数据分析概论

序

第1章 导论

第2章 数据搜集

第1节 研究问题

第2节 样本

第3节 测量

第4节 数据编码、输入和检查

第3章 一元统计

第1节 集中趋势

第2节 离散

第3节 集中趋势、离散和异常值

第4章 相关测量

第1节 相关

第2节 定序数据：tau相关测量

第3节 名义数据：Goodman-KnJskallambda系数

第4节 二分变量：灵活选择

第5节 小结

第5章 显著性检验

第1节 显著性检验的逻辑：一个简单的例子

第2节 运用同一逻辑：二元相关测度

第3节 几个重要问题

第4节 小结

第6章 简单回归

第1节 y是关于x的方程

第2节 最小二乘法法则

第3节 截距和斜率

第4节 预测和拟合优度

第5节 显著性检验和置信区间

第6节 报告回归结果

第7章 多元回归

第1节 例子

第2节 统计控制

第3节 模型设定错误

第4节 虚拟变量

第5节 共线性

第6节 交互效应

第7节 非线性

第8节 归纳和结论

第8章 建议

附录

参考文献

译名对照表

《格致方法·定量研究系列：数据分析概论》研究对象是社会科学的研究数据。数据分析可以赋予事实意义，好的数据分析能为所研究的社会现象提供合理的描述和解释。本书旨在为定量研究数据分析的每一步提供统计学基础。作者讨论了数据搜集的意义、一元统计、对相关性的测量、显著性检验、简单和多元回归，并给出了大量的数学公式，使得读者能更好地理解这些内容。