社会科学とベイズ推定：質的調査再考 Social Inquiry and Bayesian Inference : Rethinking Qualitative Research (Strategies for Social Inquiry)

社会科学とベイズ推定：質的調査再考<br>Social Inquiry and Bayesian Inference : Rethinking Qualitative Research (Strategies for Social Inquiry)

個数：

社会科学とベイズ推定：質的調査再考
Social Inquiry and Bayesian Inference : Rethinking Qualitative Research (Strategies for Social Inquiry)

Fairfield, Tasha/ Charman, Andrew E.

ウェブストア価格 ¥9,284（本体¥8,440）
Cambridge University Press（2022/08発売）
外貨定価 US$ 42.00
ポイント 84pt

提携先の海外書籍取次会社に在庫がございます。通常3週間で発送いたします。
【重要ご説明事項】
1. 納期遅延や、ご入手不能となる場合が若干ございます。
2. 複数冊ご注文の場合は、ご注文数量が揃ってからまとめて発送いたします。
3. 美品のご指定は承りかねます。

●3Dセキュア導入とクレジットカードによるお支払いについて

【入荷遅延について】
世界情勢の影響により、海外からお取り寄せとなる洋書・洋古書の入荷が、表示している標準的な納期よりも遅延する場合がございます。
おそれいりますが、あらかじめご了承くださいますようお願い申し上げます。

◆画像の表紙や帯等は実物とは異なる場合があります。

◆ウェブストアでの洋書販売価格は、弊社店舗等での販売価格とは異なります。
また、洋書販売価格は、ご注文確定時点での日本円価格となります。
ご注文確定後に、同じ洋書の販売価格が変動しても、それは反映されません。

製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版／ページ数 682 p.
言語 ENG
商品コード 9781108433358
DDC分類 300.727

Full Description

Fairfield and Charman provide a modern, rigorous and intuitive methodology for case-study research to help social scientists and analysts make better inferences from qualitative evidence. The book develops concrete guidelines for conducting inference to best explanation given incomplete information; no previous exposure to Bayesian analysis or specialized mathematical skills are needed. Topics covered include constructing rival hypotheses that are neither too simple nor overly complex, assessing the inferential weight of evidence, counteracting cognitive biases, selecting cases, and iterating between theory development, data collection, and analysis. Extensive worked examples apply Bayesian guidelines, showcasing both exemplars of intuitive Bayesian reasoning and departures from Bayesian principles in published case studies drawn from process-tracing, comparative, and multimethod research. Beyond improving inference and analytic transparency, an overarching goal of this book is to revalue qualitative research and place it on more equal footing with respect to quantitative and experimental traditions by illustrating that Bayesianism provides a universally applicable inferential framework.

Contents; Acknowledgements; Part I. Foundations: 1. Introduction: Bayesian reasoning for qualitative research; 2. Fundamentals of Bayesian probability; Part II. Operationalizing Bayesian Reasoning in Qualitative Research: 3. Heuristic Bayesian reasoning; 4. Explicit Bayesian analysis; 5. Bayesian analysis with multiple cases; 6. Hypotheses and priors revisited; 7. Scrutinizing qualitative research; Part III. Bayesianism in Methodological Perspective: 8. Comparing logical Bayesianism to frequentism; 9. A unified framework for inference; Part IV. Bayesian Implications for Research Design: 10. Iterative research; 11. Test strength; 12. Case selection; 13. Worked examples; References; Contents; Index.