学了这些课才有资格做社会科学研究！

学了这些课才有资格做社会科学研究！ 1062 阅读 0 评论 2 点赞

经常遇到小伙伴问助教如何开始学习的问题，如：
问：社会科学研究方法那么多门课，该从哪里开始学起呢？
答：入门当然是先通关初级阶段啦，一共有3门正式课程，包括《社会科学研究设计和研究方法》《社会科学应用统计学原理》《应用线性回归模型》。

关注社科方法网公号的小伙伴在上一期推文中，已经了解了教学团队给大家准备的非常详细的学习策略。新一期网校课程报名即将开始，学习之前大家可以先看看课程简介和课件目录，以下介绍的内容在公众号学习平台都可以试听哦。

《社会科学研究设计和研究方法》

社科研究方法殿堂第一课

如果你对研究人类社会现象感兴趣，希望自己具备规范科学的研究能力，那么你必须了解关于社会科学研究的基本原则、基本思路和基本方法。

社会科学研究设计和研究方法主要讲授社会科学研究的基本原理和基本方法，主要涉及数据测量、数据收集方式、问卷设计、以及其他研究设计等问题。本门课程是社会科学研究方法的第一门课。（备注：在高校学习这门课通常无先修知识，学分2分，常规学习周期是16周，课时30小时）

授课形式

本课程为在线授课，由讲课视频、参考教材阅读、社群互动答疑、结课考试组成。

学习视频共有53节，总时长1150分钟，进阶式解锁任务的学习方式让每一位学员严格遵循老师的授课节奏，按照规定的学习进度自主完成。课程目录包括10章课程内容和1次结课考试，每章的学习视频有2-12节不等，每节平均时长20分钟左右。

开课期间教学团队会安排2次社群答疑，鼓励学员们总结学习中的问题与困惑，积极与授课老师互动交流。

简略课程大纲
第1章：科学与研究
第2章：变量的定义和描述
第3章：选题与设计
第4章：研究设计
第5章：抽样设计
第6章：实验研究
第7章：调查研究
第8章：文献研究
第9章：实地研究
第10章：定量资料分析
第11章：结课考试

社会科学应用统计学原理

最想学懂的就是这门课

社会科学应用统计学是定量分析方法的入门课，是从事社会科学研究的科研人员和高校师生学习将统计学运用于社会科学研究的基础性课程。

本门课程将统计学原理与社会科学研究紧密结合，着重介绍统计方法的有效应用。内容主要包括对社会调查资料进行描述和推断，在描述统计中介绍变量的分类、分组、频度、中心趋势、单变量特征的统计分析等；在推断统计中介绍抽样分布、总体参数的估计、总体参数的假设检验、显著性检验、交叉表的检验、独立样本的检验、方差分析、简单回归、多项回归和相关、因果模型和虚假关系的识别等。

通过本门课程的学习，学员们可以掌握统计学的基本概念和基本方法，并能够将其应用到自己的研究中去。本门课程是社会科学定量分析方法的第一门课。（备注：在高校学习这门课通常先修中学数学，学分2分，常规学习周期是16周，课时36小时）

授课形式

本课程为在线授课，由讲课视频、参考教材阅读、社群互动答疑、结课考试组成。

学习视频共有54节，总时长1300分钟，进阶式解锁任务的学习方式让每一位学员严格遵循老师的授课节奏，按照规定的学习进度自主完成。课程目录包括12章课程内容和1次结课考试，每章的学习视频有2-12节不等，每节平均时长20分钟左右。

开课期间教学团队会安排2次社群答疑，鼓励学员们总结学习中的问题与困惑，积极与授课老师互动交流。

简略课程大纲
第1章：为什么要学习统计学
第2章：变量的定义和描述
第3章：中心趋势和离散程度测量
第4章：正态分布
第5章：统计推断原理
第6章：单样本和双样本差异的检验
第7章：多样本差异的检验
第8章：变量关系的分析
第9章：变量关系的描述
第10章：变量关系的测量
第11章：变量关系的推断
第12章：相关和回归分析

应用线性回归模型

学好回归就足够牛X

在社会科学应用统计学原理这门课学员会学到单变量和双变量数据和分析，那么要想得出科学的结论，还必须学习多变量分析方法，特别是回归分析模型。应用线性回归模型是所有多变量模型的基础模型。

本门课程的主要内容包括：线性回归模型的涵义，模型假设，参数估计和参数推断，多元回归和交互作用模型，定性因变量，回归模型的诊断与修正等。目的是让学员了解和掌握回归模型的基本原理，正确的使用模型，合理的解释模型参数，并能够规范地应用到社会科学研究中去。

此课程属于社会科学定量分析的第二门课；同时也属于统计模型的第一门课。（备注：在高校学习这门课通常先修社会科学应用统计学原理，以及微积分、矩阵运算或线性代数基础，学分2分，常规学习周期是16周，课时36小时）

授课形式

本课程为在线授课，由讲课视频、参考教材阅读、社群互动答疑、结课考试组成。

学习视频共有65节，总时长1750分钟，进阶式解锁任务的学习方式让每一位学员严格遵循老师的授课节奏，按照规定的学习进度自主完成。课程目录包括12章课程内容和1次结课考试，每章的学习视频有2-12节不等，每节平均时长30分钟左右。

开课期间教学团队会安排2次社群答疑，鼓励学员们总结学习中的问题与困惑，积极与授课老师互动交流。

简略课程大纲
第1章：简单线性回归1模型表达式和参数估计
第2章：简单线性回归2参数推断
第3章：简单线性回归3方差分析和相关系数
第4章：简单线性回归4非正规诊断
第5章：简单线性回归5 正规诊断和修正
第6章：回归模型的矩阵表达式
第7章：多元回归1
第8章：多元回归2
第9章：定量和定性自变量
第10章：建模1模型选择和有效性
第11章：建模2模型诊断
第12章：建模3模型修正