stata入门常用命令
零基础小白STATA数据分析实用常见命令整理
STATA基础入门零基础实用命令整理第一章数据的读入与熟悉1.读入文件中的部分变量. use[变量] using [文件名]Eg . use age sex height weight using [文件名]2.读入文件中的部分观察量. use[文件名] in X/Y. use "I:\stata\chapter3.dta" in 601/1000软件只读入从第601个观察到第1000个观察之间的400个观察量3.描述、管理数据的基本命令命令功能. describe描述数据的基本情况：样本总量、变量总数、变量的格式等. list. list [变量名]－列出数据中所有变量的分布，从第一个样本到最后一个样本－列出选定变量的分布. list [变量名] in X/Y 列出数据中被选定的变量分布。
in限定数据的观察值范围。
比如，若只想查看第100个-200个观察值的分布，则将X/Y替换成100/200. order [变量名]按选定变量排序。
比如，样本的编号、年龄、性别、教育程度，……，等. aorder 将所有变量从 a-z 排序. label variable给变量贴上标签命令功能. sort [变量名] －将某个变量的数值进行排序。
一般情况下，排序的方式是从小到大－可同时排序多个变量－Stata将缺失值描述为最大数值，故排列在最后. sort [变量名] [in] 对某些变量的某个取值范围进行排序；没有指定的取值范围保持在原地方. gsort [+|-][变量名] －可从小到大和从大到小－若变量名前没有任何符号或加上+号，则按升序排列；若在变量名前加上－号，则按降序排列－变量可以是数值型、也可以是字符型. gsort [+|-][变量名] ，mfirst －mfirst指定将缺失值置于所有有效数值之前. gsort -age第二章变量的生成与处理1.离散和连续测量离散方式（discrete measure）：由定性测量和定序测量组成；适用于低层次数据连续方式（continuous measure）：由定距测量和定比测量组成。
Stata常用命令
Stata常用命令大学期间觉得学的最有用的软件之一就是stata了，对stata基本是在血和泪的尝试中爬过，到了最后基本属于只要stata不出现红字错误命令就开心得不得了。
顺便整理一下常用的stata命令如下，应该对付计量方向第一学期的入门问题不大（求stata大神不虐..），所以就只写了一部分常用的，有时间后面再补充吧。
主要就是分为基本操作和回归统计两部分：1、基本操作import/use/insheet/merge：基本常用的导入文件就是这四个了，建议直接从stata的menu菜单中导入，导入xlsx和csv这种常见的格式时还有一些备用选项可以自己体验一下（比如string和把第一行视为变量名之类）。
merge需要单独说一下，因为是将两个数据库合并为一个，原理也比较简单，两个数据库中根据一些相同的变量把其他数据“加”到原来的数据库中，也是建议直接菜单操作，不要用命令。
在Data的Combine datasets的merge two datasets中，分为1:1、m:1、1:m各种形式，基本用两次就差不多能搞懂。
help：一定第一个学的是这个！啥不会就help一下，不知道函数了就help function，不知道回归细节就help regress，多读help文件！gen/egen:最常用的建立函数的命令，这两个不同之处在于gen一般是初等函数，egen的函数会复杂一些。
常用的函数包括数学函数和其他函数，比如count/tag之类，建议直接到菜单里Data下Create data的create new variable或create new variable(extended)直接生成函数，会方便的多。
mean/abs/sqrt/max/min/sum/sd：常用数学函数，分别是求均值、绝对值、方根、最大最小、求和、方差用的。
keep if/drop if：这两个也是最常用的，在数据需要进行筛选的时候，两个命令的区别也很明显，keep是留下哪些，drop是去掉哪些。
STATA入门命令归纳
STATA入门命令归纳stata作为一款短小而精悍的统计分析软件，深受广大使用者喜爱。
本文就平时所学的一些小技巧，常用命令进行归纳总结，并必要时附一定例子，力求简洁明白易操作。
1.reg y x1 x2predict xxx 返回先前回归中因变量的拟合值，xxx随意变量名。
predict newvar, stdp 预测拟合值的标准差predict aaa，re 返回先前回归中因变量的残差，aaa为随意变量名。
predict newvar, stdr 预测残差的标准差test x1 检验变量x1的显著性，返回当X1系数为零时的F值，F值为回归报告中t值平方。
test x1=x2 检验x1 x2变量的系数是否相等。
test x1*a=x2*b a,b为任意常数，检验变量x1与x2是否存在某种线性关系。
2.tab x1,gen(x1) 产生x1的虚拟变量。
gen fsize1=fize==1 产生虚拟变量，如果family size为1，则令fsize1=1，否则为零。
下同。
gen fsize2=fsize==2gen fsize3=fsize==3gen fsize4=fsize==4gen fsize5=fsize>=53.reg y x1 x2 x3,level(99) 返回回归报告中99%的置信区间。
set level 97 在以后的回归中都默认返回97的置信区间。
reg y x1 x2 x3,noconstant 无常数回归。
4.display fprob(q, n-k-1, F 返回值为F，分子自由度为q，分母自由度为n-k-1的p值di tprob(n-k-1,t) 返回值为t，自由度为n-k-1的p值5.stata中缺失值为无穷大值。
reg bwght cigs parity faminc if fatheduc<. & motheduc<.6.标准化变量egen stdprice=std（price）/可以添加语句：egenstdprice=std（price）,mean（0）std（0）/reg y x1 x2 x3,beta7. 将回归结果输入到test.docreg bwght cigs famincoutreg2 using test.doc, nolabel replacereg bwghtlbs cigs famincoutreg2 using test.doc, nolabel appendreg bwght packs famincoutreg2 using test.doc, nolabel append8.逻辑表达式：缺失值用“.”表示关系运算符：==,!＝（不等于），~＝（约等于），>,<,<=,>=逻辑运算符：&（与）,|（或）,~（非）9.对现有变量重新赋值replace oldvar =exp [if] [in] [, nopromote]10.describe：报告样本容量、变量个数、变量名称等11.sort x1 x2 依次按升序排列gsort -x1 按x1降序排列12.excle转为stata时日期变量的处理gen date（或任一新变量名）=date（‘原变量名’，‘YMD’/'DMY'/..) form date %td12. 删掉重复记录duplicates drop13.独立样本均值差异检验ttest。
stata常用命令
stata常用命令1. 生成变量1.1 gen生成新变量，可以是常数或基于其他变量的一般表达式。
1.2 replace替换已有变量的值。
生成专门函数如总和、均值、标准差等。
2. 数据子集保留指定的变量。
2.2 drop2.3 in子集数据只保留某些被满足条件的观察值。
更加灵活地较大判断条件。
3. 重塑数据3.1 wide将数据在垂直方向与一个变量进行“展开”（unstack）。
4. 数据合并将两个数据集根据一些共同变量进行合并。
5. 数据排序5.1 sort按顺序排列观测值。
5.2 by指定一组变量作为分类变量，然后对该变量使用stata命令。
6. 描述性统计和图形6.1 summarize描述数据集的基本信息。
6.2 tabulate生成列联表。
绘制直方图。
生成散点图。
6.5 twoway可用于绘制多元图形，包括线图、条形图、密度图等。
7. 频数用于表格中简单查看可以因为比较大的变量。
8. 回归分析8.1 regress线性回归分析。
8.2 logistic8.3 probit生成probit模型。
9. 时间序列9.1 tsset使用stata处理时间序列数据的第一步是指定数据集变量中的时间序列。
生成时间序列图。
10. 面板数据使Stata处理面板数据。
10.2 xtreg生成固定效应模型或随机效应模型。
11. 模型诊断使用模型生成新的预测值。
测试线性组合的系数的显著性。
12. 元分析进行元分析。
13. 子样本13.1 markin创建一个新文件并标记子样本。
标记子样本中的索引值。
以上就是stata常用命令，当然并不是所有的命令都一一列举，在实践用stata的经验中可以去发掘能否有更好的命令来使用。
Stata常用15条命令
【命令1】：导入数据一般做实证分析使用的是excel中的数据，其后缀名为.xls，需要将其修改为.csvinsheet using name.csv, clear【命令2】：删除重复变量sort var1 var2duplicatesdrop var1 var2, force【命令3】：合并数据use data1, clearmerge m:m var1 var2 using data2drop if _merge==2drop if _merge==1drop _merge【命令4】：描述性统计分析tabstat var1var2, stat(n min mean median p25 p75 maxsd), if groupvar==0 or 1输出到word中：logout, save(name) word replace: tabstat var, stat(n min mean p50 max sd) col(stat)f(%9.2g)【命令5】：结果输出安装ssc install estout, replace单个回归reg y xesttab using name.rtf, compress nogap r2 ar2 star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01)多个回归一起reg y x1est store m1reg y x2est store m2esttab m1 m2 using name.rtf, compress nogap r2 ar2 star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01)【命令6】生成虚拟变量tab year, gen(year)tab industry, gen(industry)【命令7】数据缩尾处理findit winsor2之后安装winsor2 varname, replace cut(1 99)【命令8】异方差检验怀特检验ssc install whitetstreg y x1 x2estat imtest, white处理：“OLS+稳健标准差”reg y x1 x2 x3, robust【命令9】 DW检验gen id=_ntsset idestat dwatson【命令10】计算两个日期之间的间隔天数gen td=date(trading_date,'YMD')gen ed=date(eventdate,'YMD')form td ed %tdgen d=ed-td【命令11 】生成滞后、差分数据tsset code yeargen newvarname=l.varnamegen newvarname=d.varname【命令12】多重共线检验之方差膨胀因子reg y x1 x2 x3vif【命令13】多重共线修正之逐步回归stepwise, pe(0.1): reg y x【命令14】检验是否遗漏高次项reg y xestat ovtest或者estat ovtest, rhs【命令15】样本检验两样本均值T检验ttest var, by(groupvar)两样本中位数Z检验ranksum var, by(groupvar)。
stata基础命令
stata基础命令Stata基础命令Stata是一种功能强大的统计分析软件，广泛应用于学术研究和商业分析领域。
本文将介绍Stata的一些基础命令，帮助读者快速掌握Stata的使用方法。
1. 数据导入与查看命令在Stata中，可以使用"import"命令将外部数据导入到Stata的工作环境中。
例如，可以使用"import excel"命令导入Excel表格中的数据，或使用"import delimited"命令导入以逗号分隔的文本文件。
导入数据后，可以使用"browse"命令查看数据集的内容，或使用"describe"命令查看数据集的结构信息。
2. 数据清洗与变量处理命令在进行数据分析之前，通常需要对数据进行清洗和变量处理。
Stata 提供了一系列命令来完成这些任务。
例如，可以使用"drop"命令删除不需要的变量或观察值，使用"rename"命令修改变量名，使用"generate"命令创建新的变量，使用"recode"命令对变量进行重新编码等。
3. 描述性统计与绘图命令Stata提供了各种命令来计算和展示数据的描述性统计信息。
例如，可以使用"summarize"命令计算变量的均值、标准差和分位数等统计量，使用"tabulate"命令生成变量的频数表，使用"histogram"命令绘制变量的直方图，使用"scatter"命令绘制两个变量的散点图等。
4. 统计模型与假设检验命令在Stata中，可以使用各种命令来拟合统计模型和进行假设检验。
例如，可以使用"regress"命令拟合线性回归模型，使用"logit"命令拟合二元Logistic回归模型，使用"anova"命令进行方差分析，使用"ttest"命令进行两样本t检验等。
stata 常用命令
stata 常用命令Stata是一个流行的统计分析软件，广泛应用于各个领域的数据分析和研究。
它提供了丰富的命令和功能，可帮助用户处理、分析和可视化数据。
在本文中，我将向您介绍一些常用的Stata命令，以及它们在数据分析中的应用。
1. 数据导入与导出在使用Stata进行数据分析之前，我们需要将数据导入软件环境中。
Stata支持多种数据格式，如Excel、CSV、SPSS等。
对于Excel数据，我们可以使用命令"import excel"将数据导入到Stata中；对于CSV数据，可以使用"import delimited"命令。
Stata还提供了"export"命令，可将分析结果导出为Excel、CSV等格式，便于与其他软件进行交互。
2. 数据清洗与处理在数据分析过程中，数据清洗是一个重要的步骤。
Stata提供了一系列命令来处理和净化数据。
"drop"命令可以删除数据集中的变量或观察值；"replace"命令用于修改变量的取值；"gen"命令可以创建新的变量等。
"merge"命令可用于合并不同数据集，"sort"命令可用于排序数据等。
3. 描述性统计分析Stata提供了简单而强大的描述性统计分析命令，帮助用户了解数据的基本特征。
"summarize"命令可用于计算变量的均值、标准差等统计量；"tabulate"命令可用于制作交叉分类表；"histogram"命令可绘制变量的直方图等。
这些命令使我们能够更好地理解数据的分布和特征。
4. 统计模型估计Stata是一个强大的统计软件，支持各种常见的统计模型估计。
"regress"命令可用于进行线性回归分析；"logit"命令可用于二元逻辑回归分析；"heckman"命令可用于处理选择模型等。
Stata常用15条命令
Stata常用15条命令【命令1】：导入数据一般做实证分析使用的是excel中的数据，其后缀名为.xls，需要将其修改为.csvinsheet using name.csv, clear【命令2】：删除重复变量sort var1 var2duplicatesdrop var1 var2, force【命令3】：合并数据use data1, clearmerge m:m var1 var2 using data2drop if _merge==2drop if _merge==1drop _merge【命令4】：描述性统计分析tabstat var1var2, stat(n min mean median p25 p75 maxsd), if groupvar==0 or 1输出到word中：logout, save(name) word replace: tabstat var, stat(n min mean p50 max sd) col(stat)f(%9.2g)【命令5】：结果输出安装ssc install estout, replace单个回归reg y xesttab using name.rtf, compress nogap r2 ar2 star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01)多个回归一起reg y x1est store m1reg y x2est store m2esttab m1 m2 using name.rtf, compress nogap r2 ar2 star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01)【命令6】生成虚拟变量tab year, gen(year)tab industry, gen(industry)【命令7】数据缩尾处理findit winsor2之后安装winsor2 varname, replace cut(1 99)【命令8】异方差检验怀特检验ssc install whitetstreg y x1 x2estat imtest, white处理：“OLS+稳健标准差”reg y x1 x2 x3, robust【命令9】 DW检验gen id=_ntsset idestat dwatson【命令10】计算两个日期之间的间隔天数gen td=date(trading_date,'YMD')gen ed=date(eventdate,'YMD')form td ed %tdgen d=ed-td【命令11 】生成滞后、差分数据tsset code yeargen newvarname=l.varnamegen newvarname=d.varname【命令12】多重共线检验之方差膨胀因子reg y x1 x2 x3vif【命令13】多重共线修正之逐步回归stepwise, pe(0.1): reg y x 【命令14】检验是否遗漏高次项reg y xestat ovtest或者estat ovtest, rhs【命令15】样本检验两样本均值T检验ttest var, by(groupvar)两样本中位数Z检验ranksum var, by(groupvar)。
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常用命令资料
stata常用命令资料Stata是一种广泛使用的统计分析软件，它提供了丰富的数据处理、统计计算和图形绘制功能。
下面是一些常用的Stata命令及其用法，以帮助您更好地使用Stata进行数据分析。
1. 数据导入与导出- `import excel：从Excel文件中导入数据。
- `import delimited：从文本文件中导入数据。
- `save：保存当前数据集。
- `use：加载已保存的数据集。
- `export excel：将数据导出到Excel文件。
2. 数据处理与清洗- `drop：删除变量或观察。
- `keep：保留指定变量或观察。
- `rename：重命名变量。
- `egen：生成新变量，如求和、平均值等。
- `egen group：按照指定的变量进行分组。
3. 描述统计- `summarize：计算变量的描述统计量，如均值、标准差等。
- `tabulate：制表统计，用于计算分类变量的频数和百分比。
- `histogram：绘制直方图。
- `correlate：计算变量之间的相关系数。
- `egen：生成新的汇总统计量，如总和、均值等。
4. 统计模型- `regress：线性回归分析。
- `logit：二项逻辑回归分析。
- `probit：概率回归模型。
- `ttest：单样本或双样本t检验。
- `anova：方差分析。
5. 数据可视化- `scatter：绘制散点图。
- `line：绘制折线图。
- `bar：绘制柱状图。
- `histogram：绘制直方图。
- `graph combine：将多个图形合并为一个图形。
6. 数据管理- `sort：对数据进行排序。
- `merge：合并两个数据集。
- `reshape：改变数据集的结构。
- `append：将多个数据集追加到一个数据集中。
- `collapse：将数据按照指定的变量进行折叠。
7. 循环与条件语句- `foreach：循环变量的值。
Stata常用命令100条
Stata常用命令100条数据管理设置工作路径：cd导入间隔符为制表符或逗号等格式的文本文件：insheet 导入固定列格式的文件：infix导入自由格式的文本文件：infile导入XML格式文件：xmluse更改变量的存储格式：recast建立新变量：generate或egen重命名变量rename变量排序：order删除变量或观测值：drop生成分类变量：recode字符串与数值变量间转换：destring或encode升序或降序排列：gsort升序排列：sort检查数据是否存在重复观测值：isid报告、标记或删除重复观测值：duplicates长数据与宽数据间转换：reshape生成变量的统计指标数据：collapse横向合并数据：merge纵向添加数据：append根据组内配对合并变量：joinby标量：scalar随机抽样：sample有放回的抽样：bsample从多元正态分布随机变量中抽样：drawnorm 生成特定相关结构的变量：corr2data统计制图直方图：histogram一般绘图命令：graph或twoway对称图：symplot分位数图：quantile正态分布分位数图：qmormQQ分位数图：qqplot标准化正态概率图：pnorm卡方概率图：pchi37条外部命令：传送门描述统计数据概要描述：summarize或describe生成汇总统计表：tabstat或tabulate相关性：correlate或pwcorr假设检验t检验：ttest方差检验：sdtest比率检验：prtest二项概率检验：bitestK-S检验：ksmirnov符号检验：signtestWilcoxon符号秩检验：signrankWilcoxon秩和检验：ranksumKruskal-Wallis：H检验：kwallis方差分析方差分析：anova单因素方差分析：oneway多元统计分析主成分分析：pca主成分散点图：loadingplot因子分析：factor因子旋转：rotate模型适切度检验：estat smc及estat anti及estat kmo 计算主成分得分或因子得分：predict碎石图：screeplot聚类分析：cluster典型相关分析：canon回归分析OLS线性回归：regress受约束的线性回归：cnsreg非线性最小二乘估计：nl多变量回归：mvreg似不相关回归：suregProbit回归：probitLogistic回归：logit定序probit模型：oprobit定序logit模型：ologit归并模型：cnregTobit模型：tobit多层线性模型：mixed泊松回归：poisson负二项回归：nbreg时间序列分析定义时间序列：tssetARIMA，ARMAX和其它动态回归模型：arima 自相关：ac偏自相关：pac预测：predict时间序列图：tsline蒙特卡罗模拟：simulateADF单位根检验：dfullerPP单位根检验pperronDF-GLS单位根检验：dfgls跨相关图：xcorr结构向量自回归模型：svar自回归条件异方差模型：arch门限回归：threg状态空间模型：sspace面板数据分析定义面板：xtset面板数据结构：xtdescribe面板OLS模型：xtreg面板GLS模型：xtgls面板GEE模型：xtgee面板probit模型：xtprobit面板logit模型：xtlogit差分GMM模型：xtabond系统GMM模型：xtdpdsysHausman检验：hausman似然比检验：lrtest空间计量从截面数据到空间面板：传送门。
stata基本命令
stata基本命令
Stata是一种数据分析软件，常用于统计分析、经济学和社会科学研究中。
以下是一些Stata基本命令的解释：
1. use命令：用于打开数据文件，例如：“use data.dta”。
2. describe命令：用于查看数据文件的结构和变量信息，例如：“describe data”。
3. summarize命令：用于统计变量的描述性统计量（如均值、标准差、最大最小值等），例如：“summarize var1 var2”。
4. tabulate命令：用于制作交叉表和频数表，例如：“tabulate var1 var2”。
5. regress命令：用于进行回归分析，例如：“regress depvar indepvar”。
6. scatter命令：用于制作散点图，例如：“scatter depvar indepvar”。
7. histogram命令：用于制作直方图，例如：“histogram var”。
8. twoway命令：用于制作多种类型的图表，例如：“twoway scatter
depvar indepvar”。
9. merge命令：用于将两个数据文件按照某一变量合并，例如：“merge 1:1 var using data.dta”。
10. sort命令：用于对数据文件按照某一变量进行排序，例如：“sort var”。
以上是Stata基本命令的简单解释，使用这些命令可以进行数据的读取、处理和分析。
在实际应用中，还需要结合具体情况选择合适的命令进行使用。
stata常用命令总结
stata常用命令总结Stata是一种统计分析软件，常用于数据处理、数据分析和统计建模等领域。
以下是一些常用的Stata命令的总结：1. 数据加载与保存：- `use`：加载Stata数据文件。
- `import`：导入其他文件格式的数据。
- `save`：保存当前数据文件。
- `export`：将数据导出到其他文件格式。
2. 数据处理与变量操作：- `generate`：创建新变量。
- `replace`：替换变量值。
- `drop`：删除变量或观测。
- `rename`：重命名变量。
- `sort`：对数据进行排序。
- `merge`：合并数据集。
3. 描述性统计与数据分析：- `summarize`：计算变量的描述性统计量。
- `tabulate`：制表统计。
- `regress`：进行线性回归分析。
- `logit`：进行Logistic回归分析。
- `anova`：进行方差分析。
- `ttest`：进行双样本t检验。
4. 绘图与可视化：- `histogram`：绘制直方图。
- `scatter`：绘制散点图。
- `line`：绘制折线图。
- `boxplot`：绘制箱线图。
- `graph combine`：组合多个图形。
5. 循环与条件语句：- `forvalues`：进行循环操作。
- `if`：根据条件进行数据筛选。
- `foreach`：对变量进行循环操作。
这只是一些常用的Stata命令的总结，Stata还有很多其他强大的功能和命令。
你可以参考Stata官方文档或其他相关资源，深入了解更多命令和用法。
stata常用命令总结
stata常用命令总结Stata是一款广泛应用于数据分析与统计建模的统计软件，具有强大的功能和广泛的应用领域。
在Stata中，我们可以通过命令来完成数据的读取、整理、分析和可视化等任务。
本文将对一些常用的Stata命令进行总结和介绍，以援助读者更好地理解和应用Stata软件。
一、数据的读取与整理1. 读取数据文件：- use 文件名：读取已经存在的Stata数据文件。
- import delimited 文件名：读取以逗号、制表符或其他分隔符分隔的文本文件。
2. 显示数据：- describe：显示数据文件的基本信息，包括变量名、数据类型、有效观测数等。
- browse：以表格形式显示数据文件的部分观测值。
3. 数据整理：- generate 新变量名=计算公式：创建新的变量，并依据指定公式进行计算。
- egen 新变量名=计算函数：依据指定的计算函数对现有变量进行计算，并创建新的变量。
二、数据的统计分析与建模1. 描述性统计：- summarize 变量名：对指定变量进行描述性统计，包括均值、标准差、最小值、最大值等。
- tabulate 变量名：生成指定变量的频数表和百分比表。
2. 数据筛选与子集选择：- keep 若果条件：保留符合条件的观测值，删除不满足条件的观测值。
- drop 若果条件：删除符合条件的观测值，保留不满足条件的观测值。
- qui keep 若果条件：以无输出方式保留符合条件的观测值并生成新数据集。
- qui drop 若果条件：以无输出方式删除符合条件的观测值并生成新数据集。
3. 参数预估与假设检验：- regress 因变量自变量1 自变量2 ...：进行平凡最小二乘回归分析。
- ttest 变量名, by(分组变量)：进行两组样本均值差异的t检验。
4. 数据可视化：- scatter 变量1 变量2：绘制散点图。
- histogram 变量名：绘制直方图。
- graph twoway line 变量1 变量2：绘制折线图。
stata 常用命令
stata 常用命令Stata是一款经济学和统计学分析软件，它拥有一个广泛的命令库，可用于数据分析、统计建模、可视化等。
在Stata中，我们可以使用很多命令来完成各种任务。
以下是一些常用的Stata命令：1. import 命令import 命令用于导入数据到Stata中。
我们可以使用 import 命令来导入各种文件格式，如 Excel、CSV、SPSS 等。
如果我们想要导入Excel 文件，我们可以使用以下命令：import excel "data.xlsx", sheet("Sheet1") firstrow clear该命令将导入 data.xlsx 文件中的 Sheet1 中的数据到 Stata 中。
指定的 firstrow 参数将告诉 Stata 该文件中的第一行是变量名，因此我们可以让 Stata 自动读取变量名称。
2. summarize 命令summarize 命令用于计算一个或多个变量的描述性统计量，如均值、标准差、最小/最大值等。
该命令的语法如下：summarize variable1 variable2 variable3…例如，要计算变量 x 的均值、标准差和最大值，我们可以使用以下命令：summarize x, detail3. sort 命令sort 命令用于按一个或多个变量对数据进行排序。
该命令的语法如下：sort variable1 variable2 variable3…例如，要按变量 x 排序数据集，我们可以使用以下命令：sort x4. tabulate 命令tabulate 命令用于计算一个或多个变量的频率分布表（也称为列联表）。
该命令的语法如下：tabulate varia ble1 [variable2] [variable3]…例如，要计算变量 x 和 y 的频率分布表，我们可以使用以下命令：tabulate x y5. regress 命令regress 命令用于估计回归模型。
STATA基本操作入门
STATA基本操作入门1.数据导入在STATA中，可以导入多种格式的数据文件，如Excel、CSV和文本文件。
最常用的命令是"import excel"和"import delimited"。
例如，要导入名为"data.xlsx"的Excel文件，可以使用以下命令：```import excel using "data.xlsx", sheet("Sheet1") firstrow clear```这里，"using"指定了文件路径和文件名，"sheet"指定了工作表名称（如果有多个工作表），"firstrow"表示第一行是变量名。
2.数据清洗在导入数据后，通常需要进行数据清洗，包括处理缺失值、异常值和重复值等。
STATA提供了一些常用的命令来处理这些问题。
- 缺失值处理：使用"drop"命令删除带有缺失值的观测值，使用"egen"命令创建新变量来表示缺失值。
- 异常值处理：可以使用描述性统计命令（如"summarize"）来查找异常值，并使用"drop"命令删除异常值所对应的观测值。
- 重复值处理：使用"deduplicate"命令删除重复的观测值，或使用"egen"命令创建新变量来表示重复值。
3.变量操作在STATA中，可以对变量进行各种操作，如创建变量、重命名变量、计算变量和合并变量等。
- 创建变量：可以使用"generate"命令创建新变量，并赋予其数值或字符值。
- 重命名变量：使用"rename"命令将变量重命名为新的名称。
- 计算变量：使用"egen"命令计算新变量，例如，可以使用"egen mean_var = mean(var)"计算变量"var"的均值，并将结果赋值给新的变量"mean_var"。
stata入门常用命令
stata入门常用命令
Stata是一种数据分析软件，广泛用于社会科学、医学研究等领域。
本文将介绍Stata入门常用命令，帮助初学者快速掌握基本操作。
主要涉及以下内容：
1.数据导入和导出
Stata支持多种数据格式的导入，包括Excel、CSV、SPSS等。
常用命令包括：import excel、import delimited、use等。
导出数据可以使用命令save和export。
2.数据清洗和管理
数据清洗是数据分析的重要步骤，常用命令包括：drop、keep、rename、gen等。
数据管理的常用命令包括：sort、merge、append 等。
3.描述性统计分析
描述性统计是数据分析的基础，可以使用命令summarize、tabulate、graph等进行数据的可视化展示。
4.回归分析
回归分析是社会科学研究中常用的方法，可以使用命令regress、logit、probit等进行回归分析。
5.面板数据分析
面板数据分析可以对有时间序列和横截面数据的数据进行分析，常用命令包括：xtset、xtreg等。
总之，Stata是一款功能强大的数据分析软件，熟练掌握常用命
令对于数据分析工作非常重要。
STATA常用命令总结(34个含使用示例)
STATA常用命令总结（34个含使用示例）1. sum：计算变量的简要统计信息，如均值、标准差等。
示例：sum variable2. tabulate：生成变量的频数表。
示例：tabulate variable3. describe：显示数据集的基本信息，如变量名和数据类型。
示例：describe dataset4. drop：删除数据集中的变量。
示例：drop variable5. keep：保留数据集中的变量，删除其他变量。
示例：keep variable6. rename：重命名变量。
示例：rename variable newname7. gen：根据已有变量生成新的变量。
示例：gen newvar = expression8. egen：根据已有变量生成新的变量，可以使用更复杂的函数和运算符。
示例：egen newvar = function(variable)9. recode：对变量的取值进行重新编码。
示例：recode variable (oldvalues= newvalues) 10. dropif：根据条件删除观测。
示例：dropif condition11. keepif：根据条件保留观测。
示例：keepif condition12. sort：对数据集按指定变量进行排序。
示例：sort variable13. merge：将两个数据集按照共享变量合并。
示例：merge 1:1 variable using dataset214. reshape：将数据从宽格式转换为长格式或反之。
示例：reshape long var, i(id) j(year)15. regress：进行线性回归分析。
示例：regress dependent_var independent_vars 16. logistic：进行逻辑回归分析。
示例：logistic dependent_var independent_vars 17. probit：进行Probit回归分析。
STATA常用命令总结(34个含使用示例)
STATA常用命令总结（34个含使用示例）1. clear：清空当前工作空间中的数据。
示例：clear2. use：加载数据文件。
示例：use "data.dta"3. describe：查看数据文件的基本信息。
示例：describe4. summarize：统计数据的描述性统计量。
示例：summarize var1 var2 var35. tabulate：制作数据的列联表。
示例：tabulate var1 var26. scatter：绘制散点图。
示例：scatter x_var y_var7. histogram：绘制直方图。
示例：histogram var8. boxplot：绘制箱线图。
示例：boxplot var1 var29. ttest：进行单样本或双样本t检验。
示例：ttest var, by(group_var)10. regress：进行最小二乘法线性回归分析。
示例：regress dependent_var independent_var1 independent_var211. logistic：进行逻辑斯蒂回归分析。
示例：logistic dependent_var independent_var1 independent_var212. anova：进行方差分析。
示例：anova dependent_var independent_var13. chi2：进行卡方检验。
示例：chi2 var1 var214. correlate：计算变量之间的相关系数。
示例：correlate var1 var2 var315. replace：替换数据中的一些值。
示例：replace var = new_value if condition16. drop：删除变量或观察。
示例：drop var17. rename：重命名变量。
示例：rename old_var new_var18. generate：生成新变量。
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stata入门常用命令
Stata是一种统计分析软件，在社会科学、医学等研究领域很常用。
以下是Stata入门常用命令：
1.数据加载
use "文件路径"：加载Stata数据，文件路径为数据文件所在的路径。
describe：显示数据集的变量名、数据类型、缺失值和数据分布等。
2.变量处理
generate 变量名=表达式：生成新变量（如指数变量），并可以使用算数、统计和逻辑运算。
replace 变量名=新值：替换某变量中的指定值（如缺失值）为新值。
drop 变量名：删除数据集中的变量。
rename 旧变量名 = 新变量名...：将变量改名。
recode 变量名(包含的值) = 新值：根据变量取值对其离散化。
3.数据子集
sort 变量名...：按指定变量排序数据。
by 变量名:...:在一个或多个变量上划分数据集，然后对每个子集应用命令。
if (条件)：指定一个条件，只选取满足条件的数据记录。
merge 命令：将两个或多个数据集根据指定变量进行合并。
4.数据汇总
summarize：按变量计算数值统计（如平均值、标准差、中位数和四分位数）。
tabulate 变量名：对变量进行交叉分析，并产生表格输出。
5.数据可视化
histogram 变量名：绘制直方图。
scatter 变量名1 变量名2：绘制散点图。
graph 命令：绘制多种类型的图表，例如线图和条形图。
6.线性回归
regress 因变量自变量1 自变量2...：通过最小二乘法拟合多元线性回归模型。
test 命令：进行t检验、F检验、方差分析等统计检验。
predict 新变量名：计算回归模型的预测值或残差值，并存储在新的变量中。
7.度量方法计算
correlate 命令：计算并存储所有变量的相关系数矩阵。
haase 命令：计算哈斯变换矩阵。
Inflate 命令：计算一个变量的方差膨胀因子和条件数。
8.模态分析（模拟）
simulate 命令：用随机抽样模拟数据，计算一个或多个变量的特定函数或方程，并存储结果。
bootstrap 命令：通过有放回抽样生成一组随机样本，然后通过对样本进行统计分析来获得样本的分布。
9.面板数据分析
xtset 命令：指定一个数据集作为面板数据集。
xtreg 命令：估计面板数据的回归模型。
xtsum 命令：提供面板数据的一些度量信息。
以上就是Stata入门常用命令，希望对大家在Stata数据处理、分析等方面的工作有所帮助。