STATA软件应用(三)定量资料的统计分析解析
使用Stata进行统计数据分析教程
使用Stata进行统计数据分析教程章节一：Stata简介与安装Stata是一款广泛使用的统计软件，由StataCorp开发，并提供了强大的数据分析和数据管理功能。
首先，我们需要了解Stata的基本特点和优势，并学习如何安装Stata软件及其组件包。
为了顺利进行数据分析，安装正确的版本和组件是必不可少的。
章节二：数据导入与数据管理在开始数据分析之前，我们首先需要将数据导入Stata软件中，这涉及到数据的格式转换和读取，包括常见的Excel、CSV等格式。
然后，我们会学习如何对数据进行清洗，删除无效数据、处理缺失数据和异常值等。
此外，我们还会介绍如何创建和修改变量、合并数据集以及数据筛选等高级数据管理功能。
章节三：描述性统计分析描述性统计是最基本的统计方法之一，用于描述数据的分布和性质。
在这一章节中，我们会学习如何使用Stata进行描述性统计分析，包括计算平均数、中位数、标准差、最大值和最小值等统计指标。
同时，我们还会学习如何绘制直方图、箱线图和散点图等图形工具，以更直观地展示数据的分布特征。
章节四：推断统计分析推断统计分析用于从样本数据中推断总体的性质，常用的方法包括假设检验和置信区间估计。
在这一章节中，我们会学习如何使用Stata进行常见的假设检验，如单样本t检验、独立样本t检验和相关样本t检验等。
同时，我们还会介绍如何计算置信区间和进行方差分析等高级统计方法。
章节五：回归分析回归分析是统计学中常用的建模和预测方法，用于描述自变量与因变量之间的关系。
在这一章节中，我们会学习如何使用Stata 进行简单线性回归和多元线性回归分析，包括模型拟合、参数估计和模型诊断。
此外，我们还会介绍如何解决共线性和异方差等常见问题，并讨论如何进行交互效应和非线性回归分析。
章节六：多元统计分析除了回归分析，Stata还提供了丰富的多元统计分析方法，如主成分分析、因子分析和聚类分析等。
在这一章节中，我们会学习如何使用Stata进行多元统计分析，包括降维与因子提取、聚类分析和判别分析等。
使用Stata进行经济学和统计分析
使用Stata进行经济学和统计分析在当今的经济学研究和数据分析领域，Stata 凭借其强大的功能和易用性，成为了众多学者和研究人员的得力工具。
Stata 是一款专门用于数据管理、统计分析和绘图的软件，它为我们解决各种经济和统计问题提供了高效而可靠的途径。
Stata 的一个显著优势在于其丰富的数据管理功能。
在进行经济研究时，我们常常需要处理大量的数据，这些数据可能来自不同的来源，格式也各不相同。
Stata 能够轻松地读取和导入各种常见的数据格式，如 Excel、CSV 等，并且可以对数据进行清理、转换和合并等操作。
例如，我们可以使用｀drop` 命令删除不需要的变量，使用｀generate`命令创建新的变量，使用｀merge` 命令将多个数据集合并在一起。
通过这些操作，我们能够将原始数据整理成适合分析的形式，为后续的研究工作打下坚实的基础。
在统计分析方面，Stata 提供了广泛而全面的统计方法。
无论是描述性统计、推断统计，还是复杂的计量经济学模型，Stata 都能应对自如。
比如，我们可以使用｀summarize` 命令快速获取数据的均值、标准差、最小值和最大值等描述性统计量，从而对数据的基本特征有一个直观的了解。
对于假设检验，Stata 提供了｀ttest` 命令用于均值比较，｀chi2test` 命令用于独立性检验等。
在计量经济学领域，Stata 支持线性回归、Logit 模型、Probit 模型、面板数据模型等多种模型的估计和检验。
以线性回归为例，我们可以使用｀regress` 命令来估计回归方程，并通过查看输出结果中的系数估计值、标准误、t 值和 p 值等信息来评估模型的拟合效果和变量的显著性。
除了基本的统计分析，Stata 还在处理时间序列数据方面表现出色。
时间序列数据在经济学中非常常见，如股票价格、通货膨胀率等。
Stata 提供了一系列专门用于时间序列分析的命令和函数，如｀arima` 命令用于拟合自回归移动平均模型（ARIMA），｀forecast` 命令用于进行预测。
STATA软件应用(三)定量资料的统计分析解析
/* 不打印方差分析表
/* 将缺省值作为单独的一组
/* 打印各组的基本统计量表 简写：t
/* Scheffe法 简写：sch
/* Bonferroni法 简写：bon
/* Sidak法
简写：si
单因素方差分析
三组小鼠的FDP酶活力
对照组 水层RNA组
2.79
3.83
2.69
3.15
3.11
4.70
仅有原始数据时
ttest 变量名= #val
注： #val /*总体均数 命令可以加一些if和in条件限制
样本均数与总体均数比较的t检验
例4.4 命令：ttesti 25 5.1 0.88 4.6
样本均数与总体均数比较的t检验
例：某医生随机抽查10名某病患者的血红蛋白，如下：
病例号
1 23 4
医学统计学实习课
STATA软件的应用(3) ——定量资料的统计分析
定量资料的统计分析
➢ 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 ➢ 单因素方差分析 ➢ 两因素方差分析 ➢ 方差齐性检验 ➢ 正态性检验
样本均数与总体均数比较的t检验
仅有数据之统计量时
ttesti #obs #mean #sd #val
data:oneway.dta
. oneway x g,t sch
|
Summary of x
g|
Mean Std. Dev. Freq.
------------+------------------------------------
1 | 2.7025 .50013569
8
2 | 3.66125 .98508069
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。
使用Stata进行统计分析的方法与实例
使用Stata进行统计分析的方法与实例第一章：导言统计分析是一种基于数据的科学方法，主要用于搜集、整理、分析和解释数据，以便更好地理解和描述现象、随机事件或人类行为。
Stata是一款功能强大且广泛应用于统计学和经济学领域的统计分析软件。
本文将介绍使用Stata进行统计分析的方法和实例，并按以下章节进行详细说明。
第二章：数据导入与清洗在使用Stata进行统计分析之前，首先需要导入和清洗数据。
Stata支持多种数据导入格式，如文本文件、Excel表格和数据库等。
通过使用Stata的数据管理命令，我们可以对数据进行清洗和预处理，包括删除缺失值、处理离群值和进行变量转换等。
第三章：描述性统计分析描述性统计分析是研究对象的基本特征和总体分布的方法。
在Stata中，我们可以使用各种命令来计算和展示数据的描述性统计量，如平均值、标准差、中位数和频数分布等。
此外，可以使用图表工具来可视化数据的分布和特征，如直方图、箱线图和散点图等。
第四章：推断统计分析推断统计分析是通过抽样来推断总体参数的方法。
Stata提供了一系列统计模型和命令，用于进行参数估计、假设检验和置信区间估计等推断统计分析。
常见的推断统计方法包括回归分析、方差分析和非参数检验等。
通过Stata的命令和函数，我们可以轻松地应用这些方法，从而得出关于总体的推断结论。
第五章：多元统计分析多元统计分析是研究多个变量之间关系的方法。
Stata提供了多元统计模型和命令，用于探索和解释多个变量之间的关系。
其中包括多元线性回归分析、主成分分析和因子分析等。
通过使用Stata的多元统计分析功能，我们可以深入研究变量之间的相关性和潜在结构等。
第六章：时间序列分析时间序列分析是研究时间变化规律的方法。
在Stata中，我们可以使用时间序列模型和命令，对时间序列数据进行建模和预测分析。
其中包括平稳性检验、自回归移动平均模型和差分自回归移动平均模型等。
通过利用Stata的时间序列分析功能，我们可以分析和预测各种经济和社会现象的发展趋势。
Stata统计分析与应用(第3版)
11 11 时间序列分析
11 时间序列分析
11.1 基本时间序列模型 的估计
11.3 VAR与VEC的估计及 解释
11.5 Stata操作习题
11.2 ARIMA模型的估计、单 位根与协整
11.4 ARCH与GARCH的 估计及解释
11 时间序列分析
2.8.1 encode 和decode命令
2.8.2 real函 数
2.8 数值和字符串的转换
2 数据管理
2.9.1 生成 虚拟变量
1
2.9.2 生成 分类变量
2
2.9 生成分类变量和虚拟变量
2 数据管理
2.10.1 数据的横 向合并
2.10.3 数据的交 叉合并
2.10.2 数据的纵 向合并
11 时间 序列分析
11.4 ARCH与GARCH 的估计及解释
A
11.4.1 ARCH模型
C
11.4.2 GARCH模型
11.4.3 ARCH模型 的Stata实现
B
12 12 聚类分析
12 聚类分析
12.1 聚类分析的 基本思想与理论
12.1.1 聚类分析的基本 思想
12.1.2 聚类分析的相似 性测度
03
8.4.3 使用test命
令——进行读者指
定的检验
02
8.4.2 使用 predict命令——
计算拟合值和残差
01
8.4.1 使用regress 命令——因变量对自
变量的回归
9 非经典假设、线性方程组、
09 面板数据估计的Stata实现
9 非经典假设、线性方程组、 面板数据估计的Stata实现
Stata软件应用
1.3Stata主要功能模块介绍
Stata软件具有数据处理、绘图、统计分析、回归分析
和编程处理这五大主要功能，其相互配合，可以完成 系统完整的数据分析和处理任务。 1.3.1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。 1.3.2绘图 绘图是进行数据分析的又一种重要的分析工具，Stata 提供了强大的绘图功能，主要包括散点图、线图、条 形图、直方图、饼图、箱线图、函数图等图形的绘制 和相应设定。
1.2 Stata窗口及基本操作
1.2.2Stata帮助系统 Stata为用户提供了强大的帮助系统，新用户可以通过
帮助系统的应用，更好地利用Stata完成自己所需要的 功能和操作。Stata的帮助系统主要由Stata手册、Stata 自带帮助和网络帮助三个方面组成。 （一）Stata手册是一本学习Stata使用的权威书籍，它 按字母顺序排列出了Stata所有相关的命令。 （二）Stata自带帮助系统是使用最方便，也是最常用 的方法。其语法格式为：help [所要查询命令] （三）Stata的网络帮助系统更为强大，用户可以在网 上查找Stata还没有内置化的命令，实现自行安装。
1.2 Stata窗口及基本操作
Stata最主要的部分是由四大窗口组成的，它们是分别是命
令回顾窗口（Review）、结果窗口（Results）、变量窗口 （Variables）、和命令输入窗口（Command），接下来， 将会详细地介绍一下这四个窗口。 （1）命令回顾窗口（Review），主要是用来临时性存储已 经执行过的命令语句的窗口，这些执行的命令语句主要包 括两种：一种是直接从命令窗口中输入的命令，另一种是 通过窗口菜单操作转化而成的命令。Review窗口可以临时 性存储自Stata本次运行到结束的所有命令，若Stata中途或 最终被关闭，则所有的命令语句将会自动消失，若想永久 保存这些命令，可以通过使用log命令或单击右键实现存储。 在Stata运行过程中，可以重复使用显示在Review窗口中的 命令，只需要左键单击命令，该命令将会重新显示在 Command窗口中，供用户进行修改和执行。
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。
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---------+--------------------------------------------------------------------
x1 | 10 12.59 .5162794 1.632619 11.42209 13.75791
x2 | 10 13.27 .3415813 1.080175 12.49729 14.04271
5
6 7 8 9 10
血红蛋白 11.3 15 15 13.5 12.8 10 11 12 13 12.3 (x,g/dl)
问：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) )。
data:ttest_1
问题：
正常人
0＝14.02
患者
1＝？
data:ttest_2
配对设计t检验
. ttest x1=x2
Paired t test
------------------------------------------------------------------------------
Variable | Obs
Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval]
Variable | Obs
Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval]
---------+--------------------------------------------------------------------
x | 10 12.59 .5162794 1.632619 11.42209 13.75791
仅有原始数据时
ttest 变量名= #val
注： #val /*总体均数 命令可以加一些if和in条件限制
样本均数与总体均数比较的t检验
例4.4 命令：ttesti 25 5.1 0.88 4.6
样本均数与总体均数比较的t检验
例：某医生随机抽查10名某病患者的血红蛋白，如下：
病例号
1 23 4
------------------------------------------------------------------------------
mean = mean(x)
t = -2.7698
Ho: mean = 14.02
degrees of freedom = 9
Ha: mean < 14.02 Pr(T < t) = 0.0109
---------+--------------------------------------------------------------------
diff | 10 -.6799999 .5204272 1.645735 -1.857288 .4972881
------------------------------------------------------------------------------
[,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成组 Nhomakorabea计t检验
例：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
病人： 2.90 5.41 5.48 4.60 4.03 5.10 4.97 4.24 4.36 2.72 2.37 2.09 7.10 5.92
Ha: mean(diff) > 0 Pr(T > t) = 0.8881
配对设计t检验
另一种思路： gen d=x0-x1 ttest d=0 结果一致
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
配对设计t检验
例：10例矽肺患者经某药治疗，其血红蛋白 (g/dl)如下：
病例号:
1
2
3
4
5
6
7
8
9 10
治疗前(x1): 11.3 15.0 15.0 13.5 12.8 10.0 11.0 12.0 13.0 12.3 治疗后(x2): 14.0 13.8 14.0 13.5 13.5 12.0 14.7 11.4 13.8 12.0
Ha: mean != 14.02 Pr(|T| > |t|) = 0.0218
Ha: mean > 14.02 Pr(T > t) = 0.9891
配对设计t检验
ttest 变量1=变量2
变量1与变量2必须成对输入，样本含量必须相 等，如有缺省值，则用小数点表示，但与之对 应的记录在计算时被忽略
样本含量：10 均 数: 12.59 g/dl 标准差: 1.63 g/dl
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)
样本均数与总体均数比较的t检验
ttest x=14.02
One-sample t test
------------------------------------------------------------------------------
医学统计学实习课
STATA软件的应用(3) ——定量资料的统计分析
定量资料的统计分析
➢ 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 ➢ 单因素方差分析 ➢ 两因素方差分析 ➢ 方差齐性检验 ➢ 正态性检验
样本均数与总体均数比较的t检验
仅有数据之统计量时
ttesti #obs #mean #sd #val
mean(diff) = mean(x1 - x2)
t = -1.3066
Ho: mean(diff) = 0
degrees of freedom =
9
Ha: mean(diff) < 0 Pr(T < t) = 0.1119
Ha: mean(diff) != 0 Pr(|T| > |t|) = 0.2237