作为一名普通的读者，虽然没有接触过stata这款软件，但是在大学期间，学过概率论的相关课程，对于统计学的知识也并不陌生，所以《stata统计分析社会科学应用指南》这本书的阅读能够让我学到很多新的知识，新的内容，并且能够在一定程度上掌握它们。·
在这本书中，有非常多统计学相关的理论概念，也有非常详细的研究技术指导以及软件方面的解释。从整体上来看，这本书的内容非常的详实，非常的全面。
概率论的原理作为统计推断的基本思想是非常重要的，二者有非常紧密的联系，但二者又同时是不同的概念。用概率论的研究问题的思路是，当我们对这个世界已经有了一个比较全面的了解，来判断未来会发生什么。在数学的语言表达中，就是知道了一个参数和模型，要去预测这个参数会产生什么样的表现。
比如我想研究一下自己怎样科学的安排自己的睡眠。最重要的就是我们需要有比较理想的睡眠质量和睡眠时间，然后我们可以研究一下自己该怎样去安排自己的睡眠时间，安排自己的饮食，怎样给自己创造比较好的睡眠环境——这些就是我们需要选择的参数。接着我们就能够明白，自己会在多大的可能上拥有一个比较好的理想的睡眠。
而统计学研究问题的思路则是我们眼前只有一堆数据，需要思考的是怎样用这些数据来预测真实的世界是怎样的？这就是分析这些数据的一个过程。同样根据上面说的睡眠的问题来分析的话，就是我们已经发现了自己睡眠的状态是怎样的，然后我们需要去分析一下影响这些睡眠状态的因素有哪些，他们影响的程度有多少。
简单的说，概率论是用上帝视角来预测这个世界的未来，而统计则是用现实的视角，来揣测世界的本来面貌。概率论与统计学的相互融合使得彼此的发展都变得更加的迅速。在社会统计方面的研究中，我们会发现很多时候各种方法并不是互相矛盾的，而是互相补充的，我们可以用这种方法来为另一种方法做辅助或者是做验证。
在这本书中也同样提到了，对于统计推断来说，重要的是样本量，而不是总体规模。这是因为我们选择的样本，是我们能够接触到的最直接的数据来源。如果我们选择的样本本身存在的比较大的误差，就会导致我们对整体情况的判断也出现比较明显的误差。倘若我们选择的样本能够很好的代表整体研究对象的平均水平，就能够得出一个比较可靠的结论。
在这本书中，还提到了比较多比较专业的统计学概念。比如说什么是线性回归，什么是多水平数据，什么是组间效应，什么是因子分析？对于完全没有统计学基础的读者来讲，这些可能会显得非常的繁琐。
然而可以看的出来的是作者是在用非常专业，同时又比较通俗的表达方式，来传递这些概念的含义。比如在讲完简单线性回归分析的知识内容之后，才继续讲到多元线性回归分析的内容，这样循序渐进的方式更有助于读者的理解，也使得整本书的逻辑思路显得非常清晰。
本书中还有很多关于stata软件的操作讲解，如果能够按照书中所描述的操作方法，一点一点的去尝试去操作的话，会更加顺利的学会操作这套软件的方法。
Stata是一款统计软件，包括内容丰富的可持续更新的内置分析方法（线性模型、纵向数据、多重填补等）、数据管理功能（输入/输出数据、合并数据集等）和用户编写命令的Stata程序语言开发功能的集合。
对于想要从事社会统计研究方面的人来讲，这本书是一个很好的阅读选择。
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