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内容大纲
在过去的几十年里,统计分析已经在社会科学和行为科学领域,如经济学、政治学、公共管理、工商管理、公共卫生、人类学、心理学、社会学、教育学和传播学中变得越来越重要。
本书是一本旨在介绍社会科学领域定量研究方法的入门教材,突出R语言的应用。作者精心设计了一条“极简”学习路径,并且以实际研究问题为导向,系统讲解了从零开始进行定量研究的整个过程,包括如何使用R语言进行数据管理、数据可视化和数据分析等,希望可以帮助不具备统计学背景和计算机编程经验的学生使用R语言来进行统计分析,以满足社会科学中的实际研究需要,并对已发表的研究结果进行复制练习。 -
作者介绍
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目录
图目录
表目录
第一章 了解R并编写首个玩具程序
1.1 何时在一个研究项目中使用R?
1.2 R的基本信息
1.3 如何建立项目文件夹并编写我们的第一个R程序
1.4 创建、描述和绘制向量:以玩具程序为例
1.5 简单的真实世界案例:来自Iversen and Soskice(2006)的数据
1.6 第一章程序代码
1.7 排除错误与获取帮助
1.8 重要参考信息:符号、运算符和函数
1.9 总结
1.10 适用于学有余力读者的综合问答
1.11 练习
第二章 准备好数据:导入、检查和准备数据
2.1 准备数据
2.2 导入Penn World Table 7.0数据集
2.3 检查导入的数据
2.4 准备数据Ⅰ:变量类型和索引
2.5 准备数据Ⅱ:管理数据集
2.6 准备数据Ⅲ:管理观测值
2.7 准备数据Ⅳ:管理变量
2.8 第二章程序代码
2.9 总结
2.10 适用于学有余力读者的综合问答
2.11 练习
第三章 单样本和均值差检验
3.1 概念准备
3.2 数据准备
3.3 世界经济的平均增长率是多少?
3.4 1990年世界经济的增长速度是否比1960年快?
3.5 第三章程序代码
3.6 总结
3.7 适用于学有余力读者的综合问答
3.8 练习
第四章 协方差与相关性
4.1 数据和软件准备
4.2 使用散点图对贸易与增长之间的关系进行可视化
4.3 贸易开放程度与经济增长相关吗?
4.4 贸易与增长之间的相关性是否会随时间变化?
4.5 第四章程序代码
4.6 总结
4.7 适用于学有余力读者的综合问答
4.8 练习
第五章 回归分析
5.1 概念准备:如何理解回归分析?
5.2 数据准备
5.3 数据可视化和检查数据
5.4 如何估计和解释OLS模型的系数?
5.5 如何估计系数的标准误?
5.6 如何推断感兴趣的总体参数?
5.7 如何解释模型的整体拟合度?
5.8 如何报告统计结果?
5.9 第五章程序代码
5.10 总结
5.11 适用于学有余力读者的综合问答
5.12 练习
第六章 回归诊断和敏感性分析
6.1 为什么OLS的假定和诊断非常重要?
6.2 数据准备
6.3 线性度和模型设定
6.4 完全多重共线性和高度多重共线性
6.5 误差的方差齐性
6.6 误差项观测值的独立性
6.7 高影响观测值
6.8 正态性检验
6.9 报告结果
6.10 第六章程序代码
6.11 总结
6.12 适用于学有余力读者的综合问答
6.13 练习
第七章 复制已发表研究的结果
7.1 是什么影响了军事冲突在地理上的扩散?复制和诊断Braithwaite(2006)
7.2 宗教热忱会影响个人对创新的态度吗?复制Bénabou et al.(2015)
7.3 第七章程序代码
7.4 总结
第八章 附录:如何分析分类数据和寻找更多数据
8.1 目标
8.2 准备数据
8.3 男性和女性在自我报告的幸福感上有区别吗?
8.4 信徒与非信徒在自我报告的幸福感上有区别吗?
8.5 自我报告的幸福感的来源:逻辑回归
8.6 在哪里寻找更多的数据?
参考文献
常用附加软件包
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