Stata在医学统计中的应用
stata可用数据案例
stata可用数据案例Stata（统计与数据分析软件）是一种流行的统计软件，广泛应用于社会科学、医学、经济学等领域的数据分析和研究中。
下面列举了十个以Stata可用数据案例为题的例子。
1. 经济增长与人均GDP使用Stata分析不同国家的经济增长率与人均GDP之间的关系。
数据包括各国的GDP增长率和人均GDP数据，利用回归分析来探讨经济增长对人均GDP的影响。
2. 教育水平与收入差距使用Stata分析教育水平与个人收入之间的关系。
数据包括个人的教育程度和收入数据，通过计算相关系数和回归分析来研究教育与收入之间的关系。
3. 社会支出与健康状况使用Stata分析各国社会支出与人均健康状况之间的关系。
数据包括各国的社会支出和健康指标数据，通过可视化和回归分析来探讨社会支出对健康状况的影响。
4. 城市化与环境污染使用Stata分析城市化程度与环境污染之间的关系。
数据包括各城市的人口密度和环境指标数据，通过相关性分析和回归分析来研究城市化对环境污染的影响。
5. 金融市场与经济波动使用Stata分析金融市场指数与经济波动之间的关系。
数据包括金融市场指数和宏观经济指标数据，通过时间序列分析和相关系数计算来研究金融市场对经济波动的影响。
6. 健康保险与医疗费用使用Stata分析健康保险覆盖率与个人医疗费用之间的关系。
数据包括个人的健康保险信息和医疗费用数据，通过回归分析和描述统计来研究健康保险对医疗费用的影响。
7. 教育投资与就业率使用Stata分析教育投资与就业率之间的关系。
数据包括各国的教育投资和就业率数据，通过回归分析和可视化来探讨教育投资对就业率的影响。
8. 基础设施建设与经济增长使用Stata分析基础设施建设投资与经济增长之间的关系。
数据包括各国的基础设施建设投资和GDP增长率数据，通过相关性分析和回归分析来研究基础设施建设对经济增长的影响。
9. 政府开支与财政赤字使用Stata分析政府开支与财政赤字之间的关系。
流行病学中的流行病学调查与统计分析软件
流行病学中的流行病学调查与统计分析软件流行病学调查和统计分析是流行病学领域中非常重要的研究方法和工具。
在过去的几十年里，由于计算机技术的不断发展和进步，流行病学调查和统计分析软件的应用得到了广泛推广和普及。
本文将介绍流行病学中常用的调查和统计分析软件以及其在流行病学研究中的应用。
一、调查软件调查软件在流行病学调查中起着至关重要的作用。
它们可以用于设计问卷、收集数据、管理数据，并对调查结果进行分析。
目前，流行病学调查常用的软件有Epi Info、OpenEpi和REDCap等。
1. Epi InfoEpi Info是由美国疾病控制与预防中心（CDC）开发的免费的流行病学调查软件。
它具有简单易用、功能强大的特点，并提供了广泛的数据收集、管理和分析功能。
Epi Info支持多种调查方法，包括横断面调查、队列研究和病例对照研究等。
此外，Epi Info还提供了绘制流行病曲线和制作交叉表等功能，方便研究人员进行流行病学分析。
2. OpenEpiOpenEpi是一款开源的流行病学统计软件，其目的是为研究人员提供易于使用和广泛共享的流行病学工具。
OpenEpi包括了多种统计方法，如描述性统计、推断性统计和生存分析等，以及常见流行病学研究设计。
此外，OpenEpi还提供了在线计算器和统计图形绘制功能，方便用户进行数据分析和结果展示。
3. REDCapREDCap是一种专门用于临床研究数据管理和收集的软件。
它由美国维尔京亚历山大大学开发，广泛应用于流行病学研究。
REDCap具有简单灵活、安全可靠的特点，并提供了强大的数据导入、导出和编辑功能，支持多语言和多中心研究。
此外，REDCap还支持自定义问卷和字典，以及用户权限管理，满足不同研究需求。
二、统计分析软件统计分析是流行病学研究中必不可少的环节。
通过对数据进行统计分析，可以揭示流行病的特点和规律，为疾病预防和控制提供科学依据。
目前，常用的流行病学统计分析软件有SPSS、R和Stata等。
STATA使用教程
STATA使用教程第一章：介绍 StataStata 是一款统计分析软件，广泛应用于经济学、社会科学、健康科学和医学研究等领域。
本章将介绍 Stata 软件的基本特点、适用范围和主要功能。
1.1 Stata 的特点Stata 是一款功能强大、易于使用的统计软件。
不同于其他统计软件，Stata 具有灵活性高、数据处理效率好的优点。
它支持多种数据文件格式，可以处理大规模的数据集，并且具有丰富的数据处理、统计分析和图形展示功能。
1.2 Stata 的适用范围Stata 软件适用于各类研究领域，涵盖了经济学、社会科学、医学、健康科学等多个领域。
它广泛应用于定量分析、回归分析、面板数据分析、时间序列分析等领域，可用于统计推断、数据可视化和模型建立等任务。
1.3 Stata 的主要功能Stata 软件提供了丰富的功能模块，包括数据导入导出、数据清洗、数据管理、描述性统计、推断统计、回归分析、面板数据分析、时间序列分析、图形展示等。
这些功能模块为用户提供了全面且灵活的数据分析工具。
第二章：Stata 数据处理数据处理是统计分析的前置工作，本章将介绍 Stata 软件的数据导入导出、数据清洗和数据管理等功能。
2.1 数据导入导出Stata 支持导入多种文件格式的数据，如文本文件、Excel 文件和 SAS 数据集等。
用户可以使用内置命令或者图形界面进行导入操作，导入后的数据可以存储为 Stata 数据文件（.dta 格式），方便后续的数据处理和分析。
2.2 数据清洗数据清洗是数据处理的重要环节，Stata 提供了多种数据清洗命令，如缺失值处理、异常值处理和数据类型转换等。
用户可以根据实际情况选择合适的数据清洗操作，确保数据的准确性和完整性。
2.3 数据管理数据管理是有效进行数据处理的关键，Stata 提供了许多数据管理命令，如数据排序、数据合并、数据分割和数据标记等。
这些命令可以帮助用户高效地对数据进行管理和组织，提高数据处理效率。
stata的统计学运用
stata的统计学运用
Stata可以用于各种统计学应用，包括描述统计、假设检验、
回归分析、方差分析、时间序列分析、生存分析等。
描述统计：Stata可以计算数据的均值、中位数、众数、标准差、四分位数等常见的描述统计量，并生成统计报告和图表。
假设检验：Stata可以进行各种假设检验，如t检验、方差分析、卡方检验等。
通过设定显著性水平，可以判断变量之间的差异是否具有统计学意义。
回归分析：Stata可以进行线性回归、逻辑回归、多元回归等。
通过回归分析，可以了解自变量对因变量的影响程度，得到各个变量的系数、显著性等信息。
方差分析：Stata可以进行单因素方差分析、多因素方差分析等。
通过方差分析，可以比较不同组之间的均值是否存在显著差异，用于研究因素对于观测变量的影响。
时间序列分析：Stata提供了一系列用于处理时间序列数据的
命令，可以进行趋势分析、季节性分析、平稳性检验等。
通过时间序列分析，可以了解数据的时间变化规律和趋势。
生存分析：Stata可以进行生存分析，包括Kaplan-Meier法、Cox比例风险模型等。
生存分析用于研究时间至事件发生的概率，常用于医学和流行病学研究。
总之，Stata是一个功能强大的统计软件，可以广泛应用于统计学研究和数据分析领域。
无论是数据描述、假设检验、回归分析、方差分析还是时间序列分析、生存分析等，Stata都提供了相应的工具和命令。
03Stata的数据库操作技巧-《现代医学统计方法与STATA应用》
第三章 Ｓｔａｔａ的数据库操作技巧 数据库管理是统计分析软件的基础，熟练地掌握数据库的操作是进行统计分析的前提，特别是对实际资料进行分析时，数据库操作技巧尤显重要。
本章是Stata的基础部分，对需要深入了解Stata或进行复杂的数据库操作的读者，是必不可少的。
§３．１ Ｓｔａｔａ数据库的建立 Stata数据库的建立有4种方法，即从命令行键盘输入、用Stata的数据编辑器输入、从ASCII数据文件读入，以及从dbase或Foxbase数据库，SAS，SPSS等数据文件中转入。
一、 从键盘输入数据 从键盘输入数据适用于数据量比较少的情况。
用input命令。
例3.1 表３．１为一配对试验数据，试从键盘输入Ｓｔａｔａ，并保存为Ｓｔａｔａ格式文件。
表３．１ 配对试验数据 x0 x1 ３５５０ ２４５０ ２０００ ２４００ ３０００ １８００ ３９５０ ３２００ ３８００ ３２５０ ３７５０ ２７００ ３４５０ ２５００ ３０５０ １７５０ 进入Stata后，键入input及变量名x0 x1，Stata即进入数据输入状态。
然后依次输入数据x0和x1，所输数据的顺序与变量名一致，数据间用空格分开，每输完一组键入回车键Enter ，数据输完后键入“end”，Stata将自动退到圆点提示符状态。
． ｉｎｐｕｔ ｘ０ ｘ１ ｘ０ ｘ１ １． ３５５０ ２４５０ ２．２０００ ２４００ ３．３０００ １８００ ４．３９５０ ３２００ ５．３８００ ３２５０ ６．３７５０ ２７００ ７．３４５０ ２５００ ８．３０５０ １７５０ ９．ｅｎｄ 至此，数据输入完毕。
可用list命令查看。
要将数据存成Stata的格式文件，用命令“save”：． ｓａｖｅ ｄ：＼ｍｙｄａｔａ＼ｅｘ３－１ 该指令在d:\盘的mydata子目录中建立了一个名为“ex3-1.dta”的Stata数据文件。
后缀dta是Stata内定的数据格式文件。
医学统计学(预防医学)
医学统计学具有以下特点
实践性
医学统计学的方法和理论是建立在大量实践经验的基础上的，它提供了解决实际问题的具体方法和技术。
多元性
医学统计学涉及的领域广泛，包括流行病学、临床试验、病因学、预防医学等多个方面。
可靠性
医学统计学的分析结果具有可靠性，因为其分析方法和技术是建立在科学原理和严格数学理论基础上的。
临床试验设计
在临床试验中，医学统计学提供了数据收集、整理、分析和解释的方法和技术，以确保试验结果的准确性和可靠性。
医学统计学的应用领域
医学统计学基本概念
02
VS
在医学统计学中，变量是用于描述和度量个体或群体特征的量度。变量可以是离散的（如性别、血型）或连续的（如体温、血压）。
数据类型
医学统计学中涉及的数据类型包括计数数据（如出生人数、死亡人数）、计量数据（如身高、体重）、等级数据（如疾病严重程度评分）和时间序列数据（如发病率、死亡率随时间的变化）。
医学统计学的定义与特点
03
04
05
起源
医学统计学起源于17世纪，当时欧洲的一些学者开始尝试应用数学方法研究人类生理和病理现象。
医学统计学的历史与发展
发展
自19世纪中叶以来，医学统计学得到了迅速发展，应用范围不断扩大，逐渐成为医学领域中不可或缺的一部分。
现状
目前，医学统计学已经成为一个独立的学科领域，具有较为完善的理论和方法体系。同时，随着计算机技术的不断发展，医学统计学的应用更加广泛和深入。
功能特点
SAS具有强大的数据处理和统计分析能力，同时支持编程方式进行数据处理和分析，可扩展性较强。
应用实例
在医学研究中，SAS可用于复杂的数据处理和高级统计分析，如生存分析、混合效应模型等。
分层生长曲线模型stata
分层生长曲线模型stata
分层生长曲线模型（HLM）是一种统计模型，常用于分析个体在
时间上的变化，特别是在教育、心理学和医学研究中。
这种模型允
许我们考虑数据的层次结构，比如个体观测数据嵌套在群体数据中。
在Stata中，我们可以使用mixed命令来拟合分层生长曲线模型。
首先，我们需要准备数据，确保数据集中包含了个体的多次观
测数据以及个体所属的群体信息。
接下来，我们可以使用Stata中
的mixed命令来拟合分层生长曲线模型。
该命令的语法通常为：
mixed outcome_var time_var || group_var: time_var, covstruct(covariance_structure)。
在这个命令中，我们需要指定因变量（outcome_var）和时间变
量（time_var），并用两个竖线（||）将时间变量和群体变量（group_var）分隔开来。
在后面的部分，我们可以指定时间变量与
群体变量的交互项，以及指定协变量结构
（covariance_structure）。
在拟合了模型之后，我们可以使用Stata的命令来检验模型的
拟合程度、参数估计的显著性以及模型的预测能力等。
同时，我们也可以进行模型诊断，比如检验模型的假设是否成立，以及检验模型的残差是否符合正态分布等。
总之，在Stata中，我们可以使用mixed命令来拟合分层生长曲线模型，并通过一系列的统计检验和诊断来评估模型的质量和适用性。
希望这个回答能够帮助你更好地理解在Stata中如何进行分层生长曲线模型的分析。
医学统计学第四版各章例题SAS与STATA实现第四章
医学统计学（第四版）各章例题SAS/STATA实现（第四章）例4-2某医生为了研丸一种降血脂新药的临床疗效，按统一纳入标准选择120名高血脂虑者,采用完全随机设计方法将患者等分为4组（具体分组方法见例4-1）,进行双盲试验。
6周后测得低密度脂蛋白作为试验结果，见表4・3。
问4个处理组想者的低密度脂蛋白含量总体均数有无差别?表4・3 4个处理组低密度脂蛋白测量值（mmol/L）统讣S zr iu 11Hn扎“23.534.59 4.34 2,66 3,59 3,13 2.64 2.56 3.50 3・25安慰剂组3・30 4.04 3.53 3,56 3.85 4,07 3.52 3・93 4.19 2・96 30 3・102,91 367・ 85431.37 3-93 233 2,98 4,00 3,552.96 4,3 4.16 2・59降血脂新药2.42 336 4.32 2,34 2・68 2,95 1・56 3・11 1・81 17730 272 81.46 233・ 002・4g组 1.98 2・63 2.86 2,93 2,17 2,72 2.65 2・22 2.90 2・972・36 256 2・52 2,27 2,98 3,72 2.80 3・57 4.02 2・312.36 2.28 239 2,28 2,48 2.28 3-21 2・23 232 2・684・8g组2・66 232 2・61 3,64 2,58 3,65 2.66 3.68 2.65 3.02 30 270 80,94 225・ 543.48 2.42 2.41 2,66 3,29 2.70 3.04 2.81 137 1.680・89 1.06 1.08 1,27 1,63 1,89 1.19 2・17 2.28 1727・2g组 1.98 174 Z16 3,37 2,97 1,69 0.94 2・11 2.81 2・52 30 1.97 5839 132.13 1・31 2・51 1.88 1,41 3,19 1,92 2.47 1.02 2.10 371分析步骤:Ho：/7, = “2 = “3 = “4,即4个试验组的总体均数相等H I： 4个试验组的总体均数不全相等a = 0.05按表44中的公式计算各离均差平方和SS、自由度V、均方MS和F值。
史上最全的医学统计工具大盘点！
史上最全的医学统计⼯具⼤盘点！⼯欲善其事，必先利其器！在结束繁重的临床诊疗⼯作之后，还要⾯对做不完的课题；这时，你是否渴望寻找到⼀款易上⼿、交互性好、且符合中国医⽣职业需求的科研分析⼯具？SAS、Stata、SPSS、R、Medstats……市⾯上的⼯具眼花缭乱，到底哪个才能做你科研路上的贴⼼助⼿？这些统计⼯具我都有较长时间的使⽤体验。
客观上讲，每个⼯具都有⾃⼰独特的风格和侧重点。
本⽂尝试从个⼈经验出发，综合⽐较⼀下这⼏个⼯具的优缺点。
每个⼈对⾃⼰所使⽤的统计⼯具有特别的偏好，希望各位读者都能⽤辩证的态度来看待本⽂做出的评价。
SPSS:傻⽠相机SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决⽅案”软件，是数据定量分析的⼯具，适⽤于社会科学（如经济分析，市场调研分析）和⾃然科学等林林总总的统计分析，国内使⽤的最多。
SPSS就如⼀个傻⽠相机，最突出的特点就是操作界⾯友好，输出结果美观，并且数据功能⽐较全⾯。
它的缺点是与Office接⼝不全，在语法运算上不够强⼤。
它有⼀个可以点击的交互界⾯，能够使⽤下拉菜单来选择所需要执⾏的命令，适合初学者。
它也有⼀个通过拷贝和粘贴的⽅法来学习其“句法”语⾔，但是这些句法通常⾮常复杂⽽且不是很直观。
SPSS致⼒于简便易⾏（其⼝号是“真正统计，确实简单”），并且取得了成功。
但是如果你是⾼级⽤户，随着时间推移你会对它丧失兴趣。
SPSS是制图⽅⾯的强⼿，但缺少稳健和调查的⽅法，处理前沿的统计过程是其弱项。
价格：3个基本模块⼤概8万起。
Stata：半⾃动相机Stata 是⼀套提供数据分析、数据管理以及绘制专业图表的整合性统计软件，以其简单易懂和功能强⼤受到初学者和⾼级⽤户的普遍欢迎，多⽤于医学，⽣物统计研究。
Stata就如⼀个半⾃动相机，也就是说它把傻⽠菜单和命令编程结合了起来。
它具有很强的程序语⾔功能，使⽤时可以每次只输⼊⼀个命令（适合初学者），也可以通过⼀个Stata程序⼀次输⼊多个命令（适合⾼级⽤户）。
现代医学统计方法与Stata应用(第一版)
recode(x,x1,x2,…,xn) =
……
xn-1
如果xn-2<x<=xn-1
xn
如果x>xn-1
缺失值 如果x为缺失值。
10．自动归组函数autocode(x,ng,xmin,xmax) 自动将区间（xmin,xmax）分成ng个等长的小
区间，其结果是包含x值那个小区间的上界值。其作用与归组函数相同。
而ｉｎｄｅｘ（＂ｔｈｉｓ＂，＂ｉｔ＂）的结果是０
8. trim(s)
／＊去除字符串前面和后面的空格
9. ltrim(s)
／＊去除字符串前面的空格
10. rtrim(s)
／＊去除字符串后面的空格
四、 特殊函数
1. 符号函数sign(x) x>0时取1, x<0时取-1, x=0时取0。 2. 取 整 函 数 int(x) 去 掉 x的 小 数 部 分, 得 到 整 数 。 int(x+0.5) 是 对x 四 舍 五 入 取 整 ， int(x+sign(x)/2)产生与x最近的一个整数 。 3. 求和函数sum(x) 很常用，获得包括当前记录及以前的所有记录的x 的和。缺失值 (missing value)当0处理。 4. 最大值函数max(x1,x2,...,Xn) 忽略缺失值。
现代医学统计方法与Ｓｔａｔａ应用 • 1
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。
第17讲 Stata软件在医学研究中的应用
2. Stata 软件的主要统计分析方法 : Stata 中包含的统计 分析方法较为全面 、实用 , 常用的统计分析方法[2] 均可用 Stata 实现 。内容包括 :基本统计分析方法 、方差分析和协方 差分析 、线性回归 、广义线性模型 、药代动力学统计方法 、生 存分析 、时间序列分析 、交叉分组时间序列分析 (panel data) 、 流行病学统计方法 、调查资料的分析 、正态性检验及变量变 换 、非参数方法 、聚类分析 、因子分析和质量控制等 ,Stata 软 件还包含了 20 世纪 70 年代后期新发展起来的方法 ,如广义 估计方程 ( GEE) 、混合效应模型 、二水平模型 、药代动力学 、 非线性回归 、Poisson 回归和负二项回归等现代医学统计学方 法 ,几乎涵盖了医学研究中所用的绝大多数统计分析方法 。
此外 ,用户可以根据自己的需要 ,借助 Stata 提供的开发 程序 ,开发非线性最小二乘估计 、极大似然估计 、bootstrap 估 计 、Monte2Carlo 模拟或其他要求的程序等 。
3. 实例 : 下面通过几个实例介绍 Stata 软件的特点 。
例 1 四格表的检验 。资料来源 :文献 2 例 8. 8[3] 。
(收稿日期 :2001212214) (本文编辑 :李文慧)
05Stata的绘图功能-《现代医学统计方法与STATA应用》
表 ５．１ 某地二年三种疾病的死亡率（１／１０ 万）
44 • 第五章 Stata 的绘图功能
图 ５．９ 例 ４．１ 资料的直方图
适当选用选择项可以使图形更精细。如：
． ｇｒａ ｘ， ｂｉｎ（９） ｆｒｅｑ ｘｌａｂ（１０８，１１１，１１４，１１７，１２０，１２３，１２６，１２９，１３２，１３５） ｙｌａｂ（０，５，１０， １５，２０，２５，３０，３５） ｎｏｒｍ ｇａｐ（４） ｂ２（＂ｈｅｉｇｈｔ （ＣＭ）＂）
为使图形更具有可读性，还可对变量及其取值给予必要的说明：
． ｌａｂ ｖａｒ ｄ ＂Ｒｅａｓｏｎｓ ｏｆ ｄｉｅ＂ ． ｌａｂ ｖａｒ ｐ５２ ＂Ｒａｔｅ ｏｆ ｄｉｅ ｉｎ １９５２＂ ． ｌａｂ ｖａｒ ｐ７２ ＂Ｒａｔｅ ｏｆ ｄｉｅ ｉｎ １９７２＂ ． ｌａｂ ｄｅｆｉｎｅ ｄ １ ＂ｔｕｂｅｒｃｕｌｏｓｉｓ＂ ２ ＂ｈｅａｒｔ ｄｉｓｅａｓｅ＂ ３ ＂ｔｕｍｏｕｒ＂ ． ｄｅｓ Ｃｏｎｔａｉｎｓ ｄａｔａ ｆｒｏｍ ｅｘ５－１．ｄｔａ Ｏｂｓ： ３ （ｍａｘ＝ ４７１９） Ｖａｒｓ： ３ （ｍａｘ＝ ９９） Ｗｉｄｔｈ： １２ （ｍａｘ＝ ２００） １． ｄ ｆｌｏａｔ ％９．０ｇ Ｒｅａｓｏｎｓ ｏｆ ｄｉｅ ２． ｐ５２ ｆｌｏａｔ ％９．０ｇ Ｒａｔｅ ｏｆ ｄｉｅ ｉｎ １９５２ ３． ｐ７２ ｆｌｏａｔ ％９．０ｇ Ｒａｔｅ ｏｆ ｄｉｅ ｉｎ １９７２ Ｓｏｒｔｅｄ ｂｙ： ． ｓａｖｅ ｄ：＼ｍｙｄａｔａ＼ｅｘ５－１，ｒｅｐｌａｃｅ ｆｉｌｅ ｅｘ５－１．ｄｔａ ｓａｖｅｄ
06数值变量资料的统计分析-《现代医学统计方法与STATA应用》
运算结果给出了几个基本统计量，有观察数(Obs) ，均数(Mean)，标准差(Std.Dev)，最小值 (Min)，最大值(Max)；检验的内容(Test)，即假设检验 H0 ；t 值(t-statistics)；自由度(d.f.)及检验 概率(Prob > |t|)。本例 t＝-2.77，P ＝0.0218<0.05。故按α＝0.05 水准，拒绝 H0 ，可认为矽肺患 者的血红蛋白含量低于正常值 14.02(g/dl) 。 如已知该资料样本含量#obs=10，均数#mean=12.59,标准差#sd=1.632629，欲将其与总体均 数#val=14.02 比较，可用下列命令 ttesti： ． ｔｔｅｓｔｉ １０ １２．５９ １．６３２６１９ １４．０２
将数据存入 d:\mydata\ex6-2.dta：
． ｓａｖｅ ｅｘ６－２ ． ｔｔｅｓｔ ｘ０＝ｘ１ Ｖａｒｉａｂｌｅ ｜ Ｏｂｓ Ｍｅａｎ Ｓｔｄ． Ｄｅｖ． －－－－－－－－－＋－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ ｘ０ ｜ １０ １２．５９ １．６３２６１９ ｘ１ ｜ １０ １３．２７ １．０８０１７５ －－－－－－－－－＋－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
１． １１．３ ２． １５．０ …… １０． １２．３ １１． ｅｎｄ
将数据存入 d:\mydata\ex5-1.dta: ． ｓａｖｅ ｅｘ５－１ 进行 t 检验: ． ｔｔｅｓｔ ｘ＝１４．０２
Ｖａｒｉａｂｌｅ ｜ Ｏｂｓ Ｍｅａｎ Ｓｔｄ． Ｄｅｖ． Ｍｉｎ Ｍａｘ －－－－－－－－－＋－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ ｘ ｜ １０ １２．５９ １．６３２６１９ １０ １５ Ｔｅｓｔ： ｍｅａｎ ｏｆ ｘ ＝ １４．０２ ｔ－ｓｔａｔｉｓｔｉｃ ＝ －２．７７ ｗｉｔｈ ９ ｄ．ｆ． Ｐｒｏｂ ＞ ｜ｔ｜ ＝ ０．０２１８
医学统计学 stata书籍
医学统计学 stata书籍
1. 《Stata 统计分析与应用（第三版）》
- 作者：李东风
- 简介：本书结合大量医学实例，介绍了如何使用`Stata`软件进行数据管理、统计描述、假设检验、方差分析、回归分析、生存分析、主成分分析和因子分析等。
2. 《Stata 医学统计与绘图从入门到精通（第三版）》
- 作者：武松等
- 简介：本书以`Stata 15`为基础，详细介绍了`Stata`在医学科研数据分析中的应用方法。
3. 《医学统计学与 Stata 软件应用》
- 作者：陈峰
- 简介：本书主要介绍了医学统计学的基本概念、基本方法和`Stata`软件的应用，内容涵盖了统计描述、假设检验、方差分析、线性回归、生存分析等。
4. 《Stata 在医学统计中的应用（第二版）》
- 作者：王静龙等
- 简介：本书以实例为主线，深入浅出地介绍了`Stata`在医学统计学中的应用，涵盖了数据管理、描述性统计分析、假设检验、方差分析等内容。
这些书籍都提供了丰富的示例和实际应用，适合医学专业人员和研究者学习和使用`Stata`进行医学统计学分析。
你可以根据自己的需求和兴趣选择适合的书籍进行学习。
stata应用实验报告
stata应用实验报告Title: Stata应用实验报告摘要：本实验报告使用Stata统计软件进行数据分析和实验设计，通过对实际数据的处理和分析，展示了Stata在统计学和数据分析领域的强大功能和应用价值。
本文将介绍实验设计和数据收集的过程，并使用Stata进行数据清洗、描述性统计、回归分析等操作，最终得出实验结果和结论。
1. 导言Stata是一款专业的统计分析软件，广泛应用于学术研究、市场调研、医学研究等领域。
本实验报告将使用Stata软件进行数据分析和实验设计，展示其在实际应用中的优势和功能。
2. 实验设计和数据收集本实验选取了某公司销售数据作为研究对象，通过问卷调查和实地调研收集了相关数据。
数据包括销售额、产品种类、销售渠道、客户满意度等多个变量，旨在分析销售额与其他因素之间的关系。
3. 数据处理和分析首先，我们使用Stata进行数据清洗和整理，包括缺失值处理、异常值检测等操作。
然后，进行描述性统计分析，包括平均值、标准差、频数分布等。
接着，进行相关性分析，探讨销售额与其他变量之间的相关性。
最后，进行多元回归分析，建立销售额与其他因素的回归模型，并进行显著性检验和模型诊断。
4. 实验结果和结论经过数据分析和回归分析，我们得出了以下结论：销售额受产品种类、销售渠道、客户满意度等因素的影响较大；其中，产品种类对销售额的影响最为显著。
同时，我们还发现了一些新的规律和趋势，为公司的销售策略和营销决策提供了参考和建议。
5. 结语本实验报告通过Stata软件对实际数据进行了深入分析和实验设计，展示了Stata在统计学和数据分析领域的强大功能和应用价值。
希望本文能够为读者提供一些关于Stata应用的启发和帮助，激发更多人对数据分析和统计学的兴趣。
STATA软件操作(六)综合实例分析
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
安慰剂组 前.0 2.6 3.9 2.9 5.3 3.4 4.2 3.8 5.4 4.2 6.2
差数 1.4 2.3 1.3 1.2 2.1 1.3 2.4 0.8 1.6 2.0
结果解释
可以看出，区组因素和实验因素差别有统计 学意义。注射不同剂量的雌激素对大鼠子宫 重量有影响（ F＝33.54，P＝0.0010）。
例3
某医师将20名失眠患者随机等分为两组，一 组服用安眠药，另一组服用安慰剂，研究者 要评价某安眠药的催眠效果，治疗失眠前后 的睡眠时间及其差值结果见表3，试作统计 分析。
Source | Partial SS df MS
F
Prob > F
-----------+----------------------------------------------------
Model | 12531.6667 5 2506.33333 27.68 0.0004
|
block | 6457.66667 3 2152.55556 23.77 0.0010
|
Summary of x
group |
Mean Std. Dev. Freq.
------------+------------------------------------
1 | 8.0430001 1.8080747
10
2 | 12.755 2.7900466
10
3 | 9.2490001 1.2242771
10
------------+------------------------------------
Stata软件在Meta-分析发表性偏倚识别中的探讨
Stata软件在Meta-分析发表性偏倚识别中的探讨Stata软件在Meta-分析发表性偏倚识别中的探讨随着医学研究的不断发展，Meta-分析成为了获取高质量证据的一种重要方法。
然而，由于人们更倾向于发表具有显著结果的研究，导致论文中存在一种称为发表性偏倚（publication bias）的问题。
发表性偏倚通过排除未发表研究或选择只发表正面结果的研究，从而影响了Meta-分析的结果和结论。
因此，如何识别和纠正发表性偏倚，提高Meta-分析的准确性和可靠性成为了研究者们面临的一个重要挑战。
Stata软件作为一种统计分析软件，提供了多种可用于应对发表性偏倚的方法和工具。
其中，Begg和Mazumdar的秩和相关系数法（rank correlation method）是一种常用的方法。
该方法通过评估研究的样本容量与研究结果的效应大小之间的相关性，从而检测到发表性偏倚的存在。
具体而言，该方法通过计算每个研究的效应估计与其标准误的相关系数来判断是否存在发表性偏倚。
在Stata软件中，可以使用metabias命令来实现Begg和Mazumdar的秩和相关系数法。
使用该命令的关键是提供每个研究的效应估计和标准误。
在Stata中，可以通过调用Meta-分析后的结果或手动输入研究的效应估计和标准误来完成相关计算。
metabias命令会返回一个常规的相关系数，如果该相关系数的p值小于0.05，则可以认为存在发表性偏倚。
此外，metabias命令还会绘制一个漏斗图（funnel plot），用于可视化各个研究的效应大小和相对的标准误，以帮助进一步评估是否存在发表性偏倚。
除了Begg和Mazumdar的方法外，在Stata中还提供了其他方法用于识别和纠正发表性偏倚。
例如，Egger的线性回归法（Egger's regression method）通过在回归模型中引入效应估计的逆标准误来评估发表性偏倚的存在。
而Trim andFill方法则通过估计缺失的研究来校正发表性偏倚。
stata频数统计命令
stata频数统计命令Stata是一个数据分析和统计软件包，广泛应用于社会科学和生物医学领域。
其中一个重要的功能是进行频数统计，也就是计算变量的每个值在数据中出现的次数。
频数统计在数据处理和描述性统计分析中十分常见，也是其他统计分析的基础。
Stata中进行频数统计的命令是"tabulate"，通常缩写为"tab"。
它可以对单个变量进行频数统计，也可以对多个变量进行交叉分组的统计。
以下是一个简单的例子：```use "mydata.dta", clear* 对变量age进行频数统计tab age* 对变量gender和age进行交叉分组的频数统计tab gender age```在这个例子中，我们首先使用了"use"命令加载数据文件"mydata.dta"，然后使用"tab"命令分别对变量"age"和"gender"、"age"进行了频数统计。
在Stata的输出中，我们可以看到每个值出现的次数，以及占总数的百分比。
除了"tabulate"命令，Stata还提供了其他相关的命令，如"table"、"tabstat"等。
这些命令可以对频数统计的结果进行进一步的处理和呈现，如计算百分比、排序、制作图表等。
熟练掌握这些命令，可以更加便捷地进行数据处理和展示。
总之，频数统计是数据分析和描述性统计中不可或缺的工具，Stata提供了强大而灵活的命令，能够满足不同的统计需求，为研究者提供了有力的支持。
statal pattern参数
随着科技的不断进步和人们对数据分析的需求增加，统计模式分析（Statal pattern）作为一种重要的统计分析方法，已经越来越受到人们的关注和重视。
本文将从概念、方法和应用三个方面系统地介绍Statal pattern参数。
一、概念1.1 Statal pattern参数的定义Statal pattern参数是用于描述数据集中统计模式的一组统计量，它反映了数据集中的统计特征，并能够帮助分析者更好地理解数据的分布规律和趋势。
1.2 Statal pattern参数的特点Statal pattern参数具有以下几个特点：（1）能够从不同的角度全面反映数据的统计特征；（2）具有较强的稳定性和鲁棒性，对异常值和特殊情况有一定的容忍度；（3）易于计算和理解，适用于不同类型和规模的数据集。
二、方法2.1 Statal pattern参数的计算方法Statal pattern参数的计算方法主要包括均值、方差、偏度、峰度等统计量的计算，以及相关系数、回归系数等参数的计算。
这些参数可以全面地描述数据的集中趋势、离散程度、偏斜程度和尖峰程度，帮助分析者更好地理解数据的分布规律。
2.2 Statal pattern参数的应用范围Statal pattern参数可以应用于许多领域，如金融、经济、医学、环境等。
在金融领域，Statal pattern参数可以帮助分析人员更好地了解股票、债券和期货等金融产品的波动规律和风险特征；在医学领域，Statal pattern参数可以帮助医生更好地了解患者的健康状况和疾病风险。
三、应用3.1 Statal pattern参数在金融风险管理中的应用在金融风险管理中，Statal pattern参数可以帮助风险分析和投资决策。
通过计算金融产品的均值、方差、偏度和峰度等Statal pattern参数，可以对市场波动性和风险特征进行全面地描述和分析，为投资者提供科学的决策依据。
3.2 Statal pattern参数在医学诊断中的应用在医学诊断中，Statal pattern参数可以帮助医生更好地了解患者体检数据的统计特征，并帮助进行疾病的早期诊断和风险评估。
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Bartlett's test for equal variances:
Comparison of ÖÎÁÆÇ° (bp0) by × ð(group) é± (Scheffe) Row MeanCol Mean low high -4.5 0.570 -5.75 0.413 -1.25 0.955 low
table
. table mods,c(mean ldh sd ldh p50 ldh) mods 0 1 mean(ldh) 282.473 892.15 sd(ldh) 210.1834 638.3892 med(ldh) 219 633
summarize
. sum(ldh),d ldh 1% 5% 10% 25% 50% 75% 90% 95% 99% Percentiles 29 131 146 186 265 460.5 1033 1402.3 2250 Largest 2036 2047.4 2250 2272 Smallest 2.9 29 115 117
signrank ranksum kwallis
. ranksum ldh,by(mods) Two-sample Wilcoxon rank-sum (Mann-Whitney) test mods 0 1 combined unadjusted variance adjustment for ties adjusted variance obs 85 28 113 22610.00 -1.13 22608.87 rank sum 3885 2556 6441 expected 4845 1596 6441
sktest sdtest
. sktest ldh Skewness/Kurtosis tests for Normality Variable ldh Obs 113 Pr(Skewness) 0.0000 Pr(Kurtosis) 0.0000 adj chi2(2) 52.62 joint Prob>chi2 0.0000
ratio = sd(0) / sd(1) Ho: ratio = 1 Ha: ratio < 1 Pr(F < f) = 0.0000 Ha: ratio != 1 2*Pr(F < f) = 0.0000
f = degrees of freedom =
Ha: ratio > 1 Pr(F > f) = 1.0000
diff = mean(0) - mean(1) Ho: diff = 0 Ha: diff < 0 Pr(T < t) = 0.0000
Ha: diff > 0 Pr(T > t) = 1.0000
ttesti
. ttesti 85 282.47 210.18 28 892.15 638.39 Two-sample t test with equal variances Obs x y combined diff 85 28 113 Mean 282.47 892.15 433.5412 -609.68 Std. Err. 22.79722 120.6444 42.20468 79.33417 Std. Dev. 210.18 638.39 448.6419 [95% Conf. Interval] 237.1352 644.6082 349.918 -766.8859 t = degrees of freedom = Ha: diff != 0 Pr(|T| > |t|) = 0.0000 327.8048 1139.692 517.1643 -452.4741 -7.6850 111
统计分析
统计描述
summarize describe table … graph twoway …
统计推断
ttest oneway anova ranksum kwallis tabi logit …
Stata
list
. l id 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 828966 769948 691896 679641 766834 746872 711428 699401 789971 788979 780270 775535 650668 697919 699401 sex 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 age 65 40 78 79 79 76 58 62 79 21 59 77 57 84 62 76 77 ldh 299.3 2036 881 2250 300 410 2047.4 633 225 1149 881 500 1248 345 633 460.5 359 cr 47.1 395.1 89.4 360.2 775 177 276 235.4 71 37 310 318 180 210 235 157 159 abl 34.4 25.9 39.1 26.2 22.4 21.1 27.1 24.7 30.2 21 34 28 29 32.7 24.7 26 35.4 mods 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 pre .0614 .99972 .17659 .99972 .99995 .86829 .99814 .93165 .1432 .85097 .92918 .94542 .92791 .51026 .93128 .69305 .23909
age 35 44 50 48 60 38 31 47 33 21 66 53
sex Male Female Female Male Male Male Female Female Female Female Male Female
bp0 139 148 139 148 135 150 144 150 151 151 153 142
diff = mean(x) - mean(y) Ho: diff = 0 Ha: diff < 0 Pr(T < t) = 0.0000
Ha: diff > 0 Pr(T > t) = 1.0000
ttest,une
. ttest ldh,by(mods) une Two-sample t test with unequal variances Group 0 1 combined diff Obs 85 28 113 Mean 282.4729 892.15 433.5434 -609.6771 Std. Err. 22.79759 120.6442 42.2047 122.7793 Std. Dev. 210.1834 638.3891 448.6421 [95% Conf. Interval] 237.1374 644.6085 349.9202 -860.8075 327.8085 1139.691 517.1666 -358.5467 -4.9656 28.9508
F
1.08
Prob > F
0.3794
Bartlett's test for equal variances:
Prob>chi2 = 0.808
oneway,sch
. oneway bp0 group,sch Analysis of Variance SS df MS 73.1666667 304.5 377.666667 2 9 11 36.5833333 33.8333333 34.3333333 chi2(2) = 0.4261 Prob>chi2 = 0.808 Source Between groups Within groups Total F 1.08 Prob > F 0.3794
LOGO
Stata在医学统计中的应用 在医学统计中的应用
CHEN DU QQ 415669492
Contents
1 2 3 4 Stata概述 统计描述 统计推断 统计绘图
Stata概述 概述
统计学：挖掘数据背后的真理！ 统计学：挖掘数据背后的真理！ SAS 、Stata、 SPSS 、
Stata与统计学 与统计学
. sdtest ldh,by(mods) Variance ratio test Group 0 1 combined Obs 85 28 113 Mean 282.4729 892.15 433.5434 Std. Err. 22.79759 120.6442 42.2047 Std. Dev. 210.1834 638.3891 448.6421 [95% Conf. Interval] 237.1374 644.6085 349.9202 327.8085 1139.691 517.1666 0.1084 84, 27
Ho: ldh(mods==0) = ldh(mods==1) z = -6.385 Prob > |z| = 0.0000
oneway
. l
no 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
group placebo placebo placebo placebo low low low low high high high high
bp1
. oneway bp0 group
128 131 122 126ource
Between groups Within groups Total
Analysis of Variance SS df MS
73.1666667 304.5 377.666667 2 9 11 36.5833333 33.8333333 34.3333333 chi2(2) = 0.4261
Obs Sum of Wgt. Mean Std. Dev. Variance Skewness Kurtosis