應用STATA做統計分析（更新至STATA10.0版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 漢密爾頓 著，郭誌剛 等 譯

圖書標籤:

• STATA
• 統計分析
• 計量經濟學
• 數據分析
• 應用統計
• 經濟學
• 社會科學
• Stata 10
• 0
• 統計軟件
• 迴歸分析

齣版社： 重慶大學齣版社

ISBN：9787562459866

版次：2

商品編碼：10711571

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2011-06-01

用紙：膠版紙

正文語種：中文

內容簡介

　　《應用STATA做統計分析（更新至STATA10.0版）》從STATA軟件與STATA的資源，數據管理，製圖，概要統計及交互錶，方差分析和其他比較方法，綫性迴歸分析，迴歸診斷，擬閤麯綫，穩健迴歸，LOGISTlC迴歸，生存模型與事件計數模型，主成分、因子和聚類分析，時間序列分析，編程入門，等等，完整而精練地介紹瞭STATA軟件或軟件包的各項基本功能和在統計分析中的應用。《應用STATA做統計分析》以列舉實例的方式編寫，並穿插瞭上百幅圖片，廣泛引證各種相關資料中的數據，簡明地介紹瞭常用的各種命令的分析運行情況，便於學習掌握。此外，在最後一章拓展性地介紹瞭常用的編程知識和技能，以便於能更加靈活地運用STATA軟件做更多的統計分析。
　　《應用STATA做統計分析（更新至STATA10.0版）》突齣瞭程序性、實用性、完整性，《應用STATA做統計分析（更新至STATA10.0版）》兼具教材和使用手冊的特點，適宜作為緻力於統計學研究和數據分析應用的專傢和學者自學參考。

作者簡介

作者:(美)勞倫斯？漢密爾頓 譯者:郭誌剛

內頁插圖

目錄

1 Stata軟件與Stata的資源
本書體例的說明
一個Stata操作的例子
Stata的文件管理與幫助（Help）文件
搜尋信息
Stata公司
Stata期刊
使用Stata的圖書
2 數據管理
命令示範
創建一個新數據
定義數據的子集：in和if選擇條件
創建和替代變量
缺失值編碼
使用函數
數值和字符串之間的格式轉換
創建新的分類變量和定序變量
標注變量下標
導入其他程序的數據
閤並兩個或多個Stata文件
數據的轉置、變換或分拆
使用權數
生成隨機數據和隨機樣本
編製數據管理程序
內存管理
3 製圖
4 概要統計及交互錶
5 方差分析和其他比較方法
6 綫性迴歸分析
……
參考文獻

應用STATA做統計分析（更新至STATA10.0版） 本書以Stata 10.0為平颱，深入淺齣地講解瞭統計分析的理論基礎與實踐操作。無論您是初學者還是希望提升Stata技能的研究者，本書都將是您不可或缺的得力助手。本書緻力於幫助讀者掌握將Stata強大的數據處理能力與嚴謹的統計推斷方法相結閤，從而獨立完成從數據準備到結果解釋的全過程。 一、 數據管理與預處理：奠定堅實基礎 高質量的統計分析始於高質量的數據。本書將詳細闡述Stata在數據管理方麵的各項強大功能，確保您的數據能夠以最優化、最規範的形式呈現在分析環境中。 數據導入與導齣： 掌握從Excel、CSV、數據庫等多種常見格式導入Stata數據的方法，並學會將Stata數據集導齣為其他格式，實現數據在不同平颱間的順暢流通。本書將覆蓋數據讀取的各種選項，包括變量標簽、值標簽的設置，以及如何處理編碼問題，確保數據的準確性和完整性。 變量創建與轉換： 學習如何根據現有變量生成新變量，例如計算比率、構建指數、進行分類變量編碼等。詳細介紹生成數值型變量、字符串型變量、日期型變量的各種方法，並提供實際案例演示。 數據清洗與缺失值處理： 缺失值是統計分析中的常見挑戰。本書將係統介紹識彆、刪除、填充缺失值（如均值插補、中位數插補、迴歸插補等）的各種技術，並深入分析不同處理方法的優缺點及適用場景。同時，還將講解如何識彆和處理異常值、重復記錄等數據質量問題。 數據篩選與排序： 掌握使用條件語句（如`if`、`in`）精確篩選所需數據子集的方法，並學會按一個或多個變量對數據進行排序，以便於後續分析和審閱。 閤並與連接數據集： 在研究中，經常需要將來自不同來源的數據集閤並。本書將詳細介紹`merge`命令的使用，包括一對一、一對多、多對一、多對多閤並的策略，以及如何處理閤並過程中可能齣現的重復記錄和變量衝突。 結構化數據轉換： 學習如何進行數據的“長格式”和“寬格式”轉換（`reshape`），這在處理麵闆數據或時間序列數據時尤為重要。 二、 描述性統計分析：洞察數據概貌 在進行推斷性統計分析之前，充分瞭解數據的基本特徵至關重要。本書將引導讀者運用Stata進行全麵的描述性統計分析，從而揭示數據的分布規律與內在模式。 集中趨勢與離散程度測量： 掌握計算均值、中位數、眾數、標準差、方差、最小值、最大值、四分位數等描述性統計量的方法，並理解這些統計量所代錶的含義。 頻率分布與交叉錶格： 學習如何計算分類變量的頻率和百分比，並使用`tabulate`命令生成二元、三元或多元的交叉分類錶，洞察變量間的初步關聯。本書將深入講解交叉錶格的解釋，包括如何解讀比例的差異。 可視化探索： 圖形化是理解數據分布和識彆潛在模式的強大工具。本書將詳細介紹Stata的圖形功能，包括： 直方圖（Histogram）： 展現連續變量的分布形態。 箱綫圖（Box Plot）： 比較不同組彆數據的分布特徵，識彆中位數、四分位數和異常值。 散點圖（Scatter Plot）： 探索兩個連續變量間的關係，並可添加迴歸綫。 條形圖（Bar Chart）： 可視化分類變量的頻率或均值。 摺綫圖（Line Plot）： 展現時間序列數據的趨勢。 密度圖（Density Plot）： 描繪變量的概率密度分布。 分組圖（Grouped Plots）： 在同一張圖錶中比較不同子群體的分布。 本書將強調如何根據數據類型和分析目的選擇閤適的圖形，並學會對圖形進行美化和定製，以清晰地傳達信息。 三、 推斷性統計分析：驗證研究假設 在掌握瞭數據的基本情況後，本書將帶領讀者進入推斷性統計分析的核心領域，學習如何利用樣本數據對總體進行推斷，並驗證研究假設。 參數估計與置信區間： 學習如何計算總體的均值、比例等參數的點估計和區間估計（置信區間），並理解置信區間的含義，即我們對估計值的可靠性有多大的把握。 假設檢驗基礎： 詳細介紹假設檢驗的基本原理，包括零假設（H0）與備擇假設（H1），p值、顯著性水平（α）的概念，以及第一類錯誤（α錯誤）和第二類錯誤（β錯誤）。 單樣本檢驗： 單樣本t檢驗： 檢驗單個樣本均值是否顯著不同於一個已知的總體均值。 單樣本比例檢驗： 檢驗單個樣本比例是否顯著不同於一個已知的總體比例。 雙樣本檢驗： 獨立樣本t檢驗： 比較兩個獨立樣本均值是否存在顯著差異。本書將詳細介紹配對樣本t檢驗與獨立樣本t檢驗的區彆，以及如何選擇。 配對樣本t檢驗： 比較同一個體在不同時間或不同條件下的均值是否存在顯著差異。 兩樣本比例檢驗： 比較兩個獨立樣本比例是否存在顯著差異。 方差分析（ANOVA）： 比較三個或三個以上獨立樣本均值是否存在顯著差異。本書將介紹單因素方差分析、多因素方差分析，以及事後檢驗（如Tukey HSD）的使用。 卡方檢驗（Chi-squared Test）： 檢驗兩個分類變量之間是否存在關聯性，常用於分析交叉錶格數據。 相關分析： 學習計算Pearson相關係數，度量兩個連續變量間的綫性相關強度和方嚮。 四、 迴歸分析：探索變量間的函數關係 迴歸分析是統計學中最為強大的工具之一，它能夠幫助我們理解一個或多個自變量如何影響因變量，並進行預測。本書將係統介紹Stata中各種迴歸模型。 簡單綫性迴歸： 建立一個自變量與一個因變量之間的綫性關係模型，學習解讀迴歸係數、決定係數（R-squared）、F統計量等。 多元綫性迴歸： 擴展到多個自變量對因變量的影響，重點講解： 模型擬閤與係數解釋： 如何解讀多個迴歸係數的含義，以及它們在控製其他變量影響後的效應。 多重共綫性診斷與處理： 識彆和處理自變量之間高度相關的問題。 異方差性診斷與處理： 識彆和處理模型誤差方差不恒定的問題，並介紹穩健標準誤等方法。 模型選擇與優化： 如何通過逐步迴歸、信息準則等方法選擇最優模型。 交互效應： 檢驗兩個自變量聯閤作用對因變量的影響。 虛擬變量（Dummy Variables）： 如何將分類變量引入迴歸模型，並解讀其係數。 邏輯迴歸（Logistic Regression）： 適用於因變量為二分類變量的情況，如是否購買、是否成功等。本書將詳細講解二元邏輯迴歸的原理、模型估計和結果解釋，包括如何計算賠率比（Odds Ratio）。 泊鬆迴歸（Poisson Regression）： 適用於因變量為計數型變量（非負整數）的情況，如事件發生次數。 麵闆數據模型： 針對擁有時間維度和個體維度數據的麵闆數據，本書將介紹固定效應模型（Fixed Effects）和隨機效應模型（Random Effects），並講解如何選擇閤適的模型。 五、 高級統計分析與應用 在掌握瞭基礎統計分析和迴歸模型後，本書將進一步拓展，介紹一些更高級的統計方法及其在Stata中的實現。 時間序列分析基礎： 平穩性檢驗： 介紹單位根檢驗等方法判斷時間序列的平穩性。 自相關與偏自相關圖： 分析時間序列的依賴結構。 ARIMA模型： 學習建立和應用ARIMA模型進行時間序列預測。 生存分析： 學習分析事件發生時間的數據，如患者生存時間、設備失效時間等，介紹Kaplan-Meier麯綫、Cox比例風險模型。 聚類分析與因子分析： 介紹無監督學習方法，用於數據降維和群體劃分。 工具變量法（Instrumental Variables, IV）： 針對內生性問題，介紹如何使用工具變量解決迴歸模型中的估計偏差。 結構方程模型（SEM）基礎： 簡要介紹SEM的概念和在Stata中的應用，用於檢驗復雜的理論模型。 六、 Stata編程與效率提升 除瞭直接使用命令，掌握Stata的編程能力將極大地提高工作效率和分析的靈活性。 do文件（Do-files）的使用： 學習編寫、運行和管理do文件，實現分析的自動化和可重復性。 宏（Macros）： 掌握定義和使用宏，簡化命令編寫。 循環（Loops）： 學習使用`forvalues`和`foreach`循環，自動化重復性任務。 用戶自定義命令： 介紹如何編寫簡單的自定義命令。 效率優化技巧： 分享在處理大數據集時的性能優化策略。 本書的特點： 理論與實踐並重： 深入淺齣地講解統計學理論，並提供大量Stata實際操作示例，幫助讀者融會貫通。 更新至Stata 10.0版： 確保讀者掌握最新版本的Stata功能和語法。 豐富多樣的案例： 涵蓋經濟學、社會學、醫學、市場營銷等多個領域的實際研究案例，使學習更具針對性。 清晰的邏輯結構： 從基礎數據管理到高級統計模型，層層遞進，結構清晰，易於讀者理解和掌握。 強調結果解釋： 不僅關注技術操作，更側重於如何正確解讀統計分析結果，並將其轉化為有意義的研究結論。 本書適用於： 高校學生： 統計學、經濟學、社會學、心理學、管理學、公共衛生學等專業的研究生和本科生。 科研人員： 緻力於進行定量研究的各領域研究者。 數據分析師： 需要運用Stata進行數據分析的專業人士。 任何希望係統學習Stata統計分析的讀者。 通過本書的學習，您將能夠熟練運用Stata進行各類統計分析，從容應對數據挑戰，並撰寫齣具有說服力的研究報告。

評分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻讀博士學位的學生，數據分析是我的研究不可或缺的一部分。《應用STATA做統計分析（更新至STATA10.0版）》這個名字聽起來就非常契閤我的需求。我平時需要處理大量的實證數據，進行各種復雜的統計檢驗和模型構建，以支持我的研究假設。我希望這本書能提供一套係統性的STATA操作指南，從基礎命令到高級模型的實現，都能有清晰的講解。尤其是在計量經濟學模型方麵，我希望它能夠深入講解因果推斷、斷點迴歸、傾嚮得分匹配等方法，並提供相應的STATA代碼和結果解釋。在學術研究中，方法的嚴謹性和結果的準確性至關重要，我希望這本書能夠強調這些方麵，並給齣一些避免常見錯誤的建議。如果書中能夠包含一些最新的研究方法和前沿的模型，或者對一些經典模型的最新發展進行介紹，那將對我非常有啓發。我也會關注它是否能提供一些關於如何撰寫研究論文中方法部分的指導，例如如何清晰地描述使用的統計方法，如何展示和解釋模型結果，以及如何進行模型診斷。

評分☆☆☆☆☆

這本書我早就想入手瞭，名字聽起來就非常實用——《應用STATA做統計分析（更新至STATA10.0版）》。我是一個對數據分析非常感興趣的初學者，平時工作接觸到一些數據，但總是停留在Excel的層麵，感覺挖掘不齣更深層次的信息。STATA這個軟件在學術界和實務界都很有名，我聽說它功能強大，尤其在計量經濟學和統計學領域。但市麵上關於STATA的書籍很多，我有點眼花繚亂，不知道從何下手。這本《應用STATA做統計分析》的名字很直接，直接點明瞭“應用”和“統計分析”這兩個核心，而且明確瞭更新到STATA10.0版，這讓我感覺它應該比較新，不會太落伍。我尤其期待它能講解一些基礎的統計概念，然後一步步教我如何在STATA裏實現，比如如何進行描述性統計、如何進行假設檢驗、如何進行迴歸分析等等。最好能有一些貼近實際的案例，讓我明白這些統計方法到底能解決什麼樣的問題。我希望這本書的講解風格是深入淺齣的，即使是零基礎的我也能看懂，而不是那種堆砌公式、晦澀難懂的教科書。如果它能提供一些代碼示例，甚至是一些練習題，那就更好瞭，這樣我就可以邊學邊練，真正掌握STATA的使用技巧。

評分☆☆☆☆☆

最近我開始接觸到一些關於市場研究和用戶行為分析的工作，發現數據分析在其中扮演著越來越重要的角色。《應用STATA做統計分析（更新至STATA10.0版）》這個書名引起瞭我的興趣。我希望這本書能夠提供一些在商業分析領域中常用的統計方法和STATA應用案例，比如如何進行市場細分、客戶畫像構建、銷售預測、A/B測試等等。我希望能學習到如何利用STATA來處理和分析銷售數據、用戶行為數據，從而為公司的決策提供數據支持。我期待書中能夠講解一些非參數檢驗、聚類分析、因子分析等方法，並給齣如何在STATA中實現它們的詳細步驟。我非常看重書中的案例是否貼近實際商業場景，能夠讓我快速將學到的知識應用到工作中。如果書中能夠包含一些關於數據可視化技巧的講解，例如如何使用STATA繪製漂亮的圖錶來呈現分析結果，那就更好瞭。我希望這本書能幫助我提升數據驅動的決策能力，更好地理解我的客戶和市場。

評分☆☆☆☆☆

作為一個有幾年數據分析經驗但覺得瓶頸期的從業者，我一直渴望找到一本能讓我“武功更上一層樓”的書。《應用STATA做統計分析（更新至STATA10.0版）》這個書名立刻吸引瞭我，因為“應用”這兩個字錶明它不會僅僅停留在理論層麵，而是注重實際操作。我平時處理的數據往往比較復雜，需要進行一些更高級的統計建模，比如麵闆數據分析、時間序列分析，甚至是一些多層次模型。我希望這本書能夠涵蓋這些內容，並且給齣詳細的STATA實現步驟和結果解讀。尤其是在結果解讀方麵，很多時候我能運行齣結果，但卻不知道這些數字到底意味著什麼，如何用它們來支持我的論點。如果這本書能在這方麵有深入的講解，那將對我來說是巨大的幫助。我特彆關注它是否會涉及一些常見的數據清洗和預處理技巧，因為在實際工作中，數據質量往往是影響分析結果的關鍵。如果它能提供一些關於如何處理缺失值、異常值，以及如何構建新變量的指導，我會覺得這本書非常有價值。我期待它能用清晰的邏輯和嚴謹的論證，幫助我理解這些復雜方法的原理，並自信地在STATA中應用它們。

評分☆☆☆☆☆

我是一名計算機科學專業的學生，在學習過程中接觸到瞭一些關於數據挖掘和機器學習的課程。《應用STATA做統計分析（更新至STATA10.0版）》這個名字雖然聽起來偏統計，但我認為STATA作為統計軟件，也可能包含一些與數據挖掘相關的算法和實現。《應用STATA做統計分析》這個書名讓我對這本書的定位産生瞭一些好奇，因為我平時接觸的STATA相關的知識比較少，更多的是Python和R。但我聽說STATA在某些統計建模和實證分析領域有著獨特的優勢，所以我想瞭解一下它在數據分析方麵能做到什麼程度。我希望這本書能夠介紹一些STATA在數據處理、特徵工程、模型構建方麵的能力，尤其是在統計學意義上的模型構建。例如，它是否能實現一些經典的機器學習算法，或者在統計模型的基礎上進行預測和分類。如果書中能提供一些關於STATA與編程語言（如Python或R）進行交互的例子，那將對我非常有吸引力，因為這將有助於我更全麵地掌握數據分析工具。我希望這本書能打開我新的視野，瞭解STATA在數據科學領域扮演的角色，以及它與我已知工具的異同。

評分☆☆☆☆☆

不錯啊啊啊啊啊啊啊啊啊

評分☆☆☆☆☆

老師推薦的，還沒看。應該不錯

評分☆☆☆☆☆

價格實惠，東西不錯。

評分☆☆☆☆☆

很不錯的一本書

評分☆☆☆☆☆

把這本書吃透，STATA的水平就已經達到很高的水平瞭

評分☆☆☆☆☆

經典的stata學習教材，參考。

評分☆☆☆☆☆

很不錯的一本書

評分☆☆☆☆☆

老師推薦的書目 對於stata課程比較有幫助 就是需要耐心慢慢看

評分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好