基础统计分析：R程式在社会科学之应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本书主旨为提供读者运用Ｒ程式进行初阶社会科学统计，从最基础的读取资料开始，一直到进行回归分析，是一本理论与实务兼具的教科书。本书最大特色为提供许多实用的语法，读者只要自行输入，就可以得到同样的结果，初学者将可以轻松地掌握Ｒ程式。此外，本书特别强调绘图的程式，并提供许多实例，让读者可以通盘了解绘图的功能。对于经常运用统计软体，而想要简化运算步骤、想绘制高品质且简单易懂的统计图表，而又不想受限于昂贵庞大统计软体的读者而言，本书是最适合的参考书籍。
　　
　　内容由浅入深，提高读者兴趣。
　　内文附有许多练习与问题，可帮助读者提升学习效果。
　　每章之间具有连续性，亦可自成一个单元，可视学习需求调整顺序。
　　特别强调绘图相关程式的应用，并提供丰富的实例。

洞悉数据的力量：社会科学研究的实证进阶 本书简介 在当今强调实证和量化的社会科学研究领域，掌握扎实的数据分析技能已成为研究者、政策制定者乃至行业分析师的必备素养。然而，许多经典教材往往侧重于理论推导或过于聚焦于特定软件的机械操作，使得初学者在面对复杂真实的社会现象数据时感到无从下手，难以将统计模型与实际研究问题有效结合。 本书并非一本关于基础统计概念或特定软件操作手册的重复，而是致力于构建一座坚实的桥梁，连接严谨的统计学原理、前沿的研究设计思维与社会科学领域的核心议题。我们旨在为读者提供一套系统性的、以问题为导向的实证分析框架，帮助他们超越描述性统计的表面层次，深入挖掘数据背后的社会机制、因果关系与潜在规律。 第一部分：研究设计的基石与数据素养的重塑 本部分着重于分析工作的起点——研究设计。我们首先探讨了高质量社会科学研究的结构性要素，强调从研究问题的提出到假设构建的内在逻辑。这不仅仅是定义变量那么简单，而是关乎如何将抽象的社会理论转化为可观测、可测量的实证命题。 核心内容聚焦于： 1. 概念化与操作化挑战： 如何科学地处理社会学、政治学或心理学中的复杂潜变量（如“社会资本”、“政治信任”、“工作满意度”）？我们详细剖析了测量误差的来源，并介绍了构建可靠（Reliability）和有效性（Validity）指标的策略，包括因子分析（Factor Analysis）在初步探索中的应用方向。 2. 研究范式选择与数据类型： 系统梳理了横断面数据（Cross-Sectional）、时间序列数据（Time-Series）和面板数据（Panel Data）的特性与局限。特别强调了在特定研究设计下（如准实验设计、纵向追踪）应如何选择最恰当的统计方法，避免方法论上的错配。 3. 数据准备的艺术与科学： 深入讲解数据清洗的必要性，包括缺失值（Missing Data）的处理策略。我们讨论了完全随机缺失（MCAR）、随机缺失（MAR）和非随机缺失（MNAR）的差异，并介绍了如多重插补（Multiple Imputation）等更先进的填补技术，确保分析结果的稳健性。同时，对异常值（Outliers）的识别、诊断及其在不同模型中的敏感性测试进行了详尽的论述。 第二部分：推断性统计的核心进阶 超越基础的T检验和方差分析（ANOVA），本部分将研究重点转移到社会科学研究中最常遇到的、关于协变和预测的复杂模型。我们着力于解释模型假设背后的统计学直觉，而非仅仅罗列公式。 关键主题的深度探讨： 1. 多元线性回归（Multiple Linear Regression）的深化： 详细分析了多重共线性（Multicollinearity）的诊断与缓解，交互效应（Interaction Effects）在解释调节变量（Moderator）时的机制与图形化展示。更重要的是，我们探讨了异方差性（Heteroskedasticity）对标准误估计的影响，并介绍了稳健标准误（Robust Standard Errors）在保障推断正确性中的作用。 2. 广义线性模型（Generalized Linear Models, GLMs）的实战应用： 社会科学中大量因变量是非连续的，如二元选择、计数或比例数据。本书详尽介绍了逻辑回归（Logistic Regression）和泊松回归（Poisson Regression）在分析概率和事件发生率时的应用。我们提供了如何解释回归系数的对数几率或率比，以及如何评估模型的拟合优度（如Deviance, AIC/BIC）的实用指南。 3. 分类数据分析： 针对名义和顺序变量的分析，我们系统阐述了卡方检验（Chi-Square Tests）的局限性，转而重点介绍对多个分类变量间关系的更精细分析工具，如多项式逻辑回归（Multinomial Logistic Regression）和有序逻辑回归（Ordinal Logistic Regression），强调其在社会分层和态度测量中的应用。 第三部分：超越简单回归的因果推断与复杂结构建模 本部分是本书的价值核心，它引导读者进入现代实证研究的前沿领域，即如何在非实验性设计中尽可能地接近因果推断。 聚焦于解决复杂数据的结构问题： 1. 面板数据分析的威力： 面板数据是研究个体层面随时间变化的核心工具。本书细致区分了混合效应模型（Pooled OLS）的缺陷，并重点讲解了固定效应模型（Fixed Effects, FE）和随机效应模型（Random Effects, RE）的选择标准，特别是当关注点在于个体异质性而非时间不变的协变量时，如何利用FE模型有效控制遗漏变量偏差。 2. 结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）的路线图： 结构方程模型是整合测量模型和结构模型的强大工具。本书不将SEM视为黑箱，而是拆解为验证性因子分析（CFA）和路径分析（Path Analysis）。我们强调如何通过CFA检验理论构念的维度结构，并通过路径分析来检验复杂的中介（Mediation）和调节效应链条，帮助研究者构建和检验理论模型。 3. 分层数据与多水平建模（Multilevel Modeling, HLM）： 社会现象往往是嵌套的（如学生嵌套在班级中，个体嵌套在社区中）。如果不进行适当处理，这种嵌套结构会导致标准误估计偏小，推断出现偏差。本书提供了多水平模型（HLM/LMM）的直观解释，解释了如何分离和量化不同层级（Level 1, Level 2）的方差，并探讨了跨层交互作用的解释。 结语：分析的伦理与结果的沟通 最后，本书回归到研究的社会责任层面。我们讨论了统计结果的报告规范，强调透明度和可重复性的重要性。分析的价值不仅在于得出显著性P值，更在于清晰、准确地向政策制定者和公众沟通分析发现的社会含义。本书旨在培养的，是一种批判性的数据思维，让读者能够自信地驾驭复杂的数据集，并将严谨的分析转化为有影响力的社会科学洞察。 本书面向所有希望将数据分析能力提升到高级实证研究水平的社会科学研究生、博士后研究人员、初级教职员工以及需要进行严谨数据评估的政策分析师。它假设读者具备基础的统计学概念认知，但承诺提供超越入门水平的深度和广度。

作者简介

蔡佳泓

　　现职
　　政治大学选举研究中心研究员暨主任
　　政治大学东亚研究所教授

　　学历
　　美国俄亥俄州立大学政治学博士
　　政治大学政治所硕士
　　台湾大学政治系学士

　　经历
　　政治大学选举研究中心助理研究员、副研究、研究员
　　美国麻省理工学院政治系访问教授

　　着作
　　研究论文发表于台湾政治学刊、人文及社会科学集刊、应用经济论丛
　　Party Politics、International Political Science Review 等

　　研究领域
　　选举行为、民意政治、方法论

第01章 为什么要学Ｒ程式？
1.1　Ｒ程式有哪些优点？
1.2　哪些人需要学Ｒ程式？
1.3　章节安排
1.4　使用本书的方法

第02章 开始使用Ｒ
2.1　安装Ｒ
2.2　练习与问题

第03章 读取、整理资料
3.1　读取不同格式的资料
3.2　资料名称
3.3　存取工作空间
3.4　程式码
3.5　整理资料
3.6　遗漏值
3.7　转置资料
3.8　输出资料

第04章 Ｒ的资料形态
4.1　建立向量 (vector)
4.2　类别 (factor)
4.3　索引 (index)
4.4　资料框架 (data.frame)
4.5　阵列 (array)
4.6　列表 (list)

第05章 Ｒ的基本指令
5.1　表格 (table)
5.2　三种计数的指令：向量的长度 (length)，资料的列数 (nrow)，字串的字母数 (nchar)
5.3　重复 (rep)
5.4　顺序 (seq)
5.5　资料子集 (subset)
5.6　贴上 (paste)
5.7　排序 (sort, order)
5.8　切割 (cut)
5.9　统计函数
5.10 应用函数 (apply, tapply, lapply, sapply)

第06章 绘图
6.1　前言
6.2　基本概念
6.3　Ｒ与lattice的绘图
6.4　应用ggplot2
6.5　特殊图形

第07章 自订函数
7.1　简介
7.2　函数
7.3　回圈 (loop)
7.4　多重函数
7.5　条件式 (control flow)
7.6　假设如果 (if...else)

第08章 分佈
8.1　常态分佈、一致分佈、贝努利分佈、波松分佈
8.2　中央极限定理
8.3　点估计
8.4　区间估计
8.5　信赖区间
8.6　单一样本检定
8.7　成对样本检定

第09章 类别变数之间相关性
9.1　PRE
9.2　名目变数
9.3　顺序变数：Goodman-Kruskal Γ
9.4　卡方检定

第10章 线性回归
10.1　最小平方法
10.2　回归的假设
10.3　回归系数检定与信赖区间
10.4　残差值
10.5　信赖区间以及预测区间预测值
10.6　虚拟变数
10.7　复回归

第11章 结语

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老实说，拿到这本书的时候，我并没有抱太大的期望，毕竟市面上关于R语言的书籍实在是太多了，而且很多都只是停留在“会用”的层面，对于“为什么这么用”的解释却往往付之阙如。但《基础统计分析：R程式在社会科学之应用》彻底颠覆了我的看法。它不仅仅是教你如何输入代码，运行命令，更重要的是，它深入浅出地讲解了各种统计分析方法在社会科学研究中的具体应用，以及它们背后的理论基础。 书中对回归分析的讲解，是我见过最清晰透彻的。它不仅介绍了线性回归，还延伸到了逻辑回归，并且详细阐述了模型假设、参数估计、模型诊断等关键环节。在R中实现这些分析，通过书中的指导，变得异常直接和高效。我曾经因为模型拟合度不好而苦恼不已，但这本书提供的模型诊断方法，让我能够准确地找到问题所在，并进行相应的调整。这对于任何一位希望在学术研究中运用统计模型的研究者来说，都是至关重要的技能。 更让我印象深刻的是，书中非常注重数据可视化。它不只是简单地展示图表，而是教你如何利用R的强大绘图功能，创建出既美观又能清晰传达研究信息的图表。散点图、箱线图、条形图、以及更复杂的回归拟合图，书中都提供了详尽的代码和解释。我曾经用书中的方法制作了一系列图表，来展示不同地区教育公平性的差异，这些图表不仅获得了导师的高度评价，也让我的研究报告更具说服力。这本书真的让“数据说话”变得更加生动有力。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我都在寻找一本能够将统计学的严谨性与R语言的灵活性完美结合的书籍，尤其是在社会科学研究的应用方面。《基础统计分析：R程式在社会科学之应用》这本书，可以说是给了我一个巨大的惊喜。它不仅仅是一本技术指南，更是一本能够启发思维、指导实践的宝典。 书中对统计推断的讲解，是我认为最为出色的部分之一。它不仅教会了如何计算置信区间和进行假设检验，更重要的是，它深入剖析了这些统计概念背后的逻辑和意义。例如，在讲解参数估计时，书中详细阐述了点估计和区间估计的区别，以及它们在社会科学研究中的应用价值。这让我能够更深刻地理解统计结果的含义，并避免对统计数据的误读。 此外，这本书在数据可视化方面的讲解也做得非常到位。它不仅仅是简单地介绍R中的绘图函数，而是教我们如何根据不同的研究目的，选择最合适的图表类型，以及如何对图表进行精细化调整，使其更具信息量和说服力。我曾经用书中的方法制作了一系列关于城市居民生活满意度的数据图，这些图表以一种非常直观的方式呈现了不同社区的差异，并得到了同事们的一致好评。这本书，让我真正体会到了“数据会说话”的魅力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题就非常吸引人——“基础统计分析：R程式在社会科学之应用”。这正是我一直以来都在寻找的学习方向。我是一名社会学系的研究生，虽然对社会现象充满好奇，但每次面对数据分析时，总觉得力不从心。传统的统计课程常常侧重理论，而R语言的学习资源又往往偏向计算机科学，很难找到一个能够兼顾两者，并且贴合社会科学研究需求的教材。 《基础统计分析：R程式在社会科学之应用》这本书，彻底解决了我的燃眉之急。它从最基础的数据准备工作开始，一步一步地引导读者熟悉R的环境和基本操作。书中的范例数据都来自真实的社会科学研究情境，这让我在学习过程中能够立刻联想到自己的研究项目，从而更有代入感。例如，在讲解如何进行相关性分析时，书中使用了社会网络数据来演示，这让我立刻想到了如何将这个方法应用到我正在进行的一项关于社群互动与个体行为关系的研究中。 我尤其欣赏书中对各种统计检验方法的解释。它不仅告诉我们如何使用R来执行这些检验，更重要的是，它详细解释了每种检验方法的适用条件、基本原理以及如何解读结果。比如，在讲解t检验时，书中就区分了独立样本t检验和配对样本t检验，并且解释了它们在不同研究设计下的应用场景。这让我能够更准确地选择合适的统计方法，避免了盲目套用。这本书，无疑是我在社会科学研究道路上的一位得力助手。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚开始接触社会科学研究的学生，我对数据分析和统计软件都感到非常陌生。我曾经尝试过阅读一些关于R语言的教程，但大多数都过于技术化，让我难以理解。偶然的机会，我发现了《基础统计分析：R程式在社会科学之应用》这本书，它彻底改变了我对数据分析的看法。 这本书的语言非常易懂，充满了生活化的比喻，让我这个初学者也能够轻松地理解抽象的统计概念。它从最基础的数据类型开始，一步一步地讲解了R语言的基本语法和操作。我特别喜欢书中关于描述性统计的讲解，它不仅教会了我如何计算各种统计量，更重要的是，它通过实际案例，让我看到了这些统计量在理解社会现象方面的意义。 书中对统计推断的讲解也让我受益匪浅。它清晰地解释了抽样调查的原理，以及如何利用样本数据来推断总体特征。在R中进行假设检验，书中都提供了详细的代码和解释，让我能够理解每一步操作的含义。我曾经用书中的方法分析了一份关于大学生消费习惯的调查数据，并成功地得出了有意义的研究结论。这本书，无疑是我开启数据分析之旅的最佳伙伴。

评分☆☆☆☆☆

作为一名社会学系的博士生，我对数据分析的要求非常高。在过去的学习和研究经历中，我接触过不少关于R语言的书籍，但很多都过于偏重技术，缺乏对统计学原理的深入解释，或者侧重于其他学科的应用，与社会科学的实际需求不太契合。《基础统计分析：R程式在社会科学之应用》这本书，正好填补了这一空白，它的出现，无疑是我研究道路上的一大福音。 这本书在讲解统计方法时，其严谨性令人称赞。比如，在介绍回归分析时，它不仅列出了各种模型形式，更详细地阐述了模型假设的检验方法，以及如何处理多重共线性、异方差等常见问题。在R中实现这些操作，书中都提供了清晰的代码示例和详细的解释，让我能够系统地掌握这些高级的统计分析技巧。我曾经因为研究中的模型拟合不佳而陷入困境，但通过学习这本书中关于模型诊断的部分，我能够找到问题的症结，并采取有效的措施进行改进，最终使研究结果更加可靠。 另外，书中对统计学在社会科学研究中的意义和价值的阐述，也让我深受启发。它不仅仅将统计分析视为一种技术手段，而是将其上升到一种科学的思维方式。它强调要将统计分析与研究问题紧密结合，并鼓励读者批判性地看待统计结果。这种理念，对于任何一位希望在社会科学领域做出严谨研究的学者来说，都至关重要。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，一本好的统计分析教材，不仅仅是传授技术，更重要的是能够培养读者的科学思维和研究能力。《基础统计分析：R程式在社会科学之应用》这本书，正是这样一本优秀的教材。它不仅提供了详尽的R语言操作指南，更深入地剖析了统计学在社会科学研究中的应用逻辑和方法。 书中对统计建模的讲解，尤其让我印象深刻。它不仅介绍了线性回归模型，还延伸到了更复杂的模型，比如广义线性模型，并且详细阐述了模型的建立、检验和解释过程。在R中实现这些模型的搭建，书中都提供了清晰的代码示例和详细的解释，让我能够系统地掌握这些高级的统计分析技巧。我曾经因为研究中的模型拟合不佳而陷入困境，但通过学习这本书中关于模型诊断的部分，我能够找到问题的症结，并采取有效的措施进行改进，最终使研究结果更加可靠。 此外，书中对研究伦理和数据隐私的强调，也让我倍感重视。它提醒我们在进行数据分析时，要时刻关注数据的来源和使用规范，并采取必要的措施来保护研究对象的隐私。这种严谨的研究态度，对于任何一位希望在社会科学领域做出有价值研究的学者来说，都至关重要。

评分☆☆☆☆☆

我是一名社会工作专业的学生，过去在数据分析方面一直比较薄弱。虽然知道统计分析在社会工作领域的重要性，但面对庞杂的数据和复杂的统计软件，总是望而却步。《基础统计分析：R程式在社会科学之应用》这本书，就像一本“救命稻草”，让我重新找回了学习数据分析的信心。 这本书的讲解方式非常人性化，它从最基础的R环境搭建和数据输入开始，循序渐进，几乎不会让初学者感到压力。书中列举的案例非常贴近社会工作的实际，比如对服务对象满意度调查数据的分析，对社区发展项目成效的评估等。这些例子让我能够快速理解抽象的统计概念在现实中的应用，从而更有动力去深入学习。 我特别喜欢书中对描述性统计的讲解。它不仅仅是简单地给出一些统计量的计算方法，而是通过图表（如直方图、箱线图）的方式，形象地展示了数据的分布情况。这对于我理解不同服务对象群体的特征，以及识别潜在的社会问题非常有帮助。此外，书中关于假设检验的章节也让我受益匪浅。它清晰地解释了零假设和备择假设的概念，以及如何根据研究问题选择合适的统计检验方法。这让我能够更严谨地分析数据，得出更具说服力的结论。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，统计学是社会科学研究的基石，而R语言则是实现这一切的利器。但是，如何将这两者有效地结合起来，却是一个巨大的挑战。许多时候，我们可能知道某个统计方法，但不知道如何在R中实现；或者，我们能写出R代码，但对统计原理却知之甚少。《基础统计分析：R程式在社会科学之应用》这本书，恰恰填补了这个空白。它就像一座桥梁，将理论与实践、统计学与编程语言紧密地连接在一起。 这本书在讲解统计概念时，总是能够巧妙地融入R代码的运用。例如，在讲解描述性统计时，它不仅介绍了均值、中位数、标准差等基本概念，还立刻展示了如何在R中使用`summary()`、`sd()`等函数来计算，并且进一步教你如何使用`ggplot2`包来创建直方图和箱线图，直观地展示数据的分布特征。这种“边学理论，边上手操”的学习方式，极大地提高了我的学习效率和兴趣。 此外，书中对数据处理的讲解也十分细致。从缺失值 imputation 到异常值检测，再到数据分组和合并，每一个步骤都配有清晰的R代码示例。我记得我之前处理一个包含大量缺失值的调查数据集时，束手无策，但学习了书中的缺失值处理技巧后，我能够有条不紊地解决这个问题，避免了数据分析的偏差。这本书的实用性，真的超乎我的想象。

评分☆☆☆☆☆

这本书啊，简直是社科领域学习R语言的救星！我记得我刚开始接触R的时候，那叫一个头昏脑胀，网上的教程东拼西凑，有的讲得太理论，有的又太粗糙，根本找不到一个完整清晰的脉络。这本《基础统计分析：R程式在社会科学之应用》简直就像一道光，照亮了我前进的方向。从最基础的数据导入、清洗、处理开始，它就用一种非常友善的方式引导你，让你一点点建立起对R操作的信心。 书中举的例子都非常贴合社会科学的研究场景，比如社会调查数据分析、问卷数据处理、甚至是一些行为经济学的小实验。它不像那些纯粹的技术手册，枯燥乏味，而是把统计学的原理和R的实际操作紧密结合起来，让你在学习代码的同时，也能深刻理解统计方法背后的逻辑。我尤其喜欢它讲解假设检验的部分，从零开始，一步一步教你如何设定原假设和备择假设，如何选择合适的统计检验方法，最后如何解读P值和置信区间。这些内容，我以前学统计的时候，总是觉得很抽象，但在书中，通过R的实际操作，我好像一下子就“看见”了统计在发生什么，感觉豁然开朗。 而且，这本书的语言风格也很接地气，没有太多拗口的学术术语，即便是初学者也能轻松理解。作者的讲解非常有条理，每一章都像是在构建一个知识体系，层层递进，让你在不知不觉中掌握越来越多的分析技巧。我记得我用书里的方法做了一个关于社交媒体使用习惯对大学生学业成绩影响的研究，之前觉得要处理那么庞大的数据简直不可能，但跟着书里的步骤，从数据预处理到相关性分析，再到回归模型搭建，竟然都一一顺利完成了，最终得出了有意义的研究结论。这种成就感，真的难以言喻！

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对于使用R进行数据分析都感到一种莫名的恐惧，总觉得它是一个高深莫测的领域。直到我翻开了《基础统计分析：R程式在社会科学之应用》这本书，我才发现，原来学习R语言可以如此轻松和有趣。这本书的讲解方式非常贴心，它从最基础的R安装和界面介绍开始，一步一步地带领读者进入R的世界。 我最喜欢的是书中对数据清洗和整理的讲解。我曾经因为数据中的错误和不一致而头疼不已，但这本书提供了各种实用的技巧，让我能够高效地处理这些问题。例如，它教我如何使用正则表达式来查找和替换文本，如何批量重命名文件，以及如何有效地识别和处理缺失值。这些技能，极大地提高了我的数据处理效率，让我在开始正式分析之前，就能够获得高质量的数据。 书中对各种统计图表的制作讲解，也让我印象深刻。它不仅仅是展示了如何生成各种图表，更是教我如何根据不同的研究目的，选择最合适的图表类型，以及如何通过调整图表的各种参数，来使其更具表现力和感染力。我曾经用书中的方法制作了一系列关于社会流动性差异的图表，这些图表直观地展示了不同社会群体之间的差异，并得到了学术界朋友的高度评价。这本书，让我真正体会到了“可视化”的力量。