stata中变量描述分析和作
stata中介效应加解释变量
stata中介效应加解释变量
在Stata中进行中介效应分析并加入解释变量，可以使用以下步骤：
1. 确定中介变量和解释变量：首先需要确定中介变量和解释变量，这通常是基于理论或实证研究的假设。
2. 建立回归模型：使用Stata的回归命令（如`regress`或`logit`）来建立回归模型。
在中介效应分析中，通常需要建立三个回归模型：
第一个回归模型是将因变量对解释变量进行回归，以检验解释变量的影响。
第二个回归模型是将中介变量对解释变量进行回归，以检验解释变量对中
介变量的影响。
第三个回归模型是将因变量、中介变量以及解释变量一起进行回归，以检
验中介变量的中介效应。
3. 计算中介效应：使用Stata的`mediation`命令来计算中介效应。
该命令
可以计算出中介效应的大小以及中介效应的置信区间。
4. 加入解释变量：在计算中介效应时，可以将解释变量作为控制变量加入到回归模型中。
在`mediation`命令中，可以使用`mv()`选项来指定控制变量。
例如，`mediation y m x, mv(z)`表示将控制变量z加入到中介效应分析中。
5. 检验中介效应：根据计算出的中介效应和置信区间，可以检验中介效应的存在以及大小。
如果置信区间不包含0，则说明中介效应显著。
请注意，这只是一种基本的方法，实际的中介效应分析可能涉及到更复杂的模型和统计方法。
在进行中介效应分析时，建议参考相关的统计学和计量经济学文献，以确保分析的准确性和可靠性。
第五章 statar软件教程-描述性统计分析
（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：
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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。
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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
stata中变量描述分析和作图..
• .tab2也提供双变量的交叉分析表 • .tab和tab2的主要区别在于，前者仅可以用于两个变量的
交互分析（tab后面最多只能有两个变量）；tab2可同时 生成多个两两变量之间的交互频数分布表
例1
.tab girl enroll, chi2 column row miss nokey ① ② ③④⑤
6.3．频数分布的常见错误之二
• too many values • 导致这类错误的原因在于，在试图生成两个变量的交叉表
时，每个变量都包含太多的取值。比如：
. tab age weight . too many values
（变量的取值太多）
• 这里，变量age和weight均为连续变量，且都有很多的取值， 尤其是weight
多变量频数分布
. tab1 [变量a 变量b 变量c]
①
②
①：同时获得多个变量频数分布的基本命令
②：需要输出频数分布的变量名称
• 与tab或tabulate不同的是， . tab1可接多个变量 . tab girl urban
– 该命令告诉Stata，给变量girl和urban各自生成一张频数分布表
菜单窗口
• 在Stata的窗口菜单下，有多种描述数据频数分布 特征的选项，每一选项都具有一定独特的功能， 但有些功能是相通的
窗口路径 Table of summary statistics (table) Table of summary statistics (tabstat) One/two-way table of summary statistics One-way tables
stata数据分析实例报告
stata数据分析实例报告Stata 数据分析实例报告在当今数据驱动决策的时代，数据分析工具变得至关重要。
Stata 作为一款功能强大的统计分析软件，被广泛应用于各个领域。
接下来，我将通过一个具体的实例，为您展示如何使用 Stata 进行数据分析。
我们假设要研究的问题是：不同地区的居民收入水平是否存在显著差异。
首先，我们收集了相关的数据。
这些数据包括了来自不同地区（如东部、中部、西部）的居民收入信息，还涵盖了一些可能影响收入的因素，比如受教育程度、工作年限等。
将数据导入 Stata 后，第一步是对数据进行初步的探索和清理。
我们查看数据的缺失值、异常值，并对数据的分布情况有一个大致的了解。
通过使用命令｀summarize` ，可以得到各个变量的均值、标准差、最小值和最大值等统计量。
接下来，我们进行描述性统计分析。
通过绘制直方图、箱线图等图形，直观地展示居民收入的分布情况。
比如，我们发现东部地区的居民收入整体较高，且分布较为集中；而西部地区的居民收入相对较低，且分布较为分散。
为了进一步探究不同地区居民收入的差异，我们使用方差分析（ANOVA）。
在 Stata 中，可以使用命令｀anova income region` 来进行。
分析结果显示，不同地区的居民收入存在显著差异（p<005）。
然后，我们考虑影响居民收入的其他因素。
通过建立线性回归模型，将居民收入作为因变量，地区、受教育程度、工作年限等作为自变量。
在 Stata 中，可以使用命令｀regress income region educationyears_of_work` 来实现。
回归结果表明，受教育程度和工作年限对居民收入有显著的正向影响。
这意味着，受教育程度越高、工作年限越长，居民收入往往越高。
此外，我们还进行了稳健性检验。
比如，改变变量的测量方式，或者增加一些控制变量，以确保我们的结论是可靠的。
在整个分析过程中，Stata 提供了丰富的命令和选项，使得数据分析变得高效和准确。
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描述性统计命令
stata描述性统计命令
Stata的描述性统计命令有多种，它们可以帮助研究者更好地了解数
据集的总体特征。
summarize命令用于描述变量的汇总统计。
它可以提供数据的总体基
本统计信息，包括变量的极值，求和和平均值，标准偏差，偏度和峰度等。
tabstat命令可以提供许多汇总统计，如平均数，极差，中位数，众数，标准偏差，偏度和峰度等。
means命令用于计算一般变量的平均值，可以指定组分的变量（空格
分隔），以计算某个变量对应不同组分的平均值。
summarize, tabstat和means命令都可以设置if和in选项，以按
某个条件或某组约束变量汇总统计。
假设检验命令可以用于检验某个假设是否为真。
t-test可以用来检
验均值之间是否存在显著差异；ranksum可以用来检验两个样本是否具有
相同或不同的数据分布；correlate可以用来检验两个变量之间是否存在
线性关系。
graph box可以创建箱线图，以显示一组数据的总体分布。
histogram可以创建一种特定的直方图，可以清楚地显示数据的分布
状况。
Stata还提供了其他描述性统计命令，比如contrast，prtest，correlate等，用于更深入地了解数据集的总体特征。
(完整版)STATA第二章描述性统计命令与输出结果说明
第二章描述性统计命令与输出结果说明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：. summarizeVariable Obs Mean Std. Dev. Min Maxx1 11 4.710909 1.302977 2.6 6.53x2 13 3.354615 1.304368 1.67 5.78Mean 均值；Std.Dev.标准差即：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。
计算资料均数，标准差，中位数，低四分位数和高四分位数的命令summarize 以及子命令detail，仍以述资料为例：. summarize x1 x2,detailx1Percentiles Smallest1% 2.6 2.65% 2.6 3.2410% 3.24 3.73 Obs 1125% 3.73 3.73 Sum of Wgt. 1150% 4.73 Mean 4.710909Largest Std. Dev. 1.30297775% 5.78 5.5890% 6.4 5.78 Variance 1.69774995% 6.53 6.4 Skewness -.081344699% 6.53 6.53 Kurtosis 1.809951x2Percentiles Smallest1% 1.67 1.675% 1.67 1.9810% 1.98 1.98 Obs 1325% 2.33 2.33 Sum of Wgt. 1350% 3.6 Mean 3.354615Largest Std. Dev. 1.30436875% 4.17 4.1790% 4.82 4.57 Variance 1.70137795% 5.78 4.82 Skewness .296394399% 5.78 5.78 Kurtosis 1.875392.结果：Percentiles 显示了从1%到99%的分位数的取值。
stata 分组变量
stata 分组变量摘要：1.介绍Stata 软件2.分组变量的定义和作用3.如何在Stata 中使用分组变量4.举例说明分组变量在Stata 中的应用正文：Stata 是一款广泛应用于社会科学、经济学、生物统计学等领域的数据分析软件。
它不仅可以方便地进行数据管理，还可以进行各种统计分析和建模。
在Stata 中，分组变量是一种重要的数据组织方式，它可以帮助我们更好地对数据进行分析。
分组变量，顾名思义，就是将数据按照一定的规则进行分组的变量。
它可以是定量的，也可以是定性的。
在Stata 中，我们可以使用分组变量来进行各种统计分析，如描述性统计、t 检验、方差分析等。
那么，如何在Stata 中使用分组变量呢？首先，我们需要将数据按照分组变量进行分组。
这可以通过使用命令"by"来实现。
例如，如果我们有一个名为"age"的分组变量，我们可以使用命令"by age"来将数据按照年龄进行分组。
然后，我们可以在"by"命令后接各种统计命令，如"sum"（求和）、"mean"（均值）、"var"（方差）等，来对分组数据进行统计分析。
举个例子，假设我们有一个数据集，其中包含了学生的学习成绩、学习时间以及性别等信息。
我们可以将数据按照性别进行分组，然后分别计算男生和女生的学习成绩和平均学习时间。
在Stata 中，这个过程可以这样操作：首先，我们使用命令"by gender"将数据按照性别进行分组：```by gender: gen(gender_group)```这个命令会将数据分为男生和女生两组，并生成一个名为"gender_group"的新变量，用于表示每个观测属于哪一组。
然后，我们可以使用命令"by gender_group: sum mean var"来分别计算男生和女生的学习成绩和平均学习时间：```by gender_group: sum mean var```这个命令会计算出每个分组内的学习成绩、均值和方差，并将结果分别保存在名为"sum_gender_group"、"mean_gender_group"和"var_gender_group"的新变量中。
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46.30
100.00
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Total |
2,324
100.00
• 输出结果显示，该数据一共有2324个观察值 • 变量girl有两个取值：0代表男孩，1代表女孩 • 样本中有1248个男孩，占53.7%；女孩为1075，占46.3%
Multiple one-way tables Two-way tables with measure of ass. All possible two-way tabulations Table calculator
相应的基本命令 .table .tabstat .tabulate…, sum(…) .tabulate …, subpop(…) .tab1 .tab .tab2 .tabi
6.2．条件频数分布
条件频数分布也称交叉频数表为或 列联表，同时生成两个变量之间关系 的频数分布，属于相关分析中的一种.
基本命令
• .tab提供、且只能提供双变量的交叉分析，生成二者之间 的交叉频数分布，相当于命令tabulate
– 若其令后面仅有一个变量，则Stata输出该变量的频数分布 – 若多于两个变量，则会出现错误提示
– 二元或多元交叉表、二元相关关系分析 – 图形
描述性分析的菜单窗口
该内容是statistics菜单下的首个选项： Statistics – Summaries，tables & tests
6.1．频数分布
频数、比例（proportion）、百分比 （percentage）和比率（ratio）等描述性统 计方法适用于所有类型数据，包括定性、 定序、定距和定比数据。
多变量频数分布
. tab1 [变量a 变量b 变量c]
①
②
①：同时获得多个变量频数分布的基本命令
②：需要输出频数分布的变量名称
• 与tab或tabulate不同的是， . tab1可接多个变量 . tab girl urban
– 该命令告诉Stata，给变量girl和urban各自生成一张频数分布表
数据描述的方法
• 获得数据的目的是为了描述和分析数据，回答研究问题
• 数据分析的第一步是描述变量的基本特征。只有在熟悉数 据的基本特征和变量分布的基础上，才能决定如何对数据 作进一步处理
• 描述性统计通过一系列的程序帮助组织、归纳、总结样本 的基本特征。常见的方法包括
– 频数分布、百分比、分位数、均值和标准差、中数、众数、最大 值和最小值等单变量分析（univariate analysis）。考察变量的属 性分布
功能 计算展示多种统计量 计算展示多种统计量 提供均值和标准误
单变量的频数分布
多个变量的频数分布 两个变量的交叉表 多个变量的交叉表 利用指定的数值计算
单变量频数分布
. tab [变量名] ①②
①：. tab也可写为tabulation，是获得频数分布的基本命令 ②：需要输出频数分布的变量名称 • 该命令不对频数分布作任何定义，只提供单个变量的频数分布
①: 提供两个变量关系的卡方 ②: 提供列变量的百分比 ③: 提供行变量的百分比 ④: 提供缺失变量的比例 ⑤: 压缩单元格内容的提示
girl |
school enrollment
0=boy |
1=enrolled --- 0=not
---1=girl |
0
1
.|
Total
-----------+---------------------------------+----------
• Stata的默认方法是，tab后面的第一个变量被当成行变量， 第二个变量被当成列变量
• .tab2也提供双变量的交叉分析表 • .tab和tab2的主要区别在于，前者仅可以用于两个变量的
交互分析（tab后面最多只能有两个变量）；tab2可同时 生成多个两两变量之间的交互频数分布表
例1
.tab girl enroll, chi2 column row miss nokey ① ② ③④⑤
频数与频数分布
• 频数也称次数，即分布在各个类别中的数据个数 • 频数分布就是对样本中变量的不同属性出现次数的描述
– 假如一个班60%的同学是女生，40%的同学是男生，则60%和40%是 女生和男生的分布情况
– 2000年人口普查显示，中国7%的人群年龄在65岁及以上，则7%是 当时老年人口在总人口中所占的比例
100.00
第三讲 描述性分析与画图
• 进行描述性统计分析的目的：
• 对数据进行描述性分析的目的是熟悉和了 解数据的基本统计特征，把握数据的总体 分布形态，进而决定如何对数据作进一步 处理，进而回答所要研究的问题。
本章主要内容
6.1．频数分布 6.2．条件频数分布 6.3．频数分布的常见错误分析及解决方法 6.4．变量的中央趋势和离散趋势 6.5．描述数值型数据统计量的其它方法 6.6．画图
. tab girl
– 该命令告诉Stata，给变量girl生成一张频数分布表
girl in |
2004, 0=boy |
---1=girl |
Freq. Percent
Cum.
------------+-----------------------------------
0|
1,248
53.70
菜单窗口
• 在Stata的窗口菜单下，有多种描述数据频数分布 特征的选项，每一选项都具有一定独特的功能， 但有些功能是相通的
窗口路径 Table of summary statistics (table) Table of summary statistics (tabstat) One/two-way table of summary statistics One-way tables