政治研究量化分析指导：原理、示例和习题

　　本书是一部着眼于培养政治研究相关领域学生形成初步的分析能力，掌握统计推理的技术的教材。 第1—5章基本上是以非统计学的方式，帮助学生掌握描述和分析事物和现象的技巧。 具备了这些基本知识，学生就能感知理解推论性统计的关键所在。推论性统计在本书的第6—9章中以循序渐进的方式进行介绍和运用。本书提供了许多例证，有虚拟的，也有实际的，通过演示这些例证，学生可以更加直观地理解所学习的技术。

　　作者简介 菲利普·波洛克三世（Philip H. Pollock III） 菲利普·波洛克是美国中弗洛里达大学政治学教授。他在近40年的时间中，向本科生和研究生讲授研究方法。他的主要研究兴趣为美国公共舆论、选举行为、量化分析技术和教育研究。他最近的研究集中于线上教学的有效性。波洛克的研究成果发表在《美国政治科学杂志》、《社会科学季刊》和《英国政治科学杂志》上。他最近的学术研究包括发表于《政治研究季刊》，《政治科学教育杂志》和《政治研究：政治科学杂志》。 译者简介 张 光 三亚学院财经学院教授，曾任南开大学周恩来政府管理学院、南开大学日本研究院和厦门大学公共事务学院教授和博士生导师。他在美国肯特州立大学政治系取得博士学位。在南开和厦大任教期间，持续向本科生、硕士生和博士生开设研究方法论课程。他的学术发表跨越中国政治、美国政治和日本政治。近年来，他的研究集中于公共财政和行政改革。出版著作包括《日本对外援助政策研究》（1996）、《美国国会研究手册》（2008）、《解构国会山：美国国会政治与议员涉华行为》（2013）、《为分税制辩护》（2013）以及多本译著。学术论文发表于Public Money & Management， Asian Survey， The Australian Journal of Public Administration， The Journal of Chinese Political Science， 《政治学研究》《社会学研究》《公共行政评论》《经济社会体制比较》等重要杂志。

导言   1

　 　 本书要做什么   2

　 　 事实和价值一览  3

　 　 科学的方法   4

　 　 结论   5

第1 章　 概念的定义和测量   6

　 　 概念定义   8

　 　 　 阐明概念 8

　 　 　 给概念下定义的模板   11

　 　 操作定义   12

　 　 　 测量误差   14

　 　 　 信度和效度   16

　 　 　 评估信度   17

　 　 　 评估效度   19

　 　 总结    22

第2 章　 测量和描述变量 3.

　 　 测量变量 31

　 　 　 测量层级 32

　 　 　 差序累加 33

　 　 描述变量 34

　 　 　 集中趋势和离散程度 35

　 　 总结 44

第3 章　 提出解释、构建假设、进行比较 50

　 　 提出解释 52

　 　 构建假说 56

　 　 　 写假设时的常见错误 57

　 　 　 中介变量 58

　 　 进行比较 60

　 　 　 交叉列表 60

　 　 　 均值比较 63

　 　 图解关系并描述模式 64

　 　 总结 71

第4 章　 研究设计和控制逻辑 80

　 　 实验性设计 82

　 　 　 随机分配 82

　 　 　 实验室实验 83

　 　 　 田野实验 84

　 　 　 控制比较 86

　 　 三种情况 88

　 　 　 伪关系 89

　 　 　 累加关系 92

　 　 　 交互关系 94

　 　 　 交互关系的多个面孔 96

　 　 总结 98

第5 章　 控制比较 105

　 　 交叉列表比较 106

　 　 　 对照表 106

　 　 　 偏效应 108

　 　 　 识别确认 109

　 　 用图展示控制的比较 111

　 　 交互的例证 112

均值比较 115

　 　 　 累加关系的例证 116

　 　 　 互动关系的例证 118

　 　 总结 120

第6 章　 统计推论的基础 126

　 　 总体参数和样本统计 127

　 　 随机抽样 128

　 　 　 样本规模和随机抽样误差 131

　 　 　 差异再考：标准方差 133

　 　 　 ｎ 和 σ 137

　 　 样本均值的标准误 138

　 　 　 中心极限定理和正态分布 140

　 　 使用正态分布进行推论统计 143

　 　 用学生t-分布进行推论 147

　 　 样本比例如何处理 151

　 　 总结 154

第7 章　 显著性检验与相关性测量 160

　 　 统计显著性 161

　 　 　 比较两组样本均值 162

　 　 　 比较两个样本比率 167

　 　 　 卡方显著性检验 169

　 　 相关性测量 174

　 　 总结 182

第8 章　 相关性和线性回归 189

　 　 相关性 190

　 　 双变量回归 194

　 　R平方 199

　 　 　 调整后的R平方 202

　 　 虚拟变量回归 203

　 　 多元回归 206

　 　 　 多元回归中的交互效应 208

　 　 　 多重共线性 211

　 　 总结 213

第9 章　Logistic回归  220

　 　  Logistic回归方法 221

　 　 发现最适线：最大可能性评估 230

　 　 使用多个自变量的　Logistic 回归 235

　 　 概率推论 238

　 　 　 概率轮廓方法 238

　 　 　 样本平均方法 240

　 　 总结 241

第10 章　 实证地思考，概率地思考 248

　 　 实证地思考 248

　 　 概率地思考 250

译后记 252