name: quantitative-methods description: 使用R、Stata、SPSS或Python设计和执行包括回归建模、假设检验、功效分析和稳健性检验在内的统计分析 allowed-tools:
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量化方法技能
使用现代分析工具为社会科学研究设计和执行严谨的统计分析。
概述
量化方法技能能够使用R、Stata、SPSS或Python为严谨的定量社会科学研究设计和执行统计分析，包括回归建模、假设检验、功效分析和稳健性检验。
能力
回归分析
- 线性回归建模
- 逻辑回归和多项回归
- 面板数据方法
- 时间序列分析
- 分层/多级建模
假设检验
- 参数检验
- 非参数替代方法
- 多重比较校正
- 效应量估计
- 置信区间构建
功效分析
- 样本量确定
- 效应量设定
- 功效计算
- 设计优化
- 敏感性分析
稳健性检验
- 设定检验
- 异常值分析
- 假设验证
- 替代估计量
- 敏感性分析
工具熟练度
- R/RStudio工作流
- Stata编程
- SPSS程序
- Python（statsmodels, scipy）
- 输出可视化
使用指南
何时使用
- 设计定量研究
- 分析调查数据
- 检验假设
- 构建预测模型
- 验证发现
最佳实践
- 预注册分析
- 检查假设
- 完整报告
- 进行稳健性检验
- 记录代码
集成点
- 因果推断方法技能
- 调查设计与管理技能
- 心理测量评估技能
- 混合方法集成技能
参考文献
- 统计分析流程
- 实验设计流程
- 多级/分层建模流程
- 定量研究方法专家代理