第十二届应用社会科学研究方法研修班基础班顺利结业

创建时间:  2023-07-18  杜俊杰   浏览次数:   返回

第十二届应用社会科学研究方法研修班基础班于7月14日正式结课。本次研修班的基础班由《STATA与应用回归分析基础》和《类别数据分析》两门课程组成。两门课程的任课教师分别为南京大学社会学院许琪副教授以及澳门大学社会科学学院教授蔡天骥教授。

课程突出了“化整为零、循序渐进、中文讲授、学以致用”的特色,从Stata和数据分析的基础知识讲起,逐步延伸和拓展,使每一位学员都能理解和吸收相关的知识,为学员们打开定量研究的大门。课程将理论知识与软件实操相结合、模型建立和模型解读相结合,帮助学员们将学到的知识运用于自己的研究之中。

为了方便更多学员参与课程,本次暑期班课程采用线上线下融合授课模式。在7月3日至7月14日期间,本次基础班为来自海内外各高校、科研院所的教职人员、本硕博学生共177位正式学员提供了优质的量化研究课程。其中共有18位学员全程线下参与课程,另有159位学员通过线上直播的方式参与课程学习,无论是线下学员还是线上学员,都积极参与课堂和课后答疑。通过融合授课效果比较,线下学员比较方便地与教师和助教面对面交流,学习效果相对更好,线上学员通过腾讯会议提问、微信群提问以及答疑文档等方式与老师和助教保持联系,同样保证了较好的学习效果。

在课程结束当天,不少线上、线下的学员对老师和助教们表示了感谢,给老师们的教学质量和助教们的答疑质量以高度的赞许,并祝愿研修班能够越办越好,让更多学员受益。

《STATA与应用回归分析基础》

许琪老师从应用的角度介绍多元线性回归分析方法及其在Stata软件中的实现,主要涵盖三个部分的内容:Stata软件的及基础知识及操作方法、统计检验以及线回归分析的实现。第一部分,课程介绍了Stata软件的基本特性以及如何使用Stata软件进行数据的存取、合并、转换以及变量的处理和运算;第二部分重点介绍了常用的统计检验方法,讲解了如何对连续变量、分类变量如何进行相关性检验;最后一部分,课程对如何通过Stata进行线性回归分析进行了介绍,并详细讲解回归分析结果的解读方法及个统计参数和统计量的意义。

《类别数据分析》

《类别数据分析》课程是《STATA与应用回归分析基础》的延伸和进一步深化,由四个部分组成。首先,蔡天骥老师对线性回归模型的统计原理、统计检验及其在Stata中的实现进行了回顾;其次,蔡老师介绍了如何对因变量为分类变量的情况进行线性转化,使其能够满足广义线性回归的要求;再次,蔡老师介绍了如何对二分变量、多分类变量、次序分类变量进行回归,及其回归结果的解读,并介绍了解决因变量在特定数值堆积、过度离散等问题的方法;最后,蔡老师补充介绍了时间序列数据的分析方法以及抽样前确定样本量的方法,并回答了学员们有关定量方法学习和研究中碰到的问题。




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第十二届应用社会科学研究方法研修班基础班顺利结业

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第十二届应用社会科学研究方法研修班基础班于7月14日正式结课。本次研修班的基础班由《STATA与应用回归分析基础》和《类别数据分析》两门课程组成。两门课程的任课教师分别为南京大学社会学院许琪副教授以及澳门大学社会科学学院教授蔡天骥教授。

课程突出了“化整为零、循序渐进、中文讲授、学以致用”的特色,从Stata和数据分析的基础知识讲起,逐步延伸和拓展,使每一位学员都能理解和吸收相关的知识,为学员们打开定量研究的大门。课程将理论知识与软件实操相结合、模型建立和模型解读相结合,帮助学员们将学到的知识运用于自己的研究之中。

为了方便更多学员参与课程,本次暑期班课程采用线上线下融合授课模式。在7月3日至7月14日期间,本次基础班为来自海内外各高校、科研院所的教职人员、本硕博学生共177位正式学员提供了优质的量化研究课程。其中共有18位学员全程线下参与课程,另有159位学员通过线上直播的方式参与课程学习,无论是线下学员还是线上学员,都积极参与课堂和课后答疑。通过融合授课效果比较,线下学员比较方便地与教师和助教面对面交流,学习效果相对更好,线上学员通过腾讯会议提问、微信群提问以及答疑文档等方式与老师和助教保持联系,同样保证了较好的学习效果。

在课程结束当天,不少线上、线下的学员对老师和助教们表示了感谢,给老师们的教学质量和助教们的答疑质量以高度的赞许,并祝愿研修班能够越办越好,让更多学员受益。

《STATA与应用回归分析基础》

许琪老师从应用的角度介绍多元线性回归分析方法及其在Stata软件中的实现,主要涵盖三个部分的内容:Stata软件的及基础知识及操作方法、统计检验以及线回归分析的实现。第一部分,课程介绍了Stata软件的基本特性以及如何使用Stata软件进行数据的存取、合并、转换以及变量的处理和运算;第二部分重点介绍了常用的统计检验方法,讲解了如何对连续变量、分类变量如何进行相关性检验;最后一部分,课程对如何通过Stata进行线性回归分析进行了介绍,并详细讲解回归分析结果的解读方法及个统计参数和统计量的意义。

《类别数据分析》

《类别数据分析》课程是《STATA与应用回归分析基础》的延伸和进一步深化,由四个部分组成。首先,蔡天骥老师对线性回归模型的统计原理、统计检验及其在Stata中的实现进行了回顾;其次,蔡老师介绍了如何对因变量为分类变量的情况进行线性转化,使其能够满足广义线性回归的要求;再次,蔡老师介绍了如何对二分变量、多分类变量、次序分类变量进行回归,及其回归结果的解读,并介绍了解决因变量在特定数值堆积、过度离散等问题的方法;最后,蔡老师补充介绍了时间序列数据的分析方法以及抽样前确定样本量的方法,并回答了学员们有关定量方法学习和研究中碰到的问题。




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