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數據管理與模型分析：STATA軟件應用（簡體書）
- 系列名：21世紀人口學系列教材
- ISBN13：9787300161631
- 出版社：中國人民大學出版社
- 作者：楊菊華
- 裝訂／頁數：平裝／411頁
- 規格：23.5cm*16.8cm (高/寬)
- 版次：1
- 出版日：2012/08/15
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商品簡介
作者簡介
名人/編輯推薦
目次
書摘/試閱
商品簡介
《數據管理與模型分析：STATA軟件應用》整合數據挖掘、管理、模型分析及Stata統計軟件應用於一體，較為系統地介紹了數據的基本結構、缺失值與極端值的處理、因子分析、連續數據與OLS模型、分類數據與logistic模型、縱向數據與固定效果模型、多層數據與隨機效果模型、計數數據與相關模型。內容循序漸進，由易到難，結合大量實際問題講解數據處理技術、常規和前沿模型的特點及軟件操作示例，架起基礎統計理論和軟件應用之間的橋樑，架起研究思路與數據管理和挖掘之間的橋樑，架起研究理論和數據分析方法之間的橋樑，為社會科學領域定量研究的專業教學和普及培訓提供了一本通用教材。·
作者簡介
鬱建興，1967年生，浙江桐鄉人，哲學博士。曾任英國愛丁堡大學、美國亞利桑那州立大學、德國杜伊斯堡大學、圖賓根大學訪問學者。現任浙江大學公共管理學院教授、副院長，浙江大學公民社會研究中心主任。主要研究方向為地方政府管理和創新、公民社會組織等。已出版專著A Path for Chinese Civil Society、《在參與中成長的中國公民社會》等11種，在《中國社會科學》、《哲學研究》、Journal of Chinese Political Science等國內外期刊發表論文100餘篇。 獲得過教育部高等學校科學研究優秀成果獎（人文社會科學）二等獎、三等獎各1項、浙江省哲學社會科學優秀成果一等獎2項、二等獎5項等。獲國務院特殊津貼，國家人力資源和社會保障部等“新世紀百千萬人才工程”國家級人選，教育部新世紀優秀人才支持計劃等。·
名人/編輯推薦
《21世紀人口學系列教材:數據管理與模型分析:STATA軟件應用》內容循序漸進，由易到難，結合大量實際問題講解數據處理技術、常規和前沿模型的特點及軟件操作示例，架起基礎統計理論和軟件應用之間的橋梁，架起研究思路與數據管理和挖掘之間的橋梁，架起研究理論和數據分析方法之間的橋梁，為社會科學領域定量研究的專業教學和普及培訓提供了一本通用教材。
目次
導言第一部分 數據質量控制與管理第一章 數據的基本結構第一節 數據結構的基本類型第二節 數據的測量水平第三節 數據的測量與模型的選擇第二章 數據的缺失及其處理第一節 數據缺失的機制及檢測第二節 缺失數據的處理方法第三節 幾種填補方法的實證演示第三章 數據的極值及其處理第一節 極值概述第二節 極值的判斷方法第三節 極值的應對方法第四章 數據的簡化與因子分 析第一節 因子分 析的主要目的及基本概念第二節 因子分 析的類型及原理第三節 公因子提取方法第四節 因子旋轉第五節 因子結構及因子分 析的基本假定第六節 因子分 析應用舉例第二部分 常規回歸分 析模型第五章 連續數據與OLS模型第一節 相關分 析第二節 線性回歸的基本原理第三節 利用Stata進行線性回歸分 析第六章 分 類數據與logistic模型第一節 logistic回歸概述第二節 二元logistic回歸的應用第三節 序次logistic回歸第四節 多項式logistic回歸第三部分 前沿回歸分 析模型第七章 縱向數據與固定效果模型第一節 固定效果模型簡介第二節 固定效果模型的基本原理第三節 線性固定效果模型的演示第四節 線性固定效果模型的應用第五節 非線性固定效果模型的應用第八章 多層結構數據與多層模型第一節 多層模型簡介第二節 多層線性模型的基本原理第三節 多層線性模型的應用第四節 多層非線性模型的應用第九章 計數數據與相關模型第一節 泊松分 布及泊松模型第二節 負二項式模型第三節 零膨脹模型第四節 零截斷模型第五節 四類模型的比較·
書摘/試閱
二、基本假定
因子分析是廣義線性回歸(generalized linear regression,GLM)的一部分，故擁有與一般線性模型(GLM)類似的一些假定，包括線性關系、定距變量（或類似定距變量）、變量沒有刪截、模型指定正確、變量之間沒有高度的共線性、呈正態分布等；此外，因子分析也有其獨特的假定。
1.適度的指標選取
在進行因子分析時，一個不可回避的問題是，需要多少個變量才能構成一個因子。驗證性因子分析對實測變量的數目沒有特殊的限定；進行結構方程模型分析時，在其他條件相同的情況下，與僅有2～3個實測變量的因子相比，擁有更多實測變量的因子將會提高模型的可信度、有效性、普遍性。在探索性因子分析中，一般的法則是，每個因子最少需要三個高負載、可解釋的變量(Kim and Mueller,1978b:77)。然而，是不是變量越多越好呢？太多過分相似的實測變量可能掩蓋真正的潛在因素，導致次優結果。假如有以下變量：“我喜歡我的辦公室”、“我的辦公室很舒適”、“我喜歡在辦公室工作”等。這些變量可能生成一個“辦公室”因子，但研究者的目的其實是為了獲得一個“工作滿意度”因子。為了避免得到次優結果，研究者可以從一組表面效度最高的變量人手。在某些情況下，變量較少的模型也具有很高（甚至更高）的擬合度。假設有這樣的案例：分別從5個變量和10個變量中提取因子。在5個變量的情況下，特征值為1.0的因子將解釋變量總方差的20％；而在10個變量的情況下，特征值同樣為1.0的因子只能解釋總體方差的10％。顯然，當從大量變量中提取因子時，使用這樣的標準將導致所提取的因子只能解釋總方差很小的一部分。此外，也有一些研究者認為，實測變量的數目并不與被提取的因子數目相關聯，因為研究者事先并不知道有多少個因子被提取出來，故而無法依據被提取的因子個數對實測變量的數目進行安排。但實際上，很多研究者在因子分析前對所探討的實測變量的因子結構已有了一定的預期。
2.有效的因子命名
因子解釋與命名必須具有表面效度或基于理論。眾所周知，根據因子負載得出的因子命名是很主觀的。對于同樣一組因子負載，不同研究者給予的命名可能是不一樣的。
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