社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)(盧淑華)

匯報(bào)人：AA2024-01-25社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)(盧淑華)目錄社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)概述數(shù)據(jù)收集與整理概率論基礎(chǔ)知識(shí)統(tǒng)計(jì)推斷方法社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象分析社會(huì)問題量化研究社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)前沿動(dòng)態(tài)與展望01社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)概述社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)是運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法對(duì)社會(huì)現(xiàn)象進(jìn)行數(shù)量分析的一門學(xué)科。定義社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)經(jīng)歷了從描述統(tǒng)計(jì)到推斷統(tǒng)計(jì)，再到多元統(tǒng)計(jì)的發(fā)展歷程。發(fā)展歷程定義與發(fā)展歷程社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的研究對(duì)象是社會(huì)現(xiàn)象的數(shù)量方面，包括社會(huì)結(jié)構(gòu)、社會(huì)關(guān)系、社會(huì)變遷等。社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)具有客觀性、數(shù)量性、總體性等特點(diǎn)。研究對(duì)象與特點(diǎn)特點(diǎn)研究對(duì)象與社會(huì)學(xué)的關(guān)系社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)是社會(huì)學(xué)的分支學(xué)科，為社會(huì)學(xué)提供數(shù)量分析的方法和技術(shù)。與經(jīng)濟(jì)學(xué)的關(guān)系社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)為經(jīng)濟(jì)學(xué)提供數(shù)據(jù)分析方法，幫助經(jīng)濟(jì)學(xué)家揭示經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的數(shù)量規(guī)律。與心理學(xué)的關(guān)系社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)在心理學(xué)研究中發(fā)揮重要作用，為心理學(xué)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)分析提供方法支持。與其他學(xué)科的關(guān)系02數(shù)據(jù)收集與整理通過直接調(diào)查、實(shí)驗(yàn)或觀察獲得的數(shù)據(jù)，具有原始性、真實(shí)性和具體性。原始數(shù)據(jù)通過查閱已有的文獻(xiàn)資料或數(shù)據(jù)庫獲得的數(shù)據(jù)，具有間接性、歷史性和宏觀性。二手?jǐn)?shù)據(jù)以數(shù)量形式表示的數(shù)據(jù)，可以進(jìn)行數(shù)學(xué)運(yùn)算和統(tǒng)計(jì)分析。定量數(shù)據(jù)以文字、符號(hào)等形式表示的數(shù)據(jù)，主要用于描述事物的性質(zhì)、特征和類別。定性數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)來源及類型調(diào)查設(shè)計(jì)原則目的性原則、可行性原則、經(jīng)濟(jì)性原則、科學(xué)性原則。抽樣方法簡單隨機(jī)抽樣、分層抽樣、系統(tǒng)抽樣、整群抽樣等。調(diào)查方法普查、抽樣調(diào)查、重點(diǎn)調(diào)查、典型調(diào)查等。調(diào)查設(shè)計(jì)原則與方法數(shù)據(jù)描述通過圖表、統(tǒng)計(jì)量等方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行直觀展示和描述，包括數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)、離散程度、分布形態(tài)等。數(shù)據(jù)分析運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘和分析，揭示數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和趨勢(shì)，為決策提供支持。數(shù)據(jù)整理對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、編碼、錄入和清理，以便于后續(xù)的統(tǒng)計(jì)分析。數(shù)據(jù)整理與描述性分析03概率論基礎(chǔ)知識(shí)事件在一定條件下，并不總是發(fā)生（或說可能發(fā)生也可能不發(fā)生）的某一現(xiàn)象或結(jié)果。概率用來量化或數(shù)值化事件發(fā)生的可能性。事件的獨(dú)立性兩個(gè)事件互相不影響對(duì)方的結(jié)果。事件與概率概念030201隨機(jī)變量及其分布離散型隨機(jī)變量常見的離散型分布取值有限或可數(shù)的隨機(jī)變量。二項(xiàng)分布、泊松分布等。隨機(jī)變量連續(xù)型隨機(jī)變量常見的連續(xù)型分布其值依賴于隨機(jī)試驗(yàn)的結(jié)果的變量。取值充滿一個(gè)區(qū)間(或幾個(gè)區(qū)間)的隨機(jī)變量。正態(tài)分布、均勻分布、指數(shù)分布等。大數(shù)定律隨著試驗(yàn)次數(shù)的增加，頻率趨于穩(wěn)定的概率性質(zhì)。樣本均值的分布當(dāng)樣本量足夠大時(shí)，樣本均值的分布近似于正態(tài)分布，其均值等于總體均值，方差等于總體方差除以樣本量。樣本比例的分布當(dāng)樣本量足夠大且總體比例不接近0或1時(shí)，樣本比例的分布近似于正態(tài)分布，其均值等于總體比例，方差等于總體比例乘以(1-總體比例)再除以樣本量。中心極限定理不論隨機(jī)變量的分布如何，當(dāng)獨(dú)立隨機(jī)變量的個(gè)數(shù)充分大時(shí)，它們的和的分布近似于正態(tài)分布。大數(shù)定律與中心極限定理04統(tǒng)計(jì)推斷方法參數(shù)估計(jì)方法點(diǎn)估計(jì)用樣本統(tǒng)計(jì)量來估計(jì)總體參數(shù)的方法，如樣本均值、樣本比例等。區(qū)間估計(jì)根據(jù)樣本統(tǒng)計(jì)量和抽樣分布，構(gòu)造一個(gè)包含總體參數(shù)的置信區(qū)間，并給出置信水平。原假設(shè)與備擇假設(shè)根據(jù)研究問題提出原假設(shè)和備擇假設(shè)，原假設(shè)通常是研究者想要推翻的假設(shè)。檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量與拒絕域選擇合適的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，并根據(jù)顯著性水平確定拒絕域。P值與決策計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的P值，與顯著性水平進(jìn)行比較，從而做出是否拒絕原假設(shè)的決策。假設(shè)檢驗(yàn)原理及應(yīng)用VS用于研究不同組別間均值差異的顯著性，通過F檢驗(yàn)判斷組間差異是否由隨機(jī)誤差引起?；貧w分析用于研究自變量與因變量之間的線性關(guān)系，通過建立回歸方程預(yù)測(cè)因變量的取值。方差分析方差分析與回歸分析簡介05社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象分析通過人口普查和抽樣調(diào)查獲取數(shù)據(jù)，研究人口數(shù)量、性別、年齡、民族等方面的特征。人口數(shù)量與結(jié)構(gòu)分析人口出生率、死亡率及其變化趨勢(shì)，探討人口自然增長的影響因素。生育率與死亡率研究人口遷移、流動(dòng)的原因、規(guī)模及其對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的影響。遷移與流動(dòng)人口統(tǒng)計(jì)指標(biāo)解讀分析不同行業(yè)、職業(yè)、地區(qū)的就業(yè)人口分布及特點(diǎn)，揭示就業(yè)結(jié)構(gòu)的變化趨勢(shì)。就業(yè)結(jié)構(gòu)與特點(diǎn)探討失業(yè)率的計(jì)算方法，分析不同類型的失業(yè)（如摩擦性失業(yè)、結(jié)構(gòu)性失業(yè)等）及其成因。失業(yè)率與失業(yè)類型評(píng)估政府促進(jìn)就業(yè)的政策措施，如職業(yè)培訓(xùn)、創(chuàng)業(yè)扶持等的效果及改進(jìn)方向。就業(yè)政策與措施010203就業(yè)與失業(yè)問題探討03影響因素與政策建議探討影響收入分配差距的主要因素，如教育水平、職業(yè)類型、市場(chǎng)機(jī)制等，提出縮小收入差距的政策建議。01收入分配現(xiàn)狀與趨勢(shì)描述不同階層、地區(qū)、行業(yè)間的收入分配現(xiàn)狀，分析收入差距的變化趨勢(shì)。02收入分配差距的度量介紹基尼系數(shù)、泰爾指數(shù)等度量收入分配差距的方法，評(píng)估其優(yōu)缺點(diǎn)及適用范圍。收入分配差距及其影響因素06社會(huì)問題量化研究貧困線的測(cè)定運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，根據(jù)家庭經(jīng)濟(jì)狀況和消費(fèi)水平，確定貧困線標(biāo)準(zhǔn)。貧困影響因素分析運(yùn)用多元統(tǒng)計(jì)分析方法，探討影響貧困的各種因素，如教育、健康、就業(yè)等。貧困發(fā)生率計(jì)算通過調(diào)查數(shù)據(jù)，計(jì)算特定地區(qū)或群體的貧困發(fā)生率，以衡量貧困程度。貧困問題量化分析通過統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，揭示不同地區(qū)、不同學(xué)校之間教育資源配置的差異。教育資源配置不均分析運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法，分析不同家庭背景、性別、民族等因素對(duì)受教育機(jī)會(huì)的影響。受教育機(jī)會(huì)不平等研究基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，評(píng)估政府推行的教育公平政策實(shí)施效果。教育公平政策效果評(píng)估教育公平問題探討疾病發(fā)病率統(tǒng)計(jì)醫(yī)療健康領(lǐng)域應(yīng)用舉例通過收集和分析數(shù)據(jù)，計(jì)算特定疾病在人群中的發(fā)病率。醫(yī)療資源配置研究運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法，探討醫(yī)療資源的配置情況，如醫(yī)生數(shù)量、醫(yī)療設(shè)備分布等?；诮y(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，分析影響人們健康的多種因素，如生活方式、環(huán)境污染等。健康影響因素分析07社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)前沿動(dòng)態(tài)與展望數(shù)據(jù)量的爆炸式增長01大數(shù)據(jù)時(shí)代帶來了海量的數(shù)據(jù)，為社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)提供了更多的研究樣本和更廣泛的研究領(lǐng)域。數(shù)據(jù)類型的多樣化02除了傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)還包含了大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如文本、圖像、音頻、視頻等，對(duì)社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的數(shù)據(jù)處理和分析方法提出了新的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)質(zhì)量的挑戰(zhàn)03大數(shù)據(jù)中存在著大量的噪聲數(shù)據(jù)、異常數(shù)據(jù)和缺失數(shù)據(jù)等，對(duì)數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理提出了更高的要求。大數(shù)據(jù)時(shí)代下的挑戰(zhàn)與機(jī)遇人工智能技術(shù)可以幫助社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)更好地挖掘數(shù)據(jù)中的潛在信息和規(guī)律，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測(cè)人工智能技術(shù)可以幫助社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)構(gòu)建更復(fù)雜的模型，以更好地描述和解釋社會(huì)現(xiàn)象，同時(shí)也可以通過優(yōu)化算法提高模型的性能和效率。復(fù)雜模型的構(gòu)建與優(yōu)化人工智能技術(shù)可以幫助社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)實(shí)現(xiàn)更直觀、更生動(dòng)的數(shù)據(jù)可視化，提高數(shù)據(jù)分析的效率和用戶體驗(yàn)。數(shù)據(jù)可視化與交互人工智能技術(shù)在社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)中的應(yīng)用前景123計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)為社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)提供了強(qiáng)大的計(jì)算能力和數(shù)據(jù)處理技術(shù)，推動(dòng)了社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的定量化和精細(xì)化發(fā)展。計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的融