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STATA第五讲教程

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使用Stata进行统计数据分析教程

使用Stata进行统计数据分析教程

使用Stata进行统计数据分析教程章节一：Stata简介与安装Stata是一款广泛使用的统计软件，由StataCorp开发，并提供了强大的数据分析和数据管理功能。

首先，我们需要了解Stata的基本特点和优势，并学习如何安装Stata软件及其组件包。

为了顺利进行数据分析，安装正确的版本和组件是必不可少的。

章节二：数据导入与数据管理在开始数据分析之前，我们首先需要将数据导入Stata软件中，这涉及到数据的格式转换和读取，包括常见的Excel、CSV等格式。

然后，我们会学习如何对数据进行清洗，删除无效数据、处理缺失数据和异常值等。

此外，我们还会介绍如何创建和修改变量、合并数据集以及数据筛选等高级数据管理功能。

章节三：描述性统计分析描述性统计是最基本的统计方法之一，用于描述数据的分布和性质。

在这一章节中，我们会学习如何使用Stata进行描述性统计分析，包括计算平均数、中位数、标准差、最大值和最小值等统计指标。

同时，我们还会学习如何绘制直方图、箱线图和散点图等图形工具，以更直观地展示数据的分布特征。

章节四：推断统计分析推断统计分析用于从样本数据中推断总体的性质，常用的方法包括假设检验和置信区间估计。

在这一章节中，我们会学习如何使用Stata进行常见的假设检验，如单样本t检验、独立样本t检验和相关样本t检验等。

同时，我们还会介绍如何计算置信区间和进行方差分析等高级统计方法。

章节五：回归分析回归分析是统计学中常用的建模和预测方法，用于描述自变量与因变量之间的关系。

在这一章节中，我们会学习如何使用Stata 进行简单线性回归和多元线性回归分析，包括模型拟合、参数估计和模型诊断。

此外，我们还会介绍如何解决共线性和异方差等常见问题，并讨论如何进行交互效应和非线性回归分析。

章节六：多元统计分析除了回归分析，Stata还提供了丰富的多元统计分析方法，如主成分分析、因子分析和聚类分析等。

在这一章节中，我们会学习如何使用Stata进行多元统计分析，包括降维与因子提取、聚类分析和判别分析等。

Stata专题)b

Stata专题)b

李红、李阳, 2012秋季

以上方法也可以用于回归计算，比如： regress y x L1.x L2.x regress y x F1.x F2.x regress y x D1.x
李红、李阳, 2012秋季
(四)相关图
为了研究两个时间序列数据之间的关系，我 们用到命令xcorr+自变量+因变量。 xcorr gdp unemp, lags(10) xlabel(10(1)10,grid)
李红、李阳, 2012秋季
(二)定义时间序列在stata中的实现
在进行时间序列的分析之前，首先要定义变量为时 间序列数据。只有定义之后，才能对变量使用时间 序列运算符号，也才能使用时间序列分析的相关命 令。定义时间序列用tsset命令，其基本命令格式为： tsset timevar [, options] 其中， timevar为时间变量。Options分为两类，或 者定义时间单位，或者定义时间周期（即timevar两 个观测值之间的周期数）。Options的相关描述如表 11-1所示。
李红、李阳, 2012秋季
上例中，我们使用的是r的5%的临界值，那 么我们也可以估计r的1%的临界值。 输入命令：vecrank y i c, lags(5) level99
改变临界值之后，选择的最终r值也由原来的r=2变为r=1.
李红、李阳, 2012秋季
S7a. 平稳时间序列模型
自相关（命令语句：ac）与偏相关（pac）
李红、李阳, 2012秋季
输入命令dfuller unempD1
-6.778＜-3.480不存 在单位根
李红、李阳, 2012秋季
line unempD1 datevar

stata教程

stata教程

stata教程作者：汪炳瑞왕병서（不知道有多少孩子要使用stata，不过话说stata SAS SPSS应该一通百通，除了编程代码不一样其他都差不多，从网上搜来的stata教程，希望能够帮助到需要使用stata的童鞋~）第一章Stata 概貌§1.1 Stata的功能、特点和背景Stata是一个用于分析和管理数据的功能强大又小巧玲珑的实用统计分析软件，由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）研制。

从1985至1998的十四年时间里，已连续推出1.1，1.2，1.3，1.4，1.5，……及2.0，2.1，3.0，3.1，4.0，5.0，6.0等多个版本，通过不断更新和扩充，内容日趋完善。

它同时具有数据管理软件、统计分析软件、绘图软件、矩阵计算软件和程序语言的特点，又在许多方面别具一格。

Stata融汇了上述程序的优点，克服了各自的缺点，使其功能更加强大，操作更加灵活、简单，易学易用，越来越受到人们的重视和欢迎。

Stata的突出特点是只占用很少的磁盘空间，输出结果简洁，所选方法先进，内容较齐全，制作的图形十分精美，可直接被图形处理软件或字处理软件如WORD等直接调用。

一、Stata的数据管理能力1.Stata的数据管理空间受计算机的操作系统和计算机扩展内存的影响。

对640k内存的微机，3.1版本的Stata可以管理2400个记录×99个变量，并随计算机扩展内存的增加而增加；对4.0的WINDOWS版本，Stata可以管理4800个记录×99个变量；对WINDOWS 95下的5.0版本，可根据计算机的配置情况设置变量数和记录数，如32M扩展内存的计算机，可处理2千万个数据。

变量数和记录数可以互相交易（trade），即减少记录数可以增加变量数，减少变量数可以增加记录数。

2.可以将分组变量转换成指示变量(哑变量) ，将字符串变量映射成数字代码。

3.可以对数据文件进行横向和纵向链接，可以将行数据转为列数据，或反之。

stata上机实验第五讲..

stata上机实验第五讲..

• xtreg Fixed-, between- and random-effects, and population-averaged linear models • xtregar Fixed- and random-effects linear models with an AR(1) disturbance • xtgls Panel-data models using GLS • xtpcse OLS or Prais-Winsten models with panelcorrected standard errors • xtrchh Hildreth-Houck random coefficients models • xtivreg Instrumental variables and two-stage least squares for panel-data models
use grunfeld,clear xtset company year xtdes xtline invest（要等一下） 混合回归：reg invest mvalue kstock（扩大样本量） 固定效应：xtreg invest mvalue kstock ,fe（看F值 的P值） 随机效应：xtreg invest mvalue kstock ,re
面板数据
一些面板数据教材
• 面板数据分析 （美）萧政 著 • 横截面与面板数据的经济计量分析 伍德里 奇 著，王忠玉 译 • Baltagi. Econometric Analysis of Panel Data
• 最新动态可关注期刊： Journal of Econometrics
面板数据一些前沿问题
面板数据的格式
company 1 1 1 1 2 year 1951 1952 1953 1954 1951 invest 755.9 891.2 1304.4 1486.7 588.2 mvalue 4833 4924.9 6241.7 5593.6 2289.5

STATA 教学大纲

STATA 教学大纲
（1）面板模型：动态面板模型、面板VAR模型和面板门槛模型（第1讲和第3讲），作为基础，在第2讲中，将介绍Bootstrap和Monte Carlo模拟相关的知识；
（2）内生性问题，包括处理效应模型和倾向得分匹配分析两类模型（第5讲），作为这一讲的基础，在第4讲中，将介绍Logit模型；
（3）随机边界分析相关的模型：传统的SFA模型、异质性SFA模型、面板SFA模型，以及双边SFA模型（第6讲）;
序列相关检验和过度识别检验（Sargan检验）
面板VAR模型简介
冲击反应函数 (பைடு நூலகம்RF)、方差分解 (FEVD)
应用实例（介绍3篇论文）
第2讲（3小时）
自抽样和蒙特卡洛模拟
Bootstrap的原理和Stata实现
Bootstrap组间系数差异检验
Bootstrap获取复杂统计量的临界值
Monte Carlo的基本原理
多元Logit模型（Multinomial Logit）
应用实例（介绍3篇论文）
第5讲（3小时）
内生性问题
Heckman选择模型（Heckman Selection Model）
处理效应模型（Treatment Effect Model）
倾向得分匹配分析（Propensity Score Matching, PSM）
第6讲（3小时）
时间序列模拟分析
时间序列简介
ARIMA过程模拟分析
白噪声和随机游走过程模拟分析
伪回归问题模拟分析
GARCH模型模拟分析
第7讲（3小时）
面板数据模型
静态面板模型：固定效应和随机效应
基于Bootstrap的Hausman检验
异方差和序列相关（Bootstrap、Cluster调整标准误）

stata上机实验第五讲 工具变量(IV)

stata上机实验第五讲 工具变量(IV)

究竟该用OLS 还是IV
即解释变量是否真的存在内生性？ 假设能够找到方程外的工具变量。 1。如果所有解释变量都是外生变量，则OLS
比IV 更有效。在这种情况下使用IV，虽然估 计量仍然是一致的，会增大估计量的方差。2。 如果存在内生解释变量，则OLS 是不一致的， 而IV 是一致的。
豪斯曼检验（Hausman specification test）原假设： H0 ：所有解释变量均为外生变量。 H1：至少有一个解释变量为内生变量。
检验方法： estat firststage 1。初步判断可以用偏R2(partial R2) (剔除掉模型中原有外生变量的影响)。 2。 Minimum eigenvalue statistic(最小特征 值统计量)，经验上此数应该大于10。
ivregress 2sls lw80 expr80 tenure80 (s80 iq=med kww mrt age), first
使用grilic.dta估计教育投资的回报率。
变量说明：lw80（80年工资对数），s80 （80年时受教育年限），expr80（80年时工 龄），tenure80（80年时在现单位工作年 限）， iq（智商），med（母亲的教育年 限），kww（在‘knowledge of the World of Work’测试中的成绩），mrt（婚姻虚拟变量， 已婚=1），age（年龄）。
ivregress 2sls lw80 expr80 tenure80 (s80 iq=med kww mrt age), first estat overid ivregress gmm lw80 expr80 tenure80 (s80 iq=med kww mrt age) estat overid

《STATA简易操作》课件

《STATA简易操作》课件
收集生存时间数据和潜在影响因素。
使用Stata进行生存分析，包括数据导 入、选择合适的生存分析模型、参数 估计和结果解释。
分析生存曲线和风险函数，探究影响 因素对生存时间的影响。
进行模型假设检验和模型比较。
案例三：面板数据分析
总结词：利用面板数据分析方
法，探究个体、时间和其他变
量的交互作用。
01
详细描述
绘制折线图
折线图用于展示随时间变化的数据 趋势。
VS
在Stata中，可以通过输入“line yvar xvar”命令来绘制折线图。其中 yvar代表要展示的数据变量，xvar代 表时间变量。还可以通过添加选项来 修改线条样式、标记等。
05
Stata实战案例
案例一：线性回归分析
总结词：通过线性回归分析，探究自变量与因 变量之间的关系。
01
确定研究问题，选择合适的自变量和因变 量。
03
02
详细描述
04
使用Stata进行线性回归分析，包括数据 导入、模型设定、参数估计和结果解释。
分析模型的拟合优度，如判定系数、调整 判定系数等。
05
06
检验模型的假设条件，如线性关系、误差 项独立同分布等。
案例二：生存分析
总结词：利用生存分析方法，研究生 存时间与影响因素之间的关系。 详细描述
多元回归
探讨多个自变量对因变量的影响，以 及交互项和平方项的设定。
面板数据分析
面板数据介绍
阐述面板数据的概念、特点及其在经济学中 的应用。
固定效应与随机效应模型
比较两种模型的适用场景和结果解释。
面板数据的单位根与协整检验
介绍用于检验数据稳定性和长期关系的检验 方法。

STATA初级视频教程说明书(连玉君)

STATA初级视频教程说明书(连玉君)

STATA初级视频教程（2010版）使用说明连玉君（中山大学 岭南学院 金融系）arlionn@目 录1 课程简介 (1)2 课程特色 (2)3 课程配套资料 (2)4 配套资料的使用方法 (2)5 讨论和建议 (4)6 讲师介绍 (4)7 报名咨询 (4)8 培训优惠 (4)附录A：STATA初级视频目录（时间节点） (5)第一讲STATA简介 (5)第二讲数据处理 (9)第三讲Stata绘图 (13)第四讲矩阵操作 (16)第五讲STATA 编程初步 (18)附录B：STATA高级视频教程简介 (20)工欲善其事，必先利其器。

无论是经济学、管理学还是社会科学的其他学科，定量分析都变得越来越重要了。

作为一个较为年轻的计量软件，STATA自1985年问世以来，以其在数据处理、绘图、回归分析等方面的出色表现，赢得了越来越多的青睐。

然而，相比于SPSS、Eviews等以菜单操作为主的软件，以命令操作见长的STATA软件门槛相对较高。

由于进入国内的时间较短，相关的参考资料甚为有限，而STATA公司提供的近10000页的全英文使用手册更是令多数初学者望而生畏。

这也成为阻碍多数国内同仁学习这款功能强大的计量软件的主要障碍。

鉴于上述情况，我们分别于2007年11月和2008年10月推出了“STATA初级视频教程”和“STATA高级视频教程”，内容涉及STATA的基本操作、数据处理、绘图、编程、常用计量模型的估计，以及Bootstrap和Monte Carlo模拟等内容。

视频教学的直观性，加之课程的实用性导向，使这两套教程获得了广泛的好评。

承蒙广大STATA视频教程学员的积极参与和反馈，我在过去两年多的时间里收集到了100余条修改建议，历经半年多的制作，最终得以为大家呈现这套新版STATA初级视频——“STATA初级视频教程（2010版）”。

STATA初级视频教程（2010版）共5讲，包含36个视频文件，总计40余个学时。

stata上机实验第五讲——面板数据的处理

stata上机实验第五讲——面板数据的处理

• xtabond Arellano-Bond linear, dynamic panel data estimator （动态面板估计） • xtabond2 Arellano-Bond system dynamic panel data estimator(需要从网上下载) • xttobit Random-effects tobit models • xtintreg Random-effects interval data regression models • xtreg Fixed-, between- and random-effects, and population-averaged linear models • xtregar Fixed- and random-effects linear models with an AR(1) disturbance • xtgls Panel-data models using GLS
tab company,gen(dum)（批量生成变量） drop dum1 reg invest mvalue kstock dum*（ *表示未 知数） 与上述方法比较一下： xi:reg invest mvalue kstock pany 结果完全一样。
• xtpcse OLS or Prais-Winsten models with panelcorrected standard errors • xtrchh Hildreth-Houck random coefficients models • xtivreg Instrumental variables and two-stage least squares for panel-data models • xtabond Arellano-Bond linear, dynamic panel data estimator • xtabond2 Arellano-Bond system dynamic panel data estimator(需要从网上下载) • xttobit Random-effects tobit models • xtintreg Random-effects interval data regression models

第五讲 多值、排序与计数模型 高级计量经济学及Stata应用课件

第五讲 多值、排序与计数模型 高级计量经济学及Stata应用课件
• 解释变量：是否白人(white)，受教育年限(ed)， 工龄(exper)。
• 这些解释变量都只依赖于个体，而不依赖于方案 ，故应使用多项logit或多项probit回归。
2020/7/27
陈强 计量及Stata应用 (c) 2014
20
数据特征
• use nomocc2.dta, clear • sum
• 解释变量xij，既随个体i而变，也随方案j而变。
• 系数 β 表明，xij对随机效用Uij的作用不依赖于方 案j。比如，乘车时间依个体与方案而变，但乘车 时间太长所带来的负效用是一致的。
2020/7/27
陈强 计量及Stata应用 (c) 2014
9
条件Logit (续)
• 根据与多项Logit类似的推导，
2020/7/27
陈强 计量及Stata应用 (c) 2014
18
混合logit的Stata命令
• asclogit y x1 x2 x3,case(varname) alternatives(varname) casevars(varname) base(#) or
• “asclogit”表示“alternative-specific conditional logit”
• 如果假设 i1, ,iJ 服从J维正态分布，可
得“多项probit”(multinomial probit)模型
• 但多项Probit的计算涉及高维积分，不易计 算，较少使用。
2020/7/27
陈强 计量及Stata应用 (c) 2014
7
随方案而变的解释变量
• 多项Logit仅考虑不随方案而变的解释变量(比如， 个体收入)，但有些解释变量既随个体，也随方案 而变。比如，在选择交通工具时，乘车时间既因 个体而异，也因交通工具而异。

stata1-5讲义

stata1-5讲义

果一般而言是没有意义的并容易产生误导。可是如何让大家相信这种滥用和误用
计量模型所导致的偏误呢？
由于在社会科学中，被广泛认同的数理模型很少，讨论估计量是否一致或有
偏误的最好办法是假设我们已知某个理论公式及其相应参数，然后按照这个公式
通过蒙特卡洛方法生成假设数据，再来看在什么条件下用什么方法可以获得一致
(2)将其解压到 D:/stata9。 (3)点击 setup 安装>>改变安装路径到 D:/stata9>>选择 Stata/SE 版本。
1.2 启用和退出
(1) 程序→Stata，即可进入 Stata，启动后出现文件对话框，要求输入注册单 位和密码等。
中国人民大学 陈传波
9
chrisccb@
的或渐近正态的估计结果，这种方法已被国外的统计和计量教材大量采用。
本书正是在这两个方面突出了自己的特色。作者 9 年来潜心钻研 STATA，
利用 STATA 处理过农村住户数据、人口普查数据（部分）等大量数据，积累了
丰富的数据处理经验。本书的前 9 讲集中介绍数据处理的知识和技巧，后 9 讲通
过蒙特卡洛模拟帮助读者从直观上理解数理统计和计量的基本理论，并掌握相应
本书从第 10 讲开始，运用蒙特卡洛模拟方法，将基于随机变量的数理统计 和计量经济学的核心思想和方法的黑箱打开，让读者在如同做游戏一样的感觉中 深刻理解抽样分布、假设检验、回归分析等方法的强大魔力和无处不在的陷阱， 这有利于读者批判性地理解他人基于统计数据得出的结论，也很利于读者在自己 运用统计和计量分析时正确对待和解释估计结果。
中国人民大学 陈传波
8
chrisccb@
STATA 十八讲１入门
1 STATA 入门

第五讲 受限因变量时间序列以及panel模型

第五讲 受限因变量时间序列以及panel模型

2. Logit 估计 —- 最大似然法估计法 我们观察不到 p （拥有住房的概率） ， 而只观察到 Y 的结果 （拥有住房 Y=1， 或不拥有住房 Y=0） ，如何估计参数？ 一般用最大似然法估计法估计参数。因为 Y 服从贝努里分布，我们有 Pr(Yi = 1) = pi Pr(Yi = 0) = 1 - pi 假设我们得到 n 个观测值的随机样本，令 fi(Yi)表示 Yi=1 或 Yi=0 的概率， 于是观测到 n 个 Y 值的联合分布概率（joint probability）为
ln f (Y1 , Y2 ,..., Yn ) = ∑[Yi ln pi + (1 − Yi ) ln(1 − pi )]
i =1 n
n
= ∑[Yi ln pi − Yi ln(1 − pi ) + ln(1 − pi )]
i =1 n
⎡ ⎛ p i ⎞⎤ n = ∑ ⎢Yi ln⎜ ⎟⎥ + ∑ ln(1 − pi ) ⎜1− p ⎟ i =1 ⎣ i =1 i ⎠⎦ ⎝
---------------------| yhat| 0 | 1 | Y 0 18 3 1 3 8
----------+-----------
----------------------
（2）pseudo-R2 最常用的是 McFadden（1974）提出的 pseudo-R2 McFadden pseudo R 1
T
β 2β 3 ~χ 2 5β 3β 0 (2) Nonlinear restrictions: g(β)=0 H :β β g β β β 1 W 0 g β
T
1
∂g β var β ∂βT
∂g β ∂βT

stata第五讲【山大陈波】

stata第五讲【山大陈波】

静态面板数据
静态面板数据模型，是指解释变量中不包含 被解释变量的滞后项(通常为一阶滞后项) 的 情形。但严格地讲，随机干扰项服从某种序 列相关的模型，如AR(1), AR(2), MA(1) 等， 也不是静态模型。静态面板数据主要有两种 模型------固定效应模型和随机效应模型。
面板数据的格式
company 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 year 1951 1952 1953 1954 1951 1952 1953 1954 1951 1952 1953 1954 invest 755.9 891.2 1304.4 1486.7 588.2 645.5 641 459.3 135.2 157.3 179.5 189.6 mvalue 4833 4924.9 6241.7 5593.6 2289.5 2159.4 2031.3 2115.5 1819.4 2079.7 2371.6 2759.9
究竟该用OLS 还是IV
即解释变量是否真的存在内生性？ 假设能够找到方程外的工具变量。 1。如果所有解释变量都是外生变量，则OLS 比IV 更有效。在这种情况下使用IV，虽然估 计量仍然是一致的，会增大估计量的方差。2。 如果存在内生解释变量，则OLS 是不一致的， 而IV 是一致的。
豪斯曼检验（Hausman specification test）原假设： H0 ：所有解释变量均为外生变量。 H1：至少有一个解释变量为内生变量。 quietly reg lw80 s80 expr80 tenure80 iq est store ols quietly ivregress 2sls lw80 expr80 tenure80 (s80 iq=med kww mrt age) est store iv hausman iv ols

第五讲异方差和自相关精制课件

第五讲异方差和自相关精制课件
检查是否具有异方差。 2。reg weight length mpg 检查是否具有异方差。 3。use production,clear
reg lny lnk lnl 检查是否具有异方差
精制课件
16
4。use nerlove,clear reg lntc lnq lnpl lnpf lnpk 检验是否具有异方差
对于经典计量模型，我们的基本假设有：
假设 对于解释变量的所有观测值，随机误差项
有相同的方差。
Var(i
)
E
(
2 i
)
2
i 1, 2,...n
Var(U ) E[U E(U )][U E(U )]' E(UU ')
E(μμ )
E
1
1
n
12 E
1 n
n
n
1
2 n
其二，可能的情况下对变量取自然对数。变量取对 数降低了变量的变化程度，因此有助于消除异方差。
精制课件
26
自相关
经典假设 随机误差项彼此之间不相关 Cov(i , j ) E(i j ) 0 i j i, j 1,2,, n • 如果存在自相关，则：
COV (ui,uj) 0
• 时间序列数往往存在着自相关，即：
精制课件
17
异方差的处理
1。使用“OLS+异方差稳健标准误”（robust standard error）：这是最简单，也是目前比较 流行的方法。只要样本容量较大，即使在异方差 的情况下，只要使用稳健标准误，则所有参数估 计、假设检验均可照常进行。
sysuse nlsw88, clear
reg wage ttl_exp race age industry hours

《STATA第五讲》课件

《STATA第五讲》课件

总结词：在Stata编程中，宏和循环结构的使用可能会 带来一些问题。
错误与调试
详细描述：熟悉常见的语法错误提示，根据错误提示检 查代码；采用逐步调试方法，设置断点、单步执行和查 看变量值，定位和修正逻辑错误。
2023
REPORTING
THANKS
感谢观看
2023
PART 06
Stata常见问题解答
REPORTING
数据处理问题解答
总结词
当遇到数据导入困难时，可能是由于文件格 式、编码或分隔符不正确所致。
详细描述
确保数据文件格式（如.csv、.dta等）与 Stata软件兼容；检查文件编码（如UTF-8 、ANSI等），确保与软件设置一致；确认 数据字段分隔符（如逗号、制表符等）是否 正确。
Stata是一种统计分析软件，专门用于数据管理和统 计分析。
02
它提供了广泛的数据分析工具，包括描述性统计、 回归分析、方差分析、生存分析等。
03
Stata具有易于使用的界面和强大的编程语言，使数 据分析变得简单而高效。
Stata的用途
数据分析
Stata提供了各种数据分析工具， 可以帮助用户进行数据探索、描 述性统计和复杂统计分析。
Cox比例风险模型
研究多个因素对生存时间的影响，并假设风险函 数与时间无关。
ABCD
Kaplan-Meier曲线
非参数方法描述生存函数随时间的变化。
时间依赖性Cox模型
在某些情况下，风险函数可能随时间变化，可以 使用此模型进行描述。
2023
PART 04
Stata编程基础
REPORTING
Stata命令基础
数据管理
Stata具有强大的数据管理功能， 可以方便地导入、导出数据，进 行数据清洗和整理。

Stata基本操作和数据分析入门：第五讲 多组平均水平的比较

Stata基本操作和数据分析入门：第五讲 多组平均水平的比较

Stata软件基本操作和数据分析入门第五讲多组平均水平的比较赵耐青一、复习和补充两组比较的统计检验1. 配对设计资料(又称为Dependent Samples)a)对于小样本的情况下，如果配对的差值资料服从正态分布，用配对t检验(ttest 差值变量=0)b)大样本的情况下，可以用配对t检验c)小样本的情况下，并且配对差值呈偏态分布，则用配对符号秩检验(signrank差值变量=0)2. 成组设计(Two Independent Samples)a)如果方差齐性并且大样本情况下，可以用成组t检验(ttest 效应指标变量,by(分组变量))b)如果方差齐性并且两组资料分别呈正态分布，可以用成组t检验c)(Ranksum test)二、多组比较1. 完全随机分组设计(要求各组资料之间相互独立)a)方差齐性并且独立以及每一组资料都服从正态分布(小样本时要求)，则采用完全随机设计的方差分析方法(即：单因素方差分析，One Way ANOV A)进行分析。

b)方差不齐或小样本情况下资料偏态，则用Kruskal Wallis 检验(H检验)例5.1 为研究胃癌与胃粘膜细胞中DNA含量（A.U）的关系，某医师测得数据如下，试问四组人群的胃粘膜细胞中平均DNA含量是否相同？组别group DNA含量（A.U）浅表型胃炎 1 9.81 12.73 12.29 12.53 12.95 9.53 12.6 8.9 12.27 14.26 10.68肠化生 2 14.61 17.54 15.1 17 13.39 15.32 13.74 18.24 13.81 12.63 14.53 16.17早期胃癌 3 23.26 20.8 20.6 23.5 17.85 21.91 22.13 22.04 19.53 18.41 21.48 20.24晚期胃癌 4 23.73 19.46 22.39 19.53 25.9 20.43 20.71 20.05 23.41 21.34 21.38 25.70由于这四组对象的资料是相互独立的，因此属于完全随机分组类型的。

Stata操作讲义知识讲解

Stata操作讲义知识讲解

操S义讲作atatStata操作讲义第一讲 Stata操作入门第一节概况Stata最初由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）研制，现在为Stata公司的产品，其最新版本为7.0版。

它操作灵活、简单、易学易用，是一个非常有特色的统计分析软件，现在已越来越受到人们的重视和欢迎，并且和SAS、SPSS一起，被称为新的三大权威统计软件。

Stata最为突出的特点是短小精悍、功能强大，其最新的7.0版整个系统只有10M左右，但已经包含了全部的统计分析、数据管理和绘图等功能，尤其是他的统计分析功能极为全面，比起1G以上大小的SAS系统也毫不逊色。

另外，由于Stata在分析时是将数据全部读入内存，在计算全部完成后才和磁盘交换数据，因此运算速度极快。

由于Stata的用户群始终定位于专业统计分析人员，因此他的操作方式也别具一格，在Windows席卷天下的时代，他一直坚持使用命令行／程序操作方式，拒不推出菜单操作系统。

但是，Stata的命令语句极为简洁明快，而且在统计分析命令的设置上又非常有条理，它将相同类型的统计模型均归在同一个命令族下，而不同命令族又可以使用相同功能的选项，这使得用户学习时极易上手。

更为令人叹服的是，Stata语句在简洁的同时又拥有着极高的灵活性，用户可以充分发挥自己的聪明才智，熟练应用各种技巧，真正做到随心所欲。

除了操作方式简洁外，Stata的用户接口在其他方面也做得非常简洁，数据格式简单，分析结果输出简洁明快，易于阅读，这一切都使得Stata成为非常适合于进行统计教学的统计软件。

Stata的另一个特点是他的许多高级统计模块均是编程人员用其宏语言写成的程序文件（ADO文件），这些文件可以自行修改、添加和下载。

用户可随时到Stata网站寻找并下载最新的升级文件。

事实上，Stata的这一特点使得他始终处于统计分析方法发展的最前沿，用户几乎总是能很快找到最新统计算法的Stata程序版本，而这也使得Stata自身成了几大统计软件中升级最多、最频繁的一个。

STATA操作流程-附面板数据演示

STATA操作流程-附面板数据演示
第一篇 Stata的安装和设置 第二篇 数据格式转化 第三篇 文件和目录操作 第四篇 数据库操作 第五篇 OLS回归和IV方法 第六篇 Panel Data方法
第一篇 Stata的安装和设置
第二篇 数据格式转化
• 我们可以从SinofinData中导出数据，这 时数据文件的格式时文本文件
• 接下来，我们用Microsoft Access将txt的 文本文件转化为mdb的数据文件
• replace 修改某个变量的数据
• save filename 将处理后的结果保存到一个 新的文件中
save，replace 将处理后的新文件保存覆盖 原来的文件
• clear 关闭数据库
• Exit
退出stata
• Sort 把数据库关于某个变量进行排序
• Merge 把两个具有某个共同变量的数据库 进行合并，增加了变量，但是没有增加观 测值
• use exp1.dta 打开当前目录中的一个数据 文件
• sum 显示exp1数据库中的各个变量信息 • list in 1/5 显示从第1个到第5各观测值 • edit 直接编辑数据库 • drop varname 删除你不需要的变量 • keep varname 保留你需要的变量
• gen 生成一个新的变量
• demo
谢谢 杨俊制作
• Hausman 进行hausman检验
• gen 生成一个新的变量
• replace 修改某个变量的数据
• save filename 将处理后的结果保存到一个 新的文件中
save，replace 将处理后的新文件保存覆盖 原来的文件
• clear 关闭数据库
demoபைடு நூலகம்

Stata 培训大纲

Stata 培训大纲
Stata培训大纲
第一讲stata基本介绍
第一节stata参数的设置
1、stata界面的介绍、窗口使用技巧和result界面的设置
2、当前路径的查看与更改
3、常用的系统参数设置（set）
第二节stata语言的特点
1、stata语言的语法
第三节stata官方命令和外部下载
3、数据的纵横变化
4、数据的转置
第四节离群值的处理
1、离群值的处理、对数处理和缩尾处理
第五节文字变量的处理
1、数值型变量与文字型变量的转化
2、subsrt()、subinstr()和split()函数
第六节分组统计量
1、分组统计量的产生
第七节其他常用的数据处理命令
replace、label、rename、display、format、order、sort、list、tab
第三节常用模型的stata操作
1、固定效应和随机效应模型以及其检验
2、分位数回归法
3、GMM模型
4、probit、logit和tobit
5、模型结果的输出
第五讲论文
针对一篇论文，详细讲解
3、命令的查看
第四节stata的do文件、help文件的使用
1、do文件的作用的使用技巧
2、help文件查看方式及潜在的功能
第五节数据的读入和导出
1、excel文件的读入和导出（import、export）
2、系统数据的查看和调入
3、个人数据的读入和保存
第六节stata13和stata14的区别
1、stata13和stata14的区别
第三讲stata绘图
第一节常用图形的绘制
1、常用图形的绘制
2、不同图形的组合
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  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
– 现在假定学校想了解数学成绩在80~90分 和90分以上的人数，有人写出如下命令进 行统计
– gen Math_9=(Math>=90)//成绩在90及 以上的
– gen Math_8=(Math<90)&(Math>=80)//成 绩在80~90之间
– list Math Math_9 Math_8//显示结果
于5000或者价格超过10000的国外车的转速 – 注意，在 STATA 中，和（&）优先于或（|）。问下面的命令代表什么含
义？ – list turn if (price<5000)|(price>10000)&(foreign==1)
第五讲、命令语句结构与运算符
• 命令语句的格式
– 通过前面几讲的学习，相信大家对命令多少有了点自己的了解。本 讲将介绍STATA命令语句的一般性格式：
对外经济贸易大学金融学院 谢海滨 International Business School, UIBE
计量经济软件及应用
STATA硕士研究生班
第五讲、命令语句结构与运算符
STATA是当前最为流行 的统计计量分析之一
STATA的广泛应用：
-1.运算符及运算 -2.命令语句结构
->1 命令(command) ->2 变量(varlist) ->3 分类变量(by varlist) ->4 赋值（=exp） ->5 条件（if exp） ->6 范围（in range） ->7 加权（weight） ->8 可选（option）
代数运算
“加”
+
或“字
符相加”
“减”
-
或“负
号”
*
乘
/ ^ sqrt()
除 指数 开方
逻辑运算
&
“与” 或“和”
关系运算
>
大于
|
或
<
小于
~
“非” 或“不”
>=
大于等 于
！
“非” 或“不”
<=
小于等 于
==
等于
~=或！ =
不等于
第五讲、命令语句结构与运算符
• 代数运算
– 代数运算是最基本的数据处理，它包括包括加（+）、减（-）、乘（*）、 除（/），幂（^）和负数（-）。在进行代数运算时，如果遇到缺失值、 运算不可行时（比如除数为零）或运算不用执行时均会得到缺失值。
– 如只给女生成绩进行开方在乘以10进行调整，则可以用如下命令 – use Math_score.dta, clear //将数学成绩文件打开 – gen math_female=sqrt(math)*10 if gender==0//将女生数学成绩进
行调整，并将调整后的成绩记为math_female
– 显然这种统计方式是错误的，因为他将缺 考的John的数学成绩当成超过90分来处理。
Stu_id 1 2 3 4 5 6
Name John Marry Jack Tom Jerry Jim
Chinese . 80 78 77 87 87
Math . 90 60 85 86 60
第五讲、命令语句结构与运算符第五讲、命令Fra bibliotek句结构与运算符
• 运算符与运算
– 对数据进行加工，不可避免 的会涉及到数据的运算。 STATA共有四种运算：代数 运算、字符运算、逻辑运算 和关系运算。各种运算的运 算符见右表。
– 运算的优先级（从高到 低）：！(或~)，^，-（负 号），/，*，-（减）， +，!=(或 ~=),>,<,<=,>=,==,&,| 当 忘记或者无法确定优先序的 时候，最好用括号将优先序 表达出来，在最里层括号中 的表示式将被优先执行
• 逻辑运算
– 逻辑运算符包括非（！或者~），和（&）、或（|）三种，大量运用在条 件和判断语句中。
– sysuse auto.dta, clear //导入系统自带的汽车数据文件 – list if (price>5000)&(foreign==1)//显示价格超过5000的国外车的基本
特征 – list turn if ((price<5000)|(price>10000))&(foreign==1)//显示价格小
第五讲、命令语句结构与运算符
• 字符运算
– 当需要把两个字符进行连接时，同样可以用加号（+）来完成。比如，把 “我”和“爱你”合并在一起，命令为：
– scalar a= “I”+ “Love U”//将字符I和Love U连接并赋予a。注意：引 号必须是在英文半角状态，否则出错。
– scalar list a// 显示a的内容 – 不可以将不同类型的数据进行相加，否则将出错。例如，把数值型数据2
– [by varlist:] command [varlist] [=exp] [if exp] [in range] [weight] [, options]
– 一般性格式中包含有如下几个组成部分：命令（command）、变量 列表（varlist）、分类（by）、赋值（=exp）、条件（if exp）、 范围（in range）、权重（weight）、可选项（options）。其中， [ ]表示可有可无的项,否则为必选项，显然只有 command 是必不可 少的。下面我们将结合具体的例子来讲解各个组成部分的含义及功 能。
– dis 3>5 //dis是display的简写，显示结果为0 ，表示关系式不对 – dis 3<5 //显示结果为1，表示关系式正确 – dis 4==4 //显示结果为1，表示关系式正确 – 在进行关系运算中一定要注意缺失值，因为在STATA中，系统缺失值大于
任何一个数据。
•例
– 下面举例说明忽略缺失值的严重后果。假 定有如下的学生成绩数据，由于John缺考， 因此成绩缺失。
和字符型数据3相加就会出错。 – scalar a= 5+ “3”//将数值2和字符3相加，结果出错 – type mismatch – r(109);
第五讲、命令语句结构与运算符
• 关系运算
– 关系运算包括大于、小于、等于；大于等于、小于等于、不等于等多种比 较关系。特别要注意的是，STATA中的等于符号为“==”，是两个等号连 写在一起，表示比较两边的关系式是否相等，它不同于“=”。“=”的 含义是将等号右边的值赋予左边的变量，这是一个赋值号。当关系式满足 是，显示结果为1（表示关系式正确），否则显示结果为0（表示关系式错 误）