数据分析概论--聚文网

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内容简介

《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。

作者简介

迈克尔·S.刘易斯-贝克：美国艾奥瓦大学政治科学教授，担任Sage出版公司社会科学定量方法应用（QASS）系列丛书主编。出版和发表了大量著作，包括《回归应用导论》《社会科学家的新工具：研究方法的发展及其应用》等。

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-Kruskal lambda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

数据分析概论

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