社會統計分析與數據處理技術：STATA軟件的應用（簡體書）

事物之間彼此聯系，這些聯系有其內在機制，并且以多樣形式而存在。社會科學研究就是要發現這些形式，并解釋這些機制。系統的研究理論、科學的研究方法、合理的研究步驟有助于更好地發現關聯事物之間的顯性和潛在規律。西方社會科學研究積累了大量的理論和方法，而在中國，由于研究對象的復雜性及量化水平偏低，社會科學研究至今依然停留在規范研究領域，側重于理論思辨和邏輯推理，以事實為依據的實證研究才剛剛起步。
20世紀80年代以來，西方現代社會統計技術開始傳入，定量分析方法得到推廣。過去20年來，包括SPSS和SAS在內的一些統計軟件在中國也逐步得到應用。其中SPSS傳入中國較早，簡便易學，故國內使用者眾多；SAS功能十分強大，但學習應用相對比較困難，應用范圍較小。這些軟件憑借先入優勢，占據了一定的市場，影響其他功能更強大、使用更方便的軟件的進入，在西方社會科學分析中常用的Stata軟件就是一例。雖然已經開始有了許多使用者，但是配套的教材卻很稀缺。
鑒于以上情況，作者編寫了《社會統計分析與數據處理技術——STATA軟件的應用》一書，本書以Stata的第9版為例，詳細介紹該軟件在社會科學研究領域的應用。本書采取循序漸進的原則，由淺入深，由易到難。在遵循國外相關教材的體例的基礎上，也考慮到國內學習者目前定量研究的數據處理能力，重點放在數據的處理上。與一般的Stata的使用手冊不同，本書除介紹Stata的一些具體使用方法外，在一些章節還介紹相關的統計原理、數據處理的思路和緣由、研究方法等。
本書共分為四部分。第一部分介紹社會科學研究領域的定量分析過程與方法，作為社會統計、數據分析的理論指導。考慮到許多研究者對Stata軟件還比較陌生，本書前面章節系統介紹了Stata的一些基本特征以及數據的讀入與描述。
第二部分為數據處理，包括變量的生成、處理，以及數據分組、合并、轉換兩部分。這是該書的重點，也是本書最具特色之處，許多有關統計軟件應用的書籍均未涉及。而該技能也是目前定量研究者最為缺乏的。
第三部分為描述性分析，包括變量描述和圖形的制作。前者是指獲得變量的頻數分布、均值等統計量，列聯表的生成及解釋等等。后者介紹Stata制圖功能。與其他軟件相比，Stata的制圖功能十分強大。
第四部分是推斷性統計，包括參數估計、假定檢驗、方差分析、一元和多元線性回歸（OLS）和二元非線性（logistic）回歸等內容。
為了方便讀者，本書附有光盤一張，內容包括：
（1）每章正文使用的數據及數據處理程序。
（2）每章復習思考題使用的數據及答案程序。
（3）1989-2006年“中國健康與營養調查”（China Health and Nutrition Survey，簡稱CHNS）部分公開使用數據，可供讀者練習使用。CHNS數據由美國北卡羅來納大學和中國預防科學醫學院聯合采集。該調查旨在探討中國社會和經濟轉型與計劃生育政策對人們健康和營養的影響。關于該數據的詳細情況和具體內容，請參考http://www.cpc.unc.edu/projects/china。
讀完本書后，讀者不僅可以掌握一定的社會統計分析原理和數據處理的技能，而且還可以掌握Stata軟件的基本應用方法。當然，統計分析只是整個研究過程中的一個步驟，其具體實施還依賴于理論的指導。
本書的適用范圍和讀者對象包括社會學科的學生以及Stata統計軟件的使用者。在國內社會學和人口學定量分析方法需求不斷發展的情況下，希望本書能為專業教學和普及培訓提供一本通用的教材，對國內定量研究方法的深入和發展起到推動作用。

第一部分　定量分析研究過程與方法
　第一章　社會科學研究方法與過程
1.1　理論的作用
1.2　提出問題
1.3　生成假定
1.4　收集數據
1.5　分析數據
1.6　檢驗假定
1.7　陳述分析結果、避免誤用分析結果
第二部分　數據處理技術
　第二章　Stata入門
2.1　特點與功能
2.2　版本
2.3　運行方式
2.4　界面
2.5　幫助系統
2.6　語法和命令
2.7　本書的體例
　第三章　Stata數據的讀入與熟悉
3.1　Log（記錄）文件
3.2　數據的記憶（存儲）空間
3.3　數據的讀入
3.4　數據的保存
3.5　數據的類型與壓縮
3.6　數據庫的描述
　第四章　變量的生成與處理
4.1　變量的測量水平
4.2　新變量的生成、規則及注意事項
4.3　利用系統變量（下劃線變量）生成變量
4.4　生成字符型變量
4.5　生成數值型變量
4.6　生成分組變量
4.7　生成虛擬變量
4.8　egen命令
4.9　日期變量
4.10　變量類型的轉換
4.11　給數據、變量和變量的屬性貼標簽
4.12　重新命名變量
　第五章　數據的合并、轉換與集合
5.1　數據合并中的幾個主要概念
5.2　縱向合并——增加樣本量
5.3　橫向合并——增加變量
5.4　數據的轉換（reshape）
5.5　數據的分組（group）
5.6　數據的集合（Collapsc和Contract）
第三部分　描述性統計分析
　第六章　數據的描述
6.1　頻數分布
6.2　條件頻數分布
6.3　頻數分布的常見錯誤分析及解決方法
6.4　變量的中央趨勢和離散趨勢
6.5　描述數值型數據統計量的其他方法
6.6　列聯表
　第七章　圖形的制作與數據的描述
7.1　散點圖
7.2　線圖
7.3　條形圖
7.4　直方圖
7.5　圓形圖（餅圖）
7.6　箱線圖
7.7　矩陣圖
7.8　圖形的保存、編輯與合并
第四部分　推斷性統計分析
　第八章　參數估計、假定檢驗與方差分析
8.1　參數估計
8.2　假定檢驗
8.3　方差分析
　第九章　線性回歸
9.1　變量間的相關關系
9.2　線性回歸概述
9.3　一元線性回歸
9.4　多元線性回歸
　第十章　Logisitc（非線性）回歸
10.1　基本原理
10.2　回歸模型
10.3　模型的估計方法
10.4　模型的應用與分析結果的解釋
部分復習思考題參考答案與提示
參考文獻
后記