آموزش نرم افزار استاتا STATA پیشرفته و تمرکز بر داده های ترکیبی (Panel Data)

یادگیری تحلیل داده‌های پیشرفته، به‌ویژه با استفاده از داده‌های ترکیبی (Panel Data)، به یکی از مهارت‌های ضروری در پژوهش‌های اقتصادی و آماری تبدیل شده است. یکی از تفاوت‌های اصلی تحلیل‌های حرفه‌ای با تحلیل‌های ساده، استفاده از نرم‌افزارهای قدرتمندی مانند STATA برای مدل‌سازی دقیق داده‌هاست.
در این دوره، با تکیه بر دانش مقدماتی، به‌صورت اصولی و گام‌به‌گام وارد مباحث پیشرفته STATA و تحلیل داده‌های پانلی می‌شوید.
STATA با دستورات تخصصی و قابلیت‌های گسترده، امکان اجرای مدل‌ها و آزمون‌های پانلی را با دقت بالا فراهم می‌کند.
در ادامه این دوره، یاد می‌گیرید چگونه از داده‌های ترکیبی برای انجام پژوهش‌های حرفه‌ای، پایان‌نامه و مقالات علمی استفاده کنید.

داده‌های ترکیبی (Panel Data) چیست؟

داده‌های ترکیبی یا پانلی، ترکیبی از داده‌های مقطعی و سری زمانی هستند که رفتار واحدهای مختلف را در طول زمان بررسی می‌کنند. این نوع داده‌ها امکان تحلیل دقیق‌تر تغییرات و تفاوت‌های فردی را فراهم می‌کنند.
Panel Data به پژوهشگر کمک می‌کند اثر عوامل پنهان و ثابت را کنترل کرده و نتایج واقعی‌تری به‌دست آورد.
در بسیاری از مطالعات اقتصادی، مالی و اجتماعی، استفاده از داده‌های پانلی باعث افزایش دقت برآوردها می‌شود.
این داده‌ها نقش مهمی در تحلیل‌های پیشرفته، پایان‌نامه‌ها و مقالات علمی دارند.

پیش نیاز این دوره :

• برای این دوره، تسلط بر مباحث مقدماتی نرم‌افزار STATA ضروری است.
• اگر هنوز این مباحث را به‌طور کامل یاد نگرفته‌اید، پیشنهاد می‌شود ابتدا  آموزش نرم افزار استاتا STATA مقدماتی موجود در همین سایت را مشاهده کنید تا با آمادگی بیشتری وارد مباحث پیشرفته و تحلیل داده‌های پانلی شوید.
• آشنایی با دستورات پایه، وارد کردن و مدیریت داده‌ها و رسم نمودارها نقش مهمی در درک بهتر مطالب این دوره دارد.
• همچنین آشنایی کلی با مفاهیم آمار و رگرسیون خطی باعث می‌شود مسیر یادگیری روان‌تر و مؤثرتر باشد.

سرفصل های این دوره / محتوای جلسات (15 جلسه ) :

1. معرفی انواع ساختار داده (پانلی و سری و مقطعی) ، ویژگی ها و انواع پانل متوازن و نامتوازن
2. ویژگی های پانل دیتا، مبانی انواع مدل پانلی (اثرات ثابت، تجمیعی، و تصادفی) ، روش انتخاب مدل و تخمین گر مناسب
3. ورود و تعریف داده ها در استاتا و توضیح آن، روشهای تجمیعی و ثابت و تصادفی در استاتا، آزمونهای تشخیص
4. آزمون بروش پاگان (تصادفی و پولد) و حالتی خاص از تشخیص
5. آزمونهای واریانس ناهمسانی، خودهمبستگی و روش های روباست و اف جی ال اس
6. آزمون های وابستگی مقطعی، توضیح بیشتر اف جی ال اس، اثرات ثابت و تصادفی و حالتهای بیشتری از خروجی برآوردی
7. برخی روش های تخمین دیگر ( پرایس وینستون و …) و لیست داده های گم شده
8. نمودارها و انواع آن برای پانل دیتا
9. مبانی نظری مانایی، روش های مانایی هریس تاوالیس، لین لواین چو، براتونگ در استاتا
10. روش های مانایی پسران، فیشر (دیکی فولر و فیلیپس پرون) ، هادری
11. روش های هم انباشتگی کائو ، وسترلند و پدرونی
12. روش های رفع نامانایی
13. روش آرلاندو و باور و آزمون های سارگان و خودهمبستگی مرتبه ای مرحله اول و دوم
14. روش آرلاندو و بلاندل و آزمون های سارگان و خودهمبستگی مرتبه ای مرحله اول و دوم
15. GMM تفاضلی و سیستمی مرحله یک و دوم، آزمون های مربوطه، رفع برخی اشکالات احتمالی و …

مخاطب این دوره : 

• این دوره مناسب افرادی است که با مبانی نرم‌افزار STATA آشنایی دارند و قصد دارند تحلیل داده‌های پانلی را به‌صورت کاربردی یاد بگیرند.
• دانشجویان، پژوهشگران و تحلیل‌گرانی که روی پایان‌نامه، مقاله علمی یا پروژه‌های تحلیلی کار می‌کنند، بیشترین استفاده را از این دوره خواهند داشت.