STATA 第五章 多组计量资料比较的非参数检验命令与输出结果说明

bootstrap检验的stata命令Bootstrap检验是一种非参数统计方法，用于估计统计量的抽样分布或参数的置信区间。

它的主要思想是通过从原始样本中有放回地抽取多个样本来构建近似的抽样分布，从而进行统计推断。

在Stata中，我们可以使用bootstrap命令来进行Bootstrap检验。

我们需要明确要进行Bootstrap检验的统计量。

假设我们想要检验某个样本的均值是否显著不同于某个特定的值。

我们可以使用bootstrap命令来进行检验。

具体命令如下：```bootstrap mean = r(mean), reps(1000) seed(123)```在上述命令中，mean代表要估计的统计量，r(mean)表示使用Stata 自带的mean函数计算样本均值作为估计值。

reps(1000)表示进行1000次Bootstrap抽样，seed(123)表示设置随机数种子为123，以保证结果的可重复性。

运行上述命令后，Stata会输出Bootstrap估计值的分布情况，包括均值、标准误、置信区间等。

我们可以使用命令di来显示这些结果：```di "Bootstrap mean: " r(mean)di "Standard error: " r(se)di "95% Confidence interval: " "[" r(p1) ", " r(p99) "]"```在上述命令中，r(mean)代表Bootstrap估计值的均值，r(se)代表标准误，r(p1)和r(p99)分别代表置信区间的下限和上限。

除了对样本均值进行Bootstrap检验外，我们还可以对其他统计量进行Bootstrap检验，比如样本中位数、相关系数等。

具体命令和解释如下：```bootstrap median = r(median), reps(1000) seed(123)```在上述命令中，median代表要估计的统计量，r(median)表示使用Stata自带的median函数计算样本中位数作为估计值。

非参数统计分析方法一单样本问题1，二项式检验：检验样本参数是否与整体参数有什么关系。

样本量为n，给定一个实数M0（代表题目给出的分位点数），和分位点∏（0.25,0.5,0.75）。

用S-记做样本中比M0小的数的个数，S+记做样本中比M0大的数的个数。

如果原假设H0成立那么S-与n的比之应为∏。

H0：M=M0H1：M≠MO或者M>M0或者M<M0.Spss步骤：分析—非参数检验—二项式检验。

可以得出统计量为K=min（S-,S+）和统计量Z和p值当p值小于0.05时拒绝原假设，没有充足理由证明M=M0.,2，Wilcoxon符号秩序检验Wilcoxon检验的目的和二项式检验是一样的，Spss步骤：分析—非参数检验—两个相关样本得出统计量Z和p值当p值小于0.05时拒绝原假设，没有充足理由证明M=M03，随机性游程检验给出一组数据看次数据出现的情况是不是随机的。

列如：00011011110001110100001110H0：是随机的H1：不是随机的（混合倾向，游程多，长度短）（成群倾向，游程少，长度长）Spss步骤：分析—非参数检验—游程得出统计量R和p值当p值小于0.05时拒绝原假设，没有充足理由证明该数据出现是随机的二，两个样本位置问题1，Brown—Mood中位数检验给出两个样本比较两个样本的中位数或者四分位数等是否相等或者有一定关系，设一个中值为M1，一个为M2H0：M1=M2.H1：M1≠M2或者M1>M2或者M1<M2Spss步骤：分析—非参数检验—k个独立样本得出统计量Z和p值当p值小于0.05时拒绝原假设，没有充足理由证明M1=M2.2，Wilcoxon(Mann—Whitniey)秩和检验该检验和Brown—Mood检验的原理是一样的，但是该检验利用了更多的样本信息，从而比Brown—Mood检验更有说服力。

Spss步骤：分析—非参数检验—2个独立样本得到Z统计量和p值，当p值小于0.05时拒绝原假设，没有充足理由证明M1=M2.3，成对样本Wilcoxon秩和检验用M1代表开始时的数据某一特征值，用M2代表结束后的数据某一特征值，比较前后关系。

stata均值差异检验命令Stata均值差异检验命令是进行统计分析常用的一种方法，用于比较两组或多组数据之间的均值差异。

本文将介绍Stata中常用的均值差异检验命令，包括独立样本t检验、配对样本t检验和方差分析。

1. 独立样本t检验独立样本t检验适用于比较两组独立样本之间的均值差异。

假设我们有一个医学实验，想要比较两种治疗方法对患者血压的影响。

我们有两组患者，一组接受A治疗，另一组接受B治疗。

我们可以使用Stata中的ttest命令进行独立样本t检验。

语法如下：ttest 变量名, by(分类变量)其中，变量名是我们要比较的变量，by(分类变量)是用于将数据按照某个分类变量进行分组，比较各组之间的均值差异。

2. 配对样本t检验配对样本t检验适用于比较同一组样本在不同条件下的均值差异。

例如，我们想要比较某种药物对患者血压的影响，我们可以使用Stata中的paired ttest命令进行配对样本t检验。

语法如下：paired ttest 变量名1 变量名2其中，变量名1和变量名2是同一组样本在不同条件下的两个变量。

3. 方差分析方差分析适用于比较三组或三组以上样本之间的均值差异。

假设我们有一个实验，想要比较三种不同药物对患者血压的影响。

我们可以使用Stata中的oneway命令进行方差分析。

语法如下：oneway 变量名, by(分类变量)其中，变量名是我们要比较的变量，by(分类变量)是用于将数据按照某个分类变量进行分组，比较各组之间的均值差异。

通过以上三种命令，我们可以方便地进行均值差异检验，并得到相应的统计结果。

Stata提供了丰富的统计分析命令，可以满足各种不同数据分析的需求。

需要注意的是，在进行均值差异检验前，需要对数据进行一些前提检验，如正态性检验和方差齐性检验。

可以使用Stata中的normality命令和variance命令进行相应的检验。

总结：Stata均值差异检验命令是进行统计分析的重要工具，能够帮助我们比较不同组别之间的均值差异。

Stata统计分析常用命令汇总一、winsorize极端值处理范围：一般在1%和99%分位做极端值处理，对于小于1%的数用1%的值赋值，对于大于99%的数用99%的值赋值。

1、Stata中的单变量极端值处理：stata 11.0，在命令窗口输入“findit winsor”后，系统弹出一个窗口，安装winsor 模块安装好模块之后，就可以调用winsor命令，命令格式：winsor var1, gen(new var) p(0.01) 或者在命令窗口中输入：ssc install winsor安装winsor命令。

winsor命令不能进行批量处理。

2、批量进行winsorize极端值处理：打开链接：/judson.caskey/data.html，找到winsorizeJ，点击右键，另存为到stata中的ado/plus/目录下即可。

命令格式：winsorizeJ var1var2var3,suffix(w)即可，这样会生成三个新变量，var1w var2w var3w，而且默认的是上下1%winsorize。

如果要修改分位点，则写成如下格式：winsorizeJ var 1 var2 var3,suffix(w) cuts(5 95)。

3、Excel中的极端值处理：（略）winsor2 命令使用说明简介：winsor2 winsorize or trim (if trim option is specified) the variables in varlist at particular percentiles specified by option cuts(# #). In defult, new variables will be generated with a suffix "_w" or "_tr", which can be changed by specifying suffix() option. The replace option replaces the variables with their winsorized or trimmed ones.相比于winsor命令的改进：(1) 可以批量处理多个变量；(2) 不仅可以 winsor，也可以 trimming；(3) 附加了 by() 选项，可以分组 winsor 或 trimming；(4) 增加了 replace 选项，可以不必生成新变量，直接替换原变量。

学习使用STATA进行数据处理与分析第一章：STATA的介绍与安装STATA是一款专业的统计分析软件，广泛应用于社会科学、经济学、医学和生物学等领域。

本章将介绍STATA的特点、功能以及安装步骤。

STATA具有强大的数据处理和统计分析能力，可以进行数据清洗、变量管理、描述性统计分析、假设检验、回归分析等操作。

第二章：数据导入与数据清洗数据处理是统计分析的基础，本章将介绍如何使用STATA进行数据导入和数据清洗。

首先，介绍将数据导入到STATA中的几种方式，如直接读取Excel文件、导入CSV文件等。

其次，介绍如何处理缺失值、异常值和重复值，以确保数据的质量。

第三章：变量管理与数据转换本章将介绍如何在STATA中进行变量管理和数据转换。

首先，介绍如何创建新变量、重编码变量、将字符串变量转换为数值变量等操作。

其次，介绍如何进行数据排序、合并数据集、将宽数据转换为长数据等操作，以满足不同的分析需求。

第四章：描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的方法，本章将介绍如何使用STATA进行常见的描述性统计分析。

包括计算频数和占比、计算均值和标准差、绘制直方图和箱线图等操作。

此外，还将介绍如何计算变量之间的相关系数和交叉表分析等。

第五章：假设检验假设检验是统计分析中常用的方法之一，用于验证研究假设的有效性。

本章将介绍如何使用STATA进行常见的假设检验。

包括单样本t检验、配对样本t检验、独立样本t检验、方差分析等操作。

同时，还将介绍如何进行非参数检验，如Wilcoxon秩和检验和Kruskal-Wallis检验。

第六章：回归分析回归分析是一种常见的统计分析方法，用于研究变量之间的关系。

本章将介绍如何使用STATA进行回归分析。

包括简单线性回归、多元线性回归、logistic回归等操作。

同时，还将介绍如何进行残差分析和模型诊断，以验证回归模型的有效性和可靠性。

第七章：面板数据分析面板数据分析是一种特殊的数据分析方法，用于研究个体与时间的关系。

【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的f检验命令文章标题：深入解析Stata中的F检验命令摘要：本文将对Stata中的F检验命令进行深入研究和解析，从基本概念到实际应用，为读者提供详细的指导和理解。

我们将从什么是F检验开始，逐步介绍其原理、应用场景以及如何在Stata中进行操作。

通过本文的阅读，读者将能够更好地理解F检验的背景和原理，并能熟练地在Stata中运用F检验命令进行数据分析。

1. 什么是F检验1.1 F检验的基本概念1.2 F检验的假设检验原理1.3 F统计量的计算方法2. F检验的应用场景2.1 单因素方差分析中的F检验2.2 多元回归分析中的F检验2.3 重复测量设计中的F检验3. 在Stata中使用F检验命令3.1 数据导入与准备3.2 单因素方差分析中的F检验3.3 多元回归分析中的F检验3.4 重复测量设计中的F检验4. F检验结果的解读与可视化分析4.1 F统计量的解读4.2 P值的解读4.3 效应量的计算与解读4.4 结果的可视化分析5. F检验的局限性和注意事项5.1 数据正态性的检验前提5.2 样本容量对F检验的影响5.3 其他相关统计检验的补充6. 对F检验的观点和理解6.1 F检验在统计学中的重要性6.2 F检验在实际数据分析中的应用6.3 F检验的局限性和替代方法结论：通过本文的阅读和学习，读者对Stata中的F检验命令的相关知识和应用方法应具有一定的了解。

我们也要认识到F检验的局限性，并在实际数据分析中综合应用其他统计方法以获得更准确和全面的结论。

希望本文能够为读者提供有价值的参考和帮助。

1. F检验在多元回归分析中的应用多元回归分析是一种用于研究多个自变量对因变量的影响的统计方法。

在进行多元回归分析时，需要对自变量的整体影响进行评估，而F检验则提供了一种评估自变量整体影响是否显著的方法。

F检验在多元回归分析中的应用非常广泛。

它可以用来判断模型整体的显著性，即自变量是否对因变量的解释具有统计学意义。

第五章多组计量资料比较的非参数检验命令与输出结果说明本节STATA 命令摘要秩和检验 ( Mann，Whitney and Wilcoxon 非参数检验)对于计量资料不满足正态分布要求或方差不齐性，但样本资料之间是独立抽取的，则可以应用秩和检验方法进行比较两组资料的中位数是否有差异。

STATA命令为：ranksum 观察变量, by( 分组变量)例：研究不同饲料对雌鼠体重增加的关系。

表中用x表示雌鼠体重增加(克)，用group=1表示高蛋白饲料组以及用group=2 表示低蛋白饲料组。

无效假设 Ho:两组增加体重的中位数相同。

ranksum x, by(group)①为第二组(低饲料组)的秩的和；② 若效假设成立，则第二组的秩的和期望值为70；③秩和统计检验量z；④对于无效假设Ho对应的p值。

在本例中，虽然第二组的秩和为而期望值估计为70，但p值为，所以根据该资料和统计结果一般不能认为用高蛋白饲料喂养能明显增加雌鼠的体重。

多组资料中位数比较(完全随机化设计资料的检验)对于完全随机化设计资料的比较，若各组资料不全服从正态分布(即：至少有一组的资料均不服从正态分布)或各组的资料方差不齐性，则可以用Kruskal and Wallis方法进行检验(Ho:各组的中位数相同)。

STATA命令为：kwallis观察变量,by(分组变量)例：50只小鼠随机分配到5个不同饲料组，每组10只小鼠。

在喂养一定时间后，测定鼠肝中的铁的含量(mg/g)如表所示：试比较各组鼠肝中铁的含量是否有显着性差别。

用x表示鼠肝中铁的含量以及用group=1，2，3，4，5分别表示对应的5个组。

kwallis x, by(group)①为各组的秩和值；②为该统计量的c2检验值；③为无效假设检验所对应的p值。

本例结果表明：5组的中位数有显着的差异。

即：5个不同饲料组的小鼠肝脏中铁的含量有显着差异，说明小鼠肝脏中铁的含量与喂养的饲料有关。

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。

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。