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《Stata数据统计分析教程》_廉启国编著_13805602_9787111500285

【书名】:《Stata数据统计分析教程》
【作者】:廉启国编著
【出版社】:北京:机械工业出版社
【时间】:2015
【页数】:366
【ISBN】:9787111500285
【SS码】:13805602

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内容简介

第一部分 软件入门

第1章 Stata入门

1.1 Stata软件概述

1.1.1 Stata的发展历史与版本选择

1.1.2 Stata的正确读写与文献引用

1.1.3 Stata的软件特点与优势

1.1.4 Stata的主要功能模块

1.2 Stata操作入门

1.2.1 Stata的安装与激活

1.2.2 Stata的启动与退出

1.2.3 Stata的操作方式

1.2.4 Stata的结果输出

1.2.5 Stata的自定义设置

1.3 Stata使用基础

1.3.1 Stata的文件格式

1.3.2 Stata的变量类型

1.3.3 Stata的运算符

1.3.4 Stata的语法规则

1.3.5 Stata的使用实例

1.4 Stata升级扩展

1.4.1 Stata软件升级

1.4.2 Stata第三方命令的查找与安装

1.4.3 Stata的帮助文件及学习资源

第二部分 数据访问

第2章 数据访问

2.1 数据格式概述

2.2 直接录入数据

2.2.1 用Stata的数据编辑器录入

2.2.2 用Stata的命令窗口录入

2.3 数据的读取与保存

2.3.1 直接读取和保存Stata格式的数据

2.3.2 导入/导出Excel格式的数据

2.3.3 导入/导出带分隔符的文本格式数据

2.3.4 导入/导出自由格式的文本格式数据

2.3.5 导入/导出固定格式的文本格式数据

2.3.6 导入/导出SAS XPORT格式的数据

2.3.7 导入/导出XML格式的数据

2.3.8 导入/导出SPSS格式的数据

2.4 数据格式转换软件Stat/Transfer简介

2.4.1 Stat/Transfer支持的数据类型

2.4.2 Stat/Transfer数据转换

2.5 数据录入软件EpiData Entry简介

2.5.1 建立调查表文件

2.5.2 生成REC文件并建立CHK文件

2.5.3 录入数据并导出

2.5.4 EpiData Entry伴侣EpiMate简介

第三部分 数据管理

第3章 数据清理

3.1 双次录入数据的一致性检验

3.2 逐个变量对数据进行检查

3.3 通过交叉表对数据进行检查

3.4 通过分层对数据进行检查

3.5 通过逻辑对数据进行检查

3.6 更正数据

3.7 识别重复记录

3.8 对缺失值进行检查

3.8.1 缺失值编码

3.8.2 缺失值函数

3.8.3 缺失值检查

3.9 数据清理的注意事项

第4章 标签和注释

4.1 描述数据集

4.2 给数据集加标签

4.3 给变量加标签

4.4 给变量值加标签

4.5 管理标签

4.5.1 查看全部变量值标签的名称

4.5.2 查看变量值标签

4.5.3 查看变量值标签的详细内容

4.5.4 为变量值标签加数值前缀

4.5.5 复制变量值标签

4.5.6 移除变量值标签

4.5.7 删除变量值标签

4.5.8 保存变量值标签

4.6 给缺失值加标签

4.7 不同语言的标签

4.8 给数据集加注释

4.9 给数据集加时间戳

第5章 变量加工

5.1 查看变量与记录

5.1.1 查看变量

5.1.2 查看记录

5.2 删除变量与记录

5.2.1 保留/删除变量

5.2.2 保留/删除记录

5.3 新建变量

5.3.1 用generate/replace产生新变量

5.3.2 用egen产生新变量

5.3.3 克隆变量

5.3.4 新建分拆变量

5.3.5 新建指示变量

5.4 重命名变量

5.4.1 单个变量重命名

5.4.2 批量变量重命名

5.4.3 变量名大小写转换

5.4.4 批量变量名大小写转换

5.5 更改变量的格式

5.5.1 变量存储格式的起源

5.5.2 变量存储格式简介

5.5.3 更改变量的存储格式

5.5.4 更改变量的显示格式

5.6 调整变量的顺序

5.7 对变量的值进行排序

5.8 对变量进行编码

5.8.1 数值变量的编码

5.8.2 字符变量的编码

5.8.3 缺失值的编码

5.9 数值变量与字符变量的转换

5.9.1 字符变量转换为数值变量

5.9.2 数值变量转换为字符变量

5.10 日期时间变量

5.10.1 日期数据的导入

5.10.2 日期数据的运算

5.11 命名变量名的注意事项

第6章 数据集加工

6.1 数据集的合并

6.1.1 数据集的纵向追加

6.1.2 数据集的横向合并

6.1.3 数据集的交叉合并:组内交叉

6.1.4 数据集的交叉合并:一一交叉

6.2 数据结构的转换

6.2.1 数据的长型和宽型格式

6.2.2 宽型格式转换为长型格式

6.2.3 长型格式转换为宽型格式

6.3 数据转置

6.4 扩展数据

6.5 堆栈数据

6.6 压缩数据:生成统计量

6.7 压缩数据:生成频数或百分数

6.8 数据抽取

6.9 生成随机数据

6.10 缺失值填补

第四部分 数据呈现

第7章 统计描述

7.1 计量资料的统计描述

7.1.1 集中趋势的统计描述

7.1.2 离散趋势的统计描述

7.1.3 分布特征的统计描述

7.2 计量资料的参数估计

7.3 计数资料的统计描述

7.3.1 单个分类变量的统计描述

7.3.2 多个分类变量的统计描述

7.4 标准化法

7.4.1 标准化法的意义及基本思想

7.4.2 直接法

7.4.3 间接法

7.4.4 注意事项

第8章 报表制作

8.1 Stata报表呈现

8.1.1 使用命令tabulate

8.1.2 使用命令table

8.1.3 使用命令tabstat

8.1.4 使用命令collapse

8.1.5 使用命令contract

8.1.6 使用命令statsby

8.2 Stata报表呈现的第三方命令

8.3 Stata报表导出

8.3.1 Stata报表导出的官方命令

8.3.2 Stata报表导出的第三方命令

第9章 图形绘制

9.1 Stata图形概述

9.1.1 Stata图形组成

9.1.2 Stata绘图命令

9.1.3 Stata图形格式

9.1.4 Stata图形坐标轴选项

9.2 Stata图形编辑器

9.2.1 使用菜单绘制图形

9.2.2 启用Stata图形编辑器并进行个性化设置

9.2.3 启用Stata图形编辑器的绘图记录仪

9.2.4 取舍:图形编辑器与Stata命令

9.3 二维图

9.3.1 散点图

9.3.2 线图

9.3.3 面积图

9.3.4 条形图

9.3.5 区间图

9.3.6 分布图

9.4 散点图矩阵

9.5 条图

9.6 箱图

9.7 点图

9.8 饼图

9.9 图形的标准选项

9.9.1 创建和控制标题

9.9.2 使用图形格式控制图形外观

9.9.3 调整图形及其元素大小

9.9.4 调整图形区域的外观

9.10 修改图形的风格

9.10.1 角度

9.10.2 色彩

9.10.3 钟表方位

9.10.4 指南针方位

9.10.5 连接点

9.10.6 线条式样

9.10.7 线条宽度

9.10.8 页边

9.10.9 标记大小

9.10.10 标记符号

9.10.11 方向

9.10.12 文字大小

9.11 绘制地图数据

9.12 图形管理与控制

9.12.1 图形的存储

9.12.2 图形的重新展示

9.12.3 图形的合并

9.12.4 图形的输出

9.13 更多第三方绘图命令

9.13.1 小提琴图

9.13.2 雷达图

9.13.3 六图

9.13.4 更多资源

第五部分 数据分析

第10章 假设检验

10.1 正态性检验与正态性变换

10.1.1 正态性检验

10.1.2 正态性变换

10.2 t检验

10.2.1 t检验的基本原理

10.2.2 样本均数与总体均数的比较

10.2.3 成组设计两样本均数的比较

10.2.4 配对设计两样本均数的比较

10.2.5 两组间多个变量之间的均值比较

10.3 方差分析

10.3.1 方差分析的基本思想

10.3.2 单因素方差分析

10.3.3 两因素方差分析和多因素方差分析

10.3.4 协方差分析

10.4 非参数检验

10.4.1 非参数检验概述

10.4.2 样本中位数与总体中位数的比较

10.4.3 两个配对样本的非参数检验

10.4.4 两个独立样本的非参数检验

10.4.5 两个独立样本的非参数检验(多个变量)

10.4.6 多个独立样本的非参数检验

10.4.7 配伍设计的多组秩和检验

10.5 卡方检验

10.5.1 卡方检验的基本原理

10.5.2 四格表的卡方检验

10.5.3 配对卡方检验

10.5.4 列联表分析

10.5.5 分层卡方分析

10.5.6 一致性检验

10.6 流行病学表格分析

10.6.1 成组病例对照研究

10.6.2 配对病例对照研究

10.6.3 队列研究

10.7 相关分析

10.7.1 相关分析的指标体系

10.7.2 Pearson相关系数

10.7.3 Spearman相关系数

10.7.4 Kendall等级相关系数

10.8 线性回归模型

10.8.1 线性回归模型简介

10.8.2 线性回归模型分析步骤

10.8.3 自变量的筛选方法

10.8.4 衡量回归方程的标准

10.9 logistic回归模型

10.9.1 logistic回归模型简介

10.9.2 两分类logistic回归(非条件logistic回归)

10.9.3 模型拟合效果的判断

10.9.4 两分类logistic回归(条件logistic回归)

10.9.5 多分类无序logistic回归

10.9.6 多分类有序logistic回归

10.10 等效性检验

10.10.1 等效性检验和传统差异性检验的区别

10.10.2 均值等效性t检验

10.10.3 比例等效性z检验

10.10.4 配对数据的随机等效性检验

10.10.5 两样本的随机等效性秩和检验

10.10.6 配对二分类数据的随机等效性z检验

10.10.7 交叉设计的等效应检验

第六部分 科研必备

第11章 Stata编程基础

11.1 do文件简介

11.2 do文件的内容

11.2.1 版本控制

11.2.2 命令注释与空行

11.2.3 超长命令行

11.3 do文件的运行

11.3.1 结果的保存

11.3.2 控制分页符

11.3.3 错误及调试

11.3.4 其他do文件的调用

11.4 do文件的最优规则

11.4.1 稳健性

11.4.2 可读性

11.5 项目管理器

11.6 Stata宏语句

11.6.1 宏的指定与引用

11.6.2 宏的扩展函数

11.6.3 调用Stata的计算结果

11.7 Stata循环语句

11.7.1 forvalues循环语句

11.7.2 foreach循环语句

11.7.3 while循环语句

11.8 include命令

11.9 临时变量

11.10 编写Stata程序(ado文件)

11.10.1 ado文件简介

11.10.2 编写一个简单的ado文件

11.10.3 为新建命令编写帮助文件

11.10.4 编写命令的注意事项

第12章 Meta分析

12.1 Meta分析简介

12.1.1 Meta分析的起源

12.1.2 Meta分析与系统评价的关系

12.1.3 Meta分析的指征、特点、目的和优点

12.1.4 Meta分析的制作步骤

12.1.5 Meta分析的常见类型

12.1.6 Meta分析的效应量和效应模型

12.1.7 Meta分析的偏倚及控制

12.1.8 Meta分析的报告规范

12.1.9 Meta分析的注意事项

12.2 Stata的Meta分析命令

12.2.1 Meta分析命令的安装

12.2.2 Meta分析命令简介

12.3 二分类数据的Meta分析

12.3.1 数据结构

12.3.2 效应量的选择

12.3.3 效应模型的选择

12.3.4 软件操作

12.4 连续性数据的Meta分析

12.4.1 数据结构

12.4.2 效应量的选择

12.4.3 效应模型的选择

12.4.4 软件操作

12.5 有序分类数据的Meta分析

12.5.1 数据结构

12.5.2 效应量的选择

12.5.3 Meta分析命令的安装

12.5.4 软件操作

12.6 异质性分析

12.6.1 异质性的检验

12.6.2 异质性的处理

12.6.3 改变效应量

12.6.4 选用随机效应模型合并效应量

12.6.5 探讨异质性的来源、按亚组分析

12.6.6 进行Meta回归及混合效应模型

12.6.7 敏感性分析

12.6.8 放弃进行Meta分析

12.7 发表偏倚检验

12.7.1 漏斗图

12.7.2 Begg和Egger法

12.7.3 剪补法

12.7.4 失安全系数法

第13章 样本量与检验效能

13.1 单样本

13.1.1 单样本均数检验的样本量和检验效能

13.1.2 单样本比例检验的样本量和检验效能

13.1.3 单样本相关检验的样本量和检验效能

13.1.4 单样本方差检验的样本量和检验效能

13.2 两个独立样本

13.2.1 两样本均数检验的样本量和检验效能

13.2.2 两样本比例检验的样本量和检验效能

13.2.3 两样本相关检验的样本量和检验效能

13.2.4 两样本方差检验的样本量和检验效能

13.3 两个配对样本

13.3.1 配对均值检验的样本量和检验效能(配对t检验)

13.3.2 配对比例检验的样本量和检验效能(McNemar检验)

13.4 方差分析

13.4.1 单因素方差分析

13.4.2 两因素方差分析

13.4.3 重复测量的方差分析

13.5 生存分析

13.5.1 Cox比例风险模型

13.5.2 对数秩检验

13.5.3 指数检验

13.6 为Stata官方命令power添加自己的方法

13.7 分层数据类型

13.8 随机对照试验

13.8.1 两样本比例检验

13.8.2 两样本均值检验

13.9 群组随机对照试验

13.9.1 命令简介

13.9.2 命令规则

13.9.3 命令举例

13.10 交叉试验

13.10.1 命令简介

13.10.2 命令规则

13.10.3 命令举例

13.11 回归分析中的样本量

13.12 PS:一款估计样本量与检验效能的免费软件

13.12.1 PS软件简介

13.12.2 PS软件适用范围

13.12.3 PS软件使用举例

附录A 常用Stata命令一览表

附录B 常用Stata函数一览表

附录C SAS和Stata的差异

附录D 常见的SPSS代码及对应的Stata代码

附录E 工作流

参考文献


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