格致方法定量研究系列：删截选择性样本及截断数据的回归模型 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[英] 理查德·布林 著，郑冰岛 译

图书标签:

• 计量经济学
• 回归分析
• 截断回归
• 选择性样本
• 因果推断
• 统计建模
• 数据分析
• 格致方法
• 定量研究
• 经济计量学

出版社： 格致出版社

ISBN：9787543221147

版次：1

商品编码：11043772

包装：平装

丛书名： 格致方法 定量研究系列

开本：32开

出版时间：2012-07-01

用纸：胶版纸

页数：108

正文语种：中文

内容简介

《格致方法定量研究系列：删截选择性样本及截断数据的回归模型》在非实验社会科学研究中，回归分析是最常用的方法。在数据收集和录入后，研究者无一例外开始尝试回归模型，对其定义的等式使用最小二乘法进行估计。但删截数据、选择性样本数据以及截断数据就可能导致最小二乘法估计量的偏误。
《格致方法定量研究系列：删截选择性样本及截断数据的回归模型》就是有关删截数据、选择性样本数据及截断数据的最新研究，作者介绍了当因变量存在删截、样本选择性和截断问题时常用的分析技术。选择性样本和删截问题在社会科学中非常普遍，他们能对社会中大量问题提供有价值、有意义的解决办法。

目录

序
第1章 概论
第1节 删截、选择性样本和截断数据
第2节 两步模型
第3节 社会科学中的删截、选择性样本以及截断问题
第4节 理论基础
第5节 本书内容

第2章 删截数据的Tobit模型
第1节 删截的潜在变量
第2节 两步骤模型
第3节 最大似然估计
第4节 Tobit模型的最大似然估计
第5节 Tobit模型的参数解释
第6节 一个实际例子

第3章 选择性样本模型和截断回归模型
第1节 选择性样本模型
第2节 参数解释
第3节 一些实际问题
第4节 实证例子
第5节 截断回归模型

第4章 基本模型的扩展
第1节 多重阈值的选择过程
第2节 内生性选择和结果

第5章 应注意的问题
第1节 对分布假设的敏感性
第2节 模型辨识和稳健性
第3节 评估研究中的样本选择模型
第4节 删截模型和选择性样本模型的使用指南
第5节 结论
附录
注释
参考文献
译名对照表

前言/序言

格致方法定量研究系列：理论基础与实证应用 本书旨在为读者提供一套严谨且实用的定量研究方法论框架，涵盖从研究设计、数据收集到模型构建与解释的全过程。在当今信息爆炸的时代，如何科学、有效地从海量数据中提取有价值的洞见，是各行各业亟需解决的挑战。本书正是为了应对这一挑战而生，它将理论深度与实践操作相结合，力求让读者不仅理解定量研究的“为什么”，更能掌握“怎么做”。 第一部分：定量研究的基石——理论与范式 在深入探讨具体研究技术之前，理解定量研究的哲学基础和核心范式至关重要。本部分将首先梳理科学研究的基本逻辑，探讨实证主义、后实证主义等主要研究范式在定量研究中的体现。我们将深入剖析理论在定量研究中的作用，包括理论的建构、命题的推导以及如何将抽象理论转化为可操作化的研究变量。 科学思维的本质： 探讨可证伪性、客观性、可重复性等科学的基本原则，以及这些原则如何指导定量研究的设计和执行。 理论框架的构建： 讲解如何从现有文献中提炼核心理论，构建清晰的研究框架，并明确研究问题与理论之间的内在联系。 变量的定义与测量： 详细阐述概念化、操作化以及变量类型的划分，强调测量效度与信度的重要性，为后续数据分析奠定坚实基础。 第二部分：研究设计的智慧——从问题到数据 一个精心设计的 istudy 是成功定量研究的起点。本部分将聚焦于研究设计的关键环节，引导读者如何将研究问题转化为可检验的假设，并选择最适合的研究设计来回答这些问题。我们将涵盖从基础的研究类型到更为复杂的设计策略。 研究问题的提炼与假设的生成： 探讨如何将模糊的兴趣点转化为清晰、具体、可检验的研究问题，并在此基础上生成具有方向性的研究假设。 研究设计的多样性： 详细介绍实验设计（真实验、准实验）、调查研究、相关研究等主要研究设计类型，分析其优缺点及适用场景。 抽样方法与代表性： 深入讲解概率抽样（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样）和非概率抽样（方便抽样、判断抽样、配额抽样、滚雪球抽样）的技术细节，以及如何确保样本的代表性，从而提高研究结果的普适性。 数据收集工具的开发与应用： 探讨问卷设计（题目类型、选项设置、语言表达）、观察法、二手数据利用等数据收集方法，强调工具的严谨性和有效性。 第三部分：数据分析的利器——统计模型的选择与运用 数据收集完成后，如何利用统计工具从数据中挖掘意义是定量研究的核心。本部分将系统介绍一系列常用的统计分析方法，并提供如何在不同研究情境下选择最恰当模型的指导。 描述性统计： 学习如何运用均值、中位数、众数、标准差、方差、频数、百分比等描述性统计量来概括和呈现数据特征。 推论性统计入门： 介绍假设检验的基本原理，包括零假设、备择假设、P值、显著性水平等概念，以及t检验、Z检验、卡方检验等基础统计推断方法。 回归分析的深入探讨： 一元线性回归： 讲解自变量与因变量之间的线性关系，如何解释回归系数、决定系数，以及模型诊断。 多元线性回归： 扩展至多个自变量对因变量的影响，重点讲解变量选择、多重共线性、交互效应等问题。 逻辑回归： 适用于因变量为二分类或多分类变量的情况，深入解析其模型构建与结果解释。 泊松回归/负二项回归： 针对计数型数据的分析方法。 方差分析（ANOVA）： 探讨组间均值差异的检验，包括单因素方差分析、多因素方差分析及其后验检验。 相关性分析： 介绍Pearson相关系数、Spearman相关系数等，理解变量间的线性或非线性关联强度与方向。 因子分析与聚类分析： 探索数据降维与个体分组的潜在结构。 第四部分：模型应用的进阶——特殊情况的处理与高级技术 在实际研究中，数据往往并非总是理想状态。本部分将聚焦于处理实际研究中可能遇到的挑战，并介绍一些更为高级的分析技术，以期提供更全面、更精细的分析工具。 测量模型与结构方程模型（SEM）： 介绍如何构建和检验复杂的理论模型，区分潜变量与显变量，理解路径分析与验证性因子分析。 时间序列分析： 适用于分析随时间变化的序列数据，如ARIMA模型、GARCH模型等。 面板数据分析： 结合了时间维度和个体维度的优势，介绍固定效应模型、随机效应模型等。 生存分析： 关注事件发生时间的研究，如Kaplan-Meier估计、Cox比例风险模型。 第五部分：结果的解读与报告——严谨的学术呈现 数据分析完成后，如何准确、清晰地解读分析结果，并以严谨的学术规范进行呈现，是研究价值实现的关键。本部分将指导读者完成研究报告的撰写与成果的交流。 结果的解读： 强调在统计显著性之外，关注效应量、实践意义与理论含义的综合解读。 研究局限性与未来研究方向： 坦诚地讨论研究的不足之处，并为后续研究提供建议。 学术论文的撰写规范： 遵循国际通行的学术写作格式，包括摘要、引言、文献综述、研究方法、结果、讨论、结论等章节的写作要点。 图表的美学与信息传达： 讲解如何设计清晰、信息量大且具有视觉吸引力的图表，有效传达统计结果。 研究伦理与学术诚信： 强调数据处理、分析与报告中的伦理考量，维护学术声誉。 通过本书的学习，读者将能够系统地掌握定量研究的全过程，从理论的启蒙到实践的精通。我们相信，本书不仅能为学生、研究人员提供坚实的理论基础和实用的操作指南，也能为各行业从业者提供优化决策、提升绩效的科学工具。本书的核心理念在于“格致”，即“格物致知”，通过深入研究事物的本质，求得真知。我们希望本书能够激发读者对定量研究的热情，并赋能他们运用科学的方法解决现实世界中的复杂问题。

评分☆☆☆☆☆

这本新出版的统计学著作，从书名上就能感受到一股浓厚的学术气息，尤其是“删截选择性样本及截断数据”这些术语，瞬间抓住了那些在实际数据分析中饱受困扰的研究者们的眼球。我初翻了几页，发现作者在引言部分就对传统回归模型在处理非随机抽样数据时的局限性进行了深刻剖析，这方面的内容处理得相当扎实。比如，它详细对比了普通最小二乘法（OLS）在面对自选择效应和样本截断问题时可能产生的偏差，这一点对于经济学和医学领域的实证分析者来说，无疑是极具价值的警示。书中对样本选择模型（如Heckman两阶段模型）的介绍，并非停留在教科书的表面，而是深入探讨了在不同模型设定下，参数估计的效率和一致性问题。特别是对于那些处理截断因变量的Tobit模型，作者似乎提供了一些超越标准处理方式的新视角，这让我非常期待后续章节对具体应用案例的展开。总的来说，这本书的理论深度是毋庸置疑的，它似乎旨在成为一本工具书，指导读者如何在高难度数据结构下构建稳健的计量模型。

评分☆☆☆☆☆

我是一名社会科学的研究生，平时接触到的数据往往是调查数据，难免存在各种非随机抽样的问题。这本书的装帧和排版看起来非常专业，印刷质量也上乘，让人拿在手里就有学习的欲望。我最感兴趣的是它对“删截选择性样本”的处理策略。很多时候，我们得到的数据只是总体的一个子集，比如只观察到了那些愿意接受某种治疗的病患的后续结果，而那些拒绝治疗或未被观察到的群体的信息是缺失的。这本书似乎没有简单地推荐某个现成的软件操作流程，而是花了大篇幅去解释为什么特定的估计方法（比如逆概率加权或工具变量法）在这种情况下会奏效，背后的统计学原理阐述得十分清晰。这种强调“知其所以然”的教学风格，对我理解这些复杂模型的适用边界非常有帮助。如果它能提供一些跨软件平台的实现代码示例，那就更完美了，这样能极大地缩短理论到实践的转化时间。

评分☆☆☆☆☆

作为一名生物统计学领域的从业者，我一直觉得现有教材在处理纵向数据或生存分析中常见的“截断”现象时，讲解得不够细致入微。这本书的标题正中下怀，我希望它能提供更贴合我们实际工作场景的解决方案。特别是关于截断数据在生存模型中的应用，比如在队列研究中，如果研究结束时部分受试者仍在随访中（右向截断），或者观察期开始前就已经满足了某种事件（左向截断），标准的Kaplan-Meier估计往往会引入偏误。我注意到书中似乎引入了对这些特定情境下极大似然估计（MLE）的详细推导过程，这种自底向上的构建方式对于严谨的研究者来说是极大的福音。如果它能结合生物医学领域的实际研究，比如药物疗效的长期跟踪数据，通过案例演示不同截断处理方法对效应估计的敏感性差异，那就更具说服力了。目前看来，它更像是一本为数理统计背景深厚的人士准备的进阶读物。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节结构安排得很有条理，每一部分似乎都围绕着如何“修复”或“纠正”由数据选择偏差引入的估计误差展开。我个人特别关注的是它对于处理非线性回归模型中选择偏差的讨论。在很多经济学模型中，我们处理的因变量本身就可能是二元或有序变量，再加上样本选择的复杂性，使得问题变得异常棘手。我期待这本书能提供一个清晰的决策树，告诉读者在不同的数据结构假设下，应该优先考虑哪种修正方法——是先做选择模型再做结果模型，还是采用一步到位的联合建模策略。书中对模型识别性（Identification Issues）的讨论是否足够深入，是决定这本书实用价值的关键点之一。如果它能深入探讨在数据信息不完全的情况下，如何通过设定弱识别条件来获取部分可靠的结论，那将是对计量经济学领域的一个重要贡献。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的体验，更像是在与一位经验极其丰富的统计学家进行深度对话。它不仅仅是罗列公式，更重要的是在探讨这些公式背后的哲学和前提假设。例如，对于“随机抽样”这个在教科书中被视为理所当然的前提，这本书用大量的篇幅去解构其在现实世界中是如何被打破的，以及打破后对我们推断因果关系会产生何种致命打击。我特别欣赏它对贝叶斯方法的引入，试图用更灵活的先验信息来锚定那些在传统频率学派方法中难以识别的参数。这种跨流派的融合，显示出作者广阔的学术视野。这本书无疑是为那些不满足于浅尝辄止、渴望掌握数据生成机制深层逻辑的研究者准备的。它需要读者具备扎实的概率论和数理统计基础，否则在面对那些复杂的积分和条件期望推导时，可能会感到吃力。总而言之，这是一部深度足够、面向专业人士的力作。

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正版图书的

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帮朋友买的，反应还不错

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还不错的这次发票没开错

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社会科学研究工作者一定要看

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帮朋友买的，反应还不错

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专业书籍，还没看呢，希望是值得购买的

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删截选择性样本及截断数据的回归模型真好!

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删截选择性样本及截断数据的回归模型真好!

评分☆☆☆☆☆

不错