Stata是近年來興起的一款短小精悍、功能強大的統計計量軟件，相比於功能強大但是顯得臃腫的SAS，它操作靈活、簡單、易學易用，是一個非常有特色的統計分析軟件。由於Stata本身的統計方法非常先進，現在已越來越受到人們的重視和歡迎，並且和SAS、SPSS一起，被稱為新的三大權威統計軟件。其普遍使用的12.0、13.0、14.0 版安裝文件隻有200MB左右，但已經包含了全部的統計分析、數據管理和繪圖等功能，尤其是它的統計分析功能極為全面，比起1GB以上大小的SAS繫統也毫不遜色。
本書的內容及知識體繫
本書基於Stata而編寫，分為Stata使用基礎、Stata與回歸分析、Stat統計分析、Stata編程入門共14章。內容涵蓋了Stata從入門的數據管理、圖形繪制到各種高級的統計、回歸分析以及編程入門知識，不僅詳細地講解了Stata各種命令的相關參數，還列舉了大量的實例加以說明，非常方便讀者進行理解和學習。
第1章首先帶領讀者了解Stata的發展裡程，了解Stata的基本功能，熟悉Stata的界面和各種相關的學習資料。
第2章切入正題，介紹Stata的數據管理功能，包括如何創建和導入數據集、如何對變量進行相關的操作、如何對兩個數據集進行合並等，這一部分是Stata使用的基礎。
第3章和第4章詳細講解了Stata的繪圖功能。第3章以散點圖為例，介紹了Stata繪圖的各種選項的使用，第4章進一步介紹了曲線標繪圖、連線標繪圖、擬合圖、條形圖等，讀者一旦掌握了這些內容，就可以對Stata繪圖運用自如了。
第5章到第7章介紹了描述性統計分析、列聯分析、方差分析三種基本的統計分析手段在Stata中的實現。
第5章首先回顧了統計學的基本知識，然後向讀者展示了如何使用Stata進行描述性統計分析、探測異常值、計算相關繫數以及進行數據的正態性轉換。
第6章是列聯分析的內容，包括如何利用Stata進行列聯分析、如何生成包含描述性統計量的表格等。
第7章介紹方差分析的內容，包括t檢驗、單因素方差分析、多因素方差分析、協方差分析等。
第8章到第10章介紹了Stata的回歸分析功能，這也是Stata最擅長的工作。
第8章介紹了經典假設下的橫截面數據單方程線性回歸模型的Stata實現，包括單方程回歸分析的基礎知識、使用Stata進行回歸的各種命令、如何進行變量變換來更好地擬合方程。
第9章是非經典假設、線性方程組、面板數據估計的Stata實現，包括存在內生性、異方差、多重共線性時如何使用Stata進行相關的處理，還包括對似不相關方程組、聯立方程組以及面板數據進行回歸分析的命令。
第10章是非線性回歸分析及回歸分析專題，這是計量分析中較高級的內容，包括了二值響應模型、多值響應模型、角點解和樣本選擇模型，最具特色的是我們專門介紹了如何在Stata中進行回歸診斷。
第11章介紹Stata的時間序列分析功能，包括基本時間序列模型的估計、ARIMA模型的估計、單位根與協整、VAR與VEC的估計、ARCH與GARCH的估計，囊括了時間序列分析中各種常見的內容。
第12章和第13統計分析中的內容，這兩章在回顧了相關的基礎知識後，詳細介紹了聚類分析、主成分分析、因子分析的Stata命令。
最後，第14章簡要介紹了Stata編程中的基礎知識，內容包括全局宏與局部宏、標量與矩陣、循環語句，以及Stata計算結果的提取。
本書有何特色
（1） 配有多媒體語音視頻進行講解。
為了方便讀者更加直觀地學習Stata軟件，作者為本書專門錄制了大量的多媒體語音視頻進行講解，視頻適合使用Stata 10~14.0版本的用戶，相信通過這些視頻讀者可以更快地掌握本書的內容。
（2） 內容全面，講解詳細，即用即查。
本書是一本百科全書式的Stata著作，詳細講解了Stata的大部分常用功能，對參數的介紹非常細致，本書既可作為很好的入門教程，也可以作為即用即查的參考手冊。
（3） 進行了詳盡的理論知識講解。
本書對每一個知識點都進行了詳盡的回顧，在諸如回歸分析、時間序列、方差分析等內容上達到了高級計量的程度，在這個基礎上介紹Stata命令更加順理成章，讀者使用起來也更加遊刃有餘。
（4） 列舉了幾百個典型實例。
本書對每一個命令都配備了一個以上的實例，對於常用命令則在全書中反復使用，示例中的命令大都進行了詳細的解釋，讀者隻需按照書中介紹的步驟一步步地實際操作，就能完全掌握本書的內容。
本書的對像
本書的內容和實例滿足金融、經濟、生物、醫療衛生保健、社會人文、心理學等多學科的需要，可供高等院校相關專業本科生、研究生以及從事統計分析的研究者參考使用，也可作為Stata軟件培訓和自學的教材。
本書作者
本書是集體智慧的結晶，由馬慧慧、郭慶然、丁翠翠、吳磊、程利敏、聶艷玲、馬曉鑫、莊君、蔣敏傑、李麗麗、魯嘯、劉娟、李嫣怡、丁維岱、許小榮編寫，在此，編者對以上人員致以誠摯的謝意！本書在編寫過程中吸收了前人的研究成果，在此一並表示感謝。
由於作者水平有限，書中的缺點甚至錯誤在所難免，懇請廣大讀者批評指正。
作 者
2016年1月
