具体描述
《社会统计分析与数据处理技术:STATA软件的应用》采取循序渐进的原则，由浅入深，由易到难。在遵循国外相关教材的体例的基础上，也考虑到国内学习者目前定量研究的数据处理能力，重点放在数据的处理上。与一般的Stata的使用手册不同，《社会统计分析与数据处理技术:STATA软件的应用》除介绍Stata的一些具体使用方法外，在一些章节还介绍相关的统计原理、数据处理的思路和缘由、研究方法等。
现代社会研究方法：理论、实践与前沿探索 图书简介 本书旨在为社会科学研究者、数据分析师以及对现代社会现象感兴趣的读者提供一套全面而深入的研究方法论框架。本书超越传统社会学、政治学或经济学研究的固定范式，聚焦于跨学科视域下如何有效、严谨地收集、清洗、分析和解释复杂的社会数据，从而揭示隐藏在日常行为背后的结构性力量与个体决策机制。 全书共分为六大部分，共计二十章，结构紧凑，逻辑清晰，旨在构建一个从理论构建到实证检验的完整研究闭环。 --- 第一部分：社会研究的理论基石与范式转型 本部分着重探讨社会科学研究的哲学基础及其在信息时代的必要演进。我们首先回顾实证主义、解释主义和批判理论在社会研究中的核心贡献与局限。随后，重点讨论“大数据”时代对传统研究范式的冲击与重塑。 第一章：社会科学的认识论挑战 深入剖析社会现象的复杂性、多层次性以及研究者主体性对客观性理解的影响。探讨科学实在论、反实在论在社会学解释中的应用差异。 第二章：从定性到量化的综合路径 讨论混合研究方法的理论必要性。研究如何构建一个既能捕捉微观经验深度，又能实现宏观统计推断的研究设计。强调概念操作化在跨方法论整合中的关键作用。 第三章：伦理考量与数据主权 在新兴数据获取渠道（如社交媒体挖掘、传感器数据）背景下，探讨研究伦理的边界重塑。重点分析知情同意、数据匿名化、以及研究者对弱势群体数据保护的责任。 --- 第二部分：数据收集的革新与技术集成 本部分聚焦于现代社会数据源的多样化及其采集技术。不同于依赖标准问卷和既有统计年鉴的传统做法，本书强调利用非常规数据源进行创新性研究。 第四章：大规模在线调查的设计与实施 探讨基于网络面板、众包平台的调查设计优化策略，包括样本代表性调整（Post-Stratification）、激励机制设计对响应偏差的影响分析。 第五章：计算社会科学的数据抓取 详细介绍如何利用编程语言（如Python/R）进行网络内容采集（Web Scraping）。涵盖API调用规范、反爬虫策略应对，以及大规模文本数据的初步清洗与结构化处理。 第六章：地理空间数据与追踪分析 介绍移动通信数据（CDR）、GPS轨迹数据在社会流动性、城市空间结构研究中的应用。重点讲解如何将地理信息系统（GIS）分析融入社会学模型。 第七章：实验社会科学的现场应用 区分实验室实验、现场实验（Field Experiments）和准实验设计。提供创建对照组、处理组的实用指南，并分析如何最大化外部效度和内部效度。 --- 第三部分：数据预处理与清洗的精细化艺术 高质量的分析依赖于高质量的数据。本部分将数据准备阶段视为研究过程中最具技术挑战性也最关键的一步。 第八章：缺失值处理的高级策略 超越简单的均值/中位数填充。深入讲解多重插补（Multiple Imputation, MI）的理论基础、不同算法（如MICE）的选择标准，以及对序列缺失（MAR/MNAR）的诊断。 第九章：异常值与离群点的识别与处理 区分统计学上的异常值（Outliers）与研究意义上的重要案例。介绍基于距离（如LOF）、密度（如Isolation Forest）和回归残差的多元异常值检测方法。 第十章：数据结构化与标准化 针对非结构化或半结构化数据（如访谈录音转录文本、政策文件）进行编码、标签化和标准化的流程。强调不同编码方案（如互斥、非互斥编码）对后续统计分析的潜在影响。 第十一章：大规模数据集的效率管理 探讨在内存受限环境下处理超大型数据集的技术，如数据分块（Chunking）、数据库导入导出优化（SQL/NoSQL基础应用），以及数据压缩技术对分析速度的影响。 --- 第四部分：社会现象的多元计量建模 本部分是全书的核心，系统介绍适用于社会研究的各种计量模型，强调模型的选择应服务于研究问题而非数据本身。 第十二章：回归分析的稳健性检验 超越OLS的局限。详细探讨异方差、自相关对推断的影响，以及如何使用稳健标准误（Huber-White）、广义最小二乘（GLS）等方法进行修正。 第十三章：离散型因变量的建模艺术 针对计数数据（如犯罪率、婚姻次数）讲解泊松回归、负二项回归的选择标准及零膨胀模型（Zero-Inflated Models）的应用场景。针对二元选择（如投票、接受治疗）详述Logit/Probit模型及其解释。 第十四章：纵向数据与面板模型 处理随时间变化的数据。深入讲解固定效应模型（FE）与随机效应模型（RE）的适用条件，重点剖析如何控制个体异质性。 第十五章：层次结构与多层线性模型（HLM） 针对嵌套数据（学生嵌套班级，公民嵌套社区）的分析，介绍HLM如何同时估计个体层和群体层的影响，并解释跨层交互作用。 第十六章：中介、调节与因果推断 重点讲解如何使用结构方程模型（SEM）进行复杂路径分析。详细阐述倾向得分匹配（PSM）、双重差分（DID）在准实验背景下进行因果识别的步骤与假设。 --- 第五部分：文本、网络与复杂系统的分析 面对日益丰富的非数值数据，本部分提供了前沿的计算分析工具和方法。 第十七章：大规模文本挖掘与主题模型 介绍词频分析、词向量（Word Embeddings）的概念。重点讲解Latent Dirichlet Allocation (LDA) 和非负矩阵分解（NMF）在识别社会议题、群体话语结构中的应用。 第十八章：社会网络分析（SNA）基础与进阶 定义网络的基本测度（密度、中心性、凝聚力）。重点讲解如何从实际数据（如合作记录、互动日志）构建网络，并应用迭代块模型（RBM）识别社区结构。 第十九章：时间序列分析与事件历史模型 处理序列事件（如职业转换、疾病发生）的分析。讲解Cox比例风险模型及其对删失数据的处理，以及ARIMA/GARCH模型在宏观经济社会指标波动预测中的应用。 --- 第六部分：研究结果的呈现、解释与报告 本部分关注研究成果的有效沟通，确保分析的严谨性能够转化为有影响力的论述。 第二十章：结果的有效可视化与报告规范 探讨不同分析结果（如回归系数、网络图、主题模型分布）的最佳可视化形式。强调透明度：如何报告模型选择依据、稳健性检验结果，以及对局限性的坦诚讨论，从而构建可重复的研究报告。 --- 目标读者：社会学、政治学、公共管理、传播学、人类学以及经济学等领域的硕士研究生、博士生、青年教师及所有致力于利用实证数据解决复杂社会问题的专业人士。本书假设读者具备基础的统计学概念和一定的编程操作经验，但对前沿方法的介绍力求详尽，兼顾理论深度与操作可行性。
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自学stata，学校图书馆只能借到这本。逻辑清晰，比课堂讲授好。写代码还是要自己摸索，不断犯错和更正。
评分非常适合stata入门的学者，虽然版本很旧了，但是仍然有学习的价值。写的非常详细，清楚，还配有习题和数据库。
评分后面分析部分之前，很仔细的拜读了。收获不少~但是之前听说我在看这个，其实挺让mentor无语的
评分初学者的一本好书
评分救我狗命
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