《Stata社科论文专题》课程大纲

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课程简介

本课程是一门结合规范定量论文写作而进行的中高级统计模型应用培训课程，涵盖了社会科学实证研究中线性回归基础之上的常用统计模型（常见于国内外知名期刊或发表物）。本课程力图使学员在较短时间内了解常用模型的基本思想、原理、条件及适用范围，并以真实数据为演示案例，培训学员模型构建、软件应用及结果解读的能力，提高学员定量论文写作的水平。

在授课时间安排上，将利用少量时间进行线性回归知识的回顾，重点讲述分类数据的回归模型，如二分类 (binary) / 多分类 (multinomial)logit / probit模型、定序回归模型 (ordered logit /probit models)、计数变量模型（count data, 包括Poisson回归、负二项回归及零膨胀模型等）、删截数据回归 (censored andtruncated)、纵贯数据分析 (包括面板数据及事件史分析) (methods for longitudinal data,including panels and event histories)、分层模型 (multilevel models)等。若时间允许，将讲述国外定量方法最新进展。

课程特色

1、课程定位明确。并非专业统计学课程，课堂上不会有烦琐的公式推导，重在应用，即在基本熟悉各模型思想的基础上，进行数据分析及模型解读，实现理论与应用相结合。

2、讲解重点突出。讲解模型时，重点关注学术论文常用中高级模型，及其应用范围、条件、数据处理难点及模型参数的解读。

3、课件细致实用。如各模型都附带完整的程序实现过程和真实数据，学员无需进行烦琐编程，即可快速实现模型运用。

4、现场参与沟通。如学员可自带数据运行，并现场解疑。

5、论文经验分享。如与学员分享定量研究论文写作、投稿、修改，以及与编辑部、导师和合作者沟通的实用技巧。

6、讲师风格鲜明。授课者风趣幽默，感染力强。在北京大学主讲全国高校教师社会科学定量方法暑期培训课时，多名学员评价其“统计课程如小说般引人入胜，不忍下课”、“讲解系统且实用性强”，已有多名学员应用所学成功发表量化研究论文。

课程大纲

Class 1  线性回归知识点回顾(Linear Regression)

Reading:
            Powers and Xie 2

            Wooldridge2-4, 6-7, 8-9

            Rave-Heskethand Brian Everitt 3&4

Class 2二分类Logit / Probit模型(Binary Logit / Probit Models)

Reading:

            Powers and Xie 3

            Wooldridge 17.1

            Rave-Hesketh and Brian Everitt 6& 7

Class 3多分类Logit / Probit模型及条件Logit模型(Multinomial Logit / Probit Models,Conditional Logit Models)

Reading:

             Powers and Xie 6 & 7

Rave-Hesketh and Brian Everitt6 & 7

Class 4定序Logit / Probit模型(Ordered Logit / Probit Models)

Reading:

            Powers and Xie 6 & 7

            Wooldridge 17.3

Rave-Heskethand Brian Everitt 6 & 7

Class 5计数回归（泊松回归,负二项回归及零膨胀模型）( Poisson regression,

NegativeBinary regression, Zero Inflated Poisson regression）

Reading:

            Powers and Xie 4

            王存同:《零膨胀模型在社会科学中的应用》,《社会学研究》2010第5期。

Class 6删截数据回归(Censored and Truncated Regression Models, including Tobit models, Heckman models)

Reading:

            Wooldridge17.2-17.5

Class 7社会事件史分析(Event History Analysis)

Reading:

            Powers and Xie 5

            Rave-Heskethand Brian Everitt 12

Class 8面板数据回归(Models for Panel and Other Types of Clustered Data)

Reading:

            Wooldridge 13-14

            Rave-Hesketh and Brian Everitt 12

Class 9分层模型(Multilevel linear / logit models)

  Raudenbush S.W. & Bryk A.S. 2001, Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods(2nd ed.). California: Sage Publication (已有中文译本).

Class 10实证论文写作

Reading:

彭玉生：《“洋八股”与社会科学规范》,《社会学研究》2010年第2期。

配套资料：

● 必备教材

            谢宇：《回归分析》，社会科学文献出版社，2010。

Daniel A. Powers and Yu Xie2000. Statistical Methods for CategoricalData Analysis. San Diego, CA: Academic Press (已有中译本).

● 建议书目

Sophia Rave-Hesketh and BrianEveritt  2000. A Handbook of Statistical Analyses Using STATA (3rd edition)Chapman & Hall/CRC.

Jeffrey M.Wooldridge. 2003. IntroductoryEconometrics: A Modern Approach (2nd edition) Mason, OH:South-Western (已有中译本).

Scott J. Long and JeremyFreese 2005. RegressionModels for Categorical Dependent Variable Using Stata(2nd ed.). College Station, TX:Stata Press.

Hamilton,L. C. 2009. Statistics with STATA: updatedfor version 10. Belmont, Calif. Cengage Learning (已有中译本).

● 经典论文荐读

提供10余篇定量研究的经典论文，供学员自行阅读。

报名流程及咨询

1. 提交报名信息：在线报名
2. 给予反馈，确认报名信息

3. 交费

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联系方式

魏老师

电话：010-68478566

qq：1143703950

邮箱：vip@pinggu.org