《非递归因果模型》针对因果效应往往并非单向这一问题,提出非递归模型,并部分涉及辨识方程系统的问题。非递归模型弥补了复杂社会科学理论研究中,回归模型、单方程模型和多方程模型所不能解决的问题,从模型的使用、模型所依据的假设、模型结果的解释等方面对非递归因果模型做了十分全面的介绍,还应用了经济学、政治科学等学科的知识。
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主要特点 运用统计表达式的示例帮助读者理解复杂公式 通过演示设立好的研究假设,探讨功效分析文献的使用方法 介绍功效分析中必需的关键点,提供功效分析报告写作实例
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非递归因果模型 9787543233867 威廉·D.贝里 著,洪岩璧,陈陈 译 格致出版社
适读人群 :其他 《非递归因果模型》针对因果效应往往并非单向这一问题,提出非递归模型,并部分涉及辨识方程系统的问题。非递归模型弥补了复杂社会科学理论研究中,回归模型、单方程模型和多方程模型所不能解决的问题,从模型的使用、模型所依据的假设、模型结果的解释等方面对非递归因果模型做了十分全面的介绍,还应用了经济学、政治科学等学科的知识。
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《数据分析概论》一书介绍了社会科学研究中蕞常见和蕞常用的内容 数据。数据是解释某个现象或某件事的要素,但如何运用数据、如何分析数据,这是很多社会学学生以及刚从事社会科学研究的人所面临的一大问题。《数据分析概论》一书就满足了广大研究者和学生的需要。该书不仅提供了有关数据搜集的介绍,也一一探讨了分析数据的统计工具,全面而深入。作者利用大量数学公式和图表来讨论数据分析,并以一个基于大学生学业能力的分析的例子来丰富读者的认识。
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《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。
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档案数据处理:生活经历研究 如何设计问题?如何重构数据?如何修改问题、完善问题?如何进行分析?本书为您细心指导。
本书旨在为定量和定性研究者提供如何使用二手的档案数据来进行生命历程研究的指南。 书中,作者首先探讨了如何在档案数据和研究问题之间建立合适的契合关系。其次,细致地讲解了如何利用二手档案数据进行再次研究的步骤,尤其是重编码。第三,作者从自身的研究经历出发,以特曼数据为例,通过对三个具体研究问题的分析,详述了在研究过程中可能遇到的挑战与问题,以及相应的应对策略。 本书的主要特点有: -本书首要作者是生命历程研究领域的大家,曾利用档案数据写就《大萧条的孩子们》一书。 -作者从方法论角度探讨了如何将研究问题和档案数据相契合,生动地再现了研究中数据和研究问题之间的循环往复的过程,对类似的研究具有启发性。 -大量篇幅介绍具体实例,极具操作性和实践性。
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