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  • ISBN:9787300182391
  • 装帧:暂无
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:32开
  • 页数:432
  • 出版时间:2016-05-01
  • 条形码:9787300182391 ; 978-7-300-18239-1

本书特色

        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。   《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2—5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6—8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2—5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。*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。

内容简介

    ·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。 

目录

**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
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相关资料

 有人说收集数据就像收垃圾一样:收集之前就应该想好怎么处理它。   ——罗素.福克斯,马克思.哥白尼和罗伯特.虎克

作者简介

     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。

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