本书将论述贝叶斯假设检验与模型选择的新方法及其在社会科学研究中的应用。首先，本书将简要介绍贝叶斯统计的基本原理与方法，包括贝叶斯先验与后验分布、假设检验与模型评估指标等；其次，本书重点讨论社会科学研究常用的t检验、方差分析、回归分析、中介分析、因子分析、多层线性等模型的贝叶斯推断方法，结合实际案例阐述贝叶斯方法在模型建立、假设评估、结果解释等方面的具体应用及其优势。最后，本书讨论贝叶斯方法存在的不足以及未来研究与应用的方向。
近年来，频率统计推断方法受到统计学者的广泛批评，贝叶斯方法逐步得到社会科学研究者的关注。然而，贝叶斯方法原理复杂、计算困难，社会科学研究者可能不易理解和使用。为此，本书围绕社会科学研究的常用模型与实际研究问题阐述贝叶斯推断方法，主要讨论贝叶斯假设检验和模型选择问题，并介绍作者在R和JASP软件平台开发的贝叶斯数据分析软件包。本书注重方法的实例应用、软件操作和结果解读，希望能够帮助社会科学研究者、数据分析工作者、高校学生等学习、掌握和使用贝叶斯推断方法，更好地开展科学研究。
顾昕 华东师范大学教育学部紫江青年学者。荷兰乌特列支大学社科统计学博士，西北工业大学理学硕士、学士。研究方向为教育与心理统计、统计计算与软件开发等。参与编写书籍《教育实证研究方法应用与误用》。
前言
第一章 贝叶斯统计推断
第1节 频率统计与贝叶斯统计
第2节 贝叶斯推断的基本概念
第3节 贝叶斯推断的抽样算法
第4节 贝叶斯推断的评估指标
第5节 本章小结
第二章 贝叶斯假设检验
第1节 贝叶斯因子概述
第2节 贝叶斯假设检验的类型
第3节 贝叶斯假设检验的应用
第4节 贝叶斯假设检验的计算
第5节 贝叶斯假设检验的软件
第6节 本章小结
第三章 贝叶斯检验的统计原理与计算方法
第1节 信息假设的一般形式
第2节 信息假设的贝叶斯因子
第3节 贝叶斯因子的计算方法
第4节 先验分布的设定方法
第5节 fractional先验下的贝叶斯因子
第6节 本章小结
第四章 贝叶斯t检验
第1节 t检验的模型与应用
第2节 贝叶斯t检验的方法与应用
第3节 贝叶斯t检验的软件实现
第五章 贝叶斯方差分析
第1节 方差分析的模型与应用
第2节 贝叶斯方差分析的方法与应用
第3节 贝叶斯方差分析的软件实现
第六章 贝叶斯回归分析
第1节 回归分析的模型与应用
第2节 贝叶斯回归分析的方法与应用
第3节 贝叶斯回归分析的软件实现
第七章 因子分析模型的贝叶斯检验
第1节 因子分析的模型与应用
第2节 因子负荷贝叶斯检验的方法与应用
第3节 因子负荷贝叶斯检验的软件实现
第4节 本章小结
第八章 潜变量回归模型的贝叶斯检验
第1节 潜变量回归分析的模型与应用
第2节 贝叶斯潜变量回归分析的方法与应用
第3节 贝叶斯潜变量回归分析的软件实现
第4节 本章小结
第九章 贝叶斯变量选择
第1节 变量选择概述
第2节 贝叶斯变量选择
第3节 基于MCMC的模型搜索方法
第4节 贝叶斯单边变量选择
第5节 本章小结
第十章 贝叶斯相对重要性分析
第1节 相对重要性分析概述
第2节 相对重要性评估指标
第3节 相对重要性的贝叶斯推断
第4节 相对重要性分析的模型应用
第5节 本章小结
第十一章 贝叶斯网络
第1节 贝叶斯网络的方法与应用
第2节 贝叶斯网络的优势
第3节 贝叶斯网络的分析算法
第4节 基于MCMC的模型搜索算法
第5节 贝叶斯网络的分析软件
第6节 贝叶斯网络的实证应用
第7节 本章小结
参考文献
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