stata使用手册

stata使用手册
stata使用手册

STATA基本入門

前言

STATA是一個十分好用而且簡單的統計套裝軟體,透過輕鬆的資料輸入方式,而且簡單的指令,即可執行一般在計量經濟學上常用的計量模型。除了計量模型外,STATA的套裝軟體中也可執行統計學中的估計和檢定,甚至是多變量分析中的各項分析工具。因此,STATA可以說是一個相當強而有力的統計軟體。

一、安裝

STATA所頇的記憶體容量不大,只有4.03MB。此外,安裝也相當簡單,只要在〝SETUP〞上點兩下,安裝完成後再分別輸入”Sn”、”Code”和”Key”即可開始使用。但是安裝過程中有一點必頇注意的是,如下圖所示,有”Intercooled”和”Small”兩個選項。一般而言,為了方便日後要設定較大的記憶體容量來處理大筆的資料,通常選擇以”Intercooled”進行安裝。

以此項進行安裝

二、視窗介紹

安裝完成後,點選桌面上STATA的圖示,視窗畫面如下圖所示。為了使畫

面美觀,我們可以將畫面拉到自己喜歡的地方,如下圖所示。為了保存這個視窗畫面,我們必頇點選工具列上的”Prefs ”下的”Save Windowing Preferences ”。如此一來,以後開啟STATA 時都會以此視窗畫面呈現。

接下來,我們依序介紹四個視窗的功用:

左上─Review:此一視窗用於記錄在開啟STATA後所執行過的所有指令。因此,若欲使用重複的指令時,只要在該指令上點選兩下即可執

行相同的指令;若欲使用類似的指令時,在該指令上點一下,

該指令即會出現在視窗”Stata Command”上,再進行修改即

可。此外,STATA還可以將執行過的指令儲存下來,存在一個

do-file內,下次即可再執行相同的指令。

左下─Variables:此一視窗用於呈現某筆資料中的所有變數。換言之,當資料中的變數都有其名稱時,變數名稱將會出現在此一視窗中。

只要資料有讀進STATA中,變數名稱就會出現。它的優點是

(1)確認資料輸入無誤;(2)只要在某變數上點選兩下,該變數

即會出現在視窗”Stata Command”上。

右上─Stata Results:此一視窗用於呈現並記錄指令執行後的結果。

右下─Stata Command:此一視窗用於輸入所欲執行的指令。

Note:以上四個視窗都可以從”Fonts”去更改字體大小。

三、輸入資料(Entering data)

在本小節中,我們將介紹如何把資料讀進STATA。但是在正式介紹之前,我們必頇先對幾個一般性的指令(general command)有所瞭解,說明如下:

cd:即change directory,簡言之,告知STATA資料儲存的地方。例如當資料儲存在e槽的sample資料夾時,則必頇先輸入cd e:\sample。

dir/ls:用來顯示目錄的內容。

set memory #m:設定記憶體的容量。例如:當有一筆龐大的資料要處理

時,則可設定100mb的容量,此時可輸入set memory

100m。(輸入指令memory可以知道記憶體容量的大小

以及使用情況。)

set matsize #:設定所需的變數個數。一般而言,不頇對此部分進行設定,

除非所欲處理的資料龐大或是當執行後出現matsize too

small的訊息時再進行修改即可。內建為40。

set more off/on:若欲執行結果以分頁的型式呈現時,則輸入set more on;

若欲執行結果同時呈現時,則輸入set more off。

help:求助鍵。後面必頇接的是指令。說明如何使用該指令,例如:help regress。

search:求助鍵。後面可接任何文字。說明在何處可以找到該文字。例如:search normal distribution。

clear:清除鍵。用來刪除所有資料。

接下來,根據資料類型或指令的不同,資料輸入的方法可分成以下四種:

1、輸入EXCEL資料

將EXCEL的資料輸入STATA的方式還可細分成以下兩種:

①將EXCEL的資料輸入STATA之前,必頇先將資料存成csv 檔,再利用指

令insheet來讀資料。

Example:

?當csv檔的第一列有變數名稱時:

?當csv檔的第一列沒有變數名稱時:

②直接複製EXCEL上的資料,再到STATA選取”Window”下的”Data Editor”,

點選後會出現”S tata Editor”工作表,再到”Edit”下選取”Paste”即可貼上資料。

2、輸入ASCII 的資料型態

依ASCII 的資料型態區分,將ASCII 的資料輸入STATA的方式也有以下兩種:

①資料型態一:見sample1-3.txt

Note:記住文字的設定方式(str# variable name)。

資料型態二:見sample1-4.txt

。如下表所示。

3、利用Do-file editor輸入資料

將資料或是指令寫入Do-file editor,再執行即可。例如:將下面資料複製並貼在Do-file editor(選取”Window”下的”Do-file editor”)上,再選擇”do currnet file”執行即可。

4、利用STATA的資料型態輸入

除了以上三種方法之外,還可以開啟之前以STATA儲存的資料。

Note:此一指令亦可用在讀取網路上的資料(use網址)。

最後,將資料輸入的相關指令整理成下表。

四、探索資料(Exploring data)

為了更詳細地呈現出在資料探索時所需使用的相關指令,我們利用sample4-1來說明指令的用法。首先,利用前節所提及的資料輸入方法將sample4-1讀進STATA。

在正式分析資料之前,我們可以利用一個log檔來儲存之後所要執行的指令以及所得到的結果。指令的表示方法如下:

接下來,我們可以先利用下面的指令來檢視sample4-1的資料:

count:可得樣本數。

describe:描述資料來源以及資料大小。

list:依序列出觀察值的各個變數值。

codebook:描述資料的詳細內容。

此外,我們就可以利用summarize、tabulate和tabstat等指令得到資料的敘述統計與基本特性。表示如下:

summarize:列出資料的敘述統計。

Example:summarize write, detail

sum write if read>=60(sum是summarize的簡寫)

sum write if prgtype=="academic"(接在if之後的句子中

的”=”要放兩個)

sum write in 1/40(只列出第1筆到第40筆資料)tabulate:列出變數的次數表。

Example:tabulate prgtype

tabulate prgtype race

tabulate prgtype, summarize(read)

tabulate prgtype race, summarize(write)

tabstat:列出變數的敘述統計。

Example:tabstat read write math, by(prgtype) stat(n mean sd)

tabstat write, stat(n mean sd p25 p50 p75) by(prgtype)接下來,我們介紹一些用來劃圖的指令:

莖葉圖:stem write

stem write, lines(2)

直方圖:graph write, bin(10)

graph write, hist normal bin(10)

箱形圖:graph write, box

sort prgtype(要先有這個指令才能執行下一個指令)

graph write, box by(prgtype)

此外,利用correlate或是pwcorr可以得到相關矩陣;亦可利用graph 劃出散佈圖。

現在我們可以將log檔結束了,指令輸入如下:

若欲檢視log檔中的結果,可以輸入指令:

或是到所儲存的目錄下點選。

最後,將資料探索的相關指令整理成下表。

五、修飾資料(Modifying data)

在本小節中,我們亦利用sample4-1的資料進行說明。首先,讀進資料。讀完資料後,可以為此資料取個名稱,指令如下:

現在我們可以將變數的順序作一排列。例如:原先的變數順序為gender、id和race…,但是我們想把順序改成id、gender和race…,則可以下面的指令來執行:

在執行codebook時,我們會發現有些變數尚未加上標籤(label),為了更清楚地表達變數所代表的意義,我們可以執行以下的指令:

現在,我們想要產生一個新變數total,此變數代表read、write和math 的總和。指令如下:

此外,若是我們想加總的分數是read、write和socst,而非read、write 和math,此時的指令輸入如下:

另一方面,我們還可以將變數total表示成以等級(A、B、C、D and F)的形式。指令如下:

為了記憶變數的意義為何,我們還可以利用note的方式來記錄變數。指令如下:

另外,介紹一些利用公式來產生變數的指令。

最後,我們可以將以上的執行結果儲存下來。指令如下:

現在亦將資料修飾的相關指令整理成下表。

六、管理資料(Managing data)

在本節中,我們將進一步介紹如何將資料作一些特殊的處理,例如:保留所欲分析的資料、刪除多餘的資料或是將兩份資料結合等等。

假設我們只想針對部分的資料進行處理,而又想保留原始資料時,則有以下兩種方法可進行:

1、另存新檔:亦即將所欲分析的部分資料儲存在另一個檔案中。例如:我們只

針對read成績大於或是等於60分的學生進行分析,則可利用下

面的指令來篩選。

Note:當只要保留某些變數時,則利用指令keep。例如:keep read write。

2、直接處理:亦即在原始資料上進行分析。承上例,指令輸入如下:

Note:若要刪除某些變數時,則利用指令drop。例如:drop read write。

接下來,我們介紹如何將兩筆資料結合在一起。資料的結合主要可以分為兩種,水平合併和垂直合併。前者是指變數的增加;後者則是指樣本數的增加。說明如下:

1、水平合併

2、垂直合併:

Note:在垂直合併前要記得先sort。

最後,我們將資料修飾的相關指令整理成下表。

七、資料分析

透過前面幾節的介紹,應該對於STATA的指令和使用方法有了基本的認識。現在,我們開始說明如何利用STATA來處現統計上的問題以及計量方面的模型。

1、檢定:我們利用下面的例子來示範如何進行統計上的檢定工作。

2、迴歸

在執行迴歸分析時所使用的指令為regress。

另外,當存在heterogeneity of variance的問題時,可在後面加上robust;另外,若是不想放入截距項時,可在後面加上noconstant。若欲得到殘差值,可輸入以下指令:

3、二元選擇模型

在執行二元選擇模型時所使用的程式寫法與執行迴歸分析時相同,只是所使用的指令不同。在logit模型時為logit;在progit模型時為progit。

4、Treatment effect model

原則上,STATA在處理計量模型時,格式上大都一致,亦即〝指令被解釋變數解釋變數〞的輸入型式。我們再舉一個計量模型來說明,例如:在有關自我選擇的問題時,為了考慮內生性的情形,計量學家提出了一個Treatment effect model,其指令的撰寫如下:

由上述可知,STATA在使用上真的相當方便、容易,尤其對於初學者而言,更是一個相當值得推薦的套裝軟體。最後,整理一些STATA的相關網站以供參考:

https://www.360docs.net/doc/e08131200.html,/stat/stata/default.htm

https://www.360docs.net/doc/e08131200.html,/

https://www.360docs.net/doc/e08131200.html,/~erp/stata/main.html

STATA最常用命令大全

stata save命令 FileSave As 例1. 表1.为某一降压药临床试验数据,试从键盘输入Stata,并保存为Stata格式文件。 STATA数据库的维护 排序 SORT 变量名1 变量名2 …… 变量更名 rename 原变量名新变量名 STATA数据库的维护 删除变量或记录 drop x1 x2 /* 删除变量x1和x2 drop x1-x5 /* 删除数据库中介于x1和x5间的所有变量(包括x1和x5) drop if x<0 /* 删去x1<0的所有记录 drop in 10/12 /* 删去第10~12个记录 drop if x==. /* 删去x为缺失值的所有记录 drop if x==.|y==. /* 删去x或y之一为缺失值的所有记录 drop if x==.&y==. /* 删去x和y同时为缺失值的所有记录 drop _all /* 删掉数据库中所有变量和数据 STATA的变量赋值 用generate产生新变量 generate 新变量=表达式 generate bh=_n /* 将数据库的内部编号赋给变量bh。 generate group=int((_n-1)/5)+1 /* 按当前数据库的顺序,依次产生5个1,5个2,5个3……。直到数据库结束。 generate block=mod(_n,6) /* 按当前数据库的顺序,依次产生1,2,3,4,5,0。generate y=log(x) if x>0 /* 产生新变量y,其值为所有x>0的对数值log(x),当x<=0时,用缺失值代替。 egen产生新变量 set obs 12 egen a=seq() /*产生1到N的自然数 egen b=seq(),b(3) /*产生一个序列,每个元素重复#次 egen c=seq(),to(4) /*产生多个序列,每个序列从1到# egen d=seq(),f(4)t(6) /*产生多个序列,每个序列从#1到#2 encode 字符变量名,gen(新数值变量名) 作用:将字符型变量转化为数值变量。 STATA数据库的维护 保留变量或记录 keep in 10/20 /* 保留第10~20个记录,其余记录删除 keep x1-x5 /* 保留数据库中介于x1和x5间的所有变量(包括x1和x5),其余变量删除keep if x>0 /* 保留x>0的所有记录,其余记录删除

STATA面板数据模型操作命令要点

STATA 面板数据模型估计命令一览表 一、静态面板数据的STATA 处理命令 εαβit ++=x y it i it 固定效应模型 μβit +=x y it it ε αμit +=it it 随机效应模型 (一)数据处理 输入数据 ●tsset code year 该命令是将数据定义为“面板”形式 ●xtdes 该命令是了解面板数据结构 ●summarize sq cpi unem g se5 ln 各变量的描述性统计(统计分析) ●gen lag_y=L.y /////// 产生一个滞后一期的新变量

gen F_y=F.y /////// 产生一个超前项的新变量 gen D_y=D.y /////// 产生一个一阶差分的新变量 gen D2_y=D2.y /////// 产生一个二阶差分的新变量 (二)模型的筛选和检验 ●1、检验个体效应(混合效应还是固定效应)(原假设:使用OLS混合模型)●xtreg sq cpi unem g se5 ln,fe 对于固定效应模型而言,回归结果中最后一行汇报的F统计量便在于检验所有的个体效应整体上显著。在我们这个例子中发现F统计量的概率为0.0000,检验结果表明固定效应模型优于混合OLS模型。 ●2、检验时间效应(混合效应还是随机效应)(检验方法:LM统计量) (原假设:使用OLS混合模型) ●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,re (加上“qui”之后第一幅图将不会呈现) xttest0

可以看出,LM检验得到的P值为0.0000,表明随机效应非常显著。可见,随机效应模型也优于混合OLS模型。 ●3、检验固定效应模型or随机效应模型(检验方法:Hausman检验) 原假设:使用随机效应模型(个体效应与解释变量无关) 通过上面分析,可以发现当模型加入了个体效应的时候,将显著优于截距项为常数假设条件下的混合OLS模型。但是无法明确区分FE or RE的优劣,这需要进行接下来的检验,如下: Step1:估计固定效应模型,存储估计结果 Step2:估计随机效应模型,存储估计结果 Step3:进行Hausman检验 ●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,fe est store fe qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,re est store re hausman fe (或者更优的是hausman fe,sigmamore/ sigmaless) 可以看出,hausman检验的P值为0.0000,拒绝了原假设,认为随机效应模型的基本假设得不到满足。此时,需要采用工具变量法和是使用固定效应模型。

stata命令总结

stata11常用命令 注:JB统计量对应的p大于0.05,则表明非正态,这点跟sktest和swilk 检验刚好相反; dta为数据文件; gph为图文件; do为程序文件; 注意stata要区别大小写; 不得用作用户变量名: _all _n _N _skip _b _coef _cons _pi _pred _rc _weight double float long int in if using with 命令: 读入数据一种方式 input x y 1 4 2 5.5 3 6.2 4 7.7 5 8.5 end su/summarise/sum x 或 su/summarise/sum x,d 对分组的描述: sort group by group:su x %%%%% tabstat economy,stats(max) %返回变量economy的最大值 %%stats括号里可以是:mean,count(非缺失观测值个数),sum(总和),max,min,range, %% sd,var,cv(变易系数=标准差/均值),skewness,kurtosis,median,p1(1%分位 %% 数,类似地有p10, p25, p50, p75, p95, p99),iqr(interquantile range = p75 – p25) _all %描述全部 _N 数据库中观察值的总个数。 _n 当前观察值的位置。 _pi 圆周率π的数值。 list gen/generate %产生数列 egen wagemax=max(wage) clear use by(分组变量)

最新Stata软件基本操作和数据分析入门

Stata软件基本操作和数据分析入门 第一讲Stata操作入门 张文彤赵耐青 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。 由于以上特点,Stata已经在科研、教育领域得到了广泛应用,WHO的研究人员现在也把Stata作为主要的统计分析工作软件。 第二节Stata操作入门 一、Stata的界面 图1即为Stata 7.0启动后的界面,除了Windows版本的软件都有的菜单栏、工具栏,状态栏等外,Stata的界面主要是由四个窗口构成,分述如下: 1.结果窗口:位于界面右上部,软件运行中的所有信息,如所执行的命令、执行结果和出错信息等均在这里列出。窗口中会使用不同的颜色区分不同的文本,如白色表示命令,红色表示错误信息。 2.命令窗口:位于结果窗口下方,相当于DOS软件中的命令行,此处用于键入需要执行的命令,回车后即开始执行,相应的结果则会在结果窗口中显示出来。

stata命令大全(全)

*********面板数据计量分析与软件实现********* 说明:以下do文件相当一部分内容来自于中山大学连玉君STATA教程,感谢他的贡献。本人做了一定的修改与筛选。 *----------面板数据模型 * 1.静态面板模型:FE 和RE * 2.模型选择:FE vs POLS, RE vs POLS, FE vs RE (pols混合最小二乘估计) * 3.异方差、序列相关和截面相关检验 * 4.动态面板模型(DID-GMM,SYS-GMM) * 5.面板随机前沿模型 * 6.面板协整分析(FMOLS,DOLS) *** 说明:1-5均用STATA软件实现, 6用GAUSS软件实现。 * 生产效率分析(尤其指TFP):数据包络分析(DEA)与随机前沿分析(SFA) *** 说明:DEA由DEAP2.1软件实现,SFA由Frontier4.1实现,尤其后者,侧重于比较C-D与Translog生产函数,一步法与两步法的区别。常应用于地区经济差异、FDI溢出效应(Spillovers Effect)、工业行业效率状况等。 * 空间计量分析:SLM模型与SEM模型 *说明:STATA与Matlab结合使用。常应用于空间溢出效应(R&D)、财政分权、地方政府公共行为等。 * --------------------------------- * --------一、常用的数据处理与作图----------- * --------------------------------- * 指定面板格式 xtset id year (id为截面名称,year为时间名称) xtdes /*数据特征*/ xtsum logy h /*数据统计特征*/ sum logy h /*数据统计特征*/ *添加标签或更改变量名 label var h "人力资本" rename h hum *排序 sort id year /*是以STATA面板数据格式出现*/ sort year id /*是以DEA格式出现*/ *删除个别年份或省份 drop if year<1992 drop if id==2 /*注意用==*/ *如何得到连续year或id编号(当完成上述操作时,year或id就不连续,为形成panel格式,需要用egen命令) egen year_new=group(year) xtset id year_new **保留变量或保留观测值 keep inv /*删除变量*/ **或 keep if year==2000 **排序 sort id year /*是以STATA面板数据格式出现 sort year id /*是以DEA格式出现 **长数据和宽数据的转换 *长>>>宽数据 reshape wide logy,i(id) j(year)

stata常用命令

用help命令熟悉以下命令的功能: cd:(Change directory)改变stata的工作路径 用法:(cd changes the current working directory to the specified drive and directory.) ●指定全路径:cd e:\ ●指定相对路径(如果当前路径已经指向e:\那么下面命令将达到和上面全路 径命令同样效果): ●cd .. 返回上一级目录 dir:(Display filenames)显示当前目录下的文件信息 用法:(list the names of files in the specified,the names of the commands come from names popular on Unix and Windows,filespec may be any valid Mac, Unix, or Windows file path or file)工作列表文件中指定的名称目录,命令的名称来自名字流行的Unix和Windows文件规范可以是任何有效的Mac,Unix或Windows文件路径或文件。 . dir, w . dir *.dta . dir \mydata\*.dta List:(List values of variables)列出指定变量的取值 用法:(st displays the values of variables. If no varlist is specified, the values of all the variables are displayed)列表显示变量的值。如果没有指定varlist,所有的值显示的变量。list [varlist] [if] [in] [, options] . list in 1/10 . list mpg weight . list mpg weight in 1/20 . list if mpg>20 . list mpg weight if mpg>20 . list mpg weight if mpg>20 in 1/10 Describe:(Describe data in memory or in file)描述内存或者文件中的数 据(样本数、变量类型等信息) 用法:(describe produces a summary of the dataset in memory or of the data stored in a Stata-format dataset. For a compact listing of variable names, use describe, simple.) ●描述内存数据: ●描述文件数据:describe [varlist] using filename [, file_options] Use:(Load Stata dataset)调用数据,打开数据文件(以dta结尾)文 件名+.dta 数据读入stata 用法:(use loads into memory a Stata-format dataset previously saved by save. If filename is specified without an extension, .dta is assumed. If your

Stata命令整理教学内容

Stata 命令语句格式: [by varlist:] command [varlist] [=exp] [if exp] [in range] [weight] [, options] 1、[by varlist:] *如果需要分别知道国产车和进口车的价格和重量,可以采用分类操作来求得, sort foreign //按国产车和进口车排序 . by foreign: sum price weight *更简略的方式是把两个命令用一个组合命令来写。 . by foreign, sort: sum price weight 如果不想从小到大排序,而是从大到小排序,其命令为gsort。 . sort - price //按价格从高到低排序 . sort foreign -price /*先把国产车都排在前,进口车排在后面,然后在国产车内再按价格从大小到排序,在进口车内部,也按从大到小排序*/ 2、[=exp]赋值运算 . gen nprice=price+10 //生成新变量nprice,其值为price+10 /*上面的命令generate(略写为gen) 生成一个新的变量,新变量的变量名为 nprice,新的价格在原价格的基础上均增加了10 元。 . replace nprice=nprice-10 /*命令replace 则直接改变原变量的赋值,nprice 调减后与price 变量取值相等*/ 3、[if exp]条件表达式 . list make price if foreign==0 *只查看价格超过1 万元的进口车(同时满足两个条件),则 . list make price if foreign==1 & price>10000 *查看价格超过1 万元或者进口车(两个条件任满足一个) . list make price if foreign==1 | price>10000 4、[in range]范围筛选 sum price in 1/5 注意“1/5”中,斜杠不是除号,而是从1 到 5 的意思,即1,2,3,4,5。 如果要计算前10 台车中的国产车的平均价格,则可将范围和条件筛选联合使用。 . sum price in 1/10 if foreign==0 5、[weight] 加权 sum score [weight=num] 其中,num为每个成绩所对应的人数 6、[, options]其他可选项 例如,我们不仅要计算平均成绩,还想知道成绩的中值,方差,偏度和峰度等*/ . sum score, detail . sum score, d //d 为detail 的略写,两个命令完全等价 . list price, nohead //不要表头 Stata 数据类型转换 1、字符型转化成数值型 destring, replace //全部转换为数值型,replace 表示将原来的变量(值)更新 destring date, replace ignore(“ ”) 将字符型数据转换为数值型数据:去掉字符间的空格destring price percent, gen(price2 percent2) ignore(“$ ,%”) 与date 变量类似,变量price 前面有美元符号,变量percent 后有百分号,换为数值型时需要忽略这些非数值型字符 2、数值型转化为字符型

[推荐] stata基本操作汇总常用命令

[推荐] Stata基本操作汇总——常用命令 help和search都是查找帮助文件的命令,它们之间的 区别在于help用于查找精确的命令名,而search是模糊查找。 如果你知道某个命令的名字,并且想知道它的具体使用方法,只须在stata的命令行窗口中输入help空格加上这个名字。回车后结果屏幕上就会显示出这个命令的帮助文件的全部 内容。如果你想知道在stata下做某个估计或某种计算,而 不知道具体该如何实现,就需要用search命令了。使用的 方法和help类似,只须把准确的命令名改成某个关键词。回车后结果窗口会给出所有和这个关键词相关的帮助文件名 和链接列表。在列表中寻找最相关的内容,点击后在弹出的查看窗口中会给出相关的帮助文件。耐心寻找,反复实验,通常可以较快地找到你需要的内容.下面该正式处理数据了。我的处理数据经验是最好能用stata的do文件编辑器记下你做过的工作。因为很少有一项实证研究能够一次完成,所以,当你下次继续工作时。能够重复前面的工作是非常重要的。有时因为一些细小的不同,你会发现无法复制原先的结果了。这时如果有记录下以往工作的do文件将把你从地狱带到天堂。因为你不必一遍又一遍地试图重现做过的工作。在stata 窗口上部的工具栏中有个孤立的小按钮,把鼠标放上去会出

现“bring do-file editor to front”,点击它就会出现do文件编 辑器。 为了使do文件能够顺利工作,一般需要编辑do文件的“头”和“尾”。这里给出我使用的“头”和“尾”。capture clear (清空内存中的数据)capture log close (关闭所有 打开的日志文件)set more off (关闭more选项。如果打开该选项,那么结果分屏输出,即一次只输出一屏结果。你按空格键后再输出下一屏,直到全部输完。如果关闭则中间不停,一次全部输出。)set matsize 4000 (设置矩阵的最大阶数。我用的是不是太大了?)cd D: (进入数据所在的盘符和文件夹。和dos的命令行很相似。)log using (文件名).log,replace (打开日志文件,并更新。日志文件将记录下所有文件运行后给出的结果,如果你修改了文件内容,replace选项可以将其更新为最近运行的结果。)use (文件名),clear (打开数据文件。)(文件内容)log close (关闭日志文件。)exit,clear (退出并清空内存中的数据。) 实证工作中往往接触的是原始数据。这些数据没有经过整理,有一些错漏和不统一的地方。比如,对某个变量的缺失观察值,有时会用点,有时会用-9,-99等来表示。回归时如果 使用这些观察,往往得出非常错误的结果。还有,在不同的数据文件中,相同变量有时使用的变量名不同,会给合并数

STATA实用教程

文档收集于互联网,已重新整理排版.word版本可编辑,有帮助欢迎下载支持. 第一章接触STATA 小而功能强大;数据存储在内存中,运算速度快;语法简单,结果易读;可编程?cd [direction] /*调整默认目录,当路径中存在空格时要加引号*/ ?set memory [number]/*内存设定,默认单位为KB,可自定MB*/ ?exit /*退出*/ 第二章STATA命令 [prefix:]command[varlist] [=exp.] [if exp.] [using filename] [in range] [weigh:] [, options] 命令前缀命令变量串表达式条件式使用文件个案范围权重选项?var | var#-var## | var* /*表示单变量、多变量、以var开头的变量*/ ?in # | in -# | in #/## /*表示第#个、倒数第#个、从第#到第##个变量*/ ?help commandname/*帮助*/ 第三章使用STATA数据文件 一、读取数据 ?use filename [, clear] /*读取全部数据,选项clear表示清空内存*/ ?use var1 var#using filename /*将数据部分变量读进内存*/ ?use in #/## using filename /*将数据部分个案读进内存*/ ?use if var==# using filename /*将数据特定个案读进内存*/ ?use filename if var==# /*同上*/ 二、数据的标签与注释 ?label data “text”/*标签用于对数据整体的说明,这是贴标签的命令*/ 1文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑.

Stata统计分析命令

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:https://www.360docs.net/doc/e08131200.html,/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。 范例: *- winsor at (p1 p99), get new variable "wage_w" . sysuse nlsw88, clear . winsor2 wage *- left-trimming at 2th percentile . winsor2 wage, cuts(2 100) trim *- winsor variables by (industry south), overwrite the old variables . winsor2 wage hours, replace by(industry south) 使用方法: 1. 请将winsor 2.ado 和winsor2.sthlp 放置于stata12\ado\base\w 文件夹下; 2. 输入help winsor2 可以查看帮助文件;

stata基础命令

display 命令 display “1+1”输出为1+1 display 1+1 输出为2 set mem设置内存 set mem 500m,perm 设置内存为500m set matsize 500 设置matsize为500 query memory 查看内存设置 保留和删除变量keep & drop drop crcd repttype 删除crcd repttype keep stkcd stknme nindcd nnindcd 保留stkcd stknme nindcd nindcd (注意命令的大小写) save保存stata格式的数据 save “D:\Teach课件\STATA\data\CG_Co.dta “新建文件名 save “D:\Teach课件\STATA\data\CG_Co.dta ”,replace 重置已有文件 use&insheet using use 打开dta文件,insheet using打开csv文件 gen生成的新的变量 gen tdate=date(accper,"YMD") 产生一个tdate变量用来存放从accper变量中提取的年月日 format tdate %d 设置tdate为整数型变量 gen year=year(tdate) 提取tdate里面的年份存为year变量 gen month=month(tdate) 提取tdate里面的月份存为month变量 if条件句&tab离散变量的频率 keep if month==12 如保留变量month等于12的数据(注意双等号) tab year 画出变量year的离散频率 纵向添加数据append use TRD_Year2011.dta,clear 打开2011的数据文件 append using TRD_Year2012.dta 向2011的数据文件中纵向加入2012的数据文件*注意2012内的文件变数量与变数名必须相同,若不同,用keep或drop 保留或删除 merge文件合并 use TRD_Year2011_2012.dta,clear 打开该数据文件 sort stkcd year 排列一下要合并文件内的数据顺序stkcd和year 均为变量名 save TRD_Year2011_2012.dta,replace 排列后重新储存该数据文件

stata 中文教程

Stata介绍 作为流行的计量经济学软件,Stata的功能十分地全面和强大。可以毫不夸张地说,凡是成熟的计量经济学方法,在Stata中都可以找到相应的命令,而这些命令都有许多选项以适应不同的环境或满足不同的需要。即使是最详细的Stata手册,也难免有遗珠之憾,更何况本文仅是一个粗浅的介绍。掌握Stata最好的办法是在实践中学习:Stata 本身提供了非常强大的帮助系统,并且关于Stata的书籍和网络资源都不少。 本文拟根据如下顺序介绍Stata: 1.界面; 2.文件和数据; 3.语法和命令; 4.数据管理; 5.描述统计; 6.画图; 7.回归和回归分析; 8.常用命令。 第3和第4部分是最体现Stata灵活性的地方,也是应用Stata的基础。第5和第6部分介绍如何用Stata完成基本的统计功能。Stata的功能很多,比如回归,曲线拟合,生存分析,主成分分析,因子分析,聚类分析,时间序列分析等等。但回归无疑是其中最重要的功能。第7部分介绍如何用Stata作线性回归和Logistic回归。本文第2和第3部分包含了作者的观点,难免有偏颇之处。其余部分主要来自文献的归纳和总结。限于水平有限,错误在所难免,敬请原谅。

1.界面 图1 Stata界面 Stata有4个窗口: 1. Stata Command(右下)用于向Stata输入命令; 2. Stata Results(右上)用于显示运行结果; 3. Review(左上)记录使用过的命令; 4. Variables(左下)显示当前memory中的所有变量。 窗口上方是工具栏,其上的按钮依次为(从左到右)Open, Save, Print Graph/Print Log, Log Start/Stop/Suspend, Bring Log to Front, Bring Graph to Front, Do-file Editor, Data Editor, Data Browser, Clear –more- condition, Break。其中常用的有Open, Save, Do-file Editor, Data Editor和Data Browser(图1中已用圆圈标出)。它们的使用办法将在下文介绍。 工具栏上方是菜单栏。其中最常用的是Help菜单。 界面左下角显示了Stata的默认路径。Stata使用的数据文件一般存放在该路径下。

stata命令大全

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", 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。one-to-one merge: 数据源自stata tutorial中的exampw1和exampw2 第一步:将exampw1按v001~v003这三个编码排序,并建立临时数据库tempw1 clear use "t:\statatut\exampw1.dta" su ——summarize的简写 sort v001 v002 v003 save tempw1 第二步:对exampw2做同样的处理 clear use "t:\statatut\exampw2.dta" su sort v001 v002 v003 save tempw2 第三步:使用tempw1数据库,将其与tempw2合并: clear use tempw1 merge v001 v002 v003 using tempw2

Stata操作入门(中文)

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。 由于以上特点,Stata已经在科研、教育领域得到了广泛应用,WHO的研究人员现在也把Stata作为主要的统计分析工作软件。 第二节Stata操作入门 一、Stata的界面 图1即为Stata 7.0启动后的界面,除了Windows版本的软件都有的菜单栏、工具栏,状态栏等外,Stata的界面主要是由四个窗口构成,分述如下: 1.结果窗口 位于界面右上部,软件运行中的所有信息,如所执行的命令、执行结果和出错信息等均在这里列出。窗口中会使用不同的颜色区分不同的文本,如白色表示命令,红色表示错误信息。

常用到的stata命令

常用到的sta命令 闲话不说了。help和search都是查找帮助文件的命令,它们之间的区别在于help用于查找精确的命令名,而search是模糊查找。如果你知道某个命令的名字,并且想知道它的具体使用方法,只须在sta的命令行窗口中输入help空格加上这个名字。回车后结果屏幕上就会显示出这个命令的帮助文件的全部内容。如果你想知道在sta下做某个估计或某种计算,而不知道具体该如何实现,就需要用search命令了。使用的方法和help类似,只须把准确的命令名改成某个关键词。回车后结果窗口会给出所有和这个关键词相关的帮助文件名和链接列表。在列表中寻找最相关的内容,点击后在弹出的查看窗口中会给出相关的帮助文件。耐心寻找,反复实验,通常可以较快地找到你需要的内容。 下面该正式处理数据了。我的处理数据经验是最好能用sta的do文件编辑器记下你做过的工作。因为很少有一项实证研究能够一次完成,所以,当你下次继续工作时。能够重复前面的工作是非常重要的。有时因为一些细小的不同,你会发现无法复制原先的结果了。这时如果有记录下以往工作的do文件将把你从地狱带到天堂。因为你不必一遍又一遍地试图重现做过的工作。在sta窗口上部的工具栏中有个孤立的小按钮,把鼠标放上去会出现“bring do-file editor to front”,点击它就会出现do文件编辑器。 为了使do文件能够顺利工作,一般需要编辑do文件的“头”和“尾”。这里给出我使用的“头”和“尾”。 /*(标签。简单记下文件的使命。)*/ capture clear(清空内存中的数据) capture log close(关闭所有打开的日志文件) set mem 128m(设置用于sta使用的内存容量) set more off(关闭more选项。如果打开该选项,那么结果分屏输出,即一次只输出一屏结果。你按空格键后再输出下一屏,直到全部输完。如果关闭则中间不停,一次全部输出。) set matsize4000(设置矩阵的最大阶数。我用的是不是太大了?)

Stata教程(免费)

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。 4.可以恢复、修改执行过的命令。 5.可以利用数值函数或字符串函数产生新变量。 6.可以从键盘或磁盘读入数据。 二、 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: 1.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。 2.分类资料的一般分析:参数估计,列联表分析2检验,列联系数,确切概率),流行病学表格分 析等。 3.等级资料的一般分析:秩变换,秩和检验,秩相关等。 4.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。 5.危险度分析:条件和非条件的logistic回归,多类结果与有序结果的logistic回归,Probit回 归,及其他广义线性模型,随机效应的logistic回归,随机效应的Poisson回归,等。 6.生存分析:基线生存曲线的估计、相对危险度的估计,Kaplan-Meier生存曲线、寿命表分析,对 数秩检验,Mantel-Haenszel检验,Wilcoxon-Gehan检验,Cox比例风险模型,正态截尾及Tobit 回归,指数回归和Weibull回归,等。 7.其它方法:质量控制,整群抽样的设计效率,诊断试验评价,kappa,等。 三、 Stata的作图功能 Stata的作图模块,主要提供如下八种基本图形的制作: 直方图(histogram),条形图(bar), 百分条图(oneway),百分圆图(pie),散点图(twoway),散点图矩阵(matrix),星形图(star),分位数图。这些图

相关文档
最新文档