Название: Using R for Data Analysis in Social Sciences: A Research Project-Oriented Approach
Автор: Quan Li
Издательство: Oxford University Press
Год: 2018
Страниц: 364
Язык: английский
Формат: pdf (true)
Размер: 10.1 MB

Статистический анализ широко распространен в социальных науках, и среди наиболее популярных программ - R. Эта книга представляет собой основу для студентов и аспирантов в области социальных наук о том, как использовать язык программирования R для управления, визуализации и анализа данных. Основное внимание уделяется тому, как решать существенные вопросы с помощью анализа данных и тиражировать опубликованные результаты.

Книга "Использование R для анализа данных в социальных науках" использует минималистский подход и охватывает только самые важные функции и навыки в R для проведения воспроизводимых исследований. Она подчеркивает практические потребности учащихся, использующих R, показывая, как импортировать, проверять и управлять данными, понимать логику статистического вывода, визуализировать данные и результаты с помощью гистограмм, коробочных диаграмм, диаграмм рассеяния и диагностических диаграмм, а также анализировать данные с использованием одной выборки t-критерий, критерий разности средних, ковариация, корреляция, регрессия по методу наименьших квадратов (OLS) и диагностика предположения модели. Также показано, как воспроизвести полученные данные в опубликованных журнальных статьях и диагностировать нарушения допущений модели. Поскольку книга объединяет R-программирование, логику и этапы статистического вывода и процесс эмпирических социальных научных исследований в очень доступной и структурированной форме, она подходит для любого вводного курса по R, анализу данных и эмпирических социально-научных исследований.

Statistical analysis is common in the social sciences, and among the more popular programs is R. This book provides a foundation for undergraduate and graduate students in the social sciences on how to use R to manage, visualize, and analyze data. The focus is on how to address substantive questions with data analysis and replicate published findings.

Using R for Data Analysis in Social Sciences adopts a minimalist approach and covers only the most important functions and skills in R to conduct reproducible research. It emphasizes the practical needs of students using R by showing how to import, inspect, and manage data, understand the logic of statistical inference, visualize data and findings via histograms, boxplots, scatterplots, and diagnostic plots, and analyze data using one-sample t-test, difference-of-means test, covariance, correlation, ordinary least squares (OLS) regression, and model assumption diagnostics. It also demonstrates how to replicate the findings in published journal articles and diagnose model assumption violations. Because the book integrates R programming, the logic and steps of statistical inference, and the process of empirical social scientific research in a highly accessible and structured fashion, it is appropriate for any introductory course on R, data analysis, and empirical social-scientific research.