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7.2 假设检验的一般步骤
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      [9] 3.2 研究问题的模型化
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      [10] 3.3 概念、变量与操作化
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      [11] 3.4 研究框架的设计
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      [12] 4.1 抽样的术语
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      [13] 4.2 概率抽样设计
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      [14] 4.3 非概率抽样设计
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      [15] 4.4 样本规模的确定和抽样误差
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      [16] 4.5 问卷的类型与结构
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      [17] 4.6 问题与答案的设计
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      [18] 4.7 变量的测量
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      [19] 5.1 为何需要定性研究方法
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      [20] 5.2 访谈法_1
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      [21] 5.3 比较法
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      [22] 5.4 案例分析法
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      [23] 5.5 公共政策效应评估
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      [24] 5.6 实验法
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      [25] 6.1 为什么要进行描述分析?
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      [26] 6.2 单个变量的集中趋势描述
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      [27] 6.3单个变量的离散趋势描述
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      [28] 6.4子群比较
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      [29] 6.5从辛普森悖论看数据描述陷阱
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      [30] 6.6数据描述的实验展示
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      [31] 6.7.1图形制作的实验展示
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      [32] 6.7.2图形制作的实验展示
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      [33] 7.1 假设检验的基本思想
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      [34] 7.2 假设检验的一般步骤
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      [35] 7.3 适用于定量数据的t检验
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      [36] 7.4 检验多个平均值差异的F检验
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      [37] 7.5 对分类变量的检验-卡方检验
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      [38] 7.6 参数检验的实验操作
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      [39] 8.1 多元统计分析方法概述
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      [40] 8.2 多元线性回归模型
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      [41] 8.3 异方差和模型稳健性
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      [42] 8.4 因果关系与相关关系
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      [43] 8.5 stata实验演示
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      [44] 8.6 非线性回归模型
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      [50] 9.3 学术型研究报告的一般格式
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      [51] 9.4 基于不同受众的成果交流
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