基于R语言的社会统计分析

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基于R语言的社会统计分析课程简介：

患有数学恐惧症？对希腊字母感到无所适从？本课程将用一点点的数学知识，教会你如何作为统计学原理的消费者，将统计思维运用到浩瀚的社会科学研究中。

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基于R语言的社会统计分析课程目录：

第一章：绪论

--1.1 什么是统计学?

--1.2 数据

--1.3 随机化原则

--1.4 数据收集方法

第二章：描述统计

--2.1 描述统计概述 - 社会学概念的量化问题

--2.2 变量的分类

--2.3 描述统计方法 I: 制表法 Tabular Method

--2.4 描述统计方法 II: 绘图法 Graphical Method

--2.5 描述统计方法 III: 数值法 Numerical Method

第三章：基于R语言的探索性数据分析

--3.1 探索性数据分析

--3.2 EDA的制图原则

--3.3 R语言初体验

--3.4 CRAN 和学习资源

--3.5 R 基础知识

--3.6 图形和数值

第四章：概率分布

--4.1 概率的基本概念

--4.2 离散型与连续型变量的概率分布

--4.3 正态分布

--4.4 抽样分布

第五章：统计推断 - 估计

--5.1 用抽样分布来代表抽样的变异性

--5.2 样本均值的抽样分布

--5.3 中心极限定理

--5.4 点估计和区间估计

第六章：统计推断 - 区间估计

--6.1 区间估计

--6.2 总体比例的区间估计

--6.3 置信水平

--6.4 总体均值的区间估计

第七章： 统计推断 - 显著性检验

--7.1 绪论

--7.2 一个显著性检验的五个部分

--7.3 均值的显著性检验

--7.4 比例的显著性检验

--7.5 检验中错误的类型

第八章：两组比较和多组比较

--8.1 预备知识

--8.2 比较两组比例

--8.3 比较两个独立样本的均值

--8.4 比较两个相依样本的均值

--8.5 方差分析（选学）

第九章：变量间的关联分析

--9.1 变量间的关联分析

--9.2 列联分析

--9.3 定序变量间的关联关系

第十章：简单线性回归

--10.1 简单线性回归模型概述

--10.2 模型系数估计

--10.3 评价系数估计的准确性

--10.4 评价模型的准确性

--10.5 R Lab: 用R构建简单线性模型

第十一章：多元回归

--11.1 多元线性回归概述

--11.2 多元线性回归

--11.3 潜在问题及解决方案

--11.4 用R语言进行多元线性回归

第十二章: Logistic回归和其他高级统计方法简介

--12.1 社会科学中的分类问题

--12.2 Logistic回归概述

--12.3 Logistic回归系数估计

--12.4 Logistic回归模型评价

--12.5 其他多元统计方法

--12.6 R语言实践

--12.7 结束语

期末考试

基于R语言的社会统计分析授课教师：

罗昊-讲师-清华大学-社会学系

罗昊，博士，讲师。2011年毕业于瑞典乌普萨拉大学社会科学学院统计学系，获统计学博士学位，主修结构方程模型。2011年至2014年间，分别在清华大学和香港大学从事博士后研究，主攻结构方程模型方法论以及社会学、人口学定量研究，期间于国际核心期刊发表论文十余篇，并出版学术专著一部。 2014年起在清华大学社会学系任教，主要讲授“社会统计学”、“社会统计学（中级）”和“大数据分析(A)”。