音像量化社会科学导论/匡时新方法系列今井耕介

目 　 录
　　 中文版序言 　 ／ １
　　 英文版序言 　 ／ １
　　 译校者序 　 ／ １
　　 １　 引言 　 ／ １
１． １　 本书概述 　 ／ ３
１． ２　 如何使用本书 　 ／ ６
１． ３　Ｒ 的简介 　 ／ ９
１． ３． １　 算术运算 　 ／ １０
１． ３． ２　 对象 　 ／ １１
１． ３． ３　 向量 　 ／ １４
１． ３． ４　 函数 　 ／ １６
１． ３． ５　 数据文件 　 ／ １９
１． ３． ６　 保存对象 　 ／ ２２
１． ３． ７　 软件包 　 ／ ２３
１． ３． ８　 编程及学习技巧 　 ／ ２４
１． ４　 总结 　 ／ ２６
１． ５　 练习 　 ／ ２６
１． ５． １　 自我汇报参加投票的偏差 　 ／ ２６
１． ５． ２　 了解世界人口动态 　 ／ ２８
　　 ２　 因果关系 　 ／ ３１
２． １　 劳工市场的种族歧视 　 ／ ３１
２． ２　 用 Ｒ 取得的数据子集 　 ／ ３５
２． ２． １　 逻辑值和运算符号 　 ／ ３６
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２． ２． ２　 关系运算符 　 ／ ３８
２． ２． ３　 生成子集 　 ／ ３９
２． ２． ４　 简单的条件语句 　 ／ ４２
２． ２． ５　 因子变量 　 ／ ４３
２． ３　 因果效应与反事实 　 ／ ４５
２． ４　 随机对照试验 　 ／ ４７
２． ４． １　 随机化的作用 　 ／ ４７
２． ４． ２　 社会压力和投票率 　 ／ ４９
２． ５　 观察研究 　 ／ ５３
２． ５． １　 工资和失业 　 ／ ５３
２． ５． ２　 混淆偏误 　 ／ ５６
２． ５． ３　 前后设计和倍差设计 　 ／ ５９
２． ６　 单变量的描述统计量 　 ／ ６２
２． ６． １　 分位数 　 ／ ６２
２． ６． ２　 标准差 　 ／ ６５
２． ７　 总结 　 ／ ６６
２． ８　 习题 　 ／ ６７
２． ８． １　 早教小班化的有效 　 ／ ６７
２． ８． ２　 改变对同恋婚姻的看法 　 ／ ６９
２． ８． ３　 刺杀成功率的自然实验 　 ／ ７０
　　 ３　 度量 　 ／ ７３
３． １　 战争时期平民受伤情况的度量 　 ／ ７３
３． ２　 处理 Ｒ 中缺失的数据 　 ／ ７６
３． ３　 可视化单变量分布 　 ／ ７８
３． ３． １　 条形图 　 ／ ７８
３． ３． ２　 直方图 　 ／ ８０
３． ３． ３　 箱形图 　 ／ ８３
３． ３． ４　 打印及保存图表 　 ／ ８５
３． ４　 调查抽样 　 ／ ８６
３． ４． １　 随机化的作用 　 ／ ８７
３． ４． ２　 拒访和偏误来源 　 ／ ９１
３． ５　 度量政治极化 　 ／ ９３
２ 量化社会科学导论
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３． ６　 概括双变量关系 　 ／ ９５
３． ６． １　 散点图 　 ／ ９５
３． ６． ２　 相关 　 ／ ９８
３． ６． ３　 分位数 分位数图 　 ／ １０２
３． ７　 聚类 　 ／ １０４
３． ７． １　Ｒ 中的矩阵 　 ／ １０５
３． ７． ２　Ｒ 中的列表 　 ／ １０７
３． ７． ３　 犽 均值算法 　 ／ １０８
３． ８　 总结 　 ／ １１２
３． ９　 练习 　 ／ １１３
３． ９． １　 改变对待同恋婚姻的立场 （ 再探 ） 　 ／ １１３
３． ９． ２　 中国和墨西哥的政治效力 　 ／ １１４
３． ９． ３　 联合国大会投票表决 　 ／ １１６
　　 ４　 预测 　 ／ １１９
４． １　 预测选举结果 　 ／ １１９
４． １． １　Ｒ 的循环语句 　 ／ １２０
４． １． ２　Ｒ 中的一般条件语句 　 ／ １２３
４． １． ３　 基于民调的预测 　 ／ １２６
４． ２　 线回归 　 ／ １３４
４． ２． １　 面部长相与选举结果的联系 　 ／ １３４
４． ２． ２　 散点图与相关 　 ／ １３６
４． ２． ３　 平方 　 ／ １３８
４． ２． ４　 趋中回归 　 ／ １４３
４． ２． ５　Ｒ 中的合并数据集 　 ／ １４４
４． ２． ６　 模型拟合 　 ／ １５１
４． ３　 回归与因果关系 　 ／ １５６
４． ３． １　 随机化的实验 　 ／ １５６
４． ３． ２　 多元预测回归 　 ／ １５９
４． ３． ３　 异质干预效应 　 ／ １６４
４． ３． ４　 断点回归设计 　 ／ １６９
４． ４　 总结 　 ／ １７４
４． ５　 练习 　 ／ １７４
３ 目 　 录
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４． ５． １　 基于博彩市场的预测 　 ／ １７４
４． ５． ２　 墨西哥的选举和条件现金转移计划 　 ／ １７６
４． ５． ３　 巴西转移和减少贫困率 　 ／ １７９
　　 ５　 数据探索 　 ／ １８１
５． １　 文本数据 　 ／ １８１
５． １． １　 《 联邦人文集 》 悬而未决的作者问题 　 ／ １８１
５． １． ２　 文本 项矩阵 　 ／ １８５
５． １． ３　 挖掘主题 　 ／ １８６
５． １． ４　 作者预测 　 ／ １９１
５． １． ５　 交叉验 　 ／ １９３
５． ２　 网络数据 　 ／ １９６
５． ２． １　 文艺复兴时期罗伦萨的婚姻网络 　 ／ １９７
５． ２． ２　 无方向的绘图和中心度量 　 ／ １９８
５． ２． ３　 推特关注网络 　 ／ ２０２
５． ２． ４　 有方向的图和中心 　 ／ ２０４
５． ３　 空间数据 　 ／ ２１０
５． ３． １　１８５４ 年伦敦的霍乱暴发 　 ／ ２１０
５． ３． ２　Ｒ 中的空间数据 　 ／ ２１３
５． ３． ３　Ｒ 中的色彩 　 ／ ２１６
５． ３． ４　 美国总统选举 　 ／ ２１９
５． ３． ５　 沃尔玛的扩张 　 ／ ２２１
５． ３． ６　Ｒ 中的动画 　 ／ ２２３
５． ４　 总结 　 ／ ２２５
５． ５　 练习 　 ／ ２２６
５． ５． １　 分析的序言 　 ／ ２２６
５． ５． ２　 国际贸易网络 　 ／ ２２８
５． ５． ３　 制作美国总统选举跨时间的　 ／ ２２９
　　 ６　 概率 　 ／ ２３２
６． １　 概率 　 ／ ２３２
６． １． １　 频率统计与贝叶斯统计 　 ／ ２３２
６． １． ２　 定义和公理 　 ／ ２３４
４ 量化社会科学导论
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６． １． ３　 排列 　 ／ ２３７
６． １． ４　 有和没有替换的抽样 　 ／ ２４０
６． １． ５　 组合 　 ／ ２４１
６． ２　 条件概率 　 ／ ２４４
６． ２． １　 条件 、 边际和联合概率 　 ／ ２４４
６． ２． ２　 独立 　 ／ ２５１
６． ２． ３　 贝叶斯法则 　 ／ ２５５
６． ２． ４　 用姓氏和居住地来预测种族 　 ／ ２５７
６． ３　 随机变量和概率分布 　 ／ ２６７
６． ３． １　 随机变量 　 ／ ２６７
６． ３． ２　 伯努利和均匀分布 　 ／ ２６８
６． ３． ３　 二项分布 　 ／ ２７２
６． ３． ４　 正态分布 　 ／ ２７５
６． ３． ５　 期望和方差 　 ／ ２８１
６． ３． ６　 预测充满不确定的选举结果 　 ／ ２８５
６． ４　 大样本定理 　 ／ ２８８
６． ４． １　 大数定律 　 ／ ２８８
６． ４． ２　 中心极限定理 　 ／ ２９１
６． ５　 总结 　 ／ ２９４
６． ６　 练习 　 ／ ２９５
６． ６． １　 恩格玛机中的数学 　 ／ ２９５
６． ６． ２　 博彩市场选举预测的概率模型 　 ／ ２９６
６． ６． ３　 俄罗斯的选举舞弊 　 ／ ２９８
　　 ７　 不确定 　 ／ ３０１
７． １　 估计 　 ／ ３０１
７． １． １　 无偏和一致 　 ／ ３０２
７． １． ２　 标准误 　 ／ ３０８
７． １． ３　 置信区间 　 ／ ３１３
７． １． ４　 误差边际和民意调查中的样本规模计算 　 ／ ３１８
７． １． ５　 随机对照试验分析 　 ／ ３２２
７． １． ６　 基于学生 狋 分布的分析 　 ／ ３２５
７． ２　 设检验 　 ／ ３２８
５ 目 　 录
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７． ２． １　 品尝茶实验 　 ／ ３２８
７． ２． ２　 总体框架 　 ／ ３３１
７． ２． ３　 单样本检验 　 ／ ３３５
７． ２． ４　 双样本检验 　 ／ ３４１
７． ２． ５　 设检验的陷阱 　 ／ ３４６
７． ２． ６　 效力分析 　 ／ ３４８
７． ３　 含不确定的线回归模型 　 ／ ３５４
７． ３． １　 作为生成模型的线回归模型 　 ／ ３５４
７． ３． ２　 估系的无偏 　 ／ ３５９
７． ３． ３　 估系的标准误 　 ／ ３６２
７． ３． ４　 关于参数的推断 　 ／ ３６４
７． ３． ５　 关于预测的推断 　 ／ ３６７
７． ４　 总结 　 ／ ３７３
７． ５　 练习 　 ／ ３７３
７． ５． １　 比和中国农作物的价格 　 ／ ３７３
７． ５． ２　 学术研究中的抽屉偏误和发表偏见 　 ／ ３７５
７． ５． ３　１９３２ 年德国魏玛共和国的大选 　 ／ ３７７
　　 ８　 下一步 　 ／ ３８０
　　 词汇表 　 ／ ３８３
６ 量化社会科学导论
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中文版序/1 英文版序/1 译校者序/1 1 引言/1 1.1 本书概述/1 1.2 如何使用本书/3 1.3 R的简介/9 1.3.1 算术运算/10 1.3.2 对象/11 1.3.3 向量 /14 1.3.4 函数/16 1.3.5 数据文件/19 1.3.6 保存对象/22 1.3.7 软件包/ 1.3.8 编程及学习技巧/24 1.4 总结/26 1.5 练习/26 1.5.1 自我汇报 参加投票的偏差/26 1.5.2 了解世界人口动态/28 2 因果关系/31 2.1 劳动力市场的种族歧视/31 2.2 用R取得的数据子集/35 2.2.1 逻辑值和运算符号/36 2.2.2 关系运算符/38 2.. 生成子集/39 2.2.4 简单的条件语句/42 2.2.5 因子变量/43 . 因果效应与反事实/45 2.4 随机对照试验/47 2.4.1 随机化的作用/47 2.4.2 社会压力和投票率/49 2.5 观察研究/53 2.5.1 工资和失业/53 2.5.2 混淆偏误/56 2.5.3 前后设计和倍差设计/59 2.6 单变量的描述统计量/62 2.6.1 分位数/62 2.6.2 标准差/65 2.7 总结/66 2.8 习题/67 2.8.1 早教小班化的有效/67 2.8.2 改变对同恋婚姻的看法 2.8.3 刺杀成功率的自然试验/70 3 度量/73 3.1 战争时期平民受伤情况的度量/73 3.3.2 处理R中缺失的数据/76 3.3.3 可视化单变量分布/78 3.3.1 条形图/78 3.3.2 直方图/80 3.3.3 箱形图/83 3.3.4 打印及保存图表/85 3.4 调查抽样/86 3.4.1 随机化的作用/87 3.4.2 拒访和偏误来源/91 3.5 度量战争极化/93 3.6 概括双变量关系/95 3.6.1 散点图/95 3.6.2 相关/9 3.6.3 分位数-分位数图/10 . 聚类/104 3.7.1 R中的矩阵/105 3.7.2 R中的列表/107 3.7.3 k-均值算法/108 3.8 总结 /11 . 练习/113 4 预测/11 .1预测选举结果/11 .2线回归/134 4.3 回归与因果关系/156 4.4 总结/174 4.5 练习/174
5 数据探索/181 5.1 文本数据/181 5.2 网络数据/196 5.3 空间数据/210 5.4 总结/225 5.5 练习/226 6 概率/2 6.1 概率/2 .2 条件概率/244 6.3 随机变量和概率分布/267 6.4 大样本定理/288 6.5 总结/294 6.6 练习/295 7 不确定/301 7.1 估计/301 7.2 设检验/328 7.3 含不确定的线回归模型/354 7.4 总结/373 7.5 练习/373 8 下一步/380 词汇表/383

Kosuke Imai 普林斯顿大学政治系教授，兼任东京大学法学政治学研究客座教授，在量化社科研究领域有深入的研究，是亚洲政治学与靠前关系学术水平很高的很好级专家。