• 量化民族志:一种面向大数据的研究方法
图书条目标准图
21年品牌 40万+商家 超1.5亿件商品

量化民族志:一种面向大数据的研究方法

塑封消毒 正版书 套装书为一本

22.95 3.3折 69 九品

仅1件

北京丰台
认证卖家担保交易快速发货售后保障

作者David Williamson Shaffer

出版社重庆大学出版社

出版时间2022-03

版次1

装帧其他

货号R

上书时间2024-11-19

福宝书店

五年老店
已实名 已认证 进店 收藏店铺

   商品详情   

品相描述:九品
商品描述
二手书不缺页不掉页不影响阅读,部分有笔记划线,没有光盘书签书腰等赠品,套装书为一本。拍下即代表接受该情况描述,不再另做通知,也不接受另外留言备注关于品相的要求。
图书标准信息
  • 作者 David Williamson Shaffer
  • 出版社 重庆大学出版社
  • 出版时间 2022-03
  • 版次 1
  • ISBN 9787568930468
  • 定价 69.00元
  • 装帧 其他
  • 开本 32开
  • 纸张 胶版纸
  • 页数 444页
  • 字数 390千字
【内容简介】
本书将把量化民族志中的关键概念、工具和方法梳理成三个部分。
  部分包括2、3、4章,梳理了质性和量化这两种截然不同的研究方法的知识基础,以便在量化民族志这种新方法中着手建立两者之间的联系。
  第二部分包括5、6、7章,介绍了将质性和量化研究相结合的关键理论和研究实践。第5章介绍了如何组织和整理质性资料、数据,使其能被用于定量分析。第6和第7章探讨建构定量模型的基本量化研究过程,并展示了如何将定量方法应用于通过第5章描述的方法所组织的数据。
  后一部分探讨将统计模型用于理解民族志数据的意义,即试图构建人类理解世界的模型。第8 章关注识别人们的言谈举止背后的含义,并涉及自动编码和信度的问题。第9章是关于意义建构的结构,以及如何从人们表达对世界的理解方式中构造模型。第10章将所有这些内容联系起来,将量化民族志与分析大数据的其他方法一起讨论。
【作者简介】
大卫·威廉姆斯·谢弗(David Williamson Shaffer),美国威斯康星大学麦迪逊分校教育心理系学习科学研究讲席教授,同时也是威斯康星州教育研究中心数据哲学家。谢弗教授主要研究如何发展和评估复杂的协作思维能力,目前已发表关于教育游戏、学习分析的论文百余篇,著作有《How Computer Games Help Children Learn》和《Quantitative Ethnography》。

 

译者简介

吴忭,华东师范大学教育信息技术学系副教授,香港大学博士,美国威斯康星大学麦迪逊分校访问学者。吴忭博士的研究兴趣包括复杂问题解决学习、数字化学习环境设计、STEM教育和信息化教师专业发展等,发表中英文期刊论文四十余篇,著作有《图示支持的非良构问题解决学习环境设计与测评》、《学习分析》、《Achieving Greater Educational Impact through Data Intelligence: Practice, Challenge and Expectations of Education》。
【目录】
1.引言:舰长的日志………………………………………1

科克的遗产……………………………………………………………1

数据,无处不在………………………………………………………5

排列成行的漂亮的小数据……………………………………………9

关于虾的数据挖掘 …………………………………………………15

理解人 ………………………………………………………………20

全书安排 ……………………………………………………………23

2.偏见 ……………………………………………………26

标准航行观察 ………………………………………………………26

民族志学者的工作 …………………………………………………30

是关于如何的问题,不是关于是否的问题 ………………………32

田野札记 ……………………………………………………………36

丑陋的圣诞节毛衣 …………………………………………………41

主位和客位 …………………………………………………………46

反思 …………………………………………………………………51

田野调查 ……………………………………………………………57

观察备忘录 …………………………………………………………57

3.抓地力 …………………………………………………59

“战地故事”…………………………………………………………59

身份、实践、价值观和知识 ………………………………………63

深描 …………………………………………………………………67

话语 …………………………………………………………………74

编码 …………………………………………………………………77

依据 …………………………………………………………………83

编码本 ………………………………………………………………87

关联 …………………………………………………………………91

田野调查 ……………………………………………………………96

数据备忘录 …………………………………………………………97

4.抽样 ……………………………………………………98

大象 …………………………………………………………………98

样本 ………………………………………………………………103

置信度 ……………………………………………………………109

控制变量 …………………………………………………………119

结构 ………………………………………………………………125

规范 ………………………………………………………………127

田野调查 …………………………………………………………133

研究报告备忘录 …………………………………………………134

5.分割 …………………………………………………135

海象与木匠 ………………………………………………………135

拆分为行 …………………………………………………………142

分割 ………………………………………………………………150

时间上下文 ………………………………………………………154

金鱼 ………………………………………………………………158

高夫曼的小刀 ……………………………………………………166

主分割和派生分割 ………………………………………………169

田野调查 …………………………………………………………175

数据分割的备忘录 ………………………………………………176

6.建模 …………………………………………………177

天体运行论 ………………………………………………………177

结构 ………………………………………………………………182

巴厘岛的斗鸡 ……………………………………………………187

学习文化 …………………………………………………………191

行动后的反思 ……………………………………………………194

是否是盲人 ………………………………………………………198

0 号模型 ……………………………………………………………203

操作化 ……………………………………………………………208

田野调查 …………………………………………………………217

0号模型备忘录 ……………………………………………………218

 

7.饱和 …………………………………………………219

表征世界 …………………………………………………………219

1 号模型 ……………………………………………………………223

诠释的循环 ………………………………………………………229

“节”的礼赞 ………………………………………………………234

logistic回归 ………………………………………………………238

可交换性 …………………………………………………………242

可控的 ……………………………………………………………248

效应大小 …………………………………………………………251

已经足够了 ………………………………………………………255

田野调查 …………………………………………………………263

结构分析备忘录 …………………………………………………264

8.可靠性 ………………………………………………265

审稿 ………………………………………………………………265

抓住读者的内心 …………………………………………………268

信度 ………………………………………………………………276

Rho值………………………………………………………………284

膨胀基本比率 ……………………………………………………292

分类器 ……………………………………………………………298

情境 ………………………………………………………………307

派生编码 …………………………………………………………310

田野调查 …………………………………………………………313

编码备忘录 ………………………………………………………314

9.联结 …………………………………………………315

Katsungngaittuq (爱斯基摩语中的拒绝) ……………………315

认知框架 …………………………………………………………318

“土地科学” ………………………………………………………322

平衡 ………………………………………………………………325

网络 ………………………………………………………………331

认知网络分析 ……………………………………………………337

操作化 ……………………………………………………………341

邻接矩阵 …………………………………………………………351

结果 ………………………………………………………………357

有效性验证 ………………………………………………………364

结语 ………………………………………………………………370

田野调查 …………………………………………………………375

联结分析备忘录 …………………………………………………376

10.总结 …………………………………………………377

威斯康星州怎么了 ………………………………………………377

混合方法 …………………………………………………………380

合适的样本 ………………………………………………………384

模型界面 …………………………………………………………387

关键问题 …………………………………………………………391

做得很好 …………………………………………………………394

潜台词 ……………………………………………………………399

结束语 ……………………………………………………………402

致谢 ……………………………………………………405

尾注 ……………………………………………………407
点击展开 点击收起

   相关推荐   

—  没有更多了  —

以下为对购买帮助不大的评价

此功能需要访问孔网APP才能使用
暂时不用
打开孔网APP