Stata常用15条命令
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命令
onewayy x,tab scheffe
39.双因素方差分析，分析y的均值是因a、b的不同类别而异；假定a、b均为分类变量
anovay a b
40.多因素方差分析，分析y的均值是否因a、b、c的不同类别而异；假定a、b、c均为分类变量
anovay a bc
41.除上以外，还检验a与b、a与c、b与c之间的互动
若变量等于缺失，则变量a也等于缺失
gen byte a=b
replace a=. if b= =.
9.将变量a重新赋值生成变量b
recode a原变量值=新变量值……*=. ,gen(b)
10.生成变量a，其取值等于变量b、c、d之和
gen a = b+c+d
11.生成新变量a，取值为0
若变量b的取值小于7，则将变量a的取值替换为1
tab a in 101/200
23.描述变量a和b的条件频数分布（即生成二者的交叉表），并显示行、列和总百分比
taba b, row col cell
24.除上以外，还显示卡方检验，不要显示提示
taba b,row colchi2 nokey
stata命令总结
stata命令总结.docStata命令总结引言Stata是一款强大的统计分析软件，广泛应用于经济学、社会学、医学等领域。
Stata命令是进行数据处理、统计分析、图形展示等操作的基础。
本文将对Stata中常用的命令进行总结，以帮助用户更高效地使用Stata进行数据分析。
Stata基础命令1. 数据管理导入数据：import excel, import delimited导出数据：export excel, export delimited数据集保存：save, saveold2. 变量管理创建变量：generate, egen修改变量：replace删除变量：drop3. 数据清洗数据类型转换：destring, encode, format缺失值处理：mvdecode, drop if missing()异常值检测：tabulate, summarize描述性统计分析1. 基本统计量描述性统计：summarize频率统计：tabulate相关系数：correlate2. 分组统计分组描述：bysort, xtsum 分组汇总：collapse3. 数据转换数据长格式：reshape long 数据宽格式：reshape wide 推断性统计分析1. 假设检验t检验：ttest方差分析：anova卡方检验：tabulate, chi2 2. 回归分析线性回归：regress逻辑回归：logit泊松回归：poisson3. 时间序列分析时间序列描述：tsreport自回归模型：arima高级统计分析1. 面板数据分析面板数据描述：xtset, xtsum固定效应模型：xtreg fe随机效应模型：xtreg re2. 多层次模型多层次线性模型：xtmelogit3. 结构方程模型结构方程模型：sem绘图与可视化1. 基本图形散点图：scatter线图：line柱状图：bar2. 高级图形箱线图：boxplot直方图：histogram核密度估计图：kdensity3. 交互式图形交互式图形：twoway, graph edit编程与自动化1. 循环与条件语句循环：foreach, forvalues条件语句：if, else2. 脚本与批处理脚本编写：do-file批处理：batch3. 宏与用户定义命令宏：macro用户定义命令：program define结语Stata命令的掌握是进行高效数据分析的前提。
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【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.csv
insheet using name.csv, clear
【命令2】：删除重复变量
sort var1 var2
duplicatesdrop var1 var2, force
【命令3】：合并数据
use data1, clear
merge m:m var1 var2 using data2
drop if _merge==2
drop if _merge==1
drop _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 x
esttab using name.rtf, compress nogap r2 ar2 star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01)
多个回归一起
reg y x1
est store m1
reg y x2
est store m2
esttab 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 whitetst
reg y x1 x2
estat imtest, white
处理：“OLS+稳健标准差”
reg y x1 x2 x3, robust
【命令9】 DW检验
gen id=_n
tsset id
estat 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 %td
gen d=ed-td
【命令11 】生成滞后、差分数据
tsset code year
gen newvarname=l.varname
gen newvarname=d.varname
【命令12】多重共线检验之方差膨胀因子reg y x1 x2 x3
vif
【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 x
estat 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)。