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2018北京大学数据管理与量化研究研讨会邀请函

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发表于 2021-12-27 18:43:14 | 显示全部楼层 |阅读模式
主办方简介:

北京大学中国社会科学调查中心(Institute of Social Science Survey, ISSS)成立于2006年9月,是北京大学社会科学的数据调查平台,也是北京大学开展中国社会问题实证研究的跨学科平台。中心目前承担两个大型社会调查项目——中国家庭动态跟踪调查和中国健康养老追踪调查。作为北京大学直属的、以交叉学科为特点的实体学术科研机构,其宗旨是以大样本、高质量微观调查数据为基础,集成多种类型数据,建设数据收集、服务及研究平台;关注国家重大社会经济管理政策研究需要,推动中国社会科学与管理科学追赶国际学术前沿。
活动目的与对象

通过讲解、练习和案例讨论的方式,指导社科领域人士以及广大量化研究者切实提高数据管理、分析和运用量化研究方法进行研究的能力。

会议共3天,具体时间安排为2018年 12月7-9日
研讨会会议日程
时间
9:00

12:00
13:30

16:30
12月7日
基本调查数据库介绍

调查数据管理与清理

12月8日
线性回归分析

多水平模型及其应用

12月9日
内生性和解决方法

大数据分析与应用

主题介绍

主题一:基本调查数据库介绍
    讲解包括CFPS、CHARLS、PSID在内的国内外具有代表性的学术性调查数据资源,并以实例演示用相关调查数据开展实证研究的相关方法以及经验。
演讲嘉宾:顾佳峰

主题二:调查数据管理与清理
    调查数据的类型较为丰富,在计算机辅助调查模式下,调查相关数据的类型又得到进一步扩展,本次演讲旨在讲解和介绍不同类型调查数据管理的目标和方法,并从问卷电子化设计的角度出发,对数据清理的理念和方法进行概括说明。
演讲嘉宾:丁华

主题三:线性回归分析
    线性回归分析是复杂统计分析方法的基础。本次演讲利用真实调查数据,手把手讲解如何用Stata软件进行线性回归分析,具体包括变量的选取与整理,模型的建构、诊断与修订,分析结果的输出和诠释等。
演讲嘉宾:任莉颖

主题四:多水平模型及其应用
    在研究过程中,有时会发现个体行为或态度会受到自然环境或社会环境因素的影响,例如,人们的文化支出可能会受到所处城市的文化产业繁荣度的影响,为此需要借助多水平模型(也称分层线性模型,混合效应模型)来做回归分析。本次演讲以社会科学中的实际应用为例,讲授多水平模型的使用情境、应用方法和STATA软件操作。
演讲嘉宾:严洁

主题五:内生性和解决方法
    讲解内生性的相关定义、检测方法、来源及对数据估测的影响。在介绍了内生性的基础上,引入工具变量、断点回归和双重差分模型作为解决内生性的方法。分别介绍工具变量、断点回归与双重差分模型的原理、在何时使用以及应用方法。最后,通过讲解相关案例加深学员对两种方法的理解。
演讲嘉宾:孔涛

主题六:大数据分析与应用
    介绍大数据相关的概念及前沿分析方法,以实例方式讲解大数据分析的主要步骤及方法。
演讲嘉宾: 姚佳慧


顾佳峰
副研究员,北京大学光华管理学院学士、硕士和博士,北京大学教育学院公共管理博士后,美国加州伯克利大学、哈佛大学高级访问学者。现任北京大学中国社会科学调查中心科研发展部主任;主持或参与国家社科基金项目、国家自然科学基金项目、教育部重大人文基地项目等十多项。目前已出版专著五部:《教育机构战略性服务研究》、《中国教育资源非均衡配置研究——空间计量分析》、《调查机构管理:理论与实践》、《调查机构公共关系经营与管理》和《减少不平等与可持续发展》,译著一部:《数理经济学的基本方法(第4版)》;在Higher Education、Studies in Higher Education、Asia Pacific Education Review、Applied Spatial Analysis and Policy国际SSCI期刊独立发表五篇论文,并被聘为其评审人;还发表了多篇国际同行匿名评审的英文论文;在《经济研究》、《社会学研究》等核心期刊以及报刊上总共发表中文论文80多篇。主要研究领域包括:调查研究、数据分析、大数据、空间计量学及教育经济学。

丁  华
香港大学社会工作及社会行政学系哲学博士,北京大学中国社会科学调查中心副研究员,执行部、质控部、数据部主任。主要从事社会调查方法研究和定量方法研究。负责调查中心执行、质控和数据队伍组建、管理和调查实施工作。自2009年以来完成多个全国大型社会调查的组织和管理工作,如“中国家庭追踪调查”(CFPS)、“中国健康与养老追踪调查”(CHARLS_2011)、“中国居民健康与疾病负担调查”(CMHS)、“中国困难家庭及社区治理调查”等。研究论文在核心期刊发表,编著《地图地址抽样框制作手册》,参与编著《中国家庭动态跟踪调查(2010)访员培训手册》。主持和参与国家自然科学基金、国家社科基金、教育部人文社科基金等多项科研项目。
任莉颖
美国匹兹堡大学政治学博士,统计学硕士。现任中国社会科学院社会学所副研究员。主要从事抽样调查方法和社会科学量化研究。自1995年起开始社会抽样调查的实践和研究活动,近年来专注在抽样调查的数据管理与质量评估,以及调查实验方法的应用上。作为骨干成员参与了国内多项大规模抽样调查,如 “中国家庭动态跟踪调查(CFPS)”、 “中国居民精神健康与疾病负担调查(CMHS)”、“中国社会综合调查(CSS)”等。著有《用问卷做实验:调查-实验方法简介与操作》一书,研究论文在《社会学研究》、《社会》等核心期刊,以及多个国际会议中发表。

严 洁
北京大学政治学博士,北京大学政府管理学院副教授,博士生导师。主要从事社会科学定量研究方法研究。兼任北京大学中国国情研究中心副主任、北京大学中国社会科学调查中心执行团队负责人。讲授《社会调查的理论与方法》、《实证研究设计与数据分析》等课程。自1995年以来设计并组织实施了多项大规模抽样调查。作为主要执行者参与了4波《世界价值观调查-中国部分》,3波《中国家庭追踪调查》2波《世界精神健康调查-中国部分》等世界知名大型抽样调查。在《Political Analysis》、《China Review》《社会学研究》、《社会》等核心刊物上发表多篇文章。主持国家自然科学基金项目“并行数据与数据质量”,并作为主要参与者参与了多项国家社科基金项目。


孔涛
副研究员,于2012年加入北京大学,就职于北京大学社会科学调查中心。她2006年毕业于澳大利亚国立大学,获得经济学博士学位。她的主要研究兴趣为发展经济学中的的多个领域,包括经济增长与制度,劳动力市场,迁移和老龄化。2005至2007年,她作为经济顾问在世界银行参与中国和老挝的减贫研究项目。2006至2012年,她在澳大利亚国立大学作为研究员从事发展中国家大型微观数据的收集和分析工作,特别关注中国和印尼。她已经在制度与治理、劳动力市场、城乡劳动力转移等方面,在Asian Economic Papers、The China Journal等国际期刊以及英文著作上发表了十余篇英文论文或章节,相关英文著作在Oxford University Press India等出版社出版。

姚佳慧
北京大学中国社会科学调查中心工程师,技术部主任。主要负责调查中心信息化平台建设,组织了中心多个大型调查项目的信息系统开发。主要研究方向为大数据与调查数据的结合研究,并讲授《大数据分析与挖掘》课程。


会议日程:
会议共3天,具体时间安排为2018年 12月7-9日,此次会议邀请到北京大学及中国社会科学院量化研究领域专家,分6个主题演讲,每次演讲时间为3小时。
会议事项:
1.费用标准:3000元
(主办方免费提供工作午餐,住宿和交通费由参会人员自理,主办方提供“会议费”发票)
2.参会地点:北京大学
3. 会议规模60人,欢迎感兴趣的高校教师、学生以及相关从业人员,遵循报名顺序优先的原则进行报名,额满为止。
4. 由北京大学中国社会科学调查中心颁发《北京大学数据管理与量化研究研讨会》参会证书。
5.报名方式:填表并发送报名回执至issstangs@pku.edu.cn邮件或微信联系唐老师获取报名表。
6.缴费方式:
费用由参会人员在会前使用汇款、或参会当天刷公务卡的方式进行缴费,会后由北京大学开具普通增值税发票。北京大学银行账号如下:
开户行:工行北京海淀西区支行
户  名:北京大学
帐  号:0200 0045 0908 9131 151
用  途:数据管理研讨会+单位简称+姓名


联系方式:
地    址:北京市海淀区颐和园路北京大学理科五号楼4层  
电    话:010-62767908-885      
手    机:13581864680
微信:13710484559
联系邮箱:issstangs@pku.edu.cn
联 系 人:唐老师

上课地点:北京大学理科五号楼六层
  北京大学中国社会科学调查中心(Institute of Social Science Survey, ISSS)成立于2006年9月,是北京大学社会科学的数据调查平台,也是北京大学开展中国社会问题实证研究的跨学科平台。

     调查中心长期承担两项大型社会追踪调查:中国家庭追踪调查(China Family Panel Studies, CFPS)和中国健康养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Study, CHARLS)。两个项目均以收集能真实反映我国民生状况的高质量微观数据为目标。中心立足数据、通过研究分析社会民生方面的各类问题,为政策制定提供实证依据 。

『Institute of Social Science Survey , Peking University(ISSS)』
长按二维码可关注微信号:PKU_ISSS
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