《Stata统计学与案例应用精解》

张甜，杨维忠 著

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302699620

《Stata统计学与案例应用精解》为统计学/计量经济学与Stata零基础读者设计，内容涵盖统计学与计量经济学双重教学体系，旨在满足更多高校师生的需求。书中基于44份真实权威的经济社会统计数据和14份调查研究数据，精心设计了58个统计分析应用案例和10个数据处理案例，广泛涵盖经济金融、医学药学、企业管理、日常生活等多个领域，在数据质量、案例构思和覆盖面等方面有优势。《Stata统计学与案例应用精解》创新性地引入了实证论文写作指导、稳健性检验与异质性分析、政策效应检验、AI工具应用等内容，打造从“零基础入门”到“撰写学术论文”的一站式学习路径。《Stata统计学与案例应用精解》共23章，结构上划分为七部分。1~3章为课程入门引导，内容包括Stata概述、Stata变量和数据的基本操作以及统计学基础知识；第二部分（第4~7章）为基础统计应用，具体包括描述统计、图形绘制、参数检验和非参数检验；第三部分（第8~13章）为高阶统计应用，具体包括方差分析、相关分析、基本线性回归分析、线性回归分析诊断与处理、非线性回归分析和因变量离散回归分析；第四部分（第14~17章）为统计应用，具体包括因子分析、聚类分析、生存分析和信度分析；第五部分（第18、19章）为特殊数据应用，具体包括时间序列数据分析和面板数据分析；第六部分（第20~22章）为论文指导应用，具体包括实证研究论文指导、稳健性检验与异质性分析以及政策效应检验；第七部分（第23章）为AI工具应用。《Stata统计学与案例应用精解》配套赠送教学PPT课件、全书数据文件、全书Stata代码和讲解视频，以辅助教学。《Stata统计学与案例应用精解》既可作为经管社科、统计学、教育学、心理学、医学等相关在校学生学习和应用Stata的教材，也可作为职场人士自学并提高数据分析技能的工具书。

目录

第一部分 课程入门引导
第1章 Stata概述 2
1.1 Stata简介 2
1.2 Stata 17.0窗口说明及基本设置 3
1.2.1 Stata 17.0窗口说明 4
1.2.2 设定偏好的界面语言 5
1.2.3 新建或编辑样本观测值、变量的基本操作 7
1.2.4 读取以前创建的Stata格式的数据文件 8
1.2.5 导入其他格式的数据文件 9
1.2.6 Stata帮助系统介绍 13
1.3 Stata 17.0命令的语法格式 15
1.3.1 command（命令名称） 15
1.3.2 varlist（变量列表） 16
1.3.3 by varlist（按变量分类） 17
1.3.4 =exp（赋值） 18
1.3.5 if exp（条件表达式） 18
1.3.6 in range（范围筛选） 19
1.3.7 weight（加权） 19
1.3.8 options（其他可选项） 20
1.4 Stata 17.0 do文件 20
1.4.1 do文件的创建 21
1.4.2 do文件的运行 21
1.5 Stata 17.0运算符与函数 22
1.5.1 Stata 17.0运算符 22
1.5.2 Stata 17.0函数 25
1.6 本章回顾与习题 26
1.6.1 本章回顾 26
1.6.2 本章习题 28
第2章 Stata变量和数据的基本操作 29
2.1 分类变量和定序变量的基本操作 29
2.2 常用的几种处理数据的操作 30
2.2.1 Stata 17.0的数据类型 30
2.2.2 对数据进行长短变换 31
2.2.3 对数据进行类型变换 32
2.2.4 生成随机数 35
2.2.5 数据压缩 35
2.2.6 按变量合并、拆分数据文件 36
2.2.7 按样本观测值合并数据文件 38
2.2.8 添加标签 40
2.2.9 对数据进行排序 42
2.3 本章回顾与习题 43
2.3.1 本章回顾 43
2.3.2 本章习题 43
第3章 统计学知识 45
3.1 统计学常用的基本概念 45
3.1.1 总体、样本与统计推断 46
3.1.2 频率与概率 46
3.1.3 条件概率、独立事件与全概率公式 46
3.1.4 概率函数与概率密度函数 47
3.2 概率分布 47
3.2.1 离散型概率分布 47
3.2.2 连续型概率分布 49
3.3 统计量 52
3.4.1 大数定律 56
3.5 参数估计 57
3.5.1 点估计 57
3.5.2 区间估计 58
3.5.3 参数估计的无偏性、有效性以及一致性 59
3.6 假设检验 59
3.6.1 假设检验概述 60
3.6.2 T检验、Z检验和F检验 61
3.6.3 参数检验和非参数检验 63
3.6.4 模型设定检验 63
3.7 本章习题 64
第二部分 基础统计应用
第4章 描述统计 68
4.1 定距变量的描述性统计 68
4.1.1 统计学原理及Stata命令 68
4.1.2 案例应用——分析我国新能源汽车月度产量 70
4.2 正态性检验和数据转换 73
4.2.1 统计学原理及Stata命令 74
4.2.2 案例应用——分析山东省历年化学纤维产量 74
4.3 单个分类变量的汇总 78
4.3.1 统计学原理及Stata命令 78
4.3.2 案例应用——分析工商银行A股每日涨跌情况 78
4.4 两个分类变量的列联表分析 79
4.4.1 统计学原理及Stata命令 79
4.4.2 案例应用——分析汽车制造业上市公司企业规模与公司属性 80
4.5 多表和多维列联表分析 82
4.5.1 统计学原理及Stata命令 82
4.5.2 案例应用——分析专用设备制造业上市公司ESG 82
4.6 本章回顾与习题 84
4.6.1 本章回顾 84
4.6.2 本章习题 85
第5章 图形绘制 88
5.1 Stata制图的基本操作 88
5.2 直方图 91
5.3 散点图 93
5.4 曲线标绘图 96
5.5 连线标绘图 99
5.6 箱图 101
5.7 饼图 103
5.8 条形图 106
图 108
5.9 本章回顾与习题 109
5.9.1 本章回顾 109
5.9.2 本章习题 110
第6章 参数检验 112
6.1 单一样本T检验 112
6.2 独立样本T检验 114
6.3 配对样本T检验 116
6.4 单一样本标准差检验 117
6.5 双样本标准差检验 118
6.6 本章回顾与习题 120
6.6.1 本章回顾 120
6.6.2 本章习题 120
第7章 非参数检验 122
7.1 单样本正态分布检验 122
7.2 两独立样本检验 124
7.3 两相关样本检验 126
7.4 多独立样本检验 127
7.5 游程检验 129
7.6 本章回顾与习题 130
7.6.1 本章回顾 130
7.6.2 本章习题 131
第三部分 高阶统计应用
第8章 方差分析 134
8.1 单因素方差分析 134
8.2 多因素方差分析 138
8.3 协方差分析 143
8.4 重复测量方差分析 146
8.5 本章回顾与习题 148
8.5.1 本章回顾 148
8.5.2 本章习题 148
第9章 相关分析 150
9.1 简单相关分析 150
9.2 偏相关分析 157
9.3 本章回顾与习题 159
9.3.1 本章回顾 159
9.3.2 本章习题 160
第10章 基本线性回归分析 161
10.1.1 统计学原理及Stata命令 161
10.1.2 案例应用——分析欧元区20国经济景气指数的影响因素 165
10.2 约束条件回归分析 170
10.2.1 统计学原理及Stata命令 170
10.2.2 案例应用——分析车辆燃油效率的影响因素 171
10.3 本章回顾与习题 172
10.3.1 本章回顾 172
10.3.2 本章习题 173
第11章 线性回归分析诊断与处理 175
11.1 异方差诊断与处理 175
11.2 自相关诊断与处理 182
11.3 多重共线性诊断与处理 191
11.4 内生性诊断与处理 196
11.5 本章回顾与习题 204
11.5.1 本章回顾 204
11.5.2 本章习题 206
第12章 非线性回归分析 209
12.1 转换变量回归分析 209
12.1.1 统计学原理及Stata命令 209
12.1.2 案例应用——分析山东有效发明专利数对新产品销售收入的影响 210
12.2 非线性回归分析 213
12.2.1 统计学原理及Stata命令 213
12.2.2 案例应用——分析工作年限对绩效年薪的影响 213
12.3 分位数回归分析 217
12.3.1 统计学原理及Stata命令 217
12.3.2 案例应用——分析人力投入回报率对净资产收益率的影响 217
12.4 本章回顾与习题 219
12.4.1 本章回顾 219
12.4.2 本章习题 219
第13章 因变量离散回归分析 221
13.1 二值选择模型 221
13.1.1 统计学原理及Stata命令 221
13.1.2 案例应用——分析商业银行对公授信客户征信违约记录的影响因素 227
13.2 多值选择模型 234
13.2.1 统计学原理及Stata命令 234
13.2.2 案例应用——分析血糖含量与年龄、糖摄入量、中高等强度运动量的关系 236
13.3 有序选择模型 239
13.3.1 统计学原理及Stata命令 239
13.3.2 案例应用——分析生产车间工人年度奖金档次 240
13.4 本章回顾与习题 243
13.4.1 本章回顾 243
13.4.2 本章习题 244
第四部分 专 业统计应用
第14章 因子分析 248
14.1 统计学原理及Stata命令 248
14.2 案例应用——分析39家上市银行风险与效益指标 250
14.3 本章回顾与习题 255
14.3.1 本章回顾 255
14.3.2 本章习题 255
第15章 聚类分析 257
15.1 划分聚类分析 257
15.1.1 统计学原理及Stata命令 257
15.1.2 案例应用——分析A股电气机械和器材制造业上市公司财务指标 261
15.2 层次聚类分析 263
15.2.1 统计学原理及Stata命令 263
15.2.2 案例应用——分析美股酒店及汽车旅馆公司盈利能力 265
15.3 本章回顾与习题 267
15.3.1 本章回顾 267
15.3.2 本章习题 268
第16章 生存分析 270
16.1 生存分析的基本概念及数据类型 270
16.1.1 生存分析涉及的基本概念 270
16.1.2 生存分析数据类型 271
16.2 生存分析原理及Stata案例 272
16.3 本章回顾与习题 286
16.3.1 本章回顾 286
16.3.2 本章习题 287
第17章 信度分析 289
17.1 统计学原理及Stata命令 289
17.2 案例应用——分析自我效能感调查问卷信度 291
17.3 本章回顾与习题 293
17.3.1 本章回顾 293
17.3.2 本章习题 293
第五部分 特殊数据应用
第18章 时间序列数据分析 296
18.1 时间序列数据的预处理 296
18.1.1 统计学原理及Stata命令 296
18.1.2 案例应用——分析甘肃省历年降雨量时间走势 301
18.2 移动平均滤波与指数平滑法 302
18.2.1 统计学原理及Stata命令 302
18.2.2 案例应用——分析中国网约车运营月度数据 307
18.3 ARIMA模型、ARIMAX模型 311
18.3.1 统计学原理及Stata命令 311
18.3.2 案例应用——分析中国国房景气指数和宏观经济景气指数走势 315
18.4 单位根检验 317
18.4.1 统计学原理及Stata命令 317
18.4.2 案例应用——分析香港失业率、M2同比月度数据 318
18.5 向量自回归模型 321
18.5.1 统计学原理及Stata命令 321
18.5.2 案例应用——分析德国CPI、登记失业率、经济景气指数数据 330
18.6 协整检验与向量误差修正模型 335
18.6.1 统计学原理及Stata命令 335
18.6.2 案例应用——分析中国城镇居民人均可支配收入、社会融资规模、居民人均消费支
出年度数据 340
18.7 ARCH系列模型 343
18.7.1 统计学原理及Stata命令 343
18.7.2 案例应用——分析碳酸锂期货收盘价 348
18.8 本章回顾与习题 350
18.8.1 本章回顾 350
18.8.2 本章习题 353
第19章 面板数据分析 356
19.1 面板数据的预处理 356
19.1.1 统计学原理及Stata命令 356
19.1.2 案例应用——分析家用电器行业上市公司盈利能力指标 358
19.2 短面板数据分析 359
19.2.1 统计学原理及Stata命令 359
19.2.2 案例应用——分析个人护理用品行业上市公司股权集中度对盈利能力的影响 361
19.3 长面板数据分析 366
19.3.1 统计学原理及Stata命令 366
19.3.2 案例应用——分析半导体上市公司研发费用占比对净资产收益率的影响 368
19.4 本章回顾与习题 374
19.4.1 本章回顾 374
19.4.2 本章习题 375
第六部分 论文指导应用
第20章 实证研究论文指导 378
20.1 实证研究的概念 378
20.2 实证研究论文的撰写步骤 379
20.2.1 提出研究问题 379
20.2.2 查阅参考文献 380
20.2.3 设计研究框架 380
20.2.4 提出理论假设 381
20.2.5 收集数据 383
20.2.6 选取恰当的统计分析方法进行实证分析 383
20.2.7 写出研究结论并提出对策和建议 387
第21章 稳健性检验与异质性分析 389
21.1 稳健性检验的概念及意义 389
21.2 稳健性检验的方法及示例 390
21.2.1 论证从理论假设提出到实证研究设计之间的稳健性 390
21.2.2 论证实证研究回归模型构建的稳健性 391
21.2.3 论证实证研究分析所使用样本数据的稳健性 392
21.3 异质性分析的概念及意义 394
21.4 异质性分析的方法及示例 394
第22章 政策效应检验 396
22.1 政策效应检验方法的对比与选择 396
22.2 双重差分法 398
22.3 平行假设趋势检验 400
22.4 安慰剂检验 402
22.5 合成控制法 404
22.6 断点回归法 414
第七部分 AI工具应用
第23章 DeepSeek等AI工具的应用 420
23.1 DeepSeek等AI工具的作用 420
23.2 Stata统计分析AI提示实例 421