大家好!不好意思来晚了。谢谢谢益辉师兄的邀请,很高兴和大家交流。我的本科和硕士都是在中国人民大学统计学院读的。由于人大人文社会科学的氛围浓厚,从大一起我就参与了学院组织的诸如宿舍满意度调查、北京市居民房屋质量调查的社会调查活动。进入大二大三,我开始和同学组队参与创新杯、国家创新性实验计划等科研竞赛,以一个社会问题为出发点,例如大学生就业期望及其影响因素,亲身体验了从问卷设计、抽样调查到数据分析的全过程。就这样,在学习统计理论知识的同时,我对统计应用的兴趣越来越浓厚。随着研究经历的丰富,我越发深刻地体会到,统计方法开发的源动力是为了更高效深入地研究实际问题,当统计方法和实际问题结合起来的时候,它的价值和魅力才得以彰显。从本科学年论文、毕业论文到硕士毕业论文,我都有幸得到赵彦云老师的悉心指点。在这个过程中,赵老师还提供给我和其他同学很多宝贵的研究机会。是赵老师的鼓励和引导,坚定了我走上科研道路的决心。对我影响最大的是一个中美大学生创造力比较的项目,这个项目是和圣母大学的王丽娟老师合作的,从阅读大量关于创造力研究的文献开始,我们选取修改量表、设计调查方案、组织培训学生收集数据、尝试用不同统计方法多角度分析数据,我有幸参与了每个环节。这个宝贵的过程培养了我对科研的严谨态度,也使我对未来的发展方向越发清晰。就这样,我在博士申请的时候,选择了教育统计方向,希望能够在开发统计方法的同时,更加深入地研究教育问题。教育数据结构往往是多水平的,比如学生嵌套在班级中、班级嵌套在学校中,同时在社会科学研究中,人们往往不满足于相关关系,而是更关注因果效应,因此我希望从事多水平模型和因果推断方法开发的研究。我了解到芝加哥大学社会科学学部比较人类发展系的洪光磊老师的研究方法和我的兴趣高度匹配,很幸运,洪老师给了我跟她学习的机会,就这样,我开始了我的博士学习生涯。
我在芝加哥大学接受的教育非常注重学科交叉。社会科学学部由人类学系、经济学系、历史系、政治科学系、心理系和社会学系等构成,我们系就像是各个分支的融合,大家各自有专属的领域,与此同时向其他各领域借鉴。每一个学生需要在入学时修一门涵盖各个领域内容的综合课程,在这门课上,一位博学的老教授带领我们赏析生物学、心理学、经济学、社会学、人类学重要著作的核心章节,我因此有机会接触了《进化论》、《梦的解析》、《国富论》、《资本论》等经典。接下来的两到三年中,我们需要在五个核心领域各修一门课程,例如进化心理学、青少年发展等。一直在统计领域研习的我从未想过自己会修读这样的课程,回过头来看,这些教育经历对打开我的视野很有帮助。洪老师对我的悉心指导让我更加深刻地认识到,想要更好地开发统计方法、帮助应用学者用其解决实际问题,不仅要掌握扎实的统计基础,同时要对应用背景有较深入地了解,后者对研究问题的选择、统计分析结果的解读起着至关重要的作用。不仅如此,对实际问题的透彻理解甚至潜移默化地影响着我的论文写作。在洪老师的影响下,我渐渐学会通过实例介绍方法原理,使文章更加深入浅出。我认为,如果一篇统计方法论文也能服务于应用学者,那么它的价值将能实现最大化。
芝加哥大学的学科交叉不仅体现在社会科学学部内部,还存在于各大学部之间。芝加哥大学其他院系的教育资源也让我受益匪浅。我在统计系修读了一些知名教授讲授的核心统计理论课程,例如Prof. Peter Mccullagh的Generalized Linear Modeling。我还有幸请到在其他领域颇有造诣的统计学家加入我的博士论文委员会,包括社会学系的Prof. Stephen Raudenbush和生物统计项目的Prof. Donald Hedeker。他们虽然身处不同的系,但同是多水平模型领域的专家,在向他们请教、听他们讲授统计课程的过程中,我学会了从不同角度全面认识同一个统计问题。不同院系的统计学家联合开办了一个每两周一次的workshop,主题是Quantitative Research Methods in Education, Health, and Social Sciences (QMEHSS),请来做讲座的学者和大家深入探讨统计理论问题,但总离不开一个实际应用领域,使我更加全面地体会到统计的魅力。除此之外,学部要求每一个博士生必须做五门课程的助教,热爱教学的我有机会协助老师向社会学、心理学、商学、公共政策、社会服务等不同领域的学生教授诸如初级统计学、多水平模型、因果推断的统计课程,每周一个半小时的助教课大大提升了我的教学能力和兴趣,同时,和不同领域的学生接触、回答各个领域的统计问题,让我越发深刻地体会到了统计方法和实际问题相结合的价值。
这就是我的学习研究经历。