具体描述
劳伦斯·汉米尔顿编著的《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，本书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
目录信息
· · · · · · (收起)
读后感
张滢 “STATA软件的国际地位勿容置疑，既有界面操作，又可以直接输入自己编写的STATA命令，同时还可以编写或加载一些额外功能。STATA短小精悍，非常值得学习。而此书也是在简单但语言重复与复杂且繁琐中寻找了一个平衡点，以主题的形式展开了一部分常用指令的操作全面指导。...
评分张滢 “STATA软件的国际地位勿容置疑，既有界面操作，又可以直接输入自己编写的STATA命令，同时还可以编写或加载一些额外功能。STATA短小精悍，非常值得学习。而此书也是在简单但语言重复与复杂且繁琐中寻找了一个平衡点，以主题的形式展开了一部分常用指令的操作全面指导。...
评分张滢 “STATA软件的国际地位勿容置疑，既有界面操作，又可以直接输入自己编写的STATA命令，同时还可以编写或加载一些额外功能。STATA短小精悍，非常值得学习。而此书也是在简单但语言重复与复杂且繁琐中寻找了一个平衡点，以主题的形式展开了一部分常用指令的操作全面指导。...
评分张滢 “STATA软件的国际地位勿容置疑，既有界面操作，又可以直接输入自己编写的STATA命令，同时还可以编写或加载一些额外功能。STATA短小精悍，非常值得学习。而此书也是在简单但语言重复与复杂且繁琐中寻找了一个平衡点，以主题的形式展开了一部分常用指令的操作全面指导。...
评分张滢 “STATA软件的国际地位勿容置疑，既有界面操作，又可以直接输入自己编写的STATA命令，同时还可以编写或加载一些额外功能。STATA短小精悍，非常值得学习。而此书也是在简单但语言重复与复杂且繁琐中寻找了一个平衡点，以主题的形式展开了一部分常用指令的操作全面指导。...
用户评价
《应用STATA做统计分析》在处理生存分析数据方面，提供了一个非常全面和深入的指南。我之前对生存分析的了解仅限于概念层面，认为它主要用于医学研究。但这本书展示了生存分析在更广泛领域的应用，例如市场营销、社会科学等。书中从生存数据的基本概念开始，例如删失数据、生存函数、风险函数等，然后详细讲解了在STATA中如何处理和分析这类数据。Kaplan-Meier生存曲线的绘制和比较，是书中重点介绍的内容之一，作者通过实例展示了如何绘制不同组别的生存曲线，并使用log-rank检验来比较它们之间的差异。更让我惊喜的是，书中对Cox比例风险回归模型的讲解，非常透彻。作者不仅解释了模型的基本原理和假设，还详细展示了如何使用STATA进行模型拟合、结果解读，以及如何解释回归系数的风险比。书中还涵盖了具有时间依赖性协变量的Cox模型，这对于处理更复杂的研究场景非常有帮助。我特别欣赏书中关于模型诊断和模型选择的讨论，这些内容对于确保分析结果的稳健性非常重要。读完这部分，我对生存分析的掌握程度有了质的飞跃，并且能够自信地将STATA应用于这类数据的分析。
评分《应用STATA做统计分析》这本书最让我感到惊喜的是，它不仅仅专注于单一的研究领域，而是展现了STATA在多个学科领域的通用性和强大适用性。从经济学、金融学、社会学、心理学，到流行病学、市场营销，书中提供的案例和方法论覆盖了广泛的研究场景。我尤其欣赏书中在方法论介绍之后，能够立即链接到具体的STATA操作和结果解读。例如，在讨论实证研究中的计量经济学模型时，书中不仅详细介绍了如何估计和解释OLS、面板模型，还强调了如何进行模型诊断和处理多重共线性等问题，这对于我在经济学研究中尤为重要。同时，书中在社会学研究中关于调查数据分析的讲解，例如如何处理复杂的抽样设计、如何进行多层模型分析，也给我带来了新的启发。在心理学研究中，书中关于因子分析、聚类分析的介绍，以及如何在STATA中进行这些方法的应用，也为我理解和探索心理学领域的研究方法提供了帮助。这种跨学科的视角，让我认识到STATA作为一款强大的统计软件，能够为不同领域的科研工作者提供有力的支持。通过这本书，我不仅提升了在自己研究领域的统计分析能力，也拓宽了视野，对其他学科的研究方法有了更深入的了解。
评分令我印象深刻的是《应用STATA做统计分析》中关于描述性统计和数据可视化部分的深度。过去，我总觉得描述性统计只是简单地计算均值、中位数、标准差，然后画几张图表。但这本书彻底颠覆了我的认知。它不仅仅是罗列了STATA中各种描述性统计的命令，更重要的是，它深入浅出地讲解了如何根据研究问题和数据类型，选择最合适的描述性统计量，以及如何解读这些统计量所传达的信息。作者通过丰富的案例，演示了如何使用STATA生成各种表格，比如交叉表、频率表，并且详细说明了在制作这些表格时需要注意的细节，例如如何添加标签、如何控制显示精度等。而数据可视化部分，更是让我眼前一亮。我一直认为绘制精美的图表是STATA的强项，但这本书却超越了简单的“好看”，它教会了我如何通过图表来“讲故事”。从简单的柱状图、折线图，到更复杂的散点图矩阵、箱线图、密度图，作者都进行了详尽的讲解，并提供了大量优化图表视觉效果的技巧，包括如何调整颜色、字体、坐标轴标签，以及如何添加图例和注释。更重要的是，书中强调了图表在传达研究发现中的重要作用，以及如何通过选择恰当的图表类型来更有效地展示数据模式和关系。读完这部分，我感觉自己不仅学会了如何操作STATA，更学会了如何用数据和图表与他人进行有效的沟通。
评分这本书《应用STATA做统计分析》虽然名为统计分析，但其中对数据收集和预处理的细致讲解，远超我的预期。我一直以为统计分析的重点在于模型构建和结果解释，但读完这本书，我才意识到，一个看似微小的数据录入错误，或是原始数据的不规范，都可能导致整个分析结果的偏差，甚至完全失效。作者在开篇就花了大量篇幅，用生动的例子，展示了不同数据格式（如CSV、Excel、数据库文件）的导入方式，以及在导入过程中可能遇到的各种坑，比如编码问题、日期格式不统一、缺失值处理的策略等等。更让我惊喜的是，书中对于数据清洗和转换的部分，提供了大量实用的STATA命令和代码片段，例如如何批量重命名变量、如何根据条件筛选数据、如何进行数据合并和连接、如何处理重复值等等。这些操作在实际研究中是必不可少的，但常常被其他书籍一带而过。这本书不仅教会了我如何使用STATA来完成这些任务，更重要的是，它培养了我一种严谨的数据处理意识，让我明白，好的统计分析，必须建立在干净、规范的数据基础之上。我尤其欣赏作者对于异常值处理的讲解，他不仅介绍了识别异常值的方法，还讨论了不同异常值处理方法的适用场景和潜在影响，这对于我在实际分析中如何科学地对待异常值提供了重要的指导。这本书的讲解方式非常人性化，即使是初学者，也能很快上手，并且在遇到问题时，能够从书中找到相应的解决方案。
评分《应用STATA做统计分析》在时间序列分析的章节，给我带来了极大的启发。我之前对时间序列数据分析一直感到比较陌生，觉得它比横截面数据分析更为复杂。但是，这本书的讲解方式非常系统和易懂。作者从最基本的时间序列数据管理开始，例如如何定义时间变量、如何处理缺失的时间点，一直讲到各种时间序列模型。我特别喜欢书中对ARIMA模型的详细阐述，包括模型的识别（ACF和PACF图的解读）、参数估计、模型检验和预测。作者通过丰富的案例，演示了如何在STATA中实现这些步骤，并且非常清晰地解释了每个步骤的含义和重要性。除了ARIMA模型，书中还涵盖了GARCH模型、协整检验等更高级的时间序列分析方法，并且都提供了STATA的应用实例。让我印象深刻的是，书中不仅讲解了如何建立和解释模型，还重点强调了模型诊断的重要性，例如残差的自相关检验、异方差检验等，这对于保证分析结果的可靠性至关重要。此外，书中还讨论了时间序列预测的技巧，以及如何评估预测模型的准确性。通过这本书，我不仅对时间序列分析有了更深入的理解，也掌握了在STATA中进行相关分析的实用技能，这对于我未来在经济学、金融学等领域的研究将大有裨益。
评分《应用STATA做统计分析》这本书在假设检验部分，展现了其理论与实践相结合的卓越能力。在我看来，假设检验是统计分析中至关重要但又容易出错的环节。这本书并没有停留在概念的介绍，而是深入到STATA的具体操作层面，为我打开了新的视角。作者详细讲解了不同类型的假设检验，从最基础的t检验、卡方检验，到更复杂的ANOVA（方差分析）、非参数检验等等，每一种都提供了清晰的STATA命令示例和结果解释。我尤其喜欢书中对于检验前提条件的讨论，例如t检验是否需要正态分布，以及在不满足前提条件时，有哪些替代方法和STATA的实现方式。书中还非常细致地讲解了如何根据研究问题和数据类型来选择合适的假设检验方法，以及如何正确解读检验结果中的P值和置信区间。更让我受益匪浅的是，作者还专门讨论了多重比较的问题，并给出了在STATA中进行校正的常用方法，这对于避免得出错误的统计结论至关重要。书中还提供了大量的实操案例，让我能够将学到的理论知识快速转化为实践技能。通过这本书，我不仅掌握了STATA的假设检验命令，更重要的是，我能够理解每一步背后的逻辑，并能够根据实际情况做出明智的判断。
评分这本书《应用STATA做统计分析》在面板数据分析部分的讲解，简直是为我量身定制的。我一直在处理包含面板数据（截面和时间维度）的研究项目，但苦于找不到一本能够清晰、系统地讲解如何在STATA中进行面板数据分析的书籍。这本书恰好填补了我的空白。它从面板数据的基本结构入手，详细介绍了如何将数据导入STATA并将其转化为适合面板分析的格式。书中对固定效应模型和随机效应模型的讲解，尤为精彩。作者不仅详细解释了这两种模型的理论基础和适用条件，还通过大量实例，演示了如何在STATA中实现和比较这两种模型。我尤其喜欢书中关于选择固定效应还是随机效应模型的讨论，以及如何通过Hausman检验来辅助决策。此外，书中还涵盖了面板数据分析中的其他重要内容，例如面板数据回归的异方差和自相关问题、面板数据中的时间趋势、以及如何在面板数据中处理遗漏变量等。作者还介绍了差分法、工具变量法等在面板数据分析中的应用。通过这本书，我不仅掌握了STATA进行面板数据分析的实用技能，更重要的是，我能够理解不同方法的原理和适用性，从而更科学地选择和应用分析方法，得出更可靠的研究结论。
评分《应用STATA做统计分析》在统计建模方法的多样性方面，表现得尤为出色，让我认识到STATA在处理复杂研究问题时的强大能力。这本书并没有局限于传统的线性模型，而是涵盖了多种进阶的统计建模技术，为我打开了新的研究思路。例如，在因果推断方面，书中详细讲解了倾向性得分匹配（PSM）和工具变量（IV）方法，并提供了STATA的详细操作步骤和案例分析。这对于我理解和解决研究中的内生性问题非常有帮助。我尤其欣赏书中对这些方法背后的逻辑和假设的清晰解释，以及如何进行模型诊断和结果评估。此外，书中还介绍了广义线性模型（GLM）的多种形式，如逻辑回归、泊松回归，并讨论了如何在STATA中进行这些模型的拟合和解释。对于处理分类响应变量的研究，这本书提供了非常实用的指导。更让我感到惊喜的是，书中还涉及了结构方程模型（SEM）和混合效应模型等更复杂的建模技术，并提供了一些基础性的介绍和STATA应用示例。虽然这些内容可能需要更深入的学习，但这本书的介绍让我对这些高级方法有了初步的认识，并激发了我进一步探索的兴趣。总的来说，这本书展现了STATA在统计建模领域的广泛应用，让我能够根据不同的研究问题选择和运用最合适的方法。
评分这本书《应用STATA做统计分析》在回归分析部分的讲解，绝对是其核心亮点之一。我之前接触过一些统计学教材，虽然提到了回归分析，但往往停留在理论层面，对于如何实际运用STATA进行回归分析，以及如何解读和评估回归结果，总感觉有些云里雾里。这本书则完全不同，它循序渐进地带领我走进了STATA的回归分析世界。从最基本的线性回归（OLS）开始，作者详细解释了模型的假设条件，以及在STATA中如何执行回归命令。更重要的是，书中对于回归结果的解读，提供了非常详细和实用的指导，包括如何理解系数的含义、P值、R方、调整R方等关键指标，以及如何进行模型诊断，比如检查残差的分布、异方差检验、多重共线性检验等。而且，作者还涵盖了多种进阶的回归模型，比如逻辑回归、泊松回归、面板数据回归等，并且针对每种模型，都提供了清晰的STATA操作步骤和案例分析。我特别欣赏书中对于模型选择的讨论，以及如何根据研究目的和数据特点来选择最合适的回归模型。此外，书中还强调了如何报告回归结果，包括表格的制作和结果的解释，这对于学术论文的撰写非常有帮助。这本书让我不再害怕回归分析，而是能够自信地运用STATA来解决实际问题。
评分《应用STATA做统计分析》对于抽样和估计方法部分的详尽阐述，着实让我惊艳。在过去，我总认为抽样和估计是统计学理论中比较抽象的部分，但这本书成功地将它们与STATA的实际操作紧密结合。作者从概率抽样和非概率抽样的基本概念讲起，详细介绍了简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等不同抽样方法的特点和适用场景。更重要的是，书中演示了如何使用STATA生成随机数，并模拟不同抽样过程，这让我对抽样有了更直观的理解。在估计部分，书中不仅讲解了点估计和区间估计的基本原理，还深入介绍了如何使用STATA计算各种估计量的置信区间，例如均值、比例、回归系数的置信区间。我尤其欣赏书中对于样本量确定的讲解，作者提供了几种常用的样本量计算方法，并演示了如何在STATA中进行样本量估算，这对于我在实际研究中如何确定合适的样本量非常有指导意义。此外，书中还提及了一些更高级的估计方法，例如最大似然估计（MLE）和广义矩估计（GMM），并提供了STATA的应用示例。通过学习这部分内容，我不仅巩固了统计学理论知识，更掌握了如何在STATA中运用这些理论来解决实际的抽样和估计问题，这对于我进行实证研究具有非常重要的意义。
评分教材啦 没什么可说的
评分应用为主，熟悉Stata的中文教材。
评分一旦哪行stata命令想不起来了就可以查查……【没出息
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评分一旦哪行stata命令想不起来了就可以查查……【没出息
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