本书整合数据挖掘、管理、模型分析及Stata统计软件应用于一体，较为系统地介绍了数据的基本结构、缺失值与极端值的处理、因子分析、连续数据与OLS模型、分类数据与logistic模型、纵向数据与固定效果模型、多层数据与随机效果模型、计数数据与相关模型。内容循序渐进，由易到难，结合大量实际问题讲解数据处理技术、常规和前沿模型的特点及软件操作示例，架起基础统计理论和软件应用之间的桥梁，架起研究思路与数据管理和挖掘之间的桥梁，架起研究理论和数据分析方法之间的桥梁，为社会科学领域定量研究的专业教学和普及培训提供了一本通用教材。

杨菊华，湖北鄂州人，中国人民大学人口学系教授，博士生导师。获武汉大学历史本硕学位，美国辛辛那提大学人类学硕士、布朗大学社会学系博士学位。从事人口社会学、社会统计学、婚姻与家庭的教学和科研工作；关注社会转型期不同群体（如流动人口、少儿、女性等）的福祉及公共政策和社会变迁对个体和家庭的影响。先后主持教育部重大攻关课题、国家社科基金、世界卫生组织、福特基金会等众多科研项目。出版《流动人口经济融入》、《人口转变与老年贫困》、《生育政策与出生性别比》、Beyond Birth Control：Fertility Policy and Children’s Wellbeing in Transitional China等学术著作，《数据管理与模型分析》、《社会统计分析与数据处理技术》等方法教材，极大地推动了国内社科领域的定量研究。在《中国社会科学》、《社会学研究》、《人口研究》、ANNALS、 AAPSS、Chinese Sociological Review、Comparative Education Review、Social Science and Medicine等刊物上发表论文多篇。《人口转变与老年贫困》入选国家社科成果文库，多篇论文被《新华文摘》等杂志全文转载。获多项国家级、省部级及国际奖励。

导言
第一部分 数据质量控制与管理
第一章 数据的基本结构
第一节 数据结构的基本类型
第二节 数据的测量水平
第三节 数据的测量与模型的选择
第二章 数据的缺失及其处理
第一节 数据缺失的机制及检测
第二节 缺失数据的处理方法
第三节 几种填补方法的实证演示
第三章 数据的极值及其处理
第一节 极值概述
第二节 极值的判断方法
第三节 极值的应对方法
第四章 数据的简化与因子分析
第一节 因子分析的主要目的及基本概念
第二节 因子分析的类型及原理
第三节 公因子提取方法
第四节 因子旋转
第五节 因子结构及因子分析的基本假定
第六节 因子分析应用举例
第二部分 常规回归分析模型
第五章 连续数据与OLS模型
第一节 相关分析
第二节 线性回归的基本原理
第三节 利用Stata进行线性回归分析
第六章 分类数据与logistic模型
第一节 logistic回归概述
第二节 二元logistic回归的应用
第三节 序次logistic回归
第四节 多项式logistic回归
第三部分 前沿回归分析模型
第七章 纵向数据与固定效果模型
第一节 固定效果模型简介
第二节 固定效果模型的基本原理
第三节 线性固定效果模型的演示
第四节 线性固定效果模型的应用
第五节 非线性固定效果模型的应用
第八章 多层结构数据与多层模型
第一节 多层模型简介
第二节 多层线性模型的基本原理
第三节 多层线性模型的应用
第四节 多层非线性模型的应用
第九章 计数数据与相关模型
第一节 泊松分布及泊松模型
第二节 负二项式模型
第三节 零膨胀模型
第四节 零截断模型
第五节 四类模型的比较