《高级量化分析及论文写作》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进阶统计模型（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
，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 for longitudinal data, including panels and event histories)、分层模型及混合效应模型 (multilevel models & mixed effect models)等。
若时间允许，将讲述国外定量方法最新进展。
王存同，人口学博士、教授
。
博士毕业于北京大学（与University of Michigan合作培养），博士后研究员就职于美国伊利诺伊大学（University of Illinois at Urbana-Champaign）。
目前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。
2013年入选教育部新世纪优秀人才计划，现任国家青年科研创新团队负责人，兼任国家人口计生委综合改革专家组专家、中国青少年性健康教育委员会常务委员、北京大学社会科学方法培训教授、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、美国伊利诺伊大学与芝加哥大学合作研究员。
曾在SSCI/SCI索引期刊发表定量研究英文论文20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中文论文40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。
1、课程定位明确。
本课程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。
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。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。
1. STATA或SPSS，学员可自行选定。
(建议学习STATA 13.0，软件购买地址：
http://www.stata.com/info/order/new/edu/gradplans/gp2-order.html)
2. HLM (Hierarchical Linear Model)，用于分层及混合效应模型（可选）。
授课时间：
8月20日——24日
（5天时间）
授课地点：
北京（具体地址待通知，北京近郊，尽量降低参会人员成本）
（共30课时，10×3小时/次）
Class 1 & 2 线性回归知识点回顾 (Linear Regression)
Reading:
Powers and Xie 2
Wooldridge 2-4, 6-7, 8-9
Rave-Hesketh and Brian Everitt 3&4
含经典线性回归、倾向分分析(PSM)、差分方程(DID)、断点回归(RDD)等。
Class 3 二分类及多分类Logit / Probit模型 (Binary/ Multinomial Logit / Probit Models； Conditional Logit Models, et al.)
Reading:
Powers and Xie 3
Wooldridge 17.1
Rave-Hesketh and Brian Everitt 6 & 7
Powers and Xie 6 & 7
Rave-Hesketh and Brian Everitt 6 & 7
Class 4 定序Logit / Probit模型 (Ordered Logit / Probit Models) 、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 Poisson regression）
Reading:
Powers and Xie 6 & 7
Wooldridge 17.3
Rave-Hesketh and Brian Everitt 6 & 7
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 5 删截数据回归 (Censored and Truncated Regression Models, including Tobit models, Heckman models)
Reading:
Wooldridge 17.2-17.5
Class 6 社会事件史分析 (Event History Analysis)
Reading:
Powers and Xie 5
Rave-Hesketh and Brian Everitt 12
Class 7 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 8 & 9 分层模型及混合效应模型 (Multilevel linear / logit models & Mixed effect 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。
7月1日12:00之前报名，
享受早鸟价2800元
，不含餐饮和食宿，交通费用自理。
7月1日12:00之后报名，恢复正常价格3200元，不含餐饮和食宿，交通费用自理。
说明：社会学吧有少量半价票，你可以联络社会学吧小V（微信号：vsociology）咨询。先到先得。
报名方式及咨询：
咨询联系人：
电话：010-56204616；
刘老师 手机或微信：18600520319；
财务服务支持：
武老师 手机或微信：13552535030；
▲长按上方二维码即可报名
报名成功后请扫描弹出的二维码加入微信群
1、
请带个人电脑，并提前自行安装
13.0及以上版本的STATA 。
2、报名截止日期：2017年8月19日 17:00（如在报名截止时不满30人，不开班！）。
3、如您报名后有事不能参加，请在报名之后的10-15天之内办理退费，并将收取6%的手续费！2017年8月10日17:00之后不再接受退费！
4、本次会议可提供增值税普通发票，如需开具，请在购买时点开“是否开发票”项，并根据自己单位财务部门要求填写抬头和类目信息（一旦开具不能重开），发票类目为：网络会议费、信息服务费、会议费、咨询费，报名时可以直接任选其一，其他类目无法开具。信息填写完整的老师可现场领取发票。
●
必备教材
王存同：《进阶回归分析》，高等教育出版社，2017。
Greene, W. H. (2011). Econometric Analysis (7th). Prentice Hall. (已有中译本)
Cameron, A. C., & Trivedi, P. K. (2005). Micro-econometrics: Methods and Applications. Cambridge university press (已有中译本).
Powers, D. A., & Xie, Y. (2008). Statistical Methods for Categorical Data Analysis(2nd). San Diego, CA: Academic Press (已有中译本).
● 建议书目
谢宇：《回归分析》，社会科学文献出版社，2010。
Beddo, V., & Kreuter, F. (2003). A Handbook of Statistical Analyses using STATA (3rd). Chapman & Hall/CRC.
Wooldridge, J. M. (2014). Introductory Econometrics: A Modern Approach (5nd). Mason, OH: South-Western (已有中译本).
Long, J. S., & Freese, J. (2005). Regression Models for Categorical Dependent Variable Using Stata (2nd). College Station, TX: Stata Press.
Hamilton, L. C. (2009). Statistics with 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。
Supplementary Reading List
Abadie, A., & Imbens, G. W. (2006). “Large sample properties of matching estimators for average treatment effects.” Econometrica, 74(1), 235-267.
Abadie, A., & Imbens, G. W. (2008). “On the failure of the bootstrap for matching estimators.” Econometrica, 76(6), 1537-1557.
Abadie, A., & Imbens, G. W. (2012). “Matching on the estimated propensity score. Harvard University and National Bureau of Economic Research.” Working Paper.
Almond, D., Chen, Y., Greenstone, M., & Hongbin, L. (2009). “Winter heating or clean air? Unintended impacts of China's Huai river policy.” American Economic Review, 99(2), 184-190. [RDD method].
Bulte, Christophe Van Den, and G. L. Lilien. (2001). “Medical Innovation Revisited: Social Contagion versus Marketing Effort.” American Journal of Sociology, 106 (5): 1409-1435.
