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零基础⼩⽩STATA数据分析实⽤常见命令整理STATA基础⼊门零基础实⽤命令整理第⼀章数据的读⼊与熟悉1.读⼊⽂件中的部分变量. use[变量] using [⽂件名]Eg . use age sex height weight using [⽂件名]2.读⼊⽂件中的部分观察量. use[⽂件名] in X/Y. use "I:\stata\chapter3.dta" in 601/1000软件只读⼊从第601个观察到第1000个观察之间的400个观察量3.描述、管理数据的基本命令命令功能. describe描述数据的基本情况：样本总量、变量总数、变量的格式等. list. list [变量名]－列出数据中所有变量的分布，从第⼀个样本到最后⼀个样本－列出选定变量的分布. list [变量名] in X/Y 列出数据中被选定的变量分布。
in限定数据的观察值范围。
⽐如，若只想查看第100个-200个观察值的分布，则将X/Y替换成100/200. order [变量名]按选定变量排序。
⽐如，样本的编号、年龄、性别、教育程度，……，等. aorder 将所有变量从 a-z 排序. label variable给变量贴上标签命令功能. sort [变量名] －将某个变量的数值进⾏排序。
⼀般情况下，排序的⽅式是从⼩到⼤－可同时排序多个变量－Stata将缺失值描述为最⼤数值，故排列在最后. sort [变量名] [in] 对某些变量的某个取值范围进⾏排序；没有指定的取值范围保持在原地⽅. gsort [+|-][变量名] －可从⼩到⼤和从⼤到⼩－若变量名前没有任何符号或加上+号，则按升序排列；若在变量名前加上－号，则按降序排列－变量可以是数值型、也可以是字符型. gsort [+|-][变量名] ，mfirst －mfirst指定将缺失值置于所有有效数值之前. gsort -age第⼆章变量的⽣成与处理1.离散和连续测量离散⽅式（discrete measure）：由定性测量和定序测量组成；适⽤于低层次数据连续⽅式（continuous measure）：由定距测量和定⽐测量组成。
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。
Stata—描述性统计1.资料的基本信息①summarizesummarize:汇总所有变量的名称，个案数⽬，均值，标准差等，缩写为sumformat age %6.2f：指定age变量的统计量输出时的保留2位⼩数sum age, format：结合上个命令，对年龄变量进⾏描述的汇总保留2位⼩数sum age,detail：汇总更加详细的信息②codebookcodebook没有sum详细codebook:汇总所有变量codebook var:汇总var变量③inspectinspect age:可以画出简单的直⽅图2.基本信息的统计①tabulate和table命令tabulate places：对places变量进⾏列表统计，此命令可缩写为tabtable places：只有频数统计，不可缩写为tabtab places price：统计不同地⽅的价格的列表tab places price：统计不同places的price的列表②tabstat命令tabstat price places：显⽰2个变量的平均值tabstat price places, stats(mean med min max)：显⽰2个变量的平均值，中位数等统计量tabstat price places, stat(mean med min max p25) col(s) format(%6.2f)：均值等统计量在表格的⾏中，并且将结果⼩数点保持在2位。
此命令也可以写为tabstat price places, s(mean med min max) c(s) f(%6.2f)。
tabstat price places, s(mean med min max) c(s) f(%6.2f) by (gender):根据性别分类来陈述上述的统计量。
③结果呈现（1）将Stata中的结果选中，右击⿏标选择Copy table，直接贴⼊Excel或者Word。
stata描述性统计分析报告describedescribe命令可以描述数据文件的整体，包括观测总数，变量总数，生成日期，每个变量的存储类型（storagetype），标签（label）等。
list[varlist][if exp][in range]summarize[varlist][weight][if exp][in range][,detail]summarize可以提供varlist指定变量（可以不止一个）的如下统计量：Percentiles（分位数），四大最大的数和四个最小的数，Variance（方差），Std.Dev.（标准差），Skewness（偏度），Kurtosis（斜度）tabstattabstat varlist[weight][if exp][in range][,stats(statname[...])]tabstat提供[,stats(statname[...])]指定的统计量，可供选择的有mean（均值），count（非缺失观测值个数），sum（总和），max（最大值），min（最小值），range（最大值－最小值），sd （标准差），var（方差），cv（变易系数＝标准差/均值），skewness（偏度），kurtosis（斜度），median（中位数），p1（1％分位数，类似地有p5, p10,p25,p50,p75,p95,p99），iqr（interquantile range=p75–p25）。
比如，想知道变量pop在整个样本的均值和方差，可以使用如下命令：tabstat pop,stats(mean var)anova命令anova y x1 x2anova做方差分析（analysis of variance），研究y的平均值在分类变量x1和x2不同取值之间的差异。
signrank命令signrank y1=y2signrank做Wilcoxon秩检验。
stata描述性统计代码Stata是一种强大的数据分析软件，它提供了丰富的统计分析功能和数据处理工具。
在Stata中进行描述性统计分析是非常常见的一种数据处理任务，下面是一些常用的Stata描述性统计代码： 1. 描述性统计分析summarize varname通过summarize命令可以计算变量varname的描述性统计量，包括平均数、标准差、最小值、最大值、中位数等。
2. 频数统计tabulate varname通过tabulate命令可以计算变量varname的频数统计，包括每个取值的频数和频率。
3. 分组统计summarize varname, by(groupvar)通过by子句可以按照groupvar变量进行分组统计，计算每个组别内变量varname的描述性统计量。
4. 交叉统计tabulate varname1 varname2通过tabulate命令可以计算两个变量varname1和varname2的交叉统计表，包括每个组合的频数和频率。
5. 分组交叉统计tabulate varname1 varname2, by(groupvar)通过by子句可以按照groupvar变量进行分组交叉统计，计算每个组别内两个变量varname1和varname2的交叉统计表。
6. 相关分析correlate varname1 varname2通过correlate命令可以计算两个变量varname1和varname2之间的相关系数和协方差。
7. 回归分析regress depvar indepvar1 indepvar2...通过regress命令可以进行回归分析，其中depvar为因变量，indepvar1、indepvar2等为自变量。
以上是一些常用的Stata描述性统计代码，可以帮助你快速地完成数据分析任务。
stata描述性统计命令
Stata的描述性统计命令有多种，它们可以帮助研究者更好地了解数
据集的总体特征。
summarize命令用于描述变量的汇总统计。
它可以提供数据的总体基
本统计信息，包括变量的极值，求和和平均值，标准偏差，偏度和峰度等。
tabstat命令可以提供许多汇总统计，如平均数，极差，中位数，众数，标准偏差，偏度和峰度等。
means命令用于计算一般变量的平均值，可以指定组分的变量（空格
分隔），以计算某个变量对应不同组分的平均值。
summarize, tabstat和means命令都可以设置if和in选项，以按
某个条件或某组约束变量汇总统计。
假设检验命令可以用于检验某个假设是否为真。
t-test可以用来检
验均值之间是否存在显著差异；ranksum可以用来检验两个样本是否具有
相同或不同的数据分布；correlate可以用来检验两个变量之间是否存在
线性关系。
graph box可以创建箱线图，以显示一组数据的总体分布。
histogram可以创建一种特定的直方图，可以清楚地显示数据的分布
状况。
Stata还提供了其他描述性统计命令，比如contrast，prtest，correlate等，用于更深入地了解数据集的总体特征。
第二章描述性统计命令与输出结果说明上述数据也可以用变量x表示血磷测定值，分组变量group=0表示患者组和group=1表示健康组(如：患者组中第一个数据为2.6，则x=2.6，group=0；又如：健康组中第三个数据为1.98，则x为1.98以及group为1)，并假定这些数据已以STATA格式存入ex2a.dta文件中。
计算资料均数，标准差命令summarize，以述资料为例：. summarizeVariable Obs Mean Std. Dev. Min Maxx1 11 4.710909 1.302977 2.6 6.53x2 13 3.354615 1.304368 1.67 5.78Mean 均值；Std.Dev.标准差即：本例中急性克山病患者组的样本数为11，血磷测定值均数为4.711(mg%)，相应的标准差为1.303，最小值为2.6以及最大值为6.53；健康组的样本量为13，血磷测定值均数为3.3546，相应的标准差为1.3044，最小值为1.67以及最大值为5.78。
计算资料均数，标准差，中位数，低四分位数和高四分位数的命令summarize 以及子命令detail，仍以述资料为例：. summarize x1 x2,detailx1Percentiles Smallest1% 2.6 2.65% 2.6 3.2410% 3.24 3.73 Obs 1125% 3.73 3.73 Sum of Wgt. 1150% 4.73 Mean 4.710909Largest Std. Dev. 1.30297775% 5.78 5.5890% 6.4 5.78 Variance 1.69774995% 6.53 6.4 Skewness -.081344699% 6.53 6.53 Kurtosis 1.809951x2Percentiles Smallest1% 1.67 1.675% 1.67 1.9810% 1.98 1.98 Obs 1325% 2.33 2.33 Sum of Wgt. 1350% 3.6 Mean 3.354615Largest Std. Dev. 1.30436875% 4.17 4.1790% 4.82 4.57 Variance 1.70137795% 5.78 4.82 Skewness .296394399% 5.78 5.78 Kurtosis 1.875392.结果：Percentiles 显示了从1%到99%的分位数的取值。
【stata代码模板】描述性统计_summarize_table_tablestat（1）summarize简单描述————————————————模板————————————————summarize 要描述的变量1 要描述的变量2… if var==value1,detail format ————————————————模板————————————————If用来筛选满足条件的数据。
detail意味着详细描述，比缺省状态下多出偏度、峰度、方差、9个百分位数、4个最大值、4个最小值。
Format则将显示格式设置为变量的显示格式，而不是默认的普通格式。
这三个选项可以不要。
比如，描述班级中，女生的语文和英语成绩tummarize Chinese English if gender==”女”（2）table列表统计——————————————模板——————————————table 行变量列变量,row c(统计量1 变量1 统计量2 变量2 …) ——————————————模板——————————————也可以只有行变量，没有列变量。
Row的作用是产生总计行total，可以缺省。
统计量1 变量1：如mean x就是x的均值。
常用的统计量有：Freq 频数Mean 均值Sd 标准差SumCount 非缺失值个数N 同countMaxMinMedianP# 第#百分位数Iqr 四分位数之差，即上四分位数-下四分位数比如，描述不同班级不同性别的语文平均成绩，即班级作为行变量，性别作为列变量：table class,gender,row c(mean)（3）tabstat多个变量进行描述———————————————————模板——————————————————tabstat 要描述的变量1 要描述的变量2 要描述的变量3 … if…,stat(统计量1 统计量2 …) by (分类变量)———————————————————模板——————————————————比如，按班级分组计算语文、英语和数学成绩的均值：tabstat Chinese English maths,stat(mean) by(class)。
第二章描述性统计命令与输出结果说明例：某地测定克山病患者与克山病健康人的血磷测定值如下表据。
上述数据也可以用变量x表示血磷测定值，分组变量gr oup=0表示患者组和grou p=1表示健康组(如：患者组中第一个数据为2.6，则x=2.6，group=0；又如：健康组中第三个数据为1.98，则x为1.98以及gr oup为1)，并假定这些数据已以ST ATA格式存入ex2a.dta文件中。
计算资料均数，标准差命令s u mmar ize，以述资料为例：. summarizeVariable Obs Mean Std. Dev. Min Maxx1 11 4.710909 1.302977 2.6 6.53x2 13 3.354615 1.304368 1.67 5.78Mean 均值；Std.Dev.标准差即：本例中急性克山病患者组的样本数为11，血磷测定值均数为4.711(mg%)，相应的标准差为1.303，最小值为2.6以及最大值为6.53；健康组的样本量为13，血磷测定值均数为3.3546，相应的标准差为1.3044，最小值为1.67以及最大值为5.78。
计算资料均数，标准差，中位数，低四分位数和高四分位数的命令summari ze 以及子命令det ail，仍以述资料为例：. summarize x1 x2,detailx1Percentiles Smallest1% 2.6 2.65% 2.6 3.2410% 3.24 3.73 Obs 1125% 3.73 3.73 Sum of Wgt. 1150% 4.73 Mean 4.710909Largest Std. Dev. 1.30297775% 5.78 5.5890% 6.4 5.78 Variance 1.69774995% 6.53 6.4 Skewness -.081344699% 6.53 6.53 Kurtosis 1.809951x2Percentiles Smallest1% 1.67 1.675% 1.67 1.9810% 1.98 1.98 Obs 1325% 2.33 2.33 Sum of Wgt. 1350% 3.6 Mean 3.354615Largest Std. Dev. 1.30436875% 4.17 4.1790% 4.82 4.57 Variance 1.70137795% 5.78 4.82 Skewness .296394399% 5.78 5.78 Kurtosis 1.875392.结果：Percen tiles显示了从1%到99%的分位数的取值。
stata表各指标含义Stata是一种统计分析软件，常用于数据处理和数据分析。
在Stata中，统计分析结果通常以表格的形式呈现，表中各指标具有不同的含义。
常见的Stata表格指标及其含义如下：1. Obs：表示观测值的数量。
2. Mean（均值）：表示样本数据的平均值。
3. Std. Dev.（标准差）：表示样本数据的标准差，用来衡量数据的离散程度。
4. Min（最小值）：表示样本数据中的最小值。
5. Max（最大值）：表示样本数据中的最大值。
6. Percentiles（百分位数）：常见的百分位数有25%、50%（中位数）和75%，表示数据按大小被划分成四个等份的位置。
7. Skewness（偏度）：用来衡量数据分布的偏斜程度。
正偏表示分布向右偏斜，负偏表示分布向左偏斜。
8. Kurtosis（峰度）：用来衡量数据分布的峰态，表示数据分布的尖锐程度。
正峰表示比正态分布峰更尖，负峰表示比正态分布峰更平。
9. Coef.（系数）：线性回归模型中，表示自变量的系数估计值。
10. Std. Err.（标准误差）：表示系数的标准误差，用来衡量系数估计值的精确性。
11. t（t-value）：表示系数的显著性检验值，用于确定系数是否显著不等于零。
12. P>|t|（p-value）：表示系数的显著性水平，一般取值在0到1之间。
p-value越小，表示系数越显著。
13. [95% Conf. Interval]（95%置信区间）：表示系数的置信区间，用于衡量系数估计值的不确定性。
以上是Stata表格中常见指标的含义，具体的含义可能还会根据具体的分析方法和结果输出而有所不同。
Stata统计分析与建模入门教学第一章：Stata的介绍和基本操作Stata是一款专业的统计分析软件，被广泛应用于学术研究、政府机构和企业中。
本章将介绍Stata的基本功能和操作界面，包括数据导入、数据管理和数据处理等内容。
学习者可以通过本章的教学示例，快速熟悉Stata的基本操作，并掌握如何在Stata中进行数据的读取和保存。
第二章：数据清理和准备本章重点介绍如何对原始数据进行清洗和准备，以便于后续的统计分析和建模。
内容包括缺失值处理、异常值处理、数据变量的重编码和转换等。
通过学习本章，学习者将掌握如何使用Stata 来处理常见的数据质量问题，保证数据的准确性和完整性。
第三章：描述性统计和数据可视化描述性统计和数据可视化是统计分析的常用方法，可以帮助研究者对数据进行初步的了解和分析。
本章将介绍在Stata中如何计算和呈现数据的描述统计量，包括均值、标准差、百分位数等指标，并且教学者将指导学生使用Stata绘制直方图、散点图和箱线图等数据可视化图形。
第四章：假设检验和置信区间假设检验和置信区间是统计学中重要的概念和方法，可以用于推断总体参数，并进行统计显著性检验。
本章将介绍如何在Stata中进行常见的假设检验，比如 t检验、方差分析和卡方检验等，并演示如何计算和解释置信区间。
学习者通过本章的学习，将能够掌握在Stata中进行假设检验的方法和技巧。
第五章：线性回归分析线性回归分析是最常用的统计建模方法之一，可以用于探究自变量与因变量之间的关系。
本章将介绍在Stata中进行线性回归分析的步骤和技巧，包括模型的建立、参数估计和统计推断等内容。
学习者将通过本章学会如何使用Stata进行简单线性回归和多元线性回归分析，并能够对回归模型进行解释和评估。
第六章：非线性回归分析非线性回归分析是一类应用广泛的统计建模方法，用于描述自变量和因变量之间的非线性关系。
本章将介绍在Stata中进行非线性回归分析的方法和技巧，包括多项式回归、对数回归和指数回归等内容。
stata输出命令全记录：描述性统计、相关性分析、回归结果一、描述性统计ssc install outreg2【安装outreg2】sum var1 var2……【描述性统计命令sum 变量var1 var2……】outreg2 using test1.doc, replace sum(log)【将结果输出到test1.doc文件中】二、相关系数表方法1：ssc install logout【安装logout】logout, save(test2) word replace: pwcorr var1 var2……, sig star(0.1)【将结果输出到test2.rtf文件中，p值小于0.1的标*】方法2：ssc install logout【安装logout】网上下载pwcorr_a.ado文件，放入stata12\ado\base\p 文件夹中logout, save(test3) word replace: pwcorr_a var1 var2……, star1(0.01)star5(0.05)star10(0.1)【将结果输出到test3.rtf文件中，p值小于0.1的标*，小于0.05标**，小于0.01标***】需要注意的是，logout 命令得到的表格一般会存在错位和空行的现象，这就需要手动做一些调整，如将第一行的表头往右移一列，p 值向右移，并将多余的行删掉，同时还要对p 值加上括号，并在表的底端注明星号的含义。
三、回归结果qui reg y x（qui表示执行命令但不汇报回归结果）est sto ols（est sto表示储存回归结果，文件名为ols）est table ols,b se（选择项“b”表示显示回归系数，“se”表示显示标准误）用一颗星表示10%的显著性，两颗星表示5%的显著性，三颗星表示 1%的显著性，可使用如下命令：est table ols,star(0.1 0.05 0.01)Stata 官方命令“estimates table”无法同时显示回归系数、标准误与表示显著性的星号。
stata做描述统计步骤
首先，导入数据集auto.dta通过存储文件打开该数据的stata命令为：use "D:\你自己存放auto.dta文件的路径\auto.dta"。
或者打开stata软件自带的数据集。
相应的Stata命令为sysuse auto,clear出现这样的结果表示数据导入成功。
数据导入成功以后，可先输入stata 命令：describe查看数据集的大致信息。
接下来，我们根据自己的研究需要，选择具体的变量或者全部的变量进行描述性分析。
Stata的操作演示如下：输入stata命令：summarize
summarize后可以跟具体变量的名称，如果不跟变量名称，则默认对全部变量进行描述性分析，两种结果如下：
（1）输入命令：summarize，得到全部变量的描述性统计结果。
（2）输入命令：summarize price mpg rep78 headroom，得到部分变量的描述性统计结果。
打开描述性统计结果1.doc文件对其进行整理，使之符合论文的要求以及更美观。
本节STATA命令摘要by分组变量：]summarize变量名1变量名2…变量名m[，detail]ci变量名1变量名2…变量名m[，level（#）binomialpoissonexposure（varname）by（分组变量）]cii样本量均数标准差[，level（#）]tab1变量名[，generate（变量名）]·资料特征描述（均数，中位数，离散程度）例：某地测定克山病患者与克山病健康人的血磷测定值如下表（数据摘自四川医学院主编的卫生统计学，1978出版，p21）：患者2．63．243．733．734．324．735．185．585．786．406．53健康人1．671．981．982．332．342．503．603．734．144．174．574．825．78并假定这些数据已以STATA格式存入ex2．dta文件中，其中变量x1为患者的血磷测定值数据，变量x2为健康人的血磷测定值数据。
上述数据也可以用变量x表示血磷测定值，分组变量group=0表示患者组和group=1表示健康组（如：患者组中第一个数据为2．6，则x=2．6，group=0；又如：健康组中第三个数据为1．98，则x为1．98以及group为1），并假定这些数据已以STATA格式存入ex2a．dta文件中。
计算资料均数，标准差命令summarize，以述资料为例：useex2，clearsummarizex1x2结果：变量样本数均数标准差最小值最大值Variable|ObsMeanStd．Dev．MinMax---------+x1|114．7109091．3029772．66．53x2|133．3546151．3043681．675．78即：本例中急性克山病患者组的样本数为11，血磷测定值均数为4．711（mg%），相应的标准差为1．303，最小值为2．6以及最大值为6．53；健康组的样本量为13，血磷测定值均数为3．3546，相应的标准差为1．3044，最小值为1．67以及最大值为5．78。
