STATA最常用命令大全
STATA常用命令大全
STATA 常用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", 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入门常用命令
stata入门常用命令Stata是一种统计分析软件，在社会科学、医学等研究领域很常用。
以下是Stata入门常用命令：1.数据加载use "文件路径"：加载Stata数据，文件路径为数据文件所在的路径。
describe：显示数据集的变量名、数据类型、缺失值和数据分布等。
2.变量处理generate 变量名=表达式：生成新变量（如指数变量），并可以使用算数、统计和逻辑运算。
replace 变量名=新值：替换某变量中的指定值（如缺失值）为新值。
drop 变量名：删除数据集中的变量。
rename 旧变量名 = 新变量名...：将变量改名。
recode 变量名(包含的值) = 新值：根据变量取值对其离散化。
3.数据子集sort 变量名...：按指定变量排序数据。
by 变量名:...:在一个或多个变量上划分数据集，然后对每个子集应用命令。
if (条件)：指定一个条件，只选取满足条件的数据记录。
merge 命令：将两个或多个数据集根据指定变量进行合并。
4.数据汇总summarize：按变量计算数值统计（如平均值、标准差、中位数和四分位数）。
tabulate 变量名：对变量进行交叉分析，并产生表格输出。
5.数据可视化histogram 变量名：绘制直方图。
scatter 变量名1 变量名2：绘制散点图。
graph 命令：绘制多种类型的图表，例如线图和条形图。
6.线性回归regress 因变量自变量1 自变量2...：通过最小二乘法拟合多元线性回归模型。
test 命令：进行t检验、F检验、方差分析等统计检验。
predict 新变量名：计算回归模型的预测值或残差值，并存储在新的变量中。
7.度量方法计算correlate 命令：计算并存储所有变量的相关系数矩阵。
haase 命令：计算哈斯变换矩阵。
Inflate 命令：计算一个变量的方差膨胀因子和条件数。
8.模态分析（模拟）simulate 命令：用随机抽样模拟数据，计算一个或多个变量的特定函数或方程，并存储结果。
stata常用命令
stata常用命令1. 生成变量1.1 gen生成新变量，可以是常数或基于其他变量的一般表达式。
1.2 replace替换已有变量的值。
生成专门函数如总和、均值、标准差等。
2. 数据子集保留指定的变量。
2.2 drop2.3 in子集数据只保留某些被满足条件的观察值。
更加灵活地较大判断条件。
3. 重塑数据3.1 wide将数据在垂直方向与一个变量进行“展开”（unstack）。
4. 数据合并将两个数据集根据一些共同变量进行合并。
5. 数据排序5.1 sort按顺序排列观测值。
5.2 by指定一组变量作为分类变量，然后对该变量使用stata命令。
6. 描述性统计和图形6.1 summarize描述数据集的基本信息。
6.2 tabulate生成列联表。
绘制直方图。
生成散点图。
6.5 twoway可用于绘制多元图形，包括线图、条形图、密度图等。
7. 频数用于表格中简单查看可以因为比较大的变量。
8. 回归分析8.1 regress线性回归分析。
8.2 logistic8.3 probit生成probit模型。
9. 时间序列9.1 tsset使用stata处理时间序列数据的第一步是指定数据集变量中的时间序列。
生成时间序列图。
10. 面板数据使Stata处理面板数据。
10.2 xtreg生成固定效应模型或随机效应模型。
11. 模型诊断使用模型生成新的预测值。
测试线性组合的系数的显著性。
12. 元分析进行元分析。
13. 子样本13.1 markin创建一个新文件并标记子样本。
标记子样本中的索引值。
以上就是stata常用命令，当然并不是所有的命令都一一列举，在实践用stata的经验中可以去发掘能否有更好的命令来使用。
【Stata】常用15条命令
【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常用命令总结
Stata常用命令总结Stata是一种统计分析软件，广泛用于社会科学、经济学、生物医学等领域的数据分析。
它具有丰富的功能和灵活的数据处理能力，能够进行各种统计分析、数据可视化和模型建立。
本文将总结Stata的常用命令，包括重要观点、关键发现和进一步思考，帮助读者更好地理解和使用Stata。
一、数据导入和处理e命令：用于导入Stata数据文件（.dta）。
2.import命令：用于导入其他格式的数据文件（如Excel、CSV等）。
3.save命令：用于保存当前数据文件。
4.drop命令：用于删除变量或观察值。
5.keep命令：用于保留指定的变量或观察值。
重要观点：在数据导入和处理阶段，要注意数据的完整性和准确性。
需要检查数据的缺失值、异常值和数据类型，做好数据清洗和预处理工作。
二、数据描述和统计分析1.summarize命令：用于计算变量的描述性统计量，如均值、标准差、最大值、最小值等。
2.tabulate命令：用于制作交叉表和列联表。
3.correlate命令：用于计算变量之间的相关系数。
4.regress命令：用于进行线性回归分析。
5.logit命令：用于进行二分类的逻辑回归分析。
重要观点：在进行数据描述和统计分析时，要根据研究问题选择合适的方法和指标。
同时要注意解释统计结果的意义，避免过度解读和误导。
三、数据可视化1.histogram命令：用于绘制直方图。
2.scatter命令：用于绘制散点图。
3.twoway命令：用于绘制多种类型的图形，如线图、柱状图、饼图等。
4.graph export命令：用于将图形导出为图片文件。
重要观点：数据可视化是数据分析的重要手段，能够直观地展示数据的分布和关系。
在进行数据可视化时，要选择合适的图形类型和参数，使图形简洁明了，易于理解和解释。
四、面板数据分析1.xtset命令：用于设置面板数据的时间和单位。
2.xtreg命令：用于进行面板数据的固定效应或随机效应模型分析。
stata最常用命令大全
statasave命令FileSave A s例1. 表1.为某一降压药临床试验数据，试从键盘输入S tata，并保存为S tata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r ename 原变量名新变量名STAT A数据库的维护删除变量或记录drop x1 x2 /* 删除变量x1和x2d rop 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dropif 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generat e产生新变量gen erate 新变量＝表达式genera te bh=_n /* 将数据库的内部编号赋给变量bh。
gener ate 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。
gener ate 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。
e gen产生新变量s et obs 12egen a=seq() /*产生1到N的自然数egenb=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=se q(),f(4)t(6) /*产生多个序列，每个序列从#1到＃2encode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<1992drop 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)*宽>>>长数据reshape logy,i(id) j(year)**追加数据（用于面板数据和时间序列）xtset id year*或者xtdestsappend,add(5) /表示在每个省份再追加5年，用于面板数据/tsset*或者tsdes.tsappend,add(8) /表示追加8年，用于时间序列/*方差分解，比如三个变量Y,X,Z都是面板格式的数据，且满足Y=X+Z，求方差var(Y),协方差Cov(X,Y)和Cov（Z,Y）bysort year:corr Y X Z,cov**生产虚拟变量*生成年份虚拟变量tab year,gen(yr)*生成省份虚拟变量tab id,gen(dum)**生成滞后项和差分项xtset id yeargen ylag=l.y /*产生一阶滞后项)，同样可产生二阶滞后项*/gen ylag2=L2.ygen dy=D.y /*产生差分项*/*求出各省2000年以前的open inv的平均增长率collapse (mean) open inv if year<2000,by(id)变量排序，当变量太多，按规律排列。
stata命令大全超实用(全)
表示追加 8年，用于时ห้องสมุดไป่ตู้序列 /
* 方差分解， 比如三个变量 Y,X,Z 都是面板格式的数据， 和Cov（ Z,Y ） bysort year:corr Y X Z,cov
且满足 Y=X+Z，求方差 var(Y),
协方差 Cov(X,Y)
** 生产虚拟变量 * 生成年份虚拟变量 tab year,gen(yr) * 生成省份虚拟变量 tab id,gen(dum)
* ---------------------------------
* --------
固定效应模型 -----------
* ---------------------------------
* 实质上就是在传统的线性回归模型中加入
N-1 个虚拟变量，
* 使得每个截面都有自己的截距项 ，
* 截距项的不同反映了个体的某些不随时间改变的特征
*** 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。
* 散点图 +线性拟合直线 +置信区间 twoway (scatter logy h) (lfit logy h) (lfitci logy h)
* 按不同个体画出散点图和拟合线，可以以做出 twoway (scatter logy h if id<4) (lfit logy h if id<4) logy h if id==2) (lfit logy h if id==3)
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statasave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x2drop 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 12egen 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＃2encode 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数据库的维护替换已存在的变量值replace 变量＝表达式replace bolck=6 if block==0 /* 将block＝0的数全部替换为6。
replace z=. if z<0 /* 将所有小于0的z值用缺失值代替。
replace age = 25 in 17 /* 将第17条记录中的变量age替换为25。
for var x* : replace X=0 if X==. /* 将所有第一个字母为x的变量替换为0，如果该变量的值为缺失值纵向连接数据库Ex3-3.dta:x0 x11. 3550 24502. 2000 24003. 3000 18004. 3950 32005. 3800 3250use "E:\教学\上机\ex3-2.dta", clearlx0 x1 g1. 2450 1450 22. 2100 2400 23. 2300 3800 24. 1590 4200 2append using E:\教学\上机\ex3-3.dtalx0 x1 g1. 2450 1450 22. 2100 2400 23. 2300 3800 24. 1590 4200 25. 3550 2450 .6. 2000 2400 .7. 3000 1800 .8. 3950 3200 .9. 3800 3250 .横向联接数据库Ex3-5.dta:bh y0 y1 x01. 1 35 79.2 22. 3 45 47.4 83. 4 52 34.6 64. 6 66 28.0 9命令. drop _all. use E:\教学\MPH上机\ex3-5.dta. sort bh. save "E:\教学\MPH上机\ex3-5.dta",replacefile E:\教学\MPH上机\ex3-5.dta saved. use E:\教学\MPH上机\ex3-4.dta. sort bh. merge bh using E:\教学\MPH上机\ex3-5.dta结果bh x0 x1 y0 y1 _merge1. 1 12 24 35 7 9.2 32. 2 15 26 .. 13. 3 16 49 45 4 7.4 34. 4 18 57 52 34.6 35. 5 20 68 .. 16. 6 9 . 6628 2列数据接龙Stack 变量名，into（新变量名）|group(#) [clear wide]示例统计描述及区间估计定量资料的一般描述均数、标准差、百分位数、中位数summarize [变量名] [, detail ]统计描述及区间估计百分位数centile [变量名] [, centile(# [# ...]) cci normal meansd level(#) ]统计描述及区间估计定性资料的一般描述按照分类变量给出频数和构成比tabulate 变量名例2. 有三组(group)患者，男女(sex)若干人，sex=1表示男性，sex=0表示女性。
测得其血红蛋白浓度(x1,%)和红细胞计数(x2,万/mm3)，资料存入c:\mydata\ex2.dta。
试对其进行描述。
见ex5-2. use c:\mydata\ex2. tab group. tab sex. tab group, sum(x1). tab group, sum(x2)统计描述及区间估计可信区间的估计ci 变量[, level(#) binomial poisson exposure(观察数变量) by(分组变量) total ]cii 观察数均数标准差 [, level(#) ]level(#) /* 指定可信度，缺失时为95(%)by(分组变量) /* 指定按分组变量分别估计均数的可信区间total /* 指定除按分组变量估计可信区间外，还对整个数据估计，仅用于指定了by(分组变量)时. use c:\mydata\ex2. sort group/* 在用by(分组变量)前，必须对分组变量排序. ci x1 x2, by(group)STATA的作图作图命令GRAPHgraph [变量名] [, 图形类型通用选择项特殊选择项]图形类型histogram /* 直方图，为缺省值。
oneway /* 一维散点图twoway /* 二维散点图、线图matrix /* 二维散点图阵bar /* 条图、百分条图pie /* 圆（饼）图box /* 箱式图star /* 星形图STATA的作图作图命令GRAPH常用选项bin(#) /* 将数据分几组,缺省为5。
freq /* 指定纵轴用频数表示，否则为频率。
normal /* 给直方图加上相应正态曲线。
xlab/ylab/[(#,……,#)] /*指定坐标轴的界点。
b2/l2[（“字符串”）] /*指定坐标轴的副标题。
STATA的作图如何利用STATA绘制频数分布图？例130名14岁女孩身高资料。
gra x,bin(10) freq normal xlab(124,128,132,136,140,144,148,152,156,160,164) ylab(5,10,15,20,25,30,35,40)数值变量资料的描述均数、几何均数、中位数、百分位数极差、四分位数间距、方差、标准差变异系数对称分布均数±标准差偏态分布中位数±四分位数间距数值变量资料的描述means [变量名]summarize [变量名] [, detail ]centile [变量名] [, centile(#) ] 其他选项detail /* 详细描述，缺失时为简单描述centile(#) /* 指定需要计算的百分位数某市1997年12岁男童120人的身高(cm)资料如下sum xsum x,dsum x if x<140sum x if x<140,dcentile xcentile x,centile(25,50,75)例有五份血清的抗体效价为1:10, 1:20, 1:40, 1:80, 1:160,描述其抗体滴度的平均水平。
means xSTATA的作图作图命令graph 简写gragra [变量名] [, 图形类型通用选择项特殊选择项]图形类型histogram /* 直方图oneway /* 一维散点图twoway /* 二维散点图、线图matrix /* 二维散点图阵bar /* 条图、百分条图pie /* 圆（饼）图box /* 箱式图star /* 星形图直方图数值变量资料的统计分析样本均数与总体均数比较的t检验配对设计 t检验成组设计t 检验方差齐性检验样本均数与总体均数比较的t检验ttest 变量名= #valttesti #obs #mean #sd #val例问题：统计量与参数不同的两种可能其一：抽样误差(偶然的、随机的、较小的)其二：本质上的差别(必然的、大于随机误差)例样本：某医生随机抽查10名某病患者的血红蛋白，求得其均数为12.59 (g/dl),标准差为1.632619 (g/dl) 。
问题：该病患者的平均Hb含量是否与正常人的平均Hb含量相同 (正常人的平均Hb含量为14.02 (g/dl)。
STATA 命令ttest 变量名= #valttest x =14.02STATA 结果ttest x=14.02One-sample t test----------------------------------------------------------------------------Variable | Obs Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval] ---------+------------------------------------------------------------------x| 10 12.59 .5162794 1.632619 11.42209 13.75791----------------------------------------------------------------------------Degrees of freedom: 9Ho: mean(x) = 14.02 Ha: mean < 14.02 Ha: mean ~= 14.02 Ha: mean > 14.02t = -2.7698 t= -2.7698 t = -2.7698P < t = 0.0109 P > |t| = 0.0218 P > t = 0.9891STATA 命令ttesti #obs #mean #sd #valttesti 10 12.59 1.632619 14.02配对设计t检验ttest 变量1=变量2STATA 命令ttest x1=x2STATA 结果ttest x1=x2Paired t test-------------------------------------------------------------------Variable | Obs Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval]---------+---------------------------------------------------------x1 | 10 12.59 .5162794 1.632619 11.42209 13.75791x2 | 10 13.27 .3415813 1.080175 12.49729 14.04271 ---------+--------------------------------------------------------- diff | 10-.6799999.5204272 1.645735 -1.857288 .4972881-------------------------------------------------------------------Ho: mean(x1 - x2) = mean(diff) = 0Ha: mean(diff) < 0 Ha: mean(diff) ~= 0 Ha: mean(diff) > 0t = -1.3066 t = -1.3066 t = -1.3066P < t = 0.1119 P > |t| = 0.2237 P > t = 0.8881成组设计 t 检验ttest 变量1=变量2, unpaired [unequal]ttest 变量,by（分组变量）[unequal]ttesti #obs1 #mean1 #sd1 #obs2 #mean2 #sd2 [,unequal]unpaired 表示非配对的，如不选就作配对ｔ检验unequal 表示假设两组方差不齐，如不选表示假设两组方差达到齐性例（成组设计）分别测得14例老年人煤饼病人及11例正常人的尿中17 酮类固醇排出量(mg/dl)如下，试比较两组的均数有无差别STATA 命令ttest x1=x2, unpairedttest x, by(g)STATA 结果ttest x1=x2,unpTwo-sample t test with equal variances----------------------------------------------------------------------------Variable | Obs Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval]---------+------------------------------------------------------------------x1| 14 4.377857 .3875 1.449892 3.540714 5.215x2| 11 5.528182 .5232431 1.735401 4.362324 6.69404---------+------------------------------------------------------------------combined| 25 4.884 .3306453 1.653227 4.201582 5.566418---------+------------------------------------------------------------------diff| -1.150325 .636752 -2.467547 .166 8972----------------------------------------------------------------------------Degrees of freedom: 23Ho: mean(x1) - mean(x2) = diff = 0Ha: diff < 0 Ha: diff ~= 0 Ha: diff > 0t = -1.8066 t= -1.8066 t = -1.8066P < t = 0.0420 P > |t| = 0.0839 P > t = 0.9580两组资料间的方差齐性检验sdtest 变量名1 = 变量名2sdtest 变量,by（分组变量）sdtesti #obs1 #mean1 #sd1 #obs2 #mean2 #sd2单因素方差分析及方差齐性检验oneway 因变量分组变量，[选择项]noanova /* 不打印方差分析表missing /* 将缺省值作为单独的一组tabulate /* 打印各组的基本统计量表简写：tscheffe /* Scheffe法简写：schBonferroni /* Bonferroni法简写：bonsidak /* Sidak法简写：si各组均数两两比较oneway x group,noanova schComparison of var3 by group(Scheffe) Row Mean-|Col Mean | 1 2---------+----------------------2 | -.425| 0.426|3 | -.91 -.485| 0.024 0.330STATA软件及其应用-III秩和检验和相关与回归分析秩变换配对资料的秩和检验；两组资料的秩和检验；多组资料的秩和检验；直线相关分析；等级相关分析；直线回归分析；秩变换genrank 新变量= 原变量egen 新变量=rank（原变量）配对资料的秩和检验signrank 变量1 = 变量2 [if 变量1!=变量2]两组资料的秩和检验ranksum 观察值变量，by(分组变量)两组资料的秩和检验两组资料的秩和检验例3 用复方猪胆胶囊治疗老年性慢性支气管炎患者403例，疗效见第(1)~ (3)栏。