具體描述
《R語言在政治學中的應用/光明社科文庫》通過多樣化的分析需要的算法和模型，包括偏好聚閤、綜閤指標的構建、QCA、IRT等，探索瞭這些掌握這些分析方法數據分析方法應用於管理學、社會學、傳播學、市場營銷學等領域的可行性，並根據應用情境對這些方法進行瞭編排，並結閤R代碼對分析流程和具體操作進行瞭詳細介紹。
作者簡介
著者簡介
吳江，男，1984年生，北京人，首都師範大學政治學與行政學係教師，講師；主要研究方嚮為社會科學量化分析、政治學理論。
圖書目錄
第1章 排序和打分
一、評價者間信度的測量
二、相對排序：選舉計票機製
三、相對排序：Bradley-Terry模型、模式模型和Plackett-Luce模型
四、相對排序：其他算法
第2章 詞語聯想
一、詞頻和位置分析
二、關聯規則算法
三、用關聯規則算法分析文本
四、繪製關聯規則網絡圖
五、用非負矩陣分解對詞語進行分類
附錄：導入文本的多種方法
第3章 構建綜閤指標
一、確定權重
二、分數聚閤
附錄一：原型分析
附錄二：繪製雷達圖
第4章 用迴歸模型確定績效指標
一、綫性迴歸模型
二、Hurdle模型和零膨脹模型
附錄：繪製迴歸係數置信區間圖
第5章 定性比較分析（QCA）
一、基本知識
二、cs-QCA
三、fs-QCA
四、mv-QCA
附錄一：尋找潛在因果關聯的其他方法——關聯規則
附錄二：尋找潛在因果關聯的其他方法——並存分析（CNA）
第6章 項目反應理論（IRT）
一、Rasch模型：分析二元偏好數據
二、GRM模型：分析多級量錶
三、三參數模型：分析測試題項
四、理想點模型：分析調查問捲
五、理想點模型：分析投票數據
附錄一：量錶的可視化
附錄二：填補缺失值
附錄：復習基礎代碼
參考文獻
· · · · · · (收起)
一、評價者間信度的測量
二、相對排序：選舉計票機製
三、相對排序：Bradley-Terry模型、模式模型和Plackett-Luce模型
四、相對排序：其他算法
第2章 詞語聯想
一、詞頻和位置分析
二、關聯規則算法
三、用關聯規則算法分析文本
四、繪製關聯規則網絡圖
五、用非負矩陣分解對詞語進行分類
附錄：導入文本的多種方法
第3章 構建綜閤指標
一、確定權重
二、分數聚閤
附錄一：原型分析
附錄二：繪製雷達圖
第4章 用迴歸模型確定績效指標
一、綫性迴歸模型
二、Hurdle模型和零膨脹模型
附錄：繪製迴歸係數置信區間圖
第5章 定性比較分析（QCA）
一、基本知識
二、cs-QCA
三、fs-QCA
四、mv-QCA
附錄一：尋找潛在因果關聯的其他方法——關聯規則
附錄二：尋找潛在因果關聯的其他方法——並存分析（CNA）
第6章 項目反應理論（IRT）
一、Rasch模型：分析二元偏好數據
二、GRM模型：分析多級量錶
三、三參數模型：分析測試題項
四、理想點模型：分析調查問捲
五、理想點模型：分析投票數據
附錄一：量錶的可視化
附錄二：填補缺失值
附錄：復習基礎代碼
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· · · · · · (收起)
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