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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。
