Stata与高等统计分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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科学是一门累积的学习课程，统计为科学的实证基础，加上电脑统计计算能力日新月益。STATA这个庞大功能的统计软体诞生，系为了解决人们生活上问题，例如：推论、预测、分类、实验效果等分析技术。STATA几乎包含坊间现在正流行的软体功能，一套STATA= SPSS + HLM+ Eviews +AMOS+ Limdep+ jMulti+ SAS+ R语言。学会一套STATA软体在手，受益无穷。
　　
　　本书内容，着重理论、统计及方法三者的结合。「工欲善其事，必先利其器」，研究者除了要精通自己领域的「理论」基础外，还需正确选用创新性的「研究法」及「统计」技术（即STATA分析实作），三者间如何有效整合应用，更是成为顶尖研究者不可缺乏的基本功夫。
　　
　　本书每章包含实证分析范例，读者可实际操作分析，进而能轻松了解STATA分析的程序与应用，启发您的理解力。若您採用Stata v12以前的旧版本，可能无法读入本书光碟所附「*.dta」，可先用Excel开启「*.csv」资料档(变数全部反白)，再直接「贴至」Stata「Data Edit视窗」即可。

深入理解与应用：现代计量经济学方法与实践 本书旨在为读者提供一个全面、深入且极具操作性的现代计量经济学学习指南。它不仅仅是一本理论教科书，更是一本侧重于方法论构建、模型选择与实际应用的高级参考手册。全书结构严谨，逻辑清晰，从基础的统计推断原理出发，逐步过渡到复杂的数据结构处理与前沿的估计技术，最终聚焦于如何利用这些工具解决现实世界中的经济学与社会科学问题。 --- 第一部分：计量经济学基础与经典线性模型（The Foundations and Classical Linear Model） 本部分是构建计量经济学分析框架的基石。我们摒弃了繁琐的数学推导而专注于核心概念的直觉理解与应用条件。 第一章：数据、变量与经济学背景 本章首先界定了计量经济学研究的范畴，区分了横截面数据、时间序列数据、面板数据以及它们的混合形式。重点讨论了因果关系识别（Causal Inference）的哲学基础，强调了经济学理论在模型设定中的指导作用。我们详细阐述了变量的测量误差、遗漏变量偏误（Omitted Variable Bias, OVB）的内在机制，并介绍了如何通过理论假设来最小化这些偏误。 第二章：一元线性回归模型（SLR）的再审视 尽管SLR是基础，但本章将其置于更严格的统计框架下考察。我们深入探讨了高斯-马尔可夫（Gauss-Markov）假设的含义及其对普通最小二乘法（OLS）估计量的影响。重点分析了多重共线性（Multicollinearity）的后果，并介绍了如何使用方差膨胀因子（VIF）进行诊断。在假设不满足时（如异方差），我们引入了稳健标准误（Robust Standard Errors）的概念，并阐述了其在现实数据中的重要性。 第三章：多元线性回归模型（MLR）：核心与扩展 MLR是绝大多数计量分析的起点。本章详细剖析了变量选择、交互项的设定（包括连续变量和虚拟变量的交互）以及函数形式的选择（对数、平方根、二次项等）。我们花了大量篇幅讲解了虚拟变量在处理分类信息时的陷阱与技巧，如“虚拟变量陷阱”的避免。同时，本章对模型设定检验进行了系统介绍，包括F检验在整体显著性、模型嵌套检验中的应用。 --- 第二部分：处理违背标准假设的回归（Addressing Violations of Classical Assumptions） 现实世界的数据很少完全符合OLS的理想假设。本部分是本书的重点和难点所在，旨在教会读者如何识别和修正最常见的模型违规现象。 第四章：异方差性（Heteroskedasticity）的诊断与矫正 本章首先通过理论推导解释了异方差性如何影响OLS估计量的效率和标准误的有效性。我们详细比较了怀特（White）检验、BP检验等多种诊断方法的适用场景。随后，重点介绍了加权最小二乘法（WLS）的原理与实施，特别是当异方差结构已知或可以通过辅助回归估计时，如何利用WLS恢复最优线性无偏估计（BLUE）。 第五章：自相关性（Autocorrelation）在时间序列与面板数据中的处理 对于时间序列和面板数据，残差的序列相关性是常见问题。本章从科克伦-奥克特（Cochrane-Orcutt）过程、Prais-Winsten估计量等经典方法讲起，详细讨论了Newey-West HAC（Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent）标准误的构建逻辑，强调了HAC标准误在金融时间序列分析中的不可替代性。对于面板数据，我们区分了时间序列自相关和截面相关，并介绍了相应的修正方法。 第六章：内生性与工具变量法（Endogeneity and Instrumental Variables） 内生性是计量经济学“四大难题”之一。本章深入探讨了内生性的三种主要来源：遗漏变量、测量误差和同时性（Simultaneity）。我们系统介绍了工具变量（IV）方法的理论基础，特别是两阶段最小二乘法（2SLS）的估计步骤。至关重要的是，本章花了大量篇幅讨论工具变量的选择标准——相关性和外生性（或称“排他性约束”），以及如何使用萨甘-哈桑检验（Sargan/Hansen J-Test）来检验过度识别约束的有效性，这是判断IV方法是否可靠的关键。 --- 第三部分：高级估计技术与因果推断（Advanced Estimation and Causal Inference） 本部分聚焦于超越标准线性模型的更复杂结构和前沿的识别策略。 第七章：面板数据模型：固定效应与随机效应 面板数据提供了同时处理横截面和时间维度的能力。本章首先区分了固定效应（FE）和随机效应（RE）模型的理论基础和适用条件。我们详细讲解了最小二乘虚拟变量（LSDV）法、组内估计（Within Estimator）以及RE模型下的广义最小二乘法（GLS）。核心内容在于使用豪斯曼检验（Hausman Test）来指导模型选择，并讨论了面板数据中异方差和自相关的联合处理方法。 第八章：有限因变量模型（Models for Limited Dependent Variables） 当因变量不是连续变量时，需要采用特定的模型。本章涵盖了： 1. Logit与Probit模型： 阐述了边际效应（Marginal Effects）的计算和解释，强调其与标准回归系数的本质区别。 2. Tobit模型： 讨论了截断数据的处理，以及Tobit模型的局限性。 3. 样本选择模型（Heckman Selection Model）： 深入分析了赫克曼两步法的原理，重点关注选择模型中的外生性和逆米尔斯比率（Inverse Mills Ratio）的构造，用以修正样本选择偏误。 第九章：时间序列分析基础与预测 本章为时间序列分析奠定基础，主要关注平稳性（Stationarity）的概念和检验（如ADF检验）。我们介绍了自回归（AR）、移动平均（MA）以及它们的组合模型（ARMA）。随后，转向非平稳数据的处理，包括协整关系（Cointegration）的检验（如Engle-Granger双变量检验），并简要介绍了向量自回归模型（VAR）在宏观经济变量关系分析中的应用。 第十章：准实验设计与因果推断前沿 本章是连接计量经济学与应用研究的桥梁。我们系统地介绍了现代因果推断的核心工具： 1. 断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）： 详细解释了清晰断点（Sharp RDD）和模糊断点（Fuzzy RDD）的识别机制，以及局部平均处理效应（LATE）的估计。 2. 倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）： 讨论了如何通过匹配来模拟随机化，重点关注匹配方法的选择（最近邻、核匹配等）及平衡性检验。 3. 双重差分法（Difference-in-Differences, DiD）： 强调了平行趋势假设（Parallel Trends Assumption）的检验与重要性，这是DiD方法有效识别政策效应的基石。 --- 附录：统计推断与模型选择的实际考量 附录部分提供了对分析过程的补充指导，包括假设检验的功效分析、模型选择标准（AIC/BIC）的权衡，以及如何撰写一份结构化、论证严密的计量经济学报告。本书强调，一个成功的计量分析不仅依赖于正确的模型估计，更依赖于对数据结构、经济理论和识别策略的深刻理解与审慎选择。

作者简介

张绍勋

　　学历：国立政治大学资讯管理博士
　　现任：国立彰化师大专任教授
　　经历：致理技术专任副教授

研究助理

张任坊

　　国立海洋大学商船系

张博一

　　国立台北大学通讯工程学系

Chapter 01 认识Stata 1
1-1 Stata 介绍
1-2 Stata 安装设定
1-3 外挂的命令档ado：Stata 外挂的Package
1-4 线上撷取「美国联邦准备理事会FRED」资料库
1-5 Stata Graph

Chapter 02 统计学回顾
2-1 统计学回顾
2-2 常态曲线
2-3 样本大小的决定
2-3 Type I、Type Ⅱ error 及power 检定
2-4 Stata 的统计检定力(power)、样本数

Chapter 03 二个类别变数之分析
3-1 适用条件
3-2 卡方检定：关联性分析
3-3 四分相关(Tetrachoric correlations)
3-4 胜算比：logistic 回归

Chapter 04 两组平均数之比较：t 检定、Meta 分析
4-1 t 检定之简介
4-2 t 检定之解说：Comparing Group Means
4-3 Stata 范例实作
4-4 Meta 分析之效果量

Chapter 05 各型ANOVA、共变数分析(ANCOVA)
5-1 变异数分析(ANOVA) 之简介
5-2 One way ANOVA 分析
5-3 Two way ANOVA 分析
5-3 三因子ANOVA 分析
5-4 ANCOVA：共变数分析
5-5 Nested ANOVA：阶层实验设计ANOVA
5-6 Repeated-measures ANOVA：相依样本one way ANOVA
5-7 Repeated-measures ANOVA with nesting
5-8 Repeated-measures ANOVA with two repeated variables
5-9 Split-plot ANOVA：二因子混合设计ANOVA
5-10 拉丁方格(Latin-square) 实验设计ANOVA

Chapter 06 线性回归的诊断
6-1 侦测异常且有影响力的观察值
6-2 检查残差的常态性(Normality of Residuals)
6-3 检查残差的异质性(Homoscedasticity)
6-4 共线性(Multicollinearity) 诊断
6-5 自变数与依变数要线性关系(Linearity)，此假定若违反，则取log()
6-6 模型界定：如何筛选足够的预测变数们？

Chapter 07 连续vs. 类别依变数之回归分析
7-1 了解各类型回归分析
7-2 Continuous 依变数：线性回归模型
7-3 如何挑选预测变数的所有可能组合
7-4 Binary 依变数：Linear Probability、Probit 及Logit 回归
7-5 Ordinal 依变数：Ordered Logit 及Ordered Probit Analysis
7-6 Nominal 依变数：Multinomial Logit 回归之多项选择
7-7 Count 依变数：Zero-inflated Poisson 回归vs.Negative binomial 回归
7-8 截取回归(censored regression)、断尾回归(truncated regression)

Chapter 08 线性回归(OLS) 再进阶
8-1 稳健回归(Robust Regression)
8-2 受限(Constrained)linear least squares (cnsreg..., constraint(1 2) 指令)
8-3 含测量误差的回归：Errors-in-variables 回归(eivreg 指令)
8-4 Multiple Equation 线性回归：联立回归式

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這本《Stata與高等統計分析》的書名，簡直擊中了台灣許多學術界和實務界人士的心聲。我們都知道，Stata是一個功能強大且在學術界廣泛使用的統計軟體，尤其在社會科學、經濟學、公共衛生等領域。然而，「高等統計分析」這幾個字，卻是許多人感到既渴望又有些畏懼的部分。我個人在學術研究的路上，經常會遇到需要處理複雜數據結構、進行精確模型估計和嚴謹假設檢定的情況。例如，當我們需要分析具有時間依賴性的數據時，就需要用到時間序列模型；當我們處理跨越不同時間點、不同個體的數據時，面板數據模型就成為必然的選擇；而當研究對象本身就存在層次結構時，多層次模型更是不可或缺。我非常期待這本書能提供清晰的Stata指令碼範例，並且詳細解釋每一個指令的背後邏輯，讓我們不僅能「做出來」，更能「理解為何這樣做」。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本《Stata與高等統計分析》真的讓我眼睛一亮！作為一個長久以來在學術研究領域鑽研的台灣讀者，統計軟體一直是我的左膀右臂，而Stata更是我最得心應手的工具之一。這本書的出現，對我來說簡直是雪中送炭，甚至可以說是錦上添花。首先，從書名就能感受到作者的企圖心，不僅僅是教你Stata的基本操作，而是要帶領我們進入「高等統計分析」的殿堂。這意味著，它很可能不會止步於簡單的迴歸、t檢定，而是會深入探討更複雜的模型，像是時間序列分析、面板數據模型、多層次模型，甚至是一些進階的計量經濟學方法。我特別期待書中能詳細講解如何應用Stata來處理這些進階模型的建立、估計、診斷和解釋。畢竟，在實際研究中，數據的複雜性往往遠超基礎模型的範疇，而能夠熟練運用Stata進行高等統計分析，絕對是提升研究品質和產出學術價值的關鍵。

评分☆☆☆☆☆

《Stata與高等統計分析》這個書名，讓我立刻聯想到我在學術研究中經常遇到的瓶頸。身為一個在台灣的學術工作者，我必須承認，雖然我能熟練地使用Stata進行日常的數據處理和基礎統計分析，但當我面對更複雜的研究問題，例如需要進行因果推斷、處理潛在的內生性問題、或是分析具有高度非線性關係的數據時，往往會感到力不從心。我迫切需要一本能夠將Stata的操作與高等統計理論緊密結合的書籍。我期待這本書不僅能提供各種進階統計模型的Stata實現方法，更能深入剖析這些模型背後的統計假設、優缺點，以及在不同研究情境下的適用性。例如，當我們談論模型識別(identification)和估計(estimation)時，書中能否提供清晰的解釋和Stata的實踐範例？

评分☆☆☆☆☆

《Stata與高等統計分析》這個書名，精準地打中了台灣許多學術界和實務界研究者的需求。Stata本身的強大功能毋庸置疑，但在「高等統計分析」這個範疇，許多人往往停留在基礎應用，對於更深層次的模型和方法感到困惑。我期待這本書能為我揭示Stata在處理複雜數據結構、進行嚴謹的因果推斷、或是建構複雜統計模型方面的強大能力。例如，我特別希望能深入了解Stata在多層次模型（ multilevel modeling）、縱貫數據分析（longitudinal data analysis）、以及各種形式的因果檢驗方法（causal inference methods）中的應用。更重要的是，我希望這本書能不僅教導我如何輸入指令，更能啟迪我對統計原理的深刻理解，以及如何將這些高等統計方法恰當地應用於我的研究問題，並能對結果做出嚴謹的解釋。

评分☆☆☆☆☆

這本《Stata與高等統計分析》光是書名就讓我眼睛一亮！在台灣，Stata的使用者眾多，但真正能將其應用於「高等統計分析」的，卻是相對稀少。許多時候，我們在研究中會遇到需要進行複雜模型設定、處理內生性問題、或是進行精確的預測和模擬。我非常好奇書中會不會涵蓋一些在計量經濟學、社會學、公共衛生等領域中常用到的進階模型，例如面板數據模型的各種變體、時間序列分析的進階應用、或是如何利用Stata實現Bayesian分析。我也希望能看到書中提供一些實用的技巧，例如如何有效地管理和轉換數據、如何進行模型診斷和驗證、以及如何優化Stata的運行效率。畢竟，在實際研究中，這些細節往往能決定研究的成敗。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我對於《Stata與高等統計分析》抱持著非常高的期待。作為一個在台灣長期從事數據分析和學術研究的從業人員，我深知Stata的強大之處，但同時也意識到，要將其真正運用到「高等統計分析」的層級，需要的不僅僅是操作技巧，更需要深厚的統計學理基礎。我期待這本書能夠在介紹Stata的進階功能時，也能適時地回顧或補充相關的統計學概念，讓讀者能夠在應用軟體的同時，也加深對統計理論的理解。例如，在講解面板數據模型時，是否會深入探討固定效果(fixed effects)和隨機效果(random effects)的選擇依據？在討論時間序列模型時，會不會詳細說明ARIMA模型的參數設定原則以及如何進行模型診斷？這些都是我在實際研究中經常會遇到的挑戰，如果這本書能提供詳盡的解答，那它將會是一本無價的工具書。

评分☆☆☆☆☆

收到《Stata與高等統計分析》這本書，我內心充滿了期待。在台灣的學術界，Stata無疑是統計軟體中的翹楚，但真正能夠將其潛力發揮到「高等統計分析」的程度，則需要一本高品質的學習指南。許多時候，我們在學術期刊上看到一些先進的統計方法，但想要在自己的研究中實現，卻往往卡在Stata的實作層面。我特別希望這本書能夠涵蓋一些在當前學術研究中越來越重要的主題，例如貝氏統計在Stata中的應用、空間計量經濟學模型、或是各種形式的蒙地卡羅模擬。這些進階技術不僅能夠幫助我們處理更複雜的研究問題，更能提升研究結果的穩健性和說服力。如果書中能夠提供清晰的步驟、詳盡的代碼，並對結果進行深入的解釋，那絕對是學術研究者的福音。

评分☆☆☆☆☆

《Stata與高等統計分析》這本書的出現，對我來說猶如久旱逢甘霖。在台灣的研究領域，我們經常需要處理來自不同來源、具有不同特徵的數據，而要從中萃取出有意義的洞見，就離不開強大的統計分析工具。Stata一直是我的首選，但「高等統計分析」這四個字，卻是我一直想深入探索的領域。我期待這本書能帶我領略諸如結構方程模型、潛在成長曲線模型、多種方法的因果推論技術（如傾向分數匹配、雙重差分法等），以及如何利用Stata進行複雜的數據模擬。更重要的是，我希望書中能夠強調結果的解釋性，如何將Stata跑出來的數據結果，轉化為對研究問題有意義的學術論述。這不僅僅是操作的學習，更是研究思維的提升。

评分☆☆☆☆☆

拿到《Stata與高等統計分析》這本書，我的第一個想法就是，這絕對是我期待已久的學習資源。在台灣的學術圈，Stata的普及率非常高，但許多人對於如何進行更進階的統計分析，卻往往感到力不從心。市面上許多Stata書籍，都偏重於基礎功能的介紹，對於像是多變量分析、模型選擇、內生性處理、異質性分析等高等主題，往往觸及不深，或是僅僅是簡單的指令羅列，缺乏深入的原理講解和實務應用指導。我尤其希望這本書能夠在諸如工具變量法(IV)、廣義線性模型(GLM)、生存分析、機器學習算法在Stata中的應用等方面，有詳盡的闡述。畢竟，在當今複雜的研究環境中，能夠靈活運用Stata處理這些進階分析，是提升研究深度和廣度的關鍵。

评分☆☆☆☆☆

老實說，市面上關於Stata的書籍不少，但很多都停留在基礎入門的層級，對於已經有一定Stata基礎，想要更上一層樓的研究者來說，往往覺得不夠深入，甚至有些內容已經過時。我過去也曾為了學習某些特定的高等統計方法，而在網路上搜尋大量的教學影片、論壇討論，但零散的資訊難以系統化，有時候還會因為版本更新而遇到指令不相容的問題。這本書《Stata與高等統計分析》的出現，讓我看到了希望。它能夠提供一個結構清晰、系統性的學習路徑，從理論的介紹到Stata的實務操作，循序漸進地引導讀者掌握。我尤其好奇書中對於「高等統計分析」的定義和涵蓋範圍。它會不會包含一些在學術論文中經常出現，但坊間教材較少提及的進階主題，例如結構方程模型(SEM)、因子分析、潛在類別分析(LCA)或是混合模型？如果有的話，那這本書的價值就真的無可限量了。