Statistical Modelling for Social Researchers pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Tarling, Roger

出品人:

页数:224

译者:

出版时间:2008-12

价格:$ 214.70

装帧:

isbn号码:9780415448376

丛书系列:

图书标签:

• 统计建模
• 社会研究
• 数据分析
• 回归分析
• 多元分析
• 统计学
• 研究方法
• 社会科学
• 量化研究
• 模型构建

聚焦：应用统计学在现代社会科学中的核心方法与实践 图书名称： 计量社会科学前沿：因果推断、高维数据与计算工具应用 图书简介： 本专著深入探讨了现代社会科学研究中，计量经济学、应用统计学与机器学习方法的前沿交叉与实际应用。本书旨在为社会科学领域的研究者、高级学生以及政策分析师提供一套全面、严谨且高度实用的分析框架，用以解决复杂的社会现象、评估干预政策的有效性，并从海量数据中提炼出具有洞察力的因果关系。 本书的核心理念是弥合理论模型构建与复杂数据分析之间的鸿沟。我们认识到，当代社会科学数据维度越来越高、结构越来越复杂（如面板数据、网络数据、文本数据），传统的线性回归模型已无法充分捕捉现象背后的动态机制与异质性影响。因此，本书将重点放在那些能够有效处理高维性、内生性以及非线性关系的先进统计方法。 --- 第一部分：现代计量回归的基石与挑战 本部分首先回顾了经典线性模型的局限性，并引入了处理内生性问题的核心工具。 1. 异质性与非线性：超越平均效应 我们详细剖析了如何从关注平均处理效应（ATE）转向关注异质性处理效应（HTE）。书中介绍了随机森林（Random Forests）、提升树（Gradient Boosting Machines）在处理交互项和非线性效应方面的优势。特别地，我们探讨了Causal Forests（因果森林）算法，这是一种专门设计用于估计处理效应随协变量变化的工具，非常适合于精确定位哪些人群对特定政策最为敏感。此外，本书还深入讲解了广义可加模型（GAMs）在非参数化捕捉变量间复杂关系中的应用。 2. 稳健处理效应评估：工具变量与控制函数方法 内生性是社会科学研究中的“阿喀琉斯之踵”。本书超越了基础的工具变量（IV）方法，重点讲解了多重工具变量（Multiple IVs）和弱工具变量（Weak Instruments）的处理策略。我们详细阐述了GMM（广义矩估计）框架，并讨论了如何使用控制函数（Control Function）方法来处理未观测的混淆变量。对于面板数据，我们引入了动态面板估计方法，如Arellano-Bond和Blundell-Bond估计量，并探讨了如何通过模型设定来解决序列相关性和异质性问题。 3. 准实验设计的深度解析 在缺乏完美随机对照实验（RCT）的情况下，准实验设计是获取可靠因果推断的关键。本书提供了关于断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）的详尽指南，不仅涵盖了经典的局部多项式回归，还深入分析了带宽选择、鲁棒性检验和非连续效应的估计。对于双重差分法（Difference-in-Differences, DiD），本书着重讲解了如何应对平行趋势假设的挑战，介绍了合成控制法（Synthetic Control Method, SCM），特别是针对单个或少数实体干预效果评估的Suntet et al.（2020）的最新改进版本。 --- 第二部分：高维数据与机器学习的因果推断融合 社会科学正在步入大数据时代，如何利用高维预测模型来辅助因果推断成为核心议题。 4. 维度缩减与特征选择在因果推断中的作用 在拥有数百甚至数千个协变量时，传统回归模型容易陷入“维度灾难”。本书介绍了LASSO、Elastic Net等惩罚性回归方法，不仅用于预测，更关键的是用于“去偏误”（Debiasing）。我们阐述了“双重机器学习”（Double Machine Learning, DML）的原理，它如何将高维预测模型的偏误与因果效应估计分离开来，从而得到一致的因果估计。 5. 结构性计量模型的计算挑战与求解 对于涉及理性预期和动态决策的经济学和社会学模型，我们必须依赖结构化估计。本书详细介绍了模拟矩估计（Simulation Method of Moments, SMM）和贝叶斯MCMC（Markov Chain Monte Carlo）方法在估计复杂结构模型参数时的实际操作。我们讨论了如何使用计算效率工具（如C++后端或特定软件包）来处理大规模模拟，并评估模型的识别性。 --- 第三部分：非传统数据源与现代分析工具 本部分关注于处理社会科学中日益增多的非结构化和网络化数据。 6. 文本分析与因果推断的桥梁 随着文本数据的爆炸式增长（如政策文件、社交媒体评论），如何将其转化为可量化的变量并用于因果分析成为研究热点。本书介绍了主题模型（Topic Modeling，如LDA）的原理，并重点讲解了如何将文本特征与倾向得分匹配（PSM）或工具变量方法结合，以评估特定叙事或信息暴露对行为的影响。我们展示了如何使用词嵌入（Word Embeddings）来捕捉语义邻近性，从而构建更精细的混淆变量控制集。 7. 社会网络分析与溢出效应的计量 社会影响、信息扩散和政策蔓延通常发生在网络结构中。本书区分了经典的独立个体模型与网络依附模型。我们深入探讨了网络数据的核心计量挑战，如溢出效应（Spillover Effects）和网络异质性。书中讲解了如何使用网络工具变量来识别因果关系，并介绍了针对受限（如星型或二分）网络结构的处理方法。 --- 第四部分：计算实践与结论 8. 软件环境与模型验证 本书不拘泥于单一统计软件，而是强调“会用工具”的重要性。我们提供了在R（特别是`tidyverse`, `causalTree`, `grf`等包）和Python（特别是`EconML`, `statsmodels`, `scikit-learn`的扩展库）中实现前述复杂模型的具体代码示例和操作流程。最后，本书强调了稳健性检验、模型诊断（如异方差、自相关诊断）以及报告标准的重要性，确保研究结果的科学性和可重复性。 总结： 《计量社会科学前沿》提供了一个从理论到计算的完整路线图，使读者能够自信地应对当前社会科学研究中最具挑战性的计量难题。它不仅仅是一本方法论书籍，更是一部指导研究人员如何利用前沿计算工具，从复杂现实中提取可靠、可操作的因果洞察的实践指南。

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