STATA命令应用及详细解释（汇总）
调整变量格式：
format x1 .3f ——将x1的列宽固定为10，小数点后取三位
format x1 .3g ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位
format x1 .3e ——将x1的列宽固定为10，采用科学计数法
format x1 .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 .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 Settings\xks\桌面\2006.dta", clear merge using "C:\Documents and Settings\xks\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 Settings\xks\桌面\2006.dta", clear merge id using "C:\Documents and Settings\xks\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。
对样本进行随机筛选：
sample 50
在观测案例中随机选取50%的样本，其余删除
sample 50,count
在观测案例中随机选取50个样本，其余删除
查看与编辑数据：
browse x1 x2 if x3>3 （按所列变量与条件打开数据查看器）edit x1 x2 if x3>3 （按所列变量与条件打开数据编辑器）数据合并（merge）与扩展（append）
merge表示样本量不变，但增加了一些新变量；append表示样本总量增加了，但变量数目不变。
one-to-one merge：
数据源自stata tutorial中的exampw1和exampw2
第一步：将exampw1按v001～v003这三个编码排序，并建立临时数据库tempw1
clear
use "t:\statatut\exampw1.dta"
su
——summarize的简写
sort v001 v002 v003
save tempw1
第二步：对exampw2做同样的处理
clear
use "t:\statatut\exampw2.dta"
su
sort v001 v002 v003
save tempw2
第三步：使用tempw1数据库，将其与tempw2合并：
clear
use tempw1
merge v001 v002 v003 using tempw2
第四步：查看合并后的数据状况：
ta _merge ——tabulate _merge的简写
su
第五步：清理临时数据库，并删除_merge，以免日后合并新变量时出错
erase tempw1.dta
erase tempw2.dta
drop _merge
数据扩展append：
数据源自stata tutorial中的fac19和newfac
clear
use "t:\statatut\fac19.dta"
ta region
append using "t:\statatut\newfac"
ta region
合并后样本量增加，但变量数不变
茎叶图：
stem x1,line(2) （做x1的茎叶图，每一个十分位的树茎都被拆分成两段来显示，前半段为0～4，后半段为5～9）
stem x1,width(2) （做x1的茎叶图，每一个十分位的树茎都被拆分成五段来显示，每个小树茎的组距为2）
stem x1,round(100) （将x1除以100后再做x1的茎叶图）直方图
采用auto数据库
histogram mpg, discrete frequency normal xlabel(1(1)5) （discrete表示变量不连续，frequency表示显示频数，normal加入正太分布曲线，xlabel设定x轴，1和5为极端值，(1)为单位）histogram price, fraction norm
（fraction表示y轴显示小数，除了frequency和 fraction这两个
选择之外，该命令可替换为“percent”百分比，和“density”密度；未加上discrete就表示将price当作连续变量来绘图）
histogram price, percent by(foreign)
（按照变量“foreign”的分类，将不同类样本的“price”绘制出来，两个图分左右排布）
histogram mpg, discrete by(foreign, col(1))
（按照变量“foreign”的分类，将不同类样本的“mpg”绘制出来，两个图分上下排布）
histogram mpg, discrete percent by(foreign, total) norm
（按照变量“foreign”的分类，将不同类样本的“mpg”绘制出来，同时绘出样本整体的“总”直方图）
二变量图：
graph twoway lfit price weight || scatter price weight
（作出price和weight的回归线图——“lfit”，然后与price和weight的散点图相叠加）
twoway scatter price weight,mlabel(make)
（做price和weight的散点图，并在每个点上标注“make”，即厂商的取值）
twoway scatter price weight || lfit price weight,by(foreign) （按照变量 foreign的分类，分别对不同类样本的price和weight 做散点图和回归线图的叠加，两图呈左右分布）
