前 言本书写作过程是非线性的，经历了多次重大转向和调整。具体章节的写作，有的进展很快，有的曾停滞不前，有的甚至反复调整。从某种意义上来说，它也反映了社会科学中序列分析的发展进程。20世纪80年代末到90年代，该领域出现了许多开创性的理论和实证成果。但是此后，我们等待了数年，直到长期追踪数据的可及性逐渐提高，才为解决序列问题提供了机会。这一时期，序列分析工具箱得到了全面修正和扩展。而随着许多最初的弱点和局限性被克服，该方法也逐渐成熟。尽管仍有一些长期存在的问题至今未得到解决，但随着创造性的方法论贡献不断涌现以及相应免费统计软件的持续开发，该领域仍在快速发展。鉴于这一进展，本书的问世填补了部分空白。因为，即便是在当前序列分析方法已发展出较为成熟的标准的情况下，学界仍缺乏这样一本全面的书籍，它既能对该方法领域的重要基础和最新进展提供一些总结和概括，又能提供有关如何应用这些方法的指导和建议。截至目前，有关序列分析的材料大多散见于期刊文章、专著、编著文集和软件手册。这使得指导者、学生和研究人员难以找到一个单一全面的资源，其既包含序列分析的基础知识，又能为他们提供进行合理分析的方法指导。因此，我们着手写作本书，并设想本书将成为一本导论，指导研究者完成序列分析的整个工作流程，并讨论流程中涉及的每个分析决策及其潜在影响。除了第7章简要介绍了一些该领域最近的方法论进展，在其余章节我们使用了来自德国家庭追踪调查的现实世界数据，来讲解本书呈现的所有分析技术。本书附有其他在线资源，其中包含用于重现我们在本书中呈现的图形及表格的R语言代码。总而言之，本书及其附带的在线资源提供了有关序列分析技术的最新概述，并为读者提供了自行开展序列分析所需的理论知识和实践技能。

序列分析是一种能够捕捉数据的时序结构和复杂性的一种重要的研究方法。本书是序列分析方法的入门专著，系统阐述了序列分析的基本概念，介绍了序列分析的实操过程和最前沿工具的使用方法，给出了不同方法的实践性指导。本书不仅能为初学者提供细致的入门指导，而且也介绍了进阶的方法和工具，是序列分析方法领域重要的专著。bull;全面介绍序列分析理论知识和实践技能bull;提供序列分析所有实证步骤的操作建议bull;结合实际的案例分析，展示前沿的数据分析和可视化方法

在社会科学研究中，个体生命历程、行为模式或社会过程往往呈现为随时间演变的序列数据（如职业轨迹、家庭状态变迁）。传统统计方法难以充分捕捉这类数据的时序结构与复杂性。《序列分析》一书系统介绍了针对类别型序列数据的分析方法，为揭示社会动态的规律性模式提供了强大工具。本书由国际序列分析领域权威学者撰写，既包罗所有主流应用的与最近提出的重要序列分析方法，又重视强调应用序列分析的步骤，深入浅出、实例丰富。

马塞尔拉布（Marcel Raab）是德国班贝格大学(University of Bamberg)邦立家庭研究所的高级研究员，同时兼任《家庭研究杂志》（Journal of Family Research）副主编。此前，他任职于德国国家教育追踪调查、班贝格大学和柏林社会科学中心(WZB);人口与不平等研究小组，并在曼海姆大学担任社会学助理教授，也曾作为访问研究员在耶鲁大学的不平等与生命历程研究中心(CIQLE)工作。2014年，他在班贝格大学获得社会学博士学位，其论文题目为《家庭效应对家庭形成的影响》。目前，他还是序列分析协会咨询委员会成员。埃马努埃拉斯特鲁福利诺（Emanuela Struffolino）是意大利米兰大学社会与政治科学系的经济社会学副教授。2020至2021年，她曾担任柏林自由大学社会学研究所的宏观社会学客座教授，随后又在柏林洪堡大学担任社会政策客座教授。2015至 2019年，她在柏林社会科学中心(WZB);人口与不平等研究小组担任博士后研究员。2014 年，她在米兰_毕科卡(Milano_Bicocca)大学获得社会学博士学位后，于洛桑大学(University of Lausanne)瑞士生命历程研究中心担任研究员。目前，她还是序列分析协会执行委员会成员。【译者简介】陈思远，目前为比利时根特大学社会学博士候选人，此前他在该校获得了统计学硕士学位。他的研究兴趣包括社会流行病学、健康不平等和因果推断，部分工作散见于《社会科学与医学》（Social Science amp; Medicine）等国际期刊。潘秀想，现为荷兰格罗宁根大学经济地理学博士候选人 ，其博士研究项目聚焦于;时间视角下的迁移、家庭动态与移民幸福 。他的主要研究使用劳动经济学，经济地理学和人口学的理论和方法，涵盖区域人口增长、迁移与福祉、生命历程迁移等话题。在研究方法上，他擅长量化研究、因果推断和序列分析。

序前言致谢

第1章 导论第1节 社会科学中的序列分析第2节 本书结构第3节 软件、数据与配套网页

第2章 序列描述与可视化第1节 基本概念与术语第2节 定义序列第3节 序列数据的描述：基础第4节 序列可视化第5节 序列数据的描述: 评估序列复杂性和质量

第3章 序列比较第1节 用于序列比较的不相似性度量第2节 对齐技术第3节 基于对齐的最优匹配扩展第4节 非对齐技术第5节 比较不相似性矩阵第6节 比较不同长度的序列第7节 其他序列比较方法

第4章 识别数据中的群组结构：基于序列间不相似性度量的分析第1节 对序列进行聚类以揭示其分类体系第2节 应用举例第3节 为序列聚类分析得到的分类体系;构造效度第4节 在回归模型的框架下使用聚类结果作为因变量或者自变量

第5章 多维序列分析第1节 处理同时发生的时序过程第2节 扩展符号集合：将多个通道合并为单个符号集合第3节 对基于不同不相似性矩阵识别出的群组进行交叉列联分析第4节 合并领域特定的不相似性矩阵第5节 多通道序列分析

第6章 不使用聚类分析的组间差异检验第1节 组内差异比较第2节 序列与协变量关联的度量第3节 蕴含统计分析

第7章 序列分析与其他解释性方法的结合第1节 结合随机与算法分析工具的理由第2节 竞争轨迹分析第3节 序列分析多状态模型第4节 序列分析和（倾向性评分）匹配的结合

第8章 总结第1节 建议汇总：扩展清单第2节 研究成果、未解问题与持续创新

参考文献译名对照表译后记

大凡人生的旅程或历程，或长或短，均可能经过殊途、殊景的过程。研究生命历程的量化研究方法有多种，多侧重于某一特定时间点的统计量或某一生命状态的发生时机，而序列分析则为一种全方位掌握过程的社会科学量化研究方法，可全面分析生命历程中状态的时机(timing)、时长(duration)与时序(order/sequencing)。何谓生命状态的时机？邻家的孩子三岁就会打酱油，自家的孩子三岁才刚离开襁褓，这就是进入;协助家务这一状态的时机不同。何谓生命状态的时长？邻家的孩子本硕博连读受了八年高等教育，自家的孩子大学上了两年就辍学去为生活奔波，这就是;高等教育这一状态的时长各异。何谓生命状态的时序？邻家的孩子相恋、成婚、育子，一切水到渠成。自家的孩子闪育、闪婚、闪离、再闪育、再闪婚、再闪离，这就是;婚育这一状态时序的天壤之别。序列分析正是一种适合研究生命历程状态时机、时长与时序的社会科学量化方法。它在20世纪80年代由基因学科引入社会科学。在21世纪，尤其是最近十余年，此方法的发展和应用均犹如雨后春笋，方兴未艾。众多序列分析方法与应用的论文近年稳步进入并充实了社会科学顶级期刊，为序列分析的鼎盛时期打下坚实基础。然而，让更多的社会科学学者学习并使用序列分析方法的专著却寥寥无几。SAGE出版社的;定量社会科学研究丛书迄今已出版了近二百本专著。我在二十年前有幸任此丛书的主编五年，很熟悉这套丛书，也深知它在各种方法入门上的重要性。同一方法，经常有多本入门专著被纳入此丛书系列。而这本《序列分析》(Sequence Analysis)则无论在此丛书内还是整体出版市场上，都是独一无二的序列分析方法入门专著。马塞尔拉布(Marcel Raab)和埃马努埃拉斯特鲁福利诺(Emanuela Struffolino)均为序列分析的专家。我对他们合著的这本《序列分析》十分熟悉，早在审稿期间就细读过初稿，且在教研究生的一门序列分析方法课时也使用此书作为主要教材。此书既包罗所有主流的与最近提出的重要序列分析方法，又重视强调应用序列分析的步骤，是介绍此方法优秀且唯一的专著。再者，此书深入浅出、实例丰富，很适合初学者阅读。在使用中文的国家与地区，人们的生命历程既有共性，又有差异。每段人生旅程都会途经共同之处，也会产生各不相同的景色。目前还没有一本介绍序列分析方法的中文专著可供众多社会科学研究者参考使用。为弥补此空白，陈思远和潘秀想二位译者付出巨大努力，完成了本书的翻译工作。我衷心希望此中文译本能为推广序列分析方法、深入研究生命历程及有关社会现象添砖加瓦。

廖福挺(Tim F. Liao)于伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校