stata中文教程第五讲

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Stata专题)b

李红、李阳, 2012秋季

以上方法也可以用于回归计算，比如： regress y x L1.x L2.x regress y x F1.x F2.x regress y x D1.x
李红、李阳, 2012秋季
(四)相关图
为了研究两个时间序列数据之间的关系，我们用到命令xcorr+自变量+因变量。 xcorr gdp unemp, lags(10) xlabel(10(1)10,grid)
李红、李阳, 2012秋季
(二)定义时间序列在stata中的实现
在进行时间序列的分析之前，首先要定义变量为时间序列数据。只有定义之后，才能对变量使用时间序列运算符号，也才能使用时间序列分析的相关命令。定义时间序列用tsset命令，其基本命令格式为： tsset timevar [, options] 其中， timevar为时间变量。Options分为两类，或者定义时间单位，或者定义时间周期（即timevar两个观测值之间的周期数）。Options的相关描述如表 11-1所示。
李红、李阳, 2012秋季
上例中，我们使用的是r的5%的临界值，那么我们也可以估计r的1%的临界值。输入命令：vecrank y i c, lags(5) level99
改变临界值之后，选择的最终r值也由原来的r=2变为r=1.
李红、李阳, 2012秋季
S7a. 平稳时间序列模型
自相关（命令语句：ac）与偏相关（pac）
李红、李阳, 2012秋季
输入命令dfuller unempD1
-6.778＜-3.480不存在单位根
李红、李阳, 2012秋季
line unempD1 datevar

stata初级入门5线性回归模型估计

offset(varname)表示约束模型中变量varname的系数为1。该选项多出现于离散选择模型、计数模型中。
1.2.3exposure
exposure(varname)表示约束模型中变量ln(varname) 的系数为1。该选项多出现于计数模型中。
计量经济学软件应用
12
2020/6/13
计量经济学软件应用
33
2020/6/13
菜单： Statistics > Postestimation > Reports and statistics
引起完全共线性的情况：（1）一个自变量是另一个自变量的常数倍；（2）一个自变量恰好可以表达为其它两个或多个自变量的一个线性函数。如果此情况发生，自变量间就有多重共线性关系。
*自变量的样本有变异：在样本中，自变量不为相同的常数。
同方差性（亦称有效性）：var(u|x1,x2,x3,….)=σ2。
系数的方法。
method包括：
dw: rho_dw=1 - dw/2, 其中 dw 是Durbin-Watson值 regress:从残差回归方程et=rho_regress*et-1+vt freg:从残差回归方程中et=rho_freg*et+1+vt tscorr: rho=e‘et-1/e’e, 其中e和et-1 是残差和滞后一期残差。 theil: rho=rho_tscorr * (N-k)/N
rconsum
rneti _cons
Coef. Std. Err.
t P>|t|
.6478134 .0387183 482.8383 265.268
16.73 0.000 1.82 0.079

轻松上手的stata中文教程

三、輸入資料（Entering data）
在本小節中，我們將介紹如何把資料讀進 STATA。但是在正式介紹之前，我們必須先對幾個一般性的指令（general command）有所瞭解，說明如下： cd：即 change directory，簡言之，告知 STATA 資料儲存的地方。例如當資料儲存在 e 槽的 sample 資料夾時，則必須先輸入 cd e:\sample。 dir/ls：用來顯示目錄的內容。 set memory #m：設定記憶體的容量。例如：當有一筆龐大的資料要處理時，則可設定 100mb 的容量，此時可輸入 set memory 100m 。（輸入指令 memory 可以知道記憶體容量的大小以及使用情況。） set matsize #：設定所需的變數個數。一般而言，不須對此部分進行設定，除非所欲處理的資料龐大或是當執行後出現 matsize too small 的訊息時再進行修改即可。內建為 40。 set more off/on：若欲執行結果以分頁的型式呈現時，則輸入 set more on；若欲執行結果同時呈現時，則輸入 set more off。 help：求助鍵。後面必須接的是指令。說明如何使用該指令，例如：help
5
use sample1-6.dta Note：此一指令亦可用在讀取網路上的資料（use 網址）。最後，將資料輸入的相關指令整理成下表。 insheet read ASCII (text) data created by a spreadsheet infile infix input use read unformatted ASCII (text) data read ASCII (text) data in fixed format enter data from keyboard load a Stata-format dataset

STATA第五讲

第五讲、命令语句结构与运算符
• 命令语句的格式
– 通过前面几讲的学习，相信大家对命令多少有了点自己的了解。本讲将介绍STATA命令语句的一般性格式： – [by varlist:] command [varlist] [=exp] [if exp] [in range] [weight] [, options] – 一般性格式中包含有如下几个组成部分：命令（command）、变量列表（varlist）、分类（by）、赋值（=exp）、条件（if exp）、范围（in range）、权重（weight）、可选项（options）。其中， [ ]表示可有可无的项,否则为必选项，显然只有 command 是必不可少的。下面我们将结合具体的例子来讲解各个组成部分的含义及功能。
第五讲、命令语句结构与运算符
• 赋值操作（=exp）
– [by varlist:] command [varlist] [=exp] [if exp] [in range] [weight] [, options] 该语句主要用于生成新变量（gen）或覆盖原有变量（replace）。 – 例：假定销售商相对所有的车进行降价处理，降价的方式是在原有价格基础之上打9折在扣除100 美元。我们可以用下面的命令实现： – cd d:/mystata – use myauto.dta, clear – gen adj_price=price*0.9-100 //新的变量adj_price由原始价格*0.9减去100来生成 – list price adj_price //显示price和adj_price的内容 – 如果要覆盖已存在的变量，要用replace命令，不可以用gen命令。
STATA是当前最为流行的统计计量分析之一

stata入门中文讲义_经济学_高等教育_教育专区

Stata及数据处理目录第一章STATA基础 (3)1.1 命令格式 (4)1.2 缩写、关系式和错误信息 (6)1.3 do文件 (6)1.4 标量和矩阵 (7)1.5 使用Stata命令的结果 (8)1.6 宏 (10)1.7 循环语句 (11)1.8 用户写的程序 (15)1.9 参考文献 (15)1.10 练习 (15)第二章数据管理和画图 (18)2.1数据类型和格式 (18)2.2 数据输入 (19)2.3 画图 (21)第3章线性回归基础 (22)3.1 数据和数据描述 (22)3.1.1 变量描述 (23)3.1.2 简单统计 (23)3.1.3 二维表 (23)3.1.4 加统计信息的一维表 (26)3.1.5 统计检验 (26)3.1.6 数据画图 (27)3.2 回归分析 (28)3.2.1 相关分析 (28)3.2.2 线性回归 (29)3.2.3 假设检验 Wald test (30)3.2.4 估计结果呈现 (30)3.3 预测 (34)3.4 Stata 资源 (35)第4章数据处理的组织方法 (36)1、可执行程序的编写与执行 (36)方法1：do文件 (36)方法2：交互式-program-命令 (36)方法3：在do文件中使用program命令 (38)方法4：do文件合并 (39)方法5：ado 文件 (40)2、do文件的组织 (40)3、数据导入 (40)4、_n和_N的用法 (44)第一章STATA基础STATA的使用有两种方式，即菜单驱动和命令驱动。

菜单驱动比较适合于初学者，容易入学，而命令驱动更有效率，适合于高级用户。

我们主要着眼于经验分析，因而重点介绍命令驱动模式。

图1.1Stata12.1的基本界面关于STATA的使用，可以参考Stata手册，特别是[GS] Getting Started with Stata，尤其是第１章A sample session和第２章The Stata User Interface。

STATA 教学大纲

（1）面板模型：动态面板模型、面板VAR模型和面板门槛模型（第1讲和第3讲），作为基础，在第2讲中，将介绍Bootstrap和Monte Carlo模拟相关的知识；
（2）内生性问题，包括处理效应模型和倾向得分匹配分析两类模型（第5讲），作为这一讲的基础，在第4讲中，将介绍Logit模型；
（3）随机边界分析相关的模型：传统的SFA模型、异质性SFA模型、面板SFA模型，以及双边SFA模型（第6讲）;
序列相关检验和过度识别检验（Sargan检验）
面板VAR模型简介
冲击反应函数 (பைடு நூலகம்RF)、方差分解 (FEVD)
应用实例（介绍3篇论文）
第2讲（3小时）
自抽样和蒙特卡洛模拟
Bootstrap的原理和Stata实现
Bootstrap组间系数差异检验
Bootstrap获取复杂统计量的临界值
Monte Carlo的基本原理
多元Logit模型（Multinomial Logit）
应用实例（介绍3篇论文）
第5讲（3小时）
内生性问题
Heckman选择模型（Heckman Selection Model）
处理效应模型（Treatment Effect Model）
倾向得分匹配分析（Propensity Score Matching, PSM）
第6讲（3小时）
时间序列模拟分析
时间序列简介
ARIMA过程模拟分析
白噪声和随机游走过程模拟分析
伪回归问题模拟分析
GARCH模型模拟分析
第7讲（3小时）
面板数据模型
静态面板模型：固定效应和随机效应
基于Bootstrap的Hausman检验
异方差和序列相关（Bootstrap、Cluster调整标准误）

stata上机实验第五讲工具变量(IV)

究竟该用OLS 还是IV
即解释变量是否真的存在内生性？假设能够找到方程外的工具变量。 1。如果所有解释变量都是外生变量，则OLS
比IV 更有效。在这种情况下使用IV，虽然估计量仍然是一致的，会增大估计量的方差。2。如果存在内生解释变量，则OLS 是不一致的，而IV 是一致的。
豪斯曼检验（Hausman specification test）原假设： H0 ：所有解释变量均为外生变量。 H1：至少有一个解释变量为内生变量。
检验方法： estat firststage 1。初步判断可以用偏R2(partial R2) (剔除掉模型中原有外生变量的影响)。 2。 Minimum eigenvalue statistic(最小特征值统计量)，经验上此数应该大于10。
ivregress 2sls lw80 expr80 tenure80 (s80 iq=med kww mrt age), first
使用grilic.dta估计教育投资的回报率。
变量说明：lw80（80年工资对数），s80 （80年时受教育年限），expr80（80年时工龄），tenure80（80年时在现单位工作年限）， iq（智商），med（母亲的教育年限），kww（在‘knowledge of the World of Work’测试中的成绩），mrt（婚姻虚拟变量，已婚=1），age（年龄）。
ivregress 2sls lw80 expr80 tenure80 (s80 iq=med kww mrt age), first estat overid ivregress gmm lw80 expr80 tenure80 (s80 iq=med kww mrt age) estat overid

《STATA简易操作》课件

收集生存时间数据和潜在影响因素。
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。

stata上机实验第五讲——面板数据的处理

• xtabond Arellano-Bond linear, dynamic panel data estimator （动态面板估计） • xtabond2 Arellano-Bond system dynamic panel data estimator(需要从网上下载) • xttobit Random-effects tobit models • xtintreg Random-effects interval data regression models • xtreg Fixed-, between- and random-effects, and population-averaged linear models • xtregar Fixed- and random-effects linear models with an AR(1) disturbance • xtgls Panel-data models using GLS
tab company,gen(dum)（批量生成变量） drop dum1 reg invest mvalue kstock dum*（ *表示未知数）与上述方法比较一下： xi:reg invest mvalue kstock pany 结果完全一样。
• xtpcse OLS or Prais-Winsten models with panelcorrected standard errors • xtrchh Hildreth-Houck random coefficients models • xtivreg Instrumental variables and two-stage least squares for panel-data models • xtabond Arellano-Bond linear, dynamic panel data estimator • xtabond2 Arellano-Bond system dynamic panel data estimator(需要从网上下载) • xttobit Random-effects tobit models • xtintreg Random-effects interval data regression models

第五讲多值、排序与计数模型高级计量经济学及Stata应用课件

• 解释变量：是否白人(white)，受教育年限(ed)，工龄(exper)。
• 这些解释变量都只依赖于个体，而不依赖于方案，故应使用多项logit或多项probit回归。
2020/7/27
陈强计量及Stata应用 (c) 2014
20
数据特征
• use nomocc2.dta, clear • sum
• 解释变量xij，既随个体i而变，也随方案j而变。
• 系数 β 表明，xij对随机效用Uij的作用不依赖于方案j。比如，乘车时间依个体与方案而变，但乘车时间太长所带来的负效用是一致的。
2020/7/27
陈强计量及Stata应用 (c) 2014
9
条件Logit (续)
• 根据与多项Logit类似的推导，
2020/7/27
陈强计量及Stata应用 (c) 2014
18
混合logit的Stata命令
• asclogit y x1 x2 x3,case(varname) alternatives(varname) casevars(varname) base(#) or
• “asclogit”表示“alternative-specific conditional logit”
• 如果假设 i1, ,iJ 服从J维正态分布，可
得“多项probit”(multinomial probit)模型
• 但多项Probit的计算涉及高维积分，不易计算，较少使用。
2020/7/27
陈强计量及Stata应用 (c) 2014
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随方案而变的解释变量
• 多项Logit仅考虑不随方案而变的解释变量(比如，个体收入)，但有些解释变量既随个体，也随方案而变。比如，在选择交通工具时，乘车时间既因个体而异，也因交通工具而异。

stata1-5讲义

果一般而言是没有意义的并容易产生误导。可是如何让大家相信这种滥用和误用
计量模型所导致的偏误呢？
由于在社会科学中，被广泛认同的数理模型很少，讨论估计量是否一致或有
偏误的最好办法是假设我们已知某个理论公式及其相应参数，然后按照这个公式
通过蒙特卡洛方法生成假设数据，再来看在什么条件下用什么方法可以获得一致
(2)将其解压到 D:/stata9。 (3)点击 setup 安装>>改变安装路径到 D:/stata9>>选择 Stata/SE 版本。
1.2 启用和退出
(1) 程序→Stata，即可进入 Stata，启动后出现文件对话框，要求输入注册单位和密码等。
中国人民大学陈传波
9
chrisccb@
的或渐近正态的估计结果，这种方法已被国外的统计和计量教材大量采用。
本书正是在这两个方面突出了自己的特色。作者 9 年来潜心钻研 STATA，
利用 STATA 处理过农村住户数据、人口普查数据（部分）等大量数据，积累了
丰富的数据处理经验。本书的前 9 讲集中介绍数据处理的知识和技巧，后 9 讲通
过蒙特卡洛模拟帮助读者从直观上理解数理统计和计量的基本理论，并掌握相应
本书从第 10 讲开始，运用蒙特卡洛模拟方法，将基于随机变量的数理统计和计量经济学的核心思想和方法的黑箱打开，让读者在如同做游戏一样的感觉中深刻理解抽样分布、假设检验、回归分析等方法的强大魔力和无处不在的陷阱，这有利于读者批判性地理解他人基于统计数据得出的结论，也很利于读者在自己运用统计和计量分析时正确对待和解释估计结果。
中国人民大学陈传波
8
chrisccb@
STATA 十八讲１入门
1 STATA 入门

stata第五讲【山大陈波】

静态面板数据
静态面板数据模型，是指解释变量中不包含被解释变量的滞后项(通常为一阶滞后项) 的情形。但严格地讲，随机干扰项服从某种序列相关的模型，如AR(1), AR(2), MA(1) 等，也不是静态模型。静态面板数据主要有两种模型------固定效应模型和随机效应模型。
面板数据的格式
company 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 year 1951 1952 1953 1954 1951 1952 1953 1954 1951 1952 1953 1954 invest 755.9 891.2 1304.4 1486.7 588.2 645.5 641 459.3 135.2 157.3 179.5 189.6 mvalue 4833 4924.9 6241.7 5593.6 2289.5 2159.4 2031.3 2115.5 1819.4 2079.7 2371.6 2759.9
究竟该用OLS 还是IV
即解释变量是否真的存在内生性？假设能够找到方程外的工具变量。 1。如果所有解释变量都是外生变量，则OLS 比IV 更有效。在这种情况下使用IV，虽然估计量仍然是一致的，会增大估计量的方差。2。如果存在内生解释变量，则OLS 是不一致的，而IV 是一致的。
豪斯曼检验（Hausman specification test）原假设： H0 ：所有解释变量均为外生变量。 H1：至少有一个解释变量为内生变量。 quietly reg lw80 s80 expr80 tenure80 iq est store ols quietly ivregress 2sls lw80 expr80 tenure80 (s80 iq=med kww mrt age) est store iv hausman iv ols

STATA教程

2.1数据的类型、压缩与转化
（3）打开数据文件中的部分样本有时，原始数据文件的样本数量过于庞大，例如人口
普查的数据动辄千百万，可是一般的研究大部分不需要全部的样本，只需要部分样本即可，所以这时候只需要打开部分样本。例如，只需要打开usaauto数据文件中第五到第十个样本的数据，可以使用如下命令： use “C:\data\usaauto.dta” in 5\10 其中use“C:\data\usaauto.dta”部分表示打开的数据文件名称及路径，in5\10部分表示选取的样本序号，即选取第5到第10个样本。如果用户使用此命令打开其他数据文件，所应用的命令相似，只需要把表示文件名称和样本序号的具体内容修改即可。
1.2 Stata窗口及基本操作
1.2.3Stata语法和命令
熟练地掌握Stata的基本语法和命令，是熟练应用Stata
做统计或计量分析的基础。首先，介绍一下Stata的基本命令语句的格式，具体形式如下： [by varlist:] command [varlist] [=exp] [if exp] [in range] [weight] [using filename] [, options] 基本命令语句中，[]中的内容表示可以省略的部分，因此我们可以看出，只有command是必不可少的，其他部分的内容用户可以根据自己的需要进行选择。
1.3Stata主要功能模块介绍
Stata软件具有数据处理、绘图、统计分析、回归分析和编

程处理这五大主要功能，其相互配合，可以完成系统完整的数据分析和处理任务。 1.3.1数据处理用户得到第一手数据之后要做的就是对数据进行基本的处理，主要包括数据的读入、类型的转换、压缩等，此外还可以对数据进行基本的描述分析，包括频数分布、离散趋势、集中趋势的分析等等。以上内容将在第二章中具体讲述。 1.3.2绘图绘图是进行数据分析的又一种重要的分析工具，Stata提供了强大的绘图功能，主要包括散点图、线图、条形图、直方图、饼图、箱线图、函数图等图形的绘制和相应设定，这些内容将会在第三章中具体讲述。

stata_中文教程

12 • 第二章Ｓｔａｔａ的函数和变量
5. 最小值函数min(x1,x2,...,Xn) 忽略缺失值。 6. 分组函数 group(x) 将数据分成大小近似相等的x 个子样本 , 分别给予组编号 1, 2,..., x。 7. 浮点转换函数float(x) 将x转换成浮点表示法。Stata 是用浮点形式存储数据的, 因此, 在将变量与具体数值进行比较时，最好先将具体数值转换成浮点形式。例如, 当 x 为 1.1时, 表达式 x＝＝1.1 的结果可能不真, 因为表达式左边的 x是浮点形式, 右边的 1.1 是双精度形式, 二者相差0.00000002384, 而改写为 x＝＝float(1.1)后, 结果就正确了。当某个数值没有有限的二进制表达时, 常常会出现这种情况。 8. 条件函数cond(x,a,b) x可以是一个条件, x非0(条件成立)时取 a, x为0(条件不成立)时取 b。 9. 归组函数recode(x,x1 ,x2,...,xn) 其结果可表达如下: x1 如果x<=x1 x2 如果x1 <x<=x2 x3 如果x2 <x<=x3 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。
§ ２．２Ｓｔａｔａ的格式文件、变量和系统变量
一、文件名和文件类型 Stata的格式文件命名规则与 Dos 中文件的命名规则相同，文件名以字母开头，不超过8个字符，不能用标点符号，及Dos 中的通配符。Stata 共有六种格式文件，其默认的后缀(文件扩展名)见表2.1。

STATA统计软件操作ppt课件

名；最后，合并数据：merge 关键变量名 using “文件路径和
名称”，keep（变量）。
精选课件ppt
11
数据的合并
（系统变量）
关于系统变量：_merge，它的取值限于
1＝观察值仅来自主要数据，使用数据没有匹配的样本， 2＝观察值仅来自使用数据，主要数据没有匹配的样本， 3＝观察值来自于主要数据和使用数据。
missing将缺失值与有效值同样对待； wrap不自动换行宽表； nokey不显示单元格提示； nolabel不使用数值标签。
精选课件ppt
18
描述数据的统计量
sum+变量名；s
um a，detail（给出更详细的信息）； bysort urban：sum a（在不同城乡分布中统计变
增加存储空间（set mem 40m）清空存储空间（clear，相当于drop all）。
精选课件ppt
3
Stata数据的读入
数据的读入：
可直接读入下列尾缀形式的数据.dta/.txt/.raw/.xls；
读入文件中的部分变量：use a b c using“文件路径和名称”；
读入文件中的部分样本：use “文件路径和名称” in X/Y(X、Y表示个案序号)；
读入文件中某些特征的样本：use“文件路径和名称”if 条件句；
精选课件ppt
4
数据库的描述
描述数据的基本情况：describe, d
describe, simple:只展示变量名； describe，short：报告变量总体情况； describe，detail：输出全部变量的全部信息； describe a b c：描述部分变量的情况。
界面：
Command(命令)、Results(结果)、Review(回顾)、 Variables(变量)。

《STATA第五讲》课件

总结词：在Stata编程中，宏和循环结构的使用可能会带来一些问题。
错误与调试
详细描述：熟悉常见的语法错误提示，根据错误提示检查代码；采用逐步调试方法，设置断点、单步执行和查看变量值，定位和修正逻辑错误。
2023
REPORTING
THANKS
感谢观看
2023
PART 06
Stata常见问题解答
REPORTING
数据处理问题解答
总结词
当遇到数据导入困难时，可能是由于文件格式、编码或分隔符不正确所致。
详细描述
确保数据文件格式（如.csv、.dta等）与 Stata软件兼容；检查文件编码（如UTF-8 、ANSI等），确保与软件设置一致；确认数据字段分隔符（如逗号、制表符等）是否正确。
Stata是一种统计分析软件，专门用于数据管理和统计分析。
02
它提供了广泛的数据分析工具，包括描述性统计、回归分析、方差分析、生存分析等。
03
Stata具有易于使用的界面和强大的编程语言，使数据分析变得简单而高效。
Stata的用途
数据分析
Stata提供了各种数据分析工具，可以帮助用户进行数据探索、描述性统计和复杂统计分析。
Cox比例风险模型
研究多个因素对生存时间的影响，并假设风险函数与时间无关。
ABCD
Kaplan-Meier曲线
非参数方法描述生存函数随时间的变化。
时间依赖性Cox模型
在某些情况下，风险函数可能随时间变化，可以使用此模型进行描述。
2023
PART 04
Stata编程基础
REPORTING
Stata命令基础
数据管理
Stata具有强大的数据管理功能，可以方便地导入、导出数据，进行数据清洗和整理。

Stata基本操作和数据分析入门：第五讲多组平均水平的比较

Stata软件基本操作和数据分析入门第五讲多组平均水平的比较赵耐青一、复习和补充两组比较的统计检验1. 配对设计资料(又称为Dependent Samples)a)对于小样本的情况下，如果配对的差值资料服从正态分布，用配对t检验(ttest 差值变量=0)b)大样本的情况下，可以用配对t检验c)小样本的情况下，并且配对差值呈偏态分布，则用配对符号秩检验(signrank差值变量=0)2. 成组设计(Two Independent Samples)a)如果方差齐性并且大样本情况下，可以用成组t检验(ttest 效应指标变量,by(分组变量))b)如果方差齐性并且两组资料分别呈正态分布，可以用成组t检验c)(Ranksum test)二、多组比较1. 完全随机分组设计(要求各组资料之间相互独立)a)方差齐性并且独立以及每一组资料都服从正态分布(小样本时要求)，则采用完全随机设计的方差分析方法(即：单因素方差分析，One Way ANOV A)进行分析。

b)方差不齐或小样本情况下资料偏态，则用Kruskal Wallis 检验(H检验)例5.1 为研究胃癌与胃粘膜细胞中DNA含量（A.U）的关系，某医师测得数据如下，试问四组人群的胃粘膜细胞中平均DNA含量是否相同？组别group DNA含量（A.U）浅表型胃炎 1 9.81 12.73 12.29 12.53 12.95 9.53 12.6 8.9 12.27 14.26 10.68肠化生 2 14.61 17.54 15.1 17 13.39 15.32 13.74 18.24 13.81 12.63 14.53 16.17早期胃癌 3 23.26 20.8 20.6 23.5 17.85 21.91 22.13 22.04 19.53 18.41 21.48 20.24晚期胃癌 4 23.73 19.46 22.39 19.53 25.9 20.43 20.71 20.05 23.41 21.34 21.38 25.70由于这四组对象的资料是相互独立的，因此属于完全随机分组类型的。

stata操作指南

计量经济学stata操作（实验课）第一章stata基本知识1、stata窗口介绍2、基本操作（1）窗口锁定：Edit-preferences-general preferences-windowing-lock splitter （2）数据导入（3）打开文件：use E:\example.dta,clear（4）日期数据导入：gen newvar=date(varname, “ymd”)format newvar %td 年度数据gen newvar=monthly(varname, “ym”)format newvar %tm 月度数据gen newvar=quarterly(varname, “yq”)format newvar %tq 季度数据（5）变量标签Label variable tc ` “total output” ’（6）审视数据describelist x1 x2list x1 x2 in 1/5list x1 x2 if q>=1000drop if q>=1000keep if q>=1000（6）考察变量的统计特征summarize x1su x1 if q>=10000su q,detailsutabulate x1correlate x1 x2 x3 x4 x5 x6（7）画图histogram x1, width(1000) frequencykdensity x1scatter x1 x2twoway (scatter x1 x2) (lfit x1 x2)twoway (scatter x1 x2) (qfit x1 x2)（8）生成新变量gen lnx1=log(x1)gen q2=q^2gen lnx1lnx2=lnx1*lnx2gen larg=(x1>=10000)rename larg largeg large=(q>=6000)replace large=(q>=6000)drop ln*（8）计算功能display log(2)（9）线性回归分析regress y1 x1 x2 x3 x4vce #显示估计系数的协方差矩阵reg y1 x1 x2 x3 x4,noc #不要常数项reg y1 x1 x2 x3 x4 if q>=6000reg y1 x1 x2 x3 x4 if largereg y1 x1 x2 x3 x4 if large==0reg y1 x1 x2 x3 x4 if ～largepredict yhatpredict e1,residualdisplay 1/_b[x1]test x1=1 # F检验，变量x1的系数等于1test (x1=1) (x2+x3+x4=1) # F联合假设检验test x1 x2 #系数显著性的联合检验testnl _b[x1]= _b[x2]^2（10）约束回归constraint def 1 x1+x2+x3=1cnsreg y1 x1 x2 x3 x4,c(1)cons def 2 x4=1cnsreg y1 x1 x2 x3 x4,c(1-2)（11）stata的日志File-log-begin-输入文件名log off 暂时关闭log on 恢复使用log close 彻底退出（12）stata命令库更新Update allhelp command第二章有关大样本ols的stata命令及实例（1）ols估计的稳健标准差reg y x1 x2 x3,robust（2）实例use example.dta,clearreg y1 x1 x2 x3 x4test x1=1reg y1 x1 x2 x3 x4,rtestnl _b[x1]=_b[x2]^2第三章最大似然估计法的stata命令及实例（1）最大似然估计help ml（2）LR检验lrtest #对面板数据中的异方差进行检验（3）正态分布检验sysuse auto #调用系统数据集auto.dtahist mpg,normalkdensity mpg,normalqnorm mpg*手工计算JB统计量sum mpg,detaildi (r(N)/6)*((r(skewness)^2)+[(1/4)*(r(kurtosis)-3)^2])di chi2tail(自由度，上一步计算值)*下载非官方程序ssc install jb6jb6 mpg*正态分布的三个检验sktest mpgswilk mpgsfrancia mpg*取对数后再检验gen lnmpg=log(mpg)kdensity lnmpg, normaljb6 lnmpgsktest lnmpg第四章处理异方差的stata命令及实例（1）画残差图rvfplotrvfplot varname*例题use example.dta,clearreg y x1 x2 x3 x4rvfplot # 与拟合值的散点图rvfplot x1 # 画残差与解释变量的散点图（2）怀特检验estat imtest,white*下载非官方软件ssc install whitetst（3）BP检验estat hettest #默认设置为使用拟合值estat hettest,rhs #使用方程右边的解释变量estat hettest [varlist] #指定使用某些解释变量estat hettest,iidestat hettest,rhs iidestat hettest [varlist],iid（4）WLSreg y x1 x2 x3 x4 [aw=1/var]*例题quietly reg y x1 x2 x3 x4predict e1,resgen e2=e1^2gen lne2=log(e2)reg lne2 x2,nocpredict lne2fgen e2f=exp(lne2f)reg y x1 x2 x3 x4 [aw=1/e2f]（5）stata命令的批处理（写程序）Window-do-file editor-new do-file#WLS for examplelog using E:\wls_example.smcl,replaceset more offuse E:\example.dta,clearreg y x1 x2 x3 x4predict e1,resgen e2=e1^2g lne2=log(e2)reg lne2 x2,nocpredict lne2fg e2f=exp(lne2f)*wls regressionreg y x1 x2 x3 x4 [aw=1/e2f]log closeexit第五章处理自相关的stata命令及实例（1）滞后算子/差分算子tsset yearl.l2.D.D2.LD.（2）画残差图scatter e1 l.e1ac e1pac e1（3）BG检验estat bgodfrey（默认p=1）estat bgodfrey,lags(p)estat bgodfrey,nomiss0（使用不添加0的BG检验）（4）Ljung-Box Q检验reg y x1 x2 x3 x4predict e1,residwntestq e1wntestq e1,lags(p)* wntestq指的是“white noise test Q”，因为白噪声没有自相关（5）DW检验做完OLS回归后，使用estat dwatson（6）HAC稳健标准差newey y x1 x2 x3 x4,lag(p)reg y x1 x2 x3 x4,cluster(varname)（7）处理一阶自相关的FGLSprais y x1 x2 x3 x4 （使用默认的PW估计方法）prais y x1 x2 x3 x4,corc （使用CO估计法）（8）实例use icecream.dta, cleartsset timegraph twoway connect consumption temp100 time, msymbol(circle) msymbol(triangle) reg consumption temp price incomepredict e1, resg e2=l.e1twoway (scatter e1 e2) (lfit e1 e2)ac e1pac e1estat bgodfreywntestq e1estat dwatsonnewey consumption temp price income, lag (3)prais consumption temp price income, corcprais consumption temp price income, nologreg consumption temp l.temp price incomeestat bgodfreyestat dwatson第六章模型设定与数据问题（1）解释变量的选择reg y x1 x2 x3estat ic*例题use icecream.dta, clearreg consumption temp price incomeestat icreg consumption temp l.temp price incomeestat ic（2）对函数形式的检验（reset检验）reg y x1 x2 x3estat ovtest （使用被解释变量的2、3、4次方作为非线性项）estat ovtest, rhs （使用解释变量的幂作为非线性项，ovtest-omitted variable test）*例题use nerlove.dta, clearreg lntc lnq lnpl lnpk lnpfestat ovtestg lnq2=lnq^2reg lntc lnq lnq2 lnpl lnpk lnpfestat ovtest（3）多重共线性estat vif*例题use nerlove.dta, clearreg lntc lnq lnpl lnpk lnpfestat vif（4）极端数据reg y x1 x2 x3predict lev, leverage （列出所有解释变量的lev值）gsort –levsum levlist lev in 1/3*例题use nerlove.dta, clearquietly reg lntc lnq lnpl lnpk lnpfpredict lev, leveragesum levgsort –levlist lev in 1/3（5）虚拟变量gen d=(year>=1978)tabulate province, generate (pr)reg y x1 x2 x3 pr2-pr30（6）经济结构变动的检验方法1：use consumption_china.dta, cleargraph twoway connect c y year, msymbol(circle) msymbol(triangle)reg c yreg c y if year<1992reg c y if year>=1992计算F统计量方法2：gen d=(year>1991)gen yd=y*dreg c y d ydtest d yd第七章工具变量法的stata命令及实例（1）2SLS的stata命令ivregress 2sls depvar [varlist1] (varlist2=instlist)如：ivregress 2sls y x1 (x2=z1 z2)ivregress 2sls y x1 (x2 x3=z1 z2 z3 z4) ,r firstestat firststage,all forcenonrobust （检验弱工具变量的命令）ivregress liml depvar [varlist 1] (varlist2=instlist)estat overid （过度识别检验的命令）*对解释变量内生性的检验（hausman test），缺点：不适合于异方差的情形reg y x1 x2estimates store olsivregress 2sls y x1 (x2=z1 z2)estimates store ivhausman iv ols, constant sigmamore*DWH检验estat endogenous*GMM的过度识别检验ivregress gmm y x1 (x2=z1 z2) （两步GMM）ivregress gmm y x1 (x2=z1 z2),igmm （迭代GMM）estat overid*使用异方差自相关稳健的标准差GMM命令ivregress gmm y x1 (x2=z1 z2), vce (hac nwest[#])（2）实例use grilic.dta,clearsumcorr iq sreg lw s expr tenure rns smsa,rreg lw s iq expr tenure rns smsa,rivregress 2sls lw s expr tenure rns smsa (iq=med kww mrt age),restat overidivregress 2sls lw s expr tenure rns smsa (iq=med kww),r firstestat overidestat firststage, all forcenonrobust （检验工具变量与内生变量的相关性）ivregress liml lw s expr tenure rns smsa (iq=med kww),r*内生解释变量检验quietly reg lw s iq expr tenure rns smsaestimates store olsquietly ivregress 2sls lw s expr tenure rns smsa (iq=med kww)estimates store ivhausman iv ols, constant sigmamoreestat endogenous （存在异方差的情形）*存在异方差情形下，GMM比2sls更有效率ivregress gmm lw s expr tenure rns smsa (iq=med kww)estat overidivregress gmm lw s expr tenure rns smsa (iq=med kww),igmm*将各种估计方法的结果存储在一张表中quietly ivregress gmm lw s expr tenure rns smsa (iq=med kww)estimates store gmmquietly ivregress gmm lw s expr tenure rns smsa (iq=med kww),igmmestimates store igmmestimates table gmm igmm第八章短面板的stata命令及实例（1）面板数据的设定xtset panelvar timevarencode country,gen(cntry) （将字符型变量转化为数字型变量）xtdesxtsumxttab varnamextline varname,overlay*实例use traffic.dta,clearxtset state yearxtdesxtsum fatal beertax unrate state yearxtline fatal（2）混合回归reg y x1 x2 x3,vce(cluster id)如：reg fatal beertax unrate perinck,vce(cluster state)estimates store ols对比：reg fatal beertax unrate perinck（3）固定效应xtreg y x1 x2 x3,fe vce(cluster id)xi:reg y x1 x2 x3 i.id,vce(cluster id) （LSDV法）xtserial y x1 x2 x3,output （一阶差分法，同时报告面板一阶自相关）estimates store FD*双向固定效应模型tab year, gen (year)xtreg fatal beertax unrate perinck year2-year7, fe vce (cluster state)estimates store FE_TWtest year2 year3 year4 year5 year6 year7（4）随机效应xtreg y x1 x2 x3,re vce(cluster id) （随机效应FGLS）xtreg y x1 x2 x3,mle （随机效应MLE）xttest0 （在执行命令xtreg, re 后执行，进行LM检验）（5）组间估计量xtreg y x1 x2 x3,be（6）固定效应还是随机效应：hausman testxtreg y x1 x2 x3,feestimates store fextreg y x1 x2 x3,reestimates store rehausman fe re,constant sigmamore （若使用了vce(cluster id)，则无法直接使用该命令，解决办法详见P163）estimates table ols fe_robust fe_tw re be, b se （将主要回归结果列表比较）第九章长面板与动态面板（1）仅解决组内自相关的FGLSxtpcse y x1 x2 x3 ,corr(ar1) （具有共同的自相关系数）xtpcse y x1 x2 x3 ,corr(psar1) （允许每个面板个体有自身的相关系数）例题：use mus08cigar.dta,cleartab state,gen(state)gen t=year-62reg lnc lnp lnpmin lny state2-state10 t,vce(cluster state)estimates store OLSxtpcse lnc lnp lnpmin lny state2-state10 t,corr(ar1) (考虑存在组内自相关，且各组回归系数相同)estimates store AR1xtpcse lnc lnp lnpmin lny state2-state10 t,corr(psar1) (考虑存在组内自相关，且各组回归系数不相同)estimates store PSAR1xtpcse lnc lnp lnpmin lny state2-state10 t, hetonly (仅考虑不同个体扰动性存在异方差，忽略自相关)estimates store HETONL Yestimates table OLS AR1 PSAR1 HETONL Y, b se（2）同时处理组内自相关与组间同期相关的FGLSxtgls y x1 x2 x3,panels (option/iid/het/cor) corr(option/ar1/psar1) igls注：执行上述xtpcse、xtgls命令时，如果没有个体虚拟变量，则为随机效应模型；如果加上个体虚拟变量，则为固定效应模型。

Stata操作讲义知识讲解

操S义讲作atatStata操作讲义第一讲 Stata操作入门第一节概况Stata最初由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）研制，现在为Stata公司的产品，其最新版本为7.0版。

它操作灵活、简单、易学易用，是一个非常有特色的统计分析软件，现在已越来越受到人们的重视和欢迎，并且和SAS、SPSS一起，被称为新的三大权威统计软件。

Stata最为突出的特点是短小精悍、功能强大，其最新的7.0版整个系统只有10M左右，但已经包含了全部的统计分析、数据管理和绘图等功能，尤其是他的统计分析功能极为全面，比起1G以上大小的SAS系统也毫不逊色。

另外，由于Stata在分析时是将数据全部读入内存，在计算全部完成后才和磁盘交换数据，因此运算速度极快。

由于Stata的用户群始终定位于专业统计分析人员，因此他的操作方式也别具一格，在Windows席卷天下的时代，他一直坚持使用命令行／程序操作方式，拒不推出菜单操作系统。

但是，Stata的命令语句极为简洁明快，而且在统计分析命令的设置上又非常有条理，它将相同类型的统计模型均归在同一个命令族下，而不同命令族又可以使用相同功能的选项，这使得用户学习时极易上手。

更为令人叹服的是，Stata语句在简洁的同时又拥有着极高的灵活性，用户可以充分发挥自己的聪明才智，熟练应用各种技巧，真正做到随心所欲。

除了操作方式简洁外，Stata的用户接口在其他方面也做得非常简洁，数据格式简单，分析结果输出简洁明快，易于阅读，这一切都使得Stata成为非常适合于进行统计教学的统计软件。

Stata的另一个特点是他的许多高级统计模块均是编程人员用其宏语言写成的程序文件（ADO文件），这些文件可以自行修改、添加和下载。

用户可随时到Stata网站寻找并下载最新的升级文件。

事实上，Stata的这一特点使得他始终处于统计分析方法发展的最前沿，用户几乎总是能很快找到最新统计算法的Stata程序版本，而这也使得Stata自身成了几大统计软件中升级最多、最频繁的一个。

stata软件meta分析操作详细攻略ppt课件

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logor
5.2 Begg法漏斗图
Begg's funnel plot with pseudo 95% confidence limits 4
2
0
-2 0
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.5
1
s.e. of: logor
精选PPT课件
1.5
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5.3 Begg法检测发表偏倚（连续性）
连续性资料的不用取对数
图形显示依据权重大小
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4
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1.1 stata软件简介
相对RevMan而言,Stata的Meta分析功能更全面和强大,该软件除了可以完成二分类变量和连续性变量的Meta 分析,也可以进行Meta回归分析、累积Meta分析、单个研究影响分析、诊断试验的Meta分析、剂量反应关系 Meta分析、生存分析资料合并等几乎所有Meta分析方法。
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异质性的处理
4 第四部
分
2021/4/14
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4. 1 亚组分析
按照用药方式分为两个亚组
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4. 1 亚组分析菜单命令
输入亚组命令
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4. 1 亚组分析森林图
不同亚组的异质性
总的异质性
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4. 2 meta回归菜单操作
打开数据
数据编辑
变量管理
数据查看
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1.4 stata软件界面
导入其他数据
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1.5 stata软件meta模块