迅速提高社科论文写作的水平
时间：
2015年7月27-8月1日 (六天)
地点：
北京市海淀区首都体育学院
安排：
上午9:00-12:00；下午1:30-4:30；答疑4:30-5:00
费用：
4800元/3800元 (凭全日制学生证优惠价)
报名链接：
http://www.peixun.net/view/391_join.html
讲师介绍
王存同，人口学博士、副教授。博士毕业于北京大学（与University ofMichigan合作培养)，博士后研究员就职于美国伊利诺伊大学（University ofIllinois at Urbana-Champaign）。
目前在国内任职于中央财经大学，从事社会统计及计量经济分析、人口健康学等领域的研究与教学。
，现任青年科研创新团队负责人，、美国PAA、国际IUSSP会员及IUSSP社会科学定量方法培训专家组成员。
曾在SSCI/SCI索引期刊发表定量研究论文10余篇、在《中国社会科学》《社会学研究》《中国人口科学》等中文核心期刊发表定量研究论文30余篇，出版著作4部；主持国家社科基金项目2项、横向课题12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。
主讲课程为：《统计软件操作与应用：Stata & SPSS》《计量经济学》《社会统计学》《抽样调查》《线性回归应用》《分类数据回归》《分层模型及应用》《结构方程》《高级回归分析在社会科学中的应用》《高级计量经济模型与应用》《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。
王老师在线Q&A：http://bbs.pinggu.org/thread-3799913-1-1.html
优惠信息
1.现场班老学员9折优惠；
2.同一单位3人以上同时报名9折优惠；同一单位6人以上同时报名8折优惠；
3. 优惠1和2不同时适用.
报名流程
1. 用浏览器打开“报名链接”后的网址，在线填写信息提交；
2. 电话确认，缴费：http://baoming.pinggu.org/paycenter.aspx；
3. 缴费确认，开课前一周发送软件准备，电子版讲义；
4. 现场领取发票及邀请函。
联系方式
魏老师
QQ：1143703950
Tel：010-68478566
Mail：vip@pinggu.org
课程概况
《定量社会分析：回归分析在社会科学中的应用》是一门结合规范定量论文写作而进行的中高级统计及计量经济模型应用的培训课程，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），适用于经济学、社会学、人口学、政治学、管理学、心理学、法律学等专业高年级本科生、研究生、博士生及中青年教师。
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，如经典线性回归、倾向分分析(PSM)、差分方程(DID)、断点回归(RDD)等，重点讲述分类数据回归模型、删截数据处理、生存分析及面板回归、分层模型等，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 and truncated)、Tobit模型及Heckman模型、纵贯数据分析(包括面板数据及事件史分析) (methods forlongitudinal data, including panels and event histories)、分层模型(multilevelmodels)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Stata实现过程（do文档）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。
课程基础
社会调查方法、社会统计或计量经济学基础、线性回归，有一定的SPSS/STATA软件操作基础。
【教材读物】
● 必备教材
1. Greene, W. H. (2011). Econometricanalysis (7th nd). Prentice Hall. (已有中译本)
2. Cameron, A. C., & Trivedi, P. K. (2005). Microeconometrics: methods and applications. Cambridge university press (已有中译本).
3. 谢宇：《回归分析》，社会科学文献出版社，2010。
4. Daniel A. Powers and Yu Xie 2000. StatisticalMethods for Categorical Data Analysis. San Diego, CA: Academic Press (已有中译本).
● 建议书目
1. Sophia Rave-Hesketh and Brian Everitt 2000. A Handbook of StatisticalAnalyses Using STATA(3rd edition) Chapman & Hall/CRC.
2. Jeffrey M. Wooldridge. 2003. IntroductoryEconometrics: A Modern Approach (2nd edition) Mason, OH:South-Western (已有中译本).
3. Scott J. Long and Jeremy Freese 2005. Regression Models for Categorical DependentVariable Using Stata(2nd ed.).College Station, TX: Stata Press.
4. Hamilton, L. C. 2009. Statisticswith STATA: updated for 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。
【统计软件】
1. SPSS与STATA，学员可自行选定。
2. HLM (HierarchicalLinear Model)，用于分层模型
● 授课内容及时间安排
（共36课时，12×3小时/次）
Class 1 & 2线性回归知识点回顾(LinearRegression)
Reading:
Powers and Xie 2
Wooldridge 2-4, 6-7, 8-9
Rave-Hesketh and Brian Everitt 3&4
Class 3二分类Logit / Probit模型(Binary Logit / ProbitModels)
Reading:
Powers and Xie 3
Wooldridge 17.1
Rave-Hesketh and BrianEveritt 6 & 7
Class 4多分类Logit / Probit模型及条件Logit模型(Multinomial Logit / ProbitModels,Conditional Logit Models)
Reading:
Powers and Xie 6 & 7
Rave-Hesketh and Brian Everitt 6 & 7
Class 5定序Logit / Probit模型(Ordered Logit / Probit Models)
Reading:
Powers and Xie 6 &7
Wooldridge 17.3
Rave-Hesketh and Brian Everitt 6 & 7
Class 6计数回归（泊松回归,负二项回归及零膨胀模型）( Poisson regression,Negative Binary regression, Zero Inflated Poissonregression）
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 7删截数据回归(Censored andTruncated Regression Models, including Tobit models, Heckman models)
Reading:
Wooldridge 17.2-17.5
Class 8社会事件史分析(EventHistory Analysis)
Reading:
Powers and Xie 5
Rave-Hesketh and BrianEveritt 12
Class 9面板数据回归(Models forPanel and Other Types of Clustered Data)
Reading:
Wooldridge 13-14
Rave-Hesketh and Brian Everitt12
Class 10 & 11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: SagePublication (已有中文译本).
Class 12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。
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