具体描述
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。
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。
著者信息
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
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
图书目录
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
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
图书序言
图书试读
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