Reasoning with statistics how to read quantitative research
副标题：无
作 者：(美)费雷德里克·威廉姆斯(frederick Williams)，(美)彼特·蒙日(Peter Monge)著;苏林森译
分类号：
ISBN：9787302244042
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简介
当前传播学领域，定量研究相对比较薄弱，而其在美国等西方传播学
界的运用已经非常成熟。随着传播学的发展和国际交流的深入，中国传播
学研究者对从事定量研究的热情空前高涨。做定量研究的第一步是阅读大
量定量研究文献，但其往往为文科出身的中国传播学研究者敬而远之。于
是，如何读“懂”传播学定量研究文献、专著，从而独立从事传播学定量
研究便是摆在传播学研究者面前一个亟待解决的问题。本书避开繁琐的统
计学计算、推理，尽可能为读者讲述定量研究中统计数据背后的逻辑，为
读者搭建从数据到结论的桥梁。
本书在20多年时间里已出至第5版，惠及数以万计的读者，是传播研究
方法的一本经典读物。全书通俗易懂，可读性强，其最大的特色就是，全
书不是就统计论统计，而是侧重于统计数据的解读，这正是很多社会科学
研究者需要的。通过阅读该书，读者可以形成批判性的统计思维模式。因
为无论读者有没有统计学基础，定量研究背后的逻辑是不难理解的，本书
正是要展示数据背后的理论和现实意义。本书的另一特色是系统全面，从
描述统计到推断统计、从测量层次到相关分析、从统计分布到时间序列分
析等等无所不包，堪称为一本简易的指南性读物。最后，本书列举的案例
均来自传播学和教育学，针对性强。
本书适用于传播学研究方法的初级读者，包括传播学专业研究生、博
士生和教学科研人员以及其他社会科学研究者。如果你对统计数据心存畏
惧，但又想阅读、从事定量研究，那么通过阅读本书，你会成为更好的传
播学定量文献读者。
目录
第一部分 定量研究
第1章 为什么要做定量研究 3
一、统计学的使用和误用 3
二、定量研究方法和定性研究方法的比较 3
三、定量研究方法什么时候是适合的 5
四、批判眼光的价值 7
小结 9
补充阅读 9
第2章 研究中的统计学 11
一、统计学的作用作为“科学的”研究 11
二、实证研究计划 15
小结 19
补充阅读 19
第二部分 描述性统计
第3章 测量的层次 23
一、测量尺度 23
二、测量的适当性 28
三、效度和信度的问题 29
结论 30
补充阅读 30
第4章 描述分布 31
一、表格或图形描述 31
二、集中趋势指标 36
三、离散指标 39
四、描述性统计学的分布指标 41
五、使用图形来增进交流 42
小结 43
补充阅读 43
第三部分 推断统计
第5章 参数估计 47
一、总体指标 47
二、随机抽样 48
三、三种分布 48
四、频数分布和概率分布的比较 51
五、抽样误差 55
六、实际程序 55
小结 58
补充阅读 58
第6章 假设检验 59
一、假设的种类 59
二、问题 61
三、研究方法 64
四、结果 66
五、假设检验中的错误 69
六、关于虚无假设不能被拒绝 72
小结 73
补充阅读 73
第四部分 变异分析
第7章 t检验 77
一、一个样本研究 77
二、t检验的逻辑 80
三、关于t值的一些思考 82
小结 83
补充阅读 83
第8章 单因素方差分析 85
一、单因素模型 85
二、样本研究 85
三、F检验的逻辑 88
四、F值的一些思考 90
五、比较各组平均数的问题 91
六、关于单因素模型的进一步讨论 92
七、大多数统计检验逻辑的说明 94
小结 95
补充阅读 95
第9章 多因素方差分析 97
一、多因素模型 97
二、样本研究 97
二、多因素模型中的F值 103
三、多因素模型的进一步考虑 109
小结 111
补充阅读 111
第10章 非参数检验 113
一、分类数据：卡方分析的应用 113
二、定序数据：其他非参数检验 118
三、关于非参数检验的进一步讨论 123
小结 124
补充阅读 124
第五部分 相关分析
第11章 相关 127
一、相关的本质 127
二、样本研究 128
三、Product-Moment相关的逻辑 130
四、复相关 134
五、样本研究 136
六、偏相关 137
七、二元变量或哑变量 138
八、相关中的非参数方法 139
小结 141
补充阅读 141
第12章 回归 143
一、样本研究 143
二、回归分析的逻辑 145
三、关于回归的进一步讨论 151
小结 152
补充阅读 152
第13章 多元回归 153
一、样本研究 153
二、回归分析的逻辑 154
三、关于预测变量的进一步讨论 158
四、二元变量和哑变量的使用 160
六、多元回归分析的变异 161
小结 161
补充阅读 162
第六部分 复杂变异和相关分析
第14章 因子分析 165
一、因子分析的现实考虑 165
二、样本研究 165
二、因子分析的逻辑 170
三、因子分析的一些现实考虑 176
四、来自人口统计特征和媒介使用的例子 179
小结 182
补充阅读 182
第15章 判别分析 185
一、样本研究 185
二、第二个样本研究 187
三、复判别分析的讨论 189
四、来自人口统计和媒介使用数据的例子 192
小结 192
补充阅读 193
第16章 时间序列分析 195
一、什么是时间序列分析？ 195
二、一个样本研究 196
三、时间序列分析的问题 198
四、时间序列分析的成分 198
五、评估模型 202
六、增加额外成分 203
七、预测 205
八、多变量时间序列：介入分析 206
九、多变量时间序列：共变分析 209
十、重新审视一个样本研究 212
小结 215
补充阅读 216
附表 217
译后记 223
第1章 为什么要做定量研究 3
一、统计学的使用和误用 3
二、定量研究方法和定性研究方法的比较 3
三、定量研究方法什么时候是适合的 5
四、批判眼光的价值 7
小结 9
补充阅读 9
第2章 研究中的统计学 11
一、统计学的作用作为“科学的”研究 11
二、实证研究计划 15
小结 19
补充阅读 19
第二部分 描述性统计
第3章 测量的层次 23
一、测量尺度 23
二、测量的适当性 28
三、效度和信度的问题 29
结论 30
补充阅读 30
第4章 描述分布 31
一、表格或图形描述 31
二、集中趋势指标 36
三、离散指标 39
四、描述性统计学的分布指标 41
五、使用图形来增进交流 42
小结 43
补充阅读 43
第三部分 推断统计
第5章 参数估计 47
一、总体指标 47
二、随机抽样 48
三、三种分布 48
四、频数分布和概率分布的比较 51
五、抽样误差 55
六、实际程序 55
小结 58
补充阅读 58
第6章 假设检验 59
一、假设的种类 59
二、问题 61
三、研究方法 64
四、结果 66
五、假设检验中的错误 69
六、关于虚无假设不能被拒绝 72
小结 73
补充阅读 73
第四部分 变异分析
第7章 t检验 77
一、一个样本研究 77
二、t检验的逻辑 80
三、关于t值的一些思考 82
小结 83
补充阅读 83
第8章 单因素方差分析 85
一、单因素模型 85
二、样本研究 85
三、F检验的逻辑 88
四、F值的一些思考 90
五、比较各组平均数的问题 91
六、关于单因素模型的进一步讨论 92
七、大多数统计检验逻辑的说明 94
小结 95
补充阅读 95
第9章 多因素方差分析 97
一、多因素模型 97
二、样本研究 97
二、多因素模型中的F值 103
三、多因素模型的进一步考虑 109
小结 111
补充阅读 111
第10章 非参数检验 113
一、分类数据：卡方分析的应用 113
二、定序数据：其他非参数检验 118
三、关于非参数检验的进一步讨论 123
小结 124
补充阅读 124
第五部分 相关分析
第11章 相关 127
一、相关的本质 127
二、样本研究 128
三、Product-Moment相关的逻辑 130
四、复相关 134
五、样本研究 136
六、偏相关 137
七、二元变量或哑变量 138
八、相关中的非参数方法 139
小结 141
补充阅读 141
第12章 回归 143
一、样本研究 143
二、回归分析的逻辑 145
三、关于回归的进一步讨论 151
小结 152
补充阅读 152
第13章 多元回归 153
一、样本研究 153
二、回归分析的逻辑 154
三、关于预测变量的进一步讨论 158
四、二元变量和哑变量的使用 160
六、多元回归分析的变异 161
小结 161
补充阅读 162
第六部分 复杂变异和相关分析
第14章 因子分析 165
一、因子分析的现实考虑 165
二、样本研究 165
二、因子分析的逻辑 170
三、因子分析的一些现实考虑 176
四、来自人口统计特征和媒介使用的例子 179
小结 182
补充阅读 182
第15章 判别分析 185
一、样本研究 185
二、第二个样本研究 187
三、复判别分析的讨论 189
四、来自人口统计和媒介使用数据的例子 192
小结 192
补充阅读 193
第16章 时间序列分析 195
一、什么是时间序列分析？ 195
二、一个样本研究 196
三、时间序列分析的问题 198
四、时间序列分析的成分 198
五、评估模型 202
六、增加额外成分 203
七、预测 205
八、多变量时间序列：介入分析 206
九、多变量时间序列：共变分析 209
十、重新审视一个样本研究 212
小结 215
补充阅读 216
附表 217
译后记 223
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