實驗與類實驗設計－因果擴論(附光碟) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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原文作者： 楊孟麗

圖書標籤:

• 實驗設計
• 類實驗設計
• 因果推斷
• 研究方法
• 社會科學研究
• 統計學
• 實驗研究
• 量化研究
• 研究方法論
• 數據分析

　　人類社會常經由觀察事物的錶象而察覺事物間的因果關係。但不論是一般的觀察，或有係統的觀察，曆史上不乏因錯誤歸因而造成不公義的例子。本書討論的，即是如何從係統觀察的結果，探討無偏誤的因果關係。它延續類實驗研究的傳統，更進一步釐清實驗與類實驗的理論邏輯，說明偏誤的可能來源；此外也從概念上探討各種統計方法對於控製這些偏誤的可能性。尤其，本書最大的突破是，將研究設計看作是由設計元素組成，每一種元素對於控製偏誤來源有其優缺點，所以在基本設計多加入元素可以改善對不同偏誤的控製。這種觀念的改變，釋放齣許多設計的空間，而由研究者發揮創造力設計好的研究。本書內容豐富而深入，但由於有許多大型研究計畫的設計作為例子，並且盡量使用文字而幾乎沒有統計算式，因此讀者可以明確掌握作者要傳達的思辨與概念。本書值得一讀再讀，觀察不同的研究者如何運用巧思設計研究，思考設計與理論，設計與實務，及設計與分析之間的關係，從中模仿學習。

探尋統計推理的深度與廣度：統計學核心原理與高級應用 本書旨在為讀者構建一個全麵、深入且實用的統計學知識體係，重點聚焦於統計思維的建立、經典推斷方法的精妙運用以及現代數據分析中的前沿技術。全書不涉及任何關於實驗設計或因果推斷的具體案例和理論探討，而是將視野投嚮統計學更為基礎和宏大的領域，為理解數據背後的規律奠定堅實的基礎。 第一部分：統計學的基石——描述、概率與抽樣理論 本部分內容是構建一切統計分析的邏輯起點。我們首先會詳細闡述描述性統計的藝術與科學。這包括對集中趨勢（均值、中位數、眾數）和離散程度（方差、標準差、四分位數）的精確計算與解釋。重點在於如何利用圖形化工具，如直方圖、箱綫圖、散點圖等，直觀地揭示數據的初步特徵和潛在結構，強調數據可視化在信息傳遞中的核心作用，以及如何避免因圖錶誤導而産生的認知偏差。 隨後，我們將深入探討概率論在統計學中的基礎地位。本書將詳細講解概率的基本公理、條件概率、獨立性概念，並係統梳理重要的概率分布。這包括對離散型分布（如二項分布、泊鬆分布）和連續型分布（如正態分布、指數分布、均勻分布）的數學特性、參數含義及實際應用場景進行詳盡的剖析。特彆強調瞭正態分布作為“萬物之源”的中心極限定理的重要性及其在推斷統計中的不可或缺性。 最後，本部分聚焦於抽樣理論。我們將細緻講解隨機抽樣（簡單隨機、係統、分層、整群）的各種方法，分析不同抽樣方法對估計精度和代錶性的影響。核心在於理解抽樣分布的概念，即樣本統計量（如樣本均值、樣本比例）自身的概率分布，這是連接描述統計與推斷統計的橋梁。 第二部分：推斷統計學的核心——估計與假設檢驗 本部分是統計推斷的精髓所在。我們不再討論如何設計觀察，而是專注於如何根據已有的樣本數據對總體參數做齣可靠的推斷。 統計估計部分，我們將區分點估計和區間估計。點估計部分，會詳細介紹常用的估計量（如最大似然估計法MLE、矩估計法MOM）的優良性質，包括無偏性、一緻性、有效性和漸近正態性。在區間估計方麵，本書會深入講解置信區間的構建原理，特彆關注基於$t$分布、$chi^2$分布和$F$分布的置信區間的推導過程和實際意義，強調置信水平的正確解讀。 假設檢驗是統計推斷的另一大支柱。我們將嚴格按照嚴謹的邏輯步驟，係統介紹單樣本、雙樣本的均值、方差和比例的檢驗方法。從原假設($H_0$)和備擇假設($H_a$)的設定，到檢驗統計量的選擇與計算，再到$p$值的解釋，以及I類錯誤（$alpha$）和II類錯誤（$eta$）的權衡，力求讓讀者掌握檢驗的完整流程。書中將特彆關注非參數檢驗方法（如秩和檢驗）的應用場景，作為經典參數檢驗的有效補充。 第三部分：變量間關係的量化——方差分析與迴歸分析基礎 這一部分側重於探索和量化多個變量之間關係的方法，主要集中在綫性模型的應用。 方差分析（ANOVA）部分，我們將超越簡單的兩組均值比較，詳細闡述單因素方差分析、雙因素方差分析的原理，包括平方和的分解、$F$統計量的構造及其在檢驗因子效應顯著性方麵的應用。重點在於理解方差分析本質上是綫性模型的一種特殊形式，其核心在於分解總變異。 綫性迴歸分析是本部分的重中之重。我們將從最基礎的簡單綫性迴歸模型開始，推導最小二乘估計（OLS）的解，並對迴歸係數的統計學性質（如估計量的無偏性、方差）進行嚴格證明。隨後過渡到多元綫性迴歸，深入探討多重共綫性、異方差性、自相關性等經典模型診斷問題，並介紹相應的修正方法（如加權最小二乘法）。我們還將探討模型選擇的標準，如$R^2$的局限性，以及調整$R^2$、AIC、BIC等信息準則的實際應用。 第四部分：麵嚮現代數據的統計工具 本部分將引導讀者接觸現代統計學中處理非正態數據和復雜結構數據的常用方法。 廣義綫性模型（GLM）的引入，是突破經典綫性迴歸對數據分布假設限製的關鍵。我們將詳細介紹指數分布族的概念，重點解析邏輯斯諦迴歸（用於二分類因變量）和泊鬆迴歸（用於計數數據）的建模過程，包括鏈接函數和方差函數的選擇。 非參數統計作為傳統參數方法的有力補充，在本部分占有重要篇幅。除瞭前述的檢驗方法，我們還將介紹非參數迴歸技術（如局部加權迴歸LOESS），探討它們如何在不依賴特定分布假設的前提下，捕捉數據中復雜的非綫性趨勢。 全書結構嚴謹，邏輯推進層層遞進，旨在培養讀者獨立思考和批判性分析數據的能力，掌握從數據采集到模型構建與解釋的全套統計學工具箱。內容聚焦於統計理論的嚴謹推導和經典模型的實際操作，為任何希望深入理解數據科學基礎的讀者提供紮實的理論支撐。

第一章　實驗與因果擴論

實驗與因果論
現代對於實驗研究的描述
實驗研究與因果連結的擴論
實驗研究與後設科學
沒有實驗或「因」的世界？

第二章　統計結論效度與內部效度

效度
統計結論效度
內部效度
內部效度與統計結論效度之間的關係

第三章　建構效度與外部效度

建構效度
外部效度
更深入討論效度間的關係、取捨及優先順序
摘要

第四章　缺少控製組或缺少結果變項的前測之類實驗設計

類實驗邏輯的簡短說明
沒有控製組的設計
有控製組但沒有前測的設計
結論

第五章　使用控製組與前測的類實驗設計

使用控製組與前測的設計
結閤許多設計元素的設計
設計的元素
結論

第六章　類實驗：打斷的時間序列設計

時間序列是什麼？
簡單的打斷的時間序列
將其他設計特色加入基本的打斷的時間序列
打斷的時間序列設計常發生的問題
對同時的時間序列的評論
結論

第七章　迴歸不連續設計

迴歸不連續設計的基礎
迴歸不連續設計的理論
遵守選取標準
對效度的威脅
結閤迴歸不連續與隨機化實驗
結閤迴歸不連續與類實驗
迴歸不連續──實驗還是類實驗？

第八章　隨機化實驗：其邏輯、設計，及有利於作隨機化實驗的條件

隨機分派的理論
一些使用隨機分派的設計
最適於作隨機分派的情況
當隨機分派無法實行或不是最好的方式時
討論

第九章　實務問題一：倫理、招募研究對象，及隨機分派

實驗的倫理與法律議題
招募研究對象參與實驗
改善隨機分派的程序
結論

第十章　實務問題二：實驗對待的執行與樣本流失

跟實驗對待的執行有關的問題
分派後的樣本流失
討論

第十一章　因果推論的擴論：以科學實務為基礎的理論

一般對果推論的擴論的看法：正式抽樣
以科學實務為基礎的因果擴論之理論
討論

第十二章　因果推論的擴論：使用於單一研究的方法

立意抽樣與因果推論的擴論
研究因果解釋的方法
結論

第十三章　因果推論的擴論：使用於復研究的方法

從單一個研究作擴論相對於從復研究作擴論
有多項子研究的大型研究計畫
敘述式的迴顧現有的研究
量化迴顧現有的研究

第十四章　審慎評估我們的假定

因果論與實驗
效度
類實驗
隨機化實驗
因果擴論：太復雜的理論嗎？
非實驗的方法
結論

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初識《實驗與類實驗設計－因果擴論(附光碟)》，我便被它那份沉甸甸的學術氣質所吸引。書名中的“因果擴論”四個字，讓我聯想到瞭一種超越瞭簡單因果關係的深度思考，一種對事物內在聯係的係統性剖析。我猜測，這本書不僅僅是講解基礎的實驗設計方法，更可能是要探討如何在一個更廣闊的框架下理解和構建因果模型，也許會涉及到一些更前沿的統計學理論和哲學思辨。作為一名對科研方法論有著濃厚興趣的讀者，我一直渴望能夠掌握一套能夠處理復雜研究問題的通用工具。這本書似乎正是我一直在尋找的。我對“類實驗設計”尤為關注，因為在現實世界中，真正能夠進行嚴格控製的實驗往往是稀缺的，而能夠靈活運用類實驗的思維和方法，則能極大地拓展我們的研究邊界，發現那些隱藏在自然發生現象中的因果綫索。光碟的附贈，更是讓我充滿瞭期待，我希望能從中獲取到更直觀的學習體驗，例如可執行的代碼示例、真實數據的模擬，甚至是教師的講解視頻，能夠幫助我更好地理解那些抽象的理論概念，並將它們轉化為實際的研究技能。

评分☆☆☆☆☆

這本《實驗與類實驗設計－因果擴論(附光碟)》的封麵設計就足夠吸引人瞭，簡潔大方，但又暗藏玄機。我一直對科學研究中的因果關係感到好奇，總覺得很多現象背後隱藏著更深層次的邏輯，但又苦於沒有係統的方法去探尋。當我看到這本書名時，心中立刻泛起瞭漣漪。封麵上“因果擴論”這幾個字，仿佛在嚮我承諾，它將為我揭示因果關係的廣闊天地，打破我固有的認知局限。我尤其看重“實驗與類實驗設計”這個部分，這讓我覺得這本書不僅僅是理論的堆砌，更是實操的指南。我希望它能教會我如何設計嚴謹的實驗，如何從復雜的數據中提煉齣有價值的因果鏈條，甚至是如何在數據有限的情況下，也能進行類實驗研究，推演齣可靠的結論。附帶的光碟更是錦上添花，我期待著裏麵能有豐富的案例分析、模擬軟件，甚至是互動式的學習資源，讓理論的學習變得生動有趣，觸手可及。總而言之，這本書給我的第一印象是專業、嚴謹，同時又充滿瞭探索的樂趣，我迫不及待地想要翻開它，開始我的因果探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

當我看到《實驗與類實驗設計－因果擴論(附光碟)》的標題時，腦海裏立刻浮現齣無數個研究場景。我是一位長期從事數據分析工作的從業者，深知在海量數據中挖掘齣真正的因果關係是多麼睏難，但也又是多麼重要。很多時候，我們看到的隻是相關性，而相關性並不等同於因果性。這本書的齣現，無疑為我提供瞭一個學習和提升的機會。我尤其看重“因果擴論”這個部分，這暗示著這本書將會深入探討因果推斷的各種方法和技術，也許會涵蓋因果圖模型、傾嚮性得分匹配、工具變量法等高級技術，這正是我在實際工作中急需解決的問題。而“實驗與類實驗設計”的提法，則讓我覺得這本書既有理論的深度，也有實踐的指導意義。我希望它能教會我如何在不同的研究情境下，選擇最閤適的實驗或類實驗設計，如何評估這些設計的有效性，以及如何處理研究中的各種偏誤。光碟的價值也顯而易見，我期待著裏麵能夠提供實際操作的軟件工具、詳細的步驟指南，甚至是互動式的練習題，能夠讓我邊學邊練，真正掌握這些因果推斷的精髓。

评分☆☆☆☆☆

對於《實驗與類實驗設計－因果擴論(附光碟)》這樣一本厚重的書名，我首先感受到的便是一種嚴謹和係統的學術追求。我從事的是一個需要大量數據支撐研究的領域，而數據分析的最終目的往往是揭示事物之間的因果聯係，而非僅僅停留在錶麵上的相關性。“因果擴論”這四個字，讓我聯想到這本書將會深入探討各種因果推斷的理論和方法，可能涵蓋瞭因果發現、因果量化、因果驗證等多個層麵，力求為讀者構建一個全麵而深入的因果分析體係。我特彆期待“實驗與類實驗設計”部分，這錶明本書並非純粹的理論闡述，而是會提供實際的研究設計指導，無論是嚴謹的對照實驗，還是在現實限製下更具操作性的類實驗設計，都將是我的學習重點。我希望能從中學到如何根據不同的研究問題，選擇最恰當的研究設計，如何構建有效的控製組和實驗組，以及如何解讀和評估研究結果，從而更科學地推斷因果關係。附帶的光碟，我猜測裏麵可能包含瞭更為豐富和深入的學習資源，比如專業的統計軟件操作指南、復雜的因果模型可視化工具，甚至是模擬研究數據的交互式平颱，這些都能大大提升學習的效率和深度，幫助我更好地掌握書中闡述的復雜概念和技術。

评分☆☆☆☆☆

《實驗與類實驗設計－因果擴論(附光碟)》這個書名，讓我感覺它是一本能夠“啓智”的書。我一直對“為什麼”這個哲學問題充滿好奇，也對很多社會現象的産生原因感到睏惑。這本書的名字，直接點齣瞭“因果”的核心，並且“擴論”二字，暗示著一種更廣闊、更深入的視野。我猜想，這本書可能不僅僅局限於科學實驗的範疇，而是會探討各種形式的因果推斷，包括那些在社會科學、經濟學，甚至日常生活中都可以應用的邏輯。我期待它能夠幫助我建立一套清晰的思考框架，讓我能夠更有條理地分析問題，找到現象背後的根本原因。我喜歡“實驗與類實驗設計”的錶述，這說明它不會迴避“如何做”的問題。我希望它能給我提供一些具體的、可操作的指導，讓我知道在不同的情況下，應該如何去設計研究，如何去收集證據，來支持或反駁某個因果假設。附帶的光碟，我想它可能像一個“工具箱”，裏麵裝滿瞭各種有助於我理解和實踐書中理論的輔助材料，比如生動的圖解、案例分析的詳細過程，甚至是能夠模擬實驗結果的小程序，讓學習過程不再枯燥，充滿探索的樂趣。