| ISBN | 出版时间 | 包装 | 开本 | 页数 | 字数 |
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第一部分 定量分析研究过程与方法
第一章 社会科学研究方法与过程
1．1 理论的作用
1．2 提出问题
1．3 生成假定
1．4 收集数据
1．5 分析数据
1．6 检验假定
1．7 陈述分析结果，避免误用分析结果
第二部分 数据处理技术
第二章 Stata入门
2．1 特点与功能
2．2 版本
2．3 运行方式
2．4 界面
2．5 帮助系统
2．6 语法和命令
2．7 本书的体例
第三章 Stata数据的读入与熟悉
3．1 log（记录）文件
3．2 数据的记忆（存储）空间
3．3 数据的读入
3．4 数据的保存
3．5 数据的类型与压缩
3．6 数据库的描述
第四章 变量的生成与处理
4．1 变量的测量水平
4．2 新变量的生成?规则及注意事项
4．3 利用系统变量（下划线变量）生成变量
4．4 生成字符型变量
4．5 生成数值型变量
4．6 生成分类变量
4．7 生成虚拟变量
4．8 egen命令
4．9 日期变量
4．10 变量类型的转换
4．11 给数据?变量和变量的属性贴标签
4．12 重新命名变量
第五章 数据的合并?转换与集合
5．1 数据合并中的几个主要概念
5．2 纵向合并——增加观察值
5．3 横向合并——增加变量
5．4 数据的转换（reshape）
5．5 数据的分组（group）
5．6 数据的集合（collapse和contract）
第三部分 描述性统计分析
第六章 数据的描述
6．1 频数分布
6．2 条件频数分布
6．3 频数分布的常见错误分析及解决方法
6．4 变量的集中趋势和离散趋势
6．5 描述数值型数据统计量的其他方法
6．6 列联表
第七章 图形的制作与数据的描述
7．1 散点图
7．2 线图
7．3 条形图
7．4 直方图
7．5 圆形图（饼图）
7．6 箱线图
7．7 矩阵图
7．8 图形的保存?编辑与合并
第四部分 推断性统计分析
第八章 参数估计?假定检验与方差分析
8．1 参数估计
8．2 假定检验
8．3 方差分析
第九章 线性回归
9．1 相关关系分析
9．2 回归分析基础
9．3 一元线性回归分析和二元及多元线性回归分析
9．4 回归分析诊断
9．5 回归分析中的交互作用
第十章 logistic回归
10．1 二分类因变量回归模型
10．2 多分类因变量回归模型
10．3 序次因变量回归模型
参考文献
