量化社会科学导论

✍ Scribed by 今井耕介

• Publisher: 上海财经大学出版社
• Year: 2020
• Tongue: Chinese
• Leaves: 417
• Series: 新方法系列
• Category: Library

✦ Synopsis

本书开篇使用种族歧视和呼吁投票运动作为例子，从实验和观察性研究角度讨论了因果性，接着讲解了度量和预测这社会科学研究数据分析中的主要目标。本书对数据分析和统计学理论进行了实践性介绍，主要针对的读者群体是本科生以及对社会科学和相关领域开展系统深入研究的研究生。本书涵盖领域包括经济学、社会学、公共政策以及数据科学，通过直接明了的实证分析，帮助读者学习用R项目语言分析数据，并阐释相关成果。

✦ Table of Contents

封面
书名
版权
前言
目录
1 引言
1.1 本书概述
1.2 如何使用本书
1.3 R的简介
1.3.1 算术运算
1.3.2 对象
1.3.3 向量
1.3.4 函数
1.3.5 数据文件
1.3.6 保存对象
1.3.7 软件包
1.3.8 编程及学习技巧
1.4 总结
1.5 练习
1.5.1 自我汇报是否参加投票的偏差
1.5.2 了解世界人口动态
2 因果关系
2.1 劳动力市场的种族歧视
2.2 用R取得的数据子集
2.2.1 逻辑值和运算符号
2.2.2 关系运算符
2.2.3 生成子集
2.2.4 简单的条件语句
2.2.5 因子变量
2.3 因果效应与反事实
2.4 随机对照试验
2.4.1 随机化的作用
2.4.2 社会压力和投票率
2.5 观察性研究
2.5.1 最低工资和失业
2.5.2 混淆偏误
2.5.3 前后设计和倍差设计
2.6 单变量的描述性统计量
2.6.1 分位数
2.6.2 标准差
2.7 总结
2.8 习题
2.8.1 早教小班化的有效性
2.8.2 改变对同性恋婚姻的看法
2.8.3 刺杀领导人成功率的自然实验
3 度量
3.1 战争时期平民受伤情况的度量
3.2 处理R中缺失的数据
3.3 可视化单变量分布
3.3.1 条形图
3.3.2 直方图
3.3.3 箱形图
3.3.4 打印及保存图表
3.4 调查抽样
3.4.1 随机化的作用
3.4.2 拒访和其他偏误来源
3.5 度量政治极化
3.6 概括双变量关系
3.6.1 散点图
3.6.2 相关性
3.6.3 分位数—分位数图
3.7 聚类
3.7.1 R中的矩阵
3.7.2 R中的列表
3.7.3 k-均值算法
3.8 总结
3.9 练习
3.9.1 改变对待同性恋婚姻的看法（再探）
3.9.2 中国和墨西哥的政治效力
3.9.3 联合国大会投票表决
4 预测
4.1 预测选举结果
4.1.1 R的循环语句
4.1.2 R中的一般条件语句
4.1.3 基于民意调查的预测
4.2 线性回归
4.2.1 面部长相与选举结果的联系
4.2.2 相关性与散点图
4.2.3 最小二乘法
4.2.4 趋中回归
4.2.5 R中的合并数据集
4.2.6 模型拟合
4.3 回归与因果关系
4.3.1 随机化的实验
4.3.2 多元预测回归
4.3.3 异质性干预效应
4.3.4 断点回归设计
4.4 总结
4.5 练习
4.5.1 基于博彩市场的预测
4.5.2 墨西哥的选举和条件现金转移计划
4.5.3 巴西政府转移和减少贫困率
5 数据探索
5.1 文本数据
5.1.1 《联邦党人文集》悬而未决的作者问题
5.1.2 文本一项矩阵
5.1.3 挖掘主题
5.1.4 作者预测
5.1.5 交叉验证
5.2 网络数据
5.2.1 文艺复兴时期佛罗伦萨的婚姻网络
5.2.2 无方向的绘图和中心性度量
5.2.3 推特关注网络
5.2.4 有方向的图和中心性
5.3 空间数据
5.3.1 1854年伦敦暴发霍乱
5.3.2 R中的空间数据
5.3.3 R中的色彩
5.3.4 美国总统选举
5.3.5 沃尔玛的扩张
5.3.6 R中的动画
5.4 总结
5.5 练习
5.5.1 分析宪法的序言
5.5.2 国际贸易网络
5.5.3 制作美国总统选举跨时间的地图
6 概率
6.1 概率
6.1.1 频率统计与贝叶斯统计
6.1.2 定义和公理
6.1.3 排列
6.1.4 有和没有替换的抽样
6.1.5 组合
6.2 条件概率
6.2.1 条件、边际和联合概率
6.2.2 独立性
6.2.3 贝叶斯法则
6.2.4 用姓氏和居住地来预测种族
6.3 随机变量和概率分布
6.3.1 随机变量
6.3.2 伯努利和均匀分布
6.3.3 二项分布
6.3.4 正态分布
6.3.5 期望和方差
6.3.6 预测充满不确定性的选举结果
6.4 大样本定理
6.4.1 大数定律
6.4.2 中心极限定理
6.5 总结
6.6 练习
6.6.1 恩格玛机中的数学
6.6.2 博彩市场选举预测的概率模型
6.6.3 俄罗斯的选举舞弊
7 不确定性
7.1 估计
7.1.1 无偏性和一致性
7.1.2 标准误
7.1.3 置信区间
7.1.4 误差边际和民意调查中的样本规模计算
7.1.5 随机对照试验分析
7.1.6 基于学生t分布的分析
7.2 假设检验
7.2.1 品茶试验
7.2.2 总体框架
7.2.3 单样本检验
7.2.4 双样本检验
7.2.5 假设检验的陷阱
7.2.6 效力分析
7.3 含不确定性的线性回归模型
7.3.1 作为生成模型的线性回归模型
7.3.2 估计系数的无偏性
7.3.3 估计系数的标准误
7.3.4 关于参数的推断
7.3.5 关于预测的推断
7.4 总结
7.5 练习
7.5.1 性别比和中国农作物的价格
7.5.2 学术研究中的抽屉偏误和发表偏见
7.5.3 1932年德国魏玛共和国的大选
8 下一步
词汇表