Stata统计分析与应用（第3版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

马慧慧 编

图书标签:

• Stata
• 统计分析
• 计量经济学
• 数据分析
• 应用经济学
• 医学统计
• 社会科学
• 统计建模
• 回归分析
• 面板数据

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121284229

版次：3

商品编码：11914768

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-04-01

用纸：胶版纸

页数：408

字数：653000

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：本书的内容和实例满足金融、经济、生物医疗、卫生保健、社会人文、心理学等多学科的需要，可供高等院校相关专业本科生、研究生以及从事统计分析的研究者参考使用，也可作为Stata软件培训和自学的教材。

　　本书的内容和实例满足金融、经济、生物医疗、卫生保健、社会人文、心理学等多学科的需要，可供高等院校相关专业本科生、研究生以及从事统计分析的研究者参考使用，也可作为Stata软件培训和自学的教材。

内容简介

　　Stata是近年来兴起的一款短小精悍、功能强大的统计计量软件，由于它操作灵活、简单、易学易用，现在已越来越受到人们的重视和欢迎，并且和SAS、SPSS一起，被称为新的三大**统计软件。 本书主要内容包括Stata使用基础、Stata与回归分析、Stata与多元统计分析、Stata编程入门，共计14章。这些内容中包括了Stata的数据管理、图形绘制、各种基本和高级的计量回归分析、常用的统计分析方法等，最后还简明地介绍了编程入门知识。在讲解过程中，本书使用Stata14这个*新版本，穿插了几百个实例加以诠释，并配有多媒体视频光盘进行讲解，非常方便读者的理解和学习。

作者简介

　　马慧慧（1982-），女，河南新乡人，毕业于河南师范大学，获经济法硕士学位，现为河南科技学院高职学院教师，研究方向经济学，经济法方向。参与编写教材3部，先后在《安徽农业科学》《信阳农业高等专科学校学报》《现代经济信息》等期刊发表学术论文近10篇。

内页插图

目录

第1章 Stata概述 1
1．1 Stata的历史和特点 1
1．2 Stata的使用界面 2
1．3 Stata命令――help、search命令 4
1．4 Stata学习资源 8
第2章 数据管理 9
2．1 变量和变量的取值 9
2．1．1 变量的命名 9
2．1．2 变量的取值类型 10
2．1．3 变量的显示 11
2．1．4 变量的标签 14
2．2 创建一个新的数据集 14
2．2．1 关于数据集操作的基本命令 14
2．2．2 举例应用：创建新的数据集auto．dta 16
2．3 导入已创建的数据集 20
2．3．1 一般的原则 20
2．3．2 读取格式为．dta的数据 20
2．3．3 利用Excel复制数据进入Stata系统中 21
2．4 Stata中的表达式 22
2．4．1 算术符号 22
2．4．2 关系符号 22
2．4．3 逻辑符号 23
2．5 Stata中的常用函数 23
2．6 使用in、if和by语句定义数据子集 24
2．6．1 in的使用 24
2．6．2 if的使用 25
2．6．3 by语句的使用 25
2．7 变量的相关操作 25
2．7．1 建立新的变量――generate 25
2．7．2 更改已有的变量――replace 27
2．7．3 egen命令 29
2．8 数值和字符串的转换 33
2．8．1 encode和decode命令 33
2．8．2 real函数 35
2．9 生成分类变量和虚拟变量 35
2．9．1 生成虚拟变量 36
2．9．2 生成分类变量 37
2．10 数据的整理 42
2．10．1 数据的横向合并 42
2．10．2 数据的纵向合并 46
2．10．3 数据的交叉合并 49
2．10．4 数据的抽取 52
2．11 Stata操作习题 54
第3章 图形绘制基础 57
3．1 Stata绘图简介 57
3．1．1 主要的图形类型 58
3．1．2 图形的组成部分与制图命令的结构 58
3．1．3 寻求帮助 58
3．2 绘制散点图 58
3．2．1 绘制散点图的命令和最基本的使用 58
3．2．2 散点显示选项（marker_options）的设定 63
3．2．3 散点标签选项（marker_label_options）的设定 69
3．2．4 连线选项（connect_options）的设定 75
3．2．5 振荡选项（jitter_options）的设定 76
3．3 二维绘图选项 77
3．3．1 坐标轴尺度选项组（axis_scale_options）的设定 78
3．3．2 坐标轴刻度选项组（axis_label_options）的设定 82
3．3．3 坐标轴标题选项组（axis_title_options）的设定 89
3．3．4 标题选项组（title_options）的设定 91
3．3．5 图例选项（legend_option）的设定 93
3．3．6 by选项的设定 98
3．3．7 scheme选项的设定 104
3．3．8 轴线选择选项（axis_choice_options）的设定 104
3．3．9 增加线选项（added_line_options）的设定 106
3．3．10 scale选项的设定 107
3．3．11 图形保存选项 109
3．3．12 图形输出选项 110
3．4 Stata操作习题 111
第4章 其他图形绘制 113
4．1 绘制曲线标绘图和连线标绘图 113
4．1．1 绘制曲线标绘图 113
4．1．2 绘制连线标绘图 117
4．2 绘制拟合图形 118
4．2．1 绘制一次拟合图形 118
4．2．2 绘制二次拟合图形 120
4．2．3 绘制lowess拟合图形 121
4．3 绘制条形图 123
4．3．1 关于分类变量的讲解 125
4．3．2 关于条形图外观的讲解 126
4．4 Stata操作习题 131
第5章 描述性统计分析 133
5．1 描述性统计的原理 133
5．1．1 定性变量 133
5．1．2 定量变量 133
5．2 描述性统计量的Stata实现 136
5．3 探测异常值 143
5．3．1 计算z得分 144
5．3．2 箱线图 144
5．4 数据的正态性检验和数据转换 148
5．4．1 正态性检验的原理 148
5．4．2 正态性检验的Stata实现 153
5．4．3 改变数据的分布 155
5．5 相关系数 157
5．5．1 相关系数概述 158
5．5．2 相关系数在Stata中的实现 159
5．6 Stata操作习题 163
第6章 列联表分析 165
6．1 列联表分析 165
6．1．1 列联表概述 165
6．1．2 独立性检验统计量 165
6．1．3 列联表中的相关测量统计量 166
6．2 Stata的列联表分析――table和tabulate命令 167
6．2．1 使用table命令生成列联表 167
6．2．2 使用tabulate命令进行列联表分析 172
6．3 利用Stata生成包含描述性统计量的列表 176
6．3．1 tabstat 176
6．3．2 tabulate， summarize () 178
6．4 Stata操作习题 180
第7章 方差分析 181
7．1 t检验 181
7．1．1 单样本t检验的基本思想与理论 181
7．1．2 双样本t检验的基本思想与理论 181
7．1．3 t检验的Stata基本命令 183
7．2 单因素方差分析 189
7．2．1 单因素方差分析原理 189
7．2．2 单因素方差分析Stata实现 191
7．3 双因素和多因素方差分析 195
7．3．1 双因素方差分析原理 195
7．3．2 多因素方差分析原理 199
7．3．3 双因素和多因素方差分析Stata实现 200
7．4 协方差分析 201
7．4．1 协方差分析原理 201
7．4．2 协方差分析Stata实现 202
7．5 Stata操作习题 204
第8章 经典假设下的横截面数据单方程线性回归模型的Stata实现 206
8．1 线性回归分析 206
8．1．1 回归分析简介 206
8．1．2 线性回归分析简介 207
8．2 横截面数据 208
8．3 经典假设及其性质 210
8．3．1 经典假设 210
8．3．2 经典假设下线性模型的基本性质 211
8．4 Stata的回归分析――regress、predict、test命令 212
8．4．1 使用regress命令――因变量对自变量的回归 212
8．4．2 使用predict命令――计算拟合值和残差 219
8．4．3 使用test命令――进行读者指定的检验 221
8．5 sw regress基本命令及其选项――逐步回归 223
8．6 对解释变量和被解释变量做变换――更好地拟合数据 226
8．7 习题 228
第9章 非经典假设、线性方程组、面板数据估计的Stata实现 229
9．1 非经典假设下的回归分析的Stata实现 229
9．1．1 多重共线性的检验和处理 229
9．1．2 内生性的检验与处理 233
9．1．3 异方差的检验与处理 238
9．2 线性方程组的回归分析――Stata实现 240
9．2．1 似不相关模型 240
9．2．2 联立方程组模型 243
9．3 面板数据的Stata处理 245
9．3．1 固定效应的面板数据Stata实现 247
9．3．2 随机效应的面板数据Stata实现 248
9．4 练习题 249
第10章 非线性回归分析及回归诊断基础 251
10．1 非线性回归分析 251
10．1．1 非线性回归的Stata实现――nl命令 251
10．2 二值响应模型――使用probit、logit；dprobit、logistic命令 253
10．2．1 probit、dprobit命令的使用方法 253
10．2．2 logit、logistic命令的使用方法 256
10．3 多值响应模型――使用mlogit、ologit命令 258
10．3．1 无序响应模型――mlogit命令 258
10．3．2 有序响应模型――ologit命令 261
10．4 角点解模型――tobit命令的使用方法 264
10．5 样本选择模型――heckman命令的使用方法 265
10．6 回归诊断 267
10．7 练习题 271
第11章 时间序列分析 273
11．1 基本时间序列模型的估计 273
11．1．1 趋势分析与指数平衡 273
11．1．2 平稳性检验 275
11．1．3 趋势分析与指数平滑的Stata实现 276
11．2 ARIMA模型的估计、单位根与协整 280
11．2．1 ARIMA模型的估计 280
11．2．2 单位根过程及其检验 283
11．2．3 协整检验 285
11．2．4 ARIMA模型的Stata实现 286
11．3 VAR与VEC的估计及解释 295
11．3．1 普通VAR模型的估计 295
11．3．2 Granger因果分析、IRF与方差分解 297
11．3．3 Johansen协整检验和VEC模型的估计 300
11．3．4 VAR模型的Stata实现 302
11．4 ARCH与GARCH的估计及解释 309
11．4．1 ARCH模型 309
11．4．2 GARCH模型 310
11．4．3 ARCH模型的Stata实现 311
11．5 Stata操作习题 315
第12章 聚类分析 318
12．1 聚类分析的基本思想与理论 318
12．1．1 聚类分析的基本思想 318
12．1．2 聚类分析的相似性测度 319
12．1．3 聚类分析的典型方法 321
12．1．4 聚类分析的步骤 324
12．2 聚类分析的基本命令 325
12．3 Stata操作习题 337
第13章 主成分分析和因子分析 339
13．1 主成分分析 339
13．1．1 主成分分析的基本思想与理论 339
13．1．2 主成分分析基本命令 342
13．1．3 Stata操作案例 353
13．2 因子分析 357
13．2．1 因子分析的基本思想与理论 357
13．2．2 因子分析基本命令 362
13．2．3 Stata操作案例 366
13．3 Stata操作习题 369
第14章 Stata编程基础 371
14．1 do文件和log文件 371
14．1．1 do文件的编写 371
14．1．2 运行do文件 372
14．1．3 log文件 372
14．2 局部宏与全局宏 373
14．2．1 局部宏 374
14．2．2 全局宏 378
14．2．3 一些扩展函数以及列表函数 378
14．3 标量简介 380
14．4 循环结构 382
14．4．1 forvalues语句 382
14．4．2 foreach语句 384
14．5 矩阵简介 386
14．6 使用Stata命令的结果 387
14．6．1 r类命令 387
14．6．2 e类命令 391
14．7 Stata操作习题 395

前言/序言

　　Stata是近年来兴起的一款短小精悍、功能强大的统计计量软件，相比于功能强大但是显得臃肿的SAS，它操作灵活、简单、易学易用，是一个非常有特色的统计分析软件。由于Stata本身的统计方法非常先进，现在已越来越受到人们的重视和欢迎，并且和SAS、SPSS一起，被称为新的三大权威统计软件。其普遍使用的12.0、13.0、14.0 版安装文件只有200MB左右，但已经包含了全部的统计分析、数据管理和绘图等功能，尤其是它的统计分析功能极为全面，比起1GB以上大小的SAS系统也毫不逊色。

　　本书的内容及知识体系

　　本书基于Stata而编写，分为Stata使用基础、Stata与回归分析、Stata与多元统计分析、Stata编程入门共14章。内容涵盖了Stata从入门的数据管理、图形绘制到各种高级的统计、回归分析以及编程入门知识，不仅详细地讲解了Stata各种命令的相关参数，还列举了大量的实例加以说明，非常方便读者进行理解和学习。

　　第1章首先带领读者了解Stata的发展里程，了解Stata的基本功能，熟悉Stata的界面和各种相关的学习资料。

　　第2章切入正题，介绍Stata的数据管理功能，包括如何创建和导入数据集、如何对变量进行相关的操作、如何对两个数据集进行合并等，这一部分是Stata使用的基础。

　　第3章和第4章详细讲解了Stata的绘图功能。第3章以散点图为例，介绍了Stata绘图的各种选项的使用，第4章进一步介绍了曲线标绘图、连线标绘图、拟合图、条形图等，读者一旦掌握了这些内容，就可以对Stata绘图运用自如了。

　　第5章到第7章介绍了描述性统计分析、列联分析、方差分析三种基本的统计分析手段在Stata中的实现。

　　第5章首先回顾了统计学的基本知识，然后向读者展示了如何使用Stata进行描述性统计分析、探测异常值、计算相关系数以及进行数据的正态性转换。

　　第6章是列联分析的内容，包括如何利用Stata进行列联分析、如何生成包含描述性统计量的表格等。

　　第7章介绍方差分析的内容，包括t检验、单因素方差分析、多因素方差分析、协方差分析等。

　　第8章到第10章介绍了Stata的回归分析功能，这也是Stata最擅长的工作。

　　第8章介绍了经典假设下的横截面数据单方程线性回归模型的Stata实现，包括单方程回归分析的基础知识、使用Stata进行回归的各种命令、如何进行变量变换来更好地拟合方程。

　　第9章是非经典假设、线性方程组、面板数据估计的Stata实现，包括存在内生性、异方差、多重共线性时如何使用Stata进行相关的处理，还包括对似不相关方程组、联立方程组以及面板数据进行回归分析的命令。

　　第10章是非线性回归分析及回归分析专题，这是计量分析中较高级的内容，包括了二值响应模型、多值响应模型、角点解和样本选择模型，最具特色的是我们专门介绍了如何在Stata中进行回归诊断。

　　第11章介绍Stata的时间序列分析功能，包括基本时间序列模型的估计、ARIMA模型的估计、单位根与协整、VAR与VEC的估计、ARCH与GARCH的估计，囊括了时间序列分析中各种常见的内容。

　　第12章和第13章是多元统计分析中的内容，这两章在回顾了相关的基础知识后，详细介绍了聚类分析、主成分分析、因子分析的Stata命令。

　　最后，第14章简要介绍了Stata编程中的基础知识，内容包括全局宏与局部宏、标量与矩阵、循环语句，以及Stata计算结果的提取。

　　本书有何特色

　　（1） 配有多媒体语音视频进行讲解。

　　为了方便读者更加直观地学习Stata软件，作者为本书专门录制了大量的多媒体语音视频进行讲解，视频适合使用Stata 10~14.0版本的用户，相信通过这些视频读者可以更快地掌握本书的内容。

　　（2） 内容全面，讲解详细，即用即查。

　　本书是一本百科全书式的Stata著作，详细讲解了Stata的大部分常用功能，对参数的介绍非常细致，本书既可作为很好的入门教程，也可以作为即用即查的参考手册。

　　（3） 进行了详尽的理论知识讲解。

　　本书对每一个知识点都进行了详尽的回顾，在诸如回归分析、时间序列、方差分析等内容上达到了高级计量的程度，在这个基础上介绍Stata命令更加顺理成章，读者使用起来也更加游刃有余。

　　（4） 列举了几百个典型实例。

　　本书对每一个命令都配备了一个以上的实例，对于常用命令则在全书中反复使用，示例中的命令大都进行了详细的解释，读者只需按照书中介绍的步骤一步步地实际操作，就能完全掌握本书的内容。

　　本书的对象

　　本书的内容和实例满足金融、经济、生物、医疗卫生保健、社会人文、心理学等多学科的需要，可供高等院校相关专业本科生、研究生以及从事统计分析的研究者参考使用，也可作为Stata软件培训和自学的教材。

　　本书作者

　　本书是集体智慧的结晶，由马慧慧、郭庆然、丁翠翠、吴磊、程利敏、聂艳玲、马晓鑫、庄君、蒋敏杰、李丽丽、鲁啸、刘娟、李嫣怡、丁维岱、许小荣编写，在此，编者对以上人员致以诚挚的谢意！本书在编写过程中吸收了前人的研究成果，在此一并表示感谢。

　　由于作者水平有限，书中的缺点甚至错误在所难免，恳请广大读者批评指正。

　　作 者

　　2016年1月

探索数据深层奥秘：理解、分析与应用 在这个数据驱动的时代，无论是科研探索、商业决策还是社会洞察，都离不开对海量数据的有效梳理与深度挖掘。本书旨在为读者提供一套系统而实用的数据分析方法论，帮助您从海量数据中提炼出有价值的信息，并将其转化为切实可行的洞察和决策。我们不仅仅关注理论的阐述，更强调在实际问题中的应用，让数据分析成为您解决复杂挑战的有力工具。 第一部分：夯实统计学基石，解锁数据之语 在踏上数据分析的征程之前，坚实的统计学基础是不可或缺的。本部分将带领您温故知新，深入理解统计学的核心概念，为后续的复杂分析打下牢固根基。 描述性统计： 我们将从最基础的数据概览开始，学习如何使用均值、中位数、众数、方差、标准差等描述性统计量来清晰地刻画数据的中心趋势、离散程度和分布形态。您将学会如何通过直观的图表，如直方图、箱线图、散点图等，将抽象的数据转化为易于理解的视觉语言，从而快速把握数据的基本特征。例如，在市场调研中，如何通过分析消费者年龄、收入的均值和方差，初步了解目标群体的基本画像；在生产制造中，如何通过检测产品合格率的标准差，评估生产过程的稳定性。 概率论基础： 理解随机事件的可能性是进行统计推断的前提。本部分将深入探讨概率的基本概念、概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布、t分布、卡方分布等）及其在实际问题中的应用。您将学习如何计算事件发生的概率，理解不同概率分布的特点和适用场景，为后续的假设检验和模型构建奠定理论基础。例如，在风险管理中，如何利用概率模型评估某种金融事件发生的可能性；在医疗领域，如何基于疾病的发病率概率，预测特定人群的发病风险。 抽样与抽样分布： 在大多数情况下，我们无法调查总体中的所有个体，而是通过抽样来推断总体特征。本部分将详细讲解各种抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等），并重点介绍抽样分布的概念，特别是中心极限定理在其中的关键作用。您将理解为什么样本统计量会围绕总体参数波动，以及如何利用样本信息对总体进行推断。例如，在民意调查中，如何通过科学的抽样方法，使调查结果能够准确反映整体民意；在产品质量检测中，如何从一批产品中抽取样本，以推断整批产品的合格率。 第二部分：推断性统计的艺术，从样本洞察总体 掌握了描述性统计的基础后，我们将进入更具挑战性的推断性统计领域，学习如何从有限的样本数据中做出关于总体的合理推断。 参数估计： 本部分将聚焦于如何根据样本数据估计总体的未知参数。您将学习点估计和区间估计的概念，理解置信区间的含义及其如何量化估计的不确定性。我们将详细介绍不同情境下的参数估计方法，如大样本下的正态分布近似，以及小样本下的t分布应用。例如，在经济学研究中，如何利用样本数据估算某个经济指标的总体水平，并给出其置信区间；在环境科学中，如何根据空气质量监测样本，推断整个区域的平均空气质量，并评估其误差范围。 假设检验： 假设检验是统计推断的核心工具之一，用于检验关于总体的某个假设是否成立。本部分将系统介绍假设检验的基本原理，包括零假设、备择假设、p值、显著性水平等关键概念。您将学习如何针对不同的研究问题，构建合适的假设，并运用t检验、z检验、卡方检验、F检验等多种统计检验方法，对假设进行检验，并正确解读检验结果。例如，在医学研究中，如何检验一种新药是否比现有药物更有效；在市场营销中，如何检验某种广告策略是否能显著提高产品销量。 方差分析（ANOVA）： 当我们需要比较三个或更多组的均值是否存在显著差异时，方差分析将成为非常有力的工具。本部分将深入讲解单因素和多因素方差分析的原理和应用，帮助您理解如何分解总变异，并评估不同因素对响应变量的影响程度。您将学习如何设定 ANOVA 模型，解释 F 统计量，并进行事后多重比较。例如，在农业研究中，如何比较不同肥料对作物产量的影响；在教育领域，如何分析不同教学方法对学生学习成绩的影响。 第三部分：回归分析的魅力，揭示变量间的内在联系 回归分析是探索变量之间数量关系最强大、最广泛使用的工具之一。本部分将带您深入理解各种回归模型，并掌握如何构建、解释和应用它们。 简单线性回归： 从最基本的线性关系入手，本部分将讲解如何利用一条直线来描述两个变量之间的关系。您将学习如何拟合简单线性回归模型，解释回归系数的含义，理解决定系数（R²）如何衡量模型的拟合优度，并进行斜率和截距的假设检验。例如，在金融领域，如何分析股票价格与宏观经济指标之间的线性关系；在房地产市场，如何研究房屋面积与价格之间的线性关联。 多元线性回归： 现实世界中的许多现象涉及多个自变量对一个因变量的影响。本部分将扩展到多元线性回归，讲解如何同时纳入多个自变量来构建更全面的模型。您将学习如何选择合适的自变量，处理多重共线性问题，并解释多个回归系数的含义。例如，在市场预测中，如何同时考虑广告投入、促销活动、季节性等因素，预测产品的销售额；在社会科学研究中，如何分析收入、教育水平、居住地等因素对个人幸福感的影响。 逻辑回归： 当因变量是二分类变量时（例如，是否购买产品、是否患病），逻辑回归模型将是最佳选择。本部分将详细讲解逻辑回归的原理，包括 Odds 比的解释，以及如何构建和评估逻辑回归模型。您将学会如何处理分类自变量，并理解模型输出的概率信息。例如，在风险评估中，如何预测客户违约的可能性；在医疗诊断中，如何预测患者患某种疾病的概率。 非线性回归与面板数据分析： 认识到并非所有关系都能用线性模型捕捉，本部分将简要介绍一些非线性回归模型，以及如何处理跨时间、跨个体的数据（面板数据）。这部分内容将为读者打开更广阔的数据分析视野。 第四部分：高级统计方法与专题应用，应对复杂挑战 在掌握了基础的统计分析工具后，本部分将引导您探索更高级的统计方法，并将其应用于具体的领域，应对更复杂的数据挑战。 时间序列分析： 许多现实世界的数据是按时间顺序收集的，如股票价格、气温、经济指标等。本部分将介绍时间序列数据的特点，讲解平稳性、自相关等概念，并介绍ARIMA模型等经典时间序列模型，用于预测未来的趋势。例如，在金融市场，如何预测未来股票的走势；在经济学中，如何分析宏观经济指标的长期趋势。 多变量统计技术： 当面临高维度的多变量数据时，一些特殊的统计技术将变得尤为重要。本部分将介绍主成分分析（PCA）和因子分析等降维技术，帮助您从大量变量中提取关键信息；介绍聚类分析，用于发现数据中的自然分组。例如，在生物信息学中，如何分析基因表达数据，找出关键基因；在客户细分中，如何根据客户的行为和偏好，将客户分成不同的群体。 生存分析： 在医学、工程、社会科学等领域，我们经常关注事件发生的时间，例如患者的生存时间、设备的故障时间等。本部分将介绍生存分析的基本概念，如生存函数、风险函数，并讲解Kaplan-Meier估计和Cox比例风险模型等方法，用于分析影响事件发生时间的因素。例如，在临床试验中，如何评估一种新疗法对患者生存期的影响；在可靠性工程中，如何分析影响产品寿命的因素。 第五部分：数据分析实践与报告撰写，将洞察转化为行动 数据分析的最终目的是服务于实际问题。本部分将侧重于数据分析的整个流程，以及如何有效地沟通分析结果。 数据预处理与清洗： 真实世界的数据往往不完美，存在缺失值、异常值、格式不一致等问题。本部分将强调数据预处理的重要性，介绍数据清洗、转换、合并等关键步骤，确保数据质量，为后续分析打下坚实基础。 统计软件的应用（以实际软件为例）： 本部分将结合实际的统计软件操作，演示如何实现上述各种统计方法的应用。我们将演示如何导入数据、进行描述性统计、构建和检验模型、生成图表，并解释软件的输出结果。通过实际操作，您将能够更直观地理解统计方法的应用过程。 数据可视化与报告撰写： 好的可视化能够让复杂的分析结果一目了然。本部分将指导您如何选择合适的图表类型，有效地展示分析结果，并撰写清晰、准确、有说服力的数据分析报告。您将学习如何组织报告结构，突出关键发现，并为决策提供有力的支持。 本书的价值与特点： 本书不仅是一本统计学理论的教科书，更是一本侧重于实际应用的指南。我们力求将抽象的统计概念与生动的案例相结合，帮助读者理解“为什么”以及“如何做”。通过本书的学习，您将能够： 建立扎实的统计学理论基础： 深入理解统计学的核心概念和方法。 掌握多样化的数据分析技术： 能够运用多种统计方法解决实际问题。 提升数据解读与分析能力： 从海量数据中发现规律、提取洞察。 增强解决复杂问题的信心： 将数据分析作为有力的决策支持工具。 培养科学的思维方式： 具备批判性思维和逻辑推理能力。 无论您是统计学专业的学生，还是在科研、商业、金融、医疗、社会科学等领域工作的专业人士，希望通过对数据的深入理解和分析来解决问题，本书都将是您不可多得的良师益友。让我们一起，用数据说话，用分析驱动创新！

评分☆☆☆☆☆

我是一名来自统计学专业的研究生，正在学习并准备相关的资格考试。在备考过程中，我寻找一本能够系统梳理Stata统计分析方法的书籍。《Stata统计分析与应用（第3版）》的出版，让我看到了希望。然而，在我仔细研读了关于贝叶斯统计和非参数统计的部分后，我发现书中对于这些前沿且重要的统计方法，其覆盖面显得不够全面，且深度有待加强。例如，在贝叶斯统计章节，书中可能仅仅提及了几个基本的MCMC命令，但对于贝叶斯推断的原理、先验分布的选择、以及模型诊断的标准，却没有给予足够的阐述。同样，在非参数统计部分，对于秩和检验、置换检验等方法的理论基础和适用范围，书中可能也只是简单介绍。我希望这本书能够更系统地梳理这些高级统计方法的理论框架，提供更详尽的推导过程，并结合更具代表性的案例，展示这些方法在实际数据分析中的威力，帮助我建立更牢固的统计理论基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在经济学领域工作了多年的研究人员，我对统计分析软件的应用有着较高的要求，尤其是在处理宏观经济数据和进行计量经济模型构建时。《Stata统计分析与应用（第3版）》这本书，从其标题来看，无疑是涵盖了我工作所需的关键领域。然而，当我翻阅到关于时间序列分析的部分，我感到有些失望。书中对于ARIMA模型、VAR模型等经典时间序列模型的介绍，更多的是集中在Stata命令的使用上，例如如何输入模型参数，如何查看模型诊断结果。对于这些模型背后的经济学含义、模型选择的原则、以及如何进行有效的模型检验和预测，书中却没有给予足够的篇幅。例如，在进行协整分析时，书中仅仅提到了Engle-Granger和Johansen检验的Stata命令，但对于协整关系的经济学解释、以及在实际分析中如何判断协整的有效性，则显得不够深入。我期待的是能够看到更多关于这些模型在实际经济问题中的应用案例，以及作者如何从经济理论出发，选择和构建合适的计量模型，并对模型结果进行严谨的解释。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在撰写毕业论文的硕士研究生，研究领域涉及社会科学。在我的研究过程中，数据分析是至关重要的一环，而Stata是我选择使用的统计软件。当我拿到《Stata统计分析与应用（第3版）》时，我首先被它厚重的篇幅和详尽的章节划分所吸引，心想这一定是一本能够指导我完成复杂数据分析的利器。然而，在我深入阅读了关于假设检验和方差分析的部分后，我发现书中对于不同假设检验方法的选择依据、统计量的计算原理以及结果的敏感性分析等方面的阐述略显单薄。例如，对于t检验、z检验、卡方检验等，书中更多的是给出了Stata的代码和输出结果的解释，而未能深入探讨在何种情况下应该优先选择哪种检验，以及如何根据研究设计和数据特点来做出明智的选择。此外，在方差分析章节，对于多重比较的各种方法（如Tukey HSD, Bonferroni等）的适用条件和优缺点，书中也没有进行详细的比较和分析，这让我自己在进行多重比较时感到有些迷茫。我更希望这本书能够提供一些更具理论深度和实践指导意义的内容，帮助我理解统计方法的内在逻辑，而不是仅仅停留在软件操作层面。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚刚入门Stata统计分析的初学者，我抱着学习的心态，在朋友的推荐下购入了这本《Stata统计分析与应用（第3版）》。虽然这本书的封面设计简洁大方，给人一种专业而权威的感觉，但从我翻阅目录和初步浏览的体验来看，它似乎更偏向于对Stata软件本身功能的介绍和操作技巧的讲解。我期待的是能有更丰富、更深入的统计学理论知识与实际案例相结合的讲解，例如在回归分析部分，我希望能看到更多关于各种回归模型（如线性回归、逻辑回归、泊松回归等）的适用场景、假设条件、结果解读以及潜在问题的处理方法。同时，书中关于数据预处理和清洗的篇幅也显得不够详尽，对于如何处理缺失值、异常值，如何进行数据转换和合并，这都是实际分析中非常关键的步骤，希望在这方面能有更具操作性和指导性的内容，而不是简单带过。此外，对于一些进阶的统计方法，比如时间序列分析、面板数据分析、生存分析等，书中可能涉及的比较有限，这对于希望在这些领域进行深入研究的读者来说，会显得不够满足。总的来说，这本书给我一种“知其然，不知其所以然”的感觉，在软件操作层面有所侧重，但在统计理论的深度和应用广度上，仍有提升的空间。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对数据可视化有着浓厚兴趣的业余爱好者，经常使用Stata来处理和展示数据。《Stata统计分析与应用（第3版）》这本书，从它的名字来看，似乎涵盖了统计分析的应用层面。因此，我特别关注了书中关于图表制作的部分。然而，当我尝试用书中介绍的方法来制作一些复杂的、具有高度定制化需求的图表时，我发现书中提供的例证和命令，更多的是集中在一些基础图形的绘制，例如散点图、柱状图、折线图等。对于如何生成更具信息量、更符合学术规范的图形，例如带有误差棒的图、分组箱线图、或者如何进行精细的图形美化和个性化设置，书中似乎没有提供足够的指导。例如，在制作多变量散点图时，书中可能没有详细讲解如何有效地利用颜色、形状、大小等视觉变量来编码信息，或者如何添加趋势线和回归拟合线，并对其进行个性化设置。我更希望这本书能在数据可视化的部分，提供更多关于图表设计原则、信息传达效率的考量，以及更多高级图表制作技巧的讲解，让我的数据展示更具吸引力和说服力。

评分☆☆☆☆☆

这书挺不错的，印刷质量也很高，值得购买，推荐大家看看

评分☆☆☆☆☆

这本书非常好用，是stata入门的最佳选择

评分☆☆☆☆☆

讲解非常详细，有参考价值，一看就懂

评分☆☆☆☆☆

书很不错 内容全面 上手容易

评分☆☆☆☆☆

挺好的啊，好好补身体，对自己和儿子好才是真的好，其他都是白眼狼。

评分☆☆☆☆☆

数质量不错呀 值得看一看呢！

评分☆☆☆☆☆

还可以，配有光盘，觉得还不错

评分☆☆☆☆☆

买来学习用的，努力学习啦

评分☆☆☆☆☆

很好，物美价廉，值得拥有！