我们又做了一门走心的课程
我们这个三人的小团队，从2015年开始做研究方法的培训，到现在，量化研究方法与SPSS我们已经做了7场次，虽然每一次都有学员非常满意，但我们一直都在拼命想些新的设计和内容，让学的人能真得学会。
因为我们发现，SPSS实在是太经典，经典到时至今日，期刊论文和学位论文中到处是它的身影。我的朋友北京师范大学桑国元教授，也就是Elsevier评选出来的中国高被引学者教育学科唯一上榜的土家族帅哥，他被引最高的SSCI论文谷歌学术引用超过480次，用的也不过就是SPSS。但是，SPSS再经典它也依然只是款软件，如果不明白量化研究与统计概念，单靠软件想写论文，那是霸王硬上弓，感觉不太爽。
所以我们不想简单地让大家学SPSS，我们把国际研究范式、量化感觉、统计思维、论文写作、SPSS都在一门课里融会贯通，要高起点和好内容，才不枉费大家的时间与信任，因为大家好才是真的好。
很多讲统计课的大牛们，深奥高数统计原理很熟，可是怎么写量化论文、怎么找量表、怎么让完全对统计无感的人认同量化，就没电了。我们不想请光有名字的人来讲课，我们只想让大家真能学会、用到。所以我们请亚洲一哥张伟豪来讲这门课。他不仅有名字，还有实力。
一口台湾腔，喜欢讲笑话，一连讲上十天八天都神采奕奕，超能侃的。有时听他的课，会有恍惚看台剧的感觉。他发过N篇SSCI论文，对国际量化论文路数、统计概念和量化思维熟稔于心，对SPSS、mplus和Amos各种量化软件讲解倒背如流。从未被难倒过，也从未被挑战过。不过他颜值很一般，不是老干部型，大家千万不要有任何期待；当然太多人很迷他的课程。
我们的课程时间是7月28日到8月1日，大家可以一起过建军节。
有两种方式：
一种是欢迎你来北京（西城区德外大街4号高等教育出版社A座4层，一间明亮、宽敞、舒适的会议室）参加面授，近距离观察老师的面部表情和皮肤，遗憾的是现在不是秋冬，否则还可以感受下北京的雾霾。当然更重要的是你希望当面来学习、感受。这种是2500元。
另一种是参加直播课程，你可以躺着坐着横着都行，但是最好5天都紧跟直播。你必须有有线网络和台式机，无线的笔记本的直播画面会卡，除非你喜欢老师的声音变成时断时续的机器人。这种是2000元。
有人会问，为什么这么便宜？
因为体验过一哥的课程以及高教社的服务，享受到发表论文后带来的名和利的喜悦，所以他会觉得很便宜。
但有人一定会问，为什么这么贵？
因为你从来都没参加过，这门课我们要保证零基础的你可以学会，这是真的。
五天学完后，你可以正式开始量化研究。
我们会做到：
教师讲授过程中，助教全程梳理知识点和重要概念。
每天课后都有作业，7点到9点半分组写作业，助教辅导。助教有时还会熬到12点，帮助个别“认真”学员，好吧，我们还是希望大家认真。
这5天，我们会紧盯每个人的进度，保证大家都跟上、学会。
课程上完后，我们还会继续：
无论是面授还是直播学员，我们都将
1.赠送一个月的免费视频回放。
2.赠送大家一周的免费慕课，内容是亚洲一哥的“如何选题、读文献、写量化论文、如何投审稿和发表”，这是针对SSCI论文写作和研究全流程，这套课程我们是不单卖，只送给我们尊贵的学员，无论多少钱，只送不卖。
3.邀请大家免费参加三个月“一哥教你读量化论文”系列活动，因为这个活动八月份开始就要收费了。
4.助教给大家未来研究的问卷提出修改意见。
5.利用我们多个群帮助大家填写与高校相关的问卷，因为我们经常看到有人在群里哭着喊着让大家帮着填问卷。
如果你现在想学这门课程，需要做什么准备呢？请大家认真读下面的话：
1. 知识上，小学数学水平，相信大家都有。
2. 电脑，如果你是来参加北京的现场面授，1台即可，但是必须是WINDOWS系统，否则你就会被可能产生的软件问题困扰，甚至影响听课练习；如果你是参加线上直播，你需要1个主机2台屏幕，或者2台电脑。因为一屏看老师操作，一屏自己操作。有男朋友的可以趁机让他给你买一台。如果实在没有2台，一个IPAD一个电脑。
3. 一旦交钱报名后，必须加入课程QQ群，所有上课通知都在群内，我们会通知你进群。
4. 27号晚上前，一定按照QQ群内的地址，下载好SPSS，不管你是让老公、男朋友、好基友，谁下都行，总之要把软件安装作为死命令下个他们，否则这课没法上。
5. 下载好QQ群里的资料和数据，如果不会下载，还是死命令，否则这课没法上。
6. 每天必须记笔记，如果不会记笔记，请现场看我们的演示。
如果你想报名以及了解课程大纲，点阅读原文，链接课程主页交费报名，请注意支付要用电脑；
如果你非常想学这些课程，但是今年的科研经费已经花完，或者压根就没有经费，除非去和导师软磨硬泡，你又不想那样的话，请加入QQ群576957368，并@高教社小魏，我们还可以有些办法来帮助你。如果想了解课程并咨询，也请加入这个群576957368。
我们也欢迎大家留言，说说你觉得量化研究最难的部分，或者你觉得你为什么不想做或是做不好量化研究。如果你很擅长量化研究，好吧，我们也欢迎你来炫下。
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