前言

Stata是公认的应用最广泛的专业数据分析软件之一。它以功能丰富、效率高、操作简便而著称，主要面向经济、管理、医学、农学、教育、市场研究、社会调查等行业和领域，是一款非常容易上手使用的数据统计分析软件。但实事求是地讲，“Stata易学也不易学”。易学是因为门槛较低、界面友好、基本操作相对简单，入门较快；不易学是因为Stata虽然操作较为简单，但是每种分析方法涉及的选项都很多，而且每种统计分析方法都有较为严格的适用条件，需要使用者结合实际研究来选取恰当的分析方法，并且根据具体情形为基本命令正确设置相应的选项，使用者还需要对分析结果进行正确、完整的解读，因而学习起来是颇为不易的。基于这种原因，本书作者致力于编写一本从Stata操作入门到应用精通的教学和参考用书，通过书中大量的示例和应用案例“详解统计分析原理、详解Stata命令选项设置、详解Stata输出结果”以及每章后的“重点内容回顾与习题练习”，以期帮助读者应用常用统计分析软件Stata的方法来解决实际工作的问题，提高工作质量和效率。

本书内容

本书内容共17章。第1章为Stata基本操作及数据处理介绍，内容包括Stata概述、Stata 16.0窗口说明及基本设置、Stata帮助系统、Stata 16.0基本命令语句结构、Stata 16.0运算符与函数、分类变量和定序变量的基本操作、常用的几种处理数据的操作。第2章为描述性统计与图形绘制，内容包括常用的描述性统计指标的基本概念、定距变量的描述性统计、正态性检验和数据转换、分类变量描述统计、制图基本操作、常用的几种图形的绘制。第3章为假设检验，内容包括假设检验的基本概念、单一样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检验、单一样本标准差和双样本方差（标准差）等参数检验方法，以及单样本正态分布检验、两独立样本检验、两相关样本检验、多独立样本检验、游程检验等非参数检验方法。第4章为方差分析，内容包括单因素方差分析、多因素方差分析、协方差分析、重复测量方差分析4种方差分析方法。第5章为相关分析，内容包括简单相关分析、偏相关分析两种相关分析方法。第6章为基本线性回归分析，内容包括最小二乘线性回归分析、约束条件回归分析两种回归分析方法。第7章为线性回归分析诊断与处理，内容包括异方差诊断与处理、自相关诊断与处理、多重共线性诊断与处理、内生性诊断与处理等方法。第8章为非线性回归分析，内容包括转换变量回归分析、非线性回归分析、非参数回归分析、分位数回归分析四种分析方法。第9章为因变量离散回归分析，内容包括二值选择模型、多值选择模型、有序选择模型3种分析方法。第10章为因变量受限回归分析，内容包括断尾回归分析、截取回归分析、样本选择模型3种分析方法。第11章为主成分分析与因子分析，内容包括主成分分析、因子分析两种分析方法。第12章为聚类分析，内容包括划分聚类分析、层次聚类分析两种聚类分析方法。第13章为时间序列数据分析，内容包括时间序列数据的预处理、移动平均滤波与指数平滑法、ARIMA模型、SARIMA模型、ARIMAX模型、单位根检验、向量自回归模型、协整检验与向量误差修正模型、ARCH系列模型等方法。第14章为面板数据分析，内容包括面板数据的预处理、短面板数据分析、长面板数据分析等方法。第15章为生存分析，内容包括设定生存分析数据、生存分析非参数模型估计、生存分析参数模型估计、Cox半参数模型估计、比例风险假定检验等方法。第16章为多方程模型，内容包括多方程模型概述、多方程模型的估计。第17章为如何使用Stata进行高质量的综合性研究，讲解研究方案设计、调查问卷的制作、Stata数据挖掘、建模注意事项。

本书特色

本书的特色在于，一是详解了常用统计分析方法的Stata操作，不仅对涉及的基本命令进行循序渐进的阐述，明确说明了命令中各个选项的适用情形，并对分析结果进行了深入浅出、全面准确的解读，使得读者能够掌握每种分析方法的Stata操作，并能够根据实际应用与研究的需要灵活地选取恰当的分析方法或者设置相应的命令选项；二是所有的案例都非常真实和实用，不仅是为了教会读者使用Stata操作，更重要的是指导读者如何将Stata用于自己的日常工作。。

本书在编写过程中也吸收了前人的研究成果，在部分Stata操作和个别概念的介绍上，学习参考了Stata官方网站公开的帮助文档。在此一并表示感谢！