中国社会科学院大学：通识选修《高级社会统计学》课程教学大纲.pdf_大学文库

中国社会科学院大学高级社会统计学课程大纲课程基本信息（CourseInformation）*学分课程编号*学时322(Course ID)(Credit Hours)(Credits)高级社会统计学*课程名称(CourseName)Advanced Statistics先修课程初级统计（社会统计学、数理统计等统计类课程基础）：(PrerequisiteCourses)初级统计软件操作类课程（如SPSS、Stata等统计软件基础）本课程是针对本科生开设的通识教育课，旨在指导学生掌握多变量因果分析的基本原理，帮助学生深入理解经济社会发展中不同因素之间复杂的因果关系，提升应用高级统计方法解决实际问题的能力。本课程主要教学内容包括：多元回归分析、路径分析、*课程简介因子分析、二项Logistic回归分析、多项和序次Logistic回归分析、分段线性回归、多(Description)层线性模型、倾向值匹配分析等模型和方法。课程重点在于指导学生理解社会问题的复杂性，并帮助学生建立统计分析与社会政策制定之间的逻辑联系，难点在于培养学生使用量化统计方法解决复杂问题的综合能力和高级思维。本课程的教学方法为课堂讲授、案例演示与小组讨论相结合，要求学生积极参加课堂讨论，并完成一篇以实际社会问题为导向并且符合量化分析要求的结课论文。*教材《社会统计分析方法：SPSS软件应用（第二版）》，郭志刚，中国人民大学出版社，2015年，第2(Textbooks)版，9787300206769。《回归分析（修订版）》，谢宇，社会科学文献出版社，2013年，第2版，9787509742891，参考资料《量化数据分析：通过社会研究检验想法》，唐启明，社会科学文献出版社，2018年，第1版，(OtherReferences)9787520114066。*课程类别口公共基础课/全校公共必修课通识教育课口专业基础课(Course Category)口专业核心课/专业必修课口其他口专业拓展课/专业选修课口线上，教学平台*授课对象*授课模式全校本科生团线下口混合式口其他(TargetStudents)(Modeof Instruction)口实践类（70%以上学时深入基层）团中文口全外语*开课院系*授课语言社会与民族学院(School)(Language of Instruction)口双语：中文+（外语讲授不低于50%）课程负责人田志鹏，中国社会科学院社会学研究所助理研究员姓名及简介*授课教师信息(Teacher Information)团队成员姓名及简介

中国社会科学院大学高级社会统计学课程大纲课程基本信息（Course Information）课程编号（Course ID） *学时（Credit Hours） 32 *学分（Credits） 2 *课程名称（Course Name）高级社会统计学 Advanced Statistics 先修课程（Prerequisite Courses）初级统计（社会统计学、数理统计等统计类课程基础）；初级统计软件操作类课程（如 SPSS、Stata 等统计软件基础） *课程简介（Description）本课程是针对本科生开设的通识教育课，旨在指导学生掌握多变量因果分析的基本原理，帮助学生深入理解经济社会发展中不同因素之间复杂的因果关系，提升应用高级统计方法解决实际问题的能力。本课程主要教学内容包括：多元回归分析、路径分析、因子分析、二项 Logistic 回归分析、多项和序次 Logistic 回归分析、分段线性回归、多层线性模型、倾向值匹配分析等模型和方法。课程重点在于指导学生理解社会问题的复杂性，并帮助学生建立统计分析与社会政策制定之间的逻辑联系，难点在于培养学生使用量化统计方法解决复杂问题的综合能力和高级思维。本课程的教学方法为课堂讲授、案例演示与小组讨论相结合，要求学生积极参加课堂讨论，并完成一篇以实际社会问题为导向并且符合量化分析要求的结课论文。 *教材（Textbooks）《社会统计分析方法：SPSS 软件应用（第二版）》，郭志刚，中国人民大学出版社，2015 年，第 2 版，9787300206769。参考资料（Other References）《回归分析（修订版）》，谢宇，社会科学文献出版社，2013 年，第 2 版，9787509742891。《量化数据分析：通过社会研究检验想法》，唐启明，社会科学文献出版社，2018 年，第 1 版， 9787520114066。 *课程类别（Course Category） 公共基础课/全校公共必修课 通识教育课 专业基础课 专业核心课/专业必修课 专业拓展课/专业选修课 其他 *授课对象（Target Students）全校本科生 *授课模式（Mode of Instruction） 线上，教学平台 线下 混合式 其他 实践类（70%以上学时深入基层） *开课院系（School）社会与民族学院 *授课语言（Language of Instruction） 中文 全外语 双语：中文+ （外语讲授不低于 50%） *授课教师信息（Teacher Information）课程负责人姓名及简介田志鹏，中国社会科学院社会学研究所助理研究员团队成员姓名及简介

1.理解多变量因果分析模型的基本原理与使用方法。学习目标2.掌握应用高级统计方法解决实际问题的能力。(Learning3.指导学生理解社会问题的复杂性，帮助学生建立统计分析与社会政策制定之间的逻辑联系，培养Outcomes)学生使用量化统计方法解决复杂问题的综合能力和高级思维。*考核方式课程成绩由平时成绩、期末成绩组成总评成绩。其中，平时成绩由出勤和课堂报告构成，占总评成(Grading)绩的30%：期末考核形式为结课论文，占总评成绩的70%。*课程教学计划（TeachingPlan）其中周教学内容摘要课其实习周次学讲（必含章节名称、讲述的内容提要、实验的名称、教学方法、课堂讨论的题目、程他验题时授阅读文献参考书目及作业等）讨环课课论节第一章导论第一节“社会研究”与社会科学知识的“客观性”1.科学的出发点2.，三种态度3.科学的经验知识第二节社会研究：获得社会的经验性知识的方式1.基本研究方法2.．统计研究的标准程序第三节数据与数据清理1.大型综合社会调查数据2.数据获取方式第一周3.PPS抽样与样本代表性000024.数据清理方法第四节基础统计学知识回顾本章重点内容：社会研究：规范性知识：经验性知识：相关关系：因果关系：文献研究：实地研究：实验研究：统计调查：统计研究的标准程序；操作化：因素法：指数法；量表法；类型法；概念；抽样调查数据：问卷：PPS抽样：样本代表性：子总体：变量：变量取值；个案；数据：抽样分布：统计检验；样本：总体：集中趋势：离散趋势。教学方法：讲授。作业：申请获取社会学研究中常用的社会调查数据集，选择一个数据集，对其中的个体的基本信息进行清理练习。第二章多元回归分析-1第一节多元线性回归分析的基本原理1.多元线性回归的一般形式第二周201002.多元回归模型变量的测量层次3.多元线性回归的系数估计第二节OLS估计与回归基本假定

学习目标（ Learning Outcomes） 1.理解多变量因果分析模型的基本原理与使用方法。 2.掌握应用高级统计方法解决实际问题的能力。 3.指导学生理解社会问题的复杂性，帮助学生建立统计分析与社会政策制定之间的逻辑联系，培养学生使用量化统计方法解决复杂问题的综合能力和高级思维。 *考核方式（Grading）课程成绩由平时成绩、期末成绩组成总评成绩。其中，平时成绩由出勤和课堂报告构成，占总评成绩的 30%；期末考核形式为结课论文，占总评成绩的 70%。 *课程教学计划（Teaching Plan）周次周学时其中教学内容摘要（必含章节名称、讲述的内容提要、实验的名称、教学方法、课堂讨论的题目、阅读文献参考书目及作业等）讲授实验课习题课课程讨论其他环节第一周 2 2 0 0 0 0 第一章导论第一节 “社会研究”与社会科学知识的“客观性” 1. 科学的出发点 2. 三种态度 3. 科学的经验知识第二节社会研究：获得社会的经验性知识的方式 1. 基本研究方法 2. 统计研究的标准程序第三节数据与数据清理 1. 大型综合社会调查数据 2. 数据获取方式 3. PPS 抽样与样本代表性 4. 数据清理方法第四节基础统计学知识回顾本章重点内容：社会研究；规范性知识；经验性知识；相关关系；因果关系；文献研究；实地研究；实验研究；统计调查；统计研究的标准程序；操作化；因素法；指数法；量表法；类型法；概念；抽样调查数据；问卷；PPS 抽样；样本代表性；子总体；变量；变量取值；个案；数据；抽样分布；统计检验；样本；总体；集中趋势；离散趋势。教学方法：讲授。作业：申请获取社会学研究中常用的社会调查数据集，选择一个数据集，对其中的个体的基本信息进行清理练习。第二周 2 2 0 0 0 0 第二章多元回归分析-1 第一节多元线性回归分析的基本原理 1. 多元线性回归的一般形式 2. 多元回归模型变量的测量层次 3. 多元线性回归的系数估计第二节 OLS 估计与回归基本假定