统计描述的Stata实现
stata初级入门3-描述性统计指标
2020年2月8日星期六
《计量经济学软件应用》
2
菜单：Statistics > Summaries, tables, and tests > Summary and descriptive statistics > Summary statistics
2020年2月8日星期六
《计量经济学软件应用》
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六、正态性检验
sktest varname swilk varname
2020年2月8日星期六
《计量经济学软件应用》
20
本讲练习
2020年2月8日星期六
《计量经济学软件应用》
21
列联表给出从属于两个分类变量不同类别的观测 值的频数
如果两个分类变量各有r,c个类别，则列联表共有 r×c个单元格
Car type
id
1
2
Total
Domestic Foreign
7
37
44
4
16
20
Total
11
53
64
2020年2月8日星期六
《计量经济学软件应用》
11
tabulate命令： 语法1——指定两个变量的列联表
[,options] 范例：ameans price
2020年2月8日星期六
《计量经济学软件应用》
6
菜单：Statistics > Summaries, tables, and tests > Summary and descriptive statistics > Arith./geometric/harmonic means
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。
Stata软件基本操作：统计描述入门
Stata软件基本操作和数据分析入门第二讲统计描述入门赵耐青一调查某市1998年110名19岁男性青年的身高（cm）资料如下，计算均数、标准差、中位数、百分位数和频数表。
Stata数据结构(读者可以把数据直接粘贴到Stata的Edit窗口)在介绍统计分析命令之前，先介绍打开一个保存统计分析结果的文件操作：计算样本的均数、标准差、最大值和最小值命令1：su 变量名 (可以多个变量：即：su 变量名1 变量名2 …变量名m)命令2：su 变量名,d (可以多个变量:即：su 变量名1 变量名2 …变量名m,d) 本例命令su x本例命令. su x,d计算百分位数还可以用专用命令centile。
centile 变量名(可以多个变量)，centile(要计算的百分位数) 例如计算P2.5，P97.5等centile 变量名,centile(2.5 97.5)本例计算P2.5，P97.5，P50，P25，P75。
本例命令. centile x,centile(2.5 25 50 75 97.5)制作频数表，组距为2，从164开始，gen f=int((x-164)/2)*2+164 其中int( )表示取整数tab f 频数汇总和频率计算作频数图命令 graph 变量,bin(#) norm其中#表示频数图的组数;norm表示画一条相应的正态曲线(可以不要) 本例命令为graph x,bin(8) norm为了使坐标更清楚地在图上显示，可以输入下列命令graph x,bin(8) xlabel norm ylabel图形可以从Stata中复制到word中来，操作如下：计算几何均数可以用means 变量名(可以多个变量：即:means 变量1 …变量m) means x作Pie图描述构成比：每一类的频数用一个变量表示，命令：graph 各类频数变量名,pie第1地区血型构成比的Pie图的命令和图graph a b o ab if area==1,pie注意逻辑表达式中if area==1是两个等号。
stata数据分析报告
Stata数据分析报告引言本报告旨在使用Stata软件对一个数据集进行分析，并展示分析的步骤和结果。
该数据集包含了有关某个公司销售数据的信息，我们将通过使用Stata的各种功能和命令，对数据集进行探索性分析、描述性统计和回归分析。
数据集描述数据集包含了以下变量：•销售额（Sales）：公司每月的销售额（单位：万元）。
•广告费用（Advertising）：公司每月用于广告宣传的费用（单位：万元）。
•人口数量（Population）：公司所在城市的人口数量（单位：万人）。
•月份（Month）：销售数据的记录月份。
我们将使用这些变量来分析销售额与广告费用、人口数量之间的关系，并预测未来的销售额。
步骤一：数据导入和初步探索首先，我们需要导入数据集并初步探索数据的特征。
在Stata中，可以使用以下命令导入数据集：import delimited "data.csv", clear然后，我们可以使用describe命令来查看数据集的基本统计信息和变量类型：describe步骤二：数据清洗和变量转换在分析之前，我们需要确保数据的完整性和准确性。
如果发现缺失值或异常值，我们需要进行数据清洗。
在本数据集中，我们假设数据已经进行了清洗，不需要进一步操作。
接下来，我们可能需要对一些变量进行转换，以便更好地进行分析。
例如，我们可以将月份变量转换为日期格式，并创建一个新的变量，表示每月的销售季节。
gen date = mofd(Month + 1, 1960)format date %tdgen season = quarter(date)步骤三：描述性统计分析了解数据的基本统计特征对于分析非常重要。
我们可以使用Stata的各种功能和命令来获取数据的描述性统计信息，例如平均值、中位数、标准差等。
以下是一些示例命令：summarize Sales Advertising Population除了单变量的描述性统计信息，我们还可以使用命令绘制直方图、箱线图和散点图等图表来可视化数据的分布和关系。
stata17 中文操作手册
stata17 中文操作手册Stata 17 中文操作手册Stata是一款广泛应用于数据分析和统计建模的统计软件，它能够帮助用户进行各种数据处理和分析任务。
本操作手册将带领您了解如何在Stata 17中进行常见的数据操作、统计分析和图表制作等操作。
请按照以下步骤进行操作：1. 数据导入和保存在Stata 17中，您可以使用"import"命令将外部数据文件导入Stata工作环境。
例如，您可以使用"import excel"命令导入Excel文件，使用"import delimited"命令导入CSV文件。
导入后，您可以使用"save"命令将数据保存为Stata格式的文件，以便以后使用。
2. 数据清理与转换在进行数据分析之前，您可能需要对数据进行清理和转换。
Stata提供了一系列命令来实现这些操作。
例如，使用"drop"命令可以删除数据集中的某些变量或观测值，使用"rename"命令可以重新命名变量，使用"generate"命令可以创建新的变量。
3. 描述性统计分析Stata 17提供了大量的命令和功能来进行描述性统计分析。
例如，使用"summarize"命令可以计算变量的均值、标准差、最大值和最小值等统计量，使用"tabulate"命令可以生成交叉表并计算频数和百分比等。
4. 统计推断在进行统计推断时，Stata 17提供了各种命令来进行假设检验和参数估计。
例如，使用"ttest"命令可以进行单样本或双样本均值差异的t 检验，使用"regress"命令可以进行线性回归分析。
5. 绘图功能Stata 17具备强大的绘图功能，能够绘制各种类型的图表以可视化数据。
例如，使用"histogram"命令可以绘制直方图，使用"scatter"命令可以绘制散点图，使用"line"命令可以绘制折线图。
stata中如何导出描述性统计结果
Stata入门——如何导出描述性统计1.打开stata，进入do file 界面。
2.导入需要分析的数据// use “文件路径”，clear （文件路径可以通过shift+鼠标右键获得）3.输入描述性统计命令// tabstat 变量1 变量2 变量3......变量X, s（N mean sd min max）f(%12.3f) c(s) (其中tabstat是进行表格格式统计；s为statistics，其后面根据的是所需要的统计量内容，若需要其他统计量，可以键入help tabstat，运行后得出帮助；f为数据汇报表格格式format，c（s）代表用统计量名称作为列名)进行完上述操作之后，基本完成了变量的描述性统计，接下来需要做的是将上述得到的结果导出到excel导出命令有的软件需要事先安装，安装编码为ssc install logout,运行后可继续操作4.输入导出命令//logout，save（mytable）word replace：）（word代表保存的格式，可以代替为excel等，replace代表若已存在该文件则替代，无则直接保存）//导出结果可以导出到excel再复制到word再右键自动调整格式，这样得出的表格格式会相对美观。
综上，导出描述性统计的完整命令可以键入为：logout，save（mytable）word replace：）（word代表保存的格式，可以代替为excel等，replace代表若已存在该文件则替代，无则直接保存）tabstat 变量1 变量2 变量3......变量X, s（N mean sd min max）f(%12.3f) c(s) (其中tabstat是进行表格格式统计；s为statistics，其后面根据的是所需要的统计量内容，若需要其他统计量，可以键入help tabstat，运行后得出帮助；f为数据汇报表格格式format，c（s）代表用统计量名称作为列名)。
统计学回归分析结果输出stata命令
统计学回归分析结果输出stata命令标题：统计学回归分析结果输出Stata命令摘要：本文将介绍如何使用Stata命令进行统计学回归分析，并详细讨论分析结果的输出。
我们将按照从简到繁、由浅入深的方式，逐步探讨回归分析的基本内容，并为读者提供深入理解和灵活运用的指导。
正文：一、简介统计学回归分析是研究变量之间关系的重要工具，它可以揭示自变量对因变量的影响程度，并用数学模型来表达这种关系。
而使用Stata 进行统计学回归分析时，我们可以通过一系列命令来实现数据的建模、参数估计和结果输出。
接下来，我们将详细介绍这些Stata命令的具体用法。
二、数据准备在进行回归分析之前，首先需要准备好相关的数据。
假设我们要分析自变量X对因变量Y的影响，我们需要确保X和Y的数据都已经导入到Stata中，并使用`describe`命令来查看数据的基本情况。
三、简单线性回归我们将介绍如何进行简单线性回归分析。
使用`regress`命令可以实现简单线性回归的参数估计，并输出相关的统计信息和检验结果。
我们可以输入以下命令实现对因变量Y关于自变量X的简单线性回归分析：```regress Y X```四、多元线性回归若因变量Y受多个自变量的影响时，我们需要进行多元线性回归分析。
同样，可以使用`regress`命令来实现多元线性回归的参数估计，并输出相关的统计信息。
我们可以输入以下命令实现多元线性回归分析：```regress Y X1 X2 X3```五、结果输出在进行回归分析后，我们通常会关注回归系数的估计值、显著性检验和可决系数等信息。
使用`estimates table`命令可以将这些结果输出为表格形式，以便更清晰地了解回归分析的结果。
我们可以输入以下命令实现回归结果的输出：```estimates table```六、回归诊断在获得回归分析结果后，我们还需要进行一些诊断检验来验证回归模型的适宜性。
使用`predict`命令可以生成预测值和残差值，而`predictnl`命令可以计算异方差调整的标准误。
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。
(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教程：描述性统计命令与输出结果说明
本节STATA命令摘要by分组变量：]summarize变量名1变量名2…变量名m[，detail]ci变量名1变量名2…变量名m[，level（#）binomialpoissonexposure（varname）by（分组变量）]cii样本量均数标准差[，level（#）]tab1变量名[，generate（变量名）]·资料特征描述（均数，中位数，离散程度）例：某地测定克山病患者与克山病健康人的血磷测定值如下表（数据摘自四川医学院主编的卫生统计学，1978出版，p21）：患者2．63．243．733．734．324．735．185．585．786．406．53健康人1．671．981．982．332．342．503．603．734．144．174．574．825．78并假定这些数据已以STATA格式存入ex2．dta文件中，其中变量x1为患者的血磷测定值数据，变量x2为健康人的血磷测定值数据。
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：useex2，clearsummarizex1x2结果：变量样本数均数标准差最小值最大值Variable|ObsMeanStd．Dev．MinMax---------+x1|114．7109091．3029772．66．53x2|133．3546151．3043681．675．78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。
STATA统计软件操作
对建立的回归模型进行诊断，检查模型的假设条件是否满足，以及 是否存在异常值、共线性等问题，进而对模型进行优化。
05
CATALOGUE
图形绘制与可视化
基本图形绘制
散点图
用于展示两个变量之间的关系，通过点的分布可 以观察变量间是否存在线性或非线性关系。
直方图
用于展示单个变量的分布情况，可以直观地看出 数据的分布形态，如正态分布、偏态分布等。
STATA统计软 件操作
汇报人：XX
目录
• STATA软件简介 • STATA软件基本操作 • 数据处理与清洗 • 统计分析与建模 • 图形绘制与可视化 • 编程与自动化操作 • 案例分析与实战演练
01
CATALOGUE
STATA软件简介
STATA软件的发展历程
初创阶段
01
STATA软件由StataCorp公司开发，最初版本发布于1985年，
结果解读
解读模型的参数估计、标准误、t值和p值等统计量，评估 模型的拟合优度和预测能力。同时，关注固定效应和随机 效应的选择对结果的影响。
THANKS
感谢观看
掌握基本的调试技巧，优化代码性能，提高 程序运行效率。
07
CATALOGUE
案例分析与实战演练
案例一：线性回归分析
数据准备
导入数据，检查数据完整性和 准确性，处理缺失值和异常值
。
变量选择
根据研究目的和专业知识，选 择合适的自变量和因变量。
模型构建
使用STATA的线性回归命令（ 如`regress`），构建线性回归 模型。
结果解读
解读模型的参数估计、标准误、z值 和p值等统计量，评估模型的预测能 力和生存函数的形状。
STATA软件应用(二)作图、统计描述
/*包含缺失值 /*不显示频数 /*不显示数值标记
分类变量资料的描述
两个变量交叉分类描述 tabulate变量1 变量2 [，cell column missing nofreq nolabel] tab2 变量1 变量2 变量3…… [,tabulate_options]
detail /* 详细描述，缺失时为简单描述 centile(# [# ...]) /* 指定需要计算的百分位数 meansd /* 指定百分位数用近似正态法，缺失时为直接算法 cci /* 指定百分位数的可信区间用保守算法 normal /* 指定百分位数的可信区间用近似正态法 level(#) /* 指定百分位数的可信区间的可信限
箱式图
180 120 140 160
Before
After
Before
After
Male
Female
例ex6
散点图：反应变量之间的关系
graph y x
71
gra y x,c(.) s(O)
y
63 30 x 39
线图
gra y x,c(l) s(d)
71
y
63 30 x 39
线图
gra y x,c(l[-]) s(p) sort
115.4 114.8 116.3 125.6 123 114.7 120.7 124.1
122.5 126.1 120 118.4 121 120.8 120.7 116.8
121.5 113.2 117.7 123.8 119.5 119.6 120.2 112.2
124.4 112.7 122.8 124.4 117.4 114.9 122.4 118.4 120.6 120.7 118.9 123.1 120 127.1
(完整版)Stata统计分析命令
Stata统计分析常用命令汇总一、winsorize极端值处理范围：一般在1%和99%分位做极端值处理,对于小于1%的数用1%的值赋值，对于大于99％的数用99％的值赋值。
1、Stata中的单变量极端值处理：stata 11。
0，在命令窗口输入“findit winsor”后，系统弹出一个窗口，安装winsor模块安装好模块之后，就可以调用winsor命令,命令格式：winsor var1, gen(new var) p(0.01）或者在命令窗口中输入：ssc install winsor安装winsor命令。
winsor命令不能进行批量处理.2、批量进行winsorize极端值处理：打开链接：http://personal.anderson。
/judson。
caskey/data。
html，找到winsorizeJ，点击右键，另存为到stata中的ado/plus/目录下即可。
命令格式：winsorizeJ var1var2var3，suffix(w）即可，这样会生成三个新变量，var1w var2w var3w,而且默认的是上下1％winsorize.如果要修改分位点，则写成如下格式：winsorizeJ var 1 var2 var3,suffix(w） cuts（5 95).3、Excel中的极端值处理：（略）winsor2 命令使用说明简介:winsor2 winsorize or trim （if trim option is specified) the variables in varlist at particular percentiles specified by option cuts(＃＃）。
In defult, new variables will be generated with a suffix ”_w" or "_tr"， which can be changed by specifying suffix() option。
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。
stata杜宾沃森统计量的步骤
Stata中的杜宾沃森统计量是一种用于检验时间序列数据中自相关性的统计工具。
它是基于数据点之间的相关性来衡量数据集合中是否存在自相关性。
在Stata中，计算杜宾沃森统计量需要经过一系列步骤，下面将详细介绍这些步骤。
1. 导入数据在使用Stata进行统计分析之前，首先需要将需要分析的时间序列数据导入到Stata软件中。
可以通过使用"import"命令或者直接在Stata 界面使用数据导入工具来实现。
2. 生成时间序列变量在Stata中，时间序列数据往往是以时间为自变量，以某种观测值为因变量的形式存在。
要计算杜宾沃森统计量，需要将数据转换成时间序列变量，即将时间列和观测值列进行对应。
3. 求解残差接下来，需要利用时间序列数据来估计一个模型，并得到其残差。
通常情况下，可以使用自回归模型（AR模型）或移动平均模型（MA模型）来进行估计，并得到残差序列。
4. 计算杜宾-沃森统计量一旦得到了残差序列，就可以利用Stata中的内置命令来计算杜宾-沃森统计量。
在Stata中，可以使用"pwcorr"命令来计算杜宾-沃森统计量。
该命令会返回一个数值作为统计量的结果。
5. 解释和检验结果需要对得到的杜宾-沃森统计量进行解释和检验。
根据统计量的数值大小，可以判断时间序列数据中是否存在自相关性。
一般来说，统计量的数值越接近于2，说明自相关性越弱；而越偏离2，就意味着自相关性越强。
通过以上步骤，在Stata中可以比较方便地计算杜宾-沃森统计量，并得出时间序列数据中自相关性的结论。
在实际的应用中，可以根据统计量的结果来进行进一步的分析和决策，以更好地理解时间序列数据的特性和规律。
6. 使用示例数据为了更好地理解和应用上述步骤，我们可以使用示例数据来进行实际操作。
假设我们有一组月度销售数据，我们想要检验其中是否存在自相关性。
我们将数据导入Stata，然后生成时间序列变量，并进行残差的计算。
数据分析与Stata软件应用-第3章
3 数据的描述与Stata实现
• 3.3.3 散点图 • Stata中绘制散点图的命令语法如下：
. scatter varlist [if] [in] [, scatter_options] . graph twoway scatter varlist [if] [in] [, scatter_options] . twoway scatter varlist [if] [in] [, scatter_options] • 上述几个命令是等价的，实际使用中第一个最为常用。
. tabstat varlist, stats(stats_options)
3 数据的描述与Stata实现
• 3.2 分类变量数据的分布特征描述 • 3.2.1 列联表分析基本原理 • 交叉列联表分析除了列出交叉分组下的频数分布外，还需
要分析两个变量之间是否具有独立性或一定的相关性。 • Stata提供了多种适用于不同相关系数的相关关系，相关系
3 数据的描述与Stata实现
• 3.1数值变量数据的分布特征描述
varname2变量的各个组别上的和。即第1个扇形的大小为varname2变量设定为 第1个类别时，所有观测个案的varname1变量的取值的和。
• 第3种，绘制多个变量的饼图：. graph pie varname1 varname2 … • 此时得到的饼图中每一个扇形对应一个变量，每一个扇形的大小对应
的相关系数进行计算，并进行独立性检验。varname1为生成的 交叉列联表的列变量，varname2为生成的交叉列联表的行变量
3 数据的描述与Stata实现
• 3.3 数据的图形描述 • 3.3.1 Stata绘图简介 • Stata中绘制的图形由4个部分组成： • ⑴由横轴和纵轴围成的图形核心部分； • ⑵核心部分中的附加部分，如轴线间隔、连线、数值显示等； • ⑶核心部分周围的附加部分，如图形名称、坐标值说明、图例
用STATA做一个完整的统计描述和LOGIT回归过程
⽤STATA做⼀个完整的统计描述和LOGIT回归过程use "C:\Users\Administrator\Desktop\a2008a.dta", clear1、定义X1-X6rename a1 x1replace x1=0 if x1==2tab x1label define a1 1 "男" 2 "⼥", replacelabel define a1 1 "男" 0 "⼥", replacegen x2=0replace x2=1 if a2>=1980label define x2 1 "扩招" 0 "未扩招"label values x2 x2gen x3=0replace x3=1 if b9>=2.5label variable x2 "扩招"label variable x3 "家庭经济条件"gen x4= b12btab x4replace x4=1 if b12b<=3replace x4=2 if b12b==4replace x4=3 if b12b==5replace x4=3 if b12b==6replace x4=3 if b12b==7replace x4=3 if b12b==8replace x4=. if b12b>=14replace x4=4 if x4>=4gen x41= b13btab x41replace x41=1 if b13b<=3replace x41=2 if b13b==4replace x41=3 if b13b==5replace x41=3 if b13b==6replace x41=3 if b13b==7replace x41=3 if b13b==8replace x41=. if b13b>=14replace x41=4 if x41>=4replace x4=x41 if x41>x4label variable x4 "⽗辈⽂化程度"label define x4 1 "⼩学及以下" 3 "⾼中与中专" 2 "初中"label define x4 1 "⼩学及以下" 2 "初中" 3 "⾼中与中专" 4 "⼤学及以上", replacelabel values x4 x4gen x5=0tab a15replace x5=. if a15>6replace x5=1 if a15>1 & a15<7tab x5label variable x5 "城乡差别"label define x5 0 "农村" 1 "城市"label values x5 x5tab a6gen x6=1replace x6=0 if a6>1label variable x6 "民族"label define x6 1 "汉族" 0 "少数民族"label values x6 x62、定义Ytab a3agen y=a3atab yreplace y=. if y==14replace y=0 if y<=8replace y=1 if y>=9label variable y "⾼等教育学习机会"label define y 1 "获得⾼等教育机会" 0 "未获得⾼等教育机会"label values y ytab y3、按照X2的分类进⾏描述tabulate y x2tabulate x1 x2tabulate x5 x2findit centercenter x3tabstat c_x3 , statistics( min mean max ) by(x2) # 按照X2分类进⾏指定描述。
第五章 statar软件教程-描述性统计分析
sfrancia varlist [if] [in]
④D’ Agostino检验
sktestdc varlist [=exp] [if exp] [in range] [, noadjust]
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【例5-4】下面我们依次举例说明这四个命令的使用，这里用到的数据仍 然是小时工资数据集wage1.dta。
变异程度的度量：极差、方差、标准差
相对位置的度量：标准得分 偏度和峰度:如果数据的分布是对称的，则偏度系数为0；如果偏度系数明显不等 于0，表明分布是非对称的。若偏度系数大于1或者小于-1，被称为高度偏态分布。 峰度通常是与标准正态分布比较，Stata计算的峰度系数未减3，故而是与3作比 较而不是与0作比较。若峰度系数等于3则服从标准正态分布，反之则意味着分 布比正态分布更尖或者更平。
表511幂转换阶梯转换tansfermation公式作用立方cubex3缓解负偏态平方squarex2同上原始rawx无平方根squarerootx05缓解正偏态对数loglogx同上平方根负倒数negatinereciprocalrootx05同上负倒数negatinereciprocalx同上平方负倒数nagatinereciprocalquarex2同上立方负倒数nagatinereciprocalcubex3同上page14stata从入门到精通幂阶梯共有三个相关的命令第一个命令ladder尝试表58所涉及到的九种转换然后分别进行正态性检验这是幂阶梯最基本的命令
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【例5-6】使用数据集wage.dta，完成如下任务：
（1）得到的wage、educ、exper、tenure之间的相关系数矩阵， （2）得到的wage、educ、exper、tenure之间的协方差矩阵，
stata：使用汇总命令的描述性统计
stata：使⽤汇总命令的描述性统计使⽤汇总命令的描述性统计这是⼀个使⽤summaryrize命令获取描述性统计信息的⽰例。
在第⼀个⽰例中，我们获得了名为female的0/1（虚拟）变量的描述性统计信息。
如果学⽣是⼥性，则此变量编码为1，否则编码为0。
在第⼆个例⼦中，我们得到⼀个名为write的连续变量的描述性统计，这是学⽣在写作测试中得到的分数。
我们使⽤详细信息选项来获取其他信息，包括百分位数，偏度和峰度。
您不必对所有连续变量使⽤detail选项。
use https:///stat/stata/notes/hsb2(highschool and beyond (200 cases))summarize femaleVariable | Obs Mean Std. Dev. Min Max-------------+--------------------------------------------------------female | 200 .545 .4992205 0 1Variable – 此列展⽰所描述的变量。
可以在 summarize 命令之后列出多个变量; 这样做时，将在输出的各⾏上看到每个变量。
Obs – 该列告诉您对该变量有效(即没有缺失)的观察值(或案例)的数量。
如果数据集中有200个观察值，但是变量female缺少10个值，那么这⼀列中的数字将是190。
Mean – 这是变量的平均值。
在这个样例中，我们的变量female的范围从0到1（最⼩值和最⼤值），因此均值实际上是编码为1的观测值的⽐例。
Std. Dev. – 这是变量的标准偏差。
这⾥给出了关于变量分布的扩展的信息。
summarize write, detailwriting score-------------------------------------------------------------Percentiles Smallest1% 31 315% 35.5 3110% 39 31 Obs 20025% 45.5 31 Sum of Wgt. 20050% 54 Mean 52.775Largest Std. Dev. 9.47858675% 60 6790% 65 67 Variance 89.8435995% 65 67 Skewness -.478415899% 67 67 Kurtosis 2.2385271% – 这是第⼀百分位数。
stata做描述统计步骤
stata做描述统计步骤
首先，导入数据集auto.dta通过存储文件打开该数据的stata命令为：use "D:\你自己存放auto.dta文件的路径\auto.dta"。
或者打开stata软件自带的数据集。
相应的Stata命令为sysuse auto,clear出现这样的结果表示数据导入成功。
数据导入成功以后，可先输入stata 命令：describe查看数据集的大致信息。
接下来，我们根据自己的研究需要，选择具体的变量或者全部的变量进行描述性分析。
Stata的操作演示如下：输入stata命令：summarize
summarize后可以跟具体变量的名称，如果不跟变量名称，则默认对全部变量进行描述性分析，两种结果如下：
（1）输入命令：summarize，得到全部变量的描述性统计结果。
（2）输入命令：summarize price mpg rep78 headroom，得到部分变量的描述性统计结果。
打开描述性统计结果1.doc文件对其进行整理，使之符合论文的要求以及更美观。
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第二章统计描述的Stata实现例2-1 某市1982年调查120名20岁男子的身高（cm）资料如下，试编制频数表和频数图。
164.4 169.2 174.7 175.0 165.0 162.8 170.2 160.1 170.9 170.1175.5 170.3 172.3 168.2 166.7 171.7 166.8 171.6 165.2 172.0171.7 168.8 171.8 174.5 171.7 172.7 166.3 174.0 169.0 174.5171.8 174.9 180.0 173.5 178.1 169.7 176.1 181.3 173.8 164.7172.2 172.8 178.6 172.0 182.5 172.0 173.5 166.3 176.1 169.2176.4 168.4 171.0 169.1 166.9 181.1 170.4 165.2 168.0 172.4164.3 166.9 176.4 164.2 177.2 168.3 177.8 173.0 167.4 173.2169.9 172.1 170.4 174.8 172.1 164.4 170.5 165.0 172.8 166.8175.8 171.1 174.8 172.7 169.4 178.2 174.1 177.2 170.0 172.7168.3 177.1 172.5 166.3 175.1 174.4 162.3 171.3 177.0 163.5168.8 177.6 175.2 171.5 172.5 179.1 172.6 184.8 168.3 182.8170.3 167.5 171.2 170.4 166.9 178.5 164.1 169.5 173.4 170.3数据格式如下:为制作频数表，键入Stata命令:“ge n”命令产生新变量“ f ”，将各观察值转换成相应该组的下限值。
int 为取整函数，结果为括号内函数值的整数部分，如int(3.24)=3 。
“ 160”为第一组的下限，“ 2 ”为组距。
以第一例观察值160.1cm为例, f=int((160.1-160)/2)*2+160=160 ，则它应归入“160〜”组。
结果如下：Freq. Perce nt Cumf |___ +-160 | 1 0.83 0.83162 | 3 2.50 3.33164 | 10 8.33 11.67166 | 11 9.17 20.83 168 | 16 13.33 34.17 170 | 22 18.33 52.50 172 | 22 18.33 70.83 174 | 14 11.67 82.50 176 | 10 8.33 90.83 178 | 5 4.17 95.00 180 | 3 2.50 97.50 182 | 2 1.67 99.17 184 |10.83100.00+Total | 120 100.00hist f,start(160) width(2)结果如下:例2-2某医生测定230名正常成年男子的空腹血清胰岛素样生长因子-1（IGF-1F ）水平，整理后编制为频数分布表（表 2-2 ），请根据该频数分布表作 频数图。
表2-2 230名正常人空腹血清胰岛素样生长因子-1水平中位数的计算IGF-1F(1)人数f （2）频率(%)(3)累计频数 f （4）累计频率（%） （5）=（ 4）/ n50~30 13.04 30 13.0 150~7130.8710143.9作频数图VTrs neD605 6708000O- 60-4U- 2U-250~ 49 21.30 150 65.2 350~ 28 12.17 178 77.4 450~ 14 6.09 192 83.5 550~ 12 5.22 204 88.7 650~ 10 4.35 214 93.0 750~ 8 3.48 222 96.5 850~ 5 2.17 227 98.7 950~10503 1.30230100.0合计230100.00— —Stata 数据格式如下:tab x [weight=f]在本例中，x 的取值为各组的下限，而f 是各组的频数，所以需要用 Stata 的频数选项[weight=]。
结果：x |+Freq. Perce ntCum.50 | 30 13.04 13.04 150 | 71 30.87 43.91 250 | 49 21.30 65.22 350 | 28 12.17 77.39 450 | 14 6.09 83.48 550 | 12 5.22 88.70 650 | 10 4.35 93.04 750 | 8 3.48 96.52 850 | 5 2.17 98.70 950 |31.30100.00+hist x [weight=f],start(50) width(IOO) 制作频数图例2-3 随机测量某地10名20~30岁健康男性居民血清铁含量（mo1 /L）,测量值分别为 6.58 , 7.42 ,15.32 , 15.78 , 17.60 , 17.98 ,15.21 , 17.53 , 20.11 , 22.64，试求其平均血清铁含量。
Stata 数据为x 1 6.58 2 7.42 3 15.32 4 15.78 5 17.6 6 17.98 7 15.21 8 17.53 920.11 1022.64su x计算均数标准差结果：Variable |Obs Mea n Std. Dev. Min Max+x | 1015.617 5.075254 6.58 22.643UO.2UO-VPTSDeD0000O 60000O所以平均平均血清铁含量为15.617例2-4 计算例2-1的频数表（表2-3 ）中120名男子的平均身高显然，如果用Stata ，对于例2-1的资料不需要事先转化为频数表，然后再 计算均数。
不妨用例2-2作为例子展示Stata 计算频数表资料的均数。
结果:例2-5 8名麻疹易感儿接种麻疹疫苗3周后，其血凝抑制抗体滴度分别为 1:4，1:8，1:16，1:32，1:64，1:128，1:256，1:512。
试求其平均抗体滴度。
数据格式:x 1 2 3 4 5 6 7 8另外，Stata 还有一个直接计算几何均数的命令:mea ns x结果为:Variable | TypeObsMea n[95% Con f. I nterval]4 8 16 32 64 128 256 512Missi ng values in con fide nee in terval(s) for harm onic mea n in dicate that con fide nee in terval is un defi ned for corresp onding variable(s). Con sult Refere nee Man ual for details.Means 命令计算算术均数、几何均数以及调和均数，其中几何均数为 45.25483，和前面的结果相同。
例2-6 某地区50名麻疹易感儿童接种麻疹疫苗 3周后，测其血凝抑制抗 体滴度，如表2-4中第（1）栏和第（2）栏，求平均抗体滴度。
表2-4 50名麻疹易感儿童平均抗体滴度计算表抗体滴度 （1）人数f （2）滴度倒数X （3）lg X(4)fig X(5) = ( 2)X( 4)1:4 1 4 0.6021 0.6021 1:8 2 8 0.9031 1.8062 1:16 6 16 1.20417.2246 1:32 10 32 1.5051 15.0510 1:64 16 64 1.8062 28.8992 1:128 8 128 2.1072 16.8576 1:256 5 256 2.4082 12.0410 1:5122 5122.70935.4186 合计 50— —87.9003数据如下:结果:(an alytic weights assumed)x1 2 3 4 5 6 7 816 32 64 128 256 51210 162Variable | Type Obs Mea n [95% Co nf. In terval]--------- + ---------------------------------------------x | Arithmetic 8 95.76 -2.30755 193.8275| Geometric 8 57.2816 22.59723 145.2029| Harmo nic 8 32.82051 . .Missi ng values in con fide nce in terval(s) for harm onic mea n in dicate that con fide nce in terval is un defi ned for corresp onding variable(s). Con sult Refere nce Man ual for details.例2-7 5名成年男子的体重（kg）为60, 70, 75, 80, 90 ,求中位数。
例2-8某医生测定了 6名正常成年男子的空腹血清胰岛素样生长因子-1 （IGF-1F ）水平为 150, 170, 185, 245, 265, 280,求中位数。
注：这两个例子用软件算实在是浪费，可以用 Isu x,detail 来处理。
对于summary加上detail后可以输出百分位数，其中的 P50就是中位数。
xPercentiles Smallest1% 60 605% 60 7010% 60 75 Obs 525% 70 80 Sum of Wgt. 550% 75 Mea n 75Largest Std. Dev. 11.1803475% 80 7090% 90 75 Varia nce 12595% 90 80 Skew ness 099% 90 90 Kurtosis 2.05例2-9 8名7岁男孩的身高（cm）分别为116, 118, 119, 120, 121, 123, 125, 126。
请计算这8名7岁男孩身高的第25百分位数和第90百分位数。
Stata数据为：Stata命令为:结果为:xPercentiles Smallest 1% 116 1165% 11611810% 116 119 Obs 825% 118.5 120 Sum of Wgt. 850% 120.5 Mea n 121Largest Std. Dev. 3.46410275% 124 12190% 126 123 Varia nee 1295% 126 125 Skew ness .1322699% 126 126 Kurtosis 1.836735第25百分位数和第90百分位数分别是118.5和126例2-10分别依据例2-1中身高的原始资料和频数表（表 2-3）资料计算标准差。