社科论文写作，你是否还在担心以下问题：
1.没有专业统计学知识，没有模型构建的能力，如何运用各种模型来进行数据分析？
2.不懂SPSS/STATA程序，不知道如何通过SPSS/STATA软件来编写各种模型的程序？
3.不知道各种模型应用的范围、条件、参数以及难点？
4.不了解定量研究论文写作的技巧？
5.不清楚怎样与编辑部、导师和合作者沟通？

不用担心，SPSS/STATA暑期社科论文培训班，王存同老师与您交流定量社科论文的各个方面：
1.课堂上不会有繁琐的公式推导，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.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。
3.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。
4.王老师将与学员分享定量研究论文写作、投稿、修改。

不用再犹豫，立即报名SPSS/STATA社科论文专题培训班，轻轻松松完成你的定量研究Paper!

统计现场班系列
科目	时间	价格	课程	在线
			大纲	报名
SPSS定量论文 现场培训班	12月29-31日 1月一日	2500元	点击下载	我要报名
	（4天）	（学生1500元）
Stata定量论文 现场培训班	11月23日 -27日	2800元	点击下载	我要报名
	（5天）	（学生1600元）

讲师介绍：
    王存同博士，副教授，毕业于北京大学（与University of Michigan合作培养)，现工作于中央财经大学社会发展学院。兼任国家人口计生委计划生育综合改革专家组专家、北京大学社会科学定量方法培训暑期班教员、美国PA（the Population Association）、国际IUSSP（theInternational Union for the Scientific Study of Population）会员及IUSSP社会科学定量方法培训专家组成员。
    主要从事社会定量分析、人口社会学、人口健康学等领域的研究与教学，主讲课程为：《社会调查与研究方法》、《社会统计学》、《抽样调查》、《线性回归应用》、《分类数据回归》、《分层模型与应用》、《高级回归分析在社会科学中的应用》、《人口分析技术与方法》、《经典定量社会科学研究文献赏析》、《定量社会科学论文写作》等。曾在SSCI/SCI收录期刊发表定量研究论文4篇、在《中国社会科学》、《社会学研究》、《中国人口科学》等国内核心期刊发表定量研究论文20余篇，出版著作2部，主持国家社科基金项目1项、横向课题4项；以子课题负责人身份参与国家重大自然科学基金2项、国家部委横向课题10余项。

《Stata定量论文专题班》课程大纲

第一讲 线性回归知识点回顾(Linear Regression)

1.线性回归基础篇

(1)基础统计学知识回顾

(2)一元线性回归

(3)多元线性回归模型

2.线性回归扩展篇

(1)引进虚拟变量的回归

(2)因变量与自变量间违背基本假设条件

(3)奇异点或重要影响点的处理

(4)测量误差对回归的影响

(5)缺失值的处理

(6)内生性和工具变量估计

第二讲 二分类Logit / Probit模型(Binary Logit / Probit Models)

1.一般线性模型

2.二分因变量Logit模型概述

3.二分类logit模型

4.二分因变量Probit模型

5.模型回归系数的解释

第三讲 多分类Logit / Probit模型及条件Logit模型

1.多分类Logit模型

2.条件Logit模型

3.多分类Logit模型与条件Logit模型比较

第四讲 定序Logit / Probit模型(Ordered Logit / Probit Models)

1.定序回归模型简介

2.定序（积累）Logit模型

3.定序（积累）Probit模型

4.定序模型的等比例发生比假设与检验

5.连续比率模型

第五讲 计数回归( Poisson regression, Negative Binary regression, Zero Inflated Poisson regression）

1.Poisson回归模型

2.过离散和负二项回归模型

3.零膨胀模型

第六讲 删截数据回归(Censored and Truncated Regression Models, including Tobit models, Heckman models)

1.Tobit 模型

2.样本选择模型

第七讲 社会事件史分析(Event History Analysis)

1.事件史分析概述

2.事件史分析的数据结构及建立

3.生存函数和风险函数

4.事件史分析中的参数模型

5.比例风险模型

6.离散时间风险模型

7.Piecewise Exponential 模型

第八讲 面板数据回归(Models for Panel and Other Types of Clustered Data)

1.整群抽样

2.追踪/面板数据模型

3.分层模型

第九讲 分层模型(Multilevel linear / logit models)

1.HLM引论

2.分层模型的原理

3.一般模型及其简单子模型

4.应用HLM软件进行两层线性模型操作示范

5.一般化线性分层模型

6. 与HLM有关的

（1）如何回报HLM的结果

（2）Z检验与t检验

第十讲 论文写作

通过定量研究论文的范式，让学员熟悉并掌握论文或报告的一般结构及注意要点等，如八股结构、数据分析结果的呈现格式等。

《SPSS定量论文专题班》课程大纲

第一讲 SPSS概述与数据管理

目的：了解SPSS系统的构成及数据分析的基础操作，掌握数据管理界面的一般操作，使学员可以独立完成SPSS建库、数据录入、新变量计算、变量筛选等操作，熟悉数据库合并、拼接等。

1.实例演示

2.SPSS特点

3.SPSS界面介绍

4.数据管理

4.1数据录入

4.2数据导入

4.3长宽数据的结构变换

4.4数据的选择、合并与拆分、检查异常值

4.5新变量的生成

第二讲描述性统计分析

目的：掌握数据类型及均值、中位数、方差、标准差等常用统计指标的SPSS实现方式，并掌握频数表的绘制及一般性的统计描述。

1. 频数表与统计描述

1.1 制作频数表

1.2 用Descriptives进行区间数据的统计描述

1.3 用Explore进行区间数据的统计描述

2.统计指标与SPSS实现

  2.1 均值(Mean)和均值标准误差(S.E.)

2.2 中位数（Median）

2.3 众数（Mode）

2.4 全距（Range）

  2.5 方差(Variance)和标准差(Standard Deviation)

  2.6四分位数(Quartiles)、十分位数(Deciles)和百分位数(Percentiles)

  2.7频数（Frequency）

  2.8峰度（Kurtosis）

  2.9偏度（Skewness）

3.相关及交叉列联表分析

3.1卡方统计量检验

3.2列联系数(Contingency coefficient)

3.3ψ系数(Phi and Cramer‘s V)

4.名义数据的统计描述

4.1单个定类变量的描述统计

4.2交叉表：多指标描述分析

5.基本统计分析的报表制作

第三讲SPSS统计绘图

目的：掌握常用统计图（线图、条图、饼图、散点、直方图等）的绘制方法，熟悉其他统计图的绘制方法，熟悉统计图的一般编辑方法。能够独立判断遇到的统计问题应当采用何种统计图形，并用SPSS独立完成各种常用统计图的绘制。能根据目的对统计图进行一定的编辑。

(1)条图(Bar Charts)     (2)3D条图    (3)线图

(4)面积图(Area Charts)  (5)饼图      (6)箱图(Box Plots)

(7)人口金字塔          (8)散点图     (9)直方图     (10)P-P概率图

第四讲基本数据分析与探索

目的：让学员了解基本统计原理，并熟悉因子分析等常规方法的应用。

1.连续数据的统计推断

1.1假设检验(假设检验的原理、均值的显著性检验等。)

1.2方差分析(均值过程、T检验与方差分析、卡方分析、相关分析等)

2.定类数据的统计推断

2.1四格表数据的卡方检验

2.2   R×C无序列联表的卡方检验

2.3   Fisher’精确检验

3. 定序数据的统计推断

(1)Wilcoxon秩和检验：两独立样本

(2)趋势卡方检验

(3)Kruskal-Wallis检验：多独立样本

(4)Spearman秩相关

(5)Jonckheere-Terpstra检验

4.主成分分析与因子分析

4.1主成分分析

4.1.1用主成分分析法减少变量个数

4..1.2主成分分析法解决自变量的多重共线性

4.2因子分析

第五讲线性回归分析

目的：让学员熟悉线性回归分析的基本原理与应用。

1.  简单线性回归

(1)一元线性回归

(2)加权的一元线性回归

2.分多元线性回归回归方程的检验与评价

(1)自变量的检验

(2)多重共线性

(3)残差分析与回归诊断

(4)交互作用

(5)虚拟变量/哑变量

(6)相关系数

第六讲二分类数据回归

目的：让学员熟悉分析二分类数据logistic回归的原理、应用、软件操作及结果解读。

1.二分因变量Logistic方程

2.回归系数解释

3.回归模型的假设检验

4.残差分析

5.SPSS操作实例

第七讲多分类数据回归及定序回归

目的：让学员熟悉分析多分类数据logit回归及定序logit的原理、应用、软件操作及结果解读。

1.      多分类logistic/probit回归分析

（1）多分类因变量

（2）多分类logit模型

（3）SPSS操作实例

2.定序变量logit/probit回归分析

（1）定序变量

（2）定序(累积) Logit 模型

（3）SPSS操作实例

第八讲研究论文与商务报告写作

目的：通过定量研究论文及商务报告的范式，让学员熟悉并掌握论文或报告的一般结构及注意要点等，如八股结构、数据分析结果的呈现格式等。

培训优惠
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（2）同一单位3人以上报名，9折优惠


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