Stata基礎操作與統計模型應用 (2版)

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書名：Stata基礎操作與統計模型應用(二版) 作者：劉彩卿, 陳欽賢 出版社：雙葉 出版日期：2020/05/00 ISBN：9789579096690 內容簡介 　　Stata為廣泛運用的統計套裝軟體，擁有完整的官方教學資源與簡易的操作指令，不僅適合數據分析的新手，對於資深研究員亦極為助益。新近因大數據的應用大幅成長，坊間對資料處理與分析技術的需求若渴，本書應運而生，作者以多年的使用心得及發表於國際期刊的研究成果經驗彙整而成。 　　Stata本書是第一本以繁體中文撰寫，介紹Stata軟體應用的書籍，除了內容兼具軟體基礎操作（實務）與統計應用（理論），第二版更新增以下內容： 　　1. Stata 16 新功能的介紹，實例介紹 Stata 16 新增的資料處理、匯入匯出、視覺化功能及其他分析軟體套件應用。 　　2. 新增總體經濟與財務金融常用的時間序列分析及應用。 目錄 PART 1 常用的Stata基本操作指令 第01章 Stata 軟體安裝程序 1-1 安裝程序 1-2 Stata 16版本介紹 1-3 安裝較低階版本 1-4 首次開啟與更新 第02章 Stata 的操作介面 2-1 主要視窗 2-2 工具列視窗 第03章 Stata 的資料建立與清理 3-1 基本語法 3-2 資料建立 3-3 合併資料庫 3-4 資料屬性與資料清理 第04章 資料描述與資料匯出 4-1 資料描述與製表 4-2 資料繪圖 4-3 資料匯出與產出結果匯出 4-4 匯入與匯出ODBC檔案 PART 2 統計模型的分析應用 第05章 變異數分析 5-1 單項式變異數分析 5-2 多項式變異數分析 第06章 連續性變數的複迴歸分析 6-1 理論基礎與模型架構 6-2 最小平方法複迴歸分析 6-3 逐步迴歸分析法 6-4 最小平方法下的迴歸預測 6-5 相關檢定與檢測方法 6-6 描繪最小平方法迴歸方程式 第07章 不連續變數的複迴歸分析 7-1 間斷性變數：Probit與Logit模型架構 7-2 Probit模型分析法與迴歸預測 7-3 Logit模型分析法與迴歸預測 7-4 Probit與Logit模型的比較 7-5 Probit與Logit相關檢定 7-6 可數性變數：負二項與卜瓦松分配模型 7-7 負二項與卜瓦松分配模型的選擇 7-8 負二項或卜瓦松分配模型的迴歸預測 第08章 聯立迴歸方程式分析方法 8-1 理論基礎與模型架構 8-2 二階最小平方法 8-3 Bivariate Probit 8-4 Recursive Bivariate Probit 8-5 三階段最小平方法 第09章 橫斷面追蹤資料估計模型 9-1 理論基礎與模型架構 9-2 橫斷面追蹤資料：迴歸模型估計法 9-3 橫斷面追蹤資料：Tobit模型估計法 9-4 橫斷面追蹤資料：Probit與Logit模型分析法 9-5 橫斷面追蹤資料：負二項模型分析法 第10章 存續迴歸估計模型 10-1 理論基礎與模型架構 10-2 未被設限的資料 10-3 被設限的資料 10-4 間斷的依時共變數 10-5 連續的依時共變數 10-6 強力估計變異數 10-7 描繪存活與危險方程式 10-8 描繪平滑危險方程式 第11章 分量迴歸估計模型 11-1 理論基礎與模型架構 11-2 分量迴歸模型 11-3 Bootstrap分量迴歸 11-4 聯立分量迴歸 11-5 相關檢定 11-6 分量間距迴歸 11-7 繪製分量迴歸方程式 第12章 時間序列基本分析 12-1 資料庫時間設定 12-2 定態時間序列 12-3 ARMA模型 12-4 ARMAX模型 12-5 ARCH/GARCH模型 12-6 向量自我迴歸模型 12-7 單根檢定 12-8 ARIMA模型 12-9 時間序列模擬

多變量統計之線性代數基礎：應用STaTa分析

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書名：多變量統計之線性代數基礎：應用STaTa分析 作者：張紹勳 出版社：五南 出版日期：2018/08/01 ISBN：9789571198040 內容簡介 　　在自然與社會科學領域，常會針對研究主題，同時測量許多不同變數的資料。針對這種資料的統計分析，就需要用到多變量分析技術。多變量分析涉及一次觀察和分析多個統計結果變數，所得出的結果也較為精準，是進行資料觀察時所必知的一個統計分析！ 　　本書教導如何運用以統計軟體STaTa來進行多變量分析，全書介紹的多變量分析內容，包含平均數之假設檢定、多變量變異數分析(MANOVA)、多元迴歸分析、典型相關分析、區別分析、主成分分析、因素分析、集群分析和多元尺度法等。從基礎統計知識引導，輔以練習題與範例，讓學習者能從做中學，靈活學習、效果倍增。 本書特色 　　◎本書從多變量統計基礎教起，運用功能多樣的統計軟體STaTa分析，學習效果倍增。 　　◎多變量分析能使研究結果更準確，是自然與社會科學界常用的統計分析。 　　◎本書內容結合理論、方法及統計，並輔以範例練習，使學習者能靈活運用。 　　◎適用於生物學、經濟學、市場行銷、工程學、遺傳學、醫學、教育學、心理學、社會科學、生產管理、風險管理、人資管理、航運管理、財務金融、會計和公共衛生等學術領域。 　　隨書附贈資料檔光碟

Meta分析實作：使用Stata（附光碟） (1版)

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Meta分析實作：使用Stata ISBN13：9789865228682 出版社：五南圖書出版 作者：張紹勳 裝訂／頁數：平裝／324頁 附件：光碟*1 規格：26cm*19cm*1.7cm (高/寬/厚) 版次：1 出版日：2021/07/25 中國圖書分類：方法；目的 內容簡介 　　※著重統計與方法的結合，適合社會科學與自然科學研究使用。 　　※理論與實務一把罩！本書運用Stata v16，詳細解說何謂Meta分析，並使用Stata操作實證範例，帶你深入了解Meta分析研究的程序與應用。 　　※隨書光碟內容：本書範例資料檔 　　科學是一個不斷累積的旅程。在搜尋資料的過程中，傳統文獻探討法多仰賴於研究者的經驗、思考與主觀判斷，故在選擇文獻的過程中，容易忽視不利於研究的相關文獻，使得最後結果產生誤差。有別於傳統文獻探討的方式，Meta分析是一種量化的系統性文獻探討法，嘗試用科學的、系統的、客觀的方法去結合相關的研究數據。 　　Meta分析如今已應用十分廣泛，遍及基礎研究、生物學、醫學、心理學、社會學、刑事司法、金融和經濟學、政治學、市場營銷、生態學、教育學和遺傳學等領域。本書從Meta分析理論解說，到以Stata v16（新增Meta分析功能）操作實際範例，一步一腳印，札實訓練，協助你奠定深厚的研究基礎。 目錄 Chapter 1 統合分析(Meta-analysis) 介紹 1-1 統合分析(Meta-analysis) 的發展史 1-1-1 彙整原始文獻之研究法 1-2 統合分析(Meta-analysis) 是什麼 1-3 統合分析(Meta-analysis) 之分析流程 1-3-1 Meta 分析之標準程序 9 1-3-2 統合分析(Meta-analysis) 應注意要點 1-4 統合分析(Meta-analysis) 的優缺點 1-4-1 統合分析之優點 1-4-2 統合分析的缺失 1-4-3 統合分析的改進方法 1-4-4 研究品質評分表 1-5 著名Meta 軟體 1-5-1 Comprehensive Meta-analysis 軟體 1-5-2 Stata 軟體 1-6 type I、type II error 及power Chapter 2 Meta 效果量的轉換 2-1 Meta 分析法之單位轉算法 2-1-1 效果量之類型：基於平均數、基於二元資料、基於相關資料 2-1-2 平均效果量之組合法 2-1-3a Meta 分析處理Pearson 相關係數之運作原理 2-1-3b 迴歸模型之效果量轉算程序 2-1-4 個別效果量之變異數估計 2-2 連續變數的Meta 分析步驟 2-3 發表偏誤(publication bias) 分析 2-4 異質性分析 2-5 敏感度分析 2-6 類別變數之ES 單位變換及其變異數估計法 2-7 Meta 誤差組合法 2-7-1 固定效果vs. 隨機效果模型之CMA 算法 2-7-2 固定效果vs. 隨機效果模型之解說 2-8 Meta 分析的信度與效度 Chapter 3 Meta 分析的研究設計實施 3-1 資料登錄與編碼 3-2 學者對Meta 分析的批評及改進方法 3-3 Meta 分析的實施流程 Chapter 4 Stata實作Meta分析 4-1 Stata’s Meta-analysis suite（套件）：也是Meta 分析步驟 4-2 Stata Meta-analysis：各類型效果量(ES) 的編碼格式 4-2-1 型1（連續）：「實驗組—控制組」二組標準化差距（Cohen’s d 值）（先meta set、再meta regress 指令） 4-2-2 型2（離散log odds ratio）：治療組（死，倖存者人數）vs. 對照組（死，倖存者人數）（meta esize 指令） 4-2-3 型3（離散log odds ratio）：處理組（檢疫出+, – 人數）vs. 控制組（檢疫出+, – 的人數）（meta esize 指令） 4-2-4 Meta 迴歸之後的氣泡圖(bubble plot)（先meta regress、再estat bubbleplot 指令） 4-2-5 型4（離散log odds ratio）：處理組（成功，失敗人數）vs. 控制組（成功，失敗人數）、漏斗圖(funnel plot)（meta esize 指令） 4-2-6 具有小研究的效果嗎：Harbord’s 基於迴歸的檢定(regression-based test)（meta bias 指令） 4-2-7a （出版）發表偏誤檢測技術有三 4-2-7b 無母數之發表偏誤：修剪—填充分析(trim-and-fill)（meta trimfill 指令） 4-3 型5（連續）：「相關係數r、樣本數n」（2 變數）的Meta分析（metan、admetan、forestplot 外掛指令) 4-4 型6（離散、連續）：處理組（case 組吃新藥）vs. 控制組（control 組吃安慰劑）：4 變數、6 變數、2 變數、3 變數（metan 指令） 4-5 型6（離散、連續）：匯總（aggregate）數據之Meta 分析：4 變數、6 變數、2 變數、3 變數（admetan 外掛指令） Chapter 5 Meta 迴歸、network Meta-analysis（間接證據） 5-1 Meta 迴歸（先「meta esize」、再「meta regression」指令） 5-2 間接證據：network Meta-analysis（network 外掛指令) 5-2-1 network Meta-analysis (NMA) 是什麼 5-2-2 network Meta-analysis 之範例(network 指令) 5-2-3 network 統合分析之練習題（network 指令） 附表：Z 分配表 參考文獻