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20.6 本章小结 [:1702650271]
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21 第15章 改进因果推断：固定效应与随机效应模型 [:1702650279]
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21.1 本章内容 [:1702650282]
1702644832
21.2 引言 [:1702650290]
1702644833
21.3 针对连续型变量的固定效应模型 [:1702650304]
1702644834
21.4 针对连续型变量的随机效应模型 [:1702650455]
1702644835
21.5 一个具体例子：中国收入的决定因素 [:1702650489]
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21.6 针对二分结果变量的固定效应模型 [:1702650517]
1702644837
21.7 针对二分结果变量的随机效应模型 [:1702650552]
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21.8 一个二分结果变量的具体例子：迁移对南非黑人入学的影响 [:1702650560]
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21.9 文献注释 [:1702650589]
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21.10 本章小结 [:1702650597]
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22 第16章 思考与未来的方向：研究设计和解释问题 [:1702650605]
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22.1 本章内容 [:1702650608]
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22.2 研究设计问题 [:1702650616]
1702644844
22.3 概率抽样的重要性 [:1702650777]
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22.4 最后一个建议：养成良好的专业素养 [:1702650814]
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22.5 本章小结 [:1702650872]
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23 附录A 书中所用数据的说明和下载地址 [:1702650880]
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24 附录B 用综合社会调查数据做调查估计 [:1702650922]
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25 参考文献 [:1702650992]
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26 词汇表 [:1702651708]
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27 版权页 [:1702652270]
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Cover
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量化数据分析：通过社会研究检验想法 [:1702644712]
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量化数据分析：通过社会研究检验想法
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量化数据分析：通过社会研究检验想法 英文版序言
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这本书是关于如何开展理论导向的量化社会研究的——也就是说，通过社会研究检验想法。它源自我在加州大学洛杉矶分校（UCLA）30多年教授来自社会学、其他社会科学以及以社会科学为基础的专业学院（公共卫生、教育、社会福利、城市规划等）的研究生的课程。此课程是随着社会科学量化方法的发展演化而来的；早期课程只讲授本书的前一半内容（前7章），之后逐年增加新资料。有意思的是，从一开始我就一直保持同样的授课模式——在为期20周的学期内，每周授课三小时，并布置一次练习，期末要求学生在最后四周内提交一篇学期论文——以期不断提高社会科学领域的研究生在量化研究方面的能力。当然，本书也归功于多年来活跃的课堂讨论，尤其是在一些细微和复杂的方法问题上。
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读完本书，你们或许能够知道如何从本质上理解量化数据。也就是说，你们能够在自己所学的领域很好地准备可发表的论文，以及一流的毕业论文章节。当然，总是有更多的东西需要学习。在最后一章（第16章），我讨论了一些高级方法，这些方法超出了数据分析初级课程所能涵盖的范围。
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本书主要对明确定义的总体的代表性样本数据进行分析，当然也涉及一些特例。总体几乎可以包括任何东西——人口、正式组织、社会、职业、陶瓷碎片，或任何其他事物；分析的问题实质上是一样的。本书只是附带地提到数据收集方法；原因很简单：本书篇幅已经很长，没有足够的篇幅同时介绍数据分析和数据收集方法。因此，你们可以查阅其他的系统介绍数据收集方法的文献。我强烈建议你们应该在选修了数据分析课程之后而不是之前去做这件事情，因为在设计数据收集时主要问题是决定收集什么，这意味着你们首先需要知道如何开展你们的分析。当然，你们也可以通过参与调查（可能无报酬）来学习数据收集的各种实用细节，并坚持参与每个过程——即使你们的参与毫无意义。