基本信息

• 商品名稱：量化社會科學導論/匡時新方法繫列
• 作者：(日)今井耕介|責編:石興鳳|譯者:祖梓文//徐軼青
• 代碼：128
• 出版社：上海財大
• 書號：9787564236106

其他參考信息

• 出版時間：2020-10-01
• 印刷時間：2020-10-01
• 版次：1
• 印次：1
• 開本：16開
• 包裝：平裝
• 頁數：391
• 字數：485千字

內容提要

“匡時·方法研究繫列”之一。本書開篇使用種族歧視和呼吁投票運動作為例子，從實驗和觀察性研究兩個角度討論了因果性，接著講解了度量和預測這兩個社會科學研究數據分析中的主要目標。本書對數據分析和統計學理論進行了實踐性介紹，主要針對的讀者群體是本科生以及對社會科學和相關領域開展繫統深入研究的研究生。本書涵蓋領域包括經濟學、社會學、公共政策以及數據科學，通過直接明了的實證分析，幫助讀者學習用R項目語言分析數據，並闡釋相關成果。

作者簡介

Kosuke Imai 普林斯頓大學政治繫教授，兼任東京大學法學政治學研究客座教授，在量化社科研究領域有深入的研究，是亞洲政治學與 關繫學術水平 高的 級專家。

目錄

目 錄
中文版序言 ／ １
英文版序言 ／ １
譯校者序 ／ １
１ 引言 ／ １
１． １ 本書概述 ／ ３
１． ２ 如何使用本書 ／ ６
１． ３Ｒ 的簡介 ／ ９
１． ３． １ 算術運算 ／ １０
１． ３． ２ 對像 ／ １１
１． ３． ３ 向量 ／ １４
１． ３． ４ 函數 ／ １６
１． ３． ５ 數據文件 ／ １９
１． ３． ６ 保存對像 ／ ２２
１． ３． ７ 軟件包 ／ ２３
１． ３． ８ 編程及學習技巧 ／ ２４
１． ４ 總結 ／ ２６
１． ５ 練習 ／ ２６
１． ５． １ 自我彙報是否參加投票的偏差 ／ ２６
１． ５． ２ 了解世界人口動態 ／ ２８
２ 因果關繫 ／ ３１
２． １ 勞工市場的種族歧視 ／ ３１
２． ２ 用 Ｒ 取得的數據子集 ／ ３５
２． ２． １ 邏輯值和運算符號 ／ ３６
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２． ２． ２ 關繫運算符 ／ ３８
２． ２． ３ 生成子集 ／ ３９
２． ２． ４ 簡單的條件語句 ／ ４２
２． ２． ５ 因子變量 ／ ４３
２． ３ 因果效應與反事實 ／ ４５
２． ４ 隨機對照試驗 ／ ４７
２． ４． １ 隨機化的作用 ／ ４７
２． ４． ２ 社會壓力和投票率 ／ ４９
２． ５ 觀察性研究 ／ ５３
２． ５． １ 低工資和失業 ／ ５３
２． ５． ２ 混淆偏誤 ／ ５６
２． ５． ３ 前後設計和倍差設計 ／ ５９
２． ６ 單變量的描述性統計量 ／ ６２
２． ６． １ 分位數 ／ ６２
２． ６． ２ 標準差 ／ ６５
２． ７ 總結 ／ ６６
２． ８ 習題 ／ ６７
２． ８． １ 早教小班化的有效性 ／ ６７
２． ８． ２ 改變對 戀婚姻的看法 ／ ６９
２． ８． ３ 刺殺成功率的自然實驗 ／ ７０
３ 度量 ／ ７３
３． １ 戰爭時期平民受傷情況的度量 ／ ７３
３． ２ 處理 Ｒ 中缺失的數據 ／ ７６
３． ３ 可視化單變量分布 ／ ７８
３． ３． １ 條形圖 ／ ７８
３． ３． ２ 直方圖 ／ ８０
３． ３． ３ 箱形圖 ／ ８３
３． ３． ４ 打印及保存圖表 ／ ８５
３． ４ 調查抽樣 ／ ８６
３． ４． １ 隨機化的作用 ／ ８７
３． ４． ２ 拒訪和其他偏誤來源 ／ ９１
３． ５ 度量政治極化 ／ ９３
２ 量化社會科學導論
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３． ６ 概括雙變量關繫 ／ ９５
３． ６． １ 散點圖 ／ ９５
３． ６． ２ 相關性 ／ ９８
３． ６． ３ 分位數 分位數圖 ／ １０２
３． ７ 聚類 ／ １０４
３． ７． １Ｒ 中的矩陣 ／ １０５
３． ７． ２Ｒ 中的列表 ／ １０７
３． ７． ３ 犽 均值算法 ／ １０８
３． ８ 總結 ／ １１２
３． ９ 練習 ／ １１３
３． ９． １ 改變對待 戀婚姻的立場 （ 再探 ） ／ １１３
３． ９． ２ 中國和墨西哥的政治效力 ／ １１４
３． ９． ３ 聯合國大會投票表決 ／ １１６
４ 預測 ／ １１９
４． １ 預測選舉結果 ／ １１９
４． １． １Ｒ 的循環語句 ／ １２０
４． １． ２Ｒ 中的一般條件語句 ／ １２３
４． １． ３ 基於民調的預測 ／ １２６
４． ２ 線性回歸 ／ １３４
４． ２． １ 面部長相與選舉結果的聯繫 ／ １３４
４． ２． ２ 散點圖與相關性 ／ １３６
４． ２． ３ 小平方 ／ １３８
４． ２． ４ 趨中回歸 ／ １４３
４． ２． ５Ｒ 中的合並數據集 ／ １４４
４． ２． ６ 模型擬合 ／ １５１
４． ３ 回歸與因果關繫 ／ １５６
４． ３． １ 隨機化的實驗 ／ １５６
４． ３． ２預測回歸 ／ １５９
４． ３． ３ 異質性干預效應 ／ １６４
４． ３． ４ 斷點回歸設計 ／ １６９
４． ４ 總結 ／ １７４
４． ５ 練習 ／ １７４
３ 目 錄
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４． ５． １ 基於博彩市場的預測 ／ １７４
４． ５． ２ 墨西哥的選舉和條件現金轉移計劃 ／ １７６
４． ５． ３ 巴西政府轉移和減少貧困率 ／ １７９
５ 數據探索 ／ １８１
５． １ 文本數據 ／ １８１
５． １． １ 《 聯邦黨人文集 》 懸而未決的作者問題 ／ １８１
５． １． ２ 文本 項矩陣 ／ １８５
５． １． ３ 挖掘主題 ／ １８６
５． １． ４ 作者預測 ／ １９１
５． １． ５ 交叉驗證 ／ １９３
５． ２ 網絡數據 ／ １９６
５． ２． １ 文藝復興時期佛羅倫薩的婚姻網絡 ／ １９７
５． ２． ２ 無方向的繪圖和中心性度量 ／ １９８
５． ２． ３ 推特關注網絡 ／ ２０２
５． ２． ４ 有方向的圖和中心性 ／ ２０４
５． ３ 空間數據 ／ ２１０
５． ３． １１８５４ 年倫敦的霍亂暴發 ／ ２１０
５． ３． ２Ｒ 中的空間數據 ／ ２１３
５． ３． ３Ｒ 中的色彩 ／ ２１６
５． ３． ４ 美國總統選舉 ／ ２１９
５． ３． ５ 沃爾瑪的擴張 ／ ２２１
５． ３． ６Ｒ 中的動畫 ／ ２２３
５． ４ 總結 ／ ２２５
５． ５ 練習 ／ ２２６
５． ５． １ 分析憲法的序言 ／ ２２６
５． ５． ２ 貿易網絡 ／ ２２８
５． ５． ３ 制作美國總統選舉跨時間的地圖 ／ ２２９
６ 概率 ／ ２３２
６． １ 概率 ／ ２３２
６． １． １ 頻率統計與貝葉斯統計 ／ ２３２
６． １． ２ 定義和公理 ／ ２３４
４ 量化社會科學導論
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６． １． ３ 排列 ／ ２３７
６． １． ４ 有和沒有替換的抽樣 ／ ２４０
６． １． ５ 組合 ／ ２４１
６． ２ 條件概率 ／ ２４４
６． ２． １ 條件 、 邊際和聯合概率 ／ ２４４
６． ２． ２ 獨立性 ／ ２５１
６． ２． ３ 貝葉斯法則 ／ ２５５
６． ２． ４ 用姓氏和居住地來預測種族 ／ ２５７
６． ３ 隨機變量和概率分布 ／ ２６７
６． ３． １ 隨機變量 ／ ２６７
６． ３． ２ 伯努利和均勻分布 ／ ２６８
６． ３． ３ 二項分布 ／ ２７２
６． ３． ４ 正態分布 ／ ２７５
６． ３． ５ 期望和方差 ／ ２８１
６． ３． ６ 預測充滿不確定性的選舉結果 ／ ２８５
６． ４ 大樣本定理 ／ ２８８
６． ４． １ 大數定律 ／ ２８８
６． ４． ２ 中心極限定理 ／ ２９１
６． ５ 總結 ／ ２９４
６． ６ 練習 ／ ２９５
６． ６． １ 恩格瑪機中的數學 ／ ２９５
６． ６． ２ 博彩市場選舉預測的概率模型 ／ ２９６
６． ６． ３ 俄羅斯的選舉舞弊 ／ ２９８
７ 不確定性 ／ ３０１
７． １ 估計 ／ ３０１
７． １． １ 無偏性和一致性 ／ ３０２
７． １． ２ 標準誤 ／ ３０８
７． １． ３ 置信區間 ／ ３１３
７． １． ４ 誤差邊際和民意調查中的樣本規模計算 ／ ３１８
７． １． ５ 隨機對照試驗分析 ／ ３２２
７． １． ６ 基於學生 狋 分布的分析 ／ ３２５
７． ２ 假設檢驗 ／ ３２８
５ 目 錄
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７． ２． １ 品嘗茶實驗 ／ ３２８
７． ２． ２ 總體框架 ／ ３３１
７． ２． ３ 單樣本檢驗 ／ ３３５
７． ２． ４ 雙樣本檢驗 ／ ３４１
７． ２． ５ 假設檢驗的陷阱 ／ ３４６
７． ２． ６ 效力分析 ／ ３４８
７． ３ 含不確定性的線性回歸模型 ／ ３５４
７． ３． １ 作為生成模型的線性回歸模型 ／ ３５４
７． ３． ２ 估計繫數的無偏性 ／ ３５９
７． ３． ３ 估計繫數的標準誤 ／ ３６２
７． ３． ４ 關於參數的推斷 ／ ３６４
７． ３． ５ 關於預測的推斷 ／ ３６７
７． ４ 總結 ／ ３７３
７． ５ 練習 ／ ３７３
７． ５． １ 性別比和中國農作物的價格 ／ ３７３
７． ５． ２ 學術研究中的抽屜偏誤和發表偏見 ／ ３７５
７． ５． ３１９３２ 年德國魏瑪共和國的大選 ／ ３７７
８ 下一步 ／ ３８０
詞彙表 ／ ３８３
６ 量化社會科學導論
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中文版序/1 英文版序/1 譯校者序/1 1 引言/1 1.1 本書概述/1 1.2 如何使用本書/3 1.3 R的簡介/9 1.3.1 算術運算/10 1.3.2 對像/11 1.3.3 向量 /14 1.3.4 函數/16 1.3.5 數據文件/19 1.3.6 保存對像/22 1.3.7 軟件包/23 1.3.8 編程及學習技巧/24 1.4 總結/26 1.5 練習/26 1.5.1 自我彙報是否 參加投票的偏差/26 1.5.2 了解世界人口動態/28 2 因果關繫/31 2.1 勞動力市場的種族歧視/31 2.2 用R取得的數據子集/35 2.2.1 邏輯值和運算符號/36 2.2.2 關繫運算符/38 2.2.3 生成子集/39 2.2.4 簡單的條件語句/42 2.2.5 因子變量/43 2.3 因果效應與反事實/45 2.4 隨機對照試驗/47 2.4.1 隨機化的作用/47 2.4.2 社會壓力和投票率/49 2.5 觀察性研究/53 2.5.1 低工資和失業/53 2.5.2 混淆偏誤/56 2.5.3 前後設計和倍差設計/59 2.6 單變量的描述性統計量/62 2.6.1 分位數/62 2.6.2 標準差/65 2.7 總結/66 2.8 習題/67 2.8.1 早教小班化的有效性/67 2.8.2 改變對 戀婚姻的看法 2.8.3 刺殺成功率的自然試驗/70 3 度量/73 3.1 戰爭時期平民受傷情況的度量/73 3.3.2 處理R中缺失的數據/76 3.3.3 可視化單變量分布/78 3.3.1 條形圖/78 3.3.2 直方圖/80 3.3.3 箱形圖/83 3.3.4 打印及保存圖表/85 3.4 調查抽樣/86 3.4.1 隨機化的作用/87 3.4.2 拒訪和其他偏誤來源/91 3.5 度量戰爭極化/93 3.6 概括雙變量關繫/95 3.6.1 散點圖/95 3.6.2 相關性/98 3.6.3 分位數-分位數圖/102 3.7 聚類/104 3.7.1 R中的矩陣/105 3.7.2 R中的列表/107 3.7.3 k-均值算法/108 3.8 總結 /112 3.9 練習/113 4 預測/119 4.1 預測選舉結果/119 4.2 線性回歸/134 4.3 回歸與因果關繫/156 4.4 總結/174 4.5 練習/174
5 數據探索/181 5.1 文本數據/181 5.2 網絡數據/196 5.3 空間數據/210 5.4 總結/225 5.5 練習/226 6 概率/232 6.1 概率/232 6.2 條件概率/244 6.3 隨機變量和概率分布/267 6.4 大樣本定理/288 6.5 總結/294 6.6 練習/295 7 不確定性/301 7.1 估計/301 7.2 假設檢驗/328 7.3 含不確定性的線性回歸模型/354 7.4 總結/373 7.5 練習/373 8 下一步/380 詞彙表/383