統計關系
7.2 第一個主自變量(不同群體樣本)與因變量「記憶存儲率」的統計關系
7.3 第二個主自變量(不同媒體內容)與因變量「關注時間」的統計關系
7.4 第二個主自變量(不同媒體內容)與因變量「記憶存儲率」的統計關系
第8章 多變項析因方差分析研究結果的總結
8.1 總結多變項析因總體交互性
8.2 用多變項單因素方差分析法對統計交互性進行分析的總結
第三部分 三維(2×3×3)交互性多變量案例、研究方法與步驟
第1章 2×3×3交互性多變量研究的背景、研究問題與方法
1.1 2×3×3交互性多自變量析因方差分析法實例
1.2 2×3×3ANOVA研究方法
第2章 對於2×3×3多維變量研究交互關系的探討
2.1 關於顯著總體交互性的總結
2.2 對於非顯著交互關系的總結
第3章 對於2×3×3案例主自變量進行差異分析的探討
3.1 對於不同大選年進行差異分析的總結
3.2 對於不同競選階段進行差異分析的總結
3.3 對於不同報刊進行差異分析的總結
3.4 對於續后分析的總結
3.5 總結統計交互性與主變量差異關系的英文原文
3.6 對於全文的討論
附錄一:第一部分的原始數據
附錄二:第一部分15對f-檢驗的運行結果
附錄三:第二部分原始數據
參考文獻
第1章 兩維析因方差分析法(1Fwo-wayFactorialANOVA)
1.1 實例背景
1.2 研究變量關系的圖示
1.3 研究問題
第2章 案例的數據與操作流程
2.1 輸入SPSS后的具體數據
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 顯著交互性續后分析的具體操作過程
4.2 對於重新組合后的「單體」變值的單因素方差分析的統計結果的解釋
4.3 克魯斯卡爾一華利斯檢驗法(KRLJSKAL-WALLIS)
4.4 蓋姆斯一霍威爾(Games-Htowell)「續后分析」的具體操作步驟
4.5 對於每對可能配對變量之間的t-檢驗
4.6 t檢驗的步驟與結果分析
第5章 分別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」的統計關系
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系
第6章 析因方差分析研究結果的總結
第二部分 兩維(2×3)交互性多變量研究方法與步驟
第1章 兩維多變項析因方差分析法(Two-way Factorial MANOVA)
1.1 實例背景
1.2 研究變量關系的圖示
1.3 研究問題
第2章 多變項析因分析案例的操作流程圖與數據清單
2.1 操作流程圖
2.2 輸人SPSS后的具體數據
第3章 多變項析因方差分析法的具體操作過程
3.1 分析多個因變量相關性的具體操作步驟
3.2 對於多因變量相關性的分析
3.3 SPSS對於多變項析因方差分析法的具體操作步驟
第4章 多變項析因方差分析法生成結果的討論
4.1 多變項析因方差分析的統計均值
4.2 對於多變項顯著交互性統計結果的解釋
第5章 對統計交互性進行多變項單因子方差分析
5.1 顯著交互性續后分析的具體操作過程
5.2 對於重新組合后的「單胞」變值的多變項單因素方差分析的統訓結果的解釋
5.3 對於重新組合后的「單胞」變值的多變項單因素方差分析的「參數估計檢驗」
第6章 分別對兩大主自變量各自進行多變項單因子方差分析
6.1 對第一個自變量進行多變項單因子方差分析的操作步驟
6.2 對第一個自變量進行多變項單因子方差分析生成結果的解釋
6.3 對第二個自變量進行多變項單因子方差分析的操作步驟
6.4 對第二個自變量進行多變項單因子方差分析生成結果的解釋
第7章 對於每個自變量和因變量的各自分析
7.1 第一個主自變量(不同群體樣本)與因變量「關注時間」的統計關系
7.2 第一個主自變量(不同群體樣本)與因變量「記憶存儲率」的統計關系
7.3 第二個主自變量(不同媒體內容)與因變量「關注時間」的統計關系
7.4 第二個主自變量(不同媒體內容)與因變量「記憶存儲率」的統計關系
第8章 多變項析因方差分析研究結果的總結
8.1 總結多變項析因總體交互性
8.2 用多變項單因素方差分析法對統計交互性進行分析的總結
第三部分 三維(2×3×3)交互性多變量案例、研究方法與步驟
第1章 2×3×3交互性多變量研究的背景、研究問題與方法
1.1 2×3×3交互性多自變量析因方差分析法實例
1.2 2×3×3ANOVA研究方法
第2章 對於2×3×3多維變量研究交互關系的探討
2.1 關於顯著總體交互性的總結
2.2 對於非顯著交互關系的總結
第3章 對於2×3×3案例主自變量進行差異分析的探討
3.1 對於不同大選年進行差異分析的總結
3.2 對於不同競選階段進行差異分析的總結
3.3 對於不同報刊進行差異分析的總結
3.4 對於續后分析的總結
3.5 總結統計交互性與主變量差異關系的英文原文
3.6 對於全文的討論
附錄一:第一部分的原始數據
附錄二:第一部分15對f-檢驗的運行結果
附錄三:第二部分原始數據
參考文獻
序
近年去北京、上海、重慶等地講學,與國內學者及同行們談得較多的,就是期待看到中國的社會科學方法學界在不久的將來也能擁有自己的系列、思路,並用自己文字編成的一套完整的、本土化的方法論全書。
從本體論與認識論的綜合意義上分析,社會科學各項研究中的任何事件、事物和現象的本質,以及人們對這些事件、事物和現象的認知均為量與質的統一。事件、事物和現象的屬性和本質不僅常常是可以被量化的,而且往往必須以量化的方式來描述,才可能對其作進一步研究,從而實現向質性哲理的升華。事件、事物和現象的屬性及本質的可量化性,為社會科學量化研究方法提供了前提。當然,比較自然科學的研究方法,社會科學量化研究更為復雜。用量化方法描述社會現象比用量化方法描述自然現象難度更大。因為社會科學研究中所描述的對象比較模糊,對象模型通常為非確定型,測量值的重復性較低、且主觀性較強(嘎日達,2006)。
從本體論與認識論的綜合意義上分析,社會科學各項研究中的任何事件、事物和現象的本質,以及人們對這些事件、事物和現象的認知均為量與質的統一。事件、事物和現象的屬性和本質不僅常常是可以被量化的,而且往往必須以量化的方式來描述,才可能對其作進一步研究,從而實現向質性哲理的升華。事件、事物和現象的屬性及本質的可量化性,為社會科學量化研究方法提供了前提。當然,比較自然科學的研究方法,社會科學量化研究更為復雜。用量化方法描述社會現象比用量化方法描述自然現象難度更大。因為社會科學研究中所描述的對象比較模糊,對象模型通常為非確定型,測量值的重復性較低、且主觀性較強(嘎日達,2006)。
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