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內(nèi)容簡介

　　《R語言在政治學中的應(yīng)用/光明社科文庫》通過多樣化的分析需要的算法和模型，包括偏好聚合、綜合指標的構(gòu)建、QCA、IRT等，探索了這些掌握這些分析方法數(shù)據(jù)分析方法應(yīng)用于管理學、社會學、傳播學、市場營銷學等領(lǐng)域的可行性，并根據(jù)應(yīng)用情境對這些方法進行了編排，并結(jié)合R代碼對分析流程和具體操作進行了詳細介紹。

作者簡介

　　吳江，男，1984年生，北京人，首都師范大學政治學與行政學系教師，講師；主要研究方向為社會科學量化分析、政治學理論。

圖書目錄

第1章排序和打分
一、評價者間信度的測量
二、相對排序：選舉計票機制
三、相對排序：Bradley-Terry模型、模式模型和Plackett-Luce模型
四、相對排序：其他算法
第2章詞語聯(lián)想
一、詞頻和位置分析
二、關(guān)聯(lián)規(guī)則算法
三、用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法分析文本
四、繪制關(guān)聯(lián)規(guī)則網(wǎng)絡(luò)圖
五、用非負矩陣分解對詞語進行分類
附錄：導(dǎo)入文本的多種方法
第3章構(gòu)建綜合指標
一、確定權(quán)重
二、分數(shù)聚合
附錄一：原型分析
附錄二：繪制雷達圖
第4章用回歸模型確定績效指標
一、線性回歸模型
二、Hurdle模型和零膨脹模型
附錄：繪制回歸系數(shù)置信區(qū)間圖
第5章定性比較分析（QCA）
一、基本知識
二、cs-QCA
三、fs-QCA
四、mv-QCA
附錄一：尋找潛在因果關(guān)聯(lián)的其他方法——關(guān)聯(lián)規(guī)則
附錄二：尋找潛在因果關(guān)聯(lián)的其他方法——并存分析（CNA）
第6章項目反應(yīng)理論（IRT）
一、Rasch模型：分析二元偏好數(shù)據(jù)
二、GRM模型：分析多級量表
三、三參數(shù)模型：分析測試題項
四、理想點模型：分析調(diào)查問卷
五、理想點模型：分析投票數(shù)據(jù)
附錄一：量表的可視化
附錄二：填補缺失值
附錄：復(fù)習基礎(chǔ)代碼
參考文獻