社会学系陈伟副教授录制的《高级社会统计学》课程今日正式在“智慧树”等慕课平台上线。《高级社会统计学》的主要授课对象为社会学专业的高年级本科生和硕士研究生，课程主要内容包含统计思想、统计在社会学中的应用、统计描述和统计推论等。每次课程除讲授统计知识外，还使用R语言对全国性抽样调查数据展开实例分析，以帮助学生理解和掌握社会统计学的基本原理与方法，培养学生的量化研究的思考能力与实践技能。同时，课程还配套推荐了相应的拓展教材和阅读文献，帮助学生将统计方法应用到具体的社会学研究项目中。

《高级社会统计学》课程考核内容集中于课程的重点知识，包含社会学定量研究的基本理念、具体统计模型、R语言操作技巧等，考核标准中凸显社会学定量思维训练以及实战操作技巧。

《高级社会统计学》课程录制得到上海大学地方高水平大学建设项目的资助，由“智慧树”教育在线平台协作拍摄。

课程目标

· 1）学生能够理解和评价社会学定量研究论文

· 2）学生能够理解常用统计模型并能用代码实现

· 3）学生能够撰写规范的社会学定量研究论文

课程设计原则

· 1）侧重统计模型的应用性，介绍社会学研究中常用的统计模型及其应用情景，减少数理推导过程，提升学生的学习获得感。

· 2）侧重于同步介绍模型原理与统计软件实现方法，强化学生的动手能力。

· 3）强调课程讲授与文献阅读相辅相成，每节课后均有相匹配的阅读文献，辅助学生理解具体的统计模型应用。

教学计划

第一章 基本概念和方法

1.1 社会统计学

1.2 社会统计软件介绍

1.3 变量类型与变量描述

1.4 统计图表

第二章统计软件：R

2.1 基础代码

2.2 数据结构

2.3 数据管理

2.4 数据清理软件包

2.5 数据可视化入门

2.6 数据可视化进阶

2.7 数据清理流程和技巧

第三章 统计推论

3.1 统计推论基本概念

3.2 统计推论相关定理

3.3 点估计和置信区间

3.4 假设检验

3.5 统计检验软件操作

第四章 双变量关系分析

4.1 方差分析

4.2 分类数据分析

4.3 相关分析

4.4 双变量分析软件操作

第五章 多元线性回归模型

5.1 一元线性回归

5.2 多元线性回归

5.3 多元线性回归的变量转换

5.4 统计推断与假设检验

5.5 线性回归软件操作

5.6 回归诊断

5.7 模型优化

5.8 回归模型优化软件操作

5.9 调节效应

5.10 中介效应

5.11 调节效应和中介效应软件操作

第六章 类别数据回归模型

6.1 线性概率模型

6.2 链接函数与线性转换

6.3 参数估计与假设检验

6.4 二分类数据模型软件操作

6.5 次序逻辑斯蒂回归模型

6.6 多项逻辑斯蒂回归模型

6.7 计数变量回归模型

6.8 类别数据回归模型软件操作

第七章 探索性分析

7.1 因子分析

7.2 聚类分析

7.3 探索性分析的软件操作

第八章 课程总结与展望

8.1 课程总结与展望

《高级社会统计学》课程的线上网址为：https://coursehome.zhihuishu.com/courseHome/1000085455/374408/24#teachTeam，欢迎感兴趣的同学学习。