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數據分析與Stata應用(新編21世紀社會學系列教材) 版權信息
- ISBN：9787300314891
- 條形碼：9787300314891 ; 978-7-300-31489-1
- 裝幀：一般銅版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
數據分析與Stata應用(新編21世紀社會學系列教材) 內容簡介
本教材是基礎統計知識和Stata軟件應用的入門教材。教材由淺入深、由易到難，包括定量分析研究方法與過程、數據處理技術、描述性統計分析和推斷性統計分析四部分，共十章內容，詳細介紹了基礎統計的理論知識和Stata軟件的應用。教材注重定量研究整體性與數據分析的統一、數據處理與數據分析的統一、統計理論與實際應用的統一、描述分析與模型分析的統一。它以社會科學研究領域定量分析過程與方法為基礎，手把手地培養讀者的數據處理能力這一定量研究的基本功；它介紹統計學的基本原理、數據處理的思路和緣由、研究方法等，幫助初學者既知道要怎么做，也知道為什么要這樣做；它還詳細講解了描述性統計分析方法，如何利用圖表展示變量分布及相互關系，以及參數估計、假定檢驗、方差分析、線性回歸和logistic回歸相關內容。本教材不僅適合作為社會學、人口學、管理學等各相關專業數據分析類課程的教學用書，也可供有數據分析技能學習需求的讀者閱讀。
數據分析與Stata應用(新編21世紀社會學系列教材) 目錄
**部分 定量分析研究過程與方法
**章 社會科學研究方法與過程
1．1 理論的作用
1．2 提出問題
1．3 生成假定
1．4 收集數據
1．5 分析數據
1．6 檢驗假定
1．7 陳述分析結果，避免誤用分析結果
第二部分 數據處理技術
第二章 Stata入門
2．1 特點與功能
2．2 版本
2．3 運行方式
2．4 界面
2．5 幫助系統
2．6 語法和命令
2．7 本書的體例
第三章 Stata數據的讀入與熟悉
3．1 log（記錄）文件
3．2 數據的記憶（存儲）空間
3．3 數據的讀入
3．4 數據的保存
3．5 數據的類型與壓縮
3．6 數據庫的描述
第四章 變量的生成與處理
4．1 變量的測量水平
4．2 新變量的生成??規則及注意事項
4．3 利用系統變量（下劃線變量）生成變量
4．4 生成字符型變量
4．5 生成數值型變量
4．6 生成分類變量
4．7 生成虛擬變量
4．8 egen命令
4．9 日期變量
4．10 變量類型的轉換
4．11 給數據??變量和變量的屬性貼標簽
4．12 重新命名變量
第五章 數據的合并??轉換與集合
5．1 數據合并中的幾個主要概念
5．2 縱向合并——增加觀察值
5．3 橫向合并——增加變量
5．4 數據的轉換（reshape）
5．5 數據的分組（group）
5．6 數據的集合（collapse和contract）
第三部分 描述性統計分析
第六章 數據的描述
6．1 頻數分布
6．2 條件頻數分布
6．3 頻數分布的常見錯誤分析及解決方法
6．4 變量的集中趨勢和離散趨勢
6．5 描述數值型數據統計量的其他方法
6．6 列聯表
第七章 圖形的制作與數據的描述
7．1 散點圖
7．2 線圖
7．3 條形圖
7．4 直方圖
7．5 圓形圖（餅圖）
7．6 箱線圖
7．7 矩陣圖
7．8 圖形的保存??編輯與合并
第四部分 推斷性統計分析
第八章 參數估計??假定檢驗與方差分析
8．1 參數估計
8．2 假定檢驗
8．3 方差分析
第九章 線性回歸
9．1 相關關系分析
9．2 回歸分析基礎
9．3 一元線性回歸分析和二元及多元線性回歸分析
9．4 回歸分析診斷
9．5 回歸分析中的交互作用
第十章 logistic回歸
10．1 二分類因變量回歸模型
10．2 多分類因變量回歸模型
10．3 序次因變量回歸模型
參考文獻
**章 社會科學研究方法與過程
1．1 理論的作用
1．2 提出問題
1．3 生成假定
1．4 收集數據
1．5 分析數據
1．6 檢驗假定
1．7 陳述分析結果，避免誤用分析結果
第二部分 數據處理技術
第二章 Stata入門
2．1 特點與功能
2．2 版本
2．3 運行方式
2．4 界面
2．5 幫助系統
2．6 語法和命令
2．7 本書的體例
第三章 Stata數據的讀入與熟悉
3．1 log（記錄）文件
3．2 數據的記憶（存儲）空間
3．3 數據的讀入
3．4 數據的保存
3．5 數據的類型與壓縮
3．6 數據庫的描述
第四章 變量的生成與處理
4．1 變量的測量水平
4．2 新變量的生成??規則及注意事項
4．3 利用系統變量（下劃線變量）生成變量
4．4 生成字符型變量
4．5 生成數值型變量
4．6 生成分類變量
4．7 生成虛擬變量
4．8 egen命令
4．9 日期變量
4．10 變量類型的轉換
4．11 給數據??變量和變量的屬性貼標簽
4．12 重新命名變量
第五章 數據的合并??轉換與集合
5．1 數據合并中的幾個主要概念
5．2 縱向合并——增加觀察值
5．3 橫向合并——增加變量
5．4 數據的轉換（reshape）
5．5 數據的分組（group）
5．6 數據的集合（collapse和contract）
第三部分 描述性統計分析
第六章 數據的描述
6．1 頻數分布
6．2 條件頻數分布
6．3 頻數分布的常見錯誤分析及解決方法
6．4 變量的集中趨勢和離散趨勢
6．5 描述數值型數據統計量的其他方法
6．6 列聯表
第七章 圖形的制作與數據的描述
7．1 散點圖
7．2 線圖
7．3 條形圖
7．4 直方圖
7．5 圓形圖（餅圖）
7．6 箱線圖
7．7 矩陣圖
7．8 圖形的保存??編輯與合并
第四部分 推斷性統計分析
第八章 參數估計??假定檢驗與方差分析
8．1 參數估計
8．2 假定檢驗
8．3 方差分析
第九章 線性回歸
9．1 相關關系分析
9．2 回歸分析基礎
9．3 一元線性回歸分析和二元及多元線性回歸分析
9．4 回歸分析診斷
9．5 回歸分析中的交互作用
第十章 logistic回歸
10．1 二分類因變量回歸模型
10．2 多分類因變量回歸模型
10．3 序次因變量回歸模型
參考文獻
展開全部
數據分析與Stata應用(新編21世紀社會學系列教材) 節選
**章 社會科學研究方法與過程社會科學研究探究事情的真相，關注事物之間的聯系及其原因。聯系以多樣形式而存在。它可以發生在同一個體的不同特征之間（如性別與收入）、不同個體之間（如男性與女性收入的差異）、個體與群體之間（如不同社會階層的個體收入），以及個體與社會制度之間（如職場的性別隔離和收入不均）。事物之間的聯系不是無序的，而是有其內在機制，科學研究就是要尋找并解釋這種（些）機制。適當的研究理論、科學的研究方法、合理的研究步驟有助于有效地發掘事物之間關聯的顯性和潛在機制。然而，20世紀80年代以來，隨著西方現代社會統計技術和方法的傳入，在定量分析方法得到推廣與普及的同時，統計分析方法的濫用、誤用和不規范現象也普遍存在；理論、方法與包括定量、定性數據在內的經驗材料分析脫節的情形也很嚴重。造成這些現象的原因是多方面的，既有對理論把握的欠缺，也有對研究方法掌握的不足，還有對研究過程和方法本身的不了解，等等。本章旨在勾勒出社會科學（尤其是社會學和人口學）研究領域定量研究的過程與方法，探討在此過程中需要遵循的行為規范，尋求整合研究理論與方法的*佳途徑。我們知道，科學研究方法主要可以劃分為兩大類：演繹法（deduction）和歸納法（induction）。前者從一般到個別，即從（1）邏輯或理論上預測的模式到（2）觀察檢驗預期的模式是否確實存在；換言之，演繹法是從“為什么”推延到“是否”。歸納法從個別到一般，即從一系列特定的觀察中，發現一種模式，在一定程度上代表所有給定時間的秩序。這里介紹的過程和方法遵循從理論到實踐的演繹規則。需要指出的是，兩種途徑的結合可以幫助人們尋求對事物更有力、更完整的理解。研究過程是社會科學家在探求事物原理和關聯時遵從的一系列行為；研究方法是研究過程實施的手段。一方面，方法寓于研究過程之中；另一方面，方法指導研究過程和步驟的實施。通過這些行為和方法，研究者*終得以回答研究問題。從演繹法的角度出發，圖1-1描述了定量研究的5個基本步驟和過程：提出問題，生成假定，收集數據，分析數據，檢驗假定。這些步驟密切聯系，相互制約，有時甚至重合，不僅構成科學研究的完美形式，也是深化認識的*佳途徑。特別值得關注的是居中的理論。如圖1-1所示，每一個研究步驟都與理論互動，既被理論影響，也檢驗理論的適應性。概而言之，理論處理的是科學的邏輯層面，問題的提出和假定的生成都是在理論的指導下進行的；收集和分析數據則處在觀察層面，而檢驗假定則是比較預期的邏輯與實際觀察之間的吻合度。當然，由于人力、財力、物力的局限或其他人為和非人為因素，并不是所有研究都必須經歷這些步驟。收集數據這一步驟往往被忽略，有時我們只能使用、分析他人收集的二手資料。下面，我們主要以性別、教育、職業與收入的關系為主線，輔之以其他研究實例，通過對具體問題的剖析，首先闡述理論在科學研究中的重要性，然后系統介紹每個研究步驟及主要注意事項。通過對這些問題的分析與探討，我們希望能夠引起社會科學研究領域的學者對定量研究方法的過程及規范性的廣泛關注和重視。
數據分析與Stata應用(新編21世紀社會學系列教材) 作者簡介
楊菊華，1963年9月生，先后畢業于武漢大學歷史系、美國辛辛那提大學人類學系和布朗大學社會學系，現為中央民族大學教授，博士生導師。主要從事婚姻家庭、遷移流動等方面的研究。曾主持國家社科基金重大項目、教育部重大課題攻關項目、國家自然科學基金項目等。在《中國社會科學》等國內外權威期刊發表論文150余篇；出版《人口社會學》《數據管理與模型分析》《社會統計分析與數據處理技術》等教材和多部學術著作。研究成果獲第八屆高等學校科學研究優秀成果獎（人文社會科學）一等獎和北京市第十六屆哲學社會科學優秀成果獎二等獎；研究專著入選《國家哲學社會科學成果文庫》。楊磊，北京航空航天大學公共管理學院副教授。2017年畢業于芬蘭赫爾辛基大學，獲社會學博士學位。目前研究領域主要包括人口老齡化、老年健康、社會政策等。在《人口與經濟》、《人口與發展》、Age and Ageing、Journals of Gerontology-Series B-Psychological Sciences and Social Sciences、Aging & Mental Health等中英文學術期刊發表論文20余篇。主持教育部和民政部等省部級課題及各地局課題10余項，2019年獲全國民政政策理論研究三等獎。
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