Stata实验指导书.doc-武汉理工大学

实验指导书

武汉理工大学政治与行政学院

2013年4月

实验一STATA基本介绍

实验目的

掌握什么是STATA？该软件具有什么功能？熟悉STATA菜单各项的含义，数据输入、存储以及数据运算与处理等。

实验内容

1.什么是STATA

2.STATA的菜单

3.数据输入与保存

4、数据文件的合并与汇总

5.数据编辑整理

6.变量重新赋值

7.数据的运算与新变量的生成

8.数据的排序

9.数据分组

基本步骤

当打开STATA后，展现在我们面前的界面如下：

菜单栏共有11个选项，常用的有以下8个选项：

1．文件：文件管理菜单，有关文件的调入、存储、显示和打印等；

2．编辑：编辑菜单，有关文本内容的选择、拷贝、剪贴、寻找和替换等； 3．显示：显示菜单，有关状况栏、工具条、网格线是否显示，以及数据显示的字体类型、大小等设置；

4．数据：数据管理菜单，有关数据变量定义、数据格式选定、观察对象的选择、排序、加权、数据文件的转换、连接、汇总等；

5．转换：数据转换处理菜单，有关数值的计算、重新赋值、缺失值替代等；

6．分析：统计菜单，有关一系列统计方法的应用；

7．图形：作图菜单，有关统计图的制作；

8．使用程序：用户选项菜单，有关命令解释、字体选择、文件信息、定义输出标题、窗口设计等；

实验报告

自己草拟10名学生的序号、姓名、统计学成绩、管理学成绩、每天学习时间特征资料。（以自己的姓名作为第一号，并以自己的名字设为文件名）要求：

（1）添加性别数据特征；

粘贴处

（2）按统计学成绩由高到低排序；

粘贴处

（3）按统计学成绩数量标志进行等距分组，并进行汇总统计。

粘贴处

（4）计算生成统计学与管理学两科的总成绩与平均成绩两个变量。

粘贴处

实验二STATA统计绘图

实验目的

掌握条形图、线形图、散点图、直方图等常用统计图的绘制方法与技巧。

实验内容

1．条形图

2．线形图

单线形图（Simple）

多线形图（Multiple）

垂线形图（Drop-line）

3．散点图

简单散点图（Simple）——显示一对相关变量关系；

重叠散点图(Overlay) ——显示多对相关变量关系；

矩阵散点图(Matrix) ——显示多个相关变量关系；

3维散点图(3-D) ——显示3个相关变量关系。

4．直方图

用直条的长短来表示连续性的绝对数（或频数）资料的多少，直条的宽度表示数据范围的间隔，高度表示在给定间隔内的数据频数。适用于连续性数据变量。5．面积图

面积图又称为区域图，用线段下的阴影面积来强调现象变化的变化的统计图。

6．饼图

又称为圆图，以圆面积100%，圆内扇形面积为各部分所占百分比，用于表示全体中各部分构成。

基本步骤

1．绘制简单条图

例1.1：在STATA自带数据集anxiety.sav中分不同的subject对变量score 值（之和）绘制条图。

例1.2：在数据集anxiety.sav中分不同的subject对变量score值（之和）绘制条图，并且按变量trial的不同取值堆积（分段）。

2．绘制线形图

例2.1：我国改革开放以来部分农业产品产量的变化，试以单个变量多线形图来反映其变化。（见STATA练习中国人均农业农产品产量）3．绘制散点图

例3.1：随机抽取15人调查获取资料：（STATA练习12）要求：绘制学习时间与统计成绩之间相关的散点图。

4．绘制直方图

例4.1：随机抽取15人调查获取资料：（STATA练习12）要求：绘制15人统计成绩直方图，并分析成绩状况。

5．面积图

例5.1 1978～2006年历年人口出生率、死亡率和自然增长率（单位：‰），已建立数据文件nature.sav，试绘制历年人口自然增长率的简单面积图。

例5．2 1978～2006年历年人口出生率、死亡率和自然增长率（单位：‰），已建立数据文件nature.sav，试绘制人口出生率、死亡率的堆积面积图。

6．饼图

例6.1：北京2004年城区及近郊区户籍人口数据，试以饼图来反映北京城区及近郊区户籍人口比例关系

实验报告

1、知不同人群每月钙的应摄入量及实际摄入量如下，试绘制不同

人群钙的应摄入量与实际摄入量的复式条形图及三维条形图，并对图形进行简要分析说明。

2知我国1953～1985年各工业部门产值结构的构成(%)，试绘制堆积面积图，并对图形进行简要分析说明。

实验三描述性分析

实验目的

统计学的一系列基本描述指标，不仅让人了解资料的特征，而且可启发人们对之作进一步的深入分析。通过调用摘要性分析的诸个过程，可完成许多统计学指标，对于计量资料，可完成均数、标准差、标准误等指标的计算；对于计数和一些等级资料，可完成构成比率等指标的计算。

实验内容

1．频数分布表的分析：频数分布表是描述性统计中最常用的方法之一，此外还可对数据的分布趋势进行初步分析。

2．描述性统计分析：计算并列出一系列相应的统计指标，且可将原始数据转换成标准Z分值并存入数据库。

3.探索分析：对变量进行更为深入详尽的描述性统计分析

4.交互分析：适用于两个或两个以上变量交叉分类形成列联表，对变量的关联性进行分析。数量变量和类别变量都可以进行。

基本步骤

1．频数分析

打开【分析】选择【频率】

对每一项目对应多个反应（如多项选择）的数据进行频次分析。

菜单位置：【分析】【多重响应】【定义变量集】【频率】

2．描述性分析