调查方法
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作者罗伯特·Ｍ.格罗夫斯 弗洛伊德·Ｊ.福勒
出版社重庆大学出版社
ISBN9787568902069
出版时间2017-03
装帧平装
开本16开
定价59.8元
货号24224251
上书时间2024-10-28
商品详情
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导语摘要
罗伯特M.格罗夫斯、弗洛伊德J.福勒、米克P.库珀、詹姆斯M.勒普考斯基、艾利诺·辛格等等所著的《调查方法》一书，作者都是英语学术圈知名的调查方法专家。他们都直接或间接师从方法大师、密西根大学调查中心首任主任查理·F.坎内尔（CharlieCannell）教授。
本书突出对调查设计基本原则的阐述，强调读者不仅要知道“怎么做”调查，更要理解“做”背后的科学。这方面，本书比艾尔·巴比的《社会研究方法》更进一步。
本书由北京大学教授、巴比《社会研究方法》一书的译者——邱泽奇教授执笔翻译。
本书适合作为社会科学研究生和高年级本科生的调查方法相关课程教材。
作者简介
罗伯特 M.格罗夫斯，密西根大学调查中心主任，马里兰大学调查方法论联合项目研究教授。
目录
1 调查方法导论
1.1 导言
1.2 调查研究简史
1.3 几个正在实施的调查的例子
1.4 什么是调查方法？
1.5 调查方法面对的挑战
1.6 关于本书
2 调查中的推论与误差
2.1 导言
2.2 从设计开始，一项调查的生命历程
2.3 从质量开始，一项调查的生命历程
2.4 从全局着眼
2.5 各种统计维度上的误差
2.6 调查质量的非统计评价
2.7 小结
3 目标总体、抽样框以及覆盖性误差
3.1 导言
3.2 总体和框
3.3 样本框的覆盖性
3.4 家户或个人目标总体的替代框
3.5 其他一般目标总体的样本框问题
3.6 覆盖性误差
3.7 减少覆盖不足
3.8 小结
4 抽样设计和抽样误差
4.1 导言
4.2 样本值和估计值
4.3 简单随机抽样
4.4 整群抽样
4.5 分层抽样
4.6 系统抽样
4.7 实践中的复杂性
4.8 用美国的电话号码进行家户抽样
4.9 从家户中抽选个人
4.10 小结
5 数据搜集的方法
5.1 数据搜集的备选方法
5.2 选择合适的方法
5.3 不同数据搜集方法对调查误差的影响
5.4 运用多种数据搜集模式
5.5 小结
6 抽样调查中的无应答
6.1 导言
6.2 应答率
6.3 无应答对调查估计值质量的影响
6.4 调查无应答误差的因果思考
6.5 无应答现象解析
6.6 减少样本无应答的设计特征
6.7 选项无应答
6.8 无应答的偏向性与其他误差来源有关吗？
6.9 小结
7 调查中的访题与应答
7.1 调查测量的替代方法
7.2 应答访题的认知过程
7.3 应答调查访题中的问题
7.4 编制好访题指南
7.5 小结
8 调查访题评估
8.1 导言
8.2 专家评估
8.3 专题小组
8.4 认知访谈
8.5 实地测试和行为编码
8.6 随机或分组实验
8.7 运用提问标准
8.8 访题评估工具小结
8.9 在测量质量的概念与统计估计之间建立关联
8.10 小结
9 调查访问
9.1 访员的角色
9.2 访员偏差
9.3 访员方差
9.4 减少访员偏差的策略
9.5 降低访员方差的策略
9.6 关于标准化访问的争议
9.7 访员管理
9.8 核查访员的工作
9.9 数据搜集中录音资料的使用
9.10 小结
10 调查数据的后处理程序
10.1 导言
10.2 编码
10.3 录入
10.4 清理
10.5 加权
10.6 为选项缺失值补植
10.7 对复杂样本的抽样方差估计
10.8 调查数据的文档与元数据
10.9 小结
11 研究伦理的原则与实践
11.1 导言
11.2 实施研究的标准
11.3 对待客户的标准
11.4 对待公众的标准
11.5 对待受访者的标准
11.6 出现的伦理问题
11.7 研究调查中的伦理问题
11.8 保密的管理与技术过程
11.9 小结
12 调查方法常见问题
12.1 导言
12.2 常见问题与答案
参考文献
内容摘要
罗伯特M.格罗夫斯、弗洛伊德J.福勒、米克P.库珀、詹姆斯M.勒普考斯基、艾利诺·辛格等等所著的《调查方法》诞生于美国联邦统计局资助的一个研究生教育项目——“调查方法联合项目”（JPSM）的相关课程。参加这个项目的学生大多在其他领域（如经济学、统计学、心理学）接受过高层次的教育，但却没有机会从事实地调查。
本书的作者们都直接或间接师从方法大师、密西根大学的查理F坎内尔（ChatlieCannell）教授，而他们自己也都是全球知名的方法专家。
作者们认为，调查是针对特定目的和特定的目标群体对原则的适用性应用。因此，本书最大的特点就是，突出对于调查设计的基本原则的阐述，强调读者不仅要知道“怎么做”调查，更要理解“做”背后的科学。
本书共有12章，按照在JPSM“调查方法基础”课程教学的顺序排列，适用于已经修读过1-2门统计的人，基本技能包括读懂统计符号，如求和的符号、期
望值符号，以及简单的数据演算。有些章节含有回归、logistic回归模型的量化分析，没有线性建模知识的人，在这些章节需要一些其他课程知识的帮助。
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