stata初级入门2-数据篇
零基础小白STATA数据分析实用常见命令整理
STATA基础入门零基础实用命令整理第一章数据的读入与熟悉1.读入文件中的部分变量. use[变量] using [文件名]Eg . use age sex height weight using [文件名]2.读入文件中的部分观察量. use[文件名] in X/Y. use "I:\stata\chapter3.dta" in 601/1000软件只读入从第601个观察到第1000个观察之间的400个观察量3.描述、管理数据的基本命令命令功能. describe描述数据的基本情况：样本总量、变量总数、变量的格式等. list. list [变量名]－列出数据中所有变量的分布，从第一个样本到最后一个样本－列出选定变量的分布. list [变量名] in X/Y 列出数据中被选定的变量分布。
in限定数据的观察值范围。
比如，若只想查看第100个-200个观察值的分布，则将X/Y替换成100/200. order [变量名]按选定变量排序。
比如，样本的编号、年龄、性别、教育程度，……，等. aorder 将所有变量从 a-z 排序. label variable给变量贴上标签命令功能. sort [变量名] －将某个变量的数值进行排序。
一般情况下，排序的方式是从小到大－可同时排序多个变量－Stata将缺失值描述为最大数值，故排列在最后. sort [变量名] [in] 对某些变量的某个取值范围进行排序；没有指定的取值范围保持在原地方. gsort [+|-][变量名] －可从小到大和从大到小－若变量名前没有任何符号或加上+号，则按升序排列；若在变量名前加上－号，则按降序排列－变量可以是数值型、也可以是字符型. gsort [+|-][变量名] ，mfirst －mfirst指定将缺失值置于所有有效数值之前. gsort -age第二章变量的生成与处理1.离散和连续测量离散方式（discrete measure）：由定性测量和定序测量组成；适用于低层次数据连续方式（continuous measure）：由定距测量和定比测量组成。
使用Stata进行数据分析的教程
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。
STATA基本操作入门
8.相关系数
• 如果要显示PL,PF两个变量的相关系数 • 方法：pwcorr pl pf
整理PP数
• 方法：pwcorr pl pf pk
整理PPT课件
15
8.1 相关系数
• 如果要显示PL,PF,PK三个变量之间的相关 系数，并显示显著性水平
• 保存该图：输入graph save scatter2
整理PPT课件
22
9.6 图像合并展示
• 将线性拟合和二次拟合这两个图像在一起 展示
• 方法:输入graph combine scatter1.gph scatter2.gph
整理PPT课件
23
此课件下载可自行编辑修改，此课件供参考！ 部分内容来源于网络，如有侵权请与我联系删除！感谢你的观看！
整理PPT课件
18
9.3 画图：散点图
整理PPT课件
19
9.3.1 散点图改进
• 定义新变量值n来表示第n个观测值： • 方法：gen n=_n （_n表示第n个观测值） • 使散点图显示对应的观测值： • 方法：scatter tc q,mlabel(n) mlabpos(6)
整理PPT课件
20
• 展示变量q的样本容量，平均值，标准差， 最小值，最大值
整理PPT课件
9
6.2查看变量的统计特征
• 如果要查看满足q≥10000的子样本的统计指 标。方法：输入summarize q if q >=10000
• 或者su q if q >=10000
整理PPT课件
10
6.3 查看变量的统计特征
Properties: 性质窗口，
显示当前数
据文件和变 量的性质
Stata系列02：Stata数据导入
Stata系列02：Stata数据导入大家好，在上一期介绍了Stata软件版本，以及Stata做实证分析的优势。
本期将介绍Stata最常用的数据导入方法，让初学者初窥使用Stata的门道。
如果您已安装Stata软件，不妨一起体验一下。
将来有机会，我们还会复制英文TOP期刊文章的实证过程，手把手教你学习别人的研究思路。
前数据导入-敲门砖数据分析的第一步，就是将涉及的原始数据改造为Stata可识别的格式。
一般原始数据导入Stata有几种方式：（1）从键盘上将数据直接录入（这种方式最原始，不适合大规模调查数据）；（2）读取原始数据的ASCII格式文件（适合特殊格式的数据，如记事本）；（3）从Excel电子表格直接复制粘贴到数据编辑窗口（Editor）或导入（最常用）；（4）使用专门的格式转换软件转换成Stata默认格式（.dta）（例如海关数据库）。
一旦在Stata中导入数据，就可以很方便的调用和处理。
其实，学习Stata最难的在于数据管理，因为复杂语句不仅考验研究者的编程能力，还涉及对逻辑关系的驾驭，命令的实现反倒很简单。
2.如何导入数据？根据本人的长期使用经验，认为Stata导入数据采用菜单导入方式最为靠谱。
我们做实证分析根本不需要炫技，写一条又长又复杂的命令语句实在不划算（因为命令过于复杂需要反复调试，耽误时间）。
如下图：依次点击File——Import——Excel spreadheet(*xls,*xlsx)即可，在随后弹出的菜单框里找到我们需要导入的Excel文件即可。
当然，从下图中可以看出Stata支持很多其他文件格式。
如果你用的是Stata14.0以下版本，一定要记得在Excel表格中事先将变量名命名为英文袄！！切记，因为低版本软件不支持中文。
弹出的对话框如下图。
我们导入一个名为0318数据.xlsx的文件，该文件放在桌面名为PVAR的文件夹下。
点击Browse,选中文件后会显示出文件的电脑路径，Worksheet这一行给出了Excel的表格里的数据范围。
STATA入门学习——认识stata与stata数据管理功能
– 程序操作： • 利用“window”下的“do-file editor”编辑do文件，把一系列
命令记录下来，需要用的时候，用“file”下的“do…”调出
执行记录下来的批量命ห้องสมุดไป่ตู้即可。
Stata语法和命令
Stata软件是通过运行命令来完成所需的分析的 Stata的基本语法格式如下： [ 特殊选项 ] 关键词 命令参数 [ , 命令选项 ] [by varlist:] command [varlist] [=exp] [if exp] [in range] [weight] [using filename] [, options] 其中，[]中的内容表示可以省略的部分，故可看出，只有command是必不 可少的，其他部分的内容用户可以依需要加入 有关命令、函数、变量名等要素表示方式的要求： ①都要用英文字母表示，并且区分大小写，例如“x”和“X”会被认为是 两个不同的变量。 ②同一条命令必须在同一行中书写，而不同的命令必须出现在不同行中。 ③命令都要用小写
Panel data, Time series, Survey data • 多变量分析:
Cluster analysis • 抽样和模拟: Bootstrap, Monte Carlo Simulation – 绘图功能 – 编程和矩阵运算功能
数据处理
用户得到第一手数据之后要做的就是对数据进行基本 的处理，主要包括数据的读入、类型的转换、压缩等，此 外还可以对数据进行基本的描述分析，包括频数分布、离 散趋势、集中趋势的分析等等。
• 各个菜单的功能。 （1）File的下拉菜单包括打开、保存、查看文件，导入、导出数据以
及打印等等功能。 （2）Edit的下拉菜单包括数据的复制、粘贴等有关数据管理和设置
STATA使用教程
STATA使用教程第一章：介绍 StataStata 是一款统计分析软件，广泛应用于经济学、社会科学、健康科学和医学研究等领域。
本章将介绍 Stata 软件的基本特点、适用范围和主要功能。
1.1 Stata 的特点Stata 是一款功能强大、易于使用的统计软件。
不同于其他统计软件，Stata 具有灵活性高、数据处理效率好的优点。
它支持多种数据文件格式，可以处理大规模的数据集，并且具有丰富的数据处理、统计分析和图形展示功能。
1.2 Stata 的适用范围Stata 软件适用于各类研究领域，涵盖了经济学、社会科学、医学、健康科学等多个领域。
它广泛应用于定量分析、回归分析、面板数据分析、时间序列分析等领域，可用于统计推断、数据可视化和模型建立等任务。
1.3 Stata 的主要功能Stata 软件提供了丰富的功能模块，包括数据导入导出、数据清洗、数据管理、描述性统计、推断统计、回归分析、面板数据分析、时间序列分析、图形展示等。
这些功能模块为用户提供了全面且灵活的数据分析工具。
第二章：Stata 数据处理数据处理是统计分析的前置工作，本章将介绍 Stata 软件的数据导入导出、数据清洗和数据管理等功能。
2.1 数据导入导出Stata 支持导入多种文件格式的数据，如文本文件、Excel 文件和 SAS 数据集等。
用户可以使用内置命令或者图形界面进行导入操作，导入后的数据可以存储为 Stata 数据文件（.dta 格式），方便后续的数据处理和分析。
2.2 数据清洗数据清洗是数据处理的重要环节，Stata 提供了多种数据清洗命令，如缺失值处理、异常值处理和数据类型转换等。
用户可以根据实际情况选择合适的数据清洗操作，确保数据的准确性和完整性。
2.3 数据管理数据管理是有效进行数据处理的关键，Stata 提供了许多数据管理命令，如数据排序、数据合并、数据分割和数据标记等。
这些命令可以帮助用户高效地对数据进行管理和组织，提高数据处理效率。
stata教程
stata教程Stata 是一种广泛应用于统计分析的软件，拥有强大的数据处理和建模能力。
本教程将介绍 Stata 的一些基础操作和常用命令，帮助您快速上手使用该软件。
1. 安装和启动 Stata在开始使用Stata 之前，您需要先安装该软件。
安装完成后，双击图标启动 Stata。
2. 导入数据使用 Stata 进行统计分析的第一步是导入数据。
可以通过命令 `use` 来加载已有的 Stata 数据集，或者使用 `import` 命令导入其它格式的数据文件。
3. 数据处理Stata 提供了许多数据处理的命令，比如 `drop` 可以删除某些变量或观察值，`rename` 可以修改变量名，`generate` 可以创建新变量等。
4. 描述性统计描述性统计是对数据的基本概况进行分析，可以使用命令`summarize` 来获取平均值、标准差等统计量，使用 `tabulate`命令生成频数表，还可以通过 `graph` 命令绘制直方图或散点图等图形。
5. 假设检验假设检验用于验证某个统计假设是否成立。
Stata 提供了多种假设检验的命令，比如 `ttest` 可以进行单样本或独立样本 t 检验，`anova` 可以进行方差分析等。
6. 回归分析回归分析是一种常用的建模方法，可以用于研究变量之间的关系。
在Stata 中，可以使用`regress` 命令进行简单线性回归，使用 `logit` 命令进行逻辑回归等。
7. 图形输出Stata 可以生成各种类型的图形输出，比如线图、散点图、柱状图等。
可以使用`graph export` 命令将图形导出为图片文件，方便在报告中使用。
8. 编写批处理脚本如果需要重复执行一组命令，可以将这些命令写入批处理脚本。
Stata 支持编写批处理脚本来自动化数据处理和分析的过程。
以上是关于 Stata 的基础教程，希望能帮助您快速入门并熟练使用该软件进行数据分析。
更多高级功能和命令，请参考Stata 官方文档或相关教程。
stata初级入门2-数据篇解析
菜单操作：file>import
2024年8月15日星期四
《计量经济学软件应用》课程讲义
7
3.其它方式
（1）用StatTransfer 软件转换
可以用statTranser 9软件将各种格式的数据转换成 dta格式数据
前提是你安装了这个软件
（2）安装外挂命令程序包，如usespss.ado程 序包就是一个用于读取spss生成的格式数据的 程序包。
(2)观测值：Data > Create or change data > Keep or drop observations Clear命令 list命令： 格式：list varlist [if] [in] [,options]
调用数据窗口方式：(a)在command窗口中 输入edit命令；(b)点工具栏上的
（2）在excel中录入后，直接复制到 stata数据编辑窗口中。
（3）键盘直接输入：在command窗口， 用input命令。划线部分输入
. drop _all . input x y
xy 1. 1 2 2. 3 4 3. 5 6 4. 7 8 5. 9 10 6. end
2024年8月15日星期四
《计量经济学软件应用》课程讲义
18
菜单操作：
Data > Create or change data > Create new variable Data > Create or change data > Create new variable (extended)
value label
variable label
foreign
- 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)。
decode命令：将数值变量转换为字符变量
包括数值数据的字符转换
destring命令: 将字符变量转换为数值变量
语法：destring [varlist], [generate (newvarlist) | replace] [options] options：ignore (“chars”) 删除字符变量中的非数 值字符，force将非数值字符转换为缺失值 语法：tostring varlist, [generate (newvarlist) | replace]
4
use 命令
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
语法格式： use filename [, clear nolabel]，读取整个数据文 件 use [varlist] [if] [in] using filename [, clear nolabel]，从数据文件中仅读取几个变量 范例：
use "C:\Program Files (x86)\Stata12\auto.dta", clear use "C:\Program Files (x86)\Stata12\auto.dta", clear nolabel use make price using "C:\Program Files (x86)\Stata12\auto.dta", clear
Bytes 1 2 . . . 244
数值变量和字符变量的转换
encode命令：将字符变量转换为数值变量。
格式：encode varname [if] [in], generate(newvar) [label (name) noextend] 菜单： Data > Create or change data > Other variabletransformation commands > Convert variables from string to numeric 范例：encode make, generate(make2) 格式：decode varname [if] [in], generate(newvar) [maxlength(#)] 菜单： Data > Create or change data > Other variabletransformation commands > Convert variables from numeric to string 范例：deocde price, genrate(price2)
《计量经济学软件应用》课程讲义 21
将变量的某些数值转化为缺失值，用mvdecode命令
2014年4月17日星期四
菜单操作： Data > Create or change data > Other variable-transformation commands > Change missing values to numeric或Change numeric values to missing
在search all中敲入搜索关键词：找到可能你需要的 程序包，而后安装即可。 这个方法安装的外挂命令，不会在菜单中出现，需 要你记住命令名。
《计量经济学软件应用》课程讲义 8
2014年4月17日星期四
二、数据的保存或导出
1保存用save/save as 2导出
从file菜单中export选项下选择你想保存的格式； 用outfile，outsheet，fdasave，xmlsave命令
1.变量属性，如名称、标签、值标签
变量名：由英文字符、数字、中文字符组成。
字母大小写表示的含义不同！！！
标签：对变量含义的解释
值标签：用于对分类变量值的含义进行解释
如foreign有domestic和foreign，在数据量化上，可用0代 表domestic，1代表foreign。
《计量经济学软件应用》课程讲义 11
. input x y x y 1. 1 2 2. 3 4 3. 5 6 4. 7 8 5. 9 10 6. end
3
2.数据文件的读取
（1）Stata数据文件，后缀.dta
直接双击 菜单操作：在工具栏上直接点击 Open：
或File >
2014年4月17日星期四
《计量经济学软件应用》课程讲义
Stata 入门2 ——数据篇
2014年4月17日星期四
《计量经济学软件应用》课程讲义
1
一、数据录入
直接录入 打开dta数据文件 导入其它格式的数据文件 其它方式
2014年4月17日星期四
《计量经济学软件应用》课程讲义
2
1直接录入
（1）直接在stata中录入（适用于小样 本少变量数据）：打开程序，调用数据 编辑窗口，直接录入数据，如excel中操 作。
12
2014年4月17日星期四
《计量经济学软件应用》课程讲义
3.变量属性的修改
变量名更改：rename命令，常用语法格式：rename old_var new_var，如rename income inc. 变量标签（label)的定义：label命令，语法：label var varname “##”，如label var foreign “car type”。除用于定义变 量的标签外，其还可用于定义数据的标签，如label data “auto in American” 分类（或指示）变量的值标签定义：亦label命令，要完成分 类变量值的标签定义有两步，如把变量foreign取值为0，定义 为domestic，取值为1，定义为foreign，并用origin表示该变 量值标签定义结果：
2014年4月17日星期四
《计量经济学软件应用》课程讲义
18
菜单操作：
Data > Create or change data > Create new variable Data > Create or change data > Create new variable (extended)
Precision for float is 3.795x10^-8. Precision for double is 1.414x10^-16.
字符型数据
String storage type str1 str2 ... ... ... str244
Maximum length 1 2 . . . 244
2014年4月17日星期四
《计量经济学软件应用》课程讲义
9
三、数据操作
变量名、标签等属性 变量属性显示和修改 变量的数据类型和长度 变量生成和变量值修改 缺失值的处理 变量的剔除和保留 数据的排序 字符变量和数值变量的相互转换
《计量经济学软件应用》课程讲义 10
2014年4月17日星期四
label define origin 0 “domestic” 1 “foreign” label values foreign origin
2014年4月17日星期四
《计量经济学软件应用》课程讲义
13
4.变量的数据类型和长度
整数数值型：
(1)byte，(2)int，
(3)long。
格式：mvencode varlist [if] [in], mv(#|mvc=# [\ mvc=#...] [\ else=#]) [override] 范例： mvencode rep78 if foreign == 0, mv(998)
格式： mvdecode varlist [if] [in], mv(numlist | numlist=mvc [\ numlist=mvc...]) 范例： mvdecode rep78, mv(998=. \ 999=.a)
6.变量值的修改
replace命令 格式：replace oldvar=exp [if] [in] [, nopromote] 范例：如replace id=1
7.缺失值的处理
在现有的调查中，经常用88, 99,888,999,….等来表示不 知道或不清楚。 在stata中如何一般用”.”来表示该变量的观测缺失值。 将变量缺失值转化为数值，用mvencode命令
小数数值型：
(1)float，(2)double。
数值型数据一般定义为float型，除非你 有特别定义。 字符串型：string
2014年4月17日星期四 《计量经济学软件应用》课程讲义 14
数值型数据
Storage type byte int long float double Minimum -127 -32,767 -2,147,483,647 -1.70141173319*10^38 -8.9884656743*10^307 Maximum 100 32,740 2,147,483,620 1.70141173319*10^38 8.9884656743*10^307 Closest to 0 without being 0 +/-1 +/-1 +/-1 +/-10^-38 +/-10^-323 bytes 1 2 4 4 8
菜单操作：file>import
2014年4月17日星期四
《计量经济学软件应用》课程讲义
7
3.其它方式