实证分析与论文写作
一、SPSS/AMOS数据分析
1. 基础教程
问卷设计、预调查信效度检验、因子分析与熵值法、聚类分析、样本T检验、方差分析、卡方检验、非参数检验、相关分析、正态性检验、普通最小二乘法 (OLS)、最小二乘虚拟变量回归 (LSDV)、多重共线性诊断、异方差与序列相关检验
2. 进阶教程
OLS+稳健标准误、二值选择模型 (probit / logit)、多元有序回归、加权最小二乘法 (WLS)、广义线性模型 (GLM)、线性中介与调节效应、process检验中介与调节、AMOS初步(基本操作、图形绘制、违犯估计、模型配适度、信效度检验、验证性因子分析等)
3. 高阶教程 (CB-SEM)
缺失值插补、多元正态性检验、极端值检验、Bollen-Stine Bootstrap模型配适度修正、结构模型的二阶段准则、多群组比较、共同方法偏差 (CMV)、共线性处理、潜在变量的单一指标测量、贝叶斯估计、潜变量的多重与远程中介效应、潜变量的调节效应
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二、Stata实证分析与论文规范
1.实证基础
数据预处理、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、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、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)、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、截面空间计量模型、倾向得分匹配 (PSM)、传统/多期/交叠双重差分法 (DID)、三重差分法 (DDD)、平行趋势检验、安慰剂检验、断点回归 (RDD)、合成控制法 (SCM)、顶刊论文解析
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