Stata를 이용한 통계분석

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1장 Stata와 Stata 자원
1.1 이 책의 표기 규칙
1.2 Stata 예
1.3 Stata 문서 및 도움말 파일
1.4 정보 검색
1.5 StataCorp
1.6 The Stata Journal
1.7 Stata 관련 서적

2장 데이터 관리
2.1 명령문 예
2.2 에디터에 입력하여 새로운 데이터세트 만들기
2.3 복사 및 붙여넣기로 새 데이터 만들기
2.4 데이터의 일부를 특정하기: in과 if
2.5 변수 생성 및 대체
2.6 결측값 코드
2.7 함수 이용하기
2.8 숫자형과 문자형 포맷 간 변환
2.9 범주형 및 순서형 변수 생성
2.10 변수 첨자 활용
2.11 다른 프로그램의 데이터 불러오기
2.12 둘 이상의 Stata 파일 결합
2.13 데이터의 축약
2.14 데이터 재구조화
2.15 가중치 활용
2.16 임의데이터 및 임의표본 생성
2.17 프로그램 작성

3장 그래프
3.1 명령문 예
3.2 히스토그램
3.3 상자 그림
3.4 산점도와 겹쳐 그리기
3.5 선 그래프
3.6 기타 이원 그래프
3.7 막대 도표와 파이 도표
3.8 대칭 그림 및 분위 그림
3.9 그래프에 텍스트 추가하기
3.10 Do-파일을 이용한 그리기
3.11 그래프 불러오기와 결합하기
3.12 그래프 편집기
3.13 창의적 그리기

4장 조사 데이터
4.1 명령문 예
4.2 조사 데이터 선언
4.3 가중치 설계(Design Weights)
4.4 사후층화 가중치(Post-stratification Weights)
4.5 가중 표와 그래프
4.6 다중 비교 막대 도표

5장 요약통계량 및 표
5.1 명령문 예
5.2 측정 변수의 요약통계량
5.3 탐색적 자료 분석
5.4 정규성 검정 및 변환
5.5 빈도표와 이원 교차 도표
5.6 복수 테이블과 다원 교차표
5.7 평균, 중앙값 및 기타 요약통계량 표
5.8 빈도 가중치 사용

6장 ANOVA 및 다른 비교 방법들
6.1 명령문 예
6.2 단일표본 검정
6.3 이표본 검정(Two-Sample Tests)
6.4 일원 분산분석(One-Way Analysis of Variance: ANOVA)
6.5 이원(Two-Way) 및 N원(N-Way) 분산분석
6.6 인자변수(Factor Variables) 및 공분산분석(Analysis of Covariance: ANCOVA)
6.7 예측값 및 오차 막대 도표(Error Bar Chart)

7장 선형 회귀분석
7.1 명령문 예
7.2 단순회귀(Simple Regression)
7.3 상관관계(Correlation)
7.4 다중회귀(Multiple Regression)
7.5 가설검정(Hypothesis Tests)
7.6 가변수(Dummy Variables)
7.7 상호작용 효과(Interaction Effects)
7.8 로버스트 분산추정치(Robust Estimates of Variance)
7.9 예측값 및 잔차(Predicted Values and Residuals)
7.10 기타 통계량
7.11 다중공선성(Multicollinearity) 및 이분산성(Heteroskedasticity) 진단
7.12 단순회귀에서의 신뢰대역(Confidence Bands)
7.13 진단 그래프(Diagnostic Graphs)

8장 고급 회귀분석
8.1 명령문 예
8.2 Lowess 평활화(Smoothing)
8.3 로버스트 회귀(Robust Regression)
8.4 rreg 및 qreg 응용
8.5 비선형 회귀(Nonlinear Regression) - 1
8.6 비선형 회귀(Nonlinear Regression) - 2
8.7 Box-Cox 회귀
8.8 결측값들의 다중대체(Multiple Imputation)
8.9 구조방정식 모형(Structural Equation Modeling)

9장 로지스틱 회귀
9.1 명령문 예
9.2 우주왕복선 데이터
9.3 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 이용하기
9.4 한계 또는 조건부 효과 그림(Marginal or Conditional Effects Plots)
9.5 진단 통계량 및 그림(Diagnostic Statistics and Plots)
9.6 순서범주형 y(Ordered-Category y)를 갖는 로지스틱 회귀
9.7 다항 로지스틱 회귀(Multinomial Logistic Regression)
9.8 결측값의 다중 대체(Multiple Imputation) - 로짓 회귀 예

10장 생존 및 가산자료 모형
10.1 명령문 예
10.2 생존시간 데이터(Survival-Time Data)
10.3 카운트-시간 데이터(Count-Time Data)
10.4 Kaplan-Meier 생존함수(Survivor Functions)
10.5 Cox 비례위험모형(Proportional Hazard Models)
10.6 지수 및 와이블 회귀(Exponential and Weibull Regression)
10.7 포아송 회귀(Poisson Regression)
10.8 일반화 선형모형(Generalized Linear Models)

11장 주성분, 인자, 군집 분석
11.1 명령문 예
11.2 주성분 분석과 주성분 인자법
11.3 회전(Rotation)
11.4 인자점수(Factor Scores)
11.5 주인자 분석(Principal Factoring)
11.6 최대가능도 인자 분석
11.7 군집분석 - 1(Cluster Analysis-1)
11.8 군집분석 - 2 (Cluster Analysis-2)
11.9 회귀분석에서 인자점수(Factor Scores) 사용하기
11.10 측정 모형 및 구조방정식 모형(Measurement and Structural Equation Models)

12장 시계열 분석
12.1 명령문 예
12.2 평활화(Smoothing)
12.3 추가적인 시계열 그림 예
12.4 최근 기후 변화
12.5 시차(Lags), 선행시차(Leads), 차분(Differences)
12.6 상관도표(Correlograms)
12.7 ARIMA(자기회귀누적이동평균) 모형
12.8 ARMAX(외생변수를 가진 ARMA) 모형

13장 다수준 혼합효과 모형
13.1 명령문 예
13.2 임의절편 회귀모형
13.3 임의절편 및 임의기울기 모형
13.4 다중 임의기울기
13.5 내포 수준(Nested Levels)
13.6 반복 측정
13.7 횡단면 시계열
13.8 혼합효과 로짓 회귀

14장 프로그래밍 입문
14.1 기본 개념 및 도구들
14.2 예제 프로그램: Multicat
(여러 범주를 갖는 변수의 그림 그리기 프로그램)
14.3 Multicat 명령문 사용하기
14.4 도움말(Help) 파일
14.5 몬테칼로 시뮬레이션
14.6 Mata를 이용한 행렬 프로그래밍