Quantitative Social Science
Autor Kosuke Imaien Limba Engleză Paperback – 9 feb 2018
Considerăm că apariția lucrării Quantitative Social Science semnată de Kosuke Imai marchează o schimbare de paradigmă în predarea metodelor cantitative pentru studenții din facultățile de profil umanist. Ceea ce aduce nou acest volum este inversarea ierarhiei tradiționale: autorul pune analiza practică a datelor pe primul loc, lăsând teoria statistică pură pe un plan secundar, ca instrument de suport. Notăm cu interes faptul că Kosuke Imai nu se limitează la datele tabelare clasice, ci introduce cititorul în analiza datelor textuale, spațiale și de rețea, reflectând fidel modul în care se desfășoară cercetarea socială în prezent. Spre deosebire de manualele care încep cu probabilități complexe, această lucrare publicată de Princeton University Press debutează cu conceptul de cauzalitate și abordarea rezultatelor potențiale, oferind un cadru logic imediat aplicabil. Integrarea codului R direct în text transformă lectura într-un exercițiu aplicat, facilitând tranziția de la teorie la execuție. Ca alternativă la Data Analysis for Social Science de Elena Llaudet, care este concepută pentru un nivel introductiv absolut, volumul lui Imai oferă o profunzime tehnică superioară, fiind ideal pentru cei care doresc să stăpânească metodele de cercetare la standardele jurnalelor academice contemporane. De asemenea, dacă Introduction to Quantitative Social Science with Python de Weiqi Zhang se concentrează pe ecosistemul Python, lucrarea de față rămâne fidelă limbajului R, standardul de aur în sociologia cantitativă. Structura este riguroasă, dar accesibilă, acoperind designul de cercetare, inferența statistică și incertitudinea fără a sacrifica claritatea. Este o resursă care democratizează accesul la instrumente complexe de analiză, fiind potrivită atât pentru cursuri universitare de licență, cât și pentru cercetătorii care doresc să își actualizeze metodele de lucru conform „frontierei” actuale a științelor sociale.
Preț: 390.03 lei
Preț vechi: 453.52 lei
-14%
Carte disponibilă
Livrare economică 05-19 mai
Livrare express 21-25 aprilie pentru 52.03 lei
Specificații
ISBN-10: 0691175462
Pagini: 432
Dimensiuni: 180 x 254 x 30 mm
Greutate: 0.91 kg
Editura: Princeton University Press
De ce să citești această carte
Recomandăm această carte oricărui student sau cercetător în științe sociale care dorește să învețe nu doar statistici, ci cum să analizeze date reale folosind R. Câștigul major este stăpânirea inferenței cauzale și a analizei de date moderne (text, rețele), abilități esențiale în mediul academic și profesional de astăzi. Este un ghid practic care elimină bariera dintre teoria matematică și cercetarea socială aplicată.
Descriere scurtă
"The search for a good undergraduate social science textbook is eternal, but with Imai's book, the search may well be over. It covers a host of cutting-edge issues in quantitative analysis, from causality and inference to its use of R so that students can advance in both their research and work lives. Imai plots a new way for us to think about how to teach undergraduate methods."--Nathaniel Beck, New York University
"Kosuke Imai's book takes a very novel and interesting approach to a first quantitative methods course for the social sciences. Focusing on interesting questions from the beginning, he starts by introducing the potential outcome approach to causality, and proceeds to present the reader with a wide range of methods for an admirably broad range of settings, including textual, network, and spatial data. Integrated with the methodological discussions are examples with detailed R code. Readers who work through this book will be well equipped to use modern methods for data analysis in the social sciences. I highly recommend this book!"--Guido W. Imbens, coauthor of Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences
"This important new book seeks to democratize quantitative social science. In it, one of the world's foremost political methodologists shows how you can join the movement that has changed so much of the academic, commercial, government, and nonprofit worlds. It provides a seamless path from ignorance to insight in a few hundred clear and enlightening pages."--Gary King, Harvard University
"Imai's new textbook has the potential to totally transform how undergraduate statistics is taught. The focus is on data analysis first and statistics second. It is full of great and relevant empirical examples. Students will engage this book rather than dread it."--Christopher Winship, Harvard University
"This is the ideal book for a first class on data analysis. Not only does it provide students with a clear, accessible, and technically correct introduction to research design, computing with data, and statistical inference, but it does what truly great introductions to a topic all do--it generates excitement."--Kevin M. Quinn, University of California, Berkeley
"Finally, a statistics text has caught up with rapid developments in the social sciences in the last two decades, spanning everything from the rediscovery of design, randomization, and causality to Bayesian approaches. From the organization of the subject matter (e.g., causality, measurement, uncertainty) to the mode of presentation, Imai has produced a work that is both comprehensive and accessible, but reflects the vast breadth of topics and approaches today's social scientists are expected to know. The examples are extremely well chosen, a delight to read, and accompanied by R code. Social science finally has an introductory book that presents statistics as it is practiced at the research frontier today, not thirty years ago."--Simon Jackman, United States Studies Centre, University of Sydney
"Imai's new book on quantitative social science represents a groundbreaking and effective method for teaching statistics and quantitative methods to students in any number of fields--ranging from public health and medicine to education and political science. The motivating examples, clear and engaging exposition, and easy implementation for students will make it a resource they (and their instructors) turn to again and again."--Elizabeth Stuart, Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health
"Imai's fantastic textbook provides a succinct but thorough introduction to quantitative methods and how they are applied to social science problems. The text is easy to read while also providing material that is generally pitched at a level appropriate for newcomers to the subject."--Justin Grimmer, Stanford University
"Imai's text is engaging and full of examples. It will be widely taught and will have a wide impact. Anyone who really masters the skills and concepts presented here will know statistics better than many professional political scientists."--Andrew Eggers, University of Oxford