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化零为整的宏观社会数据生成:基于潜变量模型和动态贝叶斯方法
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作者 张高祥 陈哲 陈云松 《社会》 北大核心 2024年第3期173-219,共47页
对因果机制和对宏观检验的探寻催生了定量社会学研究对区群层面数据的需求,然而这类高质量的追踪数据资源相对稀缺。传统研究通常通过综合多个来源的个体社会调查数据来构建面板数据集以改善宏观数据匮乏现状,但其亦受制于社会调查在时... 对因果机制和对宏观检验的探寻催生了定量社会学研究对区群层面数据的需求,然而这类高质量的追踪数据资源相对稀缺。传统研究通常通过综合多个来源的个体社会调查数据来构建面板数据集以改善宏观数据匮乏现状,但其亦受制于社会调查在时间和空间分布上的稀疏性以及不同调查间的差异性。本文引介了一种可用于生成区群层面跨时空面板数据的动态贝叶斯潜变量建模框架,并通过应用实例展示了该方法的具体应用过程,比较了动态贝叶斯方法相较于几种常用的缺失值插补方法的优势。本文的示例结果表明,动态贝叶斯潜变量模型在跨时空、多维度的信息整合和参数不确定性探索方面具有重要的优势,可以实现对调查数据缺失年份或地区的估计和插补,大大缓解了社会学研究中面板数据不足的问题。 展开更多
关键词 数据生成 维度整合 潜变量 贝叶斯项目反应模型 动态线性模型
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