具体描述
《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。
目录信息
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
· · · · · · (收起)
读后感
//stata常用命令 cd //change directory 改变原有路径，即设置本次工作的存储位置 cd "E:研二第一学期==孙老师，空间分析==空间分析，结课论文==maoyumaoyu" //修改原有路径 doedit //打开某个dofile doedit D:stata11adopersonalNet_course_AA1_intro.do //完整路径...
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用户评价
这本书的封面设计简直是视觉上的享受，那种沉稳又不失现代感的配色，让我一打开快递盒就心生欢喜。虽然我目前对STATA的了解还停留在基础的数据录入和简单的描述性统计阶段，但光是翻阅目录，我就能感受到作者在内容组织上的匠心独运。特别是那些关于面板数据处理和时间序列分析的章节标题，显得非常专业和有条理。我记得其中有一部分似乎专门讲了如何用STATA来构建和检验复杂的计量经济学模型，这正是我现在最头疼的部分。我希望它能像一位经验丰富的老前辈，手把手地把我从“什么都不会”的状态，带到一个可以自信完成课题报告的水平。我看了一下前言，作者似乎非常强调“实践性”，而不是纯粹的理论堆砌，这对我们这些急需将软件技能应用于实际研究的读者来说，无疑是一剂强心针。我甚至期待它能提供一些真实的、带有注释的案例数据，这样我就可以边看边敲代码，确保每一步都理解到位，而不是只看理论然后自己摸索，那种挫败感真的太大了。
这本书的排版和字体选择，对于长时间阅读来说简直是太友好了。我以前买过一些技术类书籍，字体小得像蚂蚁爬，看得我眼睛干涩，但这本书的字号适中，行距宽松，即便是初学者面对大段的代码和输出结果，也不会感到压迫。更让我惊喜的是，作者在解释复杂统计概念时，似乎非常注重用最直观、最贴近实际应用的语言来描述，而不是陷入晦涩难懂的数学公式中。比如，当我尝试理解异方差性对回归结果的影响时，很多教材都是用一大堆符号把我绕晕，我希望这本书能提供一种更“接地气”的解释，比如通过一个具体的经济现象来阐述为什么会发生这种情况，以及STATA里对应的处理命令究竟在底层做了什么。那种清晰的逻辑脉络，对于我这种需要把知识点快速转化为解决问题能力的人来说，比什么都重要。
我对这本书的期待，主要集中在那些高级数据处理技巧上。我目前在处理问卷调查数据时，经常遇到数据清洗和转换的难题，比如如何有效地合并不同来源的数据集，如何处理缺失值，以及如何进行复杂的因子分析或聚类分析。我希望这本书能提供一套系统性的、可复制的方法论，而不是零散的几个命令介绍。我特别关注那些关于“大数据”或“非标准数据结构”的处理章节——虽然我做的可能还不是真正的大数据，但那种系统化的处理思维，能让我对未来的研究挑战更有准备。如果书中能详细讲解如何自定义宏或者编写S-plus函数来自动化重复性工作，那对我简直是巨大的福音。毕竟，在学术研究中，时间是最宝贵的资源，能通过编程提高效率，就是提升了研究产出质量。
从一个资深软件用户转变为一个教学作者的转变，往往意味着内容的深度和广度都有了质的飞跃。我期待这本书不仅仅是停留在STATA的基本语法层面，而是能够体现出作者对统计建模思想的深刻理解。比如，在介绍不同的检验方法时，作者是否有对这些方法的适用边界进行清晰的界定？是“万金油”式的介绍，还是根据研究目的和数据特性的“量身定制”建议？我希望这本书能帮助我建立起一个稳固的“统计思维框架”，让我不再是盲目地套用别人给的命令，而是能够根据自己的数据特征，主动选择最恰当的分析工具。如果这本书能成功地将复杂统计学理论与STATA的实用操作无缝对接，那么它将不仅仅是一本软件手册，更会成为我研究生涯中不可或缺的工具书和思想启迪者。
这本书的价值，我认为很大程度上取决于它对“结果解读”的重视程度。很多STATA教程教你如何运行回归，输出结果一堆数字，但对于我们这些非统计学专业的“应用型”用户来说，最难的是知道这些P值、R方、F检验值究竟意味着什么，我的研究假设是否得到了支持？如果这本书能用大量的篇幅，结合实际的案例输出，教我们如何从那些密密麻麻的统计报告中，提炼出清晰、有力的研究结论，指导我们如何撰写“结果与讨论”部分，那就太棒了。我尤其希望它能对一些常见的统计陷阱进行警示，比如多重共线性的识别与规避，或者模型设定偏差可能带来的误导性结论。这种对“治学严谨性”的强调，远比单纯的软件操作指南更有意义。
书很好，但是有点难。文科生或者高考数学100分以下的文科生（我当时82，发挥还算稳定的一次ಥ_ಥ）建议先去看点统计学的书。当然看到那些书的公式直接略过，你只需要这些概念啥意思就行了。边看统计学边看这本书，这本书看完以后，再去看看国内出的stata的书，要好一点。
书不错。如果想学菜单版的stata操作可以看看这个：https://www.bilibili.com/video/av89680279/
案头必备
写论文那一阵子紧急上手还蛮好使的!
如果从头读起，一步一步按书中的指导来操作数据库，尤其是不要忽视数据管理的基础步骤，一定可以扎扎实实地掌握使用stata的方法。可惜我每次总是直接跳到想要做的统计方法的章节，粗暴地输入指令，最终bug频出，一筹莫展，就像我对待感情那般地草率而不讲理。
