定价:¥89
作者:吴明隆编辑:林佳木出版时间: 2022-11-19
这是一本“使用者界面”取向的书籍,以各种实例详细介绍如何用AMOS软件绘制各式结构方程模型图,并进行模型估计、模型辨识判断、模型修正与模型检验。全书深入浅出,系统性强,是一本结构方程模型量化研究实务应用的最佳参考书。
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定价:¥99
作者:埃罗尔·富勒 著 何兵 译编辑:王思楠出版时间: 2022-11-18
本书由享誉世界、研究已灭绝动物的权威人士埃罗尔•富勒所著,涵盖了从1870年到2004年间拍摄的大量珍贵照片。这些照片的主角通常是动物园或生态园里某种动物最后仅存的个体,其中包括很多著名的例子——最后一只旅鸽玛莎、白鳍豚淇淇,以及躲在主人的帽子里疑惑地看着周围的象牙嘴啄木鸟。富勒在展示这些珍贵照片的同时,还介绍了每种动物的习性及其生存环境,探究了它们消失的原因,并还原了照片的拍摄场景。这些叙述的背后,有动物保护者的一腔赤诚、人类的狂妄自大,以及动物们绝望的挣扎…… 由影像记录的灭绝物种是绘画所不及的,这也是本书不同寻常的焦点所在。影像为读者和众多业已消失的生灵间建立起一种联系,让人怀念、动容,同时也是一种警示。
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定价:¥79
作者:安妮·鲁尼 著 秦岭 译编辑:温亚男出版时间: 2022-11-10
《哲学的故事》首先是一本让我们可以透视哲学并学会如何独立思考的书,而不是简单地对哲学家生平及观点进行罗列。《哲学的故事》还是一本易读的书,它接近我们的方式是温和而亲切的,尽管内核是深邃而犀利的。本书力求把每一种看问题的角度或者世界观,放在它适当的背景中,把它同过去、现在和将来结合起来分析,把它同文化的、政治的、道德的、社会的和宗教的因素联系起来看待,对每一种存在过的观点进行系统而有机地诠释。每一个问题,都有千种角度。正是基于此,作者启发我们去思辨、去组织自己的观点、尽可能有说服力并用让人感兴趣的语言去表达自己的想法,唤起我们单凭自己的能力可能无法想到的另一种可能性。
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定价:¥68
作者:林恩·理查兹 珍妮丝·M.莫尔斯 著 胡菡菡 汪玮 译编辑:林佳木出版时间: 2022-11-05
《做质性研究,先读我》这本书的目标不是去讲解某个单一的方法,而是去描绘出一个包罗甚广的方法地图,告诉读者为什么会存在如此多的质性研究方法。如果读者想成为一个质性研究者,在搜集数据、选择方法、尝试某个软件包或者去推动一个研究项目之前,先看看本书会对规划研究工作大有裨益。本书可以作为介绍性课程的教材,也适合那些对质性研究方法感兴趣、想寻找做质性研究感觉的人。书中有对质性研究软件的介绍,提供了一些如何选择研究软件的建议,以便读者开始自己的研究项目之前了解软件的优势与局限。
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定价:¥42
作者:马克·W. 利普西 戴维·B.威尔逊 著 刘军 吴春莺 译编辑:林佳木 陈力出版时间: 2022-11-05
元分析(Meta-analysis)是一种数据分析方法。它对关于同一个问题的多项独立的定量研究结果进行再分析,进而得出更具普适性的结论。元分析已经有半个多世纪的历史,最初主要应用于医学领域,现在越来越广泛地应用于社会科学领域的各个学科中。本书主要介绍了元分析方法的基本原理和使用步骤,以及使用中的种种注意事项,并以社会科学研究方面的例子作为示范,对于实际应用元分析方法的读者具有良好的指导作用。
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定价:¥78
作者:瓦茨拉夫·布热齐纳 著 赵晴 刘雪琴 译编辑:李桂英出版时间: 2022-11-02
本书内容从词汇、话语、语法开始,逐步拓展到语域、社会语言学、历史语言学,结构安排合理,由浅入深,能够帮助读者厘清研究脉络,选择适合的统计方法,方便读者进行自主学习。同时,本书在每一章节都运用了生动形象的语料库语言学应用实例,来展示统计分析的逐步过程,指导读者选择合适的语料库和有效的分析方法,对语言数据进行合理的解释,并在章节末尾提供了标准化的数据报告供读者参考。
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定价:¥88
作者:大卫·J.林登 著 何姣 译编辑:敬京出版时间: 2022-10-21
本书详细地对我们的身高、体重、行为特质、智商、特殊疾病发病率、性偏好,甚至包括是否爱出汗、耳屎类型等有关的人格特质与先天基因、后天环境以及其他因素的各自关系在实证的基础上进行了专业的知识科普,揭示了每个人的个性并不是关于“天性对教养”的传统之争,而是“遗传与经验相互作用,同时也受到固有的发育随机性的影响”的科学真相,有助于我们对人类个性的了解以及从社会层面思考如何更好地发挥个体基因的潜能。<br>
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定价:¥59
作者:郭申阳 马克•W.弗雷泽著 郭志刚 巫锡炜等译编辑:雷少波 林佳木 文鹏 陈力出版时间: 2022-10-19
1导论 1.1观察研究 1.2历史和发展 1.3随机化实验 1.3.1 Fisher的随机化实验 1.3.2 随机化实验的类型和统计检验 1.3.3对社会实验的批评 1.4为何和何时需要倾向值分析 1.5计算软件包 1.6本书的结构 2反事实框架与假定 2.1 因果关系、内在效度与威胁 2.2 反事实与Neyman—Rubin反事实框架 2.3 可忽略的干预分配假定 2.4稳定的单元干预值假定 2.5估计干预效应的方法 2.5.1 四种模型 2.5.2其他的平衡方法 2.6统计推断的基本逻辑 2.7干预效应的类型 2.8 Heckman的因果关系计量经济学模型 2.9 结论 3数据平衡的传统方法 3.1数据平衡为何是必需的?一个探究性的例子 3.2数据平衡的3种方法 3.2.1常规最小二乘回归 3.2.2 匹配 3.2.3 分层 3.3数据模拟的设计 3.4数据模拟的结果 3.5数据模拟的启示 3.6 与应用OLS回归有关的主要问题 3.7 结论 4样本选择及相关模型 4.1样本选择模型 4.1.1截尾、删截以及偶然截尾 4.1.2 为什么对样本选择建模是重要的 4.1.3一个偶然截尾二元正态分布的矩 4.1.4 Heckman模型及其两步估计量 4.2干预效应模型 4.3工具变量估计量 4.4 Stata程序概述及treatreg的主要特征 4.5举例 4.5.1 干预效应模型在观察数据中的应用 4.5.2 对一个包含群组随机设计的项目的干预效应的评估 4.5.3 对缺失数据进行多重填补后运行干预效应模型 4.6结论 5 倾向值匹配及相关模型 5.1概述 5.2 维度问题以及倾向值的性质 5.3估计倾向值 5.3.1二分类logistic回归 5.3.2设定预测倾向值正确模型的策略 5.3.3 Hirano和Imbens基于预设的临界t值来设定预测变量的方法 5.3.4一般化加速建模 5.4 匹配 5.4.1贪婪匹配 5.4.2最佳匹配 5.4.3 精细平衡 5.5匹配后分析 5.5.1贪婪匹配后的多元分析 5.5.2贪婪匹配后的分层 5.5.3计算协变量不平衡的指数 5.5.4 最佳匹配后使用Hodges-Lehmann有序秩检验进行结果分析 5.5.5基于以最佳成对匹配所得样本的回归调整 5.5.6 最佳匹配后使用Hodges-Lehmann有序秩得分进行回归调 5.6倾向值加权 5.7对干预剂量进行建模 5.8 Stata和R程序概述 5.9举例 5.9.1贪婪匹配以及后续的风险率分析 5.9.2最佳匹配 5.9.3使用Hodges-Lehmann有序秩的匹配后分析 5.9.4使用差分回归进行匹配后分析 5.9.5倾向值加权 5.9.6对干预剂量的建模 5.9.7 模型比较以及贫困对儿童学业成绩影响研究的结论 5.9.8 对RAND—GBM和Stata的BOOST算法对比 5.10 结论 6匹配估计量 6.1概述 6.2匹配估计量的方法 6.2.1简单匹配估计量 6.2.2偏差矫正的匹配估计量 6.2.3假定方差齐性的方差估算 6.2.4考虑异方差性的方差估计量 6.2.5大样本性质以及矫正 6.3 Stata程序nnmatch概述 6.4举例 6.4.1 采用偏差矫正和稳健方差估计的匹配 6.4.2使用匹配估计量的效力子集分析 6.5 结论 7 使用非参数回归的倾向值分析 7.1概述 7.2使用非参数回归的倾向值分析方法 7.2.1基于内核的匹配估计量 7.2.2 对局部线性回归(lowess)基本概念回顾 7.2.3 内核和局部线性回归的渐近和有限样本性质 7.3 Stata程序psmatch2和bootstrap概述 7.4 实例 7.4.1差中差分析 7.4.2 基于内核的匹配在单时点数据中的应用 7.5结论 8 选择偏差与敏感性分析 8.1 选择偏差:一个概述 8.1.1选择偏差的来源 8.1.2显在偏差和隐藏偏差 8.1.3选择偏差的后果 8.1.4修正选择偏差的策略 8.2 一项比较修正模型的蒙特卡罗研究 8.2.1蒙特卡罗研究的设计 8.2.2 蒙特卡罗研究的结果 8.2.3 启示 8.3 Rosenbaum的敏感性分析 8.3.1基本思路 8.3.2 对匹配对研究进行敏感性分析的wilcoxon符号秩检验举例 8.4 Stata程序rbounds概述 8.5举例 8.5.1铅接触效应的敏感性分析 8.5.2 以成对匹配进行研究时的敏感性分析 8.6 结论 9总结性评论 9.1观察研究中的常见陷阱:一份批判性考察的清单 9.2使用倾向值方法对实验进行近似 9.2.1对倾向值方法(Γ)的批评 9.2.2 对敏感性分析的批评 9.2.3群组随机化实验 9.3 因果关系建模的其他进展 9.4未来发展的方向 参考文献 人名索引 关键词索引 译后记
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定价:¥128
作者:A.科林•卡梅伦 普拉温•K.特里维迪 著;肖光恩 杨洋 王保双 等译编辑:林佳木出版时间: 2022-10-17
1Stata基础知识 2数据管理和绘图 3线性回归的基本知识 4模拟 5GLS回归 6线性工具变量回归 7分位数回归 8线性面板数据模型:基础 9线性面板数据模型:扩展 10非线性回归方法 11非线性最优化方法 12检验方法 13自抽样法 14二值结果模型 15多项选择模型 16Tobit模型和选择模型 17计数数据模型 18非线性面板模型 AStata中的编程 BMata 本书术语缩写 主题及术语 参考文献
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