具体描述
编辑推荐
本书是“21世纪人口学系列教材”之一，该书以Stata的第9版为例，详细介绍了STATA软件在社会科学研究领域的应用。全书共分十个章节，具体内容包括社会科学研究方法与过程、Stata入门、变量的生成与处理、数据的描述、图形的制作与数据的描述等。该书可供各大专院校作为教材使用，也可供从事相关工作的人员作为参考用书使用。内容简介
事物之间彼此联系，这些联系有其内在机制，并且以多样形式而存在。社会科学研究就是要发现这些形式，并解释这些机制。系统的研究理论、科学的研究方法、合理的研究步骤有助于更好地发现关联事物之间的显性和潜在规律。西方社会科学研究积累了大量的理论和方法，而在中国，由于研究对象的复杂性及量化水平偏低，社会科学研究至今依然停留在规范研究领域，侧重于理论思辨和逻辑推理，以事实为依据的实证研究才刚刚起步。20世纪80年代以来，西方现代社会统计技术开始传入，定量分析方法得到推广。过去20年来，包括SPSS和SAS在内的一些统计软件在中国也逐步得到应用。其中SPSS传入中国较早，简便易学，故国内使用者众多；SAS功能十分强大，但学习应用相对比较困难，应用范围较小。这些软件凭借先入优势，占据了一定的市场，影响其他功能更强大、使用更方便的软件的进入，在西方社会科学分析中常用的Stata软件就是一例。虽然已经开始有了许多使用者，但是配套的教材却很稀缺。
鉴于以上情况，作者编写了《社会统计分析与数据处理技术——STATA软件的应用》一书，本书以Stata的第9版为例，详细介绍该软件在社会科学研究领域的应用。本书采取循序渐进的原则，由浅入深，由易到难。在遵循国外相关教材的体例的基础上，也考虑到国内学习者目前定量研究的数据处理能力，重点放在数据的处理上。与一般的Stata的使用手册不同，本书除介绍Stata的一些具体使用方法外，在一些章节还介绍相关的统计原理、数据处理的思路和缘由、研究方法等。
本书共分为四部分。一部分介绍社会科学研究领域的定量分析过程与方法，作为社会统计、数据分析的理论指导。考虑到许多研究者对Stata软件还比较陌生，本书前面章节系统介绍了Stata的一些基本特征以及数据的读入与描述。
第二部分为数据处理，包括变量的生成、处理，以及数据分组、合并、转换两部分。这是该书的重点，也是本书具特色之处，许多有关统计软件应用的书籍均未涉及。而该技能也是目前定量研究者为缺乏的。
第三部分为描述性分析，包括变量描述和图形的制作。前者是指获得变量的频数分布、均值等统计量，列联表的生成及解释等等。后者介绍Stata制图功能。与其他软件相比，Stata的制图功能十分强大。
第四部分是推断性统计，包括参数估计、假定检验、方差分析、一元和多元线性回归（OLS）和二元非线性（logistic）回归等内容。
为了方便读者，本书附有光盘一张，内容包括：
（1）每章正文使用的数据及数据处理程序。
（2）每章复习思考题使用的数据及答案程序。
（3）1989-2006年“中国健康与营养调查”（China Health and Nutrition Survey，简称CHNS）部分公开使用数据，可供读者练习使用。CHNS数据由美国北卡罗来纳大学和中国预防科学医学院联合采集。该调查旨在探讨中国社会和经济转型与计划生育政策对人们健康和营养的影响。关于该数据的详细情况和具体内容，请参考http：//www.cpc.unc.edu/projects/china。
读完本书后，读者不仅可以掌握一定的社会统计分析原理和数据处理的技能，而且还可以掌握Stata软件的基本应用方法。当然，统计分析只是整个研究过程中的一个步骤，其具体实施还依赖于理论的指导。
本书的适用范围和读者对象包括社会学科的学生以及Stata统计软件的使用者。在国内社会学和人口学定量分析方法需求不断发展的情况下，希望本书能为专业教学和普及培训提供一本通用的教材，对国内定量研究方法的深入和发展起到推动作用。
内页插图
目录
第一部分 定量分析研究过程与方法第一章 社会科学研究方法与过程
1.1 理论的作用
1.2 提出问题
1.3 生成假定
1.4 收集数据
1.5 分析数据
1.6 检验假定
1.7 陈述分析结果、避免误用分析结果
第二部分 数据处理技术
第二章 Stata入门
2.1 特点与功能
2.2 版本
2.3 运行方式
2.4 界面
2.5 帮助系统
2.6 语法和命令
2.7 本书的体例
第三章 Stata数据的读入与熟悉
3.1 Log（记录）文件
3.2 数据的记忆（存储）空间
3.3 数据的读入
3.4 数据的保存
3.5 数据的类型与压缩
3.6 数据库的描述
第四章 变量的生成与处理
4.1 变量的测量水平
4.2 新变量的生成、规则及注意事项
4.3 利用系统变量（下划线变量）生成变量
4.4 生成字符型变量
4.5 生成数值型变量
4.6 生成分组变量
4.7 生成虚拟变量
4.8 egen命令
4.9 日期变量
4.10 变量类型的转换
4.11 给数据、变量和变量的属性贴标签
4.12 重新命名变量
第五章 数据的合并、转换与集合
5.1 数据合并中的几个主要概念
5.2 纵向合并——增加样本量
5.3 横向合并——增加变量
5.4 数据的转换（reshape）
5.5 数据的分组（group）
5.6 数据的集合（Collapsc和Contract）
第三部分 描述性统计分析
第六章 数据的描述
6.1 频数分布
6.2 条件频数分布
6.3 频数分布的常见错误分析及解决方法
6.4 变量的中央趋势和离散趋势
6.5 描述数值型数据统计量的其他方法
6.6 列联表
第七章 图形的制作与数据的描述
7.1 散点图
7.2 线图
7.3 条形图
7.4 直方图
7.5 圆形图（饼图）
7.6 箱线图
7.7 矩阵图
7.8 图形的保存、编辑与合并
第四部分 推断性统计分析
第八章 参数估计、假定检验与方差分析
8.1 参数估计
8.2 假定检验
8.3 方差分析
第九章 线性回归
9.1 变量间的相关关系
9.2 线性回归概述
9.3 一元线性回归
9.4 多元线性回归
第十章 Logisitc（非线性）回归
10.1 基本原理
10.2 回归模型
10.3 模型的估计方法
10.4 模型的应用与分析结果的解释
部分复习思考题参考答案与提示
参考文献
后记
精彩书摘
第一部分 定量分析研究过程与方法第一章 社会科学研究方法与过程
社会科学研究探究事情的真相，关注事物之间的联系及其原因。联系以多样形式而存在。它可以发生在同一个体的不同特征之间（如性别与收入），不同个体之间（如男性和女性收入的差异），个体与群体之间（如不同社会阶层的个体收入），个体与社会制度之间（如职场的性别隔离和收入不均）。事物之间的联系不是无序的，而是有其内在机制，科学研究就是要寻找并解释这种（些）机制。适当的研究理论，科学的研究方法，合理的研究步骤有助于有效地发掘事物之间关联的显性和潜在机制。然而，20世纪80年代以来，随着西方现代社会统计技术和方法的传人，在定量分析方法得到推广与普及的同时，统计分析方法的滥用、误用和不规范现象也普遍存在（《人口研究》，2002）；理论、方法和包括定量、定性数据在内的经验材料分析脱节的情形也很严重。造成这些现象的原因是多方面的。既有对理论把握的欠缺，也有对研究方法掌握的不足，还有对研究过程和方法本身的不了解，等等。
本章旨在勾勒出社会科学（尤其是社会学和人口学）研究领域定量研究的过程与方法，探讨在此过程中需要遵循的行为规范，寻求整合研究理论与方法的最佳途径。我们知道，科学研究方法主要可以划分为两大类：演绎法（deduction）和归纳法（induction）。前者从一般到个别，即从（1）逻辑或理论上预测的模式到（2）观察检验预期的模式是否确实存在；换言之，演绎法是从“为什么”推延到“是否”。归纳推理从个别到一般，从一系列特定的观察中，发现一种模式，在一定程度上代表所有给定时间的秩序。这里介绍的过程和方法遵循从理论到实践的演绎规则。需要指出的是，两种途径的结合可以帮助人们寻求对事物更有力、更完整的理解（巴比，邱泽奇译，2005）。
研究过程是社会科学家在探求事物原理和关联时遵从的一系列行为；研究方法是研究过程实施的手段。一方面，方法寓于研究过程之中；另一方面，方法指导研究过程和步骤的实施。通过这些行为和方法，研究者最终得以回答研究问题。从演绎法的角度出发，图1-1描述了定量研究的5个基本步骤和过程：提出问题，生成假定，收集数据，分析数据，检验假定（Frankfort-Nachmias and Leon-Guer-rero，2003）。这些步骤密切联系，相互制约，有时甚至重合，构成科学研究的完美形式，也是深化认识的最佳途径。
前言/序言
用户评价
作为一个刚刚步入研究领域的研究者，我深知扎实的统计学基础和熟练的数据处理技能对于开展高质量研究的重要性。在众多教材中，《21世纪人口学系列教材·社会统计分析与数据处理技术：STATA软件的应用（附光盘）》以其全面而深入的内容，以及将理论与实践完美结合的特点，成为了我学习路上的得力助手。 这本书最令我印象深刻的是其对统计学原理的循序渐进的讲解。它没有急于介绍STATA的软件操作，而是先从统计学最基本的一些概念讲起，例如，数据的类型、度量尺度、抽样方法等。作者用生动形象的语言，将这些抽象的概念变得易于理解，让我能够更好地把握统计学研究的逻辑起点。 在数据处理方面，本书可谓是“干货满满”。它详细介绍了如何使用STATA进行数据清洗、整理和转换。从导入不同格式的数据，到识别和处理缺失值、异常值，再到变量的创建、重编码、合并、拆分，每一个步骤都提供了清晰的操作指南和代码示例。我尤其喜欢关于数据验证的章节，它教会我如何通过各种方法来检查数据的完整性和准确性，从而避免“垃圾进，垃圾出”的尴尬局面。 统计分析方法的部分，本书的覆盖范围相当广泛。从基础的描述性统计、假设检验，到中级的方差分析、相关分析，再到高级的回归分析（包括线性回归、逻辑回归、泊松回归等）、时间序列分析，乃至于一些多层次模型，都有详尽的阐述。对于每一种方法，作者不仅给出了STATA的实现代码，更重要的是，它深入分析了模型的假设条件、适用范围，以及如何解读输出结果中的各个统计量。 我特别欣赏书中关于模型诊断和模型选择的章节。作者通过大量的实例，展示了如何使用STATA进行残差分析、方差膨胀因子（VIF）检验等，来评估模型的有效性和可靠性。同时，它也提供了模型选择的标准，例如AIC、BIC等信息准则，帮助我们选择最适合的统计模型。 附带的光盘资源，是我学习过程中的一大助力。我可以直接下载书中的示例数据和代码，进行同步的学习和实践。这不仅节省了我大量的时间和精力，更让我能够通过反复练习来加深对知识的理解。 此外，这本书还非常注重培养读者的批判性思维。作者在讲解每一个统计方法时，都会提醒读者注意其假设条件、局限性以及可能存在的偏误。这种审慎的态度，让我意识到在进行学术研究时，必须保持谦逊和批判的精神，不断反思和验证自己的分析结果。 总而言之，这本《21世纪人口学系列教材·社会统计分析与数据处理技术：STATA软件的应用（附光盘）》是我学习社会统计分析和STATA软件的理想选择。它不仅提供了丰富的统计学理论知识和STATA软件应用技能，更重要的是，它培养了我科学的研究思维和严谨的学术态度。
评分作为一名在社会科学领域求学的学生，我一直深知掌握强大的数据分析工具对于学术研究的重要性。在众多教材中，《21世纪人口学系列教材·社会统计分析与数据处理技术：STATA软件的应用（附光盘）》以其系统性的讲解和实践导向的特点，给我留下了深刻的印象。 这本书最让我赞赏的是它对统计学原理的深入浅出阐释。它并没有上来就直接介绍STATA的命令，而是先从最基本的统计学概念讲起，例如，数据的类型、抽样方法、描述性统计量等。作者用通俗易懂的语言，将这些抽象的概念具象化，让我能够更好地理解这些统计概念在实际研究中的意义，以及它们是如何为后续的数据分析奠定基础的。 数据处理部分，堪称本书的“重头戏”。它详细讲解了如何使用STATA进行数据的导入、清洗、整理和转换。从导入不同格式的数据（如CSV、Excel），到识别和处理缺失值、异常值，再到变量的创建、重编码、合并、拆分，每一个步骤都配有详细的操作截图和代码示例。这对于我这种曾经因为数据问题而头疼不已的读者来说，简直是福音。我能够清晰地看到，一个干净、规范的数据集是进行可靠统计分析的前提。 在统计分析方法方面，本书的覆盖面非常广，从基础的描述性统计、假设检验，到中级的方差分析、相关分析，再到高级的回归分析（包括线性回归、逻辑回归、泊松回归等）、时间序列分析，乃至于一些多层次模型，都有详尽的阐述。对于每一种统计方法，作者都不仅给出了STATA的实现代码，更重要的是，它深入分析了模型的假设条件、适用范围，以及如何解读输出结果中的各个统计量。 我非常欣赏书中关于模型诊断和模型选择的章节。作者通过大量的实例，展示了如何使用STATA进行残差分析、方差膨胀因子（VIF）检验等，来评估模型的有效性和可靠性。同时，它也提供了模型选择的标准，例如AIC、BIC等信息准则，帮助我们选择最适合的统计模型。 附带的光盘资源，是我学习过程中的一大助力。我可以直接下载书中的示例数据和代码，进行同步的学习和实践。这不仅节省了我大量的时间和精力，更让我能够通过反复练习来加深对知识的理解。 此外，这本书还非常注重培养读者的批判性思维。作者在讲解每一个统计方法时，都会提醒读者注意其假设条件、局限性以及可能存在的偏误。这种审慎的态度，让我意识到在进行学术研究时，必须保持谦逊和批判的精神，不断反思和验证自己的分析结果。 总而言之，这本《21世纪人口学系列教材·社会统计分析与数据处理技术：STATA软件的应用（附光盘）》是我学习社会统计分析和STATA软件的理想选择。它不仅提供了丰富的统计学理论知识和STATA软件应用技能，更重要的是，它培养了我科学的研究思维和严谨的学术态度。
评分作为一名在社会科学领域摸索前行的新手，我时常感到在浩瀚的数据海洋中迷失方向。直到我翻阅了这本《21世纪人口学系列教材·社会统计分析与数据处理技术：STATA软件的应用（附光盘）》，我才真正找到了可以依靠的灯塔。 这本书最让我赞叹的是它对统计学理论的精彩阐释，它将那些看似枯燥的数学公式和抽象概念，通过生动形象的语言和图文并茂的方式，变得易于理解。例如，在解释概率论和统计推断时，作者并没有直接抛出复杂的公式，而是通过生活中的例子，比如掷骰子、抛硬币，来帮助读者理解概率的概念，再逐步过渡到统计推断的核心思想。这种由浅入深的讲解方式，极大地降低了学习门槛。 数据处理部分，堪称本书的“宝藏”。作者非常细致地讲解了如何使用STATA进行数据清洗、整理和转换。从如何导入不同格式的数据（如CSV、Excel），到如何识别和处理缺失值、异常值，再到如何创建新的变量、对变量进行重编码、合并、拆分，每一个步骤都提供了详细的操作指南和代码示例。我尤其喜欢书中关于数据验证的章节，它教我如何通过各种方法来检查数据的完整性和准确性，从而确保后续分析的可靠性。 在统计分析方法上，本书的覆盖面相当广泛，从基础的描述性统计、假设检验，到中级的方差分析、相关分析，再到高级的回归分析（包括线性回归、逻辑回归、泊松回归等）、时间序列分析，乃至于一些多层次模型，都做了深入的阐述。对于每一种统计方法，作者都不仅给出了STATA的实现代码，更重要的是，它深入分析了模型的假设条件、适用范围，以及如何解读输出结果中的各个统计量。 我非常欣赏书中关于模型诊断和模型选择的章节。作者通过大量的实例，展示了如何使用STATA进行残差分析、方差膨胀因子（VIF）检验等，来评估模型的有效性和可靠性。同时，它也提供了模型选择的标准，例如AIC、BIC等信息准则，帮助我们选择最适合的统计模型。 附带的光盘资源，更是极大地提升了我的学习体验。我可以直接下载书中的示例数据和代码，进行同步的学习和实践。这不仅节省了我大量的时间和精力，更让我能够通过反复练习来加深对知识的理解。 此外，这本书还非常注重培养读者的批判性思维。作者在讲解每一个统计方法时，都会提醒读者注意其假设条件、局限性以及可能存在的偏误。这种审慎的态度，让我意识到在进行学术研究时，必须保持谦逊和批判的精神，不断反思和验证自己的分析结果。 总而言之，这本《21世纪人口学系列教材·社会统计分析与数据处理技术：STATA软件的应用（附光盘）》是我学习社会统计分析和STATA软件的理想选择。它不仅提供了丰富的统计学理论知识和STATA软件应用技能，更重要的是，它培养了我科学的研究思维和严谨的学术态度。
评分作为一名对定量研究充满热情但又苦于无从下手的初学者，我一直在寻找一本能够真正引领我入门的教材。当我拿到这本《21世纪人口学系列教材·社会统计分析与数据处理技术：STATA软件的应用（附光盘）》时，我仿佛看到了希望的曙光。 这本书最让我受益匪浅的是它将抽象的统计学原理与具体的STATA软件操作紧密结合。在介绍任何一种统计方法之前，作者都会先对相关的统计学概念进行清晰的阐释，例如，在讲解回归分析时，会先深入剖析因变量和自变量的关系、模型假设以及系数的含义，然后再展示如何在STATA中实现这些操作。这种“理论先行，实践跟进”的模式，让我能够更好地理解每一步操作背后的逻辑，而不是仅仅记住一些死板的命令。 数据处理部分，这本书的讲解细致入微，让我受益匪浅。它详细介绍了如何使用STATA进行数据的导入、清洗、转换和整理。从识别和处理缺失值、异常值，到变量的创建、重编码、合并、拆分，每一个步骤都配有详细的操作截图和代码示例。这对于我这种曾经因为数据问题而头疼不已的读者来说，简直是福音。我能够清晰地看到，一个干净、规范的数据集是进行可靠统计分析的前提。 在统计分析方法方面，本书的覆盖范围非常广，从基础的描述性统计、假设检验，到中级的方差分析、相关分析，再到高级的回归分析（包括线性回归、逻辑回归、泊松回归等）、时间序列分析，乃至于一些多层次模型，都有详尽的阐述。对于每一种统计方法，作者都不仅给出了STATA的实现代码，更重要的是，它深入分析了模型的假设条件、适用范围，以及如何解读输出结果中的各个统计量。 我非常欣赏书中关于模型诊断和模型选择的章节。作者通过大量的实例，展示了如何使用STATA进行残差分析、方差膨胀因子（VIF）检验等，来评估模型的有效性和可靠性。同时，它也提供了模型选择的标准，例如AIC、BIC等信息准则，帮助我们选择最适合的统计模型。 附带的光盘资源，是我学习过程中的一大助力。我可以直接下载书中的示例数据和代码，进行同步的学习和实践。这不仅节省了我大量的时间和精力，更让我能够通过反复练习来加深对知识的理解。 此外，这本书还非常注重培养读者的批判性思维。作者在讲解每一个统计方法时，都会提醒读者注意其假设条件、局限性以及可能存在的偏误。这种审慎的态度，让我意识到在进行学术研究时，必须保持谦逊和批判的精神，不断反思和验证自己的分析结果。 总而言之，这本《21世纪人口学系列教材·社会统计分析与数据处理技术：STATA软件的应用（附光盘）》是我学习社会统计分析和STATA软件的理想选择。它不仅提供了丰富的统计学理论知识和STATA软件应用技能，更重要的是，它培养了我科学的研究思维和严谨的学术态度。
评分我一直以来对数据分析都充满了好奇，尤其是在接触到人口学的一些研究时，更是被其中蕴含的丰富信息所吸引。然而，如何在复杂的社会现象背后，找到有意义的统计规律，却一直是我的一大难题。直到我遇到了这本《21世纪人口学系列教材·社会统计分析与数据处理技术：STATA软件的应用（附光盘）》，我才仿佛找到了通往数据分析殿堂的金钥匙。 这本书最让我震撼的是其严谨的逻辑结构和清晰的知识体系。它没有上来就堆砌STATA的各种命令，而是首先从社会统计分析的基本概念讲起，包括样本与总体、描述性统计、推断性统计等。作者用通俗易懂的语言，将抽象的统计学原理具象化，让我能够更好地理解这些概念的实际意义。 数据处理的部分，可以说是这本书的“硬核”内容。作者非常重视数据预处理的每一个细节，从数据导入、变量标签的设置，到缺失值、异常值的识别和处理，再到变量的创建、合并、拆分，每一步都提供了详细的STATA操作步骤和代码示例。我印象特别深刻的是关于如何处理不同类型缺失值的部分，作者给出了几种不同的方法，并分析了它们各自的优缺点，这让我能够根据具体的数据情况，选择最合适的方法。 在统计分析方法方面，本书的覆盖范围非常广，而且讲解得深入透彻。从基础的单变量、双变量分析，到多变量回归分析、时间序列分析，再到一些更高级的模型，都做了详细的阐述。对于每一种统计方法，作者都不仅给出了STATA的代码，更重要的是，它深入分析了这些模型的假设条件、适用范围以及如何解读输出结果。例如，在讲解逻辑回归时，作者详细解释了Odds Ratio的含义，以及如何进行多重共线性诊断，这对于我理解模型的可信度至关重要。 书中选择的案例也都非常贴切，能够很好地展示统计方法的应用。通过这些案例，我能够清晰地看到，如何将抽象的统计模型应用到实际的人口学研究问题中，并从中提取出有价值的信息。 附带的光盘资源，对我来说是极大的便利。我可以直接下载书中的数据和代码，进行同步的学习和练习。这不仅节省了我大量的手动输入数据的时间，更重要的是，让我能够通过反复实践来加深对知识的理解。 此外，这本书还非常注重培养读者的批判性思维。作者不止一次地提醒读者，要对统计结果保持审慎的态度，并结合理论知识和研究背景进行合理的解释。这种严谨的学术精神，让我受益匪浅。 总而言之，这本书不仅仅是一本STATA操作手册，更是一本帮助我理解社会统计分析方法、掌握数据处理技巧、培养科学研究思维的权威教材。它为我打开了数据分析的“黑箱”，让我能够更加自信地面对未来的研究挑战。
评分自从我决定要深入研究社会统计学领域以来，寻找一本既有深度又不失易懂的教材就成了我的首要任务。经过多方比较和参考，我最终选择了这本《21世纪人口学系列教材·社会统计分析与数据处理技术：STATA软件的应用（附光盘）》，事实证明，我的选择是无比正确的。 这本书最让我印象深刻的是其对统计学原理的深入浅出的阐释。它并没有将STATA软件的操作孤立出来，而是将其置于扎实的统计学理论基础之上。在介绍任何一个统计模型或方法时，作者都会先从概念入手，清晰地解释其背后的逻辑，例如，在讲解线性回归时，它会深入分析残差分析、多重共线性等问题，并解释这些问题对模型结果的影响。这种“知其所以然”的讲解方式，让我能够真正理解为什么需要进行这些操作，而不是仅仅停留在机械的指令输入层面。 数据处理和准备的部分，也受到了作者的极大重视。书中花了大量的篇幅来讲解如何对原始数据进行清洗、转换和整理。从缺失值、异常值的识别与处理，到变量的创建、合并、拆分，再到数据格式的统一，每一个步骤都被详细地分解，并配有具体的STATA命令和操作示例。这对于像我这样之前对数据处理感到头疼的读者来说，简直是福音。我能够清晰地看到，一个干净、规范的数据集是进行可靠统计分析的前提。 在统计分析方法的部分，本书的覆盖面非常广，从基础的描述性统计、t检验、ANOVA，到更为复杂的回归分析（包括线性回归、逻辑回归、泊松回归等）、时间序列分析，乃至于一些多层次模型，都有涉及。并且，对于每一种方法，作者都提供了详细的STATA代码实现，以及对输出结果的深入解读。尤其值得一提的是，书中对于模型选择和诊断的讲解，非常具有指导意义，它教会我如何根据研究问题选择合适的模型，以及如何通过各种诊断图和检验来评估模型的拟合优度和可靠性。 书中的案例 selection 非常贴合人口学研究的实际情况，例如，对生育率、死亡率、迁移模式等问题的分析。通过这些真实的案例，我能够清晰地看到统计方法是如何被应用到具体的研究场景中的，以及如何从STATA的输出结果中提取有价值的信息。 附带的光盘资源也极大地提升了我的学习体验。我可以直接下载书中的数据和代码，进行同步的学习和实践。这让我能够避免手动输入数据的繁琐，更专注于理解统计原理和STATA的应用。 另外，这本书还强调了数据可视化在统计分析中的重要性。书中提供了多种绘制统计图表的方法，例如散点图、箱线图、柱状图、折线图等，并详细讲解了如何通过STATA定制图表的各种元素，使其更加清晰、美观，能够有效地传达研究结果。 这本书并非仅仅是一本操作手册，它更像是一位循循善诱的导师，在传授STATA技能的同时，也注重培养读者的科学思维和研究能力。它鼓励读者批判性地看待统计结果，并结合研究背景进行合理的解释。 总而言之，这本书是一本集理论、实践、工具于一体的优秀教材。它为我打开了社会统计分析的精彩世界，让我能够更加自信地驾驭STATA，并为我未来的学术研究和职业发展打下了坚实的基础。
评分翻开《21世纪人口学系列教材·社会统计分析与数据处理技术：STATA软件的应用（附光盘）》，我首先被它严谨而又不失生动的排版所吸引。这本书的内容深度和广度都超出了我的预期，它不仅仅是一本STATA软件的操作指南，更是一本引导我理解社会统计分析精髓的学术著作。 书中对于统计学理论的讲解，做到了深入浅出，化繁为简。例如，在介绍概率分布时，它不仅给出了各种分布的数学公式，更重要的是，它通过生动的图示和通俗的语言，解释了这些分布在现实世界中的意义，以及它们在统计推断中的作用。这种理论与实践的结合，让我能够真正理解统计学背后的逻辑，而不是死记硬背公式。 数据处理的部分，可以说是本书的“灵魂”之一。在进行任何统计分析之前，作者都强调了数据质量的重要性，并详细讲解了各种数据清洗、转换和整理的技巧。从如何有效地处理缺失值、识别和纠正异常值，到如何进行变量的创建、合并、分组，再到如何进行数据编码和转换，每一个环节都提供了清晰的STATA命令和操作指南。我尤其欣赏书中关于数据预处理的章节，它让我明白了“ garbage in, garbage out”的道理，只有拥有高质量的数据，才能进行可靠的统计分析。 在统计分析方法方面，本书的覆盖范围非常全面。从最基础的描述性统计，到中级的假设检验、方差分析，再到高级的多元回归分析、时间序列分析，乃至于一些更加复杂的模型，都有详细的讲解。对于每一种方法，作者都给出了STATA的实现代码，以及对输出结果的细致解读。它不仅仅是告诉我们如何输入命令，更重要的是，它教会我们如何理解输出结果中的每一个指标，如何判断模型的拟合优度，以及如何根据研究问题进行合理的解释。 我特别赞赏书中关于统计模型诊断和模型选择的章节。作者通过大量的实例，展示了如何使用STATA进行残差分析、方差膨胀因子（VIF）检验等，来评估模型的有效性和可靠性。同时，它也提供了模型选择的标准，例如AIC、BIC等信息准则，帮助我们选择最适合的统计模型。 附带的光盘资源，更是极大地提升了我的学习效率。我可以直接下载书中所用的数据和代码，进行同步的练习。这种“边学边练”的学习模式，让我能够更好地巩固所学知识，并快速掌握STATA的应用技巧。 这本书还非常注重培养读者的批判性思维。作者在讲解每一个统计方法时，都会提醒读者注意其假设条件、局限性以及可能存在的偏误。这种审慎的态度，让我意识到在进行学术研究时，必须保持严谨和客观，不能被表面的统计结果所迷惑。 总而言之，这本《21世纪人口学系列教材·社会统计分析与数据处理技术：STATA软件的应用（附光盘）》是我近来最满意的一本专业教材。它不仅提供了丰富的统计学理论知识和STATA软件应用技能，更重要的是，它培养了我科学的研究思维和严谨的学术态度。
评分作为一名刚刚踏入研究领域的小白，面对浩如烟海的数据和令人眼花缭乱的统计方法，我常常感到无所适从。直到我遇到了这本《21世纪人口学系列教材·社会统计分析与数据处理技术：STATA软件的应用（附光盘）》，我的研究之路仿佛被点亮了一盏明灯。 这本书最大的亮点在于，它并没有将STATA软件作为孤立的技术进行讲解，而是将其置于社会统计分析的宏观框架之下。在介绍STATA的每一个功能之前，作者都会先对相关的统计学概念进行清晰的阐释，比如抽样理论、假设检验、置信区间等等。这让我能够真正理解我们为什么要进行这些操作，它们在统计学上的意义是什么。这种“知其所以然”的学习方式，比单纯记忆命令要有效得多，也更能帮助我培养独立思考和分析问题的能力。 书中对于数据清洗和预处理的章节，我更是反复研读。以往，我常常忽略这一环节的重要性，直接将数据输入统计软件进行分析，结果往往是事倍功半，甚至得出错误的结论。这本书让我意识到，高质量的数据分析，离不开高质量的数据。它详细讲解了如何识别和处理缺失值、异常值，如何进行数据转换、变量 recoding，以及如何构建复合变量等。这些看似琐碎的步骤，却是整个分析过程的基石，作者的讲解细致入微，配合着STATA的操作截图，让我能够轻松上手，避免了许多常见的“坑”。 在统计分析方法方面，本书涵盖了从基础的描述性统计到中高级的回归分析、方差分析等。尤其值得称赞的是，作者在讲解每一种分析方法时，都会结合实际的人口学研究案例，通过具体的例子来展示如何使用STATA进行数据分析，如何解读输出结果，以及如何对结果进行批判性评估。我最喜欢的一个部分是关于回归模型系数解释的部分，作者用通俗易懂的语言，深入浅出地解释了回归系数的含义，以及如何在不同的模型设定下进行解释，这对于我理解模型结果至关重要。 这本书的另一个突出优点是其结构清晰，逻辑性强。它遵循着一个由浅入深、由易到难的学习路径，先介绍基本的概念和操作，然后逐步深入到更复杂的统计模型和分析技术。每一章节的学习内容都紧密相连，层层递进，让读者能够在一个扎实的基础上，不断拓展自己的知识边界。 附带的光盘资源更是锦上添花。我可以在光盘中找到书中所使用的所有示例数据，并可以直接下载运行书中的代码。这不仅节省了我大量的时间和精力，更让我能够方便地进行反复练习和实验，通过实践来加深对书本知识的理解。这种“实践出真知”的学习模式，让我感觉自己真正地掌握了STATA的应用技术。 除了技术层面的指导，这本书也传递了一种严谨的学术精神。在讲解统计分析时，作者不止一次地提醒我们要关注模型的假设条件，以及可能存在的偏误和局限性。这种审慎的态度，让我意识到在进行学术研究时，必须保持谦逊和批判的精神，不断反思和验证自己的分析结果。 总的来说，这本教材是我学习社会统计分析和STATA软件的理想选择。它不仅仅是一本工具书，更是一本指导我如何进行科学研究的入门指南。它让我从一个对数据感到迷茫的初学者，逐渐成长为一个能够运用统计工具解决实际问题、解读数据、并进行独立思考的研究者。 这本书的语言风格也十分亲切，没有过于学术化的生硬感，但又不失严谨。作者仿佛是一位经验丰富的老师，耐心地引导着每一个学生。我尤其喜欢书中那些“温馨提示”和“注意事项”，这些小细节让我在学习过程中少走了很多弯路。 我相信，这本书将伴随我度过一段重要的学习时光，帮助我打下坚实的统计学和STATA应用基础，为我未来的学术生涯奠定坚实的基础，让我能够更加自信地面对未来的研究挑战。
评分终于下定决心，准备在学术道路上更进一步，也为了能更扎实地应对未来可能遇到的各种数据分析挑战，我毫不犹豫地入手了这本《21世纪人口学系列教材·社会统计分析与数据处理技术：STATA软件的应用（附光盘）》。翻开这本书的扉页，一股浓厚的学术气息扑面而来，这不仅仅是一本讲解STATA软件操作的书籍，更像是一位经验丰富的引路人，为我打开了社会统计分析的宏伟大门。 它并非简单地罗列STATA的各种命令和函数，而是将理论与实践巧妙地融合在一起。每介绍一个统计方法，都会首先深入浅出地阐述其背后的统计学原理，让我明白“为什么”要这样做，而不是仅仅知道“怎么”做。这种严谨的学术态度，对于我这样希望在理论基础上构建坚实知识体系的读者来说，无疑是至关重要的。我尤其欣赏书中对各种统计模型的解释，比如线性回归、逻辑回归、多层模型等等，作者并没有停留在表面，而是详细剖析了模型的假设条件、适用范围以及结果的解读，这让我能够根据具体的研究问题，选择最合适的统计工具，并准确地理解分析结果的含义。 更让我惊喜的是，书中对STATA软件的讲解，并非生硬的指令堆砌，而是充满了人性化的引导。每一个命令的输入、每一个选项的设置，都配有清晰的图示和详尽的步骤说明，即使是初学者，也能跟随指导，一步一步地完成数据导入、清洗、转换、分析乃至图形绘制的全过程。书中的案例选取也极具代表性，涵盖了人口学研究中常见的各种数据类型和分析场景，让我能够将学到的知识立刻应用到实际的模拟数据中，加深理解，强化记忆。 此外，书中对于数据处理的重视程度也让我印象深刻。在进行统计分析之前，如何有效地处理原始数据，如何进行缺失值、异常值的识别与处理，如何进行变量的创建与转换，这些看似基础但至关重要的步骤，都被作者细致地讲解。这让我意识到，数据分析的质量，很大程度上取决于前期的数据处理工作。一本好的教材，不应该只关注“分析”，更要关注“处理”，而这本书恰恰做到了这一点。 这本书还非常注重培养读者的批判性思维。在讲解统计结果时，作者常常会提示读者注意可能存在的偏误、局限性以及需要进一步验证的假设，鼓励读者不要盲目相信任何一个统计结果，而是要结合研究背景和理论知识进行审慎的解读。这种“授人以鱼不如授人以渔”的教育理念，让我受益匪浅，也让我对未来的学术研究充满了信心。 最令我感到欣慰的是，这本书不仅仅停留在理论和操作层面，还对一些高级的统计分析方法进行了介绍，比如时间序列分析、空间计量模型等，虽然这些内容相对复杂，但作者的讲解依然清晰易懂，并且给出了大量的应用示例，这让我看到了未来学术发展的方向，也为我进一步深入学习提供了宝贵的资源。 我特别要提到的是，附带的光盘资源。在学习过程中，能够直接下载书中的示例数据和代码，这大大节省了我自己整理和输入数据的时间，也让我能够更专注于理解统计方法和STATA的运用。更重要的是，光盘中可能还包含了一些额外的补充材料，比如更详细的命令解释、更多案例的扩展，或者是与其他软件的接口说明，这些都为我的学习提供了极大的便利和丰富的选择。 总而言之，这本《21世纪人口学系列教材·社会统计分析与数据处理技术：STATA软件的应用（附光盘）》是我近期阅读过的最满意的一本专业教材。它不仅在内容上详实、严谨、全面，在讲解方式上也生动、清晰、易懂，真正做到了理论与实践并重，科学原理与软件操作兼顾。它为我打开了社会统计分析的大门，也为我未来的学术研究和数据处理工作打下了坚实的基础。 我相信，这本书不仅仅适合人口学专业的学生，也同样适用于社会学、经济学、公共卫生等任何需要进行定量研究的领域。它提供了一种系统化的学习路径，帮助读者掌握从数据收集到结果解读的完整流程，并且教会读者如何运用STATA这一强大的工具来解决实际问题。 这本书的出现，让我对社会统计分析不再感到畏惧，反而充满了探索的兴趣。我期待着在接下来的学习中，能够更深入地掌握其中的知识，并在自己的研究中灵活运用，真正做到学以致用，为社会科学的研究贡献自己的力量。
评分在我学习社会统计分析的道路上，一本好的教材是必不可少的。经过多方对比，我选择了这本《21世纪人口学系列教材·社会统计分析与数据处理技术：STATA软件的应用（附光盘）》，而事实证明，这本书确实是我的不二之选。 这本书最让我印象深刻的是其对统计学原理的深入讲解。它并没有将STATA软件的操作孤立起来，而是将其置于扎实的统计学理论基础之上。在介绍每一个统计模型或方法时，作者都会先从概念入手，清晰地解释其背后的逻辑，例如，在讲解回归分析时，它会深入分析残差分析、多重共线性等问题，并解释这些问题对模型结果的影响。这种“知其所以然”的讲解方式，让我能够真正理解为什么需要进行这些操作，而不是仅仅停留在机械的指令输入层面。 数据处理和准备的部分，也受到了作者的极大重视。书中花了大量的篇幅来讲解如何对原始数据进行清洗、转换和整理。从缺失值、异常值的识别与处理，到变量的创建、合并、拆分，再到数据格式的统一，每一个步骤都被详细地分解，并配有具体的STATA命令和操作示例。这对于像我这样之前对数据处理感到头疼的读者来说，简直是福音。我能够清晰地看到，一个干净、规范的数据集是进行可靠统计分析的前提。 在统计分析方法的部分，本书的覆盖面非常广，从基础的描述性统计到中级的假设检验、方差分析，再到高级的多元回归分析、时间序列分析，乃至于一些多层次模型，都有涉及。并且，对于每一种方法，作者都提供了详细的STATA代码实现，以及对输出结果的深入解读。它不仅仅是告诉我们如何输入命令，更重要的是，它教会我们如何理解输出结果中的每一个指标，如何判断模型的拟合优度，以及如何根据研究问题进行合理的解释。 书中选择的案例都非常具有代表性，能够很好地展示统计方法的应用。例如，对社会经济因素对人口健康的影响分析，以及对人口结构变化趋势的预测。通过这些案例，我能够清晰地看到，如何将抽象的统计模型应用到实际的人口学研究问题中，并从中提取出有价值的信息。 附带的光盘资源，更是锦上添花。我可以直接下载书中所用的数据和代码，进行同步的学习和实践。这让我能够避免手动输入数据的繁琐，更专注于理解统计原理和STATA的应用。 另外，这本书还强调了数据可视化在统计分析中的重要性。书中提供了多种绘制统计图表的方法，例如散点图、箱线图、柱状图、折线图等，并详细讲解了如何通过STATA定制图表的各种元素，使其更加清晰、美观，能够有效地传达研究结果。 总而言之，这本《21世纪人口学系列教材·社会统计分析与数据处理技术：STATA软件的应用（附光盘）》是一本集理论、实践、工具于一体的优秀教材。它为我打开了社会统计分析的精彩世界，让我能够更加自信地驾驭STATA，并为我未来的学术研究和职业发展打下了坚实的基础。
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