《社会科学中的研究设计》重点介绍了运用于政治科学领域的研究设计，以定性研究设计为主题，但同样适用于其他社会科学学科的学生，并且对定量取向的学者也有一定的启发意义。作者整合了定性研究和定量研究所采用方法的共性，目的是提供有效的描述性或因果性推论。作者还进一步指出，定量研究的科学推论原则和建模方法也能帮助定性研究者提供得出更有逻辑、更可靠的推论。本书的内容可以促使研究者重新审视他们的研究、规范自己的研究。书中不仅给出了好研究设计的关键步骤，并对研究设计中的关键概念给出了详细解释，还列出了研究中需要避免的问题，辅之以大量例子。因此，本书不仅方便了广大学生和学者了解和学习社会科学的研究方法，也推动了社会科学研究的规范化、科学化。

《社会科学中的研究设计》重点介绍了运用于政治科学领域的研究设计，以定性研究设计为主题，但同样适用于其他社会科学学科的学生，并且对定量取向的学者也有一定的启发意义。作者整合了定性研究和定量研究所采用方法的共性，目的是提供有效的描述性或因果性推论。作者还进一步指出，定量研究的科学推论原则和建模方法也能帮助定性研究者提供得出更有逻辑、更可靠的推论。

《社会科学中的研究设计》重点介绍了运用于政治科学领域的研究设计，以定性研究设计为主题，但同样适用于其他社会科学学科的学生，并且对定量取向的学者也有一定的启发意义。作者整合了定性研究和定量研究所采用方法的共性，目的是提供有效的描述性或因果性推论。作者还进一步指出，定量研究的科学推论原则和建模方法也能帮助定性研究者提供得出更有逻辑、更可靠的推论。

《社会科学中的研究设计》重点介绍了运用于政治科学领域的研究设计，以定性研究设计为主题，但同样适用于其他社会科学学科的学生，并且对定量取向的学者也有一定的启发意义。作者整合了定性研究和定量研究所采用方法的共性，目的是提供有效的描述性或因果性推论。作者还进一步指出，定量研究的科学推论原则和建模方法也能帮助定性研究者提供得出更有逻辑、更可靠的推论。本书的内容可以促使研究者重新审视他们的研究、规范自己的研究。书中不仅给出了好研究设计的关键步骤，并对研究设计中的关键概念给出了详细解释，还列出了研究中需要避免的问题，辅之以大量例子。因此，本书不仅方便了广大学生和学者了解和学习社会科学的研究方法，也推动了社会科学研究的规范化、科学化。

《社会科学中的风险研究》的宗旨是介绍近年社会科学中的风险研究。其目标读者是研究社会学、社会心理学和心理学的学者，对政治学、经济学和公共政策的研究者也将有所裨益。《社会科学中的风险研究》在大量文献的基础上，广泛探讨了风险研究的理论基础和基本问题，描绘了这些领域近年的发展轨迹，介绍并评述了发展中的重要争论，展示了风险研究中理论和实践的互动关系及其与一般社会生活的相互影响，并归纳了各学科面临的新问题和发展方向。 书中涉及的社会科学领域包括：犯罪、环境、日常生活和休闲时光、家庭和伙伴关系、健康与疾病、生命历程、青年和老年、媒体、社会政策和公共政策、风险监管和管理，以及性别、民族、残疾和社会基层的社会不平等。研究者可从《社会科学中的风险研究》看到西方国家风险观念和风险研究的最新概况，从中获得启发。对社会科学感兴趣的一般读者亦可得到一个新视角，更好地理解当代社会...(展开全部)

《社会科学中的数学》用近代科学的度量化、最优化与对策化等观点，讨论了许多当代社会实用的主题，内容涉及社会学、管理学、经济学等学科。《社会科学中的数学》包括社会选择、谋求最优化、统计——数字的艺术、走向非线性四个主要部分。

陈云松，牛津大学博士，南京大学社会学院教授。入选国家高层次人才特殊支持计划、教育部“青年长江学者”，国家社科基金重大项目首席专家。主要研究方向为计算社会学、数字人文、社会心态、社会治理、社会网络。 许琪，北京大学博士，南京大学社会学院教授。主要研究方向为家庭社会学、人口社会学、社会分层、定量研究方法。

陈云松，牛津大学博士，南京大学社会学院教授。入选国家高层次人才特殊支持计划、教育部“青年长江学者”，国家社科基金重大项目首席专家。主要研究方向为计算社会学、数字人文、社会心态、社会治理、社会网络。 许琪，北京大学博士，南京大学社会学院教授。主要研究方向为家庭社会学、人口社会学、社会分层、定量研究方法。

自然实验方法在社会科学领域中应用非常广泛，从标准自然实验到断点回归，再到工具变量法，许多研究领域都越来越涉及自然实验方法。自然实验方法是因果关系研究的首选工具。本书分四部分展开论述。导论引入了自然实验设计在社会科学中的应用型和理论框架。第一部分为发掘自然实验，即如何使用经济计量的方式来找到自然实验的设计方法。介绍了标准自然实验的情况，断点回归分析的有效性，以及工具变量法的设计和应用。第二部分偏重自然实验设计过程的分析。包含了一些具体的实验设计模型的分析，如数量分析的关键因素：简洁性与透明性、抽样过程与标准误差、定性分析的核心作用。此部分偏重数量论的设计与研究。第三部分是自然实验的评估。包括对近似随机性假设可信度的评估、模型可信度的评估、实验对于相关性的干预作用等。第四部分是结论部分。重点讨论了多元方法研究与强实验设计，讨论了混合方法的重要性和局限性等...(展开全部)

自然实验方法在社会科学领域中应用非常广泛，从标准自然实验到断点回归，再到工具变量法，许多研究领域都越来越涉及自然实验方法。自然实验方法是因果关系研究的首选工具。本书分四部分展开论述。导论引入了自然实验设计在社会科学中的应用型和理论框架。第一部分为发掘自然实验，即如何使用经济计量的方式来找到自然实验的设计方法。介绍了标准自然实验的情况，断点回归分析的有效性，以及工具变量法的设计和应用。第二部分偏重自然实验设计过程的分析。包含了一些具体的实验设计模型的分析，如数量分析的关键因素：简洁性与透明性、抽样过程与标准误差、定性分析的核心作用。此部分偏重数量论的设计与研究。第三部分是自然实验的评估。包括对近似随机性假设可信度的评估、模型可信度的评估、实验对于相关性的干预作用等。第四部分是结论部分。重点讨论了多元方法研究与强实验设计，讨论了混合方法的重要性和局限性等...(展开全部)