人文社科信息处理——方法与技术
作者: 黄都培
出版时间:2006-04
出版社:高等教育出版社
- 高等教育出版社
- 9787040184778
- 1
- 247167
- 平装
- 16开
- 2006-04
- 470
- 326
- 工学
- 计算机科学与技术
1 人文社会科学研究案例
1.1 人文社会科学信息处理综述
1.1.1 人文社会科学信息处理的特征和方法
1.1.2 人文社会科学研究的基本流程
1.1.3 本书的编写目的和思路
1.2 人文社会科学研究案例
1.2.1 社会调查研究示例——中国互联网络发展状况统计报告(节选)
1.2.2 社会实证研究示例——少年初犯预测研究
1.3 小结
思考与习题
2 开始一项社会科学研究
2.1 研究课题的准备
2.1.1 研究课题的来源
2.1.2 明确研究课题的性质
2.1.3 选择研究课题的标准
2.1.4 进行文献回顾和分析
2.2 课题维度的设计
2.2.1 考察研究的对象
2.2.2 设定研究的时间域
2.2.3 选择合适的研究方式
2.3 课题的申请与论证
2.3.1 课题的设计论证
2.3.2 研究的技术和方法
2.3.3 课题的组织与实施
2.4 小结
思考与习题
3 从概念世界到信息世界
3.1 社会问题的数据描述
3.1.1 定义概念
3.1.2 变量与常量
3.1.3 数据分类
3.2 社会信息的量化和操作化
3.2.1 量化与操作化的含义与作用
3.2.2 定量和操作的基本要素
3.3 研究课题的深入
3.3.1 课题的分解与明确化
3.3.2 提出研究命题与假设
3.3.3 设计测量分析指标与量表
3.4 小结
思考与习题
4 获取社会科学研究数据
4.1 数据采集
4.1.1 收集数据的途径
4.1.2 制定调查方案
4.1.3 调查的基本方式
4.2 数据抽样
4.2.1 抽样的概念
4.2.2 抽样的类型
4.2.3 抽样的流程
4.3 调查问卷
4.3.1 问卷的基本结构
4.3.2 设计提问项
4.3.3 构造答题项
4.3.4 问卷的检验与试用
4.4 小结
思考与习题
5 研究分析前的数据准备
5.1 数据质量检验
5.1.1 数据质量与误差
5.1.2 资料审核与录入
5.1.3 数据检查与清理
5.2 整理数据文件
5.2.1 打开各类格式数据文件
目录
5.2.2 数据文件转置
5.2.3 数据排序
5.2.4 数据文件拆分
5.2.5 数据文件合并
5.3 数据预处理
5.3.1 数据的排秩
5.3.2 自动重编码
5.3.3 派生新变量
5.3.4 数据的筛选
5.3.5 数据分组归类
5.3.6 数据统计计数
5.3.7 数据分类汇总
5.3.8 数据加权处理
5.4 小结
思考与习题
6 社会研究中常用的软件工具
6.1 电子表格软件Excel简介
6.1.1 Excel的特点及基本功能
6.1.2 Excel2003丰富的分析工具
6.2 统计分析软件SPSS简介
6.2.1 SPSS的特点及基本功能
6.2.2 SPSS13.0统计分析功能
6.3 统计分析系统SAS简介
6.3.1 SAS的特点及基本功能
6.3.2 SAS9.0数据分析与规划
工具
6.4 数据库管理系统SQL Server简介
6.4.1 SQL Server的特点与功能
6.4.2 SQL Server的数据库管理
6.4.3 SQL Server分析服务
6.5 小结
思考与习题
7 社会研究中的常用统计方法
7.1 方差分析
7.1.1 单因素方差分析
7.1.2 个案示例
7.1.3 多重比较
7.1.4 双因素方差分析与多因素方差分析
7.2 回归分析
7.2.1 线性回归
7.2.2 个案示例
7.2.3 逐步回归分析
7.2.4 曲线拟合
7.3 聚类分析
7.3.1 系统聚类法
7.3.2 个案示例
7.3.3 动态聚类法
7.4 判别分析
7.4.1 距离判别
7.4.2 Bayes判别
7.4.3 Fisher判别
7.4.4 个案示例
7.4.5 逐步判别
7.5 小结
思考与习题
8 案例分析与研究报告
8.1 银行雇员应用实例
8.1.1 案例介绍
8.1.2 SPSS统计分析
8.2 Excel在调查问卷统计分析中的应用案例
8.2.1 调查问卷统计分析步骤
8.2.2 案例说明
8.2.3 问卷整理及数据录入
8.2.4 基本统计分析
8.3 研究报告
8.3.1 研究报告的基本分类
8.3.2 研究报告的撰写格式
8.4 小结
思考与习题
9 信息分析处理技术应用展望
9.1 联机分析处理
9.1.1 OLAP概述
9.1.2 OLAP分类
9.1.3 OLAP多维分析
9.1.4 OLAP工具及展望
9.2 数据挖掘
9.2.1 数据挖掘概述
9.2.2 数据挖掘功能
9.2.3 数据挖掘技术
9.2.4 数据挖掘过程
9.2.5 数据挖掘工具及展望
9.3 小结
思考与习题
参考文献