应用STATA做统计分析（更新至STATA10.0版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 汉密尔顿 著，郭志刚 等 译

图书标签:

• STATA
• 统计分析
• 计量经济学
• 数据分析
• 应用统计
• 经济学
• 社会科学
• Stata 10
• 0
• 统计软件
• 回归分析

出版社： 重庆大学出版社

ISBN：9787562459866

版次：2

商品编码：10711571

包装：平装

开本：16开

出版时间：2011-06-01

用纸：胶版纸

正文语种：中文

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。

评分☆☆☆☆☆

我是一名计算机科学专业的学生，在学习过程中接触到了一些关于数据挖掘和机器学习的课程。《应用STATA做统计分析（更新至STATA10.0版）》这个名字虽然听起来偏统计，但我认为STATA作为统计软件，也可能包含一些与数据挖掘相关的算法和实现。《应用STATA做统计分析》这个书名让我对这本书的定位产生了一些好奇，因为我平时接触的STATA相关的知识比较少，更多的是Python和R。但我听说STATA在某些统计建模和实证分析领域有着独特的优势，所以我想了解一下它在数据分析方面能做到什么程度。我希望这本书能够介绍一些STATA在数据处理、特征工程、模型构建方面的能力，尤其是在统计学意义上的模型构建。例如，它是否能实现一些经典的机器学习算法，或者在统计模型的基础上进行预测和分类。如果书中能提供一些关于STATA与编程语言（如Python或R）进行交互的例子，那将对我非常有吸引力，因为这将有助于我更全面地掌握数据分析工具。我希望这本书能打开我新的视野，了解STATA在数据科学领域扮演的角色，以及它与我已知工具的异同。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻读博士学位的学生，数据分析是我的研究不可或缺的一部分。《应用STATA做统计分析（更新至STATA10.0版）》这个名字听起来就非常契合我的需求。我平时需要处理大量的实证数据，进行各种复杂的统计检验和模型构建，以支持我的研究假设。我希望这本书能提供一套系统性的STATA操作指南，从基础命令到高级模型的实现，都能有清晰的讲解。尤其是在计量经济学模型方面，我希望它能够深入讲解因果推断、断点回归、倾向得分匹配等方法，并提供相应的STATA代码和结果解释。在学术研究中，方法的严谨性和结果的准确性至关重要，我希望这本书能够强调这些方面，并给出一些避免常见错误的建议。如果书中能够包含一些最新的研究方法和前沿的模型，或者对一些经典模型的最新发展进行介绍，那将对我非常有启发。我也会关注它是否能提供一些关于如何撰写研究论文中方法部分的指导，例如如何清晰地描述使用的统计方法，如何展示和解释模型结果，以及如何进行模型诊断。

评分☆☆☆☆☆

这本书我早就想入手了，名字听起来就非常实用——《应用STATA做统计分析（更新至STATA10.0版）》。我是一个对数据分析非常感兴趣的初学者，平时工作接触到一些数据，但总是停留在Excel的层面，感觉挖掘不出更深层次的信息。STATA这个软件在学术界和实务界都很有名，我听说它功能强大，尤其在计量经济学和统计学领域。但市面上关于STATA的书籍很多，我有点眼花缭乱，不知道从何下手。这本《应用STATA做统计分析》的名字很直接，直接点明了“应用”和“统计分析”这两个核心，而且明确了更新到STATA10.0版，这让我感觉它应该比较新，不会太落伍。我尤其期待它能讲解一些基础的统计概念，然后一步步教我如何在STATA里实现，比如如何进行描述性统计、如何进行假设检验、如何进行回归分析等等。最好能有一些贴近实际的案例，让我明白这些统计方法到底能解决什么样的问题。我希望这本书的讲解风格是深入浅出的，即使是零基础的我也能看懂，而不是那种堆砌公式、晦涩难懂的教科书。如果它能提供一些代码示例，甚至是一些练习题，那就更好了，这样我就可以边学边练，真正掌握STATA的使用技巧。

评分☆☆☆☆☆

最近我开始接触到一些关于市场研究和用户行为分析的工作，发现数据分析在其中扮演着越来越重要的角色。《应用STATA做统计分析（更新至STATA10.0版）》这个书名引起了我的兴趣。我希望这本书能够提供一些在商业分析领域中常用的统计方法和STATA应用案例，比如如何进行市场细分、客户画像构建、销售预测、A/B测试等等。我希望能学习到如何利用STATA来处理和分析销售数据、用户行为数据，从而为公司的决策提供数据支持。我期待书中能够讲解一些非参数检验、聚类分析、因子分析等方法，并给出如何在STATA中实现它们的详细步骤。我非常看重书中的案例是否贴近实际商业场景，能够让我快速将学到的知识应用到工作中。如果书中能够包含一些关于数据可视化技巧的讲解，例如如何使用STATA绘制漂亮的图表来呈现分析结果，那就更好了。我希望这本书能帮助我提升数据驱动的决策能力，更好地理解我的客户和市场。

评分☆☆☆☆☆

作为一个有几年数据分析经验但觉得瓶颈期的从业者，我一直渴望找到一本能让我“武功更上一层楼”的书。《应用STATA做统计分析（更新至STATA10.0版）》这个书名立刻吸引了我，因为“应用”这两个字表明它不会仅仅停留在理论层面，而是注重实际操作。我平时处理的数据往往比较复杂，需要进行一些更高级的统计建模，比如面板数据分析、时间序列分析，甚至是一些多层次模型。我希望这本书能够涵盖这些内容，并且给出详细的STATA实现步骤和结果解读。尤其是在结果解读方面，很多时候我能运行出结果，但却不知道这些数字到底意味着什么，如何用它们来支持我的论点。如果这本书能在这方面有深入的讲解，那将对我来说是巨大的帮助。我特别关注它是否会涉及一些常见的数据清洗和预处理技巧，因为在实际工作中，数据质量往往是影响分析结果的关键。如果它能提供一些关于如何处理缺失值、异常值，以及如何构建新变量的指导，我会觉得这本书非常有价值。我期待它能用清晰的逻辑和严谨的论证，帮助我理解这些复杂方法的原理，并自信地在STATA中应用它们。

评分☆☆☆☆☆

送货快，质量好，性价比高

评分☆☆☆☆☆

书很好，物流很快，京东一直很信赖，非常棒……

评分☆☆☆☆☆

书包装很好，正版书，支持

评分☆☆☆☆☆

Stata的经典参考书籍。很实用，配合其他两种，再加上系统帮助文件，工作顺利多了。

评分☆☆☆☆☆

专业书籍，高深～～～～～～

评分☆☆☆☆☆

期待啊

评分☆☆☆☆☆

该书还是很棒的，从简单的数据管理，到单因素、多因素分析，到复杂的聚类、主成分、因子分析都有涉猎，算是深入浅出，想学入门学stata还是建议看看~~~~~~~~

评分☆☆☆☆☆

正在学习，还比较好用，一直用郭老师的书

评分☆☆☆☆☆

一本这个，一本陈强的计量经济学，你就可以作文章了