具体描述
"十一五"时期是继续深化教育改革，加强素质教育，努力建设有利于创新型科技人才成长的教育体系的关键时期。为了更好地培育统计创新型科技人才，适应统计教育发展的新形势，全国统计教材编审委员会制定了《"十一五"全国统计教材建设规划》（以下简称规划）。规划坚持"以人为本"的科学发展观，坚持统计教育与实践相结合，坚持统计教育同国际接轨，坚持培养创新型的统计人才的指导思想，编写符合国民经济发展需要和统计事业发展需要的统计教材。
这批教材是在深入分析统计教育形势和统计教材建设发展状况，总结多年来统计教材建设经验的基础上，本着以建设本科统计教材为主的方针，积极探索研究生层次的统计教材，力争使规划统计教材的编写做到层次分明，有针对性和实用性。建设精品教材，是编委会自成立以来就孜孜以求的目标。考虑到统计教材建设的实际情况，"十一五"期间，本科教材主要以修订为主，对以往规划统计教材中使用面广，得到广大教师和学生普遍认可的教材组织了修订。修订后的教材，淘汰了过时的内容和例子，增加了计算机操作和大量的案例，编写手法也做了一定的调整，在实用性、可操作性等方面有了较大的改进。
深入探索数据驱动的世界：当代社会分析与建模方法论 一本全面、前沿、实践导向的著作，旨在为读者构建一个坚实的社会科学研究方法论基础，并引导其掌握利用复杂数据洞察人类社会运行规律的尖端技能。 本书并非传统意义上的社会学或统计学教科书的简单汇编，而是一部聚焦于“如何将现实世界的复杂性转化为可分析、可解释的结构化知识”的实用手册与理论指南。它深刻认识到，在21世纪，社会现象的复杂性、数据的爆炸性增长以及分析工具的快速迭代，要求研究者必须跨越学科壁垒，拥抱计算思维与量化分析的深度融合。 第一部分：社会现象的计量基础与范式转换 本部分奠定了理解现代社会科学研究的哲学与方法论基石。我们首先探讨了从经典实证主义到后现代批判理论的知识谱系如何影响了我们对“测量”本身的理解。社会现象的本质决定了其测量的不确定性与多维度性，这要求研究者必须具备高度的批判性意识。 核心议题包括： 1. 测量的困境与操作化挑战： 详细剖析了如“社会资本”、“公平感”、“政治信任”等抽象概念在实证研究中进行有效操作化的复杂过程，讨论了信度和效度的多层次检验标准，特别是针对跨文化、跨时间序列数据的特殊考量。 2. 因果推断的逻辑重建： 区别于简单相关性的描述，本书将大量的篇幅投入到因果关系识别的现代框架中。我们引入了朱迪亚·珀尔的结构因果模型 (SCM) 理论，结合潜在结果框架 (Potential Outcomes Framework)，系统地讲解了如何通过工具变量 (IV)、断点回归 (RDD)、双重差分 (DiD) 等准实验设计来最小化混淆变量的干扰，以接近“反事实”的理想状态。这部分内容辅以大量社会政策评估的案例，展示了如何科学地回答“X是否导致了Y？”这一核心问题。 3. 数据源的生态学分析： 探讨了传统调查数据（如问卷、普查）的优势与局限，并引入了新兴的大数据源，包括社交媒体文本、地理空间信息 (GIS)、高频交易数据、电子健康记录等。重点讨论了这些非结构化或半结构化数据的采集伦理、偏差处理（如覆盖偏倚、选择偏倚）以及数据清洗的流程化管理。 第二部分：高级定量模型的构建与应用前沿 本部分是全书的实践核心，它跳出了单变量和基础回归分析的范畴，全面介绍当前社会科学研究中最常用、最前沿的复杂模型。 A. 纵向与面板数据分析：时间维度的捕获 理解社会动态性是社会研究的精髓。我们深入探讨了混合效应模型 (Mixed-Effects Models)，特别是针对嵌套结构（如学生在班级、班级在学校）和时间重复测量（个体在不同时间点）的处理。讲解了随机截距与随机斜率模型的构建逻辑，以及如何利用生存分析 (Survival Analysis) 来研究事件发生的时间（如职业生涯转换、婚姻破裂的时点分析）。 B. 离散选择与有限因变量模型：预测罕见或特定行为 社会学研究中，因变量往往不是连续的，而是二元（是/否）、有序（非常同意到非常不同意）或计数（发生的次数）。本书详细阐述了： Logit/Probit 模型及其多项式扩展（Multinomial/Nested Logit），关注模型系数的边际效应解释，而非仅仅是系数符号。 泊松回归与负二项回归，在处理计数数据时，如何根据数据的过度分散程度选择合适的模型。 C. 空间计量经济学：超越边界的关联 现代社会现象往往具有空间依赖性。本部分系统介绍了空间自相关（Spatial Autocorrelation）的概念，并演示了空间滞后模型 (SAR)、空间误差模型 (SEM) 的适用场景及估计方法。这对于研究城市发展、犯罪热点扩散、信息传播网络等具有不可替代的价值。 第三部分：机器学习与文本挖掘在社会科学中的范式创新 面对海量非结构化数据，传统线性模型已显不足。本部分着眼于计算社会科学的未来方向，介绍如何将先进的机器学习 (ML) 技术无缝整合到社会科学的理论框架中。 1. 预测性建模与解释性困境： 详细对比了正则化回归 (Lasso/Ridge) 在特征选择中的作用，以及随机森林 (Random Forest) 和 梯度提升机 (GBM) 在高维数据中的预测优势。讨论了如何运用如SHAP 值等现代可解释性工具 (XAI) 来“打开黑箱”，从高预测力的模型中提取社会学意义。 2. 自然语言处理 (NLP) 基础： 提供了从文本原始形式到可量化特征的完整流程。涵盖了词袋模型 (BoW)、TF-IDF 加权、主题模型 (Topic Modeling)，特别是潜在狄利克雷分配 (LDA) 的应用，用以发现文本数据背后隐藏的社会议题结构。同时，也初步介绍了词嵌入 (Word Embeddings) 在捕捉语义关系方面的强大能力。 3. 网络分析的深入应用： 从描述性指标（如中心性、密度）出发，过渡到动态网络模型的探讨。阐述了如何利用社交网络分析 (SNA) 来研究群体极化、影响力传播以及信息溢出效应，并讨论了如何将网络结构作为自变量纳入传统的回归框架中。 结语：严谨性、伦理与研究的未来 本书最后强调了研究的可复现性 (Reproducibility) 理念，详细介绍了统计软件（如R或Python生态系统）的脚本化工作流程，鼓励读者采用现代数据管理实践。同时，对大数据背景下的研究伦理、隐私保护和算法偏见进行了严肃的探讨，旨在培养具有高度社会责任感的定量研究者。 阅读本书后，读者将能够： 批判性地评估现有研究中量化方法的优劣。 独立设计和实施包含复杂因果识别策略的实证研究。 熟练运用前沿统计模型处理面板、空间或高维数据。 掌握利用文本和网络数据进行原创性社会现象探索的能力。 本书面向对象包括： 社会学、政治学、经济学、公共管理、心理学、传播学等领域的高年级本科生、所有层次的研究生，以及需要将数据分析能力提升至专业水平的社会研究从业者。它提供了一种将深厚理论洞察力转化为精确、可信的经验证据的清晰路径。
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