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出版者:Prentice Hall

作者:Neil R. Carlson

出品人:

页数:576

译者:

出版时间:2010-1-13

价格:USD 167.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780205790357

丛书系列:

图书标签:

心理学
美国
生理
生物
大脑
个体研究
神经科学
行为神经科学
神经生物学
大脑
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认知神经科学
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生物心理学
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具体描述

For undergraduate junior/senior level courses in Behavioral Neuroscience, Physiology of Behavior, Biopsychology, Human Neuropsychology, or Physiological Psychology. Foundations of Behavioral Neuroscience offers a briefer, sixteen chapter introduction to the foundations of physiology, incorporating the latest studies and research in the rapidly changing fields of neuroscience and physiological psychology. The text uses many human examples, case studies, and MyPsychKit (www.mypsychkit.com) featuring Carlson’s Neuroscience Animations to help make the material interesting and relevant to student readers. Foundations of Behavioral Neuroscience is ideal for the instructor who wants a briefer text with a balance of human and animal cases.

好的，这是一本关于高级应用统计学在社会科学研究中的实证方法的图书简介，完全不涉及《Foundations of Behavioral Neuroscience》的内容。 --- 图书名称：实证研究的严谨之路：社会科学高级量化分析与模型构建导言：跨越描述与解释的鸿沟在当代社会科学研究领域，数据的爆炸性增长为我们提供了前所未有的洞察力。然而，真正的学术价值并非简单地罗列观察到的现象，而在于构建出能够解释复杂社会互动的、具有强大预测能力的因果模型。本书《实证研究的严谨之路：社会科学高级量化分析与模型构建》旨在为研究生、青年学者及资深研究人员提供一套全面、深入且高度实用的高级统计学工具箱，重点关注如何利用前沿的计量经济学方法和机器学习技术，在社会学、政治学、经济学和公共政策等领域实现从数据到洞见的严谨转化。本书的写作哲学根植于批判性思维：强调模型选择的动机性、假设检验的稳健性，以及结果解释的边界条件。我们深知，量化分析绝非仅仅是运行软件命令，而是一种科学推理的过程，必须紧密结合研究领域的理论背景。第一部分：计量经济学基础的回顾与深化本部分旨在为后续的高级主题打下坚实的计量经济学基础，但视角着眼于复杂数据的处理和内生性问题的解决，而非基础的 OLS 回归。第一章：回归分析的“深水区”：超越经典线性模型本章详细探讨了普通最小二乘法（OLS）在面临异方差性、序列相关性和非正态残差时的局限性。我们将深入剖析稳健标准误（Robust Standard Errors）的不同类型（如 White, HCCME, Cluster-Robust），并论证在何种情况下选择特定的聚类标准（按个体、时间、地理区域）。此外，我们还将引入广义最小二乘法（GLS），特别是 FGLS 在处理特定结构化误差项时的应用，并展示如何利用半参数模型来减轻对误差分布的强假设。第二章：内生性问题的系统性治理：从工具变量到结构模型内生性是社会科学因果推断的最大障碍。本章系统梳理了处理内生性的主要策略。工具变量（IV）的精细化操作：除了传统的两阶段最小二乘法（2SLS），我们将重点讨论有限信息最大似然估计（FIML）与 2SLS 在处理多个工具变量和多个内生变量时的差异。特别关注弱工具变量（Weak Instruments）的诊断（如 Kleibergen-Paap 检验）及其矫正方法，如基于 LIML 的有限样本校正。结构性方程模型（SEM）的边界：虽然 SEM 强大，但其识别性要求极高。本章侧重于利用 SEM 来检验理论模型，而非单纯的预测。重点讨论潜变量的测量模型（Confirmatory Factor Analysis, CFA）与结构模型的联合估计，以及如何通过潜变量的工具变量（LIV）方法来处理潜在变量间的内生性。第三章：面板数据分析的进阶：时空依赖性的刻画面板数据提供了控制不可观测异质性的机会。本章超越了简单的固定效应（FE）和随机效应（RE）模型。动态面板模型的挑战与解决：深入分析随机斜率模型（Random Slopes）和随机截距模型如何更好地刻画个体差异。对于存在滞后被解释变量的模型，我们将详尽讲解差分 GMM（Arellano-Bond）和系统 GMM（Blundell-Bond）的技术细节、检验（如 Sargan/Hansen 检验）以及其在小样本中的局限性与替代方案。时间序列的交叉依赖性：在跨国或跨区域研究中，面板间的相互影响普遍存在。本章介绍空间面板模型的基本框架，以及如何利用动态面板时间序列模型（如 VAR/VECM）来分析宏观经济或政治事件的传播效应。第二部分：因果推断的现代范式：从实验到准实验现代社会科学研究的核心诉求是识别平均处理效应（ATE）或局部平均处理效应（LATE）。本部分聚焦于模拟随机对照试验（RCT）的条件，并探讨在缺乏随机化的场景下如何构建可信的对比组。第四章：处理效应估计（Causal Inference）的现代框架本章建立在潜在结果框架（Rubin Causal Model, RCM）之上。我们将详细阐述可忽略性（Ignorability）和一致性（SUTVA）的重要性。倾向得分匹配（PSM）的精修：不仅仅是匹配，我们讨论协变量选择的理论依据、共同支撑区域（Common Support）的影响，并介绍协变量平衡的诊断指标。重点介绍双重稳健估计（Doubly Robust Estimation），如使用 IPW（逆概率加权）与回归模型的结合，以提高估计的稳健性。断点回归设计（RDD）的实证操作：详细区分清晰断点回归（Sharp RDD）和模糊断点回归（Fuzzy RDD）。本章着重于带宽（Bandwidth）选择的科学性（如 Imbens-Kalyanaraman 规则），以及如何利用更高阶多项式和非参数核回归来验证结果的鲁棒性。第五章：准实验方法的精细化应用当处理的分配不依赖于可观测的协变量时，研究者需寻找更强的识别策略。双重差分法（DiD）的严格检验：DiD 的核心是平行趋势假设。本章提供了一系列检验该假设的实证方法，包括事件研究法（Event Study）的规范化（纳入事件时间虚拟变量）和合成控制法（Synthetic Control Method, SCM）的理论基础与 Stata/R 中的具体操作步骤。工具变量的替代方案：对于无法找到传统 IV 的场景，我们将介绍双重/三重差分法（DDD）以及基于结构模型识别的方法，例如利用外生政策冲击作为工具变量（如使用差异中的差异中的差异，DDD-DiD）。第三部分：数据驱动的预测与分类：机器学习在社会科学中的整合本部分转向探索性分析和高维预测模型，旨在利用机器学习的优势来发现结构性模式，而非仅仅是检验特定理论假设。第六章：高维数据处理与正则化回归当变量数量（$P$）接近或超过样本量（$N$）时，传统回归方法失效。正则化方法的原理与应用：详述岭回归（Ridge）、LASSO 和弹性网络（Elastic Net）如何通过惩罚项实现变量选择和系数收缩。讨论在社会科学中，如何权衡模型的可解释性（倾向于 LASSO）与预测精度（倾向于 Elastic Net）。特征选择的稳健性检验：介绍 Bootstrap 聚合（Bagging）和随机森林（Random Forest）在特征重要性排序中的应用，以及如何利用这些方法来指导理论模型的变量选择。第七章：预测模型的评估与模型选择策略预测模型与因果推断模型关注点不同，评估标准也需调整。交叉验证（Cross-Validation）的深度应用：详细介绍 $K$-折、留一法（LOOCV）以及时间序列数据的滚动预测（Rolling Forecast）的实施。强调样本划分的策略在社会科学中的特殊性（如按个体或按时间划分）。预测性能指标的解读：超越 $R^2$，重点讨论 AUC-ROC、精确率-召回率（Precision-Recall）在不平衡数据集（如罕见事件预测）中的重要性。并介绍预测准确性的因果解释：如何通过比较预测模型（如 Lasso）与理论模型（如 OLS）的预测误差来间接评估理论模型的解释力。第八章：文本分析与结构化数据整合随着大数据时代的到来，非结构化文本数据的分析成为前沿课题。主题模型的实证应用：深入探讨潜在狄利克雷分配模型（LDA）的参数设置（主题数量确定、稀疏性控制），以及如何将模型识别出的“主题”作为解释变量或中介变量纳入传统的计量模型中。词嵌入与因果推理的桥梁：介绍 Word2Vec 或 BERT 等词嵌入技术的原理，以及如何利用这些高维向量来构建更精细的文本特征，用于提升后续的回归分析或分类模型的性能。结语：模型的伦理与未来方向本书最后强调，所有的统计工具都应服务于严谨的学术目标。我们必须警惕“数据挖掘即科学发现”的陷阱，并始终坚持 “理论先行，数据佐证” 的原则。未来的社会科学研究将更加依赖于复杂模型的解释，本书提供的正是驾驭这些复杂工具所需的核心技能与批判性视角。 --- 读者画像：具备基础回归分析知识，希望掌握处理内生性、构建准实验设计、并能运用前沿机器学习方法进行复杂社会现象分析的研究人员和高级学生。

作者简介

Neil　Carlson博士　毕业于美国伊利诺伊大学，现为美国马萨诸塞大学阿莫斯特分校荣誉退休教授。他一直致力于研究脑与行为的关系，特别是边缘系统在学习中的作用以及物种典型行为方面的研究，具有丰富的科研和教学经验。除本书以外，他还著有《行为生理学》和《心理学—行为科学》等畅销教材，其著作已被译为西、意、葡、德、中、日、韩、希伯来等多种语言。