Stata实证分析与论文写作

1.实证基础

问卷设计、数据预处理、项目分析、信度分析、效度分析、正态性检验、绘图入门、样本T检验、方差分析、卡方检验、非参数检验、因子分析与熵值法、聚类分析、相关分析、普通最小二乘法 (OLS)、最小二乘虚拟变量回归 (LSDV)、共线性+异方差+序列相关检验、各类稳健标准误、(单/多变量)二值选择模型 (probit / logit)、加权最小二乘法 (WLS)、广义最小二乘法 (GLS)、高维/交互固定效应、顶刊论文解析

2.进阶教程

面板固定/随机效应、显著性调整方法、广义矩估计 (GMM)、多值选择模型、排序与计数模型、受限因变量模型 (tobit)、门限回归、分位数回归、内生性检验及其处理 (变量替换法、2SLS工具变量法、样本选择模型、处理效应模型等)、三阶段最小二乘法、平稳性检验、协整检验、格兰杰因果检验、误差修正模型、顶刊论文解析

3.高级计量

机制检验(中介+调节)、空间计量模型、结构方程模型(SEM)、倾向得分匹配 (PSM)、断点回归设计 (RDD)、传统/经典/交叠/广义/异质双重差分法 (DID)、交叠DID偏误及其修正、平均处理效应的分解、匹配倍分法 (PSM-DID)、三重差分法 (DDD)、平行趋势检验、安慰剂检验、合成控制法 (SCM)、合成倍分法(SDID)、顶刊论文解析

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一、数据预处理

1. 问卷设计

1.1社会测量的层次(定类/定序/定距/定比)

1.2概念分项化

1.3总加量表与分量表

1.4抽样方法(概率抽样与非概率抽样)

1.5如何发现新颖的问题？——七种方法

1.6问卷分类与结构

1.7问题设计的原则

1.8特殊问题的表述方式

1.9问卷设计常见的错误

1.10量表计分方法

1.11问卷数据检验流程

1.12。。。。。。

2. 数据清洗

2.1命令查找help与search应用

2.2变量类型：字符型与数值型

2.3变量格式的显示与调整

2.4变量、数据集、变量标签、值标签的重命名

2.5数据的浏览(browse)、编辑(edit)与保存(save)

2.6变量生成(gen与egen)与替换(replace)

2.7变量排序(sort与gsort)

2.8变量描述(describe/list/codebook/tabulate/summarize)

2.9数据读取(cd+use)与筛选(sample)

2.10算术运算符：算术符号、关系符号、逻辑符号

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