| 课程号 |
18730003 |
学分 |
2 |
| 英文名称 |
Data Analysis and Applications with Stata |
| 先修课程 |
无 |
| 中文简介 |
本课程旨在帮助学生快速掌握Stata软件的使用技巧，并运用其进行数据分析。课程内容涵盖Stata软件基础、数据管理、变量处理、数据可视化、统计分析、回归分析等多个方面，并结合实际案例进行讲解，帮助学生将理论知识应用于实践。课程内容设计系统全面，涵盖Stata数据分析的各个方面，从基础到进阶，循序渐进。结合大量实际案例进行讲解，提供课程数据、详细的Stata操作步骤和代码，方便学生学习和复习。通过学习本课程，学生将能够熟练使用Stata软件进行数据分析，掌握常用的统计分析方法和模型，具备独立完成数据分析项目的能力。 |
| 英文简介 |
This course is designed to help students quickly master the usage skills of Stata software and apply it to data analysis. The course content covers various aspects such as Stata software basics, data management, variable processing, data visualization, statistical analysis, and regression analysis, combined with practical case studies to help students apply theoretical knowledge to practice. The course content is systematically comprehensive, covering all aspects of Stata data analysis, from basics to advanced levels, progressing in a step-by-step manner. It incorporates a large number of practical case studies, providing course data, detailed Stata operation steps, and code to facilitate student learning and review. By taking this course, students will be able to proficiently use Stata software for data analysis, master common statistical analysis methods and models, and possess the ability to independently complete data analysis projects. |
| 开课院系 |
中国社会科学调查中心 |
| 成绩记载方式 |
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| 通识课所属系列 |
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| 授课语言 |
中文 |
| 教材 |
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| 参考书 |
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| 教学大纲 |
本课程的教学目标包括：掌握Stata软件的常用数据管理和分析功能；能够熟练进行数据清理和管理；掌握变量处理、数据可视化和描述性统计分析的方法；理解统计检验、相关分析、方差分析、主成分分析、因子分析等统计方法的原理和应用；能够构建和解释线性回归模型，并进行分类数据回归分析；理解中介效应和调节效应的概念，并学会使用Stata进行分析。
课程包含10讲，每讲均为3学时。
第一讲 Stata软件功能介绍及数据初识
介绍Stata软件的功能模块，包括工具栏及各类窗口的功能及使用方法；Stata专有术语、命令结构及使用规则；Stata系统参数理解和设定；数据读取、数据创建及数据存储和输出方法等。
第二讲 使用Stata进行数据管理
数据合并处理的使用条件、命令、常见问题及处理方法；重组数据结构，包括长宽格式互转、数据延展、行列变换；数据抽取；数据校对等。
第三讲 使用Stata进行变量处理
包括变量整理：排序、选取/删除变量、变量分组、取值类型和存储格式；变量处理：生成变量、重编码、变量转换、虚拟变量创建、缺失值处理；变量处理进阶：系统变量、常用函数使用；变量清理：野码、离群值、逻辑校验等。
第四讲 使用Stata绘图
使用Stata绘制常用图形，包括扇形图、条形图、直方图、散点图、折线图、箱线图、雷达图、数据拟合图形等，对图形进行叠加处理、存储及组合。
第五讲 使用Stata进行描述性分析和统计检验
分类变量和连续变量的描述性统计、假设检验、置信区间、T检验、卡方检验的统计原理与Stata软件实现。
第六讲 相关分析与方差分析
讲授相关分析的基本理论和方法、检验方法，以及在stata中的操作与应用。介绍方差分析的基本理论和方法，主要包括单因素方差分析、 多因素方差分析、协方差分析、重复测量方差分析等，以及在stata中的操作及应用。
第七讲 主成分分析与因子分析
讲解主成分分析和因子分析的基本思想、方法和应用，以及在Stata中的操作和应用。
第八讲 线性回归分析
使用Stata复现顶刊论文线性回归分析的全过程，包括变量处理、描述分析、模型建构、模型诊断及结果输出的可视化。
第九讲 分类数据回归分析
讲解类别变量描述和统计推断的原理和方法，以实例讲解分类数据分析的基础、二分类变量回归、序次变量回归、多分类变量回归以及离散变量回归。
第十讲 中介效应和调节效应
介绍中介效应和调节效应的基本原理，并结合实际案例详细介绍中介效应分析和调节效应分析的具体操作步骤和Stata命令，并通过权威期刊论文讲解和复现加深学生对原理和方法的理解。
课堂讲解：80%；课堂实操：15%；作业汇报：5%
课堂参与（20%）：积极参与课堂讨论和提问。
课后作业（80%）：按时完成并提交课后作业，作业内容涵盖每讲的重点内容。
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| 教学评估 |
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