9月16日起，休斯顿大学政治科学系的朱凌副教授应邀为公司师生开设“望远学术沙龙之高级量化研究方法工作坊”系列学术讲座，该讲座共开设三场，采用线上方式进行，吸引校内外师生百余人次参加。在三场系列讲座中，朱凌老师先后介绍了多层数据分析模型、潜变量测量模型以及count data和极大似然估计统计模型，并使用R语言编程为同学们演示了各类模型的具体实现过程。该讲座由网赌软件排行榜前十名主办，网赌软件排行榜前十名马奔教授、孙宗锋副教授主持，两位老师代表学院对朱凌老师和参会同学表达了热烈欢迎，并表示希望本次系列讲座可以帮助同学们加深对于研究方法的认识与了解，助益同学们的量化研究方法的学习。

在9月16日上午的第一场讲座中，朱凌老师主要介绍了多层数据分析模型及其R语言实现。首先，朱凌老师讲解了多层分析模型的基本概念、适用情况及意义，多层分析模型是以在单个以上水平测量的多个解释变量为基础，进而解释和预测某一结果变量的量化分析模型，有助于处理复杂棘手的数据结构，在公共管理领域有着广泛的应用。为了加深大家的理解，朱凌老师结合60余个国家对于男女平等态度这一社会问题的数据实例，进一步讲解了具体化的多层线性模型的基础概念、类型以及模型的构建，接着详细地对模型结果的解释进行了介绍。最后，朱凌老师介绍了R语言和Stata的使用编码，并通过实际操作向同学们展示了完整的R语言实现过程。

在9月23日的第二场讲座中，朱凌老师主要介绍了潜变量测量模型。潜变量无法被直接观测，不能用单独的指标测量，需要用问卷调研的方式收集到复杂的数据，而后以数据为基础推导得出。潜变量模型不仅可以化繁为简地减少数据量，还能提高结果的准确性，在公共政策、公共管理领域的研究中应用非常广泛，从宏观的政府层面问题到微观的个人行为的研究，都会涉及到很多潜变量的计量模型问题。朱凌老师首先对理论背景进行了综述，而后以研究实例结合统计模型，分享了自己在研究中涉及到的潜变量处理问题，由浅入深地讲述了三种潜变量测量模型的比较。在讲座中，朱凌老师详细地介绍了两个研究实例：80年代末90年代初以来发达国家公共管理领域变革对美国50个州政府的绩效带来的影响对比，以及美国三千余个县级行政区的健康水平排名研究，带领同学们进一步了解了潜变量在社会科学研究中的广泛应用。同时，朱凌老师也强调了理论框架对于计量模型的重要性，特别是对于囊括众多变量的潜变量模型。接着，朱凌老师进一步介绍了因子分析和IRT模型这两种常用的潜变量统计模型，详细讲解了模型的构建过程以及模型使用中需要注意的问题，最后，朱凌老师通过R语言实际操作，与同学们深入地探讨了潜变量数据分析的优劣。

在9月30日上午的最后一场讲座中，朱凌老师对极大似然估计模型中的count data进行了讲解，并详细地介绍了泊松模型。首先，朱凌老师向大家讲述了count data的基本概念。count data是用于衡量某些取值为非负值且为整数现象的数据，是公共政策研究领域经常遇到的数据情况，在公共管理量化研究中有着重要意义。接着，朱凌老师向同学们解释了对于count data不能使用简单回归分析的三个原因，详细介绍了回归分析和极大似然估计之间在数据、数据产生过程和参数上的差异，然后带领大家深入地了解了泊松分布为基础的泊松回归模型以及模型的构建过程，以两个实例生动地介绍了泊松模型的应用，并介绍了模型使用中常见的误区，最后介绍了最大程度地使用数理统计模型的三种解释方法，帮助大家了解如何更加有效地解释模型数据的发现。

在每次讲座的后程，朱凌老师都分享了相关的R语言和Stata的使用编码，并分别结合17个国家对于男女平等问题的态度、29个OECD国家的医疗保健私有化水平，以及美国最高法院对于国会法案的否决三个数据分析实例，使用R语言展示了具体的数据分析操作实现。讲座期间，朱凌老师与听课师生进行了热烈的讨论与互动，听课师生围绕自己的学习、研究中存在的相关疑惑进行提问，朱凌老师一一解答并与师生进行了积极有效的沟通。在系列讲座结束之前，朱凌老师表示，研究方法作为一种工具，并不一定需要极其深厚的数学背景，鼓励同学们加深对于研究方法的认识和重视。

公司邀请朱凌副教授开展的本次系列讲座有助于同学们熟悉和掌握前沿研究方法，促进同学们对于主流研究方法的了解与应用。讲座圆满结束，效果良好，同学们表示收获满满，获益匪浅。

图、文：郭晓慧

编辑：彭欢

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