STATA软件操作(五)相关与回归分析

STATA软件操作相关与回归分析一、相关分析相关分析用于研究两个变量之间的相关性。

在STATA中，可以使用命令"correlate"进行相关分析。

语法：correlate 变量列表例子：我们以一个示例数据集"auto"为例，研究汽车价格与里程数和马力之间的相关性。

```sysuse autocorrelate price mpg turn```上述命令将计算汽车价格（price）与里程数（mpg）和轮胎转向（turn）之间的相关系数。

输出结果将显示相关系数矩阵，其中包括Pearson相关系数、Spearman相关系数和Kendall相关系数。

二、简单线性回归简单线性回归分析用于研究一个因变量和一个自变量之间的关系。

在STATA中，可以使用命令“regress”进行简单线性回归分析。

语法：regress 因变量自变量例子：我们继续使用上述示例数据集"auto"，研究汽车价格与里程数之间的关系。

```sysuse autoregress price mpg```上述命令将进行汽车价格（price）与里程数（mpg）之间的简单线性回归分析。

输出结果将包括回归系数估计值、拟合优度、标准误差、t值、P值等。

另外，使用命令“predict”可以进行预测。

例子：我们可以使用上述回归模型，对新数据进行价格的预测。

```predict new_price, x```上述命令将对新数据集中的里程数进行预测，并将结果保存在新的变量new_price中。

三、多元回归分析多元回归分析用于研究一个因变量和多个自变量之间的关系。

在STATA中，可以使用命令“regress”进行多元回归分析。

语法：regress 因变量自变量1 自变量2 ...例子：我们使用示例数据集"auto"，研究汽车价格与里程数、马力和重量之间的关系。

```sysuse autoregress price mpg displacement weight```上述命令将进行汽车价格（price）与里程数（mpg）、马力（displacement）和重量（weight）之间的多元线性回归分析。

stata相关性分析操作（推荐五篇）第一篇：stata相关性分析操作Stata用于进行典型相关分析的命令为canon。

canon(第1组变量)(第2组变量)[, 选择项]注意，两组变量要分别用括号括起来，以示区别。

这里选择项有：lc(#)：noconstant level(#)/* 指定显示第几个典型相关系数的线性组合 /* 指定计算相关系数时变量值不减去均数 /* 指定组合系数的可信区间的可信度第二篇：stata学习体会stata学习心得（网络版存盘）2009-03-25调整变量格式：format x1 %10.3f ——将x1的列宽固定为10，小数点后取三位format x1 %10.3g ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位format x1 %10.3e ——将x1的列宽固定为10，采用科学计数法format x1 %10.3fc ——将x1的列宽固定为10，小数点后取三位，加入千分位分隔符 format x1 %10.3gc ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位，加入千分位分隔符format x1 %-10.3gc ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位，加入千分位分隔符，加入“-”表示左对齐合并数据：use “C:Documents and Settingsxks桌面2006.dta”, clear merge using “C:Documents and Settingsxks桌面1999.dta” ——将1999和2006的数据按照样本（observation）排列的自然顺序合并起来use “C:Documents and Settingsxks桌面2006.dta”, clear merge id using “C:Documents and Settingsxks桌面1999.dta” ,unique sort ——将1999和2006的数据按照唯一的（unique）变量id来合并，在合并时对id进行排序（sort）建议采用第一种方法。

stata 相关系数与回归系数相反
Stata相关系数与回归系数相反是指在使用Stata软件进行统计分析时，计算出的两个变量之间的相关系数（correlation coefficient）和回归系数（regression coefficient）的值呈现出相反的方向性。

相关系数和回归系数是衡量两个变量之间关系的常用统计量。

相关系数用于描述两个变量之间的线性关系强度和方向，取值范围为-1到1。

回归系数是在考虑其他变量的影响后，衡量一个自变量对因变量的贡献程度，其符号通常与相关系数的符号一致。

如果Stata相关系数与回归系数相反，可能有以下原因：
1.变量间的真实关系是非线性的，而简单线性回归模型未能准确捕捉这种关
系。

2.存在其他影响因变量的重要变量，这些变量与自变量存在关联，导致在多
元回归分析中自变量的符号反转。

3.数据中存在异常值或测量误差，导致回归分析的结果不稳定。

为了解决这个问题，可以尝试以下方法：
1.检查数据中是否存在异常值或离群点，这些值可能会对回归分析造成负面
影响。

2.使用非线性模型（如多项式回归、逻辑回归等）来探索变量间的非线性关
系。

3.在多元回归分析中，考虑控制其他潜在的混淆变量，以更准确地评估自变
量对因变量的影响。

4.使用其他统计方法来验证变量之间的关系，如散点图、趋势线等。

总结来说，Stata相关系数与回归系数相反指的是在统计分析中观察到的现象，可能表示两个变量之间的真实关系比简单线性关系更为复杂。

解决这个问题需要仔细检查数据和分析方法，并采取适当的措施来准确描述变量之间的关系。

stata 标准化回归在统计学中，标准化回归是一种常用的数据分析方法，它可以帮助研究者更好地理解变量之间的关系。

本文将介绍如何使用Stata进行标准化回归分析，包括数据准备、回归模型建立和结果解释等内容。

首先，我们需要准备好用于标准化回归分析的数据集。

在Stata中，可以使用命令“use 文件路径\文件名”来导入数据集。

接着，我们可以使用命令“describe”来查看数据集的基本信息，包括变量名、数据类型、缺失情况等。

确保数据集没有缺失值，并且变量之间没有严重的多重共线性问题。

接下来，我们可以使用Stata中的regress命令来建立标准化回归模型。

例如，我们可以使用命令“regress Y X1 X2 X3”来建立因变量Y和自变量X1、X2、X3之间的回归关系。

在Stata中，我们可以使用命令“predict e, resid”来生成回归残差，然后使用命令“predict yhat, xb”来生成因变量的预测值。

接着，我们可以使用命令“gen std_resid = e / sqrt(1 h)”来计算标准化残差，其中h是杠杆值。

最后，我们可以使用命令“gen std_yhat = yhat / sqrt(1 h)”来计算因变量的标准化预测值。

在解释标准化回归结果时，我们可以关注标准化系数和标准化残差。

标准化系数可以帮助我们比较不同变量对因变量的影响程度，而标准化残差可以帮助我们识别异常值和离群点。

此外，我们还可以使用图形展示标准化残差和标准化预测值，以便更直观地理解回归模型的拟合效果。

总之，标准化回归是一种有用的数据分析方法，可以帮助研究者更好地理解变量之间的关系。

在Stata中，我们可以使用regress命令和一些其他命令来进行标准化回归分析，并且可以通过标准化系数和标准化残差来解释回归结果。

希望本文对你理解和应用标准化回归有所帮助。

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。

stata回归分析结果解读
stata回归分析是现代经济学中常用的一种数据分析方法，可以从多种变量中获得更清晰的见解。

它可以挖掘、分析出和解释变量间的联系，可以揭示出历史发展及其影响，从而更好地了解实际情况及指出有效的方法。

因此，回归分析能够有效捕捉和统计出变量数据之间的关联，对经济学研究、学术业务和企业经营管理都有重要的意义。

stata回归分析可以通过分析多个变量之间的关系，即回归方程(回归方程用来描述因变量和自变量之间的关系)，来确定两者之间的相关性，从而发现变量之间的内在联系。

它可以让经济学家和学者们更好地理解潜在的经济问题，从而找出更有效的解决方案。

stata回归分析包括几个重要的步骤：第一步是建立回归模型，即识别出影响因变量的自变量，并确定它们之间的关系；第二步是运用统计学原理对模型进行检验，检验模型的准确性；第三步是计算出系数，了解因变量的变化程度；最后一步是解释分析结果，对各变量的影响进行分析，以及如何在实践中改进回归模型。

stata回归分析后，用户可以从几个方面解读分析结果：联系性、假设性检验、系数分析、解释性分析等。

联系性检验有助于判断回归模型是否有效；假设性检验可以检验回归模型有效性；系数分析能够分析出各个变量间的相关性；解释性分析可以分析变量与因变量的实际关系，并评估影响的大小。

总的来说，stata回归分析是一种有效的工具，可以帮助经济学者和企业管理人员深入理解经济状况，从而根据分析结果给出更适当
和有效的解决措施。

它对于研究管理成功有重要的意义，因为它可以帮助我们深入了解市场变化和影响，实现管理的效果。

因此，学习和熟练运用stata回归分析，可以让我们更准确地分析各种数据，从而更好地管理自己的工作。

如何使用Stata进行面板数据回归分析Stata是一种流行的统计软件，广泛用于经济学、社会学、医学和其他社会科学领域的数据分析和建模。

面板数据回归分析是一种常用的统计方法，用于研究在时间和横截面上变化的数据。

本文将介绍如何使用Stata进行面板数据回归分析。

一、数据准备在进行面板数据回归分析之前，首先需要准备好面板数据集。

面板数据集包括多个个体在不同时间点上的观测值。

通常，面板数据可分为两种类型：平衡面板数据和非平衡面板数据。

平衡面板数据指的是每个个体在每个时间点上都有观测值，而非平衡面板数据则允许个别个体在某些时间点上缺失观测值。

准备好数据后，可以使用Stata导入数据集。

可以使用命令“use 文件路径/文件名”来加载数据集。

确保数据集的格式正确，并且数据已按照面板数据的要求进行排序。

二、面板数据回归模型面板数据回归模型是通过建立个体和时间的固定效应模型来进行的。

常见的面板数据回归模型包括固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model）。

1. 固定效应模型固定效应模型是一种控制个体固定特征的面板数据回归模型。

固定效应模型通过添加个体固定效应来控制个体固有特征，假设个体固定效应与解释变量无关。

可以使用命令“xtreg 因变量自变量1 自变量2, fe”来估计固定效应模型。

2. 随机效应模型随机效应模型是一种包含个体和时间随机效应的面板数据回归模型。

随机效应模型允许个体和时间效应与解释变量相关，并且具有更强的灵活性。

可以使用命令“xtreg 因变量自变量1 自变量2, re”来估计随机效应模型。

三、结果解释和分析在进行面板数据回归分析后，可以对结果进行解释和分析。

常见的结果输出包括回归系数、标准误、t值和p值等。

1. 回归系数回归系数表示自变量对因变量的影响程度。

回归系数的符号表示影响方向，正系数表示正向影响，负系数表示负向影响。

回归系数的绝对值大小表示影响程度的强弱。

stata基础回归命令Stata基础回归命令回归分析是统计学中常用的一种分析方法，用于研究变量之间的关系。

Stata是一种流行的统计软件，提供了丰富的回归分析功能。

本文将介绍Stata中的基础回归命令，并以实例演示其使用方法。

一、简单线性回归命令简单线性回归是回归分析中最简单的一种形式，用于研究两个变量之间的线性关系。

在Stata中，可以使用regress命令进行简单线性回归分析。

例如，我们有一个数据集，包含了变量Y和变量X，我们想要研究Y和X之间的关系。

我们可以使用以下命令进行简单线性回归分析：regress Y X其中，Y是因变量，X是自变量。

执行该命令后，Stata会输出回归结果，包括回归系数、标准误差、t值、p值等信息。

二、多元线性回归命令多元线性回归是回归分析中常用的一种形式，用于研究多个自变量对因变量的影响。

在Stata中，可以使用regress命令进行多元线性回归分析。

例如，我们有一个数据集，包含了因变量Y和自变量X1、X2、X3，我们想要研究这些自变量对Y的影响。

我们可以使用以下命令进行多元线性回归分析：regress Y X1 X2 X3执行该命令后，Stata会输出回归结果，包括各个自变量的回归系数、标准误差、t值、p值等信息。

三、加入控制变量的回归命令在实际研究中，我们常常需要控制其他变量的影响，以准确评估自变量对因变量的影响。

在Stata中，可以使用regress命令加入控制变量。

例如，我们有一个数据集，包含了因变量Y、自变量X和控制变量Z，我们想要研究X对Y的影响，并控制Z的影响。

我们可以使用以下命令进行回归分析：regress Y X Z执行该命令后，Stata会输出回归结果，包括X的回归系数、标准误差、t值、p值等信息。

四、回归诊断命令回归分析不仅包括了回归系数的估计，还需要对回归模型进行诊断，以评估模型的拟合优度和假设的满足程度。

在Stata中，可以使用一系列命令进行回归诊断。

Stata面板数据回归分析的步骤和方法面板数据回归分析是一种用于分析面板数据的统计方法，可以通过观察个体和时间上的变化来研究变量之间的关系。

Stata软件是进行面板数据回归分析的常用工具之一，下面将介绍Stata中进行面板数据回归分析的步骤和方法。

一、数据准备在进行面板数据回归分析前，首先需要准备好相关的数据。

面板数据通常由个体和时间两个维度构成，个体维度可以是不同的个体、公司或国家，时间维度可以是不同的年、季度或月份。

将数据按照面板结构整理好，并确保数据的一致性和准确性，可以直接在Stata中导入数据进行处理。

二、面板数据回归模型选择在进行面板数据回归分析时，需要选择适合的回归模型来研究变量之间的关系。

常见的面板数据回归模型包括固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model）。

固定效应模型通过控制个体固定效应来分析变量间的关系，而随机效应模型则假设个体固定效应与解释变量无关。

三、面板数据回归分析步骤1. 导入数据在Stata中，可以使用"import"命令导入面板数据。

例如：`import excel "data.xlsx", firstrow`可以导入Excel文件，并指定首行为变量名。

2. 设定面板数据结构在Stata中，需要将数据设置为面板数据结构，采用"xtset"命令即可完成设置。

例如：`xtset id year`将数据的个体维度设定为"id"，时间维度设定为"year"。

3. 估计面板数据回归模型在Stata中，可以使用"xtreg"命令来估计面板数据回归模型。

例如：`xtreg dependent_var independent_var1 independent_var2, fe`可以用固定效应模型进行回归分析。

Stata面板数据回归分析的步骤和方法哎哟，说起Stata面板数据回归分析，我这心里就直发痒。

我这人就是喜欢琢磨这些个数字，特别是这面板数据，看着就亲切。

来来来，咱们就坐在这，我给你掰扯掰扯这回归分析的步骤和方法。

首先啊，你得准备数据。

这数据啊，得是面板数据，就是横着竖着都是数据。

你得把数据导进Stata里头，看着那一排排数字，心里就得有谱，知道这数据从哪儿来，将来要干啥用。

然后啊，咱们先得把数据整理一下。

Stata里有那么多命令，咱们得用上“xtset”这个命令，告诉Stata这是面板数据。

然后呢，就得看看数据有没有问题，比如有没有缺失值啊，有没有异常值啊。

这就像咱们做人，也得讲究个整洁，别邋里邋遢的。

接下来啊，咱们得确定模型。

面板数据回归模型有好几种，比如说固定效应模型、随机效应模型，还有混合效应模型。

你得根据实际情况来选择。

就像做菜，得看你要做什么菜，是做炒菜还是炖菜。

选好了模型，那就得建模型了。

Stata里有“xtreg”这个命令，专门干这个活。

你把数据输入进去，再指定你的模型，Stata就帮你算出来了。

就像咱们孩子写作业，咱们给他点拨点拨，他就写得有模有样了。

算完模型，就得检验。

这就像咱们看完电影，得聊聊感想。

检验模型，就是看这个模型有没有问题，比如有没有多重共线性啊，残差有没有自相关啊。

这就像咱们吃饭，得看看吃得饱不饱，营养均衡不均衡。

最后啊，你得解释结果。

这结果啊，得结合实际情况来说。

就像咱们买衣服，得看合不合身。

解释结果，就是要看这些数字背后的故事，看看这些数据能告诉我们什么。

哎呀，说起来这Stata面板数据回归分析，真是门学问。

得有耐心，得有细心，还得有恒心。

就像咱们种地，得用心浇灌，才能收获满满。

好啦，我这就唠叨这么多了。

你要是想学这玩意儿，得多看多练。

就像咱们学说话，得多说多练，才能说得溜。

来来来，咱们下次再聊聊其他的话题。

stata估计回归方程使用Stata软件进行回归分析引言：回归分析是一种常用的统计分析方法，用于研究两个或多个变量之间的关系。

在实际应用中，我们常常需要利用已知数据来建立回归方程，并利用该方程对未知数据进行预测或分析。

本文将介绍如何使用Stata软件进行回归分析，并通过一个实例来说明具体操作步骤。

数据收集和准备：我们需要收集相关数据，并将其整理成适合进行回归分析的格式。

在这个例子中，我们将使用一个虚构的数据集，其中包含了一个自变量X和一个因变量Y。

我们假设X对Y具有线性影响。

数据导入和描述性统计：在使用Stata进行回归分析之前，我们需要先导入数据并进行描述性统计。

首先，我们可以使用Stata的"import"命令将数据导入软件。

然后，我们可以使用Stata的"summarize"命令对数据进行描述性统计，包括均值、标准差等。

回归方程建立：在进行回归分析之前，我们需要先建立回归方程。

在Stata中，我们可以使用"regress"命令进行回归分析。

具体地，我们可以输入"regress Y X"来建立一个简单线性回归方程，其中Y是因变量，X 是自变量。

Stata将自动为我们计算回归系数、标准误差、t值和p 值等统计量。

回归结果解读：通过回归分析，我们可以得到回归方程的系数和显著性检验结果。

系数表示自变量对因变量的影响程度，显著性检验结果则用于判断该影响是否显著。

在Stata的回归结果中，我们可以查看系数的估计值、标准误差、t值和p值。

一般来说，如果p值小于0.05，则我们可以认为该系数是显著的。

回归诊断：在得到回归结果后，我们还需要对回归模型进行诊断，以确保模型的准确性和有效性。

在Stata中，我们可以使用多种方法进行回归诊断，如残差分析、异常值检测等。

通过这些诊断方法，我们可以判断回归模型是否满足线性关系、正态分布、同方差性等假设。

stata中回归知识点总结简单线性回归简单线性回归是回归分析中最基本的形式。

它用于研究一个自变量对一个因变量的影响。

在Stata中进行简单线性回归可以使用reg命令。

比如，我们有一个数据集包含了两个变量x和y，我们想知道x对y的影响，可以使用如下命令进行简单线性回归：```reg y x```这条命令将会输出回归方程的拟合结果，包括截距项和自变量系数。

多元线性回归多元线性回归是回归分析中更常见的形式。

它用于研究多个自变量对一个因变量的影响。

在Stata中进行多元线性回归同样可以使用reg命令。

比如，我们有一个数据集包含了三个变量x1、x2和y，我们想知道x1和x2对y的影响，可以使用如下命令进行多元线性回归：```reg y x1 x2```逻辑回归逻辑回归是用来处理因变量为二值变量的回归分析方法。

在Stata中进行逻辑回归可以使用logit命令。

比如，我们有一个数据集包含了两个变量x和y，其中y是一个二值变量（比如0和1），我们想知道x对y的影响，可以使用如下命令进行逻辑回归：```logit y x```高级回归技巧除了上述的基本回归分析方法，Stata还提供了许多高级的回归技巧，比如假设检验、多重共线性检验、残差分析等。

其中，假设检验是用来检验回归模型的显著性，通常使用命令test。

多重共线性检验是用来检验自变量之间的相关性，通常使用命令collin。

残差分析是用来检验模型的拟合情况，通常使用命令predict和rvfplot。

总结回归分析是统计学中常用的一种分析方法，它用于研究自变量和因变量之间的关系。

在Stata中，回归分析是一种非常常见的数据分析方法，包括简单线性回归、多元线性回归、逻辑回归和一些高级回归技巧。

希望本文对Stata用户们有所帮助。

stata基准回归步骤Stata基准回归步骤Stata是一种常用的数据分析软件，它可以进行各种类型的统计分析，其中包括基准回归。

基准回归是一种常见的统计方法，用于评估某个变量对其他变量的影响。

下面将详细介绍Stata基准回归的步骤。

第一步：导入数据在Stata中，要进行基准回归分析，首先需要导入数据。

可以使用命令“use”或者“import”来导入数据文件。

例如：use "C:\Users\Documents\data.dta", clear其中，“C:\Users\Documents\data.dta”是数据文件的路径和名称，“clear”表示清除当前工作区中的所有数据。

第二步：查看数据在导入数据后，需要查看数据以确保其正确性和完整性。

可以使用命令“describe”来查看变量名称、类型和值域等信息。

例如：describe x y z其中，“x y z”是要查看的变量名称。

第三步：运行基准回归模型在查看完数据后，就可以运行基准回归模型了。

基准回归模型通常采用线性回归模型，即y=b0+b1x+e，其中y表示因变量，x表示自变量，b0和b1分别表示截距和斜率系数，e表示误差项。

在Stata中，可以使用命令“regress”来运行基准回归模型。

例如：regress y x其中，“y”是因变量名称，“x”是自变量名称。

第四步：解释结果运行完基准回归模型后，需要解释结果以评估自变量对因变量的影响。

Stata提供了许多统计指标来评估模型的拟合程度和自变量的影响程度。

以下是常用的统计指标及其解释：1. R-squared（R2）：表示模型拟合数据的程度，取值范围为0到1，值越大表示拟合程度越好。

2. Adjusted R-squared（Adj R2）：与R2类似，但考虑了自变量个数对拟合程度的影响。

3. Coefficients（Coeff）：表示斜率系数和截距系数的估计值及其标准误、t值和p值等信息。

相关性分析stata命令Stata 是一款多用途的统计分析和数据管理软件，是社会科学研究的首选分析工具。

Stata广泛用于分析整张图片，估计变量间的相关性，可以灵活应用于多种数据，从最基本的数据到复杂的结构数据。

相关性分析是以目的（此处是检验不同变量之间的相关性）而设计的实验，其中所有变量都被分类为相关变量（依赖变量）和属变量（自变量）。

用Stata来使用相关性分析，首先要确定变量和数据样本。

根据数据样本，Stata能够计算出可信度高的数据。

接下来，就需要运行相关性命令，这可以通过输入简单的几个参数来完成，并返回特定的结果。

在Stata中，检验不同变量间的相关性，可以使用相关系数的命令“correlate”。

输入correlate变量可以得到结果。

例如，将输入命令：corr x1 x2其中x1为自变量，x2为属变量，此命令会得到——因变量x1与x2之间的相关系数Pearsons r= .67而小提琴图可以表示不同变量间的关系，用以描绘变量间的相关性，可以通过以下命令进行操作：twoway (scatter x1 x2)除此之外，还能通过Stata的“tabulate”命令来检验变量间的关系。

Tab x1 x2, col其中x1为自变量，x2为属变量。

此外Stata也提供了多元回归分析的功能，以检验多个自变量对单一属变量的影响。

其命令如下：regress y x1 x2 x3其中y为属变量，x1,x2,x3为自变量，此命令可以查看自变量与因变量之间的线性回归系数及其p值。

通过以上，可以发现，Stata拥有强大的分析计算功能，可以轻松地分析变量之间的关系，并以双变量与多变量的数据结果做出有效的推断分析。