stata 介绍与命令

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STATA命令应用及详细解释

STATA命令应用及详细解释

STATA命令应用及详细解释1. summarize:该命令用于计算数值变量的描述性统计信息,包括均值、标准差、最小值、最大值等。

2. tabulate:该命令用于生成一个分类变量的频数和百分比表。

它可以计算单个变量的分布情况,也可以计算多个变量之间的交叉分布情况。

3. tabstat:该命令用于生成一个或多个数值变量的汇总统计信息,包括均值、标准差、中位数等。

与summarize命令相比,tabstat命令可以同时计算多个变量的统计量。

4. regress:该命令用于进行线性回归分析。

可以使用regress命令估计一个自变量和一个或多个因变量之间的线性关系,并生成回归系数、拟合优度等回归结果。

5. logistic:该命令用于进行逻辑回归分析。

逻辑回归分析常用于二分类问题,可以估计自变量对因变量的影响,并生成回归系数、odds比等结果。

6. ttest:该命令用于进行两样本独立样本的t检验。

可以比较两个独立样本的均值差异,并计算t值、p值等检验结果。

7. oneway:该命令用于进行单因素方差分析。

可以比较不同组别之间的均值差异,并进行方差齐性检验和多重比较。

8. twoway:该命令用于进行双因素方差分析。

可以同时比较两个因素及其交互作用对均值差异的影响,并进行方差齐性检验和多重比较。

9. nonparametric:该命令用于进行非参数统计分析。

包括Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis H检验、Mann-Whitney U检验等非参数假设检验方法。

10. generate:该命令用于创建一个新的变量,并根据已有变量和运算符生成新的值。

生成的变量可以用于后续的计算和分析。

11. replace:该命令用于替换数据集中指定变量的值。

可以根据条件语句来替换指定变量中的值。

12. bysort:该命令用于按照一个或多个变量的值对数据集进行排序,并按照排序后的次序执行其他STATA命令。

STATA命令应用及详细解释

STATA命令应用及详细解释

STATA命令应用及详细解释STATA是一种统计软件,被广泛应用于数据分析和统计建模。

在STATA中,有许多命令可以用来汇总数据并提取关键统计信息,以便更好地理解和解释数据。

下面将介绍一些常用的STATA命令,并详细解释其用途和功能。

1. summarize:summarize命令用于对数值变量进行简单的统计汇总。

它会输出变量的观测数、均值、标准差、最小值、最大值等统计量。

2. tabulate:tabulate命令用于对分类变量进行频数统计。

它会输出每个分类变量的取值及其频数,并可以计算相对频数和累计频数。

3. descriptives:descriptives命令可以同时对数值变量和分类变量进行统计汇总。

它会输出每个变量的观测数、缺失值数、均值、标准差、最小值、最大值、频数等统计量。

4. summarizeby:summarizeby命令可以按照一个或多个分类变量对数值变量进行分组统计。

它会输出每个分类组别的观测数、均值、标准差、最小值、最大值等统计量。

5. collapse:collapse命令用于对数据进行折叠操作,将数据按照指定的分类变量进行分组,并计算每组的汇总统计量。

它可以用于生成汇总数据集,以便后续分析。

6. bysort:bysort命令可以按照一个或多个变量对数据进行排序,然后对排序后的数据进行分组统计。

它可以与其他命令结合使用,如collapse、egen等。

7. egen:egen命令可以生成新的衍生变量,该变量可以基于原始数据进行计算。

它支持许多统计函数,如均值、标准差、总和、中位数等,并可以按照一个或多个分类变量进行分组计算。

8. tabstat:tabstat命令可以对数值变量进行多个统计量的计算,并将结果输出为一个表格。

它支持均值、标准差、最小值、最大值、中位数等统计量,并可以按照一个或多个分类变量进行分组计算。

9. corr:corr命令用于计算变量之间的相关系数。

stata入门常用命令

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基础命令

stata基础命令

stata基础命令Stata基础命令Stata是一种功能强大的统计分析软件,广泛应用于学术研究和商业分析领域。

本文将介绍Stata的一些基础命令,帮助读者快速掌握Stata的使用方法。

1. 数据导入与查看命令在Stata中,可以使用"import"命令将外部数据导入到Stata的工作环境中。

例如,可以使用"import excel"命令导入Excel表格中的数据,或使用"import delimited"命令导入以逗号分隔的文本文件。

导入数据后,可以使用"browse"命令查看数据集的内容,或使用"describe"命令查看数据集的结构信息。

2. 数据清洗与变量处理命令在进行数据分析之前,通常需要对数据进行清洗和变量处理。

Stata 提供了一系列命令来完成这些任务。

例如,可以使用"drop"命令删除不需要的变量或观察值,使用"rename"命令修改变量名,使用"generate"命令创建新的变量,使用"recode"命令对变量进行重新编码等。

3. 描述性统计与绘图命令Stata提供了各种命令来计算和展示数据的描述性统计信息。

例如,可以使用"summarize"命令计算变量的均值、标准差和分位数等统计量,使用"tabulate"命令生成变量的频数表,使用"histogram"命令绘制变量的直方图,使用"scatter"命令绘制两个变量的散点图等。

4. 统计模型与假设检验命令在Stata中,可以使用各种命令来拟合统计模型和进行假设检验。

例如,可以使用"regress"命令拟合线性回归模型,使用"logit"命令拟合二元Logistic回归模型,使用"anova"命令进行方差分析,使用"ttest"命令进行两样本t检验等。

STATA面板数据模型操作命令讲解

STATA面板数据模型操作命令讲解

STATA面板数据模型操作命令讲解面板数据模型主要用于分析在一段时间内,多个个体上观察到的数据。

在面板数据模型中,个体可以是个人、家庭、公司等。

面板数据模型的分析主要包括汇总统计、描述性统计、回归分析等。

下面是一些STATA中常用的面板数据分析命令的介绍和使用说明:1. xtset命令:该命令用于设置数据集的面板数据特征。

在使用面板数据模型之前,需要先将数据集设置为面板数据。

使用xtset命令可以指定面板数据集的个体维度和时间维度。

示例:xtset id year该命令将数据集按照id(个体)和year(时间)进行分类。

2. xtsummary命令:该命令用于生成面板数据的汇总统计信息,包括平均值、标准差、最小值、最大值等。

示例:xtsummary var1 var2该命令将变量var1和var2的汇总统计信息显示出来。

3. xtreg命令:该命令用于进行固定效应模型(Fixed Effects Model)的估计,其中个体效应被视为固定参数,时间效应被视为随机参数。

示例:xtreg y x1 x2, fe该命令将变量y对x1和x2进行固定效应模型估计。

4. xtfe命令:该命令用于进行固定效应模型的估计,并提供了更多的选项和功能。

示例:xtfe y x1 x2, vce(robust)该命令将变量y对x1和x2进行固定效应模型估计,并使用鲁棒标准误。

5. xtlogit命令:该命令用于进行面板Logistic回归分析,适用于因变量为二分类变量的情况。

示例:xtlogit y x1 x2, re该命令将变量y对x1和x2进行面板Logistic回归分析,并进行随机效应的估计。

6. areg命令:该命令用于进行差别法(Difference-in-Differences)模型的估计,适用于时间和个体差异的面板数据分析。

上述命令只是STATA中一部分常用的面板数据模型操作命令。

在实际应用中,根据具体的研究需求和数据特征,还可以使用其他面板数据模型命令进行分析,如xtlogit、xtprobit等。

STATA面板数据模型操作命令讲解

STATA面板数据模型操作命令讲解

STATA面板数据模型操作命令讲解1. xtset:该命令用于设置面板数据模型的数据结构。

在使用面板数据模型命令之前,需要先使用xtset命令来指定数据集的面板结构。

例如,如果数据集中包含一列代表时间(年份)和一列代表个体(公司),则可以使用以下命令指定数据结构:2. xtreg:该命令用于估计面板数据模型的普通最小二乘回归系数。

以下是xtreg命令的一般形式:xtreg dependent_var independent_vars, options其中,dependent_var是依赖变量,independent_vars是自变量,options是可选参数。

通过指定options参数,可以对估计结果进行调整和控制,例如指定固定效应、随机效应或混合效应模型。

3. xtreg, fe:该命令用于估计固定效应模型。

固定效应模型是一种控制个体固定效应的面板数据模型。

使用以下命令可以估计固定效应模型:xtreg dependent_var independent_vars, fe通过指定fe参数,可以估计固定效应模型,并控制除个体固定效应以外的其他混杂效应。

4. xtreg, re:该命令用于估计随机效应模型。

随机效应模型是一种允许个体固定效应和随机效应的面板数据模型。

使用以下命令可以估计随机效应模型:xtreg dependent_var independent_vars, re通过指定re参数,可以估计随机效应模型,并考虑个体固定效应和随机效应对因变量的影响。

5. xtreg, mle:该命令用于估计混合效应模型。

混合效应模型是一种允许个体固定效应和随机效应的面板数据模型,并且可以对效应参数进行最大似然估计。

使用以下命令可以估计混合效应模型:xtreg dependent_var independent_vars, mle通过指定mle参数,可以估计混合效应模型,并通过最大似然估计法对参数进行估计。

【Stata】常用15条命令

【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。

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VHM-811
Introduction to Stata
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21 Small Steps to Get You Started The following table outlines 21 simple steps that will get you started using Stata. These exercises use a dataset (nocardia.dta) that has already been saved in Stata format. These data are a subset of the data from a case-control study of Nocardia mastitis carried out in Nova Scotia. A description of the dataset is attached below. Step 1 2 3 Command Description and Examples / KEY pwd tells you what the current working directory is cd changes the current working directory cd c:\nova05\data use opens a dataset use nocardia Note: Open in the File menu does not change the default directory Note: When a file is open, it means that Stata has loaded it into memory and everything done to that file only happens on the copy in memory. We will talk about saving changes permanently later. describe describes a dataset list list the contents of a dataset Note: if there is more than 1 screen full of data .... HR moves you on one line, space bar moves you on one screen, BREAK stops the display) browse brings up a spreadsheet-like data browser that you can use to look at your data (but not make changes to it). If you need to edit your data use the -edit- command sum summary statistics for a dataset sum sum casecont numcow prod by casecont: sum sum casecont, d by casecont: sum numcow, d HELP invokes the on-screen help Note: You can search for all help on a certain subject or go directly to look for help on a specific command. Lets look up -summarize-. tab tabulate (or crosstabulate) categorical variables tab dbarn tab dbarn dclox gen generates a new variable gen bscc_ln=log(bscc) Note: See the attached sheet “Data Manipulations in Stata” for more details and other options save takes the dataset in memory and saves it to a disk file save noc2 if you don’t specify a new name you will have to issue the command: save, replace
Ultimately, you want to use -do- files for all of your research work because it is the only way that you can exactly reproduce any analyses that you have done. To move you in this direction, we will primarily use the “Command” box (ie type in commands), but if you are stuck, you can use the menus.
4 5 6 78 9Βιβλιοθήκη 1011VHM-811
Introduction to Stata
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Step 12
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Command Description and Examples / KEY replace replaces the contents of a new variable gen db=1 if dbarn==2 replace db=2 if dbarn==1 replace db=2 if dbarn==3 Note: When assigning a value to a variable (eg. db=1 means “set db to the value of 1) Stata uses a single equals sign. When evaluating the contents of a variable (eg. dbarn ==2 means “is dbarn exactly equal to 2") Stata uses a double equals sign. LOG click on the “log” button to start up a log file so you can save all of your results. There are two types of log-files (formatted=SMCL and plain text=LOG) - open a plain text log file drop drops variables from the dataset in memory drop db recode recodes categorical variables gen db=dbarn recode db 2=1 1=2 3=2 Note: See the attached sheet “Data Manipulations in Stata” cc case-control study analysis cc casecont dneo cc casecont dneo, by(dclox) Note: cc is just one specific example of the many statistical analysis commands in Stata. Details on all commands can be found in the Reference Manual, or in the on-screen help (which I find much easier to access) cs cohort study analysis cs casecont dneo (Not really legitimate for this dataset since it was a case-control study) egen egen is short for “extension to generate”. It is really a set of programs for carrying out some interesting data manipulations. One of these is -egen cutegen bscc_c4=cut(bscc), at(0 100 200 300 999) This command tells Stata to cut up the variable bscc into categories and create a new variable which I chose to call bscc_c4. The option “at” tells it where to make the cuts and you specify the left hand end of each range plus the right hand end of the highest range (any value bigger than the largest data point will do - I chose 999) scatter generates scatterplots (simple two way graphs) scatter prod bscc scatter prod bscc, by(dclox) regress this performs linear regression reg prod bscc for details see the sheet titled “Linear Regression in Stata” note adds notes (for documentation purposes) directly into the dataset. Notes may relate to the whole dataset or to a specific variable. note: These data are from the Ferns/Dohoo study note db: TS This variable is tie-stall vs other housing types notes Note: The capital letters TS add a time stamp to a note. Introduction to Stata 3
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