STATA第五讲教程
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。
Stata专题)b
李红、李阳, 2012秋季
以上方法也可以用于回归计算，比如： regress y x L1.x L2.x regress y x F1.x F2.x regress y x D1.x
李红、李阳, 2012秋季
(四)相关图
为了研究两个时间序列数据之间的关系，我 们用到命令xcorr+自变量+因变量。 xcorr gdp unemp, lags(10) xlabel(10(1)10,grid)
李红、李阳, 2012秋季
(二)定义时间序列在stata中的实现
在进行时间序列的分析之前，首先要定义变量为时 间序列数据。只有定义之后，才能对变量使用时间 序列运算符号，也才能使用时间序列分析的相关命 令。定义时间序列用tsset命令，其基本命令格式为： tsset timevar [, options] 其中， timevar为时间变量。Options分为两类，或 者定义时间单位，或者定义时间周期（即timevar两 个观测值之间的周期数）。Options的相关描述如表 11-1所示。
李红、李阳, 2012秋季
上例中，我们使用的是r的5%的临界值，那 么我们也可以估计r的1%的临界值。 输入命令：vecrank y i c, lags(5) level99
改变临界值之后，选择的最终r值也由原来的r=2变为r=1.
李红、李阳, 2012秋季
S7a. 平稳时间序列模型
自相关（命令语句：ac）与偏相关（pac）
李红、李阳, 2012秋季
输入命令dfuller unempD1
-6.778＜-3.480不存 在单位根
李红、李阳, 2012秋季
line unempD1 datevar
stata教程
stata教程作者：汪炳瑞왕병서（不知道有多少孩子要使用stata，不过话说stata SAS SPSS应该一通百通，除了编程代码不一样其他都差不多，从网上搜来的stata教程，希望能够帮助到需要使用stata的童鞋~）第一章Stata 概貌§1.1 Stata的功能、特点和背景Stata是一个用于分析和管理数据的功能强大又小巧玲珑的实用统计分析软件，由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）研制。
从1985至1998的十四年时间里，已连续推出1.1，1.2，1.3，1.4，1.5，……及2.0，2.1，3.0，3.1，4.0，5.0，6.0等多个版本，通过不断更新和扩充，内容日趋完善。
它同时具有数据管理软件、统计分析软件、绘图软件、矩阵计算软件和程序语言的特点，又在许多方面别具一格。
Stata融汇了上述程序的优点，克服了各自的缺点，使其功能更加强大，操作更加灵活、简单，易学易用，越来越受到人们的重视和欢迎。
Stata的突出特点是只占用很少的磁盘空间，输出结果简洁，所选方法先进，内容较齐全，制作的图形十分精美，可直接被图形处理软件或字处理软件如WORD等直接调用。
一、Stata的数据管理能力1.Stata的数据管理空间受计算机的操作系统和计算机扩展内存的影响。
对640k内存的微机，3.1版本的Stata可以管理2400个记录×99个变量，并随计算机扩展内存的增加而增加；对4.0的WINDOWS版本，Stata可以管理4800个记录×99个变量；对WINDOWS 95下的5.0版本，可根据计算机的配置情况设置变量数和记录数，如32M扩展内存的计算机，可处理2千万个数据。
变量数和记录数可以互相交易（trade），即减少记录数可以增加变量数，减少变量数可以增加记录数。
2.可以将分组变量转换成指示变量(哑变量) ，将字符串变量映射成数字代码。
3.可以对数据文件进行横向和纵向链接，可以将行数据转为列数据，或反之。
stata上机实验第五讲..
• xtreg Fixed-, between- and random-effects, and population-averaged linear models • xtregar Fixed- and random-effects linear models with an AR(1) disturbance • xtgls Panel-data models using GLS • xtpcse OLS or Prais-Winsten models with panelcorrected standard errors • xtrchh Hildreth-Houck random coefficients models • xtivreg Instrumental variables and two-stage least squares for panel-data models
use grunfeld,clear xtset company year xtdes xtline invest（要等一下） 混合回归：reg invest mvalue kstock（扩大样本量） 固定效应：xtreg invest mvalue kstock ,fe（看F值 的P值） 随机效应：xtreg invest mvalue kstock ,re
面板数据
一些面板数据教材
• 面板数据分析 （美）萧政 著 • 横截面与面板数据的经济计量分析 伍德里 奇 著，王忠玉 译 • Baltagi. Econometric Analysis of Panel Data
• 最新动态可关注期刊： Journal of Econometrics
面板数据一些前沿问题
面板数据的格式
company 1 1 1 1 2 year 1951 1952 1953 1954 1951 invest 755.9 891.2 1304.4 1486.7 588.2 mvalue 4833 4924.9 6241.7 5593.6 2289.5
STATA 教学大纲
（2）内生性问题，包括处理效应模型和倾向得分匹配分析两类模型（第5讲），作为这一讲的基础，在第4讲中，将介绍Logit模型；
（3）随机边界分析相关的模型：传统的SFA模型、异质性SFA模型、面板SFA模型，以及双边SFA模型（第6讲）;
序列相关检验和过度识别检验（Sargan检验）
面板VAR模型简介
冲击反应函数 (பைடு நூலகம்RF)、方差分解 (FEVD)
应用实例（介绍3篇论文）
第2讲（3小时）
自抽样和蒙特卡洛模拟
Bootstrap的原理和Stata实现
Bootstrap组间系数差异检验
Bootstrap获取复杂统计量的临界值
Monte Carlo的基本原理
多元Logit模型（Multinomial Logit）
应用实例（介绍3篇论文）
第5讲（3小时）
内生性问题
Heckman选择模型（Heckman Selection Model）
处理效应模型（Treatment Effect Model）
倾向得分匹配分析（Propensity Score Matching, PSM）
第6讲（3小时）
时间序列模拟分析
时间序列简介
ARIMA过程模拟分析
白噪声和随机游走过程模拟分析
伪回归问题模拟分析
GARCH模型模拟分析
第7讲（3小时）
面板数据模型
静态面板模型：固定效应和随机效应
基于Bootstrap的Hausman检验
异方差和序列相关（Bootstrap、Cluster调整标准误）
stata上机实验第五讲 工具变量(IV)
究竟该用OLS 还是IV
即解释变量是否真的存在内生性？ 假设能够找到方程外的工具变量。 1。如果所有解释变量都是外生变量，则OLS
比IV 更有效。在这种情况下使用IV，虽然估 计量仍然是一致的，会增大估计量的方差。2。 如果存在内生解释变量，则OLS 是不一致的， 而IV 是一致的。
豪斯曼检验（Hausman specification test）原假设： H0 ：所有解释变量均为外生变量。 H1：至少有一个解释变量为内生变量。
检验方法： estat firststage 1。初步判断可以用偏R2(partial R2) (剔除掉模型中原有外生变量的影响)。 2。 Minimum eigenvalue statistic(最小特征 值统计量)，经验上此数应该大于10。
ivregress 2sls lw80 expr80 tenure80 (s80 iq=med kww mrt age), first
使用grilic.dta估计教育投资的回报率。
变量说明：lw80（80年工资对数），s80 （80年时受教育年限），expr80（80年时工 龄），tenure80（80年时在现单位工作年 限）， iq（智商），med（母亲的教育年 限），kww（在‘knowledge of the World of Work’测试中的成绩），mrt（婚姻虚拟变量， 已婚=1），age（年龄）。
ivregress 2sls lw80 expr80 tenure80 (s80 iq=med kww mrt age), first estat overid ivregress gmm lw80 expr80 tenure80 (s80 iq=med kww mrt age) estat overid
《STATA简易操作》课件
使用Stata进行生存分析，包括数据导 入、选择合适的生存分析模型、参数 估计和结果解释。
分析生存曲线和风险函数，探究影响 因素对生存时间的影响。
进行模型假设检验和模型比较。
案例三：面板数据分析
总结词：利用面板数据分析方
法，探究个体、时间和其他变
量的交互作用。
01
详细描述
绘制折线图
折线图用于展示随时间变化的数据 趋势。
VS
在Stata中，可以通过输入“line yvar xvar”命令来绘制折线图。其中 yvar代表要展示的数据变量，xvar代 表时间变量。还可以通过添加选项来 修改线条样式、标记等。
05
Stata实战案例
案例一：线性回归分析
总结词：通过线性回归分析，探究自变量与因 变量之间的关系。
01
确定研究问题，选择合适的自变量和因变 量。
03
02
详细描述
04
使用Stata进行线性回归分析，包括数据 导入、模型设定、参数估计和结果解释。
分析模型的拟合优度，如判定系数、调整 判定系数等。
05
06
检验模型的假设条件，如线性关系、误差 项独立同分布等。
案例二：生存分析
总结词：利用生存分析方法，研究生 存时间与影响因素之间的关系。 详细描述
多元回归
探讨多个自变量对因变量的影响，以 及交互项和平方项的设定。
面板数据分析
面板数据介绍
阐述面板数据的概念、特点及其在经济学中 的应用。
固定效应与随机效应模型
比较两种模型的适用场景和结果解释。
面板数据的单位根与协整检验
介绍用于检验数据稳定性和长期关系的检验 方法。
STATA初级视频教程说明书(连玉君)
STATA初级视频教程（2010版）使用说明连玉君（中山大学 岭南学院 金融系）arlionn@目 录1 课程简介 (1)2 课程特色 (2)3 课程配套资料 (2)4 配套资料的使用方法 (2)5 讨论和建议 (4)6 讲师介绍 (4)7 报名咨询 (4)8 培训优惠 (4)附录A：STATA初级视频目录（时间节点） (5)第一讲STATA简介 (5)第二讲数据处理 (9)第三讲Stata绘图 (13)第四讲矩阵操作 (16)第五讲STATA 编程初步 (18)附录B：STATA高级视频教程简介 (20)工欲善其事，必先利其器。
无论是经济学、管理学还是社会科学的其他学科，定量分析都变得越来越重要了。
作为一个较为年轻的计量软件，STATA自1985年问世以来，以其在数据处理、绘图、回归分析等方面的出色表现，赢得了越来越多的青睐。
然而，相比于SPSS、Eviews等以菜单操作为主的软件，以命令操作见长的STATA软件门槛相对较高。
由于进入国内的时间较短，相关的参考资料甚为有限，而STATA公司提供的近10000页的全英文使用手册更是令多数初学者望而生畏。
这也成为阻碍多数国内同仁学习这款功能强大的计量软件的主要障碍。
鉴于上述情况，我们分别于2007年11月和2008年10月推出了“STATA初级视频教程”和“STATA高级视频教程”，内容涉及STATA的基本操作、数据处理、绘图、编程、常用计量模型的估计，以及Bootstrap和Monte Carlo模拟等内容。
视频教学的直观性，加之课程的实用性导向，使这两套教程获得了广泛的好评。
承蒙广大STATA视频教程学员的积极参与和反馈，我在过去两年多的时间里收集到了100余条修改建议，历经半年多的制作，最终得以为大家呈现这套新版STATA初级视频——“STATA初级视频教程（2010版）”。
STATA初级视频教程（2010版）共5讲，包含36个视频文件，总计40余个学时。
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– gen Math_9=(Math>=90)//成绩在90及 以上的
– gen Math_8=(Math<90)&(Math>=80)//成 绩在80~90之间
– list Math Math_9 Math_8//显示结果
于5000或者价格超过10000的国外车的转速 – 注意，在 STATA 中，和（&）优先于或（|）。问下面的命令代表什么含
义？ – list turn if (price<5000)|(price>10000)&(foreign==1)
第五讲、命令语句结构与运算符
• 命令语句的格式
– 通过前面几讲的学习，相信大家对命令多少有了点自己的了解。本 讲将介绍STATA命令语句的一般性格式：
对外经济贸易大学金融学院 谢海滨 International Business School, UIBE
计量经济软件及应用
STATA硕士研究生班
第五讲、命令语句结构与运算符
STATA是当前最为流行 的统计计量分析之一
STATA的广泛应用：
-1.运算符及运算 -2.命令语句结构
->1 命令(command) ->2 变量(varlist) ->3 分类变量(by varlist) ->4 赋值（=exp） ->5 条件（if exp） ->6 范围（in range） ->7 加权（weight） ->8 可选（option）
代数运算
“加”
+
或“字
符相加”
“减”
-
或“负
号”
*
乘
/ ^ sqrt()
除 指数 开方
逻辑运算
&
“与” 或“和”
关系运算
>
大于
|
或
<
小于
~
“非” 或“不”
>=
大于等 于
！
“非” 或“不”
<=
小于等 于
==
等于
~=或！ =
不等于
第五讲、命令语句结构与运算符
• 代数运算
– 代数运算是最基本的数据处理，它包括包括加（+）、减（-）、乘（*）、 除（/），幂（^）和负数（-）。在进行代数运算时，如果遇到缺失值、 运算不可行时（比如除数为零）或运算不用执行时均会得到缺失值。
– 如只给女生成绩进行开方在乘以10进行调整，则可以用如下命令 – use Math_score.dta, clear //将数学成绩文件打开 – gen math_female=sqrt(math)*10 if gender==0//将女生数学成绩进
行调整，并将调整后的成绩记为math_female
– 显然这种统计方式是错误的，因为他将缺 考的John的数学成绩当成超过90分来处理。
Stu_id 1 2 3 4 5 6
Name John Marry Jack Tom Jerry Jim
Chinese . 80 78 77 87 87
Math . 90 60 85 86 60
第五讲、命令语句结构与运算符第五讲、命令Fra bibliotek句结构与运算符
• 运算符与运算
– 对数据进行加工，不可避免 的会涉及到数据的运算。 STATA共有四种运算：代数 运算、字符运算、逻辑运算 和关系运算。各种运算的运 算符见右表。
– 运算的优先级（从高到 低）：！(或~)，^，-（负 号），/，*，-（减）， +，!=(或 ~=),>,<,<=,>=,==,&,| 当 忘记或者无法确定优先序的 时候，最好用括号将优先序 表达出来，在最里层括号中 的表示式将被优先执行
• 逻辑运算
– 逻辑运算符包括非（！或者~），和（&）、或（|）三种，大量运用在条 件和判断语句中。
– sysuse auto.dta, clear //导入系统自带的汽车数据文件 – list if (price>5000)&(foreign==1)//显示价格超过5000的国外车的基本
特征 – list turn if ((price<5000)|(price>10000))&(foreign==1)//显示价格小
第五讲、命令语句结构与运算符
• 字符运算
– 当需要把两个字符进行连接时，同样可以用加号（+）来完成。比如，把 “我”和“爱你”合并在一起，命令为：
– scalar a= “I”+ “Love U”//将字符I和Love U连接并赋予a。注意：引 号必须是在英文半角状态，否则出错。
– scalar list a// 显示a的内容 – 不可以将不同类型的数据进行相加，否则将出错。例如，把数值型数据2
– [by varlist:] command [varlist] [=exp] [if exp] [in range] [weight] [, options]
– 一般性格式中包含有如下几个组成部分：命令（command）、变量 列表（varlist）、分类（by）、赋值（=exp）、条件（if exp）、 范围（in range）、权重（weight）、可选项（options）。其中， [ ]表示可有可无的项,否则为必选项，显然只有 command 是必不可 少的。下面我们将结合具体的例子来讲解各个组成部分的含义及功 能。
– dis 3>5 //dis是display的简写，显示结果为0 ，表示关系式不对 – dis 3<5 //显示结果为1，表示关系式正确 – dis 4==4 //显示结果为1，表示关系式正确 – 在进行关系运算中一定要注意缺失值，因为在STATA中，系统缺失值大于
任何一个数据。
•例
– 下面举例说明忽略缺失值的严重后果。假 定有如下的学生成绩数据，由于John缺考， 因此成绩缺失。
和字符型数据3相加就会出错。 – scalar a= 5+ “3”//将数值2和字符3相加，结果出错 – type mismatch – r(109);
第五讲、命令语句结构与运算符
• 关系运算
– 关系运算包括大于、小于、等于；大于等于、小于等于、不等于等多种比 较关系。特别要注意的是，STATA中的等于符号为“==”，是两个等号连 写在一起，表示比较两边的关系式是否相等，它不同于“=”。“=”的 含义是将等号右边的值赋予左边的变量，这是一个赋值号。当关系式满足 是，显示结果为1（表示关系式正确），否则显示结果为0（表示关系式错 误）