Stata統計分析：社會科學應用指南（簡體書）

穆罕默德·梅赫梅托（Mehmet Mehmetoglu），挪威科技大學心理學系研究方法教授。

托爾·格奧爾格·雅備布森（Tor Georg Jakobsen），挪威科技大學商學院政治科學教授。

本書基於社會科學領域讀者的需求，清晰且直觀地展示了統計學的原理和應用，並將相關概念和詳細的技術指導有效地結合起來。本書著眼於可用統計方法進行研究的社會學問題，借助Stata軟件，用一種簡單易懂的方式來講解常見的主題和問題。

本書采用眾多來自社會科學不同領域的有趣示例來呈現豐富的統計方法和模型，鼓勵讀者在學習理論的同時借助應用軟件來實現研究的目標。

本書還提供：

 原始案例研究和數據集；

 在Stata中運行並檢驗模型的實踐指南；

 每章配套的Stata代碼；

 大量應用Stata的詳盡示例；

 循序漸進編寫代碼的說明。

總之，這本優秀著作為那些想要在社會科學領域成功進行統計研究的讀者提供了理論性、技術性和應用性兼備的專業內容。

對學生和學者來說，知道如何運用統計學來解決社會問題是一項關鍵技能。想要得到和開發這樣的技能需要理解不同統計技術（如線性回歸模型、因子分析等）背後的原理，同時學會使用靈活且用戶界面友好的軟件進行分析。在本書中，我們通過揭示每項統計技術背後的原理並提供Stata軟件的應用示例，試圖幫助讀者達到這兩個重要目標。基於我們的座右銘“萬物皆回歸”，我們將線性回歸模型作為解釋不同統計技術的首要框架。
對線性回歸模型的深入理解為學習其他統計技術打下了基礎——不管這些技術是簡單的（如f檢驗）還是高級的（如結構方程模型）。這也是我們選擇深入剖析線性回歸模型及其拓展技術的原因所在。在讀過相關章節之後，你就會認識到線性回歸模型可以很好地替代傳統的獨立樣本組間比較的方差分析（ANOVA）。線性回歸方法也成為理解多層次回歸技術的紐帶，而後者是分析重復測量數據時方差分析方法的有力替代。
若想從本書中有所獲，讀者最好具備關於基礎統計學的背景知識，並對統計推斷有所了解。讀者不需要具備使用Stata的經驗，在將Stata應用於不同統計技術之前，我們會用一章的內容來詳細介紹該軟件的使用方法。當你閱讀本書的每一章時，我們強烈建議你打開Stata軟件，以便復制和重現相關統計分析的過程與結果。在此之前，你需要登錄網址，瀏覽並下載本書的配套材料（如數據集、Stata代碼、期刊文章示例等）。