领域和方法――来自ChildTrends

AREAS OF SUBSTANTIVE EXPERIENCE

Economic Security:

Children in Poverty 贫困儿童

Children in Working Poor Families 就业贫困家庭的儿童？

Maternal Employment 母亲的就业状况

Welfare Reform Programs and Children 福利改革计划与儿童

Child Care Subsidies 儿童照顾补贴

Heath:

Child Physical Health 儿童体质健康

Asthma 哮喘

Food Insecurity 食品不安全

Obesity 肥胖

Child Mental Health 儿童精神卫生

Behavior and Social Environment:

Adolescent Sexual Behavior 青少年性行为

Juvenile Delinquency 未成年人犯罪

Youth Risk Behaviors 青少年危险行为

Youth Positive Behavior 青少年积极行为

Education:

School Engagement 入学

Readiness of Schools上学意愿

Family and Population:

Family Economic Well-Being 家庭经济福利

Family Strengths 家庭的力量

Family Violence 家庭暴力

Fatherhood 父亲

Nonresident Father Involvement 父亲缺失家庭？

Marriage and Family 婚姻和家庭

Latino Families 少数民族家庭

Race/Ethnic Relations 民族和种族关系

Immigration 迁移和流动

Intergenerational Ties/Relations 代际关系

Contraceptive Use 避孕方式

Teen Fertility 青少年生育

Nonmarital Fertility 未婚生育

Foster Care/Adoption 儿童收养

Sibling Relationships兄弟姐妹关系

Child Abuse and Neglect 儿童虐待和忽视

Children with Special Needs 特殊需要儿童

Adolescent Peer and Romantic Relationships青少年同伴关系和恋爱关系？

Peer Interactions and Relationships同伴交往和同伴关系

Transition to Adulthood 成年转变

Culture and Children's Development 文化和儿童发展

 

AREAS OF METHODOLOGICAL EXPERTISE

Qualitative Research Methods 定性研究方法

Focus Groups 焦点组座谈 （定性研究方法中的一种）

Literature Review 文献回顾 （元分析meta analysis? ）

Survey Research Methods 调查研究方法

Multivariate Analysis 多变量分析

Regression Analysis 回归分析

Structural Equation Modeling 结构方程模型

不熟悉的领域：

Policy Analysis政策分析 （非常重要的能力，研究价值的体现）

Process Evaluation过程评估 （不太明白）

Program Evaluation 项目评估 （评估这个领域发展很快，但是国内未重视）   

Cost and Cost/Benefit Analysis 成本效益分析 （是项目或政策评估的一种方法？）

其他学科的方法论：

Measures Development 测量发展？测量理论

Psychometric Analysis 精神心理分析？

Cognitive Testing 认知测验

Technical Support to Programs 项目技术支持

 

A Visual Guide to Stata Graphics 值得记下的几点

 

这书真漂亮，也真难看。

 

漂亮是里面的图做的漂亮，难看也是里面的图难以看明白，太多了！

 

所幸后面的几点还不错，记下：

 

1.Build graphs slowly. Rather than trying to make a final graph all at once, try to build the graph slowly adding one option at a time.（一次一选项）

2.When possible, model graphs from existing examples.（收集一些常用的画图语法作为模板）

 

Stata的画图只能慢慢来了。

人民大学图书馆的stata书籍

 

1.现代医学统计方法与 Stata 应用 陈峰主编 （已买）
 
2.A handbook of statistical analyses using Stata / Sophia Rabe-Hesketh, Brian S. Everitt  3rd ed. Chapman & Hall/CRC, c2004. （已有电子版）
 

3.Statistics with Stata : updated for version 9 / Lawrence C. Hamilton  Thomson-Brooks/Cole, c2006. （已复印、电子版）

 

4.A gentle introduction to Stata / Alan C. Acock  StataCorp LP, 2006.
 

5.A visual guide to Stata graphics / Michael N. Mitchell StataCorp LP, c2004. （已有电子版）
   
6.An introduction to modern econometrics using Stata / Christopher F. Baum Stata Press, c2006. （已有电子版）
  
7.An introduction to survival analysis using Stata / Mario A. Cleves, William W. Gould, Roberto G. Gutierrez  Rev. ed. Stata Press, c2004. 
  
8.Data analysis using stata / Ulrich Kohler, Frauke Kreuter  Stata Press, c2005. （已复印）
 
9.Maximum likelihood estimation with stata / William Gould, Jeffrey Pitblado, William Sribney  3rd ed. Stata Press, c2006. （已复印）

 

10.Multilevel and longitudinal modeling using Stata / Sophia Rabe-Hesketh, Anders Skrondal Stata Press, c2005.
 
11.Regression models for categorical dependent variables using Stata / J. Scott Long, Jeremy Freese  2nd ed. StataCorp LP, c2006. （已有电子版）

 

两年之内能把这些书看完就不错了，然后再弄套stata10或以上的手册，啧啧，资料就逼近完美了。

   
 

七月流火

 

 

 

留白

点点点

SPSS的产品备忘录（数据分析步骤分和软件模块分）：

Don't ask if SPSS can do this or that! Ask how it can be done!——Raynald Levesque

 

更丰富的Client/Server功能，支持客户端自由数据和用户评分界面；更强大的数据管理功能，包括克隆数据集、在单个SPSS进程中打开多重数据集、长数值标签等；更强大的编程功能，SPSS语法中嵌入了源代码开放的Python程序；更强大的统计分析功能，包括偏好尺度、数据校验过程、在多变量中识别异常值、增强的Trends分析、回归插补，随机回归插补和多重贝叶斯插补，以及更完善的结构方程建模分析；更优秀的图表功能，使用Chart Bulider用户界面，支持SPSS公司的图形化编程语言图形生成语言 (GPL)

数据分析步骤分：

节约时间和金钱： Sample Power, SPSS Complex Samples™, and SPSS Conjoint

收集/输入数据--Web: Dimensions and SPSS Data Entry

轻松快捷的数据获取: SPSS® Base

有效的数据管理和准备: SPSS Base, SPSS Missing Value Analysis, SPSS Complex Samples, SPSS Text Analysis for Surveys, and Dimensions

使用各种各样的统计分析过程， 针对更精确的模型来分析数据: SPSS Base, SPSS Regression Models, SPSS Advanced Models, SPSS Complex Samples, SPSS Data Validation, SPSS Classification Trees, SPSS Categories, SPSS Exact Tests, SPSS Trends, AnswerTree, and Amos

清楚地报告你的结果给需要的人: SPSS Base, SPSS Tables, SPSS Maps, and Dimensions

在网络上、出版物或产品展示中， 与他人共享结果: SmartViewer Web Server and SmartScore

软件模块分：

SPSS Advanced---用高级工具包分析复杂关系：提供了一组成熟的单变量和多变量分析技术来解决现实问题，它能方便地建立更灵活、更成熟的模型，在处理嵌套数据时得到更精确的预测模型。它可用于分析事件历史和持续时间数据，还可自定义工具，用内建的宏程序库进一步地定制工具组，以便扩展分析功能用于更专门的用途。Advanced Models广泛应用于医学研究、制造业、制药、市场研究。Advanced可帮助您理解顾客的行业表现、增加交叉销售额、提高客户忠诚度、赢得新的商机。
SPSS Base---高质量的数据分析工作帮您做出更好的决策：具有强大的统计分析功能。由于取消了一般分析工具普遍存在的文件大小限制，因此它可以处理其它分析工具无法解决的大型数据，能够更快地访问和分析大型数据资料，帮助您快捷轻松地为分析作数据准备而无需了解SQL。SPSS Base用全面的技术进行数据分析，包括了多种最受欢迎的基本统计功能，您还可以把分析结果回写到数据库。数据分析完毕后，SPSS Base将结果用在线分析处理的方式展示，并用交互式图表清晰地表达分析结果。
SPSS Categories---帮您揭示分类数据中的独特关系：优秀的对应分析程序，用启发性的二维图和感知图让您清晰地洞察数据中的关系，使您可以更完整和方便地分析数据。通过类似传统的回归分析、主成份分析及典型相关分析的分析方法，帮您处理和了解分类数据及定序数据。SPSS Categories 的尺度优化过程让您不再受限于二维的表格，并使用图表可视化地展示多变量分类数据中的关系，充分表现出动态、交互的分析结果，让您从分类数据中得到更丰富的信息。
SPSS Classification Trees---轻松确定分组和预测结果：基于数据挖掘中发展起来的树结构模型对分类变量或连续变量进行预测，可以方便、快速的对样本进行细分。使用Classification Trees还可建立决策树来确认分组并预测结果，利用直觉式的树形图，颜色分类图，和表格协助研究人员轻松确认和评估区隔。它提供四种强大的决策树算法（CHAID、Exhaustive CHAID、CART和QUEST），提供训练数据及测试数据的模型评估比较，提供Gain、Response、Index、Profit、ROI图，帮助评估风险及效益。
SPSS Complex Sample---从调查数据中获得更准确的结果：绝大多数统计软件假定数据来自简单随机抽样，但如果您进行的是大规模的调查，往往使用的是通过较复杂的抽样得到的数据。SPSS Complex Sample拥有专门的规划工具和统计方法，能减少得出错误或误导性推论的风险。它提供各种向导来制定抽样方案或详细定义样本，并提供专门的技术来解决样本设计问题以及标准误差的复杂计算，使您能够正确、简单地从分层、整群或者多阶段抽样数据来计算出各种统计量及它们的标准误。SPSS Complex Sample将抽样设计融入调查分析之中，使您对复杂抽样数据的总体得到更加有效的统计推论，对于调查、市场、民意研究人员或者社会科学家来说是必不可少的统计工具。
SPSS Conjoint---揭示消费者偏好，帮您改进产品、有效定价：包含三个相互关联过程的一个系统，用于进行全轮廓联合分析。联合分析使研究人员了解消费者的偏好，或在一定产品属性及其水平条件下进行产品评定。联合分析考虑应包括的产品属性以及各属性水平的组合，通过正交设计生成一个包含适量属性组合的正交主效果片段因子设计。SPSS Conjoint帮助市场研究人员和新产品开发部门了解在消费者心目中哪些产品属性及其组合是重要的，了解他们最偏爱的属性水平是什么，从而能够进行新产品研究、定价研究、品牌研究，并预测各种潜在新产品的市场份额。 
SPSS Data Validation ---改善数据准备，获取更多准确结果：所有的研究者都需要为分析而准备数据，这往往是个耗费时间和冗长乏味的手工操作。使用SPSS Data Validation的附加模块，您可以轻松地鉴别出可疑的或者无效的记录、变量和数据值；观察缺失值的模式；概括变量的分布；从而判定数据的有效性并做出相应地处理。SPSS Data Validation能够根据数据的不同测量水平来使用指定的规则进行数据检查，并可以迅速地找到多元的奇异值。这种流水化的数据准备过程让您能够更快的为分析做好准备，得到更精确的结果。
SPSS Exact Test---在小样本或小子集的情况下得出正确结论：提供世界顶级的精确检验和推论功能，传统情况下，要得到更好正确的结论，每一单元需要有五个以上数据，SPSS Exact Tests 为您解除了这种限制。Exact Tests帮助研究人员不管数据情况如何总是可以找到合适的统计检验方法进行小规模研究，而结果仍然是正确的和可信的。SPSS Exact Tests拥有超过30个精确检验，涵盖了小型或大型数据集所有的非参数检验和定类数据处理的问题，您无需学习任何新的统计理论和过程，就可以用和传统统计方法一样的方式来解释精确检验的分析结果。Exact Tests可以保留您原先设计的分类或自然分类，让您在不破坏分类的情况下继续进行分析，从而消除使用传统检验造成的疑虑。
SPSS Maps---强大的集成化地图分析，精确地描绘您的战略方针：集成化的强大的地图程序，它把SPSS数据转换成地理信息，使您的地区数据和地理因素可视化，用各种图表和地图选项给您展现一个清晰的图像，表示地理因素是如何影响业务的。研究人员可以使用Maps建立专业的地图、描绘战略方针，用SPSS Maps Server处理繁重的地图绘制工作。SPSS Maps可以帮助分析地理因素和业务之间的关联性、自动解释销售数据、显示销售趋势等，它方便地把您的数据和全球样本及数据进行比较，可以帮您确定季节性、客户动态、竞争情况，等等。SPSS Maps包括众多的免费样本数据，还有40 多个全球MapInfo 数据文件。
SPSS Missing Value Analysis---排除数据中隐含的偏差，得出更精确的结论：缺失数据会带来偏差或错误的分析结果，简单代入法或者简单的回归法都不能正确地填补缺失值，SPSS Missing Values Analysis帮助研究人员在分析过程中排除数据中隐含的偏差，得出更精确的结论。Missing Values Analysis用六种灵活的诊断报告来评估缺失值是否会影响分析结论，更好地了解它们的特性。它通过快捷地诊断缺失值，得到更精确的摘要统计量，方便地用估计值替换缺失值，得到精确的结论。
SPSS Programmability---延伸统计的深度及广度，并可连贯操作程序以达自动化：可以让您使用外部语言来执行SPSS一连串的分析动作以达到自动化的目的。您可藉由撰写内嵌在SPSS 14.0里的Python程序来控制SPSS的各式语法工作执行，如执行设定变量属性、观察程序输出、错误码或条件状态等。运用外部程序结合新的后端API处理，可扩大语法执行工作的弹性。透过条件执行式(IF/Then/Else)、循环控制式(For/While)，这些几乎都会出现在外部语言的叙述，套用在新增的SPSS Programmability模块上，使得控制语法工作的程序更有 效率、更方便。
SPSS Regression---用强大的回归模块做出更好的预示：提供大量的非线性建模工具、多维尺度帮助研究人员预测行为和态度，这些模型要好于用简单的线性回归所建立的模型。它将分析从数据约束中解放出来，提供多种步进方式来选择重要的、最好地预示了响应变量的连续或分类变量，建立可控制的模型及表达式进行非线性模型的参数估计，还使用新的多项式逻辑斯谛回归来预示多于两个类别的分类结果。
SPSS Tables---用包括所有统计量、易于理解的表格来展现分析结果：提供35种单元和摘要统计量，能够更方便地显示多重序列数据，它能串接所有的维度，以在同一表格中显示包含不同统计量的各种变量。Tables用更深入的分析，轻松地处理复选题与缺失值，用包括所有统计量、易于理解的表格来展现分析结果。
SPSS Trends---用强有力的时间序列分析工具做更好的预测： 目前功能最强的时间序列分析工具，是分析历史资料、建立模型与预测未来事件的强有力的工具，能帮助研究人员做更好的预测。Trends提供一流的评估过程，用简单、有效的平滑技术进行高质量的预测，使用SPSS Trends可完成多种任务，包括生产管理、数据处理、预算管理、公共政策研究等。

SPSS Amos6.0---使用结构方程式，探索变量间的关系：通过建立结构方程式模型，用标准方法以及在此基础上扩展的方法进行多元分析，比普通最小二乘回归和探索性因子分析更进一步，能获得更精确、丰富的综合分析结果。使用Amos直观的拖放式绘图工具，您可以快速地以路径图定制模型而无需编程。在有缺失值的情况下，Amos使用Full Information Maximum Likelihood方法仍然可以自动计算正确的标准误及适当的统计量，降低估算值偏差。 最新版本Amos6.0还增加了探索性结果方程模型、辅助多组分析、高级文本输出、扩展的Amos编程环境等功能。Amos被广泛地应用于顾客满意度分析等领域。
Answer Tree---用决策树更直观、有效地定位顾客群：功能强大的决策树软件，能够轻松快速地发现细分区域，建立决策树模型，并发现隐藏的趋势。从分析、过滤、到专业的输出，Answer Tree都能为研究人员带来巨大的方便。通过四大决策树计算法则--CHAID、Exhaustive CHAID、Classification and Regression Tree、Quest，Answer Tree为您提供无以匹敌的 分析。在SPSS for windows中，SPSS Base和Classification Trees结合使用，也能达到Answer Tree的功能。
Dimensions---通过理解客户提高业绩：支持整个调查研究流程的一整套产品，包含从项目设计、数据收集到高级分析和报告的过程。同时，Dimensions还是一个平台，不仅可以构建单个调查，而且可以构建整个研究应用。在任何与客户互动的形式中，您可以通过调查获得客户反馈，并且把调查结果与其他形式的业务信息整合起来。

SPSS和Stata到底能处理多大的数据？

 

五一放假期间把SAS 9.1.3 下载下来，也安装完了，由于缺少完美的SID和使用SAS的经验，很快就从机器里删除了。其实还是挺舍不得它强大的数据处理和商业应用的能力，以后再说吧。还是把手头上SPSS和Stata练熟才好。前一段时间因为要处理一个上亿个case的数据，没有仔细想就把SPSS和Stata放弃了，潜意识就认为它们不能处理或很难处理这么大的数据。后来VB都用上了才算搞定。但，SPSS和Stata到底能处理多大的数据？答案如下：

 

对于SPSS，10.0版本就能处理【2^15 = 32,768 variables  ；2^31 = 2,147,483,648 cases】。10.0及以后的SPSS的variables和cases数量都变为2^31或2^31-1了。其他人的说明：The below is by Jon Peck of SPSS, Inc., and applies to all recent versions of SPSS.There are several points to making regarding very wide files and huge datasets.

        2. The overhead of reading and writing extremely wide cases when you are doubtless not using more than a small fraction of them will limit performance.  And you don't want to be paging the variable dictionary.  If you have lots of RAM, you can probably reach between 32,000 and 100,000 variables before memory paging degrades performance seriously.（我也不会用到那么多的variables）

        5. These points apply mainly to the number of variables.  The number of cases is not subject to the same problems, because the cases are not generally all mapped into memory by SPSS (although Windows may cache them).  However, there are some procedures that because of their computational requirements do have to hold the entire dataset in memory, so those would not scale well up to immense numbers of cases.（估计用SPSS对上亿个cases的数据做个频数分布都非常苦难）

        Modern database practice would be to break up your variables into cohesive subsets and combine these with join (MATCH FILES in SPSS) operations when you need variables from more than one subset.  SPSS is not a relational database, but working this way will be much more efficient and practical with very large numbers of variables. （大量的variables能用subsets，大量的cases呢）

对于Stata，一句话，靠可用的内存。具体见FAQs by Kevin S. Turner, StataCorp：

      1.Under all current 32-bit Windows operating systems (Windows 95, 98, ME, NT, 2000, XP, Vista), the total available address space for any application is 2.1 GB. If you have a dataset larger than 2.1 GB, you will not be able to load it on Stata for Windows.

      2.Unfortunately, even if your dataset is under the 2.1 GB limit, you may run into difficulty when loading it into Stata. The fault again lies with how Windows manages the 2.1 GB address space. You may be surprised to find that a 1.4 GB dataset loaded fine one time, but failed to load a subsequent time. This is simply an unfortunate side effect of Windows memory management.
 
     3.The 64-bit platform will enable you to work with very large datasets. Depending on your operating system, you should be able to allocate as much memory as you have on the machine minus the system requirements. To take advantage of this technology, you will need 64-bit compatible hardware, a 64-bit operating system, and, of course, a 64-bit version of Stata.

     4.As a last resort, you may consider trimming any unnecessary data from your dataset or dividing the dataset into two files. Depending on your data and analysis this may not be feasible, and is only offered as a suggestion.

Is Sex Selection of Births Undesirable?

 

作者：加里贝克尔

 

点评：居然看到了他的博客，还在上面找到了这篇文章！出生性别选择是坏事吗？这种提法由贝克尔提出来尤其显得意味深长。简言之，  由于生男孩有利，通过父母的选择行为，出生性别比的上升导致了女孩数量少于男孩，较少的女孩可以获得更多的资源，这样成年后，女性会因为稀缺而在社会中获得更多的优势，男性的价值会相对下降，长期而言，必然会导致女孩偏好，而失衡的出生性别比会再次通过父母选择得到修正。虽然现在中国确实是处于女性稀缺的婚姻挤压状态下，但是"男尊女卑"的中国传统文化岂能轻易改变。受过高等教育的女性较高的不婚率说明了她们宁愿不结婚，也不愿意去走出"男不高攀，女不低就"的桎梏。

In China in 2005, 118 boys were born for every 100 girls born. This ratio is far above the normal biological ratio of about 106 boys to 100 girls. The sexual disparity in China has resulted from a combination of low birth rates, a preference in China for boys when parents only have one or two children, and the spread of ultrasound techniques in that country that allow the sex of fetuses to be identified and then aborted if parents do not like the sex. Similar trends have emerged in India and South Korea as well.

More sophisticated and expensive methods permit parents to raise their chances of a male baby even before a woman becomes pregnant. Considered most reliable is a method that involves in vitro fertilization, drugs to stimulate the mother's ovaries, surgery, and other steps. The total cost can exceed $20,000, so this method clearly is only available to richer persons.

Are there good reasons to object to sex selection, either by abortion or more sophisticated methods? On Feb. 1 the Committee on Ethics of the American College of Obstetricians and Gynecologists (the ACOG) did issue an opinion objecting on the grounds that it is unethical for physicians to participate in sex selection by parents that was based not on potential for sex-linked genetic disorders, but solely on family balancing of personal preferences. This opinion about the ethics of sexual selection applied "regardless of the timing of the selection ( i.e., preconception or post conception) or the stage of development of the embryo or fetus".

Such an opinion seems strange in light of the general support by physicians and the Supreme Court of abortions by parents "solely" to satisfy their personal preferences about timing or number of children. What is so different about sex-selected abortions that would lead the ACOG with its over 51,000 members who provide health care to women to oppose abortions to satisfy parental desires for additional boys or girls while supporting the general right to abortion? The ACOG tries to provide an answer by claiming that sex selection through any method may "ultimately support sexist practices."

It is not clear what the ACOG means by sexist practices, but all the evidence on sexual preferences in the United States and other richer countries indicates an overwhelming desire for variety-boys and girls- rather than a strong preference for either sex. So sex-selected abortions in these countries is unlikely to have much of an effect on the overall sex ratio, although it would affect the distribution of boys and girls in different families.

I concentrate my remaining discussion on the implications of sex-selected abortions in countries where it raises the number of boys relative to girls. China, South Korea, and other countries have tried to implement control over sex selection by making it illegal to use ultrasound techniques to select the sex of children. However, these regulations are notoriously difficult to implement since doctors may say "congratulations" when an ultrasound test reveals a boy, and remain silent when the fetus is a girl.

Abortions of girl fetuses would reduce average family size if parents who prefer boys would end up with larger families than they would like because they cannot control the sex of their offspring. The effect on family size could go the other way, however, if the fear of having girls discourages parents from having additional children. These effects on family size could be important, but I ignore them in the following discussion and concentrate on the effects of a lower number of girl babies relative to boys compared to the biological natural girl-boy ratio of a little below 50-50.

One might expect parents who abort fetuses of sexes they do not want to treat their children better than they would otherwise since they now are satisfied with the sexes of their children. In such cases, sex-selected abortions against girls would improve rather than worsen the average treatment of girls since parents would be happier with the girls they have than if they had girls who were not really wanted. It is no surprise, for example, that orphanages in China predominantly have girls (and some handicapped boys), given the preference for boys in the traditional Chinese culture.

What about the overall effects in a society of skewing the sex ratio of births toward boys? The fewer girls who are born presumably would be better off since they would be better educated, and in other ways better treated by parents who want them. This would be reinforced if the effect of sex selected abortions is to lower the overall birth rate since it is well established that families with fewer children invest more in each one, girls as well as boys.

As children become adults in cohorts with a high ratio of boys, the advantage of girls and women increases since they are scarcer. It is claimed that young women in China are already at a premium as potential mates because strong sex-selection has been going on ever since the one child policy was introduced in the early 1980's. Prior to the spread of ultrasound techniques, sex selection occurred through sending girls to orphanages, neglect, and in some case even engaging in female infanticide.

To be sure, if the value of girls as wives and girlfriends, and in other ways, rises because they are scarcer, then the value of boys as husbands and boyfriends tends to fall. However, it is not apparent why that should call for policies that prevent sex-selected techniques, unless the interests of men were motivating these policies. To use an analogy, a shift of demand in an economy toward services and away from manufacturing because of a shift in "preferences" toward services- as has occurred in the United States and other rich countries- benefits women relative to men since women are more likely to work in services than are men. Yet no one would claim that society should prevent such preferences because they help (indirectly) one sex over another.

The great statistician and biologist, R. A. Fisher, used a celebrated biological analysis to explain why the sex ratio remains close to 50-50 in non-human species. An economic analysis based on incentives gives results that are related to Fisher's result. An improvement in the position of women due to a decline in the number of girls relative to boys leads to some correction in the sex ratio as parental choices respond in the long run to the more favorable position of girls. If women are in greater demand as wives and in the economy when they are in scarcer supply, some parents will decide that having girls has advantages, possibly through receiving generous bride prices when daughters marry. This would shift "preferences" toward having girls. The long run outcome would not necessarily be the biological natural ratio of a little more boy births than girl births, but it should be closer to that ratio than the current ratios in some Asian countries.

 

祝福米兰

 

很久都没有熬夜看球了，今夜，应该说今天早晨爽到了

 

五一之前就决定要在放假期间督战冠军杯了

 

不枉费我一番苦心，3比0大胜曼联挺进决赛

 

想起这个赛季的坎坎坷坷，尤其是看到比赛结束时马队一个一个跟队员拥抱

 

真是有点热泪盈眶

 

今天早上赛季处的所有的梦想都变成了现实，这种感觉太奇妙了

 

点名表扬gattuso、kaka、seedorf，小伙子们都干得不错

 

既然冠军已经不是奢望，那么我们不妨从那里跌倒从那里爬起

 

5月23日，雅典，趟过liverpool，Forza Mlian!

 

 

近期要做的事情

 

近期其实就是五一期间了。五一长假之后的事情暂时别想那么多。主要的事情如下：

 

1.大部分时间要去完成婚姻的课题，不能再拖了。否则老D处没法交差，以后这样的机会就减少了。所以要好好做，至少五一期间要完成90%，只允许某些数据没有找到和某些细节处再琢磨。最后有机会跟D沟通一次。

 

2.好好准备一下京郊之行。主要是需要随身携带的东西：充好电的相机、充好电的手机、充好电的mp3等等，还要注意衣服和食物。

 

3.跟YG沟通一下教委的课题，并征求D的意见。

 

4.回学校打一场篮球，跟同学吃个饭。

 

5.认真地看一场完整的直播球赛，为我支持的米兰加油。

 

6.睡好觉吃好饭。

 

7.给家人打电话。

 

8.如果SAS.9.1.3能下载完的话，装上它。

 

最后，如果这个list都完成的比较好的话，五月份剩下的时间用来试点，不上网或尽量少上网，多读书。不然，买的书哪有时间读！

 

四月做的事

 

要是再不写点东西，这个space就要长草了。整个四月基本没有弄。所幸在四月的尾巴上还有兴致。不过也就是流水账了。今天弄一个已经做了的事情list，后两天在弄个要做的事情list，四月就算对付过去了。汗。

 

4月1日郑重其事地在愚人节发了一条短信，发现自己还是没用勇气，还是没有把握，还是没有点点点。总之，我对我自己的所做所用不耻，但又没有办法求变。那么就顺其自然，自作自受吧。

 

然后是其他的事情。主要是买了很多东西，给单位的，给自己的。

 

新的台式机：AMD Athlon64 X2 3800+ / Asus M2N / Kingston DDRII667 1G*2 / Asus EN7300TC512TD128M / WD160G 8MSATAII / Asus E616A3 DVD / AOC197P+ 。还不错，这个东西找信誉柜台没错。

 

Lenovo天逸F30，机器不错，但是可惜还没有到手。教训就是在村里用支票买很多东西，不把所有的货物备齐不买，不要先给支票后等货。

 

Nikon P5000，也挺好的。至少照个熊猫啥的没有问题，但是看到动物园里那些打鸟的人们还是很羡慕啊，这些以后再说。不过保护光圈的银环居然自然脱落，FT。电池也是个问题。

 

Sony DCR-SR60E，拿到手的感觉就是比想像的小很多啊，其他没有感觉。以后能不能用的上是个问题。我总觉得是浪费，私心是想弄个单反给自己练手的，郁闷。

 

Meizu miniplayer 4g sp，觉得国产成这样，很多不错了。比一些乱七八糟的ubit，newman要好。电影和音乐的质量都不错。重要的是电池不错，如果长途履行觉得不够还可以买个usb后备电源，两节五号电池就可以多听20小时。

 

NEC超薄刻录机，不实用。数码伴侣，也不太实用。

 

参加了第二届中国人口科学论坛，感想也是不实用。不过结识新朋友，重新认识老朋友也还不错，比较欣赏YJH老师，另外JXQ老师要的会议论文记得有时间好好整理后给他发过去，别忘记踢到KLY老师是他的亲戚，嘿嘿。

 

单位的资产清查工作完工，谢天谢地谢Ly。希望以后这种少tm老找我，草！

 

昨天在垃圾桶捡到钱，看来我是穷疯了，god可怜我。

 

打算在四月再写个"近期要做的事情"然后say byebye to April。

 

 

 

 

逆光

 

专辑名称：逆光
歌手姓名：孙燕姿
唱片公司：EMI 百代
发行时间：2007年03月22日
专辑语种：国语专辑1CD

专辑介绍：2007年的这一道光，我逆着光……

                即使痛得刺眼，却看见了希望……

                看见了我爱的人，看见了我爱的人……

                我愿意去相信，我永不放弃……

歌曲列表：

01.In the Beginning

====================================
02 逆光

也许我一直害怕有答案
也许爱静静在风里打转
离开 释怀 很短暂 又重来
有时候自问自答

我不要困难把我们挤散
我责备自己那么不勇敢
遗憾没有到达
拥抱过还是害怕
用力推开你 我依然留下

有一束光 那瞬间
是什么痛得刺眼
你的视线 是谅解
为什么舍不得熄灭
我逆着光 却看见

那是泪光 那力量
我不想再去抵挡
面对希望 逆着光
感觉爱存在的地方
一直就在 我身旁

我以为 我能后退 反复证明
这份爱 有多不对
背对着你如此漆黑
忍住疲惫
睁开眼 打开窗 才发现 你就是光芒

作词 Lyrist：廖莹如 Kate Liao
作曲 Composer：李伟菘Paul Lee

=====================================
03 梦游

穿过时光机器 我一定可以再遇见你
循着钢琴声 找到你迷惑的神情
不够高的身影 计算着与梦想的差距
看你努力奔跑
但是终点在哪里

未来总很神秘
有暴风雨 也有好天气
你曾经可以选择 轻易放弃
DALA….
DALA….
感谢你没有忘记 做你自己

跌倒时受的伤 在我身上 有相同痕迹
发现我的笑容
成长在你哭泣里

未来会很神奇
会经历爱 也学会期待
虽然有很多怀疑 你不明白
DALA….
DALA….
幸福的答案我也还没解开

SO SO TI SO SO DO
约定好 醒来之后
要再次回到未来 陪我梦游

作词 Lyrist：严云农
作曲 Composer：古��

===================================
04 咕叽咕叽

约个会 餐厅选在吃到饱
一瞬间 什么浪漫都死掉
咕叽咕叽 白头偕老难见到
睡觉 起床 慢跑 洗澡
下班 睡觉

谁比谁好 能差到多少
迟早都要 向上帝报到
既然坏的 通通改不掉 用力思考
(保证 自找 烦恼 放手 无聊 大笑)
咕叽咕叽

数数钞票 永远都比标签少
名牌包 里面还要塞到爆
咕叽咕叽 什么病都能吃药
掏光 荷包 自我 慰劳
工作 花掉

谁比谁好 能差到多少
迟早都要 向上帝报到
既然坏的 通通戒不掉
用力思考
保证 自找 烦恼

我们都好 我们都是鸟
冬天飞向 南方的怀抱
一起筑巢 地球飞一遭
放弃思考

不要 自找 烦恼
放手 无聊 大笑
无可 救药 祷告 我不要

地球 还不太熟 旅行 想到太空
月球没有好朋友

相爱 不肯拥抱 仇恨 记得太牢
原始的情调 是什么面貌

好想知道 能不能求饶 能不能咆哮
一点就好 真实就好

谁比谁好 能差到多少
迟早都要 向上帝报到
既然坏的 通通戒不掉
用里思考
(不要 自找 烦恼)
我们都好 我们都是鸟
冬天飞向 南方的怀抱
一起筑巢 地球飞一遭
放弃思考
不要 自找 烦恼
放手 无聊 大笑
碰面 都是 问好
咕叽咕叽

Rap：

Let's wake up in the mornings
Let's go to bed at night
Let's make hay in the big sunshine
Yea we'll make hay in the light

Let's bury all our hatchets
Let us get along
Let's hold our hands and save the world
Let's not

 

作词 Lyrist：陈镇川
作曲 Composer：李�戚�Peter Lee
Rap词：孙燕姿Stefanie Sun

=========================================
05 我怀念的

我问为什么那女孩传简讯给我
而你为什么 不解释低着头沉默
我该相信你很爱我 不愿意敷衍我
还是明白你已不想挽回什么

想问为什么 我不再是你的快乐
可是为什么 却苦笑说我都懂了
自尊常常将人拖着 把爱都走曲折
假装了解是怕 真相太赤裸裸
狼狈比失去难受

我怀念的 是无话不说
我怀念的 是一起作梦
我怀念的 是争吵以后还是想要爱你的冲动
我记得那年生日 也记得那一首歌
记得那片星空 最紧的右手 最暖的胸口
谁 记得 谁 忘了

想问为什么 我不再是你的快乐
可是为什么 却苦笑说我都懂了

自尊常常将人拖着 把爱都走曲折
假装了解是怕 真相太赤裸裸
狼狈比失去难受

我怀念的 是无话不说
我怀念的 是一起作梦
我怀念的 是争吵以后还是想要爱你的冲动
我记得那年生日 也记得那一首歌
记得那片星空 最紧的右手 最暖的胸口
谁 忘了

我怀念的 是无言感动
我怀念的 是绝对炽热
我怀念的 是你很激动求我原谅抱得我都痛
我记得你在背后 也记得我颤抖着
记得感觉汹涌 最美的烟火 最长的相拥

谁爱得太自由 谁过头太远了
谁要走我的心 谁忘了那就是承诺
谁自顾自地走 谁忘了看着我
谁让爱变沉重 谁忘了要给你温柔

我还有想要爱你的冲动
我记得那年生日 也记得那一首歌
记得那片星空 最紧的右手 最暖的胸口

我放手 我让座 假 洒脱
谁懂我多么不舍得
太爱了 所以我 没有哭 没有说

 

作词 Lyrist：姚若龙
作曲 Composer：李�戚�Peter Lee

======================================
06 安宁

夜的宁静 是时候好好反省
月的阴晴圆缺就像我的心
夜下着雨 天在哭泣
不知道何时才放晴
我忽然非常想念你

你的背影让我失去了理性
你的放弃让我迷失了自己
你的离去就像刺青
永远烙印在我的心
是如此痛而如此的美丽

我努力的想哭泣 却哭不出泪滴
一次又一次的灰心 才发现早已麻痹
终于发现自己 已经不在乎你
原来分手也能如此安宁

 

作词 Lyricist：林��玉 Jim Lim
作曲 Composer ：林��玉 Jim Lim

===================================

07 飘着

空气中 呼吸都凝着
我让思考放空 看你转身上楼
我知道 这就是答案了
还能怎么感受 那残余的温柔

当黑夜 清晰过白昼
当快乐 赔上了所有
当理智 熬不过放纵
你的神色 什么都淡了
我还守着爱 飘着
Da La La La… Da La La La… Da La La La…

你回头 就像往常笑着
好像在原谅我 绑住你的自由

当黑夜 清晰过白昼
当快乐 赔上了所有
当理智 熬不过放纵
我的神色 什么都算了
却还守着爱 飘着

错在明知是错 快乐该怎么选择
我爱错 我�o能选择沉默 不该嘶吼

当盲目的黑夜 清晰过白昼
当奢侈的快乐 赔上了所有
当假装的理智 熬不过放纵
每个路口 怎么转都错
我进退不得 谁救我

飞不进你梦中 偷一点感受
飞不回原来我 冰冷的躯壳
就这样漂浮着 悲伤的穿梭
感觉掏空 灵魂不在了
爱情突然失重 在飘着

Da La La La… Da La La La… Da La La La…

 

作词 Lyrist：陈镇川
作曲 Composer：李伟菘Paul Lee

=========================================
08 爱情的花样

排除大家的眼光 触电把对方照亮
喜欢到没话可讲 一加一是标准答案
拍拖让人勇敢
凡事都我们俩
爱得轰轰烈烈谁都不管
不断加码梦想
抓麦克风狂唱
心跳跟着节奏也正在隔空中对唱

受伤就记在账单 累积负债的失望
美好回忆不够还 梦想没有办法兑换
应付不算夸张
干脆互相说谎

喔 朋友讲的比他还棒
终于自己晚餐
约会输给加班
啊 心里准备就要加强 Go Go Go

数到一 数到二
变成我们俩
走到一 走到二
走到有一段
你第一 我第二
开始都这样
现在 轮到谁身上

数到一 数到二
开始有份量
走到一 走到二
有点在摇晃
你说一 我想二
爱情的花样
循环 却同一个模样
dududududududu
还是一个模样

 

作词 Lyrist：廖莹如 Kate Liao
作曲 Composer：李伟菘Paul Lee

=======================================
09 漩涡

总装着很有把握 不准爱渗入生活
才发现闯了祸 让你当真以为我的心上了锁
让你绝望地走 成全独立的我

好想捂住耳朵 不想不看不想听谁说
好想蹲在角落 把谴责的眼光都躲过

像个黑色漩涡 将我吞没 悔恨已逃不脱
我承认这都是我 感情事处理得不妥
从不说 我爱你 那么多

原来人可能脆弱 爱让我很难振作
我坐在最前座 人生第一次面对什么叫落寞
经历你这一走 最大傻瓜是我

我不要谁好心帮我
每个人像在隔岸观火 看我犯错
（提醒我说 都是我的错 提醒我说 逼你离开我）

就算同情是条绳索 我也没办法伸出双手
拯救自己(除了你) 除非是你(拯救我)
肯回头(为了我) 扭转这个结果

 

作词 Lyrist：小寒 Xiao Han
作曲 Composer：李�戚�Peter Lee

===========================================
10 需要你

那天晚上 望着海洋
想了很久才想清楚
是我不安 是我无法摆脱寂寞

放下自己 忘了失去
我不再是你的唯一
一片寂静 只剩下海潮的声音

明明不在 我学会忍耐
一个人我应该 需要你
又逃不开 让脑袋游在
充满你模糊的 想象里

明明不在 我学会忍耐
一个人曾想过 放弃
都明明需要你 却还犹豫不定

　　

作词 Lyricist：伍家辉 Wu Jiahui / 萧贺硕 Debbie Hsiao
作曲 Composer：伍家辉 Wu Jiahui

======================================================
11 关于

我 我的心里 住了一群 吵闹的风笛
我 想要旅行 没有目的地 单纯逃离

关于 人们窃窃私语 笑容的真实 我 并不想在意
关于 生活的选择题 答案在风里 我 想起了 一首歌 的道理

我 怎么定义 不想做决定 也没关系

关于 爱不爱的问题 谎言的善意 我 只想清干净
关于 生命的是非题 答案在雨里 我 只看见 淡灰色 的风景

受过伤的记忆 一直都还没有痊愈
需要被隔离 需要更多的空气
我让自己相信 终于在长期折磨里
得到免疫

关于 人们窃窃私语 笑容的真实 我 并不想在意
关于 生活的选择题 答案在风里 我 想起了 一首歌 的旋律
　　

作词 Lyricist：阿管 Al Kuan
作曲 Composer ：黄韵仁Eric Ng

====================================================
12 Afterward
====================================================

这几天

 

这几天的事情。

 

17号的时候，很不爽啊。心想快乐到底是什么呢？结果听着家宝同志的讲话就得到答案了："请问开化的大地，请问解冻的河流"。巧是很巧，可这算什么答案啊。按照我这普通人的理解，是不是真要出去玩一次啦。

 

17号周六下午踢球，估计是在开化的大地上踢球，感觉非常棒。跟处长请假，三点到交大，踢到六点，居然没有抽，佩服我自己。快半年都没有踢球了。但是，到现在腿还有一些酸疼。

 

18号周日在办公室做数据整理。进展非常顺利，感觉应该是跟17号踢球有关。

 

19号周一，四个2004级的段氏弟子在分开8个月后再次聚首。有一点物是人非的感觉。吃火锅，想起一些人一些事。

 

20号周二，四个弟子和段王爷一起共进晚餐。

 

这几天的流水账记完之后，总结如下：快乐是选择。

 

 

作息时间

 

作息时间（春夏）：

 

07：00到07：30――起床

08：00到08：30――食堂早餐（多买一袋牛奶）

08：30到09：00――阅读新闻

09：00到10：00――工作时间

10：00到10：15――哑铃运动时间

10：15到11：30――工作时间

11：30到13：30――食堂午餐（留下水果）+游泳/乒乓/洗澡

13：30到16：00――工作时间

16：00到16：15――运动+牛奶+水果

16：15到17：00――工作时间

17：00到20：00――私人活动时间

20：00到20：30――简单晚餐

20：30到23：00――自由活动时间

23：00到07：00――熟睡中

 

这XXX生活是多么美好啊。

工作，又一年

 

回来北京已经几天了，知道今天才开始去办公室工作，也才找到一点工作的感觉。前几天根本不愿意想手头上的一堆事情，只想和朋友或同学小喝上一杯。现在的我，放这么长的假是不是很罪恶啊？

 

一个下午整理北京的数据，进展很是缓慢。几次普查数据城乡划分的口径难以统一，退而求其次用"户口性质"代替都不行。还是那句老话：数据整理真是重要的工作啊，也是让人头疼的事情。

 

趁着还有几天假，好好把婚姻那一块弄得差不多（应该不是难事，思路基本出来了），家庭那一块尽量（基本上没有可以操作的思路）。也不知道自己这一头扎进去后还能能抓条鱼出来，鱼大小都无所谓了。

 

从办公室回来的路上想，很多次老D都能把做这些前途说的很美好，其实我心里根本没有底。所幸的是我的心还平静：自己不够聪明，做事效率不高，能够在年轻的时候有机会独立的做点事情，学点东西，打些基础，我就很满足了。其他的不用想。

 

是你的就是你的；不是你的，只能等。

 

工作，又一年。

 

从心态开始。

 

 

 

 

Vista初体验

 

今天，高中的两个好友终于聚在一起了，免不了喝上两杯。不过，56°的二锅头还真是不好喝，一小瓶就有点不是很爽了。ZXY的厨艺还不不错滴，虽然焖锅鱼不能和煌记煌比，洋芋丝蛋巴也不能和一中街的比，嘿嘿。LY和ZXY都是有家室的人啦。。。

 

还是转到Vista上来吧。很久就下载了一个32bit的企业版的Vista，一直没有时间装。最近才可以有时间折腾这个东西。首先是拿办公室的台式机试试，结果安装不成，应该内存有问题，莫有办法。后来就只好拿自己的笔记本实验了。

 

机器是NC6000，很是一般。不过为了过把瘾，还是霸王硬上弓了。首先是在网上找个新版本的Daemon，然后将简体中文企业版vista拷到硬盘上，然后虚拟光驱装。XP在D盘6个g，Vista在C盘15个g。

 

安装过程一切顺利，大概半个小时左右。然后kms激活，暂时就这么着。看分数，图形只有1分，其他都在3分左右或以上。刷新bios后，图形得分变为2分，应该是显卡驱动好了。声卡的驱动需要上HP的网上找后重新装，否则会接上耳机外放仍然有。Vista的处女体验，感觉非常好，非常漂亮，虽然特效不能用。

 

装应用软件。首先我觉得装Vista的软件都应该用管理员登录。新版Daemeo Tools没有问题；Stata9.2没有问题；新版Flashget没有问题：新版GreenBrower没有问题；新版Kaspersky没有问题；Visual Basic2005没有问题；新版MSN没有问题；暴风影音2007全功能版没有问题；新版QQ没有问题；新版WinRAR没有问题；Office2007更是没有问题。

 

有问题的软件是Sogou的输入法，和IE7.0有严重冲突，不能打汉字。主要是因为IE7.0默认是保护模式，取消该模式后正常使用。但是GB和Sogou输入法没有冲突。失败的例子还是VB6.0，不能装sp6。

 

有点醉意，就写这么多，以后有机会在好好写吧。洗洗睡了，明天还要早起。希望明天的专家会议能学点东西。

 

新的任务和笑话

 

这一段时间要做的事情多了一件：用vb从2000年数据中挑出流动儿童以及他们父母的信息（留守儿童也需要么？）这个对于现在的我好像还真不是难事啊。嘿嘿。感谢vb集中营。对人性的摧残，才会导致人性的光辉，哈哈。家之前需要把要做的事情再好好捋一捋。

 

说到回家，票还没有弄到，郁闷。网上看到的新闻更是好笑：

 

北京铁路局根据客流情况，首次在春运期间出台规定，限制旅客一次性购票的数量。规定从2月7日起至17日的春运出行高峰期间，一名旅客一次性最多只能购买5张硬卧或者10张硬座。北京铁路局客票中心主任张居才，这一规定主要是针对部分购票大户以及黄牛党，目的是为了迫使他们尽量少买票，以留出更多的车票发售给普通旅客。

 

一名旅客一次性最多只能购买5张硬卧或者10张硬座。只规定了上限（5或10），没有规定下限（0）。而现实中的绝大多数人面对的就是无票（正常的票价或者可以接受的票价）可买的下限。这点可以从网上火车票交易信息的点击次数可以得到证实。

 

这一规定主要是针对部分购票大户以及黄牛党，目的是为了迫使他们尽量少买票。首先这一人一次限量的规定根本不可能遏制黄牛（黄牛多的是办法），其次张主任居然默许黄牛行为，居然"迫使黄牛尽量少买票"，而不是严厉打击黄牛。我无语。

 

当我刚刚写完这些的时候，LY居然说帮我买到票了，16号Z3上铺，感激涕零。

 

已经两年没有回去了，今年的大年三十可以到家。近乡情更怯......

年前安排

 

年前的工作时间没有多少天了，2月6日到14日，总共有九天。需要好好安排一下，然后就回家过年��。

 

首先是"未成年人思想道德项目"，需要尽快熟悉起来，认真研读K老师和WM的项目书，尽可能地挑出里面存在的问题并给出自己的想法，在此基础上开好专家研讨会。其他相关事情依栗处而定。

 

其次是"留守儿童VB程序"，需要做两件事情：认真思考每一个过程并尽量优化；有时间可以用该程序重做2000年的留守儿童挑选工作，并和ZFL师兄计算的数据比较，互相验证。

 

再次是"家庭分析VB程序"，在分析留守儿童的基础上扩展到对整个家庭的分析，主要是三个步骤的"模块化"――1.户信息读取模块（考虑不同数据格式）；2.户内关系分析模块（这一块需要琢磨和交流，尽可能地挖掘出有意义的信息）；3.人信息写出模块（会比原始的人信息更丰富）

 

最后是双胞胎、DINK家庭、夫妻婚龄差、家庭代际关系等问题的实现问题。初步的打算是至少前两个问题能先做起来，最好的情况的是这四个具体问题的程序都能弄出来，也不是难事。

 

要是顺利的话，决定在家过至少10天猪一样的生活。

泡面和买书

 

首先是吃的事情。最近接二连三地煮方便面吃，算是有了一点心得。事先要准备的材料：五谷道场方便面一包、柴鸡蛋两颗、白菜若干、老干妈肉末酱若干。程序：1，电火锅装2/3的水，煮沸；2，将面条倒入，稍软之后，用筷子搅拌一下；3，打鸡蛋，若喝汤的话就搅碎；4，将方便面中的调味包和酱包放入搅拌；5，感觉汤快要再次沸腾的放白菜（叶子手撕，茎用刀切细条）；6，局部开始沸腾的时候放老干妈适量，铺在白菜上即可；7，拔掉电源，安静等上五分钟，MS泡面搞定。

 

再就是买书。这个周末又去买书，我算是病了。郑重宣布：2007年的书都已经买完了，再也不买了。痛恨买了书不好好看的人！不过，算是对中关村图书大厦（以下简称zgcbb）和第三极书局（d3j）有了一点了解。总的来说，我喜欢D3J更多一些，因为对我更有用一些。

 

zgcbb的楼层和图书分类清晰一些，如果是一个陌生人，会更容易找到你要的书在哪层的哪里，中规中矩的那种。d3j显然"创意"一些，楼层的指示和书籍分类有自己的特点，一下不好熟悉。

 

zgcbb的图书查询基本不能自助，除非人特少或者营业员非常热情；两外卖场内的座位太少，也可能是人太多了；书架太高了，浏览上面几层的书脖子很难受。而d3j给我的印象挺好的，图书可以自助查询，虽然可能要排队；坐在玻璃幕墙后看看书看看外面大街上的风景的感觉很好；书架不高，书籍层列让人很舒服。

 

其实d3j比zgcbb好，更多的原因是我要的书d3j更多一些。昨天一本94年出版的书都被我淘到了，打折后8圆，超值让人难以想象。有时间应该多去d3j看看书，运通106海淀下。

双胞胎

 

居然又十一点过一刻了。时间你就不能停下来歇歇啊，郁闷。趁着还能坚持赶快把现在一点关于双胞胎的想法理一下，供以后参考。先对师妹youngee和老D表示感谢，和他们交流获益匪浅。

 

双胞胎事件的发生可能是自然选择，也可能是人为干预的结果。计划生育政策和传统生育文化的造成了对双胞胎的需求，而排卵药物和试管婴儿为满足这种需求提供了技术保证。

 

以上只是从逻辑上分析了人为选择生育双胞胎的可能性，现实中是否真的存在需要数据验证。

 

作为一个问题来研究的话，可以从一下三个方面来做：一是时间上双胞胎事件的总量和比例的变化；二是空间上（城乡和各个地区）双胞胎事件总量和比例的差别；三是人不同父母或家庭（教育程度、穷人和富人等等）生双胞胎的比例的差别。

 

以上任何一方面有点发现，都是很有意义得事情，很期待。而现在，数据不是问题，数据的整理是问题。Data Management是永恒的问题。什么时候才能自由地处理我的数据，想到做到啊。所以，回到点子上来，vb和stata都要好好学。

记个流水账

 

今天早上九点半才起来，昨天晚上睡得还真是香啊，一夜无梦。之后花了一个多小时，把一些乱七八糟的想法清除掉，然后洗漱完毕，向单位食堂进发，一路上，肚子呱呱叫。

 

来到单位直奔食堂，拿出饭卡，刷掉八圆，插队打菜打饭，就坐，吃饭。席间，和单位两位新认识的同事ZDZ和XP聊聊天。用膳完毕，造访ZDZ的寝宫。果然，屋里有古筝，还弹了笑傲江湖的几个音符，有点意思。

 

下午一点左右，直奔中关村图书大厦。买书和看书的人还是真是多啊，知识的海洋。在二、三、四层蹦达了几乎五个小时，买了两百多圆的书，心疼啊，知识还真是值钱。

 

满载打算会学校吃完饭，结果鬼使神差地跑到知行楼地下室去理发。闭目养神，一个小时过后，完毕。跑到全日餐厅一看，关门了。只好在西区超市卖点事物充饥并优哉游哉到东门坐公汽。路过老D的办公室，灯还亮着。

 

路上遇到两买羊肉串的年轻小伙，真像是学生。又花了五圆，来了五串。看得出手艺并不熟练，我也没有多想，只是入嘴才觉得不好吃。11点左右，回到电脑前，打完这些字，准备睡觉。

 

明天一天交给vb了。

有点累

这个星期基本上没有碰这个部落格了。真是有点累。每天早上七点爬起来上班，晚上五点下班后直奔学校，从六点学习到八点，然后开始晚饭，最后一与床接触就睡了。好像没有这种累得感觉了。

 

这种累的感觉估计至少还要延续一周吧，不知道是否能够坚持下去。

 

不过这周还有挺多有意思的事情。给老D过生日（居然和Jay Chow是一天），小Liao也走上了我两年前的路――考研（今天考的两科还算不错）。祝福这一大一小两哥们。

 

自己这几天集中营式的vb学习好像还真是有点成效。要是一般情况，这本vb基础教程放在我面前至少要一年才慢慢悠悠看完吧，而且还没有任何收获。现在算是小有收获吧。不过从反面印证了一个观点：人还真是贱。我还是需要有人督着才出活。

 

不过，虽然这么辛苦学习vb，也是应付一时之需，其实用处不大，这一点我有清醒的认识。在整个过程中，对于程序语言本身的理解和用程序解决实际问题的思路，才是最重要的，帮助学习stata才是最重要的。stata才是王道。

赶在0点之前

随便一折腾就快到零点了，时间啊时间，去感觉他的时候他又溜走了，这好像是曾经学过的一篇课文里的话，汗。那就干脆去查查到底谁写的。《匆匆》（链接http://www.ccview.net/htm/xiandai/zzq/zzqsw004.htm），小学学过的朱自清的散文，写得真好。

 

关于时间之类的也不愿意想的太多，记住朱自清这句话就行，"生活中的各种过程都有它独立的意义和价值――每一刹那有每一刹那的意义与价值！每一刹那在持续的时间里，有它相当的位置。"

 

再想想接下来几天的安排：首先，尽快熟悉2005年的数据和问卷，最好结合自己对2000年数据和问卷的理解进行对比，能在熟悉的过程中提出自己想法；其次，理顺"流动儿童和留守儿童"的逻辑，写出数据清洗的stata程序，这个是重点。再次，和chris师兄沟通一下感情，无论会不会得到他的帮助，应该请他吃饭的。最后，睡好觉，做好工作。

户籍人口和外来人口

由于城市中人户分离的现象并不少见，因此舍流动人口而使用外来人口的概念来和户籍人口来对应。户籍人口和外来人口的区别在于是否具有本地户口。对人口普查和抽样进行梳理，以北京为例，得到如下结论：

1982年第三次全国人口普查
――"常住人口的户口登记状况"
户籍人口：1
外来人口：2+3（时间是一年以上，空间是跨县\市\区）
说明：受数据限制；人户分离现象少

1987年全国人口抽样调查
――"户口登记状况"
户籍人口：1
外来人口：2
说明：该数据收集方式与其他有很大不同，以后再详细了解

1990年第四次全国人口普查
――"户口状况和性质"
户籍人口：1
外来人口：2+3（时间是一年以上，空间是跨县\市\区）
说明：受数据限制；人户分离现象不多

1995年全国1%人口抽样调查
――"调查对象状况"
户籍人口：1和2、3中户口登记地为北京
外来人口：2、3中户口登记地为非北京（时间是半年以上，空间是跨省）

2000年第五次全国人口普查
――"R6户口登记状况"
户籍人口：R61=1和R61=2、3 and R62=1、2、3、4、5、6、7
外来人口：R61=2、3 and R62=8（时间是半年以上，空间是跨省）

2005年全国1%人口抽样调查
――"R6户口登记地状况"
户籍人口：R61=1、2和R61=3中填写北京
外来人口：R61=3中填写非北京（时间更细分，空间是跨省）

第一篇

自今天开始正式写部落格啰。记得某人说过衡量一本好书的标准是你看过以后是否有也写点什么的冲动。因此，如果我读了一本好书看了一场好的电影听了一曲好的音乐甚至做了一件好的事情，等等，是不是应该写点什么呢？是的，应该。

让我给历史下一个定义，会很简洁：历史就是记录。没有记录的事物不能叫历史，比如我脑袋里经常闪过的一些非常荒唐的念头，因为没有记录所以转瞬即逝。那，这些东西不会成为我的历史。今天的我的历史需要部落格。

中华民族还真是不太擅长书写，难怪，会选择Silentall作为ID，会选择Silent All These Years作为最喜欢的歌曲，同时也是这个部落格的名字。打算在这上面随便写点想的听的看的做的，等等。

公元1983年1月8日――2007年1月8日，不得不让人对时间心存敬畏。我还来不及仔细品味这青春滋味，时间居然就过了整24年。时间啊还真是奇妙，任何模型如果缺少的时间变量，肯定不是好的模型。

第一篇特慎重，还有末了。

末了，祝福段王爷、艳姐从不愉快的境地中尽快走出来；祝鱼儿明天生日快乐，虽然她可能不知道会有这份祝福，不是可能是肯定；还有，祝我自己生日快乐。2007，又一年。