应用STATA做统计分析（更新至STATA10.0版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

内容简介

　　《应用STATA做统计分析（更新至STATA10.0版）》从STATA软件与STATA的资源，数据管理，制图，概要统计及交互表，方差分析和其他比较方法，线性回归分析，回归诊断，拟合曲线，稳健回归，LOGISTlC回归，生存模型与事件计数模型，主成分、因子和聚类分析，时间序列分析，编程入门，等等，完整而精练地介绍了STATA软件或软件包的各项基本功能和在统计分析中的应用。《应用STATA做统计分析》以列举实例的方式编写，并穿插了上百幅图片，广泛引证各种相关资料中的数据，简明地介绍了常用的各种命令的分析运行情况，便于学习掌握。此外，在最后一章拓展性地介绍了常用的编程知识和技能，以便于能更加灵活地运用STATA软件做更多的统计分析。
　　《应用STATA做统计分析（更新至STATA10.0版）》突出了程序性、实用性、完整性，《应用STATA做统计分析（更新至STATA10.0版）》兼具教材和使用手册的特点，适宜作为致力于统计学研究和数据分析应用的专家和学者自学参考。

作者简介

作者:(美)劳伦斯？汉密尔顿 译者:郭志刚

内页插图

目录

1 Stata软件与Stata的资源
本书体例的说明
一个Stata操作的例子
Stata的文件管理与帮助（Help）文件
搜寻信息
Stata公司
Stata期刊
使用Stata的图书
2 数据管理
命令示范
创建一个新数据
定义数据的子集：in和if选择条件
创建和替代变量
缺失值编码
使用函数
数值和字符串之间的格式转换
创建新的分类变量和定序变量
标注变量下标
导入其他程序的数据
合并两个或多个Stata文件
数据的转置、变换或分拆
使用权数
生成随机数据和随机样本
编制数据管理程序
内存管理
3 制图
4 概要统计及交互表
5 方差分析和其他比较方法
6 线性回归分析
……
参考文献

应用STATA做统计分析（更新至STATA10.0版） 本书以Stata 10.0为平台，深入浅出地讲解了统计分析的理论基础与实践操作。无论您是初学者还是希望提升Stata技能的研究者，本书都将是您不可或缺的得力助手。本书致力于帮助读者掌握将Stata强大的数据处理能力与严谨的统计推断方法相结合，从而独立完成从数据准备到结果解释的全过程。 一、 数据管理与预处理：奠定坚实基础 高质量的统计分析始于高质量的数据。本书将详细阐述Stata在数据管理方面的各项强大功能，确保您的数据能够以最优化、最规范的形式呈现在分析环境中。 数据导入与导出： 掌握从Excel、CSV、数据库等多种常见格式导入Stata数据的方法，并学会将Stata数据集导出为其他格式，实现数据在不同平台间的顺畅流通。本书将覆盖数据读取的各种选项，包括变量标签、值标签的设置，以及如何处理编码问题，确保数据的准确性和完整性。 变量创建与转换： 学习如何根据现有变量生成新变量，例如计算比率、构建指数、进行分类变量编码等。详细介绍生成数值型变量、字符串型变量、日期型变量的各种方法，并提供实际案例演示。 数据清洗与缺失值处理： 缺失值是统计分析中的常见挑战。本书将系统介绍识别、删除、填充缺失值（如均值插补、中位数插补、回归插补等）的各种技术，并深入分析不同处理方法的优缺点及适用场景。同时，还将讲解如何识别和处理异常值、重复记录等数据质量问题。 数据筛选与排序： 掌握使用条件语句（如`if`、`in`）精确筛选所需数据子集的方法，并学会按一个或多个变量对数据进行排序，以便于后续分析和审阅。 合并与连接数据集： 在研究中，经常需要将来自不同来源的数据集合并。本书将详细介绍`merge`命令的使用，包括一对一、一对多、多对一、多对多合并的策略，以及如何处理合并过程中可能出现的重复记录和变量冲突。 结构化数据转换： 学习如何进行数据的“长格式”和“宽格式”转换（`reshape`），这在处理面板数据或时间序列数据时尤为重要。 二、 描述性统计分析：洞察数据概貌 在进行推断性统计分析之前，充分了解数据的基本特征至关重要。本书将引导读者运用Stata进行全面的描述性统计分析，从而揭示数据的分布规律与内在模式。 集中趋势与离散程度测量： 掌握计算均值、中位数、众数、标准差、方差、最小值、最大值、四分位数等描述性统计量的方法，并理解这些统计量所代表的含义。 频率分布与交叉表格： 学习如何计算分类变量的频率和百分比，并使用`tabulate`命令生成二元、三元或多元的交叉分类表，洞察变量间的初步关联。本书将深入讲解交叉表格的解释，包括如何解读比例的差异。 可视化探索： 图形化是理解数据分布和识别潜在模式的强大工具。本书将详细介绍Stata的图形功能，包括： 直方图（Histogram）： 展现连续变量的分布形态。 箱线图（Box Plot）： 比较不同组别数据的分布特征，识别中位数、四分位数和异常值。 散点图（Scatter Plot）： 探索两个连续变量间的关系，并可添加回归线。 条形图（Bar Chart）： 可视化分类变量的频率或均值。 折线图（Line Plot）： 展现时间序列数据的趋势。 密度图（Density Plot）： 描绘变量的概率密度分布。 分组图（Grouped Plots）： 在同一张图表中比较不同子群体的分布。 本书将强调如何根据数据类型和分析目的选择合适的图形，并学会对图形进行美化和定制，以清晰地传达信息。 三、 推断性统计分析：验证研究假设 在掌握了数据的基本情况后，本书将带领读者进入推断性统计分析的核心领域，学习如何利用样本数据对总体进行推断，并验证研究假设。 参数估计与置信区间： 学习如何计算总体的均值、比例等参数的点估计和区间估计（置信区间），并理解置信区间的含义，即我们对估计值的可靠性有多大的把握。 假设检验基础： 详细介绍假设检验的基本原理，包括零假设（H0）与备择假设（H1），p值、显著性水平（α）的概念，以及第一类错误（α错误）和第二类错误（β错误）。 单样本检验： 单样本t检验： 检验单个样本均值是否显著不同于一个已知的总体均值。 单样本比例检验： 检验单个样本比例是否显著不同于一个已知的总体比例。 双样本检验： 独立样本t检验： 比较两个独立样本均值是否存在显著差异。本书将详细介绍配对样本t检验与独立样本t检验的区别，以及如何选择。 配对样本t检验： 比较同一个体在不同时间或不同条件下的均值是否存在显著差异。 两样本比例检验： 比较两个独立样本比例是否存在显著差异。 方差分析（ANOVA）： 比较三个或三个以上独立样本均值是否存在显著差异。本书将介绍单因素方差分析、多因素方差分析，以及事后检验（如Tukey HSD）的使用。 卡方检验（Chi-squared Test）： 检验两个分类变量之间是否存在关联性，常用于分析交叉表格数据。 相关分析： 学习计算Pearson相关系数，度量两个连续变量间的线性相关强度和方向。 四、 回归分析：探索变量间的函数关系 回归分析是统计学中最为强大的工具之一，它能够帮助我们理解一个或多个自变量如何影响因变量，并进行预测。本书将系统介绍Stata中各种回归模型。 简单线性回归： 建立一个自变量与一个因变量之间的线性关系模型，学习解读回归系数、决定系数（R-squared）、F统计量等。 多元线性回归： 扩展到多个自变量对因变量的影响，重点讲解： 模型拟合与系数解释： 如何解读多个回归系数的含义，以及它们在控制其他变量影响后的效应。 多重共线性诊断与处理： 识别和处理自变量之间高度相关的问题。 异方差性诊断与处理： 识别和处理模型误差方差不恒定的问题，并介绍稳健标准误等方法。 模型选择与优化： 如何通过逐步回归、信息准则等方法选择最优模型。 交互效应： 检验两个自变量联合作用对因变量的影响。 虚拟变量（Dummy Variables）： 如何将分类变量引入回归模型，并解读其系数。 逻辑回归（Logistic Regression）： 适用于因变量为二分类变量的情况，如是否购买、是否成功等。本书将详细讲解二元逻辑回归的原理、模型估计和结果解释，包括如何计算赔率比（Odds Ratio）。 泊松回归（Poisson Regression）： 适用于因变量为计数型变量（非负整数）的情况，如事件发生次数。 面板数据模型： 针对拥有时间维度和个体维度数据的面板数据，本书将介绍固定效应模型（Fixed Effects）和随机效应模型（Random Effects），并讲解如何选择合适的模型。 五、 高级统计分析与应用 在掌握了基础统计分析和回归模型后，本书将进一步拓展，介绍一些更高级的统计方法及其在Stata中的实现。 时间序列分析基础： 平稳性检验： 介绍单位根检验等方法判断时间序列的平稳性。 自相关与偏自相关图： 分析时间序列的依赖结构。 ARIMA模型： 学习建立和应用ARIMA模型进行时间序列预测。 生存分析： 学习分析事件发生时间的数据，如患者生存时间、设备失效时间等，介绍Kaplan-Meier曲线、Cox比例风险模型。 聚类分析与因子分析： 介绍无监督学习方法，用于数据降维和群体划分。 工具变量法（Instrumental Variables, IV）： 针对内生性问题，介绍如何使用工具变量解决回归模型中的估计偏差。 结构方程模型（SEM）基础： 简要介绍SEM的概念和在Stata中的应用，用于检验复杂的理论模型。 六、 Stata编程与效率提升 除了直接使用命令，掌握Stata的编程能力将极大地提高工作效率和分析的灵活性。 do文件（Do-files）的使用： 学习编写、运行和管理do文件，实现分析的自动化和可重复性。 宏（Macros）： 掌握定义和使用宏，简化命令编写。 循环（Loops）： 学习使用`forvalues`和`foreach`循环，自动化重复性任务。 用户自定义命令： 介绍如何编写简单的自定义命令。 效率优化技巧： 分享在处理大数据集时的性能优化策略。 本书的特点： 理论与实践并重： 深入浅出地讲解统计学理论，并提供大量Stata实际操作示例，帮助读者融会贯通。 更新至Stata 10.0版： 确保读者掌握最新版本的Stata功能和语法。 丰富多样的案例： 涵盖经济学、社会学、医学、市场营销等多个领域的实际研究案例，使学习更具针对性。 清晰的逻辑结构： 从基础数据管理到高级统计模型，层层递进，结构清晰，易于读者理解和掌握。 强调结果解释： 不仅关注技术操作，更侧重于如何正确解读统计分析结果，并将其转化为有意义的研究结论。 本书适用于： 高校学生： 统计学、经济学、社会学、心理学、管理学、公共卫生学等专业的研究生和本科生。 科研人员： 致力于进行定量研究的各领域研究者。 数据分析师： 需要运用Stata进行数据分析的专业人士。 任何希望系统学习Stata统计分析的读者。 通过本书的学习，您将能够熟练运用Stata进行各类统计分析，从容应对数据挑战，并撰写出具有说服力的研究报告。