第五章 statar软件教程-描述性统计分析
描述性统计分析 ppt课件
PPT课件
23
【界面介绍】
⑴ 选 择 菜 单 【Analyze】→【Descriptive Statistics】→ 【Crosstabs】，进入列联表分析界面。
PPT课件
24
【实验案例】
例4-4 调查339名45岁以上吸烟习惯与患肺癌的关系，数 据见4-4-1.sav。试问吸烟者与不吸烟者患肺癌的概率是 否有所不同。
PPT课件
32
【实验案例】
例4-5 已知有2005年各省城乡居民消费水平数据，数据见45-1.sav。试按地区对各省城乡消费水平之比进行分析，并 比较不同地区城乡消费水平是否有较大差异。
PPT课件
33
PPT课件
8
【实验案例】 例4-1 测量20台液晶显示器的重量，数据见4-1-1.sav，对其进行 描述性统计分析。
PPT课件
9
4.2 频数分布表分析
频数分析统计的是每一组中观测点的个数，而不是 考虑其实际取值。
通过频数分析能够了解变量取值的情况，对于把握 数据的分布特征非常有用。当某变量的自然取值是局限 在有限的几个数值中，则频数分析就是统计该变量在各 个取值点的个数分布情况；如果某变量的取值是在某范 围内的离散值，则需要将其取值区域划分为几个取值区 间，频数分析就是统计该变量在各个取值区间观测点个 数的分布情况。
描述性统计分析
【学习提要】
对数据进行统计描述是统计分析中最基本的工作。对于 整理好的数据，通过描述性统计分析，可以挖掘出很多统计 量的特征。SPSS软件中，描述性统计分析功能主要集中在 “Descriptive Statistics”菜单。具体包括5个过程： Frequencies过程、Descriptives过程、Explore过程、 Crosstabs过程和Ratio过程。
Stata—描述性统计
Stata—描述性统计1.资料的基本信息①summarizesummarize:汇总所有变量的名称，个案数⽬，均值，标准差等，缩写为sumformat age %6.2f：指定age变量的统计量输出时的保留2位⼩数sum age, format：结合上个命令，对年龄变量进⾏描述的汇总保留2位⼩数sum age,detail：汇总更加详细的信息②codebookcodebook没有sum详细codebook:汇总所有变量codebook var:汇总var变量③inspectinspect age:可以画出简单的直⽅图2.基本信息的统计①tabulate和table命令tabulate places：对places变量进⾏列表统计，此命令可缩写为tabtable places：只有频数统计，不可缩写为tabtab places price：统计不同地⽅的价格的列表tab places price：统计不同places的price的列表②tabstat命令tabstat price places：显⽰2个变量的平均值tabstat price places, stats(mean med min max)：显⽰2个变量的平均值，中位数等统计量tabstat price places, stat(mean med min max p25) col(s) format(%6.2f)：均值等统计量在表格的⾏中，并且将结果⼩数点保持在2位。
此命令也可以写为tabstat price places, s(mean med min max) c(s) f(%6.2f)。
tabstat price places, s(mean med min max) c(s) f(%6.2f) by (gender):根据性别分类来陈述上述的统计量。
③结果呈现（1）将Stata中的结果选中，右击⿏标选择Copy table，直接贴⼊Excel或者Word。
stata描述性统计分析报告
stata描述性统计分析报告describedescribe命令可以描述数据文件的整体，包括观测总数，变量总数，生成日期，每个变量的存储类型（storagetype），标签（label）等。
list[varlist][if exp][in range]summarize[varlist][weight][if exp][in range][,detail]summarize可以提供varlist指定变量（可以不止一个）的如下统计量：Percentiles（分位数），四大最大的数和四个最小的数，Variance（方差），Std.Dev.（标准差），Skewness（偏度），Kurtosis（斜度）tabstattabstat varlist[weight][if exp][in range][,stats(statname[...])]tabstat提供[,stats(statname[...])]指定的统计量，可供选择的有mean（均值），count（非缺失观测值个数），sum（总和），max（最大值），min（最小值），range（最大值－最小值），sd （标准差），var（方差），cv（变易系数＝标准差/均值），skewness（偏度），kurtosis（斜度），median（中位数），p1（1％分位数，类似地有p5, p10,p25,p50,p75,p95,p99），iqr（interquantile range=p75–p25）。
比如，想知道变量pop在整个样本的均值和方差，可以使用如下命令：tabstat pop,stats(mean var)anova命令anova y x1 x2anova做方差分析（analysis of variance），研究y的平均值在分类变量x1和x2不同取值之间的差异。
signrank命令signrank y1=y2signrank做Wilcoxon秩检验。
《描述性统计》课件
案例一：人口普查数据的描述性统计分析
总结词
全面、详尽
详细描述
人口普查数据涉及大量个体的信息，描述性 统计分析可以帮助我们全面、详尽地了解人 口的基本情况，如年龄、性别、教育程度、 职业分布等。通过计算均值、中位数、众数 等统计量，可以了解人口的集中趋势和离散 程度。同时，还可以通过绘制直方图、饼图
进行复杂的数据处理和 分析，如数据分组、聚 合和转换等
2023
REPORTING
THANKS
感谢观看
决策支持
基于描述性统计的结果，可 以为决策提供数据支持，如 市场分析、质量控制、风险 评估等。
2023
PART 02
描述性统计的基本概念
REPORTING
总体与样本
总体
研究对象的全体集合，具有全面性和完整性。
样本
从总体中抽取的一部分数据，用于推断总体的特征和规律。
数值型与类别型数据
要点一
数值型数据
案例三：股票市场数据的描述性统计分析
总结词
及时、准确
详细描述
股票市场数据具有高度的动态性和实时性，描述性统计 分析可以帮助我们及时、准确地把握市场走势和热点。 通过对开盘价、收盘价、最高价、最低价等指标的计算 和分析，可以了解市场的波动情况和趋势。同时，还可 以通过分析换手率、量比等指标，了解市场的交易活跃 度和资金流向。此外，描述性统计分析还可以用于风险 控制和投资组合优化等领域。
描述性统计的应用场景
数据清洗和预处理
在数据分析之前，使用描述 性统计对数据进行清洗和整 理，如异常值处理、缺失值 填充等。
数据探索
通过描述性统计了解数据的 分布特征、集中趋势、离散 程度等，帮助人们更好地理 解数据。
stata：使用汇总命令的描述性统计
stata：使⽤汇总命令的描述性统计使⽤汇总命令的描述性统计这是⼀个使⽤summaryrize命令获取描述性统计信息的⽰例。
在第⼀个⽰例中，我们获得了名为female的0/1（虚拟）变量的描述性统计信息。
如果学⽣是⼥性，则此变量编码为1，否则编码为0。
在第⼆个例⼦中，我们得到⼀个名为write的连续变量的描述性统计，这是学⽣在写作测试中得到的分数。
我们使⽤详细信息选项来获取其他信息，包括百分位数，偏度和峰度。
您不必对所有连续变量使⽤detail选项。
use https:///stat/stata/notes/hsb2(highschool and beyond (200 cases))summarize femaleVariable | Obs Mean Std. Dev. Min Max-------------+--------------------------------------------------------female | 200 .545 .4992205 0 1Variable – 此列展⽰所描述的变量。
可以在 summarize 命令之后列出多个变量; 这样做时，将在输出的各⾏上看到每个变量。
Obs – 该列告诉您对该变量有效(即没有缺失)的观察值(或案例)的数量。
如果数据集中有200个观察值，但是变量female缺少10个值，那么这⼀列中的数字将是190。
Mean – 这是变量的平均值。
在这个样例中，我们的变量female的范围从0到1（最⼩值和最⼤值），因此均值实际上是编码为1的观测值的⽐例。
Std. Dev. – 这是变量的标准偏差。
这⾥给出了关于变量分布的扩展的信息。
summarize write, detailwriting score-------------------------------------------------------------Percentiles Smallest1% 31 315% 35.5 3110% 39 31 Obs 20025% 45.5 31 Sum of Wgt. 20050% 54 Mean 52.775Largest Std. Dev. 9.47858675% 60 6790% 65 67 Variance 89.8435995% 65 67 Skewness -.478415899% 67 67 Kurtosis 2.2385271% – 这是第⼀百分位数。
stata描述性统计代码
stata描述性统计代码Stata是一种强大的数据分析软件，它提供了丰富的统计分析功能和数据处理工具。
在Stata中进行描述性统计分析是非常常见的一种数据处理任务，下面是一些常用的Stata描述性统计代码： 1. 描述性统计分析summarize varname通过summarize命令可以计算变量varname的描述性统计量，包括平均数、标准差、最小值、最大值、中位数等。
2. 频数统计tabulate varname通过tabulate命令可以计算变量varname的频数统计，包括每个取值的频数和频率。
3. 分组统计summarize varname, by(groupvar)通过by子句可以按照groupvar变量进行分组统计，计算每个组别内变量varname的描述性统计量。
4. 交叉统计tabulate varname1 varname2通过tabulate命令可以计算两个变量varname1和varname2的交叉统计表，包括每个组合的频数和频率。
5. 分组交叉统计tabulate varname1 varname2, by(groupvar)通过by子句可以按照groupvar变量进行分组交叉统计，计算每个组别内两个变量varname1和varname2的交叉统计表。
6. 相关分析correlate varname1 varname2通过correlate命令可以计算两个变量varname1和varname2之间的相关系数和协方差。
7. 回归分析regress depvar indepvar1 indepvar2...通过regress命令可以进行回归分析，其中depvar为因变量，indepvar1、indepvar2等为自变量。
以上是一些常用的Stata描述性统计代码，可以帮助你快速地完成数据分析任务。
Stata教程：描述性统计命令与输出结果说明
本节STATA命令摘要by分组变量：]summarize变量名1变量名2…变量名m[，detail]ci变量名1变量名2…变量名m[，level（#）binomialpoissonexposure（varname）by（分组变量）]cii样本量均数标准差[，level（#）]tab1变量名[，generate（变量名）]·资料特征描述（均数，中位数，离散程度）例：某地测定克山病患者与克山病健康人的血磷测定值如下表（数据摘自四川医学院主编的卫生统计学，1978出版，p21）：患者2．63．243．733．734．324．735．185．585．786．406．53健康人1．671．981．982．332．342．503．603．734．144．174．574．825．78并假定这些数据已以STATA格式存入ex2．dta文件中，其中变量x1为患者的血磷测定值数据，变量x2为健康人的血磷测定值数据。
上述数据也可以用变量x表示血磷测定值，分组变量group=0表示患者组和group=1表示健康组（如：患者组中第一个数据为2．6，则x=2．6，group=0；又如：健康组中第三个数据为1．98，则x为1．98以及group为1），并假定这些数据已以STATA格式存入ex2a．dta文件中。
计算资料均数，标准差命令summarize，以述资料为例：useex2，clearsummarizex1x2结果：变量样本数均数标准差最小值最大值Variable|ObsMeanStd．Dev．MinMax---------+x1|114．7109091．3029772．66．53x2|133．3546151．3043681．675．78即：本例中急性克山病患者组的样本数为11，血磷测定值均数为4．711（mg%），相应的标准差为1．303，最小值为2．6以及最大值为6．53；健康组的样本量为13，血磷测定值均数为3．3546，相应的标准差为1．3044，最小值为1．67以及最大值为5．78。
描述性统计分析教学课件
案例三：股市数据的描述性统计分析及预测
• 总结词：通过股市数据，掌握描述性统计分析和预测的方法。
案例三：股市数据的描述性统计分析及预测
详细描述 1. 收集股市数据，包括股票代码、收盘价、成交量等信息。
2. 对数据进行清洗和整理，去除异常值和缺失值。
案例三：股市数据的描述性统计分析及预测
数据的分布形态分析
01
偏态
反映数据分布形态的指标，如果偏态为正，说明数据更倾向于较大值，
反之则更倾向于较小值。
02
峰态
反映数据分布形态的指标，如果峰态较高，说明数据分布的顶峰比较尖
锐，反之则比较平缓。
03
异常值检测
通过观察数据的离散程度和分布形态，可以识别出可能的异常值。例如，
如果某个数据点远高于或远低于其他数据点，那么它可能就是一个异常
利用先进技术 随着大数据和人工智能技术的不断发展，可以借助这些先 进技术来提高描述性统计分析的效率和精度，如利用机器 学习算法进行数据分类和预测。
培养分析思维 加强描述性统计分析思维的培养，提高分析人员的综合素 质和分析能力，以更好地应对复杂多变的数据分析需求。
07
案例分析与践操作
案例一：超市销售数据的描述性统计分析
产品定位。
消费者行为分析
通过描述性统计，可以分析消费者 的购买习惯、偏好和需求，从而为 产品开发和营销策略提供依据。
市场细分
描述性统计可以帮助市场调研人员 根据消费者的特征和需求，将市场 细分为不同的群体，以便更好地制 定营销策略。
在医学数据处理中的应用
诊断疾病
描述性统计可以帮助医生 了解患者的症状、体征和 实验室检查结果，从而对 疾病进行诊断和分类。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
（2）接下来我们对wage变量分别进行W检验Swilk（Shapiro-Wilk W test for normality）和 W' 检验Sfrancia（Shapiro-Francia W' test for normality），
（3）最后演示D’ Agostino检验，使用的命令是sktestdc，这里我们 使用未经调整过的卡方检验，即添加noadjust选项：
Page 11
STATA从入门到精通
5.4.3改变数据的分布
Stata提供了一个非 常强大的工具“幂阶 梯”（ladder of powers）可以尝试 表5-11所列的九种转 换的可能，然后依次 进行偏度——峰度检 验。
表5-11 幂转换阶梯
转换(tansfermation)
公式
立方(cube)
graph box命令的选项:
over(varname[, over_subopts]):设定分组变量，变量可以是数值型或 者字符型变量，可以设置多达三个的分组变量。[, over_subopts]可以 指定用于排序的变量名称，也可以使用sort(1)，则表明按照第一个分组 变量排序。默认排序方式为从小到大，在[, over_subopts]加入 descending则指定为按照中位数从大到小降序排列。
Page 14
STATA从入门到精通
5.5相关系数
常用的相关系数共有如下四种：Pearson相关系数、.Kendall τ相关系数、 Spearman秩相关系数以及偏相关系数。 Stata的相关系数命令不仅可以得到通常的相关系数，还可以计算协方差 矩阵，更为有用的是它还提供了对缺失值的不同处理方法。 Pearson相关系数
总体相关系数是0，在每一个相关系数下方标明了检验的p值。 star(.05)是为显著性超过0.05的相关系数打上星号，print(.05)则是仅 显示这些显著的相关系数，在下面的命令中我们添加这三个选项 （4）相关系数数字背后的图形直觉可以用graph matrix来方便的实 现
Page 16
STATA从入门到精通
（1）首先使用stat()要求定制输出地统计指标：观测值的个数、平均 数、中位数、标准差、偏度、峰度，
（2）如果在命令中加入选项col(stat)通过让统计量以列的方式呈现， 可以使结果更便于分析和对比，
（3）下面我们加入by(female)选项和long选项，要求Stata根据性别 分别统计wage和lwage两个变量，并且标注变量名称：
Page 2
STATA从入门到精通
5.2描述性统计量的Stata实现
使用summarize命令计算和导出描述性统计量
summarize [varlist] [if] [in] [weight] [, options]
summarize命令的选项及其含义
detail
产生更加详细的统计变量，包括偏度、峰度、最小和最
大的四个值以及各种百分位数。
meanonly 仅计算和显示平均数，本选项在编程中比较有用。
format
使用变量的显示格式。
separator(#) 每#个变量画一条分界线，默认为separator(5)， separator(0) 禁止使用分界线。
Page 3
STATA从入门到精通
【例5-1】现在我们利用小时工资数据集举例说明summarize的使用。 要求使用summarize命令对wage.dta执行如下操作： （1）对wage、educ、exper、tenure、nonwhite、female、married 做基本的统计分析， （2）Summarize命令加上detail选项容许我们对某些重要的变量做更加 详尽的分析， （3）在summarize后使用in或者if来限制条件，可以获得对某个子样本 的描述性统计。 （4）使用outreg2命令导出描述性统计量。
-x2
立方负倒数(nagatine reciprocal cube)
-x3
作用 缓解负偏态 同上 无 缓解正偏态 同上 同上 同上 同上 同上
Page 12
STATA从入门到精通
幂阶梯共有三个相关的命令，第一个命令ladder尝试表5.8所涉及到的九 种转换，然后分别进行正态性检验，这是幂阶梯最基本的命令：
Page 8
STATA从入门到精通
5.4数据的正态性检验和数据转换
1.分位——正态图 分位——正态图的绘制的命令格式如下，
qnorm varname [if] [in] [, options]
2.正态性统计检验 这里我们介绍进行偏度—峰度检验（sktest）、D’ Agostino检验、
Shapiro—Wilk W检验和Shapiro—Francia W’检验的Stata命令。 各种正态性统计检验的命令格式和选项如下： ①偏度—峰度检验
Page 4
STATA从入门到精通
使用tabstat命令计算描述性统计量
. tabstat varlist [if] [in] [weight] [, options]
选项 含义
mean 平均数
count / n 观测值数目
sum 加总
max/ min 最大值、最小值
range 极差
sd
标准差
var 方差
ladder varname [if] [in]
接下来两个命令可以对这九种转换分别作直方图和分位正态图，以便直 观地判断各种转换的可行性，它们的格式是：
gladder varname [if] [in]
qladder varname [if] [in]
Page 13
STATA从入门到精通
【例5-5】下面我们具体说明这三个命令的使用，这里仍然使用 wage.dta数据集。 （1）对wage尝试表5.11中的各种转换 （2）尝试命令gladder以及分位—正态图的幂阶梯版本qladder，通过 这两个命令可以非常轻松地比较每种转换的直方图和正态分布曲线。
Page 6
STATA从入门到精通
5.3探测异常值——箱线图
下面的第一个命令绘制纵向图，第二个命令绘制横向图。
graph box yvars [if] [in] [weight] [, options] graph hbox yvars [if] [in] [weight] [, options]
5.1.2.定量变量
集中趋势的度量：均值、中位数、众数。
变异程度的度量：极差、方差、标准差
相对位置的度量：标准得分
偏度和峰度:如果数据的分布是对称的，则偏度系数为0；如果偏度系数明显不等 于0，表明分布是非对称的。若偏度系数大于1或者小于-1，被称为高度偏态分布。 峰度通常是与标准正态分布比较，Stata计算的峰度系数未减3，故而是与3作比 较而不是与0作比较。若峰度系数等于3则服从标准正态分布，反之则意味着分 布比正态分布更尖或者更平。
STATA 从入门到精通
第五章 描述性统计分析
5.1 描述性统计的原理
5.1.1定性变量
定义5.1 对给定的类，类（或组）频数是指落入这个类中的观测值的个数。
定义5.2 对给定的类，类（或组）相对频率是指落入这个类中的观测值的个数相 对于观测值总数的比例。
因此，频率和频数是描述定性变量的两个重要指标。
sktest varlist [if] [in] [weight] [, noadjust]
noadjust选项用未经调整过的检验结果代替Royston (1991)对整体卡方
检验和显著性水平做调整后的结果，可能会降低检验的显著性水平，
使拒绝原假设的可能下降。
Page 9
STATA从入门到精通
②Shapiro—Wilk W检验
cv 变异系数 (sd/mean)
semean 平均标准误 (sd/sqrt(n))
skewness偏度
kurtosis 峰度
median 中位数
p#
#%百分位数
iqr 四分位数间距（p75 - p25）
q 等价于写p25 p50 p75
Page 5
STATA从入门到精通
【例5-2】这里使用的是wage1.dta数据集，我们说明使用tabstat计 算变量wage和log（wage）的相关统计量。
by( ):另一种设置分组的方法，当分组变量过多时，利用该选项可以是图 形更加美观明了。
Page 7
STATA从入门到精通
【例5-3】我们仍以wage数据集为例，说明箱线图绘制命令的使用。 （1）首先在不加入任何选项的情况下绘制箱线图： （2）利用箱线图还可以比较不同性别的工资分布情况，
sfrancia varlist [if] [in]
④D’ Agostino检验
sktestdc varlist [=exp] [if exp] [in range] [, noadjust]
Page 10
STATA从入门到精通
【例5-4】下面我们依次举例说明这四个命令的使用，这里用到的数据仍 然是小时工资数据集wage1.dta。
correlate [varlist] [if] [in] [weight] [, correlate_options] pwcorr [varlist] [if] [in] [weight] [, pwcorr_options]
Page 15
STATA从入门到精通
【例5-6】使用数据集wage.dta，完成如下任务： （1）得到的wage、educ、exper、tenure之间的相关系数矩阵， （2）得到的wage、educ、exper、tenure之间的协方差矩阵， （3）sig选项给每一个相关系数做显著性检验，这个检验的原假设是