Cantitate/Preț
Produs

Data Management Using Stata: A Practical Handbook

Autor Michael N. Mitchell
en Limba Engleză Paperback – 25 iun 2020

Considerăm Data Management Using Stata o resursă esențială pentru cercetătorii care doresc să transforme procesul laborios de pregătire a datelor într-un flux de lucru eficient. ABORDAREA PRACTICĂ este evidentă încă de la primele pagini: autorul prioritizează soluțiile aplicate în detrimentul expunerilor teoretice lungi, oferind exemple de tip „nuts and bolts” care pot fi implementate imediat. Dacă A Gentle Introduction to Stata, Revised Sixth Edition de Alan C. Acock v-a oferit cadrul teoretic și o introducere prietenoasă în ecosistemul software-ului, această carte oferă instrumentele practice necesare pentru a manipula seturi de date complexe și adesea imperfecte.

Notăm cu interes structura modulară a celor 512 pagini, organizată pe arii funcționale: de la importul și curățarea datelor, până la reconfigurarea (reshaping) și combinarea seturilor de date. Această organizare permite utilizarea volumului ca manual de referință rapidă; nu este necesară parcurgerea liniară pentru a rezolva o problemă specifică de programare. În contextul operei autorului, această ediție completează perfect titluri precum A Visual Guide to Stata Graphics sau Create and Export Tables Using Stata. În timp ce lucrările anterioare se concentrau pe prezentarea rezultatelor, volumul de față securizează fundația oricărei analize: integritatea și structura datelor.

Descoperim aici actualizări tehnice majore față de ediția precedentă, reflectând evoluția Stata din ultimul deceniu. Sunt abordate teme critice precum manipularea variabilelor de tip string stocate ca Unicode și scrierea de programe personalizate pentru automatizarea verificării erorilor. Progresia narativă culminează cu secțiunile de programare avansată, unde utilizatorul învață să utilizeze bucle și macrocomenzi pentru a gestiona sarcini repetitive, transformând Data Management Using Stata dintr-un simplu ghid într-un instrument de productivitate profesională.

Citește tot Restrânge

Preț: 44850 lei

Preț vechi: 56062 lei
-20%

Puncte Express: 673

Carte disponibilă

Livrare economică 05-19 mai
Livrare express 18-24 aprilie pentru 5225 lei


Specificații

ISBN-13: 9781597183185
ISBN-10: 1597183180
Pagini: 512
Dimensiuni: 184 x 235 x 32 mm
Greutate: 1.06 kg
Ediția:2 ed
Editura: Stata Press
Colecția Stata Press

Public țintă

Academic, Postgraduate, and Professional Practice & Development

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte profesioniștilor și studenților postuniversitari care lucrează cu volume mari de date în Stata. Este un ghid tehnic care elimină barierele dintre colectarea datelor și analiză, oferind soluții concrete pentru curățarea și organizarea bazelor de date. Veți câștiga timp prețios prin învățarea tehnicilor de automatizare și veți evita erorile comune de manipulare a variabilelor, totul într-un format modular, ușor de consultat la birou.


Despre autor

Michael N. Mitchell este un expert recunoscut în utilizarea software-ului Stata, fiind autorul mai multor volume de referință publicate de Stata Press. Experiența sa vastă în vizualizarea datelor și prezentarea rezultatelor statistice este reflectată în lucrări precum A Visual Guide to Stata Graphics și Interpreting and Visualizing Regression Models Using Stata. Mitchell se remarcă prin capacitatea de a sintetiza nevoile cercetătorilor din diverse discipline academice, transformând procedurile tehnice complexe în lecții accesibile și aplicabile, fundamentate pe analiza a sute de layout-uri de date din jurnale de specialitate.


Descriere scurtă

This second edition of Data Management Using Stata focuses on tasks that bridge the gap between raw data and statistical analysis. It has been updated throughout to reflect new data management features that have been added over the last 10 years. Such features include the ability to read and write a wide variety of file formats, the ability to write highly customized Excel files, the ability to have multiple Stata datasets open at once, and the ability to store and manipulate string variables stored as Unicode.
Further, this new edition includes a new chapter illustrating how to write Stata programs for solving data management tasks. As in the original edition, the chapters are organized by data management areas: reading and writing datasets, cleaning data, labeling datasets, creating variables, combining datasets, processing observations across subgroups, changing the shape of datasets, and programming for data management. Within each chapter, each section is a self-contained lesson illustrating a particular data management task (for instance, creating date variables or automating error checking) via examples. This modular design allows you to quickly identify and implement the most common data management tasks without having to read background information first. In addition to the “nuts and bolts” examples, author Michael Mitchell alerts users to common pitfalls (and how to avoid them) and provides strategic data management advice.
This book can be used as a quick reference for solving problems as they arise or can be read as a means for learning comprehensive data management skills. New users will appreciate this book as a valuable way to learn data management, while experienced users will find this information to be handy and time saving—there is a good chance that even the experienced user will learn some new tricks.

Cuprins

Introduction. Reading and importing data files. Saving and exporting data files. Data cleaning. Labeling datasets. Creating variables. Combining datasets. Processing observations across subgroups. Changing the shape of your data. Programming for data management: Part I. Programming for data management: Part II.

Notă biografică

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.