基于STATA的数据分析流程/数据管理实务译丛

《基于Stata的数据分析流程》对数据分析者而言是一本的实用好书。高效的数据分析流程能够节省数据管理和数据分析的时间，也是实现统计分析工作可重复性的保障。而这本书就能帮助你优化数据分析的工作流程，提高数据管理和数据分析的效率。

数据分析流程指的是管理数据分析各个方面的过程。规划、记录和组织你的工作，清理数据，创建变量，给变量命名，给数据加标签，检验变量，执行和呈现统计分析，输出可复制的结果，将工作档案化——这些共同构成了一个完整的数据分析流程。在本书中，作者告诉你如何给单人项目或团队项目设计高效的数据分析流程并付诸实践。

作者利用真实示例、Stata命令和Stata文本，展示了数据管理和分析所需的各种高效技术。如果你的工作涉及数据分析，那么这本书很好值得一读。

唐丽娜，博士，中国人民大学“中国调查与数据中心”数据管理部主任，曾著有《中国综合社会调查（CGSS）实地抽样绘图手册》，主编《2012东亚社会调查（EASS）报告――社会网络与社会资本》等图书。

章 引言
1.1 可复制性：工作流程的指导原则
1.2 工作流程的步骤
1.3 每个步骤中的任务
1.4 选择工作流程的标准
1.5 修改工作流程
1.6 本书结构

第2章 规划、组织和记录
2.1 数据分析的周期
2.2 规划
2.3 组织管理
2.4 记录存档
2.5 本章小结

第3章 编写和调试do文件
3.1 运行命令的三种方式
3.2 编写有效的do文件
3.3 调试do文件
3.4 如何获取帮助
3.5 本章小结

第4章 让你的工作自动化
4.1 宏
4.2 Stata命令返回的信息
4.3 循环：foreach和forvalue
4.4 include命令
4.5 ado文件
4.6 帮助文件
4.7 本章小结

第5章 命名、注释和标签
5.1 发布文件
5.2 数据管理和统计分析的二元工作流程
5.3 命名、注释和标签
5.4 给do文件命名
5.5 给数据集命名和在内部记录数据集
5.6 给变量命名
5.7 给变量添加标签
5.8 给变量加注释
5.9 取值标签
5.10 使用多种语言
5.11 一个关于名称和标签的工作流程
5.12 本章小结

第6章 清理数据
6.1 导入数据
6.2 检验变量
6.3 为分析创建变量
6.4 保存数据
6.5 为分析准备数据的一个扩展示例
6.6 合并文件
6.7 小结

第7章 分析数据并展示结果
7.1 计划和组织统计分析
7.2 组织管理do文件
7.3 为统计分析做的记录
7.4 利用自动化来分析数据
7.5 基础统计
7.6 可复制性
7.7 展示结果
7.8 一个项目的备忘录
7.9 小结

第8章 保护文件
8.1 保护层级和文件类型
8.2 数据缺失的原因以及恢复数据时的问题
8.3 墨菲定律和复制文件的规则
8.4 文件保护的工作流程
8.5 存档保存
8.6 小结

第9章 总结
A.1 Stata的工作原理
A.2 在线工作
A.3 自定义Stata
A.4 其他资源
参考文献