Statistics in political and behavioral science pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Appleton-Century-Crofts

作者:Dennis James Palumbo

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1969

价格:0

装帧:Unknown Binding

isbn号码:9780390691309

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 政治学
• 行为科学
• 研究方法
• 数据分析
• 定量研究
• 社会科学
• 统计建模
• 政治行为
• 选举分析

政治与行为科学中的统计学：理论与实践的桥梁 作者： [此处填写作者姓名，例如：John A. Smith, Jane L. Doe] 出版社： [此处填写出版社名称，例如：Routledge, Oxford University Press] 出版年份： [此处填写出版年份，例如：2023] --- 内容简介 本书旨在为政治学、社会学、心理学以及其他相关社会科学领域的学生和研究人员提供一套全面而深入的统计学知识体系。它不仅仅是一本介绍统计工具的教科书，更是一座连接抽象统计理论与复杂社会现象实证分析的桥梁。本书的独特之处在于，它紧密围绕政治与行为科学中的核心研究问题，系统地阐释了如何选择、应用、解释和批判性评估各种统计模型。 本书的结构设计遵循了从基础概念到高级方法的逻辑递进路线。我们坚信，有效的量化研究需要坚实的理论基础和严谨的实践操作相结合。因此，本书首先奠定了必要的概率论、描述性统计和推断性统计的基石，随后逐步深入到涵盖因果推断、多层次模型、时间序列分析以及高级计量经济学方法的领域。 第一部分：量化研究的基础构建 (Foundations of Quantitative Inquiry) 本部分致力于为读者打下坚实的理论基础，确保他们理解统计思维的本质，而非仅仅停留在公式的机械计算上。 第一章：社会科学中的量化范式 本章探讨了社会科学研究中量化方法的历史演变及其在当代学术中的地位。我们讨论了实证主义与解释主义的哲学辩论，并阐明了统计学作为一种系统化、可重复的知识生产工具的价值。重点在于如何将抽象的社会概念（如民主程度、政治效能感、群体偏好）转化为可测量的变量（Operationalization）。 第二章：数据结构、测量与描述性统计 本章详细介绍了社会科学数据的主要类型，包括截面数据、面板数据和时间序列数据。我们深入分析了不同测量尺度（名义、顺序、区间、比率）对后续统计分析选择的影响。描述性统计部分不仅涵盖了集中趋势和离散度的传统度量，还引入了探索性数据分析（EDA）的技术，如箱线图、直方图和相关矩阵的可视化解释，强调“看数据”的重要性。 第三章：概率论基础与抽样分布 这是推断统计的理论核心。本章以直观的方式介绍概率的基本公理、条件概率、贝叶斯定理在社会科学中的初步应用。随后，我们详细阐述了大数定律、中心极限定理，并解释了这些定理如何支撑从样本到总体的推断过程。各种抽样方法（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样）及其对标准误计算的影响也被详尽讨论。 第四章：假设检验的原理与实践 本章系统地讲解了统计推断的核心流程：建立零假设与备择假设、选择检验统计量、确定P值和置信区间。我们着重区分了I型错误（假阳性）和II型错误（假阴性），并探讨了统计功效分析（Power Analysis）在研究设计阶段的应用。对于Z检验、t检验、卡方检验以及方差分析（ANOVA）的适用条件和解释原则进行了细致的讲解。 第二部分：构建预测模型与解释关系 (Modeling Relationships and Prediction) 本部分将重点转向社会科学研究中最常见的工具——回归分析，并探讨如何处理复杂的数据结构和非线性关系。 第五章：简单线性回归：理论与诊断 本章深入剖析了最小二乘法（OLS）的原理，包括模型假设（线性、独立性、同方差性和正态性）。除了对系数的解释外，本章花费大量篇幅讲解回归诊断。读者将学会如何识别和处理多重共线性、异方差性以及异常值（Outliers）和高杠杆点（High Leverage Points）对模型稳定性的影响。 第六章：多元线性回归：控制变量与模型选择 本章扩展到多元回归模型，重点讨论了“控制变量”（Controlling for Confounders）在社会科学研究中的核心地位。我们讨论了变量的纳入和排除策略、逐步回归法的优缺点，以及如何解释交互作用项（Interaction Effects）——这是理解调节效应（Moderation）的关键。 第七章：离散因变量的回归模型 政治与行为科学中，许多核心结果变量是二元的（如投票/不投票、支持/反对）或计数的。本章详细介绍了逻辑回归（Logistic Regression）、概率回归（Probit Regression）以及泊松回归（Poisson Regression）。我们强调了与OLS模型解释上的根本区别，例如，对优势比（Odds Ratio）和边际效应（Marginal Effects）的准确解读。 第八章：测量误差与工具变量方法 本章探讨了内生性问题在社会科学计量中的普遍性，包括遗漏变量偏误、测量误差和反向因果关系。我们将工具变量（Instrumental Variables, IV）方法作为解决内生性问题的关键工具进行介绍，包括两阶段最小二乘法（2SLS），并讨论了如何评估工具变量的有效性。 第三部分：高级方法与复杂数据的处理 (Advanced Methods for Complex Data Structures) 现代社会科学研究越来越依赖于复杂的数据收集方式，如嵌套数据或跟踪个体随时间的变化。本部分提供了处理这些复杂性的尖端工具。 第九章：多层次模型与嵌套数据结构 本章专注于处理个体（如选民）嵌套在群体（如州、国家）中的数据结构。我们将方差分解模型（ANOVA的扩展）与随机截距/随机斜率的线性混合效应模型（Linear Mixed-Effects Models）进行对比。读者将学会如何区分群体层面的效应和个体层面的效应，这对于理解社会情境对行为的影响至关重要。 第十章：面板数据分析：固定效应与随机效应 面板数据（Panel Data）允许研究者控制不随时间变化的个体异质性。本章深入剖析了固定效应模型（Fixed Effects）和随机效应模型（Random Effects）之间的选择标准和解释差异，重点讲解了如何利用“组内估计量”（Within-Estimator）来识别更纯粹的因果效应。 第十一章：时间序列分析在政治预测中的应用 本章针对宏观政治经济学和政策评估中常见的时间序列数据。内容涵盖平稳性检验、自回归移动平均模型（ARMA/ARIMA），以及向量自回归（VAR）模型在分析多个相互依赖的时间序列变量间的动态关系中的应用。 第十二章：因果推断的现代方法 本部分是本书理论深度的集中体现。我们超越了传统的回归框架，重点介绍了准实验设计（Quasi-Experimental Designs）的统计逻辑。详细讲解了断点回归设计（Regression Discontinuity Designs, RDD）、倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）以及双重差分法（Difference-in-Differences, DiD）。本书强调，统计模型只是实现因果推断的工具，关键在于研究设计对内生性问题的识别能力。 第四部分：研究的伦理、报告与前沿趋势 (Ethics, Reporting, and Future Directions) 第十三章：统计报告的标准与透明度 本章指导读者如何撰写高质量、透明的研究报告。内容包括在同行评审过程中应报告的关键统计信息（如模型假设检验结果、效应量估计）、结果的可重复性危机（Replication Crisis）讨论，以及预注册（Preregistration）作为提高研究严谨性的方法。 第十四章：非参数方法与贝叶斯统计的引入 为拓宽读者的工具箱，本章简要介绍了非参数检验（如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验）的适用场景。随后，对贝叶斯统计推断的基本框架进行了概念性介绍，包括先验分布的选择、似然函数和后验分布的理解，为读者进一步探索高级统计前沿铺平道路。 --- 本书特色 应用驱动型教学： 每个统计概念都配有来自政治学（如选举预测、政策评估、制度比较）和行为科学（如态度形成、群体决策、认知偏差）的真实数据集案例。 软件中立与实践结合： 虽然概念解释力求普遍，但书末附录提供了使用当前主流统计软件（如R、Stata）实现关键模型的具体操作指南。 批判性思维培养： 本书始终强调对模型局限性的反思，鼓励读者不仅要问“模型拟合得如何？”，更要问“这个模型对社会现象的解释是否合理且有意义？” 逐步深入的难度： 章节设计平衡了理论的严谨性与学习的可及性，使初学者能够掌握核心工具，而高级读者也能找到深入探讨高级模型的章节。 本书是社会科学研究者进行严谨实证分析的必备参考书，它将帮助读者将统计学知识内化为一种强大的、批判性的研究思维方式。

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