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数据分析与Stata应用(新编21世纪社会学系列教材)

数据分析与Stata应用(新编21世纪社会学系列教材)

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图文详情
  • ISBN:9787300314891
  • 装帧:一般铜版纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:其他
  • 页数:344
  • 出版时间:2023-03-01
  • 条形码:9787300314891 ; 978-7-300-31489-1

内容简介

本教材是基础统计知识和Stata软件应用的入门教材。教材由浅入深、由易到难,包括定量分析研究方法与过程、数据处理技术、描述性统计分析和推断性统计分析四部分,共十章内容,详细介绍了基础统计的理论知识和Stata软件的应用。教材注重定量研究整体性与数据分析的统一、数据处理与数据分析的统一、统计理论与实际应用的统一、描述分析与模型分析的统一。它以社会科学研究领域定量分析过程与方法为基础,手把手地培养读者的数据处理能力这一定量研究的基本功;它介绍统计学的基本原理、数据处理的思路和缘由、研究方法等,帮助初学者既知道要怎么做,也知道为什么要这样做;它还详细讲解了描述性统计分析方法,如何利用图表展示变量分布及相互关系,以及参数估计、假定检验、方差分析、线性回归和logistic回归相关内容。本教材不仅适合作为社会学、人口学、管理学等各相关专业数据分析类课程的教学用书,也可供有数据分析技能学习需求的读者阅读。

目录

**部分 定量分析研究过程与方法

**章 社会科学研究方法与过程
1.1 理论的作用
1.2 提出问题
1.3 生成假定
1.4 收集数据
1.5 分析数据
1.6 检验假定
1.7 陈述分析结果,避免误用分析结果

第二部分 数据处理技术

第二章 Stata入门
2.1 特点与功能
2.2 版本
2.3 运行方式
2.4 界面
2.5 帮助系统
2.6 语法和命令
2.7 本书的体例

第三章 Stata数据的读入与熟悉
3.1 log(记录)文件
3.2 数据的记忆(存储)空间
3.3 数据的读入
3.4 数据的保存
3.5 数据的类型与压缩
3.6 数据库的描述

第四章 变量的生成与处理
4.1 变量的测量水平
4.2 新变量的生成??规则及注意事项
4.3 利用系统变量(下划线变量)生成变量
4.4 生成字符型变量
4.5 生成数值型变量
4.6 生成分类变量
4.7 生成虚拟变量
4.8 egen命令
4.9 日期变量
4.10 变量类型的转换
4.11 给数据??变量和变量的属性贴标签
4.12 重新命名变量

第五章 数据的合并??转换与集合
5.1 数据合并中的几个主要概念
5.2 纵向合并——增加观察值
5.3 横向合并——增加变量
5.4 数据的转换(reshape)
5.5 数据的分组(group)
5.6 数据的集合(collapse和contract)

第三部分 描述性统计分析

第六章 数据的描述
6.1 频数分布
6.2 条件频数分布
6.3 频数分布的常见错误分析及解决方法
6.4 变量的集中趋势和离散趋势
6.5 描述数值型数据统计量的其他方法
6.6 列联表

第七章 图形的制作与数据的描述
7.1 散点图
7.2 线图
7.3 条形图
7.4 直方图
7.5 圆形图(饼图)
7.6 箱线图
7.7 矩阵图
7.8 图形的保存??编辑与合并

第四部分 推断性统计分析

第八章 参数估计??假定检验与方差分析
8.1 参数估计
8.2 假定检验
8.3 方差分析

第九章 线性回归
9.1 相关关系分析
9.2 回归分析基础
9.3 一元线性回归分析和二元及多元线性回归分析
9.4 回归分析诊断
9.5 回归分析中的交互作用

第十章 logistic回归
10.1 二分类因变量回归模型
10.2 多分类因变量回归模型
10.3 序次因变量回归模型

参考文献
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节选

**章 社会科学研究方法与过程社会科学研究探究事情的真相,关注事物之间的联系及其原因。联系以多样形式而存在。它可以发生在同一个体的不同特征之间(如性别与收入)、不同个体之间(如男性与女性收入的差异)、个体与群体之间(如不同社会阶层的个体收入),以及个体与社会制度之间(如职场的性别隔离和收入不均)。事物之间的联系不是无序的,而是有其内在机制,科学研究就是要寻找并解释这种(些)机制。适当的研究理论、科学的研究方法、合理的研究步骤有助于有效地发掘事物之间关联的显性和潜在机制。然而,20世纪80年代以来,随着西方现代社会统计技术和方法的传入,在定量分析方法得到推广与普及的同时,统计分析方法的滥用、误用和不规范现象也普遍存在;理论、方法与包括定量、定性数据在内的经验材料分析脱节的情形也很严重。造成这些现象的原因是多方面的,既有对理论把握的欠缺,也有对研究方法掌握的不足,还有对研究过程和方法本身的不了解,等等。本章旨在勾勒出社会科学(尤其是社会学和人口学)研究领域定量研究的过程与方法,探讨在此过程中需要遵循的行为规范,寻求整合研究理论与方法的*佳途径。我们知道,科学研究方法主要可以划分为两大类:演绎法(deduction)和归纳法(induction)。前者从一般到个别,即从(1)逻辑或理论上预测的模式到(2)观察检验预期的模式是否确实存在;换言之,演绎法是从“为什么”推延到“是否”。归纳法从个别到一般,即从一系列特定的观察中,发现一种模式,在一定程度上代表所有给定时间的秩序。这里介绍的过程和方法遵循从理论到实践的演绎规则。需要指出的是,两种途径的结合可以帮助人们寻求对事物更有力、更完整的理解。研究过程是社会科学家在探求事物原理和关联时遵从的一系列行为;研究方法是研究过程实施的手段。一方面,方法寓于研究过程之中;另一方面,方法指导研究过程和步骤的实施。通过这些行为和方法,研究者*终得以回答研究问题。从演绎法的角度出发,图1-1描述了定量研究的5个基本步骤和过程:提出问题,生成假定,收集数据,分析数据,检验假定。这些步骤密切联系,相互制约,有时甚至重合,不仅构成科学研究的完美形式,也是深化认识的*佳途径。特别值得关注的是居中的理论。如图1-1所示,每一个研究步骤都与理论互动,既被理论影响,也检验理论的适应性。概而言之,理论处理的是科学的逻辑层面,问题的提出和假定的生成都是在理论的指导下进行的;收集和分析数据则处在观察层面,而检验假定则是比较预期的逻辑与实际观察之间的吻合度。当然,由于人力、财力、物力的局限或其他人为和非人为因素,并不是所有研究都必须经历这些步骤。收集数据这一步骤往往被忽略,有时我们只能使用、分析他人收集的二手资料。下面,我们主要以性别、教育、职业与收入的关系为主线,辅之以其他研究实例,通过对具体问题的剖析,首先阐述理论在科学研究中的重要性,然后系统介绍每个研究步骤及主要注意事项。通过对这些问题的分析与探讨,我们希望能够引起社会科学研究领域的学者对定量研究方法的过程及规范性的广泛关注和重视。

作者简介

杨菊华,1963年9月生,先后毕业于武汉大学历史系、美国辛辛那提大学人类学系和布朗大学社会学系,现为中央民族大学教授,博士生导师。主要从事婚姻家庭、迁移流动等方面的研究。曾主持国家社科基金重大项目、教育部重大课题攻关项目、国家自然科学基金项目等。在《中国社会科学》等国内外权威期刊发表论文150余篇;出版《人口社会学》《数据管理与模型分析》《社会统计分析与数据处理技术》等教材和多部学术著作。研究成果获第八届高等学校科学研究优秀成果奖(人文社会科学)一等奖和北京市第十六届哲学社会科学优秀成果奖二等奖;研究专著入选《国家哲学社会科学成果文库》。杨磊,北京航空航天大学公共管理学院副教授。2017年毕业于芬兰赫尔辛基大学,获社会学博士学位。目前研究领域主要包括人口老龄化、老年健康、社会政策等。在《人口与经济》、《人口与发展》、Age and Ageing、Journals of Gerontology-Series B-Psychological Sciences and Social Sciences、Aging & Mental Health等中英文学术期刊发表论文20余篇。主持教育部和民政部等省部级课题及各地局课题10余项,2019年获全国民政政策理论研究三等奖。

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