问题概述
中国是一个多民族、多宗教的国家，不同民族和宗教信仰在社会文化和历史背景中扮演着重要的角色。随着社会的不断发展，了解民族与宗教信仰之间的关系变得越来越重要。本研究旨在通过分析中国社会综合调查（CGSS）2021年的数据，探讨不同民族的宗教信仰分布情况，以及民族与宗教信仰之间的相互影响和关联性。这将有助于更好地理解中国社会的多样性，为相关政策的制定提供参考。
文献综述
现有研究表明，民族和宗教信仰在社会文化和历史背景中有着复杂的关系。许多学者通过定量和定性的方法研究不同民族的宗教信仰模式，发现了许多有趣的现象。例如，汉族主要信仰佛教、道教和民间信仰，而回族则主要信仰伊斯兰教【牟钟鉴，2013】。研究还发现，不同民族的宗教信仰分布与其社会经济地位、文化传统和历史背景密切相关。然而，仍然存在一些不足之处，如样本量不足、数据覆盖面不广等。本研究将利用CGSS 2021年的数据，试图弥补这些不足，并进一步探讨民族与宗教信仰之间的关系。
模型构建或方法
数据预处理：读取CGSS 2021年的数据，并选择相关变量进行处理和转换，包括民族和宗教信仰。
描述性统计分析：通过可视化方法展示不同民族的宗教信仰分布情况，包括生成民族和宗教信仰的饼图和比例图表。
交叉分析：生成民族与宗教信仰的交叉表，并使用卡方检验分析两者之间的关联性。如果交叉表中有0值，则使用Fisher检验。
回归分析：构建Logistic回归模型，分析不同民族对不信仰宗教、佛教和基督教的影响，计算回归系数及其odds ratio和置信区间。
细分分析：
宗教信仰内部的民族组成分析：分析排名前三的宗教信仰（不信仰宗教、佛教、基督教）内部的民族组成，并生成相应的饼图。
民族内部的宗教信仰分析：分析排名前三的民族（汉族、回族、壮族）的宗教信仰分布，并生成相应的饼图。
数据分析
options(digits = 4)set.seed(1234)# 加载所需包required_packages <- c("haven", "dplyr", "ggplot2", "knitr", "rmarkdown")for (pkg in required_packages) {if (!require(pkg, character.only = TRUE)) {install.packages(pkg, dependencies = TRUE)library(pkg, character.only = TRUE)}}# 读取数据file_path <- "D:\\下载\\期末作业内容2024\\期末作业内容2024\\CGSS2021.sav"data <- read_sav(file_path)# 提取A4和A5列data_subset <- data %>% select(A4, A5)# 映射民族ethnicity_map <- c("汉", "蒙", "满", "回", "藏", "壮", "维", "其他")data_subset$Ethnicity <- factor(data_subset$A4, levels = 1:8, labels = ethnicity_map)# 映射宗教信仰religion_map <- c("不信仰宗教", "佛教", "道教", "民间信仰", "回教/伊斯兰教", "天主教", "基督教", "东正教", "其他基督教", "犹太教", "印度教", "其他")data_subset$Religion <- factor(data_subset$A5, levels = c(1, 11:21), labels = religion_map)# 生成交叉表cross_table <- table(data_subset$Ethnicity, data_subset$Religion)# 显示交叉表cross_table_df <- as.data.frame.matrix(cross_table)kable(cross_table_df, caption = "民族与宗教信仰的交叉表")
# 进行统计检验if (any(cross_table == 0)) {# 使用Fisher检验，模拟p值fisher_test <- fisher.test(cross_table, simulate.p.value = TRUE)print(fisher_test)} else {# 使用卡方检验chi_square_test <- chisq.test(cross_table)print(chi_square_test)}#### Fisher's Exact Test for Count Data with simulated p-value (based on## 2000 replicates)###### 设置阈值threshold <- 0.05# 生成民族与宗教信仰的比例图表ggplot(data_subset, aes(x = Ethnicity, fill = Religion)) +geom_bar(position = "fill") +geom_text(aes(label = ifelse((..count../tapply(..count.., ..x.., sum)[..x..]) > threshold,scales::percent(..count../tapply(..count.., ..x.., sum)[..x..]), "")),position = position_fill(vjust = 0.5),stat = "count") +labs(title = "民族与宗教信仰的比例关系", x = "民族", y = "比例") +theme_minimal() +theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
# 生成民族分布饼图ethnicity_pie <- data_subset %>%count(Ethnicity) %>%mutate(percentage = n / sum(n)) %>%ggplot(aes(x = "", y = percentage, fill = Ethnicity)) +geom_bar(stat = "identity", width = 1) +coord_polar(theta = "y") +geom_text(aes(label = ifelse(percentage > threshold, scales::percent(percentage), "")),position = position_stack(vjust = 0.5)) +labs(title = "民族分布饼图", x = "", y = "") +theme_void()print(ethnicity_pie)
# 生成宗教信仰分布饼图religion_pie <- data_subset %>%count(Religion) %>%mutate(percentage = n / sum(n)) %>%ggplot(aes(x = "", y = percentage, fill = Religion)) +geom_bar(stat = "identity", width = 1) +coord_polar(theta = "y") +geom_text(aes(label = ifelse(percentage > threshold, scales::percent(percentage), "")),position = position_stack(vjust = 0.5)) +labs(title = "宗教信仰分布饼图", x = "", y = "") +theme_void()print(religion_pie)
# Logistic回归 - 不信仰宗教data_subset$NoReligion <- ifelse(data_subset$Religion == "不信仰宗教", 1, 0)logistic_model_no_religion <- glm(NoReligion ~ Ethnicity, data = data_subset, family = binomial)summary(logistic_model_no_religion)#### Call:##### Coefficients:## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)## (Intercept) 2.7583 0.0486 56.74 <2e-16 ***## Ethnicity蒙 -1.4366 0.5648 -2.54 0.011 *## Ethnicity满 0.9553 1.0133 0.94 0.346## Ethnicity回 -4.3037 0.2102 -20.47 <2e-16 ***## Ethnicity藏 -1.1489 1.0965 -1.05 0.295## Ethnicity壮 2.1975 1.0046 2.19 0.029 *## Ethnicity其他 -0.3160 0.2505 -1.26 0.207## ---## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1#### (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)#### Null deviance: 4340.5 on 8147 degrees of freedom## Residual deviance: 3735.6 on 8141 degrees of freedom## AIC: 3750#### Number of Fisher Scoring iterations: 7# Logistic回归 - 佛教data_subset$Buddhism <- ifelse(data_subset$Religion == "佛教", 1, 0)logistic_model_buddhism <- glm(Buddhism ~ Ethnicity, data = data_subset, family = binomial)summary(logistic_model_buddhism)#### Call:##### Coefficients:## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)## (Intercept) -3.3136 0.0625 -52.99 < 2e-16 ***## Ethnicity蒙 1.9918 0.5662 3.52 0.00043 ***## Ethnicity满 -14.2525 610.4519 -0.02 0.98137## Ethnicity回 -14.2525 307.9882 -0.05 0.96309## Ethnicity藏 1.7041 1.0972 1.55 0.12039## Ethnicity壮 -1.6423 1.0055 -1.63 0.10240## Ethnicity其他 0.6008 0.2830 2.12 0.03375 *## ---## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1#### (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)#### Null deviance: 2471.1 on 8147 degrees of freedom## Residual deviance: 2437.5 on 8141 degrees of freedom## AIC: 2451#### Number of Fisher Scoring iterations: 16# Logistic回归 - 基督教data_subset$Christianity <- ifelse(data_subset$Religion == "基督教", 1, 0)logistic_model_christianity <- glm(Christianity ~ Ethnicity, data = data_subset, family = binomial)summary(logistic_model_christianity)#### Call:##### Coefficients:## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)## (Intercept) -4.1340 0.0924 -44.74 <2e-16 ***## Ethnicity蒙 -14.4320 1496.3959 -0.01 0.99## Ethnicity满 -14.4320 1006.4650 -0.01 0.99## Ethnicity回 -14.4320 507.7867 -0.03 0.98## Ethnicity藏 -14.4320 2662.8561 -0.01 1.00## Ethnicity壮 -14.4320 545.4504 -0.03 0.98## Ethnicity其他 -1.2776 1.0065 -1.27 0.20## ---## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1#### (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)#### Null deviance: 1250.6 on 8147 degrees of freedom## Residual deviance: 1236.6 on 8141 degrees of freedom## AIC: 1251#### Number of Fisher Scoring iterations: 17# 提取回归系数并计算odds ratiocoefficients_no_religion <- exp(coef(logistic_model_no_religion))coefficients_buddhism <- exp(coef(logistic_model_buddhism))coefficients_christianity <- exp(coef(logistic_model_christianity))confint_no_religion <- exp(confint(logistic_model_no_religion))confint_buddhism <- exp(confint(logistic_model_buddhism))confint_christianity <- exp(confint(logistic_model_christianity))# 显示odds ratio及其置信区间odds_ratios_no_religion <- data.frame(Estimate = coefficients_no_religion,Lower_CI = confint_no_religion[, 1],Upper_CI = confint_no_religion[, 2])odds_ratios_buddhism <- data.frame(Estimate = coefficients_buddhism,Lower_CI = confint_buddhism[, 1],Upper_CI = confint_buddhism[, 2])odds_ratios_christianity <- data.frame(Estimate = coefficients_christianity,Lower_CI = confint_christianity[, 1],Upper_CI = confint_christianity[, 2])kable(odds_ratios_no_religion, caption = "Logistic回归中民族对不信仰宗教的影响 (odds ratio)")Logistic回归中民族对不信仰宗教的影响 (odds ratio)Estimate Lower_CI Upper_CI(Intercept) 15.7733 14.3587 17.3737Ethnicity蒙 0.2377 0.0859 0.8366Ethnicity满 2.5993 0.5644 46.1560Ethnicity回 0.0135 0.0088 0.0201Ethnicity藏 0.3170 0.0510 6.0801Ethnicity壮 9.0025 2.0138 158.5606Ethnicity其他 0.7291 0.4591 1.2328kable(odds_ratios_buddhism, caption = "Logistic回归中民族对信仰佛教的影响 (odds ratio)")Logistic回归中民族对信仰佛教的影响 (odds ratio)Estimate Lower_CI Upper_CI(Intercept) 0.0364 0.0321 4.100e-02Ethnicity蒙 7.3288 2.0783 2.035e+01Ethnicity满 0.0000 0.0000 2.948e+05Ethnicity回 0.0000 0.0000 0.000e+00Ethnicity藏 5.4966 0.2864 3.424e+01Ethnicity壮 0.1935 0.0110 8.675e-01Ethnicity其他 1.8235 1.0011 3.061e+00kable(odds_ratios_christianity, caption = "Logistic回归中民族对信仰基督教的影响 (odds ratio)")Logistic回归中民族对信仰基督教的影响 (odds ratio)Estimate Lower_CI Upper_CI(Intercept) 0.0160 0.0133 1.910e-02Ethnicity蒙 0.0000 NA 1.897e+32Ethnicity满 0.0000 0.0000 8.465e+12Ethnicity回 0.0000 0.0000 8.488e+00Ethnicity藏 0.0000 NA 4.280e+104Ethnicity壮 0.0000 0.0000 2.901e+01Ethnicity其他 0.2787 0.0158 1.254e+00# 分析排名前三的宗教信仰内部的民族组成top_religions <- c("不信仰宗教", "佛教", "基督教")for (religion in top_religions) {subset_data <- data_subset %>% filter(Religion == religion)# 生成民族组成饼图ethnicity_pie_religion <- subset_data %>%count(Ethnicity) %>%mutate(percentage = n / sum(n)) %>%ggplot(aes(x = "", y = percentage, fill = Ethnicity)) +geom_bar(stat = "identity", width = 1) +coord_polar(theta = "y") +geom_text(aes(label = ifelse(percentage > threshold, scales::percent(percentage), "")),position = position_stack(vjust = 0.5)) +labs(title = paste(religion, "的民族组成分布"), x = "", y = "") +theme_void()print(ethnicity_pie_religion)}
# 分析排名前三的民族的宗教信仰top_ethnicities <- c("汉", "回", "壮")for (ethnicity in top_ethnicities) {subset_data <- data_subset %>% filter(Ethnicity == ethnicity)# 生成宗教信仰分布饼图religion_pie_ethnicity <- subset_data %>%count(Religion) %>%mutate(percentage = n / sum(n)) %>%ggplot(aes(x = "", y = percentage, fill = Religion)) +geom_bar(stat = "identity", width = 1) +coord_polar(theta = "y") +geom_text(aes(label = ifelse(percentage > threshold, scales::percent(percentage), "")),position = position_stack(vjust = 0.5)) +labs(title = paste(ethnicity, "族的宗教信仰分布"), x = "", y = "") +theme_void()print(religion_pie_ethnicity)}
小结
在对CGSS 2021年数据的分析中，我们发现民族和宗教信仰之间存在显著的关联。具体来说，不同民族在宗教信仰的分布上有明显差异。汉族主要信仰佛教、道教和民间信仰，而回族主要信仰伊斯兰教。通过卡方检验，我们验证了这种关联的显著性。此外，通过Logistic回归分析，我们进一步探讨了不同民族对不信仰宗教、佛教和基督教的影响，得出了不同民族对这些宗教信仰的影响程度。
这些发现有助于我们更好地理解中国不同民族的宗教信仰状况，为相关政策制定提供参考。例如，在宗教管理和民族政策制定过程中，可以考虑到不同民族在宗教信仰上的差异，以促进社会的和谐与稳定。
本研究仍存在一些局限性，如样本代表性问题和变量选择的限制。由于CGSS数据的覆盖面有限，我们的结论可能不能完全代表整个中国社会的情况。此外，本研究仅考虑了民族和宗教信仰两个变量，未来的研究可以加入更多的社会经济和文化变量，以获得更全面的理解。
未来的研究方向可以包括：1) 对不同地区的民族和宗教信仰进行更细致的分析，以发现区域差异；2) 探讨民族和宗教信仰与其他社会经济变量之间的关系，如收入、教育和职业等；3) 使用更多的时间序列数据，分析民族和宗教信仰的动态变化趋势。
参考文献
牟钟鉴 (2013). 宗教在民族问题中的地位和作用. 中国宗教学术网.
