R語(yǔ)言在政治學(xué)中的應(yīng)用
本書通過(guò)多樣化的分析需要的算法和模型,包括偏好聚合、綜合指標(biāo)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(xué)、社會(huì)學(xué)、傳播學(xué)、市場(chǎng)營(yíng)銷學(xué)等領(lǐng)域的可行性,并根據(jù)應(yīng)用情境對(duì)這些方法進(jìn)行了編排,并結(jié)合R代碼對(duì)分析流程和具體操作進(jìn)行了詳細(xì)介紹。
吳江,男,1984年生,北京人,首都師范大學(xué)政治學(xué)與行政學(xué)系教師,講師;主要研究方向?yàn)樯鐣?huì)科學(xué)量化分析、政治學(xué)理論。
第1章排序和打分 1
一、評(píng)價(jià)者間信度的測(cè)量 2
二、相對(duì)排序:選舉計(jì)票機(jī)制 11
三、相對(duì)排序:Bradley-Terry模型、模式模型和Plackett-Luce模型 34
四、相對(duì)排序:其他算法 50
第2章詞語(yǔ)聯(lián)想 58
一、詞頻和位置分析 58
二、關(guān)聯(lián)規(guī)則算法 67
三、用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法分析文本 70
四、繪制關(guān)聯(lián)規(guī)則網(wǎng)絡(luò)圖 73
五、用非負(fù)矩陣分解對(duì)詞語(yǔ)進(jìn)行分類 75
附錄:導(dǎo)入文本的多種方法 79
第3章構(gòu)建綜合指標(biāo) 83
一、確定權(quán)重 83
二、分?jǐn)?shù)聚合 100
附錄一:原型分析 108
附錄二:繪制雷達(dá)圖 113
附錄三:繪制滿意度-重要性圖、波士頓矩陣 117
第4章用回歸模型確定績(jī)效指標(biāo) 125
一、線性回歸模型 126
二、Hurdle模型和零膨脹模型 128
附錄:繪制回歸系數(shù)置信區(qū)間圖 133
第5章定性比較分析(QCA) 136
一、基本知識(shí) 137
二、cs-QCA 146
三、fs-QCA 167
四、mv-QCA 175
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 178
附錄二:尋找潛在因果關(guān)聯(lián)的其他方法并存分析(CNA) 180
……