STATA与SPSS各省市第三产业生产总值

使用Stata进行数据分析的教程第一章：介绍StataStata是一种统计软件，经常被研究人员和学者用于数据分析和统计建模。

它提供了强大的数据处理和分析功能，可以应用于不同领域的研究项目。

本章介绍了Stata的基本功能和特点，包括数据管理、数据操作和Stata的界面等。

1.1 Stata的起源和发展Stata最初是由James Hardin和William Gould创建的，旨在为统计学家和社会科学研究人员提供一个数据分析工具。

随着时间的推移，Stata得到了广泛的应用，并逐渐发展成为一种强大的统计软件。

1.2 Stata的功能和特点Stata提供了许多数据处理和分析函数，包括描述性统计、回归分析、因子分析和生存分析等。

它还具有数据的管理功能，可以导入、导出和编辑数据文件。

Stata的界面友好，并且支持批处理和交互模式。

第二章：数据管理与准备在进行数据分析之前，首先需要准备和管理数据集。

本章将详细介绍Stata中的数据导入、数据清洗和数据变换等操作。

2.1 数据导入与导出Stata可以导入各种格式的数据文件，包括CSV、Excel和SPSS 等。

同时，Stata也支持将分析结果导出为不同的格式，如PDF和HTML等。

2.2 数据清洗和缺失值处理在实际研究中，数据常常存在缺失值和异常值。

Stata提供了处理缺失值和异常值的方法，可以通过删除、替换或插补来处理这些问题。

2.3 数据变换和指标构造数据变换是指将原始数据转化为适合分析的形式，常见的变换包括对数变换、差分和标准化等。

指标构造是指根据已有变量构造新的变量，如计算平均值和构造虚拟变量等。

第三章：描述性统计和数据可视化描述性统计是对数据集的基本统计特征进行总结和分析，而数据可视化则是通过图表和图形展示数据的特征和关系。

本章将介绍在Stata中进行描述性统计和数据可视化的方法。

3.1 中心趋势和离散程度的度量通过计算平均值、中位数和众数等指标来描述数据的中心趋势。

第一节 SPSS 概述 张岩波 sxmuzyb@目的要求：掌握SPSS 基本功能一、软件简介1、 统计软件简介：SPSS 、SAS 、STATA 、BMDP2、 SPSS 简介：版本，优点，兼容性（数据，软件），数据管理功能3、SPSS 窗口：主窗口（数据窗口），结果输出窗口，程序窗口File: 文件操作Edit: 编辑Data: 数据操作 Transform: 变量转换 Analyze: 统计分析 Graphs: 统计图形4、 主要文件类型：数据文件：.SAV 可读入或输出各种数据格式，常见DBASE,EXCEL 结果文件：.SPO 可输出Word ，Htm ，TXT ，也可直接粘贴到外部文档 程序文件：.SPS 用于批处理编程，或菜单不可完成的统计方法 其它非SPSS 文件：XLS DBF TXT二、数据的建立，调用与存储1、创建或打开数据文件：2、数据文件格式：同Dbase，变量名的命名规则；二维格式行（记录）：通常每个个体或观察单位为一个记录列（变量）：各种统计方法中注意各类变量的区分：观察效应，处理因素3、数据类型：变量设置变量名类型宽度小数位数变量标签赋值4、数据文件的存储调用：兼容EXCEL,SAS,dBASE,ACCESS等各种格式，可调用/导出三、善于利用帮助系统四、数据库的管理Data（数据操作）Transform（变量转换）五、统计方法：Graphs第二节统计描述一、计量资料、计数资料的统计描述（一）目标与教学要求1．掌握常用统计方法的选择、频数分布分析、描述统计量、探索分析及平均数分析。

2．熟悉资料统计工作的步骤、资料的分类、变量变换。

（二）课程内容：1. 常用统计方法的选择：●定量资料与定性资料●统计描述与统计推断●比较分析与关联性分析2. 频数分布分析：●正态分布：连续性资料，分布对称●二项分布：二分类资料，数据独立（非传染/遗传性疾病）●POISSION分布：稀有事件的发生率3. 描述统计量定量资料统计描述常用的统计指标及其适用场合描述内容指标意义适用场合平均水平均数个体的平均值对称分布。

常用生物统计软件关键词：SAS，SPSS，S-PLUS，MinitabMinitab，Statistica，Stata，DPS，统计软件R，生物统计软件摘要：生物统计学作为生物研究必不可少的学科，需要许多与之对口的软件用于数据收集、整理、分析。

正文在生物学高度发展的今天，许多与之有关的学科也得到了较快的发展，生物统计学作为生物研究必不可少的学科，需要许多与之对口的软件用于数据收集、整理、分析。

目前，有很多软件可以解决生物统计学研究人员从立项到最后写论文的实际问题。

各个软件开发环境、运行平台和操作方法都各有千秋！现就与之相关的统计软件做简要介绍。

国外常用软件：SAS，美国SAS软件研究所研制的一套大型集成应用软件系统，具有完备的数据管理，数据分析和数据展现功能，SAS系统中提供的主要分析功能包括统计分析、经济计量分析、时间序列分析和质量管理工具，广泛应用与政府行政管理、科研、教育等领域。

SPSS，是世界上最早的统计分析软件，也是现今仅次于SAS的软件工具包，由美国斯坦福大学的三位研究生与20世纪60年代研制，并很快应用于自然科学、社会科学、技术科学等各个领域。

S-PLUS，S-PLUS基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。

作为统计学家及一般研究人员的通用方法工具箱，S-PLUS强调演示图形、探索性数据分析、统计方法、开发新统计工具的计算方法，以及可扩展性。

MinitabMinitab，是美国宾州大学研制的国际上流行的一个统计软件包，其特点是简单易懂，在国外大学统计学系开设的统计软件课程中，Minitab与SAS、BMDP相互并列，有的学术研究机构甚至专门教授Minitab之概念及其使用。

Minitab for Windows统计软件比SAS、SPSS等小得多，但功能并不弱，特别是它的试验设计与质量控制等功能。

MiniTab目前的最高版本为V14.1，它提供了对二维工作表中的数据进行分析的多种功能，包括：基本统计分析、回归分析、方差分析、多元分析、非参数分析、时间序列分析、试验设计、质量控制、模拟、绘制高质量三维图形等，从功能来看，Minitab除各种统计模型外，还具有许多统计软件不具备的功能——矩阵运算。

Stata是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。

它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。

新版本的STATA采用最具亲和力的窗口接口，使用者自行建立程序时，软件能提供具有直接命令式的语法。

Stata提供完整的使用手册，包含统计样本建立、解释、模型与语法、文献等超过一万余页的出版品。

[1]除了之外，Stata软件可以透过网络实时更新每天的最新功能，更可以得知世界各地的使用者对于STATA公司提出的问题与解决之道。

使用者也可以透过StataJournal获得许许多多的相关讯息以及书籍介绍等。

另外一个获取庞大资源的管道就是Statalist,它是一个独立的listserver,每月交替提供使用者超过1000个讯息以及50个程序。

参见“"、“[2]”、“网”、”等。

编辑本段Stata的统计功能Stata的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近20年发展起来的新方法，如Cox比例风险回归，指数与Weibull回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Poisson回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。

具体说，Stata具有如下统计分析能力：数值变量资料的一般分析:参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。

分类资料的一般分析：参数估计，列联表分析(列联系数，确切概率)，流行病学表格分析等。

等级资料的一般分析：秩变换，秩和检验，秩相关等相关与回归分析：简单相关，偏相关，典型相关，以及多达数十种的回归分析方法，如多元线性回归，逐步回归，加权回归，稳键回归，二阶段回归，百分位数(中位数)回归，残差分析、强影响点分析，曲线拟合，随机效应的线性回归模型等。

其他方法：质量控制，整群抽样的设计效率，诊断试验评价，kappa等。

安装estat：ssc install estout,replace\2010-10-14 11:38:15来自: 杨囡囡(all a woman lack is a wife)（转自人大论坛）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。

STATA命令应用及详细解释（汇总）调整变量格式：format x1 .3f ——将x1的列宽固定为10，小数点后取三位format x1 .3g ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位format x1 .3e ——将x1的列宽固定为10，采用科学计数法format x1 .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 .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", clear merge 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", clear merge 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。

（完整）Stata常用命令编辑整理：尊敬的读者朋友们：这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（（完整）Stata常用命令）的内容能够给您的工作和学习带来便利。

同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我们进步的源泉，前进的动力。

本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以下为（完整）Stata常用命令的全部内容。

Stata常用命令大学期间觉得学的最有用的软件之一就是stata了,对stata基本是在血和泪的尝试中爬过，到了最后基本属于只要stata不出现红字错误命令就开心得不得了.顺便整理一下常用的stata命令如下，应该对付计量方向第一学期的入门问题不大(求stata大神不虐.。

）,所以就只写了一部分常用的，有时间后面再补充吧。

主要就是分为基本操作和回归统计两部分：1、基本操作import/use/insheet/merge：基本常用的导入文件就是这四个了，建议直接从stata的menu 菜单中导入，导入xlsx和csv这种常见的格式时还有一些备用选项可以自己体验一下（比如string和把第一行视为变量名之类）.merge需要单独说一下，因为是将两个数据库合并为一个，原理也比较简单，两个数据库中根据一些相同的变量把其他数据“加”到原来的数据库中，也是建议直接菜单操作，不要用命令。

在Data的Combine datasets的merge two datasets中，分为1:1、m:1、1：m各种形式,基本用两次就差不多能搞懂.help：一定第一个学的是这个!啥不会就help一下，不知道函数了就help function,不知道回归细节就help regress，多读help文件!gen/egen:最常用的建立函数的命令,这两个不同之处在于gen一般是初等函数，egen的函数会复杂一些。

重复测量数据分析系列：再谈多层混合效应模型（基于Stata）感觉从来没有⼀个模型有这么多的称谓。

混合效应模型的不同称谓多层混合效应线性模型（Mu l ti l e v e l Mi x e d-E ffe c t L i n e a r Mo d e l）；多⽔平模型（Mu l ti l e v e l Mo d e l），分层线性模型（H i e ra rc h i c a l L i n e a r Mo d e l）；混合效应模型（Mi x e d E ffe c t Mo d e l），混合线性模型（Mi x e d L i n e a r Mo d e l）；随机截距-斜率发展模型（R a n d o m i n te rc e p t a n d s l o p Mo d e l，R IS Mo d e l）；随机效应模型（R a n d o m C o e ffi c i e n t Mo d e l），随机系数模型（R a n d o m C o e ffi c i e n t Mo d e l）；随机斜率模型（R a n d o m S l o p Mo d e l）；随机截距模型（R a n d o m i n te rc e p tMo d e l），⽅差成分模型（V a ri a n c e C o mp o n e n t Mo d e l）；残差⽅差/协⽅差模式模型（R e s i d u a l C o v a ri a n c e P a tte rn Mo d e l）……简单地说，混合效应模型（Mixed Effect Model）/混合线性模型（Mixed Linear Model）是既包含固定效应⼜包括随机效应的模型。

在很多统计⽅法都能看到固定效应（fixed effect）和随机效应（random effect）的⾝影，⽐如⽅差中的固定因素和随机因素，Meta分析中的固定效应和随机效应，以及多⽔平模型中的固定截距/斜率和随机截距/斜率。

stata对比描述-回复“stata对比描述”的详细指南Stata是一种常用的统计分析软件，被广泛应用于不同学科领域的数据分析工作中。

在Stata中，对比描述（comparison description）是一种常见的数据分析方法，用于比较不同组间的差异或相似性。

本文将介绍如何使用Stata进行对比描述，并通过一步一步的回答解答与“stata对比描述”相关的问题。

第一步：导入数据集在使用Stata进行数据分析之前，我们需要先导入需要分析的数据集。

使用Stata的“file”命令，可以轻松导入各种文件格式的数据集，包括Excel、CSV、SPSS等。

例如，如果你的数据集保存在名为“data.csv”的CSV 文件中，可以使用以下命令导入数据集：import delimited "data.csv"第二步：理解数据结构在进行对比描述之前，我们需要先理解数据集的结构和特性。

使用Stata 的数据查看命令（如“describe”命令）可以展示数据集的基本信息，包括变量的名称、类型和摘要统计量等。

describe第三步：选择适当的对比描述方法根据研究目的和数据特征，选择适当的对比描述方法。

常见的对比描述方法包括描述统计、交叉分析、方差分析（ANOVA）和卡方检验等。

对于连续变量的对比描述，可以使用Stata的“summarize”命令计算摘要统计量，如平均值、中位数、标准差等。

summarize varname第四步：进行组间对比一般来说，对比描述的目的是比较不同组间的差异或相似性。

在Stata中，可以使用“by”命令对数据分组，并进行组间对比。

首先，使用“sort”命令按照分组变量（如“groupvar”）进行排序，然后使用“by”命令对数据进行分组，并计算每个组的描述统计量。

sort groupvarby groupvar: summarize varname以上命令将按照“groupvar”对数据进行分组，并计算每个组中变量“varname”的描述统计量。

配对样本检验的概述概述：配对设计（paired design ）是一种比较特殊的设计方式，能够很好地控制三网险因素对结果的影响，有自身配对和异体配对之分。

配对设计资料的分析着眼于每一对观察值之差，这些差值构成一组资料，用检验推断差值的总体均数是否为“0”（方法也可以参考第1话：单样本T检验内容）适用范围：T检验理论上要求样本随机地取自正态总体，两个小样本均数比较时候还要求方差齐性。

举例例1为了研究孪生兄弟的出生体重是否与其出生顺序有关，共收集了15对孪生兄弟的出生顺序和出生体重，见表1。

表1 15对孪生兄弟的出生体重（kg）编号先出生者体重后出生者体重差值1 2.79 2.690.102 3.06 2.890.173 2.34 2.240.104 3.41 3.370.045 3.48 3.50-0.026 3.23 2.930.307 2.27 2.240.038 2.48 2.55-0.079 3.03 2.820.2110 3.07 3.050.0211 3.61 3.580.0312 2.69 2.660.03一、SPSS 实受文件㊁ 编辑© 视图5 数据Q) 转换① 分析⑻ 直销必 图彩@ 实用程序口编号变量 变量第二步：设置参数试问挛生兄弟中先出生者的出生体重与后出生者的出生体重是否相同？3.00 2.34 2.242.2410.00 3.07 3.05 .022.602.002.696.003.232 93 9 003.03 2.82 13 3.09 3.20 -0.11 14 2.98 152.652.600.054.003.483.60 -.028.0Q=2.48 ___ :_I2.66 11 003.&13.68 2.92 0.06 12.00 13.002.663.207 二J一立件已褊辑电）视图电）数据Q）转技CD 分析以直耨皿？图形实用程序也｝点击菜单栏中的“分析”——“比峭值”——“配对样本T检验”，进入如下图所示的“配对样本T 检验”对话框。

stata 常用命令Stata是一款经济学和统计学分析软件，它拥有一个广泛的命令库，可用于数据分析、统计建模、可视化等。

在Stata中，我们可以使用很多命令来完成各种任务。

以下是一些常用的Stata命令：1. import 命令import 命令用于导入数据到Stata中。

我们可以使用 import 命令来导入各种文件格式，如 Excel、CSV、SPSS 等。

如果我们想要导入Excel 文件，我们可以使用以下命令：import excel "data.xlsx", sheet("Sheet1") firstrow clear该命令将导入 data.xlsx 文件中的 Sheet1 中的数据到 Stata 中。

指定的 firstrow 参数将告诉 Stata 该文件中的第一行是变量名，因此我们可以让 Stata 自动读取变量名称。

2. summarize 命令summarize 命令用于计算一个或多个变量的描述性统计量，如均值、标准差、最小/最大值等。

该命令的语法如下：summarize variable1 variable2 variable3…例如，要计算变量 x 的均值、标准差和最大值，我们可以使用以下命令：summarize x, detail3. sort 命令sort 命令用于按一个或多个变量对数据进行排序。

该命令的语法如下：sort variable1 variable2 variable3…例如，要按变量 x 排序数据集，我们可以使用以下命令：sort x4. tabulate 命令tabulate 命令用于计算一个或多个变量的频率分布表（也称为列联表）。

该命令的语法如下：tabulate varia ble1 [variable2] [variable3]…例如，要计算变量 x 和 y 的频率分布表，我们可以使用以下命令：tabulate x y5. regress 命令regress 命令用于估计回归模型。