格緻方法·定量研究係列：虛擬變量迴歸 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[美] 梅麗莎·A.海蒂（Mellissa A.Hardy） 著，賀光燁 譯

圖書標籤:

• 計量經濟學
• 迴歸分析
• 虛擬變量
• 統計學
• 數據分析
• 定量研究
• 社會科學
• 經濟學
• 方法論
• 格緻方法

齣版社： 格緻齣版社 ， 上海人民齣版社

ISBN：9787543226425

版次：1

商品編碼：11948887

包裝：平裝

叢書名： 格緻方法·定量研究係列

開本：32開

齣版時間：2016-08-01

用紙：膠版紙

頁數：127

字數：88000

正文語種：中文

內容簡介

　　《虛擬變量迴歸》首先介紹瞭虛擬變量的含義及其構建，對虛擬變量迴歸有瞭基本瞭解後，海蒂教授還提齣瞭有關虛擬變量迴歸的一些特殊問題。 除此以外，她還對如何處理異方差性，在因變量取對數或者Logit後，如何對迴歸係數進行詮釋，如何在顯著性檢驗下做多重比較，如何進行效果編碼和對比編碼，以及如何檢驗麯綫性和如何進行分段綫性迴歸作齣瞭解釋。

內頁插圖

目錄

序

第1章 簡介
第1節 多元綫性迴歸迴顧

第2章 構建虛擬變量
第1節 選擇參照組
第2節 描述性統計

第3章 虛擬變量迴歸
第1節 對含有一個虛擬變量的模型進行綫性迴歸
第2節 對含有多個虛擬變量的模型進行迴歸
第3節 估計類彆之間的差異
第4節 第二個定性度量的加入
第5節 期望值
第6節 在模型設定中加入定量變量

第4章 估計組影響差異
第1節 解釋交互效應
第2節 對各組群分彆進行迴歸
第3節 處理異方差性
第4節 解釋半對數方程的虛擬變量
第5節 檢驗兩組以上的異方差性
第6節 用非獨立檢驗進行多重比較的方法

第5章 可替代虛擬變量編碼方案
第1節 效果編碼虛擬變量
第2節 對比編碼虛擬變量

第6章 虛擬變量用法專題
第1節 logit模型中的虛擬變量
第2節 非綫性檢驗
第3節 分段綫性迴歸
第4節 時間序列數據中的虛擬變量
第5節 虛擬變量和自相關

第7章 結論
注釋
參考文獻
譯名對照錶

前言/序言

格緻方法·定量研究係列：虛擬變量迴歸 引言：理解數據中的“質”與“量” 在當今信息爆炸的時代，數據無處不在，如何從海量數據中提煉齣有價值的洞見，成為各領域研究者和實踐者麵臨的核心挑戰。定量研究，作為一種係統性、科學性的數據分析方法，為我們揭示事物內在規律、量化事物間關係提供瞭強有力的工具。而“格緻方法”係列，正緻力於係統性地梳理和闡釋各種嚴謹的定量研究方法，幫助讀者掌握從數據齣發，探索真相的科學路徑。 本冊《虛擬變量迴歸》作為“格緻方法·定量研究係列”的重要組成部分，將聚焦於一種在社會科學、經濟學、市場營銷、醫學統計等眾多領域都至關重要的迴歸分析技術——虛擬變量迴歸。我們將深入探討如何將定性信息（如類彆、分組、狀態等）有效地轉化為定量分析模型中的要素，從而拓展迴歸分析的應用邊界，讓“看不見”的因素也能在統計模型中“發聲”。 第一章：迴歸分析基石迴顧與引申 在正式進入虛擬變量的精彩世界之前，我們有必要對綫性迴歸分析這一核心概念進行一次全麵而深入的迴顧。本章將首先梳理普通最小二乘法（OLS）的基本原理，包括其核心假設（如綫性關係、誤差項獨立同分布、無多重共綫性等）以及模型構建的邏輯。我們將通過清晰的數學推導和直觀的圖示，幫助讀者牢固掌握OLS的精髓。 隨後，我們將探討迴歸模型的評估與診斷。模型的擬閤優度（R²）、迴歸係數的顯著性檢驗（t檢驗）、F檢驗以及殘差分析等關鍵指標，都將得到細緻的講解。理解這些評估工具，是確保我們研究結果可靠性的重要前提。我們將強調，僅僅構建一個模型是不夠的，如何對其進行科學的評估和診斷，排除潛在的偏誤，纔能真正做到“格緻”。 在迴顧標準迴歸模型的基礎上，本章還將適時地引申，為引入虛擬變量做鋪墊。例如，我們將討論當解釋變量或被解釋變量並非連續數值時，傳統的綫性迴歸模型會遇到哪些挑戰，以及為何我們需要更靈活的建模策略。這為後續章節中虛擬變量的引入提供瞭閤理的邏輯起點。 第二章：定性數據的量化挑戰與虛擬變量的誕生 許多現實世界中的研究對象，其關鍵特徵往往是以定性的形式存在的。例如，性彆（男/女）、教育程度（小學/中學/大學/研究生）、地區（北京/上海/廣州）、治療組彆（對照組/實驗組1/實驗組2）、産品類型（A/B/C）等等。這些信息本身不具備數值大小的概念，但它們對我們關注的結果變量（如收入、健康狀況、購買意願）卻可能産生顯著影響。 傳統的綫性迴歸模型，如 $Y = eta_0 + eta_1 X_1 + epsilon$，其解釋變量 $X_1$ 通常被假設為連續變量。當我們將定性變量直接代入時，模型將無法正確理解和處理其含義。例如，如果我們簡單地將“性彆”編碼為0（男）和1（女），並將其作為解釋變量，雖然模型可以輸齣一個係數，但這個係數的含義解讀將變得模糊不清，甚至可能産生誤導。 本章將詳細闡述定性數據在定量模型中麵臨的挑戰，並由此引齣“虛擬變量”（Dummy Variables）這一強大的工具。我們將揭示，虛擬變量的核心思想是將定性類彆轉化為一係列二元（0/1）變量，從而使這些定性信息能夠被納入綫性迴歸框架進行分析。我們還將深入探討虛擬變量的編碼方式，包括常見的“0/1編碼”和“參考類彆編碼”，以及它們在模型構建和結果解釋上的差異。 第三章：單因素虛擬變量迴歸模型構建與解釋 本章將是虛擬變量迴歸模型的“實戰演練”開端。我們將專注於最基礎的場景：單個定性解釋變量對單個定量結果變量的影響。 首先，我們將詳細介紹如何構建包含一個虛擬變量的迴歸模型。例如，研究“教育程度”對“收入”的影響，我們可以將教育程度劃分為“高中以下”和“大學及以上”兩個類彆，並構建一個虛擬變量 $D_{大學+}$，其中 $D_{大學+} = 1$ 錶示“大學及以上”，$D_{大學+} = 0$ 錶示“高中以下”。模型形式將演變為 $收入 = eta_0 + eta_1 D_{大學+} + epsilon$。 在此基礎上，我們將深入剖析模型的係數解釋。$eta_0$ 將代錶基準組（在本例中是“高中以下”）的平均收入，而 $eta_1$ 則代錶“大學及以上”教育程度人群的平均收入相對於基準組的增量。我們將強調，虛擬變量的係數代錶的是組間差異，而非其本身的數值含義。 我們將通過大量的實際案例，包括市場調研中的品牌偏好分析、醫學研究中的藥物療效比較、教育學中的教學方法評估等，來演示如何構建和解釋這類單因素虛擬變量迴歸模型。我們將展示如何運用統計軟件（如Stata, R, SPSS）實現模型構建，並對輸齣結果進行嚴謹解讀，包括迴歸係數的顯著性檢驗、置信區間的構建等。 第四章：多因素虛擬變量迴歸與交互效應 現實世界中的問題往往是復雜的，影響結果變量的因素往往不止一個，而且這些因素之間可能相互作用。本章將把虛擬變量迴歸的視野拓展到多維度的分析。 我們將首先探討如何在模型中同時包含多個獨立的定性解釋變量。例如，同時考察“教育程度”和“性彆”對“收入”的影響。此時，我們需要為每個定性變量選擇一個參考類彆，並為其它的類彆創建虛擬變量。模型將擴展為 $收入 = eta_0 + eta_1 D_{大學+} + eta_2 D_{女性} + epsilon$（假設“高中以下”和“男性”為參考類彆）。我們將細緻講解如何解釋此時各個虛擬變量係數的含義——它們代錶瞭在控製瞭其他因素後，該特定類彆的平均收入相對於基準組閤的差異。 更進一步，本章將深入探討“交互效應”（Interaction Effects）的概念。當一個定性變量的影響程度或方嚮，會隨著另一個定性變量或定量變量的變化而改變時，我們就需要引入交互項。例如，“教育程度”對“收入”的影響，在男性和女性之間可能存在差異。我們可以構建一個交互項 $D_{大學+} imes D_{女性}$，模型將升級為 $收入 = eta_0 + eta_1 D_{大學+} + eta_2 D_{女性} + eta_3 (D_{大學+} imes D_{女性}) + epsilon$。 我們將重點解析交互項係數 $eta_3$ 的含義，它量化瞭“大學及以上”教育程度對女性收入的額外影響，即這種影響是否與男性有所不同。我們將通過圖示和具體的計算示例，展示如何解讀和可視化交互效應，以及其在揭示變量間復雜關係中的重要作用。 第五章：虛擬變量迴歸中的進階主題與模型選擇 在掌握瞭基礎的虛擬變量迴歸模型之後，本章將進一步探討一些更具挑戰性和實用性的進階主題，以及在模型選擇過程中需要注意的事項。 A. 多個類彆變量的處理： 當一個定性變量擁有多個（三個及以上）互斥的類彆時，我們將詳細介紹如何使用“有序虛擬變量”（Ordinal Dummy Variables）或“多分類虛擬變量”（Multinomial Dummy Variables）來處理。例如，在教育程度中加入“碩士”、“博士”等類彆，或處理“城市等級”等具有內在順序的變量。 B. 定性與定量變量的交互： 我們還將探討定性變量與定量變量之間的交互效應。例如，藥物的療效（定性）是否因患者的年齡（定量）而異。模型中將包含形如 $X_{定量} imes D_{定性}$ 的交互項，我們將講解如何解釋此類交互項的係數，以及其在驗證和細化理論假設中的作用。 C. 樣本選擇偏差與虛擬變量： 在某些研究中，樣本的産生過程可能存在選擇偏差，例如，隻有完成大學教育的人纔有機會參與某個收入調查。本章將簡要介紹如何利用虛擬變量來識彆和一定程度上控製這類選擇偏差，例如通過“選擇模型”（Selection Model）的思想，盡管這可能涉及更復雜的計量經濟學模型。 D. 模型選擇與評估的深入： 在包含大量虛擬變量和交互項的模型構建過程中，模型選擇變得尤為關鍵。本章將討論如何運用信息準則（如AIC, BIC）、調整R²等方法來比較不同模型的優劣。同時，我們將重申殘差分析、異方差檢驗、多重共綫性檢驗等診斷方法的必要性，尤其是在包含大量虛擬變量時，需要特彆警惕這些問題的齣現。 E. 實際應用中的陷阱與建議： 最後，本章將總結虛擬變量迴歸在實際應用中可能遇到的常見陷阱，如過度擬閤、參考類彆的選擇對解釋的影響、以及如何避免過度解讀交互效應。我們將提供一係列實用的建模建議和注意事項，幫助讀者構建更穩健、更具解釋力的模型。 結論：量化非量，洞察本質 《虛擬變量迴歸》作為“格緻方法·定量研究係列”的一員，旨在為讀者提供一套係統、嚴謹、實用的工具，以應對現實研究中普遍存在的定性數據分析挑戰。通過掌握虛擬變量迴歸技術，讀者將能夠： 有效整閤定性與定量信息： 將原本難以直接納入統計模型的類彆信息，轉化為可以被量化分析的變量，從而豐富模型的解釋力。 精細化比較與洞察： 準確量化不同類彆群體之間的差異，並揭示不同因素之間的復雜交互關係，獲得更深層次的洞察。 拓展研究的廣度與深度： 使得原本難以用傳統迴歸分析解決的研究問題成為可能，從而拓展研究的覆蓋範圍和分析的深度。 提升研究結果的說服力： 通過嚴謹的統計建模和清晰的係數解釋，增強研究結論的客觀性和科學性。 我們相信，通過對本書內容的深入學習和實踐，讀者將能更自信、更有效地運用虛擬變量迴歸這一強大的定量研究工具，在各自的領域中“格物緻知”，探尋數據的本質，驅動有價值的發現。

評分☆☆☆☆☆

這本《格緻方法·定量研究係列：虛擬變量迴歸》讀起來，感覺作者是下瞭苦功的，資料搜集得相當全麵。特彆是對於那些初次接觸計量經濟學，或者說對如何處理分類變量的迴歸分析感到茫然的研究者來說，這本書簡直就是一盞明燈。我記得剛開始學習迴歸模型時，最頭疼的就是如何把那些“是”或“否”、“高、中、低”這樣的質性信息，有效地轉化為數學模型可以識彆和處理的數字。這本書從最基礎的設定開始，非常耐心地講解瞭虛擬變量的引入，包括如何選擇基準組，以及如何解釋係數的含義。它不僅僅是羅列公式，而是結閤瞭大量的實際案例，讓抽象的理論變得觸手可及。我尤其欣賞它在處理多重共綫性問題時的細緻入微，那種對細節的關注，體現瞭作者深厚的學術功底和強烈的教學意願。讀完前幾章，我立刻嘗試著用自己手頭的一個數據集來構建模型，效率和準確性都有瞭顯著提升。對於希望紮實掌握迴歸分析基礎的讀者，這本書的理論深度和實操指導性是完全可以信賴的。

評分☆☆☆☆☆

坦白講，我是在一個極其偶然的機會下翻到這本書的，當時正在為一篇社會學論文的數據分析部分焦頭爛額，傳統的綫性迴歸模型完全無法捕捉到我樣本中存在的顯著的群體差異。這本書的齣現簡直是救命稻草。它的敘述風格非常直白和務實，沒有過多地糾纏於那些過於高深的數學證明，而是將重點放在瞭“如何做”以及“為什麼這麼做”上。其中關於交互項的處理部分，給我帶來瞭極大的啓發。過去我總是簡單地將變量相乘，但這本書清晰地闡釋瞭虛擬變量與連續變量交互項的真正經濟學含義，即不同群體效應的斜率差異。這種對模型解釋力的深挖，遠遠超齣瞭我預期的內容。作者在講解交互項時，幾乎是手把手地帶你領悟那種“組間異質性”的微妙之處。這讓我的研究結論一下子豐富和深刻瞭許多，不再是簡單的“有影響”或“沒影響”，而是精確到瞭“在A群體中影響更大/更小”。對於需要進行分組效應分析的實證研究者，這本書的實戰價值是毋庸置疑的。

評分☆☆☆☆☆

閱讀此書的過程，讓我對“數據”的理解上升到瞭一個新的高度。以往總覺得計量模型是萬能的，隻要數據喂進去就能齣結果。這本書卻像一位嚴謹的老師，反復告誡我們：模型的有效性，首先取決於你如何“編碼”你的世界。它引導我反思自己在構建虛擬變量時是否遺漏瞭重要的分組維度，或者是否因為處理不當而引入瞭測量誤差。作者在討論選擇虛擬變量的粒度時，給齣瞭許多富有洞察力的建議，比如何時應該將“其他”選項閤並為一個單獨的虛擬變量，何時又該拆分成多個類彆。這種對研究設計前端環節的關注，是許多純技術手冊所缺失的。通過這本書，我開始意識到，虛擬變量迴歸不僅僅是一個技術步驟，它實際上是對研究問題本質的結構性拆解。這種對方法論深層次的反思，使我的研究視野變得更為開闊和審慎。

評分☆☆☆☆☆

這本書在結構編排上顯得非常成熟和體係化，每一章的內容都像是經過精心打磨的模塊，可以獨立學習，但又自然地銜接起來形成一個完整的知識體係。我發現它在深入探討瞭基礎的綫性模型之後，立刻轉嚮瞭更復雜的情境，比如如何處理有序的分類變量（雖然名字是虛擬變量迴歸，但內容涵蓋瞭更廣的分類數據處理）。最讓我感到驚喜的是，它對“多維定性變量”的編碼技巧進行瞭深入的闡述，這在很多初級教材中是不會涉及到的。例如，當一個分類變量有多個屬性（如“地區”和“行業”）時，如何通過引入相互作用項來構建更精細的迴歸結構，這本書提供瞭清晰的邏輯路徑。它不僅解決瞭“怎麼做”的問題，更重要的是，它解釋瞭在麵對高度復雜的現實數據結構時，我們應該如何進行係統性的、邏輯自洽的變量構建，體現瞭作者深厚的計量思維功底，讓人讀後感覺思維的框架都被重塑瞭一遍。

評分☆☆☆☆☆

我是一個偏嚮於使用Stata進行數據分析的經驗主義者，這本書在軟件操作層麵的指導性是其最吸引我的地方之一。它並沒有采用那種通用的、跨軟件的介紹方式，而是非常聚焦地針對主流統計軟件給齣瞭具體的命令和輸齣結果的解讀。特彆是當涉及到那些容易齣錯的陷阱，比如虛擬變量陷阱（Dummy Variable Trap）的處理，作者沒有僅僅用文字警告，而是直接展示瞭在軟件中輸入錯誤命令後會産生什麼樣的報錯信息，以及正確的操作應該是怎樣的。這種“錯誤示範+正確引導”的雙重教學法，極大地降低瞭學習麯綫的陡峭程度。我特彆喜歡其中關於模型設定檢驗的那一章，它詳細說明瞭如何通過F檢驗來判斷是否需要保留某個虛擬變量組，這對於模型精簡和避免過度擬閤至關重要。對於那些希望將理論知識迅速轉化為軟件操作能力的讀者來說，這本書提供瞭非常清晰的路綫圖。

評分☆☆☆☆☆

讀萬捲書行萬裏路開捲有益

評分☆☆☆☆☆

一下買瞭好多本，慢慢學習，口碑不錯

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還行，就是有點小貴。

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很好，推薦購買

評分☆☆☆☆☆

雙十一囤貨，同學推薦看格緻方法係列的書。

評分☆☆☆☆☆

社科研究的方法收藏係列啊，一定要買

評分☆☆☆☆☆

講解不錯啊，那還做教材瞭。