课程概述

本课程主要涵盖以下三部分内容：一是介绍实证研究的基础知识和一般步骤，从选题到设计研究思路、选择研究方法、抽样设计、实地调研、数据整理与软件选择，再到数据初步分析并形成最终报告的全过程；二是重点介绍两类调查法—问卷调查法和访谈法，如何制定相关测量工具并检测其信效度；三是介绍统计推断基础知识、均值比较与方差分析、列联表分析、相关分析、常用的回归分析模型与诊断。

 

证书要求

  1. 1.  两次平时作业（共30%）；线上参与讨论（10%）

    2.  期中作业：设计1份调查问卷（10%）和1份访谈提纲（10%）

    3.  期末作业：运用课堂所学知识，完成一份数据初步分析报告（40%）

     

授课大纲

时间

课程主题

主要内容

教学活动

9.3

 

9.10

教育研究方法概述

1.总论；2.主要方法简介；3.实证研究发展；4.调查法的应用

 

抽样设计

1.总体与样本；2.抽样方法；3.设计效应

9.17

 

问卷调查法

1.基本结构；2.设计原则；3.问题和答案的设计；4.概念的操作化；5.信效度测量

布置期中作业

访谈法

1.访谈类型；2.访谈程序与技巧；3访谈资料收集与整理

9.24

公共假期

 

 

10.1

公共假期

 

 

10.8

统计推断基础

1.基本统计概念；2.随机变量；3.期望与分布4.点估计；5.区间估计；6.假设检验

 

10.15

实操演示1

1.stata软件介绍与初步使用2.基本操作

线上开展

10.22

均值比较与方差分析

1.均值比较；2.方差分析

布置第一次作业

10.29

实操演示2

实操与实例拓展：均值比较、单因素方差分析，及显著性检验；

线上开展

11.5

列联表分析\相关分析

1.相加效应与交互效应；2.标准化；3.列联表描述；4.相关系数；5.影响因素；6.相关比率

提交第一次作业

11.12

实操演示3

1点评第一次作业；2实操与实例拓展：STATA做图和表，相关分析

线上开展

11.19

因子分析

1．理解降维思路；2.因子选取；3.信度检验；

提交期中作业；布置第二次作业

11.26

期中作业点评及实操4

1学生报告与点评；2因子分析实操

线上开展

12.3

线性回归

1.理解回归概念；2.回归模型；3.拟合优度；4.OLS回归模型；5.参数解释；6.虚拟变量；7.交互项；

提交第二次作业

12.10

实操演示5

1第二次作业点评；2实操与实例运用：一般回归、虚拟变量生成；交互项设置

线上开展

12.17

多元线性回归诊断

1.多重共线性；2.残差检验；3.稳健回归；4.实例运用

布置期末作业

参考资料

主要教材：

1.Donald J. Treman（著）.任强（译）.量化数据分析：通过社会研究检验想法[M].北京：社会科学文献出版社.2014.

2. 伯克•约翰逊等著.教育研究：定量、定性和混合方法[M].重庆：重庆大学出版社.2015.

3. 岳昌君.教育计量学[M].北京：北京大学出版社.2009.

参考教材：

1. 弗洛德·J.福勒（著）.蒋逸民等（译）.调查问卷的设计与评估[M].重庆：重庆大学出版社.2010.

2. 谢宇.回归分析[M].北京：社会科学文献出版社.2013.

3.Delbert C. Miller. Handbook of Research Design and   Social Measurement. SAGE Publications, Inc.2002

4. Moore D., McCabe George P., Alwan Layth C., Craig   Bruce A. and Duckworth William M., The Practice of Statistics for Business   and Economics, 3rd Edition, W. H. Freeman and Company, 2011

文献阅读：

1. 谢宇.“研究设计和抽样理论的基础”，社会学方法与定量研究[M].北京：社会科学文献出版社.2012：75-90.

2. 黄斌,方超,汪栋.  教育研究中的因果关系推断——相关方法原理与实例应用[J]. 华东师范大学学报(教育科学版). 2017(04)

3. Angrist, J. and J. S.   Pischke.The credibility revolution in empirical economics: How better   research design is taking the con out of econometrics, National Bureau of   Economic Research.2010.

4. Holland, P. W. Statistics and   causal inference. Journal of the American statistical Association,1986:945-960. 

 

其他视频及网站等：

1.http://economics.mit.edu/files/2939

2.www.sagepub.com/bjohnson4e/