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             一本非常实用的社会统计软件Stata数据管理的指导书!
 有效提升大数据时代的数据管理能力和处理能力!
 社会科学工作者、数据工作者的数据管理参考书!
 手把手逐步演示数据管理的流程,易上手,易操作,突出实务!
 国际Stata出版社授权,中国人民大学中国调查与数据中心翻译,准确、经得起检验的数据管理实务手册。
 一本生动可读的数据管理书。作者就像是一个坐在对面娓娓道来的讲故事的人,将数据管理的流程和步骤一一展现,让我们重新认识到Stata在数据管理方面的迷人魅力。大数据时代,让数据为我所用,易用,乐用,是这本书的一个出发点。
 该书的翻译也是可圈可点的,精确,流畅,译者唐丽娜不亏是科班出身并长期致力于社会统计的专家,她在社会数据的管理与统计方面的专业经验,以及在CGSS(中国综合社会调查)项目中丰富的实操经验,也极大保证了这本书的翻译质量。
           
         
      
      
      
      
      
         
          內容簡介:  
         
         
           
            数据管理是介于原始数据收集和统计分析之间的一项重要工作,其包含了数据分析中那些挑战性的方面。《Stata环境下的数据管理实务手册》从Stata入手,展示了Stata在管理数据工作中的作用,而非仅仅是其在统计上的优势。
來源:香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk  《Stata环境下的数据管理实务手册》各章甚至各章中的大多数小节都是相互独立的,每一部分都关注某一个特定的数据管理任务,并且提供了相应的实例来展示如何在Stata中实现这一特定数据管理任务。这使得本书提供了两种不同的方式供读者使用。读者可挑选其中某一章节进行阅读学习,或以数据管理任务为导向快速获得相应帮助。
 《Stata环境下的数据管理实务手册》包含11章,第1章是简介,第25章讨论数据管理的基本问题:读入和保存数据、数据清理、给数据加标签以及创建变量。第68章讨论的是在数据管理项目中较为常见的问题:合并数据、处理子群体中的个案以及改变数据结构。第9章讨论的是有关数据管理编程的问题。其相对第25章的内容而言更为深入和高级。这章描述了应怎样组织构建数据分析以便其能被循环使用,并介绍了很多用来处理重复性任务的简单编程方法。第10章主要为拓展内容,介绍了怎样为本书获取一些在线资源,如何寻找和安装其他STATA用户编写的程序,并推荐了一系列补充的在线资源。最后附录列出STATA操作中的一些基本要素。这些要素并不是关于某一个特定的数据管理任务,较为分散,但却无处不在。
           
         
      
      
      
      
         
          關於作者:  
         
         
           
               迈克尔 N米歇尔(Michael N. Mitchell),是一位医疗卫生服务领域的高级统计师。12年来,他一直在加州大学洛杉矶分校学术技术服务部门的统计咨询组工作。所著书籍有A Visual Guide to Stata Graphics,Interpreting and Visualizing Regression Models Using Stata,Stata for the Behavioral Sciences等。
 
 唐丽娜,社会学博士,就职于中国人民大学中国调查与数据中心。研究领域为宗教社会学、社会调查方法与技术、社会科学数据管理及数据可视化、数据库建设。
           
         
      
      
      
      
      
         
          目錄  : 
           
         
         
           
            第一章 入门介绍      
 1.1 本书的使用   
 1.2 本书的概要     
 1.3 本书使用的案例      
 第二章 读取和录入数据    
 2.1 简 介   
 2.2 读入Stata数据   
 2.3 保存Stata数据  
 2.4 读取逗号或制表符作分隔符的文件  
 2.5 读取空格作分隔符的文件   
 2.6 读取固定格式文件   
 2.7 读取一条观测值包含多行原始数据的固定格式的文件   
 2.8 读取SAS XPORT文件   
 2.9 读取数据时的常见错误   
 2.10 在Stata数据编辑器中直接输入数据   
 2.11 保存逗号或制表符作分隔符的文件   
 2.12 保存空格作分隔符的文件   
 2.13 保存SAS XPORT文件   
 第三章 数据清理    
 3.1 简 介   
 3.2 数据的双录   
 3.3 单个变量检查   
 3.4 用分类变量检查分类变量   
 3.5 用连续变量检查分类变量   
 3.6 用连续变量检查连续变量   
 3.7 修正数据中的错误   
 3.8 识别重复录入   
 3.9 关于数据清理的总结性思考   
   第四章 给数据加标签    
 4.1 简 介   
 4.2 描述数据   
 4.3 给变量加标签   4.4 给取值加标签   
  4.5 标签的作用   
 4.6 用不同的语言给变量和取值加标签   
 4.7 给数据添加注释   
 4.8 格式化变量的显示   
  4.9 改变数据中的变量顺序   
 第五章 创建变量    
 5.1 简 介   
 5.2 创建和修改变量   
 5.3 数值表达式和函数   
 5.4 字符表达式和函数   
 5.5 重新编码   
 5.6 给缺失值编码   
 5.7 虚拟变量   
 5.8 日期变量   
 5.9 日期-时间变量   
 5.10 变量间的计算   
 5.11 个案间的计算   
 5.12 更多的使用egen命令的例子   
 5.13 把字符型变量转换成数值型变量   
 5.14 把数值型变量转换成字符型变量   
 5.15 变量重命名和变量排序   
 第六章 合并数据    
 6.1 简 介   
 6.2 添加数据   
 6.3 添加数据时存在的问题   
 6.4 一对一匹配合并数据   
 6.5 一对多匹配合并数据   
 6.6 合并多个数据   
 6.7 更新合并   
 6.8 合并数据时的其他选项   
 6.9 合并数据时的问题   
 6.10 连接数据   
 6.11 交叉合并数据   
 第七章 处理分组的观测值    
 7.1 简 介   
 7.2 为每个分组获取独立的结果   
 7.3 分组独立计算数值   
 7.4 组内计算:加下标的观测值   
 7.5 组内计算:跨观测值计算   
 7.6 组内计算:求和   
 7.7 组内计算:更多示例   
 7.8 比较by命令和tsset命令   
 第八章 改变数据形状    
 8.1 简 介   
 8.2 宽数据和长数据   
 8.3 长数据转换成宽数据   
 8.4 长数据转宽数据时的问题   
 8.5 宽数据转换成长数据   
 8.6 宽数据转长数据时的问题   
 8.7 多层次数据   
 8.8 延展数据   
 第九章 数据管理编程    
 9.1 简 介   
 9.2 对数据管理长期目标的建议   
  9.3 执行do文件和制作日志文件   
 9.4 数据检验的自动化   
  9.5 合并do文件   
 9.6 介绍Stata中的宏   
 9.7 使用Stata中的宏   
 9.8 通过变量循环实现命令的重复执行   
 9.9 通过数字循环实现命令的重复执行   
 9.10 任何数据管理都能用循环实现命令的重复执行   
 9.11 获取Stata命令保存的结果   
 9.12 把estimation命令的结果保存为数据   
 9.13 编写Stata程序   
 第十章 附加资源    
 10.1 本书的在线资源   
 10.2 搜索并安装其他程序
           
         
      
      
      
      
         
          內容試閱  : 
           
         
         
           
            有个滤油机公司曾经做过这么一则广告:一个机修工一边修理一台发动机一边说, 如果能够定期给发动机换油,就可以不用修理它。那个机修工说:你可以现在花钱,也可以等将来再花钱。这里的暗示是你要么现在花3美元在一个滤油器上,要么将来花3 000美元去修理发动机。我觉得这是一个很好的类比,双录数据的努力(成本)相当于广告中滤油器的费用。开始的数据双录代价很小(在数据录入过程中拿出一定的时间来清理数据),但如果一开始只是单录数据,后期就需要付出更大的代价来清理数据(检查所有变量中可能出现的错误和不一致的地方)。如果你自己正在录入一份问卷或拿到其他的已经搜集好的原始资料,我强烈建议进行数据双录。本节将介绍如何用  Stata实现数据的双录。  
 数据双录,顾名思义,就是把同一数据录入两次,且保存成两个不同的数据文件。然后把两个数据文件做比对。如果出现不一致的地方,就意味着数据录入时出错了,然后可以通过检查原始资料(如原始问卷)找到正确的取值来纠正发现的错误。如果比对以后没有出现不一致的地方,也不一定证明录入的数据是正确的;因为也有可能两次数据录入的时候出错的方式是一样的。在大多数情况中,很难想象在两次录入出现一模一样的错误,这种事情不会经常发生。比如,假设调查用的是纸笔问卷,答案都是手填的,且两次是同一个人录入。第一次录入的时候把数字4误认为数字9,如果是同一个录入员,有可能把以后遇到的所有4都误认为9。这一点提示我们:独立双录数据是必要的,这样能够减少录入数据时重复犯错的可能性。