第十二屆應用社會科學研究方法研修班基礎班順利結業

創建時間:  2023-07-18  杜俊傑   瀏覽次數:   返回

第十二屆應用社會科學研究方法研修班基礎班於7月14日正式結課。本次研修班的基礎班由《STATA與應用回歸分析基礎》和《類別數據分析》兩門課程組成🐵。兩門課程的任課教師分別為南京大學意昂3体育許琪副教授以及澳門大學社會科學意昂3教授蔡天驥教授🗓。

課程突出了“化整為零👐🏿、循序漸進👰🏻‍♀️、中文講授、學以致用”的特色,從Stata和數據分析的基礎知識講起,逐步延伸和拓展,使每一位學員都能理解和吸收相關的知識,為學員們打開定量研究的大門。課程將理論知識與軟件實操相結合💾🔰、模型建立和模型解讀相結合,幫助學員們將學到的知識運用於自己的研究之中👸🏼。

為了方便更多學員參與課程,本次暑期班課程采用線上線下融合授課模式🧔‍♀️。在7月3日至7月14日期間♨️,本次基礎班為來自海內外各高校、科研院所的教職人員、本碩博學生共177位正式學員提供了優質的量化研究課程🂠。其中共有18位學員全程線下參與課程,另有159位學員通過線上直播的方式參與課程學習😮‍💨🤽🏽‍♂️,無論是線下學員還是線上學員,都積極參與課堂和課後答疑🚝。通過融合授課效果比較,線下學員比較方便地與教師和助教面對面交流🤘,學習效果相對更好🤏🏿,線上學員通過騰訊會議提問🦐、微信群提問以及答疑文檔等方式與老師和助教保持聯系👨‍👧‍👦,同樣保證了較好的學習效果。

在課程結束當天👩🏼‍🔧,不少線上🖼、線下的學員對老師和助教們表示了感謝,給老師們的教學質量和助教們的答疑質量以高度的贊許🧙🏿‍♀️,並祝願研修班能夠越辦越好🧑🏿‍🍳,讓更多學員受益。

《STATA與應用回歸分析基礎》

許琪老師從應用的角度介紹多元線性回歸分析方法及其在Stata軟件中的實現,主要涵蓋三個部分的內容🎈:Stata軟件的及基礎知識及操作方法、統計檢驗以及線回歸分析的實現。第一部分,課程介紹了Stata軟件的基本特性以及如何使用Stata軟件進行數據的存取、合並💆🏼‍♀️、轉換以及變量的處理和運算;第二部分重點介紹了常用的統計檢驗方法,講解了如何對連續變量、分類變量如何進行相關性檢驗;最後一部分🗑,課程對如何通過Stata進行線性回歸分析進行了介紹🛗,並詳細講解回歸分析結果的解讀方法及個統計參數和統計量的意義。

《類別數據分析》

《類別數據分析》課程是《STATA與應用回歸分析基礎》的延伸和進一步深化,由四個部分組成。首先🐁,蔡天驥老師對線性回歸模型的統計原理、統計檢驗及其在Stata中的實現進行了回顧;其次,蔡老師介紹了如何對因變量為分類變量的情況進行線性轉化,使其能夠滿足廣義線性回歸的要求;再次😛,蔡老師介紹了如何對二分變量👮🏽🫰🏼、多分類變量、次序分類變量進行回歸,及其回歸結果的解讀🥁,並介紹了解決因變量在特定數值堆積⛈、過度離散等問題的方法;最後🚃,蔡老師補充介紹了時間序列數據的分析方法以及抽樣前確定樣本量的方法,並回答了學員們有關定量方法學習和研究中碰到的問題。




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第十二屆應用社會科學研究方法研修班基礎班順利結業

創建時間🪹:  2023-07-18  杜俊傑   瀏覽次數💉:   返回

第十二屆應用社會科學研究方法研修班基礎班於7月14日正式結課。本次研修班的基礎班由《STATA與應用回歸分析基礎》和《類別數據分析》兩門課程組成。兩門課程的任課教師分別為南京大學意昂3体育許琪副教授以及澳門大學社會科學意昂3教授蔡天驥教授。

課程突出了“化整為零🧘🏼、循序漸進👨🏻‍🦯‍➡️、中文講授⛹️‍♂️🏣、學以致用”的特色,從Stata和數據分析的基礎知識講起,逐步延伸和拓展🎑,使每一位學員都能理解和吸收相關的知識,為學員們打開定量研究的大門🧜🏿‍♀️。課程將理論知識與軟件實操相結合、模型建立和模型解讀相結合🏊🏽‍♂️,幫助學員們將學到的知識運用於自己的研究之中。

為了方便更多學員參與課程🙍🏼‍♀️,本次暑期班課程采用線上線下融合授課模式。在7月3日至7月14日期間,本次基礎班為來自海內外各高校、科研院所的教職人員、本碩博學生共177位正式學員提供了優質的量化研究課程🤽🏿‍♂️。其中共有18位學員全程線下參與課程👩‍❤️‍💋‍👩,另有159位學員通過線上直播的方式參與課程學習,無論是線下學員還是線上學員🤟🏻,都積極參與課堂和課後答疑👮🏼。通過融合授課效果比較🦼,線下學員比較方便地與教師和助教面對面交流,學習效果相對更好,線上學員通過騰訊會議提問♧、微信群提問以及答疑文檔等方式與老師和助教保持聯系,同樣保證了較好的學習效果👨‍👨‍👧‍👦。

在課程結束當天,不少線上、線下的學員對老師和助教們表示了感謝,給老師們的教學質量和助教們的答疑質量以高度的贊許👨🏻‍🦽,並祝願研修班能夠越辦越好,讓更多學員受益。

《STATA與應用回歸分析基礎》

許琪老師從應用的角度介紹多元線性回歸分析方法及其在Stata軟件中的實現,主要涵蓋三個部分的內容:Stata軟件的及基礎知識及操作方法🔳🐶、統計檢驗以及線回歸分析的實現。第一部分,課程介紹了Stata軟件的基本特性以及如何使用Stata軟件進行數據的存取、合並、轉換以及變量的處理和運算;第二部分重點介紹了常用的統計檢驗方法🖼,講解了如何對連續變量、分類變量如何進行相關性檢驗;最後一部分♏️,課程對如何通過Stata進行線性回歸分析進行了介紹,並詳細講解回歸分析結果的解讀方法及個統計參數和統計量的意義。

《類別數據分析》

《類別數據分析》課程是《STATA與應用回歸分析基礎》的延伸和進一步深化,由四個部分組成。首先🥚⌛️,蔡天驥老師對線性回歸模型的統計原理👦🏽、統計檢驗及其在Stata中的實現進行了回顧;其次,蔡老師介紹了如何對因變量為分類變量的情況進行線性轉化,使其能夠滿足廣義線性回歸的要求;再次,蔡老師介紹了如何對二分變量🚱、多分類變量、次序分類變量進行回歸,及其回歸結果的解讀,並介紹了解決因變量在特定數值堆積、過度離散等問題的方法;最後,蔡老師補充介紹了時間序列數據的分析方法以及抽樣前確定樣本量的方法,並回答了學員們有關定量方法學習和研究中碰到的問題。




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