应用STATA做统计分析 更新至STATA 12 （原书第8版） epub pdf mobi txt 电子书 下载 2024

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编辑推荐

l结合示例介绍Stata的制图功能，包括图形编辑器。主题从简单的条形图和曲线标绘图到回归诊断、叠并多幅标绘图和绘制详细的、符合发表要求的图形。

l基本统计工具，包括制表、参数检验、卡方和其他非参数检验、ANOVA/ANCOVA、相关以及回归分析。

l高级方法，包括lowess回归、稳健回归、分位数回归、非线性回归和Box-Cox回归；logit、序次logit和多项logit模型；生存分析、事件计数分析和泊松分析；一般化线性建模（GLM）；因子分析和聚类分析；ARIMA和ARMAX时间序列建模；以及多层或混合效应建模——均以实际的易效仿示例加以说明，并侧重统计分析结果的解释。

l新增内容涉及从简单到高深的调查数据分析；用边际效应图直观地解释ANOVA、线性回归、logit或混合效应建模所得的结果；结构方程建模（SEM）；因子分在回归中的使用；以及缺失值的多重插补。

l时新且有趣的示例数据集，包括3个新近的调查和追踪气候亘古变化的时间序列。

l用示例展示如何编写自己的Stata程序——用户自编的程序允许创建数据管理和分析的新工具。

内容简介

《应用STATA做统计分析 更新至STATA 12(原书第8版)》将引导你通往功能强大的一流统计软件——针对Stata 12更新了主题、示例和内容编排。

本书为学生和研究人员开启了充分利用倍受欢迎的Stata软件的大门，此软件为数据管理和统计分析提供了一个快捷、灵活且易用的平台。

本书内容全面，针对Stata 12做了大幅修订，呈现了大量示例以说明如何应用Stata完成各式各样的任务。与Stata本身一样，《应用STATA做统计分析 更新至STATA 12(原书第8版)》将助你紧跟潮流，畅游于现代数据分析领域。内容包括：

l介绍数据管理的一整章，包括如何创建、导入、合并数据集或改变数据组织结构。

l结合示例介绍Stata的制图功能，包括图形编辑器。主题从简单的条形图和曲线标绘图到回归诊断、叠并多幅标绘图和绘制详细的、符合发表要求的图形。

l基本统计工具，包括制表、参数检验、卡方和其他非参数检验、ANOVA/ANCOVA、相关以及回归分析。

l高级方法，包括lowess回归、稳健回归、分位数回归、非线性回归和Box-Cox回归；logit、序次logit和多项logit模型；生存分析、事件计数分析和泊松分析；一般化线性建模（GLM）；因子分析和聚类分析；ARIMA和ARMAX时间序列建模；以及多层或混合效应建模——均以实际的易效仿示例加以说明，并侧重统计分析结果的解释。

l新增内容涉及从简单到高深的调查数据分析；用边际效应图直观地解释ANOVA、线性回归、logit或混合效应建模所得的结果；结构方程建模（SEM）；因子分在回归中的使用；以及缺失值的多重插补。

l时新且有趣的示例数据集，包括3个新近的调查和追踪气候亘古变化的时间序列。

l用示例展示如何编写自己的Stata程序——用户自编的程序允许创建数据管理和分析的新工具。

作者简介

Hamilton博士任教于美国New Hampshire大学，主讲统计学，至今为止，他已经撰写了多部关于统计方面的学术著作，包括Modern Data Analysis、Regression with Graphics、Data Analysis for Social Scientists等，它们对于整个业内更好地理解统计方法、开展统计分析具有重要参考价值。

目录

第1章 Stata软件与Stata的资源 1

1.1 本书体例的说明 1

1.2 一个Stata操作的例子 2

1.3 Stata的文件管理与帮助文件 6

1.4 搜寻信息 7

1.5 Stata公司 8

1.6 《Stata期刊》 9

1.7 应用Stata的图书 10

第2章 数据管理 13

2.1 命令示范 14

2.2 创建一个新的数据集 16

2.3 通过复制和粘贴创建新

数据集 21

2.4 定义数据的子集：in和if

选择条件 22

2.5 创建和替代变量 25

2.6 缺失值编码 28

2.7 使用函数 31

2.8 数值和字符串之间的格式

转换 34

2.9 创建新的分类变量和定序

变量 37

2.10 标注变量下标 39

2.11 导入其他程序的数据 40

2.12 合并两个或多个Stata文件 43

2.13 数据分类汇总 46

2.14 重组数据结构 49

2.15 使用权数 52

2.16 生成随机数据和随机样本 53

2.17 编制数据管理程序 57

第3章 制图 59

3.1 命令示范 59

3.2 直方图 62

3.3 箱线图 65

3.4 散点图和叠并 68

3.5 曲线标绘图和连线标绘图 73

3.6 其他类型的二维标绘图 77

3.7 条形图和饼图 79

3.8 对称图和分位数图 82

3.9 给图形添加文本 84

3.10 使用do文件制图 86

3.11 读取与合并图形 87

3.12 图形编辑器 88

3.13 创造性制图 91

第4章 调查数据 99

4.1 命令示范 99

4.2 定义调查数据 100

4.3 设计权数 102

4.4 事后分层权数 104

4.5 调查加权的表格和图形 107

4.6 多重比较的条形图 110

第5章 概要统计及统计表 115

5.1 命令示范 115

5.2 测量变量的描述性统计 117

5.3 探索性数据分析 119

5.4 正态性检验和数据转换 121

5.5 频数表和二维交互表 124

5.6 多表和多维交互表 127

5.7 均值、中位数以及其他概要

统计量的列表 129

5.8 使用频数权数 131

第6章 方差分析和其他比较方法 133

6.1 示范 134

6.2 单样本检验 135

6.3 两样本检验 138

6.4 单因素方差分析 140

6.5 双因素和多因素方差分析 143

6.6 因素变量和协方差分析 144

6.7 预测值和误差条形图 147

第7章 线性回归分析 151

7.1 命令示范 151

7.2 简单回归 155

7.3 相关 158

7.4 多元回归 161

7.5 假设检验 165

7.6 虚拟变量 167

7.7 交互效应 170

7.8 方差的稳健估计 175

7.9 预测值及残差 177

7.10 其他案例统计量 181

7.11 诊断多重共线性和异方差性 186

7.12 简单回归中的置信带 188

7.13 诊断回归 191

第8章 高级回归 197

8.1 命令示范 197

8.2 lowess修匀 199

8.3 稳健回归 204

8.4 对rreg和qreg的更多应用 209

8.5 曲线回归1 212

8.6 曲线回归2 214

8.7 Box-Cox回归 219

8.8 缺失值的多重填补 221

8.9 结构方程建模 225

第9章 logistic回归 231

9.1 命令示范 233

9.2 航天飞机数据 234

9.3 使用logistic回归 238

9.4 边际或条件效应标绘图 241

9.5 诊断统计量与标绘图 243

9.6 对序次y的logistic回归 247

9.7 多项logistic回归 249

9.8 缺失值的多重填补—— logit

回归的例子 256

第10章 生存模型与事件计数模型 259

10.1 命令示范 260

10.2 生存时间数据 262

10.3 计数时间数据 264

10.4 Kaplan-Meier存活函数 266

10.5 Cox比例风险模型 268

10.6 指数回归与Weibull回归 273

10.7 泊松回归 277

10.8 一般化线性模型 280

第11章 主成分分析、因子分析

和聚类分析 285

11.1 命令示范 286

11.2 主成分分析和主成分

因子法 287

11.3 旋转 289

11.4 因子分 292

11.5 主因子法 294

11.6 最大似然因子法 296

11.7 聚类分析-1 297

11.8 聚类分析-2 301

11.9 因子分在回归中的使用 305

11.10 测量与结构方程模型 312

第12章 时间序列分析 317

12.1 命令示范 317

12.2 修匀 319

12.3 时间标绘图的更多例子 325

12.4 最近的气候变化 328

12.5 时滞、前导和差分 331

12.6 相关图 336

12.7 ARIMA模型 339

12.8 ARMAX模型 346

第13章 多层与混合效应建模 351

13.1 命令示范 352

13.2 含随机截距的回归 354

13.3 随机截距和斜率 358

13.4 多个随机斜率 363

13.5 多层嵌套 366

13.6 重复测量 368

13.7 截面时间序列 371

13.8 混合效应logit回归 376

第14章 编程入门 383

14.1 基本概念与工具 383

14.2 程序示范：multicat(画出许多

定类变量的图) 393

14.3 使用multicat 396

14.4 帮助文件 400

14.5 蒙特卡罗模拟 403

14.6 用Mata进行矩阵编程 410

数据来源 415

参考文献 419

前言/序言

中文版序

很高兴看到《应用STATA做统计分析》一书经巫锡炜、焦开山、李丁、赵联飞和王军等人的努力又一次被翻译成中文。此书的英文版一直非常成功，一版再版，所以读者现在阅读的已是其第8版的中文版。伴随Stata本身的发展，《应用STATA做统计分析》一书在每次修订后都会变得篇幅更长，并且覆盖更多的主题。借助此中文版，我希望初次偶读到《应用STATA做统计分析》一书的新读者也将会开卷有益。熟悉更早各版本的读者们将会见到新的内容。新的介绍调查研究的一章出现在书的前面，因为社会科学领域的课程经常会涉及该主题。其他章节中的新增内容会介绍缺失值多重填补、结构方程建模、因子分在回归中的使用及混合效应建模的应用。最后一章介绍编程，内容做了简化，并围绕部分读者会觉得实用的一个主要例子(绘制多幅调查图形)来进行。在本版的写作中，我也设法使用更有趣且最新的例子。比如，介绍时间序列分析的第12章使用了全球气温数据。它向读者说明了如何证实更大规模研究所得的主要结论：持续变暖的全球气温并不能为太阳辐照、火山爆发或自然变化(厄尔尼诺现象)所解释，而只有当我们考虑到持续攀升的二氧化碳浓度水平时才能得以理解。一些其他章也使用了环境主题的例子，从北极海冰到环境问题看法的调查，不同领域的读者或许都会对它们感兴趣。与这些例子相对应的数据可以从Stata网站的Bookstore处下载。《应用STATA做统计分析》(1990)是第一本针对Stata而写的书。与Stata软件本身一样，此书也旨在做一些前人未做过的事情。我写这本书的目的是想为学生和研究人员弥合理论色彩浓厚的教材与Stata自带手册中数千页内容之间的差距。研究人员需要掌握分析其数据的各式技能。因此，《应用STATA做统计分析》一书从基本的主题开始，比如统计学导论课上的那些内容，或如何建立新的数据集。然后进入到中级和高级主题，诸如回归诊断、logit模型、稳健回归、因子分析、生存分析、时间序列模型乃至编程。其中的一些可能出现在研究生的统计学课上，而另一些则可能会在开展研究项目过程中遇到。对于每一章，我都关注两个实用的问题：我如何在Stata中进行该分析？所得结果告诉我什么？我的目的是为读者写一本工作时会摆在其计算机旁的书。我经常收到GoogleScholar发来的信息告诉我不同国家的人们确实如此，并且在他们自己发表的研究中引用本书。感谢巫锡炜、焦开山、李丁、赵联飞和王军为翻译此书所付出的努力，现在您有机会来判定它对您的用处了。 Lawrence C.Hamilton2016年9月

看到巫锡炜、焦开山、李丁、赵联飞和王军等完成Lawrence C. Hamilton所著Statistics with STATA：Updated for Version 12, Eighth Edition一书的翻译工作并邀请我审校，我感到十分欣慰和高兴。欣慰的是因为他们都是我的学生，而我看到他们在博士毕业之后仍能在科研、教学之余做翻译统计学教材这种费力不讨好但却非常基础性的工作。在我看来，保持对知识、方法的不断学习和不断更新的渴望是一名研究者应当具备的基本素质，而专业文献翻译是学习和消化新知识、新方法的重要途径之一。高兴的是虽然我不再参与本书的翻译工作，但是审校过程中，他们5人的工作仍保持了之前的高质量，而熟悉本书的读者会看到，本版相对于以前版本在篇幅、所介绍内容和所用示例等方面做了幅度挺大的改动。一如既往，本书保持了它的实用风格。第一，它介绍了社会研究人员常用的统计方法，从最基础的数据创建、变量改造等到诸如时间序列模型、生存分析、混合效应建模乃至结构方程建模等更复杂的建模技术。第二，它侧重Stata操作以及对统计分析结果的解读，从而在统计学教科书与Stata软件之间架起了一座桥梁。第三，更值得称道的是，原作者介绍每一统计方法时都使用自己或其他研究者所做的实际研究作为示例，从研究问题开始，到如何做数据分析，最后说明哪些分析结果回答了研究问题，娓娓道来，这几乎相当于教人如何完整实施一项研究课题，引人入胜。以我本人作为前面两版翻译组织者和本版审校者的经历，相信对定量社会研究方法感兴趣的读者朋友都能从中获益匪浅。相比于之前我带领他们5位翻译的两个版本，这一版虽然在章数上有所减少，但内容上做了重新编排，结构上显得更紧凑。比如，原来有关线性回归、回归诊断、拟合曲线和稳健回归的数章被整合成两章；同时，还结合Stata软件12.0版的更新和统计方法的发展，新增了缺失值多重填补、结构方程建模以及复杂抽样设计下的调查数据等新内容，还介绍了一套非常有用的Stata模型拟合后续命令margins和marginsplot。从我对译稿所做审读和校对工作来看，译者们不但对新增方法本身理解到位，而且对其Stata软件的实现也很熟练，从而确保了翻译的质量。专业文献的翻译首先要追求的是准确无误，这一版的翻译满足了这一标准。当然，就表述的精当、流畅而言，译者们仍有继续完善的空间。 郭志刚 2016年10月

这是Statistics with STATA第8版的中译本，也是该书的第三个中文版。前面两版都是我们几位在郭志刚教授的带领和指导下完成的。他一直用这种翻译专业文献的方式训练我们对统计方法的学习和掌握。我们都从中受益匪浅。这次我们之所以“劈腿”郭老师独立承担翻译工作，完全是他向出版社力荐的结果。这既是他对我们的认可，更是一种鼓励和帮助。感谢郭老师给予这一难得的机会！Statistics with STATA一书堪称Stata软件应用教材中的经典。自1990年以来，此书伴随着Stata软件的更新和统计方法的发展而一版再版。一本统计软件应用教材能够在图书市场存活25年并且越来越受读者欢迎，非经典之作而不能为，要知道这个时间差不多与Stata软件本身到目前已经存在30余年的时光一样长。当然，成就其为经典之作更重要的还在于下面两点。一是此书在形式上既兼顾必要但简洁易懂的统计学原理介绍，又从实际研究问题出发示例说明如何应用Stata软件完成数据分析并解读统计分析结果以回答研究问题，非常好地将让很多人觉得枯燥甚至深奥的统计学原理与看上去浩繁冗长的Stata软件手册融合起来。二是此书在内容上紧跟统计理论的发展和研究实践的需要，介绍大多数学科领域中最为实用的统计方法。比如，此版中既有属于“基本功”的数据管理方面的内容，结合Stata 12.0版的新功能，也涉及近年来日渐增多的混合效应建模、结构方程建模和缺失值多重填补等“进阶术”。所以，尽管此书不断修订再版，但始终能够让新老读者开卷有益。翻译本身就是一件费力不讨好的事。对于Statistics with STATA这样的经典教材，翻译它更让人觉得有压力，尤其是前面还有郭老师之前的两个高质量译本。幸运的是，郭老师建议我们在之前译本的基础上完成翻译工作，甚至提供了翻译之前版本时创建的关键词中英文对照表，这大大方便了我们的翻译工作，翻译质量也有一定保证。加上他还亲自对译稿进行审校，更为翻译质量增加了一重保证。希望本次翻译仍能如之前郭老师亲自带领翻译的两个中译本那样受读者们的欢迎和好评。本版的翻译工作从今年4月11日同清华大学出版社李万红、王军老师的第一次见面就开始启动。出于方便，由巫锡炜协调整个翻译工作。我们根据各自的兴趣和时间确定了任务分工：全书正文共14章，巫锡炜承担第1、第2、第3、第11、第12、第13章以及书中的前言、中文版序言等内容，焦开山承担第4、第5、第14章，赵联飞承担第6、第7章，李丁承担第8、第10章，王军承担第9章。虽然各有分工，但是我们在翻译过程中相互讨论，并对其他人的译稿提出修订意见。不过，非常遗憾的是，由于出版署名方面的一些限制，只有巫锡炜、焦开山和李丁作为译者署名出现，而具有近乎同样贡献的赵联飞和王军则被“等”取代了。受专业水平和理解能力所限，翻译中难免有不当甚或舛误之处，恳请读者们指教和斧正！巫锡炜、焦开山、李丁、赵联飞、王军2016年10月

《应用STATA做统计分析》一书旨在为学生和实际研究工作者在统计教材和Stata应用之间架设桥梁，以缩小两者之间的差距。为扮演这样一个中介角色，本书既不准备对某一合适教材做详细说明，也不打算尽可能地描述Stata的全部特征。相反，本书示范了如何使用Stata来完成各种各样的统计任务。每章的讨论遵循统计学概念主题展开，而并非只集中在特定的Stata命令上，这使得《应用STATA做统计分析》一书又具有与Stata参考手册不同的结构。比如，数据管理一章涉及了创建、导入、合并或改变数据文件结构的各种程序。有关图形、概要统计与表格，以及方差分析与其他比较方法

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在老家，没网没WIFI，为了评价这个商品*

东西不错~~~~~~~~~

偏向统计方面，感觉一般般

有关软件入门的知识有点儿少 质量还不错

不错，非常不错，这次买的书都很便宜，感觉真不错，以后还来。

商品不错物流也很快

书非常好，运输速度快，书质量好

书不错，慢慢学，看后追评。。。。。。。。

不错的