Event History Analysis With Stata

出版者:Psychology Press

作者:Hans-Peter Blossfeld

页数:312

出版时间:2007-2-4

价格:USD 47.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780805860474

具体描述

"Event History Analysis With Stata" provides an introduction to event history modeling techniques using Stata (version 9), a widely used statistical program that provides tools for data analysis. The book emphasizes the usefulness of event history models for causal analysis in the social sciences and the application of continuous-time models. The authors illustrate the entire research path required in the application of event-history analysis, from the initial problems of recording event-oriented data, to data organization, to applications using the software, to the interpretation of results.The book also demonstrates, through example, how to implement hypotheses tests and how to choose the right model. The strengths and limitations of various techniques are emphasized in each example, along with an introduction to the model, details on how to input data, and the related Stata commands. Each application is accompanied by a brief explanation of the underlying statistical concept. Readers are offered the unique opportunity to easily run and modify all of the book's application examples on a computer, by visiting the author's Web site and includes survival rates of patients in medical studies; unemployment periods in economic studies; and the time it takes a criminal to break the law after his release in a criminological study.This new book supplements "Event History Analysis", by Blossfeld et al, and "Techniques of Event History Modeling", by Blossfeld and Rohwer, extending on their coverage of practical applications and statistical theory. Intended for researchers in a variety of fields such as statistics, economics, psychology, sociology, and political science, "Event History Analysis With Stata" also serves as a text, in combination with the authors' other two books, for courses on event history analysis.

用户评价

这本书的深度和广度令人印象深刻，它覆盖了事件史分析中从经典的非参数方法到尖端的半参数和全参数模型的全景图谱。我特别欣赏作者在处理多事件、多状态转换模型时的细致梳理，这在实际的医学或社会保障研究中应用极为广泛。例如，书中对Markov链模型在事件史框架下的应用进行了详尽的阐述，并展示了如何在Stata中通过定制命令实现复杂的路径分析。更难能可贵的是，它并没有止步于标准的回归分析，而是扩展到了对异质性（heterogeneity）的处理，如引入随机效应来解释个体间不可观测的差异如何影响事件发生的风险。对于我正在进行的一个关于设备故障寿命的研究来说，这些内容简直是雪中送炭，它提供了一套完整的工具箱，让我能够精准地量化和解释不同批次设备间的内在差异。

读完这本书，我对“时间”这个变量在社会科学研究中的重要性有了全新的认识。它并非简单的时间序列，而是一种复杂的、动态的过程。书中对各种时间依赖协变量的处理方法，特别是如何将时间变量纳入回归框架，极大地拓宽了我的研究视野。其中关于“风险函数”和“生存函数”的直观解释，配合Stata中的图形化工具，让我这个原本对概率论不太敏感的人也能迅速把握核心思想。我尝试用书中的方法分析了一组关于职业生涯转换的数据，发现在不考虑时间依赖性的情况下，我的结论是多么片面和具有误导性。这本书的精妙之处在于，它教导我们如何“尊重”时间这一维度，而不是试图用静态的视角去套用动态数据。这种思维上的转变，对于任何从事纵向研究或追踪研究的人来说，都是一次醍醐灌顶的体验。细节之处，如如何处理组内相关性（intra-class correlation）在事件史模型中的影响，也得到了充分关注。

坦白说，市面上关于高级计量方法的书籍往往充斥着晦涩难懂的数学推导，让人感觉像在阅读一篇篇理论论文。然而，这本书的叙事风格却显得异常亲切和务实。它采取了一种“先展示，后解释”的策略，即首先展示一个完整的Stata操作流程和结果，然后才深入挖掘背后的统计假设和推断过程。这种方式极大地降低了初学者的门槛，使得复杂模型不再遥不可见。例如，在讲解泊松速率模型（Poisson rate models）时，作者没有陷入复杂的微积分证明，而是聚焦于如何通过对事件发生率的建模来解释事件的发生频率与时间的关系。书中反复强调的“模型诊断”环节尤其关键，它教会我们如何判断模型是否充分拟合数据，而不是盲目相信软件给出的系数。这种注重实操性和批判性思维培养的教学方法，无疑是这本书最宝贵的财富之一。

这本关于事件史分析的Stata指南简直是为我量身定做的，我一直苦于找不到一本能深入浅出地将复杂统计模型与实际操作完美结合的书籍。作者在结构安排上花了大量心思，使得从基础概念的铺陈到高级模型的应用，每一步都显得水到渠成。比如，对于生存分析中那些让人望而生畏的Cox回归模型，书中不仅详细解释了其背后的理论逻辑，更重要的是，提供了详尽的Stata命令和输出结果的解读范例。我尤其欣赏它在处理删失数据（censoring）和竞争风险（competing risks）时的详尽论述，这在很多其他教材中往往是一笔带过或者只做简单提及的。通过书中的案例，我清晰地理解了如何在不同研究场景下选择最合适的模型，比如当事件发生率随时间变化趋势不是恒定时，如何运用加速失效时间模型（AFT models）进行有效拟合。这本书的实用性远超预期，它不仅仅是一本参考手册，更像是一位经验丰富的统计学导师，时刻在我身边指导我的数据挖掘工作。

这本书的排版和示例代码的质量也值得称赞。清晰的代码块和与之对应的结果输出，使得跟随作者的步骤进行复现和修改变得异常简单。它更像是一本“动手实验室”手册，而不是一本只能在书桌前阅读的教科书。作者似乎深谙Stata用户的需求，大量的宏定义和用户编写的命令（user-written commands）被巧妙地整合到案例分析中，这些都是标准Stata安装包里找不到的强大工具。通过这些示例，我学会了如何利用Stata的强大编程能力来定制分析流程，以适应那些教科书上无法直接处理的奇特数据结构。总而言之，对于任何希望将事件史分析从理论概念转化为严谨、可发表研究成果的人来说，这本书提供了一条清晰、高效且极其详尽的实践路径。