社会科学研究

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社会科学研究的现代方法
这本由学术界公认的大师和睿智的教师介绍现代社会科学研究方法的一流教材,Treiman使复杂的问题变得简单,并提供了许多实用的建议和最优的方法。本书没有复杂的数学推导,通过大量的实例领会社会科学研究的基本逻辑和设计思想,图文并茂,浅显易懂,把握前沿最新社会科学成果。《社会科学研究的现代方法:探索社会问题的量化数据分析》不仅教授统计学,更教授如何用统计学回答社会问题,教导学生如何运用统计学进行一流的量化研究。
社会科学统计利器:SPSS
SPSS,全称为社会科学统计程序(Statistical Program for Social Sciences),是备受认可的强大统计分析软件包。它最初专为大型计算机设计,版本名为SPSSx。SPSS以其成熟、实用且用户友好的统计方法而闻名,其界面易于操作,并能与文字处理软件等进行良好的交互。
社会科学统计利器:SPSS
SPSS,全称为社会科学统计程序(Statistical Program for Social Sciences),是备受认可的顶级统计分析软件之一。SPSS 起源于大型计算机平台,最初版本为 SPSSx。随着 80 年代微型计算机的普及,SPSS 率先推出了微机版本 SPSS/PC+ x.x,成功占领了微机市场,用户群体也随之大幅扩展。目前,国内大部分 SPSS 用户主要使用 3.0—4.0 版本。
SPSS:社会科学统计利器
SPSS,全称社会科学统计程序(Statistical Program for Social Sciences),是业界公认的顶级统计分析软件之一。 SPSS最初专为大型计算机而设计,版本名为SPSSx,如今已发展成为一款功能全面的统计软件,广泛应用于各行各业。 SPSS的设计理念注重统计方法的成熟性、实用性、易用性,并着力打造直观的界面和与文字处理软件等其他工具的无缝交互体验。
通过使用>=在科学研究中的应用
通过使用>=,研究人员能够更深入地探索科学领域的新前沿。这项技术为科学界提供了一种全新的研究方法。
Matlab中使用VisualStimulusToolbox进行视觉神经科学研究及及格率计算
Matlab中求及格率代码 VisualStimulusToolbox 1.0.1 是一个轻量级的MATLAB工具箱,专为视觉和神经科学研究而设计,支持生成、存储和绘制各种2D视觉刺激。常见的刺激类型包括:正弦光栅、格子、随机点场和噪声等。 工具箱功能 视觉刺激创建:用户可以轻松创建和操纵视觉刺激,如正弦光栅、漂移格子、漂移棒、随机点云及其组合。 刺激绘制和存储:支持将每个视觉刺激绘制在图形界面上,记录到AVI格式,或存储为二进制文件。 尖峰序列转换:VisualStimulusToolbox生成的.dat文件可以轻松转换为尖峰序列,用于CARLsim模拟的输入。 使用案例 VisualS
用于神经科学研究的Matlab回归分析t统计量计算脚本和函数集合
GC_clean是GNU Octave(兼容Matlab)的脚本和函数集合,专为计算和研究Granger因果关系(GC)而开发。这些代码能够在普通PC上快速计算多达一千个变量的条件GC,对于已知相关性的情况下仅需10分钟。代码包括时域和频域GC的计算方法,还提供统计检验(如p值和置信区间),尽管主要用于研究目的。请注意,代码的正确性是首要考虑,尽管在违反GC基本假设的输入情况下,鲁棒性可能会受到影响。详细功能概述可以查阅相关文献。
西安市社会发展综合研究
一、 经济发展现状与趋势 详细阐述西安市当前的经济结构、主要产业、发展水平以及面临的挑战和机遇。 分析西安在国家发展战略中的地位和作用,探讨未来经济发展的方向和路径。 二、 文化传承与创新 深入挖掘西安丰富的历史文化资源,分析其文化特点和影响。 探讨西安在文化遗产保护、文化产业发展、文化品牌打造等方面的经验和举措。 展望西安未来文化建设的方向,以及如何实现文化传承与创新的有机结合。 三、 科教实力与人才培养 介绍西安市的高校资源、科研机构、科技创新能力等。 分析西安在人才引进、培养、使用等方面的政策和措施。 探讨如何进一步提升西安的科教实力,为城市发展提供强有力的人才支撑。 四、
PUC 米纳斯吉拉斯联邦大学计算机科学研究项目:数据挖掘和搜索引擎
本项目提供数据挖掘和搜索引擎相关研究,由 PUC 米纳斯吉拉斯联邦大学计算机科学课程创建。 使用说明:1. 运行 set-charset.bat 在系统环境中添加变量 JAVA_TOOL_OPTIONS2. 运行 scriptBDD/database.sql 创建数据库3. 在 IDE 中导入项目4. 确保连接数据库的数据正确(主文件)5. 运行项目 相关文档可参阅项目中:
引文分析中的社会网络分析方法实证研究
本研究选取参考咨询领域内32位高度引用的作者作为研究对象,采用社会网络分析方法结合UCINET软件分析这些作者之间的引文关系。通过网络密度分析个体之间引用的频率,通过点度中心度分析核心研究者,中间中心度分析知识传播中的关键人物,以及凝聚子群分析来揭示关系紧密的研究小团体。