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當(dāng)前位置: 首頁(yè)出版圖書(shū)人文社科政治政治理論量化數(shù)據(jù)分析:通過(guò)社會(huì)研究檢驗(yàn)想法

量化數(shù)據(jù)分析:通過(guò)社會(huì)研究檢驗(yàn)想法

量化數(shù)據(jù)分析:通過(guò)社會(huì)研究檢驗(yàn)想法

定 價(jià):¥59.00

作 者: 唐啟明 著
出版社: 社會(huì)科學(xué)文獻(xiàn)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 政治理論

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ISBN: 9787509731789 出版時(shí)間: 2012-07-01 包裝: 平裝
開(kāi)本: 16開(kāi) 頁(yè)數(shù): 425 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  《社會(huì)學(xué)教材教參方法系列:量化數(shù)據(jù)分析:通過(guò)社會(huì)研究檢驗(yàn)想法》從分析非實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)最基本的方法(百分?jǐn)?shù)表)開(kāi)始介紹。第1~3章闡述列聯(lián)表的基本邏輯,并介紹關(guān)于如何制表的許多技術(shù)細(xì)節(jié)(使得此類表簡(jiǎn)單易讀)。第4章是關(guān)于計(jì)算的介紹。第5~7章講解常規(guī)最小二乘相關(guān)和回歸,這是社會(huì)科學(xué)中統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)。第6章介紹多元回歸,用于當(dāng)一個(gè)因變量有幾個(gè)自變量的情形,同時(shí)介紹“虛擬”變量或二分變量的概念,這需要特別的處理方法。通過(guò)使用虛擬變量和“交互項(xiàng)”,我提出一種思路來(lái)評(píng)價(jià)不同人群的社會(huì)過(guò)程是否不同這個(gè)社會(huì)科學(xué)中常見(jiàn)的問(wèn)題。第7章介紹了在回歸框架內(nèi)檢驗(yàn)相關(guān)假設(shè)的多個(gè)“竅門、”。第8章回顧了處理缺失數(shù)據(jù)的方法,并在最后部分以目前最新的方法為例,講解如何進(jìn)行缺失數(shù)據(jù)的多元估算。第9章討論抽樣及其在統(tǒng)計(jì)分析中應(yīng)用的問(wèn)題。在第10章中,我們將通過(guò)介紹回歸診斷更全面的闡述該問(wèn)題。第11章介紹如何及怎樣構(gòu)建多題項(xiàng)測(cè)度,不僅主要集中討論以因子為基礎(chǔ)的測(cè)度法,而且介紹效應(yīng)比較測(cè)度法。第12~14章介紹受限因變量的分析方法。第15章介紹了一些處理這類問(wèn)題的方法,稱為固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)模型,前提是要有合適的數(shù)據(jù)——面板數(shù)據(jù)(同樣的個(gè)體在多個(gè)時(shí)點(diǎn)被觀測(cè))或者整群數(shù)據(jù)(在一個(gè)家庭、學(xué)校、社區(qū)等中多個(gè)個(gè)體被觀測(cè))。最后一只介紹一些高級(jí)的、作者在朔州所不能涉及的方法,通過(guò)超出一年級(jí)研究生所學(xué)定量數(shù)據(jù)分析課程的范圍。唐啟明專著的《社會(huì)學(xué)教材教參方法系列:量化數(shù)據(jù)分析:通過(guò)社會(huì)研究檢驗(yàn)想法》不僅對(duì)學(xué)術(shù)界的社會(huì)科學(xué)研究者有用,而且對(duì)應(yīng)用社會(huì)科學(xué)研究者也應(yīng)該有用——不管他們是社會(huì)學(xué)家、經(jīng)濟(jì)學(xué)家、地理學(xué)家、流行病學(xué)家或其他公共衛(wèi)生研究者,還是城市規(guī)劃者、計(jì)劃生育專家、社會(huì)服務(wù)行政人員,以及其他隸屬于政府機(jī)構(gòu)的研究人員;此書(shū)對(duì)市場(chǎng)分析員和其他在私人公司的從業(yè)者可能也同樣適用。

作者簡(jiǎn)介

  Donald J.Treiman(中文名:唐啟明),是加州大學(xué)洛杉磯分校(UCLA)社會(huì)學(xué)榮獲杰出教授,UCLA加州人口研究中心前主任。他在Reedcoliege獲得學(xué)士學(xué)位(1 962年),在芝加哥大學(xué)獲得碩士和博士位(1967年)。研究生階段,他大多數(shù)時(shí)間在芝加哥大學(xué)全國(guó)民意研究中心(National Opinion Research Center,ORc)學(xué)習(xí)和工作。在那里,他受到良好的調(diào)查研究方面的訓(xùn)練,并積累了寶貴的經(jīng)驗(yàn)。之后,他任教于威斯康星大學(xué),決心成為一位真正的社會(huì)人口學(xué)家,并將人口和生態(tài)研究中心當(dāng)做他的學(xué)術(shù)之家。他在哥倫比亞大學(xué)也工作過(guò)一段時(shí)間。1975年,他轉(zhuǎn)到LJCIA任教至今。在此期間,他到其他一些地方做過(guò)短暫訪問(wèn),如在國(guó)家科學(xué)院/國(guó)家研究理事會(huì)擔(dān)任一個(gè)研究委員會(huì)的主任(1978~1981年),在美國(guó)人口普查局(1987~1988年)、行為和社會(huì)科學(xué)高等研究中心(1992~1993年)、荷蘭人文和社會(huì)科學(xué)高等研究院(1996~1997年)任研究員。Treiman教授的職業(yè)生涯從學(xué)生時(shí)代就已經(jīng)開(kāi)-始,當(dāng)時(shí)他的研究方向是社會(huì)分層和地位獲得,并主要側(cè)重于跨國(guó)比較研究,這一直是他的研究興趣所在。他與荷蘭同事}larryr Ganzeboom一直從事一項(xiàng)比較分析20世紀(jì)世界各國(guó)地位獲得過(guò)程差異的長(zhǎng)期項(xiàng)目。截至目前,他們編撰了一個(gè)跨越上半個(gè)世紀(jì)、源自50多個(gè)國(guó)家的300多個(gè)抽樣調(diào)查的文檔。除了該比較項(xiàng)目之外,Treiman教授在南非(1991~1994年)、東歐(1993~1994年)和中國(guó)(1996年)都做過(guò)大規(guī)模的全國(guó)性概率抽樣調(diào)查,內(nèi)容都是關(guān)注社會(huì)不平等的各個(gè)方面。他現(xiàn)在的研究已經(jīng)轉(zhuǎn)向一個(gè)更偏于人口學(xué)的方向。2008年,他在中國(guó)開(kāi)展了一項(xiàng)全國(guó)性概率抽樣調(diào)查,主要關(guān)注國(guó)內(nèi)人口遷移的影響因素、機(jī)制和結(jié)果。他目前正參與另一項(xiàng)有關(guān)中國(guó)的調(diào)查,主要關(guān)注遷移對(duì)留守兒童和隨父母遷移兒童的影響。

圖書(shū)目錄

英文版序言中文版序言譯者序言導(dǎo)言第1章 列聯(lián)表基礎(chǔ) 本章內(nèi)容 通過(guò)具體實(shí)例介紹全書(shū) 列聯(lián)表 本章小結(jié) 第2章 列聯(lián)表中的變量關(guān)系 本章內(nèi)容 分析的邏輯 抑制變量 相加效應(yīng)和交互效應(yīng) 直接標(biāo)準(zhǔn)化 關(guān)于統(tǒng)計(jì)控制與實(shí)驗(yàn)的最后說(shuō)明 本章小結(jié)第3章 列聯(lián)表的拓展 本章內(nèi)容 重新組織表格以獲取新的信息 何時(shí)用“反向”百分?jǐn)?shù)表 當(dāng)因變量為均值時(shí)的列聯(lián)表 相異指數(shù) 如何描述列聯(lián)表 本章小結(jié)第4章 用計(jì)算機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)操作 本章內(nèi)容 引言 如何組織數(shù)據(jù)文件 變換數(shù)據(jù) 本章小結(jié) 附錄用Stata進(jìn)行分析 用Stata進(jìn)行分析的一些建議 一些特別有用的Stata 10.0命令第5章 相關(guān)和回歸(常規(guī)最小二乘法)介紹 本章內(nèi)容 引言 量化某種關(guān)系的大?。夯貧w分析 評(píng)估某種關(guān)系的強(qiáng)度:相關(guān)分析 相關(guān)和回歸系數(shù)之間的關(guān)系 影響相關(guān)(和回歸)系數(shù)大小的因素 相關(guān)比率 本章小結(jié)第6章 多元相關(guān)和回歸(常規(guī)最小二乘法)介紹 本章內(nèi)容 引言 一個(gè)具體例子:中國(guó)人識(shí)字水平的決定因素 虛擬變量 組間比較的方法 比較模型的貝葉斯方法 獨(dú)立檢驗(yàn) 本章小結(jié)第7章 多元回歸技巧:處理特殊分析問(wèn)題的技術(shù) 本草網(wǎng)谷 非線性變換 檢驗(yàn)系數(shù)的等價(jià)性 趨勢(shì)分析:檢驗(yàn)線性假設(shè) 線性樣條 將系數(shù)表示為總均值的偏差(多分類分析) 表示虛擬變量的其他方法 分解兩個(gè)均值之差 本章小結(jié)第8章 缺失數(shù)據(jù)的多重填補(bǔ)法 本章內(nèi)容 引言 一個(gè)具體例子:在俄羅斯,文化資本對(duì)教育獲得的影響 本章小結(jié)第9章 抽樣設(shè)計(jì)與調(diào)查估計(jì) 本章內(nèi)容 調(diào)查樣本 設(shè)計(jì)效應(yīng) 結(jié)論 本章小結(jié)第10章 回歸診斷 本章內(nèi)容 引言 一個(gè)具體例子:地位獲得的社會(huì)差異 穩(wěn)健回歸 自舉法和標(biāo)準(zhǔn)誤 本章小結(jié)第11章 測(cè)度構(gòu)建 本章內(nèi)容 引言 效度 信度 測(cè)度構(gòu)建 含誤差變量回歸 本章小結(jié)第12章 對(duì)數(shù)線性分析 本章內(nèi)容 引言 選擇一個(gè)合適的模型 簡(jiǎn)約模型 文獻(xiàn)注釋 本章小結(jié) 附錄12.A效應(yīng)參數(shù)的推導(dǎo) 附錄12.B最大似然估計(jì)法介紹 正態(tài)分布的均值 對(duì)數(shù)線性參數(shù)第13章 二項(xiàng)邏輯斯蒂回歸 本章內(nèi)容 引言 與對(duì)數(shù)線性分析的關(guān)系 邏輯斯蒂回歸的第一個(gè)具體例子:預(yù)測(cè)槍械威脅的發(fā)生率 第二個(gè)具體例子:日本的教育遞進(jìn)率 第三個(gè)具體例子(離散時(shí)間風(fēng)險(xiǎn)率模型):初婚年齡 第四個(gè)具體例子(案例一對(duì)照模型):在俄羅斯,誰(shuí)被 任命為政黨當(dāng)權(quán)人物? 本章小結(jié) 附錄1 3.A關(guān)于對(duì)數(shù)和指數(shù)的一些代數(shù)基礎(chǔ) 附錄13.B Probit分析介紹第14章 多項(xiàng)和序次邏輯斯蒂回歸及t。bit回歸 本章內(nèi)容 多項(xiàng)logit分析 序次邏輯斯蒂回歸 針對(duì)刪失因變量的tobit回歸(及同類方法) 針對(duì)受限因變量的其他分析模型 本章小結(jié)第15章 改進(jìn)因果推斷:固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng)模型 本章內(nèi)容 引言 針對(duì)連續(xù)型變量的固定效應(yīng)模型 針對(duì)連續(xù)型變量的隨機(jī)效應(yīng)模 一個(gè)具體例子:中國(guó)收入的決定因素 針對(duì)二分結(jié)果變量的固定效應(yīng)模型 針對(duì)二分結(jié)果變量的隨機(jī)效應(yīng)模型 一個(gè)二分結(jié)果變量的具體例子:遷移對(duì)南非黑人入學(xué)的影響 文獻(xiàn)注釋 本章小結(jié)第16章 思考與未來(lái)的方向:研究設(shè)計(jì)和解釋問(wèn)題 本章內(nèi)容 研究設(shè)計(jì)問(wèn)題 概率抽樣的重要性 最后一個(gè)建議:養(yǎng)成良好的專業(yè)素養(yǎng) 本章小結(jié)附錄A書(shū)中所用數(shù)據(jù)的說(shuō)明和下載地址附錄B用綜合社會(huì)調(diào)查數(shù)據(jù)做調(diào)查估計(jì)參考文獻(xiàn)詞匯表

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