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21世纪大学实用英语综合练习：2，ISBN：9787309068276，作者：翟象俊，陈永捷，余建中总主编
本书旨在系统性地介绍现代社会科学研究中普遍采用的定量分析方法。全书分为三个主要部分：基础理论、核心模型与实际应用。 第一部分：基础理论 本部分将深入探讨支撑定量分析的统计学基石。我们将从描述性统计学入手，详细介绍各种常用的数据汇总和可视化技术，如均值、中位数、众数、方差、标准差、直方图、箱线图等，帮助读者理解数据的基本分布特征。随后，我们将转向推断性统计学，重点讲解概率论的基本概念，包括概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布、t分布、卡方分布等），以及参数估计（点估计和区间估计）和假设检验的原理和流程。我们将详述假设检验中常用的方法，如Z检验、t检验、卡方检验、F检验等，并阐明p值、显著性水平、第一类错误和第二类错误等关键概念。此外，本部分还将介绍相关性分析，包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼秩相关系数等，并讨论相关性与因果性的区别。 第二部分：核心模型 本部分将聚焦于定量研究中最常用和最重要的统计模型。首先，我们将详细讲解线性回归模型，包括简单线性回归和多元线性回归。我们将深入剖析模型的假设条件（如线性关系、误差项的独立同分布、同方差性、误差项正态性等），以及如何通过回归系数的解释来理解自变量对因变量的影响。我们还将讨论模型诊断技术，如残差分析、多重共线性检验、异方差检验等，并介绍处理这些问题的常用方法，如变量变换、加权最小二乘法、稳健标准误等。 接下来，我们将介绍广义线性模型（GLM），它能够处理非正态分布的因变量，如二项分布（逻辑回归）、泊松分布（泊松回归）等。我们将重点讲解逻辑回归模型，用于分析二元因变量，并解释其优势和应用场景，例如在医学、社会学和市场营销领域的应用。 此外，本部分还将涵盖一些其他重要的统计模型，如方差分析（ANOVA），用于比较三个或更多组的均值差异；时间序列分析，用于分析具有时间顺序的数据；以及基础的因子分析和聚类分析，用于探索变量间的结构关系和数据分组。 第三部分：实际应用与案例分析 本部分将把前两部分所学的理论和模型应用于实际的社会科学研究问题。我们将通过一系列精心挑选的案例研究，展示如何将定量分析方法应用于不同学科领域，例如经济学中的需求分析、社会学中的社会分层研究、政治学中的投票行为分析、心理学中的认知过程研究等。 在每个案例中，我们将详细介绍研究问题、数据收集过程、变量测量、模型选择、参数估计、结果解释以及研究结论的得出。我们将强调如何根据具体的研究目的和数据特点来选择最合适的统计模型，并如何有效地解释和呈现分析结果。 此外，本部分还将提供关于数据管理和软件应用方面的指导。我们将简要介绍目前社会科学研究中最常用的统计软件，如SPSS、R、Stata等，并展示如何使用这些软件来执行各种统计分析。我们将强调数据清洗、数据转换以及数据可视化在整个研究过程中的重要性。 最后，本部分还将讨论定量研究的伦理问题，以及如何撰写规范的定量研究报告，包括引言、文献回顾、研究方法、结果、讨论和结论等部分。我们将鼓励读者批判性地思考研究结果，并认识到定量分析的局限性。 本书的写作风格力求严谨、清晰且易于理解，即使是初学者也能逐步掌握定量分析的核心技能。我们希望通过本书的系统性讲解，能够帮助读者建立起扎实的定量研究基础，为他们在各自的研究领域中独立开展高质量的定量研究奠定坚实的基础。
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