具体描述
Michael N. Mitchell’s Data Management Using Stata: A Practical Handbook, Second Edition comprehensively covers data management tasks, from those a beginning statistician would need to those hard-to-verbalize tasks that can confound an experienced user. Mitchell does this all in simple language with illustrative examples.
The book is modular in structure, with modules based on data management tasks rather than on clusters of commands. This format is helpful because it allows readers to find just what they need to solve a problem at hand. To complement this format, the book is in a style that will teach even sporadic readers good habits in data management, even if the reader chooses to read chapters out of order.
Throughout the book, Mitchell subtly emphasizes the absolute necessity of reproducibility and an audit trail. Instead of stressing programming esoterica, Mitchell reinforces simple habits and points out the time savings gained by being careful. Mitchell’s experience in UCLA’s Academic Technology Services clearly drives much of his advice.
The second edition brings updates needed for features added to Stata versions since Stata 10: reading and writing Microsoft Excel files, working with Unicode properly, and using frames. Mitchell also added a chapter showing how to build your own utility programs to simplify and automate routine tasks, easing code maintenance and aiding uniformity across projects.
New users will learn everything they need to import, clean, and prepare data for first analyses in Stata. Even experienced users will learn new tricks and new ways to approach data management problems.
This is a great book–thoroughly recommended for anyone interested in data management using Stata.
作者简介
Michael Mitchell is a senior statistician working in the area of sleep research as well as working on prevention of child maltreatment with the Children’s Data Network. He is the author of three other Stata Press books—A Visual Guide to Stata Graphics, Interpreting and Visualizing Regression Models Using Stata, and Stata for the Behavioral Sciences.
目录信息
1.1 Using this book
1.2 Overview of this book
1.3 Listing observations in this book
1.4 More online resources
2 Reading and importing data files
2.1 Introduction
2.2 Reading Stata datasets
2.3 Importing Excel spreadsheets
2.4 Importing SAS files
2.4.1 Importing SAS .sas7bdat files
2.4.2 Importing SAS XPORT Version 5 files
2.4.3 Importing SAS XPORT Version 8 files
2.5 Importing SPSS files
2.6 Importing dBase files
2.7 Importing raw data files
2.7.1 Importing comma-separated and tab-separated files
2.7.2 Importing space-separated files
2.7.3 Importing fixed-column files
2.7.4 Importing fixed-column files with multiple lines of raw data per observation
2.8 Common errors when reading and importing files
2.9 Entering data directly into the Stata Data Editor
3 Saving and exporting data files
3.1 Introduction
3.2 Saving Stata datasets
3.3 Exporting Excel files
3.4 Exporting SAS XPORT Version 8 files
3.5 Exporting SAS XPORT Version 5 files
3.6 Exporting dBase files
3.7 Exporting comma-separated and tab-separated files
3.8 Exporting space-separated files
3.9 Exporting Excel files revisited: Creating reports
4 Data cleaning
4.1 Introduction
4.2 Double data entry
4.3 Checking individual variables
4.4 Checking categorical by categorical variables
4.5 Checking categorical by continuous variables
4.6 Checking continuous by continuous variables
4.7 Correcting errors in data
4.8 Identifying duplicates
4.9 Final thoughts on data cleaning
5 Labeling datasets
5.1 Introduction
5.2 Describing datasets
5.3 Labeling variables
5.4 Labeling values
5.5 Labeling utilities
5.6 Labeling variables and values in different languages
5.7 Adding comments to your dataset using notes
5.8 Formatting the display of variables
5.9 Changing the order of variables in a dataset
6 Creating variables
6.1 Introduction
6.2 Creating and changing variables
6.3 Numeric expressions and functions
6.4 String expressions and functions
6.5 Recoding
6.6 Coding missing values
6.7 Dummy variables
6.8 Date variables
6.9 Date-and-time variables
6.10 Computations across variables
6.11 Computations across observations
6.12 More examples using the egen command
6.13 Converting string variables to numeric variables
6.14 Converting numeric variables to string variables
6.15 Renaming and ordering variables
7 Combining datasets
7.1 Introduction
7.2 Appending: Appending datasets
7.3 Appending: Problems
7.4 Merging: One-to-one match merging
7.5 Merging: One-to-many match merging
7.6 Merging: Merging multiple datasets
7.7 Merging: Update merges
7.8 Merging: Additional options when merging datasets
7.9 Merging: Problems merging datasets
7.10 Joining datasets
7.11 Crossing datasets
8 Processing observations across subgroups
8.1 Introduction
8.2 Obtaining separate results for subgroups
8.3 Computing values separately by subgroups
8.4 Computing values within subgroups: Subscripting observations
8.5 Computing values within subgroups: Computations across observations
8.6 Computing values within subgroups: Running sums
8.7 Computing values within subgroups: More examples
8.8 Comparing the by and tsset commands
9 Changing the shape of your data
9.1 Introduction
9.2 Wide and long datasets
9.3 Introduction to reshaping long to wide
9.4 Reshaping long to wide: Problems
9.5 Introduction to reshaping wide to long
9.6 Reshaping wide to long: Problems
9.7 Multilevel datasets
9.8 Collapsing datasets
10 Programming for data management: Part 1
10.1 Introduction
10.2 Tips on long-term goals in data management
10.3 Executing do-files and making log files
10.4 Automating data checking
10.5 Combining do-files
10.6 Introducing Stata macros
10.7 Manipulating Stata macros
10.8 Repeating commands by looping over variables
10.9 Repeating commands by looping over numbers
10.10 Repeating commands by looping over anything
10.11 Accessing results stored from Stata commands
11 Programming for data management: Part 2
11.1 Writing Stata programs for data management
11.2 Program 1: hello
11.3 Where to save your Stata programs
11.4 Program 2: Multilevel counting
11.5 Program 3: Tabulations in list format
11.6 Program 4: Scoring the simple depression scale
11.7 Program 5: Standardizing variables
11.8 Program 6: Checking variable labels
11.9 Program 7: Checking value labels
11.10 Program 8: Customized describe command
11.11 Program 9: Customized summarize command
11.12 Program 10: Checking for unlabeled values
11.13 Tips on debugging Stata programs
11.14 Final thoughts: Writing Stata programs for data management
A Common elements
A.1 Introduction
A.2 Overview of Stata syntax
A.3 Working across groups of observations with by
A.4 Comments
A.5 Data types
A.6 Logical expressions
A.7 Functions
A.8 Subsetting observations with if and in
A.9 Subsetting observations and variables with keep and drop
A.10 Missing values
A.11 Referring to variable lists
A.12 Frames
A.12.1 Frames example 1: Can I interrupt you for a quick question?
A.12.2 Frames example 2: Juggling related tasks
A.12.3 Frames example 3: Checking double data entry
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
作为一名对数据分析充满热情但又常常被复杂的数据处理过程所困扰的学者，我一直都在寻找一本能够真正帮助我理清思路、掌握实操技巧的书籍。当我看到“Data Management Using Stata: A Practical Handbook”这本书时，我立刻被它的名字所吸引。它不仅仅是一个理论的介绍，更强调的是“实践”和“手册”，这正是我所需要的。我设想这本书会像一位经验丰富的导师，耐心地指导我如何一步步地构建一个高效、可靠的数据管理系统。从数据的导入和导出，到变量的创建和修改，再到数据结构的调整，每一个环节都可能隐藏着意想不到的挑战。我期待这本书能够提供清晰的步骤和易于理解的解释，让我能够快速掌握Stata in-line commands以及其图形用户界面的使用，从而能够灵活应对各种数据场景。特别是对于一些我曾经遇到的棘手问题，比如如何高效地合并来自不同来源的数据，如何进行复杂的字符串处理，以及如何有效地识别和处理异常值，我非常希望这本书能提供简洁明了的解决方案。我相信，通过深入学习这本书，我不仅能够提高我目前的数据处理能力，还能为我未来应对更具挑战性的数据分析任务打下坚实的基础，最终能够更专注于我的研究内容本身，而不是被繁琐的数据准备工作所束缚。
评分在我的学术生涯中，我接触过多种数据分析软件，但Stata以其强大的数据处理能力和用户友好的界面一直深受我的喜爱。然而，即使是熟练的Stata用户，在面对复杂的数据集时，也可能需要一本详尽的指南来梳理和优化数据管理流程。因此，“Data Management Using Stata: A Practical Handbook”这本书的出现，对我而言无疑是雪中送炭。我期待这本书能够深入探讨Stata在数据清洗、转换、整合和重塑等方面的各种高级技巧。例如，我希望它能教会我如何利用Stata的循环语句和条件逻辑来自动化重复性的数据处理任务，如何高效地处理缺失值，例如使用插补方法，以及如何使用Stata的各种函数来创建复杂的派生变量。此外，对于数据的可视化检查，比如散点图、箱线图等在数据探索阶段的应用，我也希望能有更深入的介绍。这本书的“Handbook”性质，意味着它应该是一本随时可以查阅的参考资料，能够在我遇到具体问题时，提供及时有效的解决方案。我相信，通过这本书的学习，我将能够更深入地理解Stata数据管理的核心理念，并将其应用到我的日常研究工作中，从而提升整体的研究效率和质量。
评分在我过去的研究经历中，我发现数据管理是影响研究效率和质量的关键瓶颈之一。很多时候，将大量的时间和精力耗费在数据清洗和整理上，而无法专注于更具创造性的分析工作。“Data Management Using Stata: A Practical Handbook”这本书的名字，直接击中了我的痛点，让我对其充满了期待。我希望这本书能够为我提供一套系统性的解决方案，帮助我更高效地掌握Stata在数据管理方面的强大功能。我期待书中能够详细介绍如何进行数据导入和导出，以及如何在Stata中创建和管理数据集。更重要的是，我希望它能够教授我一些高级的数据处理技巧，比如如何进行复杂的数据合并与连接，如何有效地进行数据重塑，以及如何使用Stata的各种函数和命令来转换和创建新的变量。我也非常关注书中关于数据质量控制的内容，比如如何识别和处理缺失值、异常值以及重复值，这对于确保研究的严谨性至关重要。这本书的“Handbook”定位，也意味着它将是一本随时可以参考的实用工具，能够在我遇到具体问题时，提供清晰的指导和解决方案。我相信，通过学习这本书，我将能够优化我的数据管理流程，节省宝贵的研究时间，并提高我研究的整体质量。
评分这本书的封面设计非常简洁大气，书名“Data Management Using Stata: A Practical Handbook”直接点明了主题，让人一看便知其内容。作为一名长期使用Stata进行数据分析的研究者，我一直在寻找一本能够系统性地梳理和提升数据管理技能的书籍，这本书恰好满足了我的需求。虽然我尚未深入阅读，但仅从其标题和出版信息来看，它所涵盖的范围似乎非常广泛，从基础的数据录入、清洗、转换，到更复杂的合并、重塑、编码，甚至是处理缺失值和异常值等，都可能包含在内。我特别期待它能提供一些实用的技巧和最佳实践，帮助我优化工作流程，提高数据处理的效率和准确性。尤其是在面对日益庞大和复杂的数据集时，扎实的数据管理能力是做出可靠分析的前提。这本书的“Practical Handbook”定位，预示着它会包含大量的示例代码和操作指南，这对于我这样的实践者来说是至关重要的。我希望它能够循序渐进地引导读者，即使是Stata初学者也能从中受益。此外，对于一些常见的编程错误和陷阱，我也期待这本书能给出预警和解决方案。我相信，通过这本书的学习，我能够构建更健壮的数据处理管道，为我的研究奠定更坚实的基础。
评分对于一名需要经常处理和分析结构复杂、格式各异的数据集的研究人员来说，掌握高效的数据管理技术是至关重要的。“Data Management Using Stata: A Practical Handbook”这本书的名字，立刻引起了我的兴趣，因为它直接指向了我日常工作中遇到的核心挑战。我设想这本书会像一位经验丰富的向导，带领我深入了解Stata在数据管理方面的精髓。我期待书中能够涵盖从基础的数据读取、清洗、转换，到更高级的数据合并、重塑、分组处理等一系列关键技术。特别地，我希望它能提供针对特定数据类型（如日期、时间、文本、地理空间数据）的处理方法和技巧，这些在我的研究中常常是难点。此外，我也非常关注书中关于如何利用Stata的编程能力来自动化和优化数据处理流程的内容，这对于提高效率和确保研究的可重复性具有重要意义。这本书的“Practical Handbook”属性，意味着它将充满实用的代码示例和操作指南，这将是帮助我快速掌握并应用这些技术的最有效途径。我相信，通过深入学习这本书，我将能够显著提升我的数据管理能力，从而更专注于数据的分析和解释，为我的研究成果提供更坚实的数据基础。
评分作为一名在经济学领域深耕的研究者，我深知处理大规模、多维度经济数据时，数据管理所扮演的关键角色。Stata作为我常用的数据分析工具，其在数据管理方面的能力尤为突出，因此，“Data Management Using Stata: A Practical Handbook”这本书的出现，对我来说具有极大的吸引力。我预期这本书会涵盖一系列我迫切需要掌握的Stata数据管理技术，例如，如何高效地处理面板数据，包括如何进行差分、滞后操作以及如何处理不平衡面板数据。此外，对于宏观经济数据中常见的季度、年度数据的转换和处理，我也希望能有更深入的介绍。我尤其看重这本书的“Practical Handbook”定位，这意味着它会提供许多实用的代码示例和工作流程，能够帮助我快速掌握并应用到我的研究中。我期待书中能包含一些关于如何利用Stata进行数据清洗和验证的技巧，比如如何进行重复值检测、缺失值插补以及变量类型的转换，这些都是确保经济数据分析结果准确性的重要环节。我相信，通过这本书的学习，我能够进一步提升我的数据处理能力，从而更专注于经济模型的构建和解释，为我的研究带来更深刻的见解。
评分在我目前的学术研究中，数据可视化和统计分析固然重要，但我越来越意识到，数据管理是这一切的基础。如果数据本身混乱不堪，再先进的分析技术也难以挽回。“Data Management Using Stata: A Practical Handbook”这本书的标题，完美契合了我当前的需求，让我对其充满了期待。我希望这本书能够提供一套系统性的方法论，教我如何从源头开始，就建立一套严谨的数据管理流程。我期待它能够详细介绍如何在Stata中进行数据的导入和导出，包括不同文件格式（如CSV, Excel, dta）的处理，以及如何确保数据的完整性和一致性。此外，对于变量的创建、修改和删除，我也希望这本书能提供简洁高效的命令和技巧，尤其是关于如何处理文本数据、日期数据以及如何创建分类变量。我也特别关注书中关于如何处理和识别数据中的异常值和错误数据的内容，这对于确保研究的信度和效度至关重要。我相信，这本书的“Handbook”性质，意味着它将是一本易于查阅的参考工具，能够在我遇到具体问题时，提供及时有效的帮助。通过学习这本书，我希望能够提升我的数据管理能力，为我的研究工作提供更坚实的数据支撑。
评分我是一名新兴的研究人员，正在努力将我的研究推向更高的水平，而数据管理是我目前最需要加强的一环。我一直在寻找一本能够让我全面理解Stata在数据管理方面的强大功能的书籍，而“Data Management Using Stata: A Practical Handbook”这本书的名字让我感到非常兴奋。我预期这本书会涵盖从基础到进阶的各种数据管理技术，比如如何有效地处理日期和时间数据，如何进行分组分析和聚合，以及如何使用Stata的各种命令来创建和管理数据集。我非常重视这本书的“Practical Handbook”这一属性，因为这意味着它会提供大量的实际操作示例和代码片段，这对于我来说是无价的。我希望它能带领我掌握如何编写清晰、可重复的数据处理脚本，避免因为手动操作而引入的错误。同时，我期待书中能包含一些关于数据质量控制和验证的最佳实践，这对于确保研究结果的可靠性至关重要。能够熟练运用Stata进行高效的数据管理，将极大地提升我的研究效率和产出质量，让我能够更自信地进行数据分析和报告。我相信这本书将成为我数据科学工具箱中的宝贵财富，帮助我在学术道路上走得更远。
评分作为一名需要频繁处理和分析各种来源数据的研究人员，我深知数据管理的重要性。一个良好的数据管理实践，是确保后续分析准确性和可靠性的基石。“Data Management Using Stata: A Practical Handbook”这本书的名字，瞬间抓住了我的注意力，因为它直接指向了我工作中遇到的核心挑战。我设想这本书会像一本百科全书，涵盖了Stata在数据管理方面几乎所有的重要功能和技术。我特别期待书中能够提供关于如何有效地进行数据合并（merge）和附加（append）的详细指导，包括如何处理不同数据集之间的变量名不匹配、键值不一致等问题。同时，对于数据的长短格式转换（reshaping），我也希望能有更清晰的解释和示例，因为这在处理面板数据或时间序列数据时非常常见。此外，我非常关注书中关于数据变量的编码和分类（recoding and labeling）的介绍，这对于后续的统计分析和结果解释至关重要。这本书的“Practical”定位，也让我预感到它将包含大量的实用技巧和代码示例，能够让我快速上手并应用到我的实际工作中。我相信，这本书的出现，将极大地帮助我规范和优化我的数据管理流程，让我能够更专注于数据的分析和洞察，而不是被繁琐的数据准备所困扰。
评分随着大数据时代的到来，如何高效、准确地管理和处理数据已经成为每一位科研工作者必备的核心技能。我在使用Stata进行数据分析的过程中，也常常会遇到各种数据管理上的挑战，因此，“Data Management Using Stata: A Practical Handbook”这本书的出现，让我倍感兴奋。我设想这本书会提供一套从入门到精通的Stata数据管理指南，涵盖从最基础的数据录入、编辑，到更高级的数据合并、重塑、转换等一系列操作。我特别期待书中能够提供关于如何利用Stata强大的命令来处理和清洗原始数据，例如如何进行字符串匹配、数据类型的转换以及如何有效地处理缺失值和异常值。此外，我希望这本书能够深入探讨如何构建清晰、可重复的数据处理脚本，这对于保证研究的可重复性和避免人为错误至关重要。这本书的“Practical Handbook”属性，也让我预感到它会包含大量的实际操作案例和代码示例，能够帮助我快速掌握这些技能并应用于我的研究工作中。我相信，通过学习这本书，我将能够极大地提升我的数据管理效率，从而更专注于数据分析本身，为我的研究成果提供更可靠的数据基础。
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