张文彤、赵耐青：Stata入门介绍
Stata入门手册 STATA操作方法概述
统计分析与计量分析的结合
单元统计：描述统计、假设检验（参数、非参数）、ANOVA、质量控制、统计 作图
多元统计：MANOVA、主成分、因子分析、典型相关、聚类、判别分析、对应 分析、多维标度 线性回归、非线性回归、工具变量回归、广义线性回归、分位数回归（稳健回 归）、系统方程模型（SUR、联立方程）、离散选择模型（二项选择、排序选择、 多项选择、条件Logit、嵌套Logit模型、二元选择模型等）、计数模型（泊松回归、 负二项回归）、截断与归并模型、海克曼选择模型、逐步回归(stepwise)等。 时间序列分析：时间序列的平滑、相关图、ARIMAX、GARCH、单位根检验、 Johansen协整检验、 VAR、VEC、滚动回归等。 面板数据（线性模型、工具变量回归、动态面板、分层混合效应、广义估计方 程（GEE）、随机边界模型等）。
语法结构（varlist）
已存在的变量
varlist表示若干变量。对于数据中存在的变量，允许的表达形式包括 *、？和。其中，*表示任意字符，？表示一个字符，表示两个变量 之间的所有变量（根据数据中变量的存放位置）。 比如，数据文件中共有20个变量，依次为var1、var2、… 、 var20，则var* 表示所有变量var1-var20，var?表示变量var1、 var2、… 、var9，var1-var6表示变量var1、var2、… 、var6。 新变量
生成新变量时，变量名称不能简化。如果变量具有相同的前缀并且 都以数字结尾，可以用-表示。比如，生成新变量V1、V2、V3、V4 input v1 v2 v3 v4 或者 . input v1-v4。
16
《STATA应用高级培训教程》 南开大学数量经济研究所 王群勇
语法结构（varlist）
《stata基础》课件
Stata的特点
高效可靠、易于使用和学习、 自动化、开放性和灵活性、 强大的图形功能。
Stata的应用领域
Stata被广泛应用于社会科学、 医学和卫生、教育、经济学、 金融、政治科学等领域。
Stata基本操作
1
文件类型
2
Stata的文件类型，如何识别文件类型，
如何处理不同类型的文件。
3
常用命令
4
Stata的常用命令，如何运行命令和脚本。
数据的分割和堆叠
如何按照条件分割数据集，如何 将多个数据集堆叠成一个数据集。
Stata数据分析
1
描述性统计
如何计算描述性统计量，如何画制表和图形。
2
假设检验
基础假设检验、方差分析、非参检验等。
3
回归分析
单因素、多因素、分层回归等基本回归分析方法。
4
面板数据分析
如何处理面板数据，如何进行面板数据分析。
Stata基础课件PPT
本课程详细介绍Stata的基本操作、数据处理和分析、绘图功能和高级应用等 方面。从此你可以掌握Stata的全面操作，数据处理和分析，提高Stata的应用 水平。
Stata介绍
什么是Stata？
Stata是一款强大的数据分析 软件，被广泛应用于多个领 域，如社会科学、健康科学、 教育、经济学、金融、政治 科学等。
Stata的扩展程序
Stata的并行计算
如何下载和安装Stata的扩展程序， 如何使用额外的命令。
如何利用Stata高效地运行大数据 集，如何使用Stata的并行计算。
总结和展望
1 Stata的优缺点
Stata的优点有：强大的数据管理和较高的统计分析能力；缺点有：虽然易学但不便宜， 还需要花时间去了解命令。
STATA统计分析软件使用教程
STATA统计分析软件使用教程引言STATA统计分析软件是一款功能强大、使用广泛的统计分析软件，广泛应用于经济学、社会学、医学和其他社会科学领域的研究中。
本教程将介绍STATA的基本操作和常用功能，并提供实例演示，帮助读者快速上手使用。
第一章：STATA入门1.1 安装与启动首先，下载并安装STATA软件。
完成安装后，点击软件图标启动STATA。
1.2 界面介绍STATA的界面分为主窗口、命令窗口和结果窗口。
主窗口用于数据显示，命令窗口用于输入分析命令，结果窗口用于显示分析结果。
1.3 数据导入与保存使用命令`use filename`导入数据，使用命令`save filename`保存当前数据。
1.4 基本命令介绍常用的基本命令，如`describe`用于显示数据的基本信息、`summarize`用于计算变量的统计描述等。
第二章：数据处理与变量管理2.1 数据选择与筛选通过命令`keep`和`drop`选择和删除数据的特定变量和观察值。
2.2 数据排序与重编码使用命令`sort`对数据进行排序，使用命令`recode`对变量进行重编码。
2.3 缺失值处理介绍如何检测和处理数据中的缺失值，包括使用命令`missing`和`recode`等。
第三章：数据分析3.1 描述性统计介绍如何使用STATA计算和展示数据的描述性统计量，如均值、标准差、最大值等。
3.2 统计检验介绍如何进行常见的统计检验，如t检验、方差分析、卡方检验等。
3.3 回归分析介绍如何进行回归分析，包括一元线性回归、多元线性回归和逻辑回归等。
3.4 生存分析介绍如何进行生存分析，包括Kaplan-Meier生存曲线和Cox比例风险模型等。
第四章：图形绘制与结果解释4.1 图形绘制基础介绍如何使用STATA进行常见的数据可视化，如散点图、柱状图、折线图等。
4.2 图形选项与高级绘图介绍如何通过调整图形选项和使用高级绘图命令，进一步美化和定制图形。
stata17 中文操作手册
文章标题：深度探究stata17 中文操作手册1. 概述在今天这个信息爆炸的时代，数据分析软件的需求越来越大。
stata17 作为一款专业的数据分析软件，其中文操作手册更是对中文用户友好。
本文将从深度和广度两个方面探讨stata17 中文操作手册，旨在帮助读者更全面、深入地了解该软件。
2. 简介让我们来简要介绍一下stata17 中文操作手册。
stata17 是一款专业的统计学软件，其中文操作手册为中文用户提供了方便快捷的使用帮助。
无论是初学者还是专业用户，都可以通过阅读中文操作手册，快速掌握stata17 的使用方法和技巧。
3. 深度探讨3.1 逐步介绍stata17 的基本操作步骤，如数据导入、数据整理、数据分析等。
在stata17 中文操作手册中，不仅提供了stata17 的基本操作步骤，还对每个步骤进行了详细的解释和示例。
这有助于用户从简单的数据导入开始，逐步掌握stata17 的各种高级功能。
3.2 深入分析stata17 的高级功能，如面板数据分析、生存分析、结构方程模型等。
stata17 中文操作手册还介绍了stata17 的高级功能，如面板数据分析、生存分析、结构方程模型等。
这些高级功能的详细介绍和示例，为用户提供了丰富的学习资源，帮助他们更深入地了解stata17 的强大功能。
4. 广度覆盖4.1 涵盖的领域广泛，包括经济学、社会学、医学等各个领域。
除了深入介绍stata17 的操作方法和高级功能外，stata17 中文操作手册还涵盖了各个领域对数据分析的需求。
无论是经济学、社会学还是医学等领域的数据分析方法，都可以在stata17 中文操作手册中找到相关内容。
4.2 提供丰富的实例和案例，帮助用户更好地理解和运用stata17。
stata17 中文操作手册提供了丰富的实例和案例，这些实例和案例不仅有助于用户更好地理解stata17 的操作方法，还可以帮助他们将stata17 应用到实际的数据分析中去。
《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。
教你快速上手使用Stata进行数据处理和分析
教你快速上手使用Stata进行数据处理和分析快速上手使用Stata进行数据处理和分析第一章：Stata软件的介绍和安装Stata是一款功能强大的统计分析软件，广泛应用于各个学科领域的数据处理和分析工作中。
它提供了强大的数据管理、数据处理和数据分析功能，能够帮助用户高效地完成各种统计任务。
1.1 Stata软件的特点和应用领域Stata具有易于使用的界面、丰富的数据处理和分析功能，可以满足不同用户对数据分析的需求。
它被广泛应用于社会科学、经济学、医学、生物学等领域的数据处理和分析工作中。
1.2 Stata软件的安装和系统要求Stata软件的安装非常简单，只需按照安装向导进行操作即可。
同时，为了保证软件的正常运行，用户需要满足一定的系统要求，比如合适的操作系统版本、足够的内存和硬盘空间等。
第二章：Stata基本命令和语法在使用Stata进行数据处理和分析之前，我们需要了解一些基本的命令和语法。
下面是一些常用的命令和语法：2.1 数据导入和导出命令Stata可以导入多种数据格式，如Excel、CSV、SPSS等，通过命令"import"和"export"可以实现数据的导入和导出。
2.2 数据的描述性统计和图表命令Stata提供了丰富的命令来计算和展示数据的描述性统计信息，比如平均值、标准差、频数等。
通过命令"summarize"和"graph"可以生成相应的统计表和图表。
2.3 数据的清洗和转换命令在实际的数据处理中，我们经常需要对数据进行清洗和转换。
Stata提供了一系列的命令来处理缺失值、异常值、重复值等问题，比如命令"drop"和"replace"等。
第三章：Stata高级数据处理和分析技巧除了基本的命令和语法，Stata还提供了一些高级的数据处理和分析技巧，可以帮助用户更加高效地完成工作。
STATA介绍和使用入门
三、数据的使用与基本描述: table
• table: 数据列表，可以给出形式更为多样的 数据表格
• table region *region的频率表
• table region, contents(n ineq) *ineq不为缺失值的的频率表 • table region, c(N ineq mean ineq) ) *分类显示ineq的其他统计量
stata简要介绍
2012年9月27日
1
大纲
• • • • • Stata的界面 do 文件 数据的使用与基本描述 变量相关的命令 绘图与回归分析
2
一、Stata的界面
四个窗口 • 结果窗口 • 命令窗口 • 命令回顾窗口 • 变量名窗口 菜单栏 图标栏
3
二、do 文件
建立文件夹： • rawdata --------原始数据 • tempdata --------临时数据 • dofile ----------do文件 • logfile ----------日志 • output ----------导出结果
缩写sumtabulate联列表table数据列表scalar定义标量数据display显示计算结果缩写di29rename变量重命名labelvar为变量加标签labeldefine为变量取值加标签labelvalue为这一组标签说明count观察值sort对观察值按从小到大顺序重新排列order变量排序egen生成新变量replace变量值替换30drop删除变量或观察值keep保留变量或观察值append将有相同结果的数据纵向拼接观察值拼接merge将两个数据文件横向拼接save保存数据erase删除数据文件31五绘图与回归分析单变量画图kdensity双变量画图graphtwowayscatterline
《stata基础》课件
假设检验与P值
假设检验的基本原理
理解假设检验的基本概念和 原理，了解如何提出原假设 和备择假设。
P值的意义
了解P值的意义和计算方法， 知道如何解读P值。
显著性检验
掌握在Stata中进行各种显著 性检验的方法，如t检验、Z 检验、卡方检验等。
变量筛选与模型优化
变量筛选方法
了解并掌握一些常见的变量筛选方法，如逐步回归、向前 /向后回归、岭回归等。
数据分析的方法
包括描述性分析、推断性分析等，可以使用Stata提 供的各种统计命令和程序来实现。
数据分析的步骤
包括确定分析目标、选择合适的分析方法、 执行分析操作等，需要按照一定的顺序逐步 进行。
04 Stata绘图功能
散点图与线性图
01
散点图
用于展示两个变量之间的关系， 通过散点的大小、颜色或形状表 示不同数据点。
数据清洗的方法
包括识别异常值、填充缺失值、删除重复值等，可以使用Stata提 供的各种命令和程序来实现。
数据清洗的步骤
包括数据预览、异常值识别、缺失值处理、重复值检测与处理等， 需要按照一定的顺序逐步进行。
数据转换
数据转换的必要性
数据转换是数据处理过程中经常需要进行的一步，可以将 数据转换为更易于分析和可视化的形式，或者将数据整合 到一起以便进行更深入的分析。
02 Stata基础操作
Stata界面介绍
Stata界面布局
介绍Stata的菜单栏、命令窗口、结 果窗口、变量列表等界面元素，帮助 用户熟悉操作环境。
工具栏功能
简要说明工具栏中各个按钮的作用， 方便用户快速执行常用操作。
数据导入与导
数据导入
介绍如何从不同格式（如CSV、Excel等）导入数据到Stata中，包括相关命令 和参数设置。
stata入门常用命令
stata入门常用命令
Stata是一款广泛应用于数据分析、统计建模和数据可视化的软件，它具有操作简单、图形化界面、支持多种数据格式等优点，因此备受研究者和学者的青睐。
下面是一些Stata入门常用命令的介绍： 1. 数据读取命令：insheet, infile
insheet命令可以读取Excel表格中的数据，并将其导入Stata，infile命令可以读取纯文本文件中的数据。
2. 数据清理命令：drop, rename, recode, generate
drop命令可以用于删除不需要的变量和观测，rename命令可以修改变量的名称，recode命令可以将变量的取值进行重新编码，generate命令可以生成新的变量。
3. 描述性统计命令：summarize, tabulate, graph
summarize命令可以输出变量的基本统计量，如均值、中位数、标准差等，tabulate命令可以制作交叉表格，graph命令可以制作各种图形，如直方图、散点图等。
4. 回归分析命令：regress, logistic, probit
regress命令可以进行线性回归分析，logistic命令可以进行二元Logistic回归分析，probit命令可以进行二元Probit回归分析。
5. 面板数据分析命令：xtreg, xtlogit, xtpoisson
xtreg命令可以进行面板数据的线性回归分析，xtlogit命令可以进行面板数据的二元Logistic回归分析，xtpoisson命令可以进行面板数据的Poisson回归分析。
以上是一些Stata入门常用命令的介绍，这些命令可以帮助研究者和学者进行数据分析、统计建模和数据可视化等工作。
stata入门操作
3.4 三种操作的相互关系， 在不记得命令时可以采用菜单操作方式得到命令，
-2-
如不记得列示数据的命令，选择 data>>describe data>>list data 在结果窗口和命令回顾窗口都出现 list，此即命令名。 击活命令回顾窗口，点右键选择 save review content 即可得到程序操作的命令。
姓名
性别
年龄
寝室号
班级
电子邮件
手机号
家乡省份
预期薪水
自己是否有 PC
室友是否有 PC
提示：使用 input 时，如果需录入中文名，用命令 str#表示后面的变量为字复型变量，#表示
有多少个字符。
input id str8 name str2 sex age dom class str30 email mobile str10 province salary
windowing preference (3)点击右上角的 X 号退出。
建议安装路径为： D: /stata8 。这是因为我们通常会将数据和程序存储于安装目录 下，如果安装c 盘，一旦计算机出现意外故障，很可能导致我们存储在上面的数据无法 恢复。
3．录入数据
3.1 菜单式操作：
任务：录入五个学生的学号和姓名
4.1 菜单式 Help>>stata command…
4.2 命令式 • help contents • help search • search anything you want • search search
4.3 几个主要的网站 (1) STATA公司官方网站 (2) STATA 资源链接 /links/resources.html (3) STATA出版社 (4) STATA电子杂志/ 获得文章的摘要/archives.html 获得程序net from / (5) STATA 技术公告版
- 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)。
Stata入门介绍 说明：（1）这里很可能有错误，如果产生不良影响，请见谅。 (2) 下面用红色注明的都是可执行的过程。 (3) Stata要在使用中熟练的，大家应该多加练习。 (4) Stata的很多细节，这里不可能涉及到，只是选取相对重要的部分加以解释，而且仅仅是入门性质。
界面 当我们把stata装好以后，首先需要了解的是它的界面。打开Stata后我们便可以看到它常用的四个窗口：Stata Results; Review; Variables; Stata Command。我们所有的运行结果都会在Stata Results界面中显示；而命令的输入则在Stata Command窗口；Review窗口记录我们使用过的命令；最后Variables窗口显示存在于当前数据库中的所有变量的名称。可以直接点击Review窗口来重新输入已使用过的命令，我们所需变量可以通过点击Varaibles窗口来得到，这些都可以简便我们的操作。
Stata 命令 Stata软件功能强大，体现在它提供了丰富的命令，可以实现许多功能。每一个stata命令都相应的命令格式。我们在这里介绍常用的一些命令的功能和相应的格式，大家在使用stata的过程中也会不断积累相关的知识。
命令格式可以用help命令查询。也可以在Help选项下content中寻找相关命令。使用help命令后，窗口中会有关于该命令的详尽说明。更直接的办法是看Examples中的范例是如何使用该命令，阅读一些相关的说明并加以模仿。
重要习惯 我们使用stata进行回归分析时，需要养成一些好的习惯。在进行一些数据量很大，过程复杂的分析时尤其重要。 （1）使用日志（log）。它可以帮助我们记录stata的运行结果。 格式：log using c:\stata\logfiles\10.21.5_30.log （注意：我们需要先建好文件夹c:\stata\logfiles）
关闭log的命令为“log close”。 格式: log close 那么“10.21.5_30.log”文件就记录了从“log using”命令 到“log close”命令之间stata运行的所有结果。 （2）Do-file。 在command窗口输入命令的方式很受限制，我们使用工具栏中“Do-file-editor”（第8个）在Do-file中编程。 在do-file文件中，用*表示注释内容，Stata在运行do-file时会跳过这些注释语句。加入注释语句能增强do-file的可读性。 格式： *This is used to analyze the relation between X and Y. *The result will be saved in the data file: a.dta
此外可以选中do-file部分命令让Stata只运行选中的部分。 我们可以保存当前使用的do-file文件。Review窗口中的命令也可以保存为do-file。方法是右键点击Review窗口，选择Save Review Contents。 （3）存储数据。在分析一个大的数据库时，中途对数据有改动和删减，有必要在分析过程中将数据进行保存，可以用File选项中save as..，同时还要为中途保存的数据文件写一个详尽的说明文件。
打开数据文件 我们用Stata做回归的第一步便是打开一个数据库。我们可以用工具栏“Open”（第1个），打开相应数据文件。Stata有自己的数据格式，我们课上一般会给大家Stata格式的数据库。有时候，我们手头的数据格式不符合Stata的格式，就需要用相关软件进行转换，比如transfer，对这个问题感兴趣的同学可以课后和我们联系。如果我们的数据是Excel格式，那么可以直接把里面的数据拷贝粘贴到Stata中：只需要点开数据工具栏“Data Editor”（第9个），就可以进行粘贴。
打开数据以后我们可以用工具栏“Data Browse”（第10个）浏览数据。浏览数据可以帮助我们了解具体每一个数据。要了解数据具有的特征，我们必须借助Stata命令。
了解数据特征 “describe”命令可以告诉我们每一个变量的含义。 格式：describe 具体了解各个变量，可以使用“Sum”，它将汇报数据的均值和方差等信息。 格式： sum wage sum educ exper
需要了解如“中位数”(median)，我们可以进一步使用后缀detail。此时会详细报告百分比所对应的样本值。 格式：sum wage educ, detail 此外Stata还提供了别的命令了解，如“table”，它将报告数据取值和相应的频率。“tabulate”(或简写为ta)是一个很有用的命令。与table相比，ta将进一步报告数据分布的百分比。
格式: table wage ta educ
很多时候，画图能够直观地看到数据分布和它们之间关系。比如我们可以“histogram”命令画出数据分布的柱状图(histogram)。 格式： histogram wage
“scatter”命令可以画出两个变量之间的分布关系。例如我们想直观的看到教育水平变化时工资的变化，可以用“scatter”命令或者“graph twoway scatter”命令。
格式: scatter wage educ graph twoway scatter wage educ
“graph twoway”命令可以带别的后缀，例如“graph twoway line”则画的是线状图。 格式: graph twoway line wage educ
变量 在分析的过程中，有些变量并没有在数据中提供，需要我们用原始数据或者回归的结果构造。常用的命令是“gen”和“egen”。
格式 gen educsqr=educ^2 egen命令相对复杂一些，它能生成一些“gen”命令无法生成的变量。例如可以生成wagesum为每个人的工资和，以及生成wagemedian为工资的中位数(median)，wagemax为工资的最大值。
格式: egen wagesum=sum(wage) egen wagemedian=median(wage) egen wagemax=max(wage)
更复杂的如想产生一个变量“wagemax”为相同教育水平里的最高工资。 格式: egen wagemaxeduc=max (wage),by (educ) 如果我们需要替换某一变量，我们可以用的命令是“replace”。 格式: replace wagemax=wage replace wagemax=1
有时候我们在生成变量时可以加上一定条件，例如如果一个样本工资超过3，我们就定义它的变量wagehigh的取值为1，否则为0。 格式: gen wagehigh=1 if wage>=10 replace wagehigh=0 if wagehigh ==.（注意是两个等号）
我们也需要去掉过程中的暂用的变量，以方便我们浏览数据和重新定义变量。我们可以用drop命令。 格式: drop educsqr wagesum wagemedian wagemax wagemaxeduc wagehigh 我们可以用“keep”或“drop”命令来删除一些样本,在删除之前，我们需要了解删除带来的影响，则可以用“count”命令来了解样本取值的情况。 格式: count if wage<100 count if wage<10
我们可以用“sort”和“list”命令来了解数据分布的细节。例如我们想知道工资值从小到大排列在第50到70的样本的工资值。 格式: sort wage list wage in 50/70
如果我们想保留工资小于100的样本，可以有两种命令。 格式: keep if wage<100 drop if wage>=100
有时我们关心变量之间的相关性，可以使用“correlate”命令，它将报告变量之间的相关系数。 格式： correlate wage educ exper tenure
回归 现在我们以进入最重要的环节：回归分析。 进行OLS回归的命令为“reg”。
格式: reg wage educ Stata Results窗口将报告这一回归的相关结果: . reg wage educ Source | SS df MS Number of obs = 526 --------------------------------------------------------------- F( 1, 524) = 103.36 Model | 1179.73204 1 1179.73204 Prob > F = 0.0000 Residual | 5980.68225 524 11.4135158 R-squared = 0.1648 --------------------------------------------------------------- Adj R-squared = 0.1632 Total | 7160.41429 525 13.6388844 Root MSE = 3.3784
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- wage | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- educ | .5413593 .053248 10.17 0.000 .4367534 .6459651 _cons | -.9048516 .6849678 -1.32 0.187 -2.250472 .4407687 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
. .表格中最后两行报告回归的斜率和截距的系数，相应的标准差、t值和P值，同时给出95%的置信区间。在表格左上方，报告了回归的总变异、解释变异和残差变异。表格右上方报告回归的R方和调整后的R方。其中F是自变量所有的系数都为0（即自变量完全没有解释力）这样一个零假设对应的F分布值。