Stata常用15条命令

STATA命令应用及详细解释1. summarize：该命令用于计算数值变量的描述性统计信息，包括均值、标准差、最小值、最大值等。

2. tabulate：该命令用于生成一个分类变量的频数和百分比表。

它可以计算单个变量的分布情况，也可以计算多个变量之间的交叉分布情况。

3. tabstat：该命令用于生成一个或多个数值变量的汇总统计信息，包括均值、标准差、中位数等。

与summarize命令相比，tabstat命令可以同时计算多个变量的统计量。

4. regress：该命令用于进行线性回归分析。

可以使用regress命令估计一个自变量和一个或多个因变量之间的线性关系，并生成回归系数、拟合优度等回归结果。

5. logistic：该命令用于进行逻辑回归分析。

逻辑回归分析常用于二分类问题，可以估计自变量对因变量的影响，并生成回归系数、odds比等结果。

6. ttest：该命令用于进行两样本独立样本的t检验。

可以比较两个独立样本的均值差异，并计算t值、p值等检验结果。

7. oneway：该命令用于进行单因素方差分析。

可以比较不同组别之间的均值差异，并进行方差齐性检验和多重比较。

8. twoway：该命令用于进行双因素方差分析。

可以同时比较两个因素及其交互作用对均值差异的影响，并进行方差齐性检验和多重比较。

9. nonparametric：该命令用于进行非参数统计分析。

包括Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis H检验、Mann-Whitney U检验等非参数假设检验方法。

10. generate：该命令用于创建一个新的变量，并根据已有变量和运算符生成新的值。

生成的变量可以用于后续的计算和分析。

11. replace：该命令用于替换数据集中指定变量的值。

可以根据条件语句来替换指定变量中的值。

12. bysort：该命令用于按照一个或多个变量的值对数据集进行排序，并按照排序后的次序执行其他STATA命令。

STATA命令应用及详细解释STATA是一种统计软件，被广泛应用于数据分析和统计建模。

在STATA中，有许多命令可以用来汇总数据并提取关键统计信息，以便更好地理解和解释数据。

下面将介绍一些常用的STATA命令，并详细解释其用途和功能。

1. summarize:summarize命令用于对数值变量进行简单的统计汇总。

它会输出变量的观测数、均值、标准差、最小值、最大值等统计量。

2. tabulate:tabulate命令用于对分类变量进行频数统计。

它会输出每个分类变量的取值及其频数，并可以计算相对频数和累计频数。

3. descriptives:descriptives命令可以同时对数值变量和分类变量进行统计汇总。

它会输出每个变量的观测数、缺失值数、均值、标准差、最小值、最大值、频数等统计量。

4. summarizeby:summarizeby命令可以按照一个或多个分类变量对数值变量进行分组统计。

它会输出每个分类组别的观测数、均值、标准差、最小值、最大值等统计量。

5. collapse:collapse命令用于对数据进行折叠操作，将数据按照指定的分类变量进行分组，并计算每组的汇总统计量。

它可以用于生成汇总数据集，以便后续分析。

6. bysort:bysort命令可以按照一个或多个变量对数据进行排序，然后对排序后的数据进行分组统计。

它可以与其他命令结合使用，如collapse、egen等。

7. egen:egen命令可以生成新的衍生变量，该变量可以基于原始数据进行计算。

它支持许多统计函数，如均值、标准差、总和、中位数等，并可以按照一个或多个分类变量进行分组计算。

8. tabstat:tabstat命令可以对数值变量进行多个统计量的计算，并将结果输出为一个表格。

它支持均值、标准差、最小值、最大值、中位数等统计量，并可以按照一个或多个分类变量进行分组计算。

9. corr:corr命令用于计算变量之间的相关系数。

stata入门常用命令Stata是一种统计分析软件，在社会科学、医学等研究领域很常用。

以下是Stata入门常用命令：1.数据加载use "文件路径"：加载Stata数据，文件路径为数据文件所在的路径。

describe：显示数据集的变量名、数据类型、缺失值和数据分布等。

2.变量处理generate 变量名=表达式：生成新变量（如指数变量），并可以使用算数、统计和逻辑运算。

replace 变量名=新值：替换某变量中的指定值（如缺失值）为新值。

drop 变量名：删除数据集中的变量。

rename 旧变量名 = 新变量名...：将变量改名。

recode 变量名(包含的值) = 新值：根据变量取值对其离散化。

3.数据子集sort 变量名...：按指定变量排序数据。

by 变量名:...:在一个或多个变量上划分数据集，然后对每个子集应用命令。

if (条件)：指定一个条件，只选取满足条件的数据记录。

merge 命令：将两个或多个数据集根据指定变量进行合并。

4.数据汇总summarize：按变量计算数值统计（如平均值、标准差、中位数和四分位数）。

tabulate 变量名：对变量进行交叉分析，并产生表格输出。

5.数据可视化histogram 变量名：绘制直方图。

scatter 变量名1 变量名2：绘制散点图。

graph 命令：绘制多种类型的图表，例如线图和条形图。

6.线性回归regress 因变量自变量1 自变量2...：通过最小二乘法拟合多元线性回归模型。

test 命令：进行t检验、F检验、方差分析等统计检验。

predict 新变量名：计算回归模型的预测值或残差值，并存储在新的变量中。

7.度量方法计算correlate 命令：计算并存储所有变量的相关系数矩阵。

haase 命令：计算哈斯变换矩阵。

Inflate 命令：计算一个变量的方差膨胀因子和条件数。

8.模态分析（模拟）simulate 命令：用随机抽样模拟数据，计算一个或多个变量的特定函数或方程，并存储结果。

stata常用命令1. 生成变量1.1 gen生成新变量，可以是常数或基于其他变量的一般表达式。

1.2 replace替换已有变量的值。

生成专门函数如总和、均值、标准差等。

2. 数据子集保留指定的变量。

2.2 drop2.3 in子集数据只保留某些被满足条件的观察值。

更加灵活地较大判断条件。

3. 重塑数据3.1 wide将数据在垂直方向与一个变量进行“展开”（unstack）。

4. 数据合并将两个数据集根据一些共同变量进行合并。

5. 数据排序5.1 sort按顺序排列观测值。

5.2 by指定一组变量作为分类变量，然后对该变量使用stata命令。

6. 描述性统计和图形6.1 summarize描述数据集的基本信息。

6.2 tabulate生成列联表。

绘制直方图。

生成散点图。

6.5 twoway可用于绘制多元图形，包括线图、条形图、密度图等。

7. 频数用于表格中简单查看可以因为比较大的变量。

8. 回归分析8.1 regress线性回归分析。

8.2 logistic8.3 probit生成probit模型。

9. 时间序列9.1 tsset使用stata处理时间序列数据的第一步是指定数据集变量中的时间序列。

生成时间序列图。

10. 面板数据使Stata处理面板数据。

10.2 xtreg生成固定效应模型或随机效应模型。

11. 模型诊断使用模型生成新的预测值。

测试线性组合的系数的显著性。

12. 元分析进行元分析。

13. 子样本13.1 markin创建一个新文件并标记子样本。

标记子样本中的索引值。

以上就是stata常用命令，当然并不是所有的命令都一一列举，在实践用stata的经验中可以去发掘能否有更好的命令来使用。

【Stata】常用15条命令命令1】：导入数据一般做实证分析使用的是excel中的数据，其后缀名为.xls，需要将其修改为.csvinsheet using name.csv, clear【命令2】：删除重复变量sort var1 var2duplicatesdrop var1 var2, force【命令3】：合并数据use data1, clearmerge m:m var1 var2 using data2drop if _merge==2drop if _merge==1drop _merge【命令4】：描述性统计分析tabstat var1var2, stat(n min mean median p25 p75 max sd), if groupvar==0 or 1输出到word中：logout, save(name) word replace: tabstat var, stat(n min mean p50 max sd) col(stat)f(%9.2g)【命令5】：结果输出安装ssc install estout, replace单个回归reg y xesttab using name.rtf, compress nogap r2 ar2 star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01)多个回归一起reg y x1est store m1reg y x2est store m2esttab m1 m2 using name.rtf, compress nogap r2 ar2 star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01)【命令6】生成虚拟变量tab year, gen(year)tab industry, gen(industry)【命令7】数据缩尾处理findit winsor2之后安装winsor2 varname, replace cut(1 99)【命令8】异方差检验怀特检验ssc install whitetstreg y x1 x2estat imtest, white处理：“OLS+稳健标准差”reg y x1 x2 x3, robust【命令9】 DW检验gen id=_ntsset idestat dwatson【命令10】计算两个日期之间的间隔天数gen td=date(trading_date,'YMD')gen ed=date(eventdate,'YMD')form td ed %tdgen d=ed-td【命令11 】生成滞后、差分数据tsset code yeargen newvarname=l.varnamegen newvarname=d.varname【命令12】多重共线检验之方差膨胀因子reg y x1 x2 x3vif【命令13】多重共线修正之逐步回归stepwise, pe(0.1): reg y x【命令14】检验是否遗漏高次项reg y xestat ovtest或者estat ovtest, rhs【命令15】样本检验两样本均值T检验ttest var, by(groupvar)两样本中位数Z检验ranksum var, by(groupvar)。

Stata常用命令总结Stata是一种统计分析软件，广泛用于社会科学、经济学、生物医学等领域的数据分析。

它具有丰富的功能和灵活的数据处理能力，能够进行各种统计分析、数据可视化和模型建立。

本文将总结Stata的常用命令，包括重要观点、关键发现和进一步思考，帮助读者更好地理解和使用Stata。

一、数据导入和处理e命令：用于导入Stata数据文件（.dta）。

2.import命令：用于导入其他格式的数据文件（如Excel、CSV等）。

3.save命令：用于保存当前数据文件。

4.drop命令：用于删除变量或观察值。

5.keep命令：用于保留指定的变量或观察值。

重要观点：在数据导入和处理阶段，要注意数据的完整性和准确性。

需要检查数据的缺失值、异常值和数据类型，做好数据清洗和预处理工作。

二、数据描述和统计分析1.summarize命令：用于计算变量的描述性统计量，如均值、标准差、最大值、最小值等。

2.tabulate命令：用于制作交叉表和列联表。

3.correlate命令：用于计算变量之间的相关系数。

4.regress命令：用于进行线性回归分析。

5.logit命令：用于进行二分类的逻辑回归分析。

重要观点：在进行数据描述和统计分析时，要根据研究问题选择合适的方法和指标。

同时要注意解释统计结果的意义，避免过度解读和误导。

三、数据可视化1.histogram命令：用于绘制直方图。

2.scatter命令：用于绘制散点图。

3.twoway命令：用于绘制多种类型的图形，如线图、柱状图、饼图等。

4.graph export命令：用于将图形导出为图片文件。

重要观点：数据可视化是数据分析的重要手段，能够直观地展示数据的分布和关系。

在进行数据可视化时，要选择合适的图形类型和参数，使图形简洁明了，易于理解和解释。

四、面板数据分析1.xtset命令：用于设置面板数据的时间和单位。

2.xtreg命令：用于进行面板数据的固定效应或随机效应模型分析。

stata命令总结.docStata命令总结引言Stata是一款强大的统计分析软件，广泛应用于经济学、社会学、医学等领域。

Stata命令是进行数据处理、统计分析、图形展示等操作的基础。

本文将对Stata中常用的命令进行总结，以帮助用户更高效地使用Stata进行数据分析。

Stata基础命令1. 数据管理导入数据：import excel, import delimited导出数据：export excel, export delimited数据集保存：save, saveold2. 变量管理创建变量：generate, egen修改变量：replace删除变量：drop3. 数据清洗数据类型转换：destring, encode, format缺失值处理：mvdecode, drop if missing()异常值检测：tabulate, summarize描述性统计分析1. 基本统计量描述性统计：summarize频率统计：tabulate相关系数：correlate2. 分组统计分组描述：bysort, xtsum 分组汇总：collapse3. 数据转换数据长格式：reshape long 数据宽格式：reshape wide 推断性统计分析1. 假设检验t检验：ttest方差分析：anova卡方检验：tabulate, chi2 2. 回归分析线性回归：regress逻辑回归：logit泊松回归：poisson3. 时间序列分析时间序列描述：tsreport自回归模型：arima高级统计分析1. 面板数据分析面板数据描述：xtset, xtsum固定效应模型：xtreg fe随机效应模型：xtreg re2. 多层次模型多层次线性模型：xtmelogit3. 结构方程模型结构方程模型：sem绘图与可视化1. 基本图形散点图：scatter线图：line柱状图：bar2. 高级图形箱线图：boxplot直方图：histogram核密度估计图：kdensity3. 交互式图形交互式图形：twoway, graph edit编程与自动化1. 循环与条件语句循环：foreach, forvalues条件语句：if, else2. 脚本与批处理脚本编写：do-file批处理：batch3. 宏与用户定义命令宏：macro用户定义命令：program define结语Stata命令的掌握是进行高效数据分析的前提。

********* 面板数据计量分析与软件实现 *********说明：以下do文件相当一部分内容来自于中山大学连玉君STATA教程，感谢他的贡献。

本人做了一定的修改与筛选。

*----------面板数据模型* 1.静态面板模型：FE 和RE* 2.模型选择：FE vs POLS, RE vs POLS, FE vs RE （pols混合最小二乘估计） * 3.异方差、序列相关和截面相关检验* 4.动态面板模型（DID-GMM,SYS-GMM）* 5.面板随机前沿模型* 6.面板协整分析（FMOLS,DOLS）*** 说明：1-5均用STATA软件实现， 6用GAUSS软件实现。

* 生产效率分析（尤其指TFP）：数据包络分析（DEA）与随机前沿分析（SFA）*** 说明：DEA由DEAP2.1软件实现，SFA由Frontier4.1实现，尤其后者，侧重于比较C-D与Translog生产函数，一步法与两步法的区别。

常应用于地区经济差异、FDI 溢出效应（Spillovers Effect）、工业行业效率状况等。

* 空间计量分析：SLM模型与SEM模型*说明：STATA与Matlab结合使用。

常应用于空间溢出效应（R&D）、财政分权、地方政府公共行为等。

* ---------------------------------* --------一、常用的数据处理与作图-----------* ---------------------------------* 指定面板格式xtset id year （id为截面名称，year为时间名称）xtdes /*数据特征*/xtsum logy h /*数据统计特征*/sum logy h /*数据统计特征*/*添加标签或更改变量名label var h "人力资本"rename h hum*排序sort id year /*是以STATA面板数据格式出现*/sort year id /*是以DEA格式出现*/*删除个别年份或省份drop if year<1992drop if id==2 /*注意用==*/*如何得到连续year或id编号（当完成上述操作时，year或id就不连续，为形成panel 格式，需要用egen命令）egen year_new=group(year)xtset id year_new**保留变量或保留观测值keep inv /*删除变量*/**或keep if year==2000**排序sort id year /*是以STATA面板数据格式出现sort year id /*是以DEA格式出现**长数据和宽数据的转换*长>>>宽数据reshape wide logy,i(id) j(year)*宽>>>长数据reshape logy,i(id) j(year)**追加数据（用于面板数据和时间序列）xtset id year*或者xtdestsappend,add(5) /表示在每个省份再追加5年，用于面板数据/tsset*或者tsdes.tsappend,add(8) /表示追加8年，用于时间序列/*方差分解，比如三个变量Y,X,Z都是面板格式的数据，且满足Y=X+Z，求方差var(Y),协方差Cov(X,Y)和Cov（Z,Y）bysort year:corr Y X Z,cov**生产虚拟变量*生成年份虚拟变量tab year,gen(yr)*生成省份虚拟变量tab id,gen(dum)**生成滞后项和差分项xtset id yeargen ylag=l.y /*产生一阶滞后项)，同样可产生二阶滞后项*/gen ylag2=L2.ygen dy=D.y /*产生差分项*/*求出各省2000年以前的open inv的平均增长率collapse (mean) open inv if year<2000,by(id)变量排序，当变量太多，按规律排列。

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 Settings\xks\桌面\2006.dta", clearmerge 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", clearmerge 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。