在国际关系定量分析中，如何利用R语言进行数据清洗及构建线性回归模型？请以具体的社科研究问题为例。

在深入研究国际关系领域的数据时，数据清洗和回归分析是不可或缺的环节。要实现这一目标，首先需要掌握R语言及其在社会科学中的应用。利用《国际关系定量分析基础》这门课程，学生可以系统学习从数据导入到分析的全过程。

参考资源链接：[清华大学《国际关系定量分析基础》课程大纲](https://wenku.csdn.net/doc/301eu9rt2c?spm=1055.2569.3001.10343)

具体到数据清洗，R语言提供了强大的数据处理功能。比如，可以使用`read.csv`或`read.table`等函数导入数据文件，然后运用`na.omit`、`complete.cases`等函数处理缺失值。若数据中存在异常值，可以通过数据框操作结合逻辑判断来清洗。例如，可以通过条件筛选排除不符合研究要求的数据点。

清洗完毕后，便可以进行回归分析。R语言的`lm`函数可以用来构建线性回归模型，它将因变量和一个或多个自变量作为输入，并输出模型的统计摘要。例如，若要分析国家间的军事冲突（因变量）与经济竞争（自变量）之间的关系，可以建立如下模型：

conflict_model <- lm(military_conflict ~ economic_competition, data = international_data)

接下来，使用`summary(conflict_model)`可以得到回归系数、t值、p值等统计信息，从而分析经济竞争对军事冲突的影响。

为了更好地展示分析结果，还可以使用`ggplot2`包进行数据可视化，如绘制散点图来展示经济竞争与军事冲突之间的关系，并通过趋势线（回归线）直观表达回归分析的结果。

除了线性回归外，课程还会介绍如何使用R语言进行非线性回归分析，以适应更复杂的数据关系。通过《国际关系定量分析基础》课程的学习，学生不仅能够掌握数据分析的技能，还能深入理解数据在国际关系研究中的重要性。

综上所述，结合《国际关系定量分析基础》课程内容，你可以系统地学习数据清洗和线性回归模型的构建方法，并且能够通过实际案例加深对R语言在国际关系定量分析中应用的理解。掌握这些技能将为你的研究和职业发展提供坚实的基础。

参考资源链接：[清华大学《国际关系定量分析基础》课程大纲](https://wenku.csdn.net/doc/301eu9rt2c?spm=1055.2569.3001.10343)