Shakai gensho no tokeigaku (Shirizu shakai gensho no keiryo bunseki) (Japanese Edition) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Asakura Shoten

作者:Hirohisa Kishino

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1992

价格:0

装帧:Tankobon Hardcover

isbn号码:9784254126310

丛书系列:

图书标签:

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《社会现象的统计学》（系列：社会现象的计量分析） 书籍概要 本书，书名《社会现象的统计学》（系列：社会现象的计量分析），旨在为读者提供一个全面而深入的理解社会现象的分析框架，重点在于运用统计学的方法和计量经济学工具来解析和解释复杂多变的社会现实。本书并非仅仅罗列统计公式或介绍数据处理技术，而是将统计学置于社会科学研究的实际语境之中，强调理论与实践的结合，引导读者掌握如何将抽象的统计模型转化为对现实世界有意义的洞察。 核心关注点与内容导引 本书的核心在于“计量分析”这一方法论，它强调的是通过可量化的数据和严谨的统计推断来审视和理解社会。这意味着，本书的读者将学习到的不仅仅是“是什么”，更是“为什么”和“如何”——为什么某种社会现象会发生，以及如何运用科学的方法来探究其背后的驱动因素、作用机制和潜在规律。 本书的导引性内容将涵盖社会现象研究中至关重要的几个方面： 1. 理论基础与模型构建： 在任何计量分析之前，都必须有清晰的理论框架作为支撑。本书将引导读者理解如何从既有的社会理论中提炼出可检验的假设，并将其转化为可操作的计量模型。这包括对不同社会学、经济学、心理学等领域理论的梳理，以及如何识别模型中的关键变量（自变量、因变量、控制变量）及其假定的关系。例如，在探讨教育对收入影响的研究中，本书会引导读者思考教育水平（自变量）、收入（因变量）之间可能存在的因果关系，以及收入可能受到家庭背景、个人能力等其他因素（控制变量）的影响。 2. 数据收集与处理： 统计分析的生命线在于数据的质量。本书将详细介绍不同类型社会数据的收集方法，包括但不限于问卷调查、访谈、二手数据（政府统计数据、历史档案、社交媒体数据等）的获取与评估。同时，本书会深入讲解数据清洗、转换、整理等预处理步骤，这些步骤对于避免数据偏差、确保分析结果的可靠性至关重要。例如，如何识别和处理缺失值、异常值，如何对分类变量进行编码，如何构建指标体系等，都将是本书探讨的内容。 3. 描述性统计与探索性数据分析： 在进行推断性统计分析之前，对数据进行充分的描述性统计是必不可少的。本书将讲解如何运用集中趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（方差、标准差、四分位数）等统计量来概括数据的基本特征。更重要的是，本书将强调探索性数据分析（EDA）的重要性，例如通过绘制直方图、散点图、箱线图等可视化工具，直观地展现变量之间的关系、分布特征以及潜在的模式，从而为后续的建模提供直观的理解和线索。 4. 统计推断与模型估计： 这是本书的核心技术环节。本书将系统介绍多种关键的统计推断方法，如假设检验、置信区间的构建等，帮助读者理解如何根据样本数据对总体参数做出推断。在模型估计方面，本书将聚焦于回归分析，包括： 线性回归模型： 从最基础的一元线性回归到多元线性回归，详细讲解模型假设、参数估计（最小二乘法）、模型拟合优度（R平方）、以及系数的统计显著性检验。本书会特别关注异方差、多重共线性等常见问题的识别与处理。 广义线性模型（GLM）： 考虑到许多社会现象的因变量并非连续且服从正态分布（例如，二元选择变量、计数数据），本书将引入逻辑回归、泊松回归等广义线性模型，以及如何解释这些模型的系数。 时间序列分析： 对于研究社会现象随时间变化的趋势，本书将介绍时间序列的基本概念，如自相关、平稳性，以及ARIMA模型等，用于识别和预测时间序列数据中的模式。 面板数据分析： 随着研究的深入，研究者常常需要分析跟踪同一研究对象在不同时间点上的数据。本书将讲解固定效应模型、随机效应模型等面板数据分析方法，以更有效地控制个体特异性效应，提高估计效率。 5. 因果推断的统计学视角： 统计学不仅仅是描述相关性，更重要的是揭示因果关系。本书将深入探讨如何从统计学的角度进行因果推断。这包括对随机对照试验（RCT）的原理和设计介绍，以及在无法进行RCT的情况下，如何利用观察性数据进行近似因果推断。例如，工具变量法（Instrumental Variables）、倾向得分匹配（Propensity Score Matching）、断点回归（Regression Discontinuity Design）等方法，将作为本书的重要组成部分，帮助读者理解如何在复杂的社会环境中，谨慎而有效地识别和量化因果效应。 6. 模型诊断与评估： 任何统计模型的有效性都离不开严谨的诊断和评估。本书将引导读者掌握如何通过残差分析、模型拟合优度检验、信息准则（AIC, BIC）等方法来评估模型的假设是否满足，以及模型的解释力和预测能力。本书还会讨论如何比较不同模型，并选择最适合研究问题的模型。 7. 应用案例与研究设计： 为了使理论更加生动，本书将穿插大量的实际应用案例，涵盖教育、经济、社会流动、公共卫生、政治行为等多个社会科学领域。这些案例将展示统计学工具是如何被用来解决现实世界的复杂问题的，例如，量化教育改革对学生成绩的影响、分析经济政策对就业市场的影响、探究社交媒体使用对心理健康的影响等。同时，本书也将指导读者如何将所学知识应用于自身的研究设计，从提出问题、构建模型到解释结果，形成一个完整的分析闭环。 目标读者 本书的目标读者广泛，包括但不限于： 社会科学领域的学生： 无论是本科生还是研究生，本书都将为他们提供坚实的计量分析基础，为撰写学术论文、进行研究项目提供必要的工具。 学术研究人员： 致力于在社会科学领域进行实证研究的研究者，本书将帮助他们掌握更先进的统计方法，提升研究的科学性和影响力。 政策分析师与数据科学家： 在政府部门、研究机构、咨询公司等工作的专业人士，他们需要运用数据来理解和评估社会政策、市场趋势等，本书将为其提供强大的分析工具。 对社会现象的量化分析感兴趣的广大读者： 任何希望以更科学、更严谨的方式理解社会运行规律的个人，都将从本书中获益。 本书的价值与贡献 《社会现象的统计学》（系列：社会现象的计量分析）旨在成为一本连接理论与实践的桥梁，一本操作指南，也是一本思维训练手册。它强调的不是“知道”统计学，而是“运用”统计学。通过本书的学习，读者不仅能够掌握一系列强大的统计分析工具，更重要的是，能够培养一种以量化思维审视和解析社会现象的能力。这种能力，在当今数据驱动的时代，对于深入理解我们所处的复杂世界，做出更明智的决策，以及推动社会科学的进步，都具有不可估量的价值。本书将帮助读者超越表面的描述，直击问题的本质，用数据说话，用科学揭示社会运行的深层逻辑。

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