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| 內容簡介： |
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《循证信息贫困研究：回归分析》是为循证领域的研究者展开定量证据综合奠定基础的专著。《循证信息贫困研究：回归分析》借鉴了计量经济学的基本框架，对回归分析的基本原理进行了比较全面的介绍，以期为循证社会科学领域的研究者“生产”原始证据提供支持。具体而言，《循证信息贫困研究：回归分析》以一个围绕“信息贫困”而展开的真实研究项目为案例，通过将来自实际研究场景的定量数据应用于回归分析，向读者全面展示了如何借助回归分析方法获取大量的原始证据。在获取这些原始证据后，方可应用元分析等方法对其加以综合，从而实现循证研究综合证据以获取真实效应值的目标。
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| 目錄：
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目录第1章 循证信息贫困研究概述 11.1 信息贫困研究中的原始证据与证据综合 11.2 信息贫困研究证据的效度问题 41.3 循证领域研究效度与测量效度的联系与区别 61.4 循证社会科学研究中效度问题的实质、影响因素及解决方案 71.5 信息贫困研究中的循证效度协同 10第2章 循证信息贫困研究的理论背景与测量工具 212.1 信息贫困问题研究的背景 212.2 信息贫困研究现状与几个重点研究问题 232.3 个人信息世界的测度 28习题 33第3章 循证信息贫困研究原始证据的获取 343.1 个人信息世界量表 343.2 信息源视野 413.3 信息能力感知与ICT 的使用 443.4 信息贫困的关联因素 47习题 49第4章 循证信息贫困研究的证据类型与定量分析 504.1 信息贫困研究证据的数据类型 504.2 信息贫困定量分析的三个功能 544.3 循证信息贫困研究定量数据分析的两类计量模型 58习题 61第5章 循证信息贫困研究中的简单回归 635.1 OLS对样本数据的性质 635.2 OLS的无偏性和同方差性 70附录A：点估计与区间估计 84习题 85第6章 循证信息贫困研究中的多元回归估计 866.1 循证信息贫困研究中使用多元回归的动因 866.2 普通*小二乘法的操作和解释 976.3 OLS 估计量的期望值 1046.4 OLS 估计量的方差 1156.5 OLS 的有效性 125习题 126第7章 循证信息贫困研究中的多元回归推断 1277.1 OLS 估计量的抽样分布 1277.2 检验对单个总体参数的假设：t 检验 1337.3 置信区间 1487.4 检验关于参数的一个线性组合假设 1517.5 对多个线性约束的检验：F检验 1537.6 报告回归结果 167习题 169第8章 循证信息贫困研究中的OLS渐近性 1708.1 一致性 1708.2 渐近正态和大样本推断 182习题 195第9章 循证信息贫困多元回归的几个相关问题 1969.1 数据的测量单位对OLS统计量的影响 1969.2 对函数形式的进一步讨论 2069.3 拟合优度和回归元选择的进一步探讨 221习题 229第10章 循证信息贫困研究中含有定性信息的多元回归分析 23010.1 对定性信息的描述 23010.2 只有一个虚拟自变量 23210.3 使用多类别虚拟变量 24610.4 涉及虚拟变量的交互作用 25610.5 二值因变量：线性概率模型 26910.6 对政策分析和项目评价的进一步讨论 27410.7 离散因变量的回归结果解释 275习题 277第11章 循证信息贫困研究中的异方差问题 27811.1 异方差性对OLS所造成的影响 27811.2 OLS估计后的异方差—稳健推断 27911.3 对异方差性的检验 28811.4 加权*小二乘估计 29511.5 再议线性概率模型 307习题 309第12章 循证信息贫困研究中的模型设定问题 31012.1 函数形式误设 31012.2 对无法观测的解释变量使用代理变量 31712.3 随机斜率模型 32312.4 有测量误差时OLS的性质 32512.5 数据缺失、非随机样本和异常观测 32912.6 *小绝对离差估计 337习题 338第13章 循证信息贫困研究中的工具变量法与两阶段*小二乘法 33913.1 动机：简单回归模型中的遗漏变量 33913.2 多元回归模型的IV估计 35013.3 两阶段*小二乘 35313.4 变量误差问题的IV解决方法 35713.5 内生性检验与过度识别约束检验 36013.6 异方差条件下的2SLS 364习题 367第14章 信息贫困研究中的联立方程 36814.1 联立方程模型（SEM）的性质 36814.2 OLS 中的联立性偏误 37414.3 结构方程的识别和估计 37514.4 多于两个方程的系统 386习题 392第15章 信息贫困研究中的截取和断尾回归 39315.1 截取和断尾回归模型 39315.2 样本选择纠正 397习题 401第16章 信息贫困研究中分类因变量的估计、检验和拟合 40216.1 估计 40316.2 检验 41016.3 拟合的测量 413习题 418第17章 信息贫困研究中分类因变量的解释 42017.1 比较线性模型和非线性模型 42017.2 解释的方式 42117.3 每一个观察值的预测 42117.4 特定值的预测（margins） 42217.5 边际效应：预测的变化 43917.6 画图 45017.7 使用listcoef 命令的参数解释 454习题 456第18章 信息贫困研究中的二元结果模型：估计、检验和拟合 45718.1 统计模型 45718.2 使用logit和probit命令进行估计 46018.3 检验 46518.4 预测概率、残差和有影响力的观测值 46818.5 拟合 473习题 477第19章 信息贫困研究中的二元结果模型：解释 47819.1 使用回归系数进行解释 47919.2 边际效应：概率的变化 49019.3 理想型 51119.4 预测概率表 51719.5 比较边际效应的第二个差异 51919.6 绘制预测概率图 521习题 528第20章 信息贫困研究中的序数结果模型 52920.1 统计模型 52920.2 使用ologit和oprobit的估计 53320.3 检验 53920.4 拟合 54220.5 平行回归假设 54420.6 解释 54820.7 解释变换系数 54820.8 基于预测概率的解释 55220.9 边际效应 55320.10 理想型的预测概率 56020.11 预测概率表 56220.12 绘制预测概率 56520.13 边际效应与预测概率图 569习题 571
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