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内容大纲
“社会科学研究方法译丛”系统引介全球范围内相关领域的代表性成果，旨在为国内读者搭建一座通向优秀前沿方法的桥梁。一方面，译丛服务于社会发展的实际需要，通过引介先进的社会科学研究方法，有助于揭示经济社会发展的内在规律。另一方面，译丛重点关注量化研究，通过系统性教授热门的数据处理工具，如R语言和Python等，帮助读者提高对现实问题的分析能力。
《R语言社会行为科学统计分析》一书所教授的R语言分析简明、易学，对内容的讲解深入浅出，同时适合社会学和行为科学领域的学习者。本书从R语言视角出发，介绍了统计学中的一系列关键知识，可以帮助读者在研究和工作场景中开展高效的运用，具体包括描述性统计、推断统计以及回归分析等。书中还配备了R和RStudio等丰富的资源可供下载，读者可按照书中所提供的代码和生成的结果开展练习。此外，本书还会分析在R语言使用中的诸多经典问题。 -
作者介绍
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目录
前言
致谢
关于作者
第1章 R和RStudio
1.1 引言
1.2 统计软件概述
1.3 下载R和RStudio
1.4 RStudio
1.5 查找R和RStudio包
1.6 打开数据
1.7 保存数据
1.8 本章小结
第2章 数据、变量和数据管理
2.1 数据和变量
2.2 数据集的结构与组织
2.3 综合社会调查数据
2.4 变量和测度
2.5 变量编码
2.6 编码规则
2.7 缺失值编码
2.8 变量运算
2.9 异常值处理
2.10 本章小结
第3章 数据的频数与分布
3.1 分类变量的频数
3.2 累积频数和百分比
3.3 定距/定比变量的频数
3.4 直方图
3.5 正态分布
3.6 非正态分布特征
3.7 数据导出
3.8 本章小结
第4章 集中趋势和变异性
4.1 集中趋势的度量
4.2 变异性的度量
4.3 Z分数
4.4 提取数据子集进行分析
4.5 本章小结
第5章 单变量、双变量数据的创建、解释及可视化
5.1 引言
5.2 R语言的调色盘
5.3 单变量数据可视化
5.4 二元数据可视化
5.5 作图结果导出
5.6 本章小结
第6章 假设检验和效应量
6.1 引言
6.2 原假设和备择假设
6.3 统计显著性
6.4 检验统计量的分布
6.5 常用检验方法
6.6 假设检验小结
6.7 效应量
6.8 本章小结
第7章 分类变量关联性分析
7.1 单比例假设检验
7.2 拟合优度分析
7.3 二元变量频数
7.4 卡方独立性检验
7.5 本章小结
第8章 均值比较
8.1 引言
8.2 单样本t检验
8.3 独立样本t检验
8.4 示例
8.5 独立样本t检验的补充示例
8.6 t检验的效应量
8.7 成对数据t检验
8.8 本章小结
第9章 多重比较
9.1 方差分析(ANOVA)
9.2 R语言中的方差分析
9.3 双因素方差分析
9.4 本章小结
第10章 相关性和回归分析
10.1 散点图回顾
10.2 相关性
10.3 皮尔逊相关系数
10.4 可决系数
10.5 定序变量的相关检验
10.6 相关矩阵
10.7 简单线性回归
10.8 逻辑回归
10.9 本章小结
第11章 多元回归分析
11.1 多元回归方程
11.2 交互效应及其含义
11.3 逻辑回归
11.4 逻辑回归结果解读
11.5 本章小结
第12章 回归专题进阶
12.1 引言
12.2 多项式回归
12.3 对数变换
12.4 数据缩放
12.5 多重共线性
12.6 多重插补
12.7 进一步阅读
12.8 本章小结
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