社会科学 - 社会学 - 社会研究方法 - 社会统计与数据分析

课程大纲

第一周：课程介绍与统计基础知识

• 主题: 统计学入门
  • 学习目标: 熟悉基本统计概念，理解数据类型和变量
  • 阅读资源: Pew Research Center 初步了解数据应用
  • 教学方法: 讲座、小组讨论
  • 评估: 课后小测验

第二周：描述性统计

• 主题: 描述性统计分析
  • 学习目标: 掌握平均数、中位数、众数等基本计算
  • 资源: SPSS基础教程
  • 活动: 数据集探索和描述性统计报告撰写
  • 评估: 数据分析报告

第三周：概率与分布

• 主题: 概率论与常见分布
  • 学习目标: 理解概率分布和中心极限定理
  • 资源: Coursera概率课程
  • 方法: 讲座+小组讨论案例分析
  • 评估: 小型概率模拟实验

第四周：推断性统计

• 主题: 假设检验与置信区间
  • 学习目标: 学会使用t-test和ANOVA
  • 资源: Stat Trek
  • 活动: 实际案例中的推断性分析
  • 评估: 统计推断项目

第五周：回归分析

• 主题: 线性回归与相关性
  • 学习目标: 理解回归模型的基本原理
  • 资源: Regression101
  • 方法: 讲座+小组合作建模
  • 评估: 回归模型报告

第六周：高级统计技术

• 主题: 多元分析与复杂数据
  • 学习目标: 学习方差分析和因子分析
  • 资源: R语言入门
  • 方法: 实战项目（使用R或Python）
  • 评估: R或Python代码与解释报告

第七周：数据可视化与解读

• 主题: 数据可视化工具与技巧
  • 学习目标: 掌握数据可视化工具（如Tableau, Excel）
  • 资源: Data Visualization Society
  • 方法: 数据可视化项目与展示
  • 评估: 数据可视化作品集

第八周：总结与实践

• 主题: 课程回顾与项目演示
  • 学习目标: 应用所学知识进行综合项目分析
  • 方法: 分享与反馈
  • 评估: 课程项目报告及展示

期末：考试与反馈

• 主题: 期末考试与课程反馈
  • 学习目标: 测试整个学期的学习成果
  • 评估: 期末考试
  • 资源: 个人反馈与改进建议

通过本课程，学生将掌握社会统计与数据分析的基本技能，能独立进行社会科学研究中的数据处理和解读。