本课程根据管理类专业特点和能力要求，以及文科生的知识结构，精选教学内容，让学生掌握基本的定量分析方法，学会发掘数据背后所蕴含的规律。课程应用性强，学习者需要掌握与课程内容相关的软件操作，解读软件输出结果。课程的主要内容包括三部分，第一部分是社会现象的测量，通过社会调查获取数据；第二部分介绍基础的定量分析原理和方法，包括抽样分布、假设检验等；第三部分聚焦各种回归模型，包括线性回归模型和概率回归模型。本课程可以满足不同背景和多层次学习者对定量分析方法学习的要求，可以作为公共管理、工商管理、社会学等相关专业本科生或硕士生的必修课或选修课。

• 第一章 定量分析方法简介
  • 第一讲 定量分析方法及其特点
  • 第二讲 定量分析模型及定量和定性分析的关系
  • 第三讲 定量分析的四个主要概念
• 第二章 概念的操作化及测度
  • 第一讲 概念的操作化
  • 第二讲 测量量表
  • 第三讲 测量的信度和效度
• 第三章 抽样方法
  • 第一讲 抽样调查和非概率抽样
  • 第二讲 概率抽样的相关概念
  • 第三讲 概率抽样方法
• 第四章 抽样分布
  • 第一讲 抽样分布原理
  • 第二讲 正态分布
  • 第三讲 ：卡方分布、T分布和F分布
• 第五章 区间估计
  • 第一讲 总体均值的区间估计
  • 第二讲 改进区间估计的方法
• 第六章 假设检验
  • 第一讲 假设检验的基本方法
  • 第二讲 单侧和双侧检验
• 第七章 均值检验
  • 第一讲 均值检验的基本概念
  • 第二讲 均值检验的软件实现及其应用
• 第八章 方差分析
  • 第一讲 方差分析的基本原理
  • 第二讲 方差分析的软件实现及其应用
• 第九章 相关分析和一元线性回归
  • 第一讲 相关分析
  • 第二讲 一元线性回归分析的基本原理
  • 第三讲 一元线性回归分析的软件实现与应用
• 第十章 多元回归分析
  • 第一讲 多元回归方法与应用
  • 第二讲 多元线性回归的软件实现与应用
  • 第三讲 非线性回归
• 第十一章 时间序列分析
  • 第一讲 时间序列的介绍与应用
  • 第二讲 指数与短期波动的时间序列分析
  • 第三讲 二元预测的时间序列分析
• 第十二章 非平稳时间序列
  • 第一讲 短期效应与长期效应
  • 第二讲 短期效应和长期效应的模型
• 第十三章 因果模型
  • 第一讲 因果分析的逻辑
  • 第二讲 因果模型的计算和应用
• 第十四章 定性因变量回归模型：LPM、logistic和probit
  • 第一讲 定性因变量回归模型的性质
  • 第二讲 线性概率模型
  • 第三讲 logit模型1：logit模型原理和估计方法
  • 第四讲 logit模型2：logit群组模型和个体数据模型
  • 第五讲 Probit模型1：Probit模型原理和gprobit 模型
  • 第六讲 Probit模型2：个体数据probit模型
• 第1讲 绪论1 课程简介 课件
• 第2讲 概念的操作化 课件
• 第3讲 量表 课件
• 第4讲 测量的效度和信度 课件
• 第5讲 抽样方法 课件
• 第6讲 抽样分布 课件
• 第7讲 区间估计 课件
• 第8讲 假设检验 课件
• 第9讲 方差分析 课件
• 第10讲 变量间关系1：相关分析 课件
• 第10讲 变量间关系2：回归分析 课件
• 第11讲1 偏相关分析 课件
• 第11讲2 多元回归 课件
• 第12讲 时间序列分析 课件
• 第13讲1 非平稳时间序列 课件
• 第13讲2 时间序列的特殊问题 课件