STATA统计软件操作

Stata软件基本操作和数据分析入门(完整版讲义)Stata软件基本操作和数据分析入门第一讲Stata操作入门张文彤赵耐青第一节概况Stata最初由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）研制，现在为Stata公司的产品，其最新版本为7.0版。

它操作灵活、简单、易学易用，是一个非常有特色的统计分析软件，现在已越来越受到人们的重视和欢迎，并且和SAS、SPSS一起，被称为新的三大权威统计软件。

Stata最为突出的特点是短小精悍、功能强大，其最新的7.0版整个系统只有10M左右，但已经包含了全部的统计分析、数据管理和绘图等功能，尤其是他的统计分析功能极为全面，比起1G以上大小的SAS 系统也毫不逊色。

另外，由于Stata在分析时是将数据全部读入内存，在计算全部完成后才和磁盘交换数据，因此运算速度极快。

由于Stata的用户群始终定位于专业统计分析人员，因此他的操作方式也别具一格，在Windows席卷天下的时代，他一直坚持使用命令行／程序操作方式，拒不推出菜单操作系统。

但是，Stata的命令语句极为简洁明快，而且在统计分析命令的设置上又非常有条理，它将相同类型的统计模型均归在同一个命令族下，而不同命令族又可以使用相同功能的选项，这使得用户学习时极易上手。

更为令人叹服的是，Stata 语句在简洁的同时又拥有着极高的灵活性，用户可以充分发挥自己的聪明才智，熟练应用各种技巧，真正做到随心所欲。

除了操作方式简洁外，Stata的用户接口在其他方面也做得非常简洁，数据格式简单，分析结果输出简洁明快，易于阅读，这一切都使得Stata成为非常适合于进行统计教学的统计软件。

Stata的另一个特点是他的许多高级统计模块均是编程人员用其宏语言写成的程序文件（ADO文件），这些文件可以自行修改、添加和下载。

用户可随时到Stata网站寻找并下载最新的升级文件。

事实上，Stata 的这一特点使得他始终处于统计分析方法发展的最前沿，用户几乎总是能很快找到最新统计算法的Stata 程序版本，而这也使得Stata自身成了几大统计软件中升级最多、最频繁的一个。

Stata软件基本操作和数据分析入门第二讲统计描述入门赵耐青一调查某市1998年110名19岁男性青年的身高（cm）资料如下，计算均数、标准差、中位数、百分位数和频数表。

Stata数据结构(读者可以把数据直接粘贴到Stata的Edit窗口)在介绍统计分析命令之前，先介绍打开一个保存统计分析结果的文件操作：计算样本的均数、标准差、最大值和最小值命令1：su 变量名 (可以多个变量：即：su 变量名1 变量名2 …变量名m)命令2：su 变量名,d (可以多个变量:即：su 变量名1 变量名2 …变量名m,d) 本例命令su x本例命令. su x,d计算百分位数还可以用专用命令centile。

centile 变量名(可以多个变量)，centile(要计算的百分位数) 例如计算P2.5，P97.5等centile 变量名,centile(2.5 97.5)本例计算P2.5，P97.5，P50，P25，P75。

本例命令. centile x,centile(2.5 25 50 75 97.5)制作频数表，组距为2，从164开始，gen f=int((x-164)/2)*2+164 其中int( )表示取整数tab f 频数汇总和频率计算作频数图命令 graph 变量,bin(#) norm其中#表示频数图的组数;norm表示画一条相应的正态曲线(可以不要) 本例命令为graph x,bin(8) norm为了使坐标更清楚地在图上显示，可以输入下列命令graph x,bin(8) xlabel norm ylabel图形可以从Stata中复制到word中来，操作如下：计算几何均数可以用means 变量名(可以多个变量：即:means 变量1 …变量m) means x作Pie图描述构成比：每一类的频数用一个变量表示，命令：graph 各类频数变量名,pie第1地区血型构成比的Pie图的命令和图graph a b o ab if area==1,pie注意逻辑表达式中if area==1是两个等号。

stata17 中文操作手册Stata 17 中文操作手册Stata是一款广泛应用于数据分析和统计建模的统计软件，它能够帮助用户进行各种数据处理和分析任务。

本操作手册将带领您了解如何在Stata 17中进行常见的数据操作、统计分析和图表制作等操作。

请按照以下步骤进行操作：1. 数据导入和保存在Stata 17中，您可以使用"import"命令将外部数据文件导入Stata工作环境。

例如，您可以使用"import excel"命令导入Excel文件，使用"import delimited"命令导入CSV文件。

导入后，您可以使用"save"命令将数据保存为Stata格式的文件，以便以后使用。

2. 数据清理与转换在进行数据分析之前，您可能需要对数据进行清理和转换。

Stata提供了一系列命令来实现这些操作。

例如，使用"drop"命令可以删除数据集中的某些变量或观测值，使用"rename"命令可以重新命名变量，使用"generate"命令可以创建新的变量。

3. 描述性统计分析Stata 17提供了大量的命令和功能来进行描述性统计分析。

例如，使用"summarize"命令可以计算变量的均值、标准差、最大值和最小值等统计量，使用"tabulate"命令可以生成交叉表并计算频数和百分比等。

4. 统计推断在进行统计推断时，Stata 17提供了各种命令来进行假设检验和参数估计。

例如，使用"ttest"命令可以进行单样本或双样本均值差异的t 检验，使用"regress"命令可以进行线性回归分析。

5. 绘图功能Stata 17具备强大的绘图功能，能够绘制各种类型的图表以可视化数据。

例如，使用"histogram"命令可以绘制直方图，使用"scatter"命令可以绘制散点图，使用"line"命令可以绘制折线图。

STATA实用教程STATA是一种统计分析软件，广泛应用于数据分析、统计建模、数据可视化等领域。

它具有强大的数据处理能力和丰富的统计功能，能够快速、准确地处理大规模的数据集。

下面是一些STATA实用教程，帮助初学者快速上手该软件。

1.STATA基本操作STATA的基本操作包括数据导入和导出、数据集处理、变量管理等。

首先要学会使用STATA命令行界面和菜单栏来进行操作，了解STATA常用的命令和语法，掌握STATA常用的数据结构，如数据集、变量类型等。

同时，还需要学会使用STATA的帮助文档和网络资源，解决自己在使用过程中遇到的问题。

2.数据的描述性统计STATA可以进行各种描述性统计，例如计算均值、中位数、标准差、四分位数等，了解数据的分布情况。

可以利用summarize、describe等命令来进行描述性统计，还可以使用tabulate、histogram等命令进行变量的频数统计和画出直方图。

3.数据清洗和转换在实际应用中，数据往往需要进行清洗和转换。

STATA提供了一系列的命令，用于数据的清洗和转换。

比如，drop、keep命令可以删除不需要的变量或观察值；rename、recode命令可以对变量进行重命名和重新编码；reshape、merge命令可以进行数据重塑和合并等操作。

4.统计分析STATA提供了许多常用的统计方法和模型，可以进行统计分析。

例如，t检验、方差分析、线性回归、Logistic回归、生存分析、聚类分析等。

用户可以使用STATA内置的命令来进行统计分析，也可以使用STATA扩展包来进行更加复杂的分析。

5.高级数据处理STATA还提供了一些高级数据处理方法，如面板数据分析、时间序列分析、密度估计、非参数统计等。

这些方法对于处理复杂的数据结构和模型非常有用。

通过学习STATA的面板数据命令如xtreg、xtsum等，可以进行面板数据分析；通过学习STATA的时间序列命令如arima、xtdes等，可以进行时间序列分析。

STATA使用教程第一章：介绍 StataStata 是一款统计分析软件，广泛应用于经济学、社会科学、健康科学和医学研究等领域。

本章将介绍 Stata 软件的基本特点、适用范围和主要功能。

1.1 Stata 的特点Stata 是一款功能强大、易于使用的统计软件。

不同于其他统计软件，Stata 具有灵活性高、数据处理效率好的优点。

它支持多种数据文件格式，可以处理大规模的数据集，并且具有丰富的数据处理、统计分析和图形展示功能。

1.2 Stata 的适用范围Stata 软件适用于各类研究领域，涵盖了经济学、社会科学、医学、健康科学等多个领域。

它广泛应用于定量分析、回归分析、面板数据分析、时间序列分析等领域，可用于统计推断、数据可视化和模型建立等任务。

1.3 Stata 的主要功能Stata 软件提供了丰富的功能模块，包括数据导入导出、数据清洗、数据管理、描述性统计、推断统计、回归分析、面板数据分析、时间序列分析、图形展示等。

这些功能模块为用户提供了全面且灵活的数据分析工具。

第二章：Stata 数据处理数据处理是统计分析的前置工作，本章将介绍 Stata 软件的数据导入导出、数据清洗和数据管理等功能。

2.1 数据导入导出Stata 支持导入多种文件格式的数据，如文本文件、Excel 文件和 SAS 数据集等。

用户可以使用内置命令或者图形界面进行导入操作，导入后的数据可以存储为 Stata 数据文件（.dta 格式），方便后续的数据处理和分析。

2.2 数据清洗数据清洗是数据处理的重要环节，Stata 提供了多种数据清洗命令，如缺失值处理、异常值处理和数据类型转换等。

用户可以根据实际情况选择合适的数据清洗操作，确保数据的准确性和完整性。

2.3 数据管理数据管理是有效进行数据处理的关键，Stata 提供了许多数据管理命令，如数据排序、数据合并、数据分割和数据标记等。

这些命令可以帮助用户高效地对数据进行管理和组织，提高数据处理效率。

STATA统计分析软件使用教程引言STATA统计分析软件是一款功能强大、使用广泛的统计分析软件，广泛应用于经济学、社会学、医学和其他社会科学领域的研究中。

本教程将介绍STATA的基本操作和常用功能，并提供实例演示，帮助读者快速上手使用。

第一章：STATA入门1.1 安装与启动首先，下载并安装STATA软件。

完成安装后，点击软件图标启动STATA。

1.2 界面介绍STATA的界面分为主窗口、命令窗口和结果窗口。

主窗口用于数据显示，命令窗口用于输入分析命令，结果窗口用于显示分析结果。

1.3 数据导入与保存使用命令`use filename`导入数据，使用命令`save filename`保存当前数据。

1.4 基本命令介绍常用的基本命令，如`describe`用于显示数据的基本信息、`summarize`用于计算变量的统计描述等。

第二章：数据处理与变量管理2.1 数据选择与筛选通过命令`keep`和`drop`选择和删除数据的特定变量和观察值。

2.2 数据排序与重编码使用命令`sort`对数据进行排序，使用命令`recode`对变量进行重编码。

2.3 缺失值处理介绍如何检测和处理数据中的缺失值，包括使用命令`missing`和`recode`等。

第三章：数据分析3.1 描述性统计介绍如何使用STATA计算和展示数据的描述性统计量，如均值、标准差、最大值等。

3.2 统计检验介绍如何进行常见的统计检验，如t检验、方差分析、卡方检验等。

3.3 回归分析介绍如何进行回归分析，包括一元线性回归、多元线性回归和逻辑回归等。

3.4 生存分析介绍如何进行生存分析，包括Kaplan-Meier生存曲线和Cox比例风险模型等。

第四章：图形绘制与结果解释4.1 图形绘制基础介绍如何使用STATA进行常见的数据可视化，如散点图、柱状图、折线图等。

4.2 图形选项与高级绘图介绍如何通过调整图形选项和使用高级绘图命令，进一步美化和定制图形。

如何使用Stata进行统计学分析Stata是一种流行的统计学软件，广泛应用于各个领域的数据分析和统计学研究。

本文将介绍如何使用Stata进行统计学分析，并按照不同的主题进行划分章节。

第一章：Stata基础操作在开始使用Stata进行统计学分析之前，首先需要了解一些基础操作。

包括数据导入和导出、数据清洗、变量定义等。

Stata支持各种数据文件格式的导入，例如Excel、CSV等，通过使用`import`命令可以将数据导入到Stata中。

此外，Stata还提供了丰富的数据清洗功能，如缺失值处理、异常值处理等。

在数据准备工作完成后，可以使用`generate`命令定义变量，并使用`list`命令查看数据集的内容。

第二章：描述性统计分析描述性统计分析是了解数据的基本特征和分布情况的重要手段。

在Stata中，可以使用`summarize`命令计算变量的均值、方差、最大值、最小值等统计量。

此外，还可以使用`tabulate`命令生成频数表和列联表，用以统计分类变量的分布情况和不同变量之间的关联。

第三章：统计图形绘制统计图形是数据可视化的重要工具，有助于更直观地理解数据的特点和模式。

Stata提供了多种绘图命令，例如`histogram`命令用于绘制直方图、`scatter`命令用于绘制散点图、`boxplot`命令用于绘制箱线图等。

通过适当选择和组合这些绘图命令，可以呈现出丰富的数据图形，有助于揭示数据背后的规律。

第四章：参数估计与假设检验参数估计和假设检验是统计学分析的核心内容。

Stata提供了多种统计分析命令，如`ttest`命令用于独立样本t检验、`regress`命令用于回归分析、`anova`命令用于方差分析等。

这些命令可以根据用户提供的数据和分析需求，进行相应的估计和检验，并输出相应的统计结果和解释。

第五章：相关分析和回归分析相关分析和回归分析是统计学中常用的分析方法，用于探究变量之间的关系和预测模型的建立。

教你如何使用Stata进行统计分析和建模Stata是一款广泛使用的统计软件，它在数据处理、统计分析和建模等方面具有强大的功能。

本文将介绍如何使用Stata进行统计分析和建模，包括数据导入、数据整理和清洗、描述性统计分析、假设检验、回归分析等内容。

一、数据导入在使用Stata进行统计分析和建模之前，首先需要将数据导入Stata软件中。

Stata支持多种数据格式，包括Excel、CSV、SPSS等格式。

通过点击菜单栏中的"File"选项，选择"Import Data"命令，可以将数据导入Stata软件中。

二、数据整理和清洗当数据导入Stata之后，需要对数据进行整理和清洗，以便进行后续的统计分析和建模。

数据整理包括选择所需变量、变量重命名、变量标签设置等操作。

数据清洗则包括缺失值处理、异常值处理等。

三、描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行概括的过程，可以使用Stata的各种命令来完成。

常用的描述性统计分析包括计算均值、中位数、标准差、最小值、最大值以及绘制直方图、散点图等。

四、假设检验在进行统计分析和建模时，常常需要进行假设检验，以验证研究假设的合理性。

Stata提供了多种假设检验的方法，如t检验、方差分析、卡方检验等。

通过运用这些方法，可以对不同群体之间的差异进行检验。

五、回归分析回归分析是一种通过建立数学模型来研究因变量与自变量之间关系的统计方法。

在Stata软件中，可以使用regress命令进行普通最小二乘回归分析。

此外，Stata还支持逐步回归、多元回归分析等其他回归分析方法。

六、模型诊断与验证在进行回归分析时，需要对模型进行诊断和验证，以确保模型的有效性和可靠性。

Stata提供了多个命令，如estat命令用于检验模型的方差齐性和正态性假设，predict命令用于保存残差和拟合值，以供进一步的分析和验证。

七、模型应用和预测通过回归分析建立的模型，可以应用于实际问题的预测和决策。

STATA软件操作(四)分类与等级资料的统计分析STATA软件操作（四）分类与等级资料的统计分析在统计学中，数据可分为分类数据和等级数据。

分类数据是指事物被划分为不同的类别或类型，每个类别之间没有顺序或大小的关系。

而等级数据则是指事物按照某种特定的顺序或大小排列。

STATA是一款功能强大的统计分析软件，它提供了丰富的工具和函数，可以进行分类数据和等级数据的统计分析。

本文将介绍如何使用STATA软件进行分类与等级资料的统计分析。

一、分类数据的统计分析分类数据的统计分析主要包括频数和比例统计、列联表分析和卡方检验等。

下面以一个简单的示例说明如何用STATA软件进行分类数据的分析。

假设我们有一份调查问卷数据，其中包含了100个受访者的性别（男、女）和喜好的水果（苹果、香蕉、橙子）信息。

我们想要了解男女受访者喜好的水果分布是否存在差异。

首先，我们需要将数据导入STATA软件。

在STATA命令窗口中输入以下命令：```use "文件路径/文件名.dta"```接着，我们可以使用`tab`命令来计算频数和比例。

输入以下命令：```tab sex fruit```这样，STATA会输出一个包含性别和水果的频数表和比例表。

通过观察这些表，我们可以得到男女受访者对不同水果的喜好情况。

如果我们还想了解性别和喜好水果的关系是否显著，可以进行列联表分析和卡方检验。

输入以下命令：```tab sex fruit, chi2```STATA会输出一个包含列联表和卡方检验结果的表格。

通过观察卡方检验的p值，我们可以判断性别和喜好水果之间是否存在显著差异。

二、等级数据的统计分析等级数据的统计分析主要包括描述统计分析和推断统计分析。

下面以一个实例介绍如何使用STATA软件进行等级数据的分析。

假设我们有一份学生数学考试成绩数据，其中包含了100个学生的分数信息。

我们想要了解这些学生成绩的分布情况。

首先，我们需要将数据导入STATA软件。

Stata软件操作教程第15章：面板数据分析面板数据是指在时间上具有一定连续性的多个个体观测值，例如不同地区连续多年的经济数据、同一个企业在多个时间点的财务数据等。

面板数据具有时间序列和截面两个维度，因此在分析面板数据时需要考虑个体间的相关性和时间序列的影响。

在Stata中，面板数据的操作和分析可以使用如下的一些命令：1. 导入面板数据：使用`use`命令导入面板数据文件，例如`use filename, clear`，其中filename为数据文件名。

2. 面板数据的描述性统计：使用`summarize`命令计算面板数据的平均值、标准差等描述性统计量。

例如，`summarize varname, detail`计算变量varname的描述性统计量。

3. 面板数据的时间序列图：使用`tsline`命令绘制面板数据的时间序列图。

例如，`tsline varname`绘制变量varname的时间序列图。

4. 固定效应模型（Fixed Effects Model）：使用`xtreg`命令估计固定效应模型，该模型考虑了个体间的固定效应。

例如，`xtreg dependent var independent var, fe`估计固定效应模型。

5. 随机效应模型（Random Effects Model）：使用`xtreg`命令估计随机效应模型，该模型考虑了个体间的随机效应。

例如，`xtreg dependent var independent var, re`估计随机效应模型。

6. 混合效应模型（Mixed Effects Model）：使用`xtmixed`命令估计混合效应模型，该模型既考虑了个体间的固定效应，又考虑了个体间的随机效应。

例如，`xtmixed dependent var independent var ，groupvar:`估计混合效应模型。

7. 模型检验和诊断：使用`xttest0`命令进行固定效应模型的F检验；使用`xtserial`命令进行个体效应的序列相关性检验；使用`xtgee`命令进行广义估计方程的估计和推断。