(92)Stata操作介绍之相关性分析剖析(22页)
相关性分析stata命令
相关性分析stata命令Stata 是一款多用途的统计分析和数据管理软件，是社会科学研究的首选分析工具。
Stata广泛用于分析整张图片，估计变量间的相关性，可以灵活应用于多种数据，从最基本的数据到复杂的结构数据。
相关性分析是以目的（此处是检验不同变量之间的相关性）而设计的实验，其中所有变量都被分类为相关变量（依赖变量）和属变量（自变量）。
用Stata来使用相关性分析，首先要确定变量和数据样本。
根据数据样本，Stata能够计算出可信度高的数据。
接下来，就需要运行相关性命令，这可以通过输入简单的几个参数来完成，并返回特定的结果。
在Stata中，检验不同变量间的相关性，可以使用相关系数的命令“correlate”。
输入correlate变量可以得到结果。
例如，将输入命令：corr x1 x2其中x1为自变量，x2为属变量，此命令会得到——因变量x1与x2之间的相关系数Pearsons r= .67而小提琴图可以表示不同变量间的关系，用以描绘变量间的相关性，可以通过以下命令进行操作：twoway (scatter x1 x2)除此之外，还能通过Stata的“tabulate”命令来检验变量间的关系。
Tab x1 x2, col其中x1为自变量，x2为属变量。
此外Stata也提供了多元回归分析的功能，以检验多个自变量对单一属变量的影响。
其命令如下：regress y x1 x2 x3其中y为属变量，x1,x2,x3为自变量，此命令可以查看自变量与因变量之间的线性回归系数及其p值。
通过以上，可以发现，Stata拥有强大的分析计算功能，可以轻松地分析变量之间的关系，并以双变量与多变量的数据结果做出有效的推断分析。
stata操作介绍之相关性分析 ppt课件
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相关性分析
相关性分析主要目的是研究变量之间关系的密切程度。相关性 分析的方法主要有:Pearson相关系数分析、Kendall T相关系数 分析、Spearman秩相关系数分析以及偏相关系数分析。 1. Pearson相关系数分析
stata操作介绍之相关性分析
三、线性回归分析
❖相关性分析 ❖回归分析 ❖多重共线性等相关检验和处理
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线性回归分析的stata应用实例 本部分用到的实例是Big Andy’s Burger Barn的销售模 型。Big Andy的汉堡销售收入取决于单价和广告支出 水平 。因此，这个模型包含两个解释变量和一个常 数项。
1.regress实现因变量对自变量的回归
因变量
自变量
regress命令的格式: regress depvar indepvars[if] [in] [weight] [options]
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实现因变量为销售收入，自变量为单价和广告支出的线性回归， 其命令为：
regress sales price advert
用test命令检验价格和广告支出的系数是否同时为0，其命令为:
test price advert
P值<0.05，拒绝原假设 ，即价格和广告支出的 系数不同时为0
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ห้องสมุดไป่ตู้关检验和处理
回归分析时通常需要检验数据是否存在多重共线、序列相关和异方差
等问题，如果存在这些问题，则需要对其进行处理。
STATA基本操作入门PPT课件
6.2查看变量的统计特征
• 如果要查看满足q≥10000的子样本的统计指标。方法：输入summarize q if q >=10000 • 或者su q if q >=10000
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6.3 查看变量的统计特征
• 如果要查看更多的统计指标 • 方法：输入 su q,detail • 显示了百分位数， 方差，偏度与峰度
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9.6 图像合并展示
• 将线性拟合和二次拟合这两个图像在一起展示 • 方法:输入graph combine scatter1.gph scatter2.gph
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谢谢您的观看！
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6.4 查看变量的统计特征
• 如果summarize 后面不输入具体变量，则展示所有变量的统计指标 • 方法：输入summarize 或 su
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7.经验累积分布函数
• 如果要查看q的经验累积分布函数 • 方法：tabulate q 或则 ta q
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• 展示满足q>=10000的q的数据 • 方法：list q if q >=10000 • 展示满足q>=10000的q和tc的数据 • 方法：list q tc if q >=10000
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6.1查看变量的统计特征
• 查看变量q的统计特征： • 方法：输入summarize q 或 su q • 展示变量q的样本容量，平均值，标准差，最小值，最大值
8.相关系数
• 如果要显示PL,PF两个变量的相关系数 • 方法：pwcorr pl pf
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最新stata操作介绍之相关性分析(三)
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3.test进行指定的检验
test命令主要用来检验系数是否符合一定的关系.test命令的格式如下: 检验多个变量的系数是否同时为零 test varl var2…var3k 检验变量的系数是否为C test var=C 检验两个变量的系数是否相等 test varl=var2 检验多个变量之间存在的一些关系 test varl=(var2+var3)/C 用test命令检验价格和广告支出的系数是否同时为0，其命令为: test price advert
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用pcorr命令实现偏相关分析，其命令为： pcorr, sales price advert
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回归分析
回归分析时常用的Stata 命令有：regress , predict, test命令。regress, predict, test 是一组命令，它们完成各种简单和多元的普通最小二 乘法回归。 1.regress实现因变量对自变量的回归
correlate尽可能使用两两变量中所有没有缺失的数据
pwcorr [varlist] [if] [in] [weight] [ ，correlate_ options ]
pwcorr只采用没有任何缺失数据的完整观测值
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correlate选项说明
选项 means covariance 含义 显示变量的均值、标准差、最大最小信 显示协方差矩阵
实现因变量为销售收入，自变量为单价和广告支出线性回归， 其命令为： regress sales price advert
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表下方区域为基本的回归结果。第1列依次为被解释变量sales， 解释变量price、advert，截距项constant；第2列回归系数；第3 列回归系数的标准误；第4列回归系数的 t 统计量值;第5列p值； 第6列95%的置信区间
stata 相关系数
stata 相关系数
相关系数是统计学中常用的描述性工具，用于分析两个变量的数量关系。
它可以提供
一个近似的衡量两组数据之间的强度，类型和方向之间的关系。
在Stata中，不论是用于
字符计算相关系数还是用于数值计算相关系数，都是通过对数据集中的变量指定变量间的
系数来计算相关性系数的。
首先，确定要计算的两个变量的类型，比如是否是数值型变量或字符型变量，并要清
楚它们之间的关系。
其次，在Stata中打开一个新的数据视图，然后，运行correlate命
令计算变量的相关系数。
如果是字符型变量，可以使用“c”参数将它们转换为数值变量。
最后，得到相关系数的结果，该结果表明以及变量之间是否存在显着的相关性。
相关系数可以帮助我们比较情况，因为它描述了变量之间的关系程度。
如果两个变量
之间有较强的相关性，那么就可以推断出一些有趣的结论，要么是表明这两个变量之间有
因果关系，要么是表明这两个变量间的变化会相互影响。
另外，它还可以用于估计两种变
量的影响程度。
总之，使用Stata计算相关系数是一种很有用的分析方法，它可以为我们提供对变量
之间的关系的数量描述，并且还可以使我们更深入地分析两个变量之间的关系。
最新stata操作介绍之相关性分析(三)
2.predict计算拟合值和残差
指定存储类 变量名 型的格式
指定需要拟合值 还是残差值，若 为resid，则是残差
predict命令的格式: predict [type] newvar [if] [in][，single_ options] 计算前面所求回归方程的拟合值和残差。其命令分别为： predict y1 predict e, resid
因变量 自变量
regress命令的格式: regress depvar indepvars[if] [in] [weight] [options]
选项 noconstant hascons level(#) beta noheader
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含义 不加常数项做线性回归 由用户指定常数项的值 设定置信水平(默认值为95% ) 报告标准化的beta系数 不报告输出表名
表左上方区域为方差分析表。第 2 列从上到下依次为回归平方和 (SSE)、残差平方和(SSR)和总离差平方和(SST)；第3列为自由度， 分别为k=2，n-k-1=75-2-1=72，n-1=75-1=74；第4列为均方和(MSS)， 由各项平方和除以相应的自由度得到。 表右上方区域给出了样本数(Number of obs)、判定系数(R-squared)、 调整的判定系数(Adj R-squared) 、 F统计量的值、回归方程标准误 (Root MSE) 以及其他一些统计量的信息。
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3.2stata中处理序列相关性的方法： 1. Newey稳健性标准差 newey y x1 x2 x3, lag(p) (滞后阶数必选) 2.使用OLS+聚类稳健的标准差（cluster robust standard error）面 板数据中经常使用聚类稳健的标准差。 reg y x1 x2 x3, cluster(state) (聚类稳健标准差，假设“state”为 聚类变量) 3.使用可行广义最小二乘法（FGLS） prais y x1 x2 x3 (使用默认的PW估计法) praise y x1 x2 x3, corc (使用CO估计法) 4.修改模型设定，可能自相关是由于遗漏了自相关的解释变量。
Stata操作讲义知识讲解
Stata操作讲义知识讲解S t a t a操作讲义Stata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。
相关性分析stata命令
相关性分析stata命令相关性分析是一种重要的统计分析方法，用于评估两个变量之间的关系以及弄清其中的联系。
为了从数据中探索出结论，可以利用STATA中的相关性分析命令，来检验两个变量之间的相关性，从而探究出结论。
STATA是一款功能强大的统计软件，研究者可以利用它进行统计分析，其中相关性分析命令尤为重要。
STATA中提供了多种方法进行相关性分析，其中最常见的是Pearson相关系数检验和Spearman等级相关分析。
《Pearson相关分析》是STATA中最常用的相关性分析命令，它可以用于计算两个变量之间的线性相关性。
该命令的语法如下：corr var1 var2 [if exp] [weight]Pearson相关分析的输出包括样本的总体相关系数、样本的概率值、样本的平方相关系数以及样本的校准相关系数等。
《Spearman等级相关分析》也是STATA中常用的相关性分析命令，它可以用于计算两个变量之间的非线性相关性。
其语法如下：corr var1 var2 [if exp] [weight] [spearman]Spearman等级相关分析的输出包括样本的总体相关系数、样本的概率值、样本的平方误差系数以及样本的等级相关系数等。
此外，还有其他一些用于相关性分析的命令，比如xtreg命令，主要用于计算因变量和多个自变量之间的关系；xtlogit命令，主要用于评估二元因变量和多个自变量之间的关系。
在进行相关性分析之前，我们需要确定两个变量之间有多大的相关性，可以采用假设检验的方法，通过对比样本的Pearson相关系数和Spearman等级相关系数，来推断判断变量之间的关系的强弱，从而作出决定。
此外，我们还需要了解变量之间的偏度和峰值。
偏度是指数据分布的非对称性，峰值是指数据分布的中位数的位置。
我们可以使用skewness和kurtosis命令来检验变量之间的偏度和峰值，一旦发现存在明显的偏度或峰值，则需要对数据进行转换和校正，以改善数据分析结果的准确性。
最新stata操作介绍之相关性分析(三)
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1.2处理多重共线性的方法 1. 如果只关心方程的预测能力，则在整个方程显著的条件下， 可以不必关心具体的回归系数。 2. 增加样本容量，剔除导致多重共线性的变量或者修改模型设 定形式。 3. 对于时间序列样本，通过使用差分模型可以一定程度上消除 原模型中的多重共线性。 4.岭回归方法。 /thread-3035722-1-1.html
4.偏相关系数分析 双变量相关分析是研究两个变量之间的相关关系，有时在分析两个 变量之间相关关系时，往往会有其他变量的影响因素混合在里面， 此时计算出来的相关系数可能并不能真正反映两个变量之间的关系。 偏相关性分析的命令格式： pcorr varnamel varlist [if] [in] [weight]
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3.2stata中处理序列相关性的方法： 1. Newey稳健性标准差 newey y x1 x2 x3, lag(p) (滞后阶数必选) 2.使用OLS+聚类稳健的标准差（cluster robust standard error）面 板数据中经常使用聚类稳健的标准差。 reg y x1 x2 x3, cluster(state) (聚类稳健标准差，假设“state”为 聚类变量) 3.使用可行广义最小二乘法（FGLS） prais y x1 x2 x3 (使用默认的PW估计法) praise y x1 x2 x3, corc (使用CO估计法) 4.修改模型设定，可能自相关是由于遗漏了自相关的解(#)
含义 在屏幕上仅显示达到相应显著性水平的相关系数 在显著的相关系数上打上星号
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用ktau命令实现所有变量的Kendall T相关系数分析，并在显著 性水平超过0.05的相关系数上打上星号，其命令为： ktau , star(0.05)
最新stata操作介绍之相关性分析(三)
pwcorr选项说明
选项 obs sig print(#) star(#) listwise 含义 显示计算每个相关系数时使用的观测值个数 显示显著性检验的P值 在屏幕上仅显示达到相应显著性水平的相关系数 在显著的相关系数上打上星号 使用listwise的方法处理缺失值，这样pwcorr就退化成correlate命 令了。所谓listwis。方法是说，如果某一观测值中某个或者多个 变量出现缺失，则将整个观测值删掉，这也正是correlate命令使 用的方法。对于没有缺失值的数据集，这两种方法没有区别
P值<0.05，拒绝原假设 ，即价格和广告支出的 系数不同时为0
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相关检验和处理
回归分析时通常需要检验数据是否存在多重共线、序列相关和异方差 等问题，如果存在这些问题，则需要对其进行处理。 1.多重共线性的检验和处理 1.1stata中多重共线性检验的命令格式为： vif //该命令用来得到自变量的方差膨胀因子 一般来说，判断多重共线性的标准是(两个标准必须同时满足): *最大的vif大于10; 由判断标准可知 *平均的vif大于1. 不存在多重共线性
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用pcorr命令实现偏相关分析，其命令为： pcorr, sales price advert
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回归分析
回归分析时常用的Stata 命令有：regress , predict, test命令。regress, predict, test 是一组命令，它们完成各种简单和多元的普通最小二 乘法回归。 1.regress实现因变量对自变量的回归
三、线性回归分析
相关性分析 回归分析 多重共线性等相关检验和处理
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线性回归分析的stata应用实例 本部分用到的实例是Big Andy’s Burger Barn的销售 模型。Big Andy的汉堡销售收入取决于单价和广告支 出水平 。因此，这个模型包含两个解释变量和一个 常数项。 sales= α1 +α2*price +α3*advert+ ε 其中，sales为指定城市的月销售额并以千美仄元度量， price是以美元度量的单个汉堡的价格， advert为广告 支出，同样以千美元度量。
最新stata操作介绍之相关性分析(三)
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2.异方差的检验和处理 2.1stata中异方差检验的命令格式为： hettest或者imtest, white (怀特检验) 判断存在异方差的标准是:命令输出结果的P值小于0.05，则拒绝 原假设，即存在异方差性。
hettest 和怀特检验输出结 果的 p 值均大于 0.05 故不 存在异方差性
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2.predict计算拟合值和残差
指定存储类 变量名 型的格式
指定需要拟合值 还是残差值，若 为resid，则是残差
predict命令的格式: predict [type] newvar [if] [in][，single_ options] 计算前面所求回归方程的拟合值和残差。其命令分别为： predict y1 predict e, resid
4.偏相关系数分析 双变量相关分析是研究两个变量之间的相关关系，有时在分析两个 变量之间相关关系时，往往会有其他变量的影响因素混合在里面， 此时计算出来的相关系数可能并不能真正反映两个变量之间的关系。 偏相关性分析的命令格式： pcorr varnamel varlist [if] [in] [weight]
pwcorr选项说明
选项 obs sig print(#) star(#) listwise 含义 显示计算每个相关系数时使用的观测值个数 显示显著性检验的P值 在屏幕上仅显示达到相应显著性水平的相关系数 在显著的相关系数上打上星号 使用listwise的方法处理缺失值，这样pwcorr就退化成correlate命 令了。所谓listwis。方法是说，如果某一观测值中某个或者多个 变量出现缺失，则将整个观测值删掉，这也正是correlate命令使 用的方法。对于没有缺失值的数据集，这两种方法没有区别
P值<0.05，拒绝原假设 ，即价格和广告支出的 系数不同时为0
stata操作介绍之相关性分析(三) PPT
表左上方区域为方差分析表。第2列从上到下依次为回归平方和(SS E为)、k=残2，差n平-k方-1=和75(S-2S-R1=)和72总，离n-差1=平75方-1=和74(S；ST第)；4列第为3列均为方自和由(M度S，S)，分别由 各项平方和除以相应的自由度得到。 表调整右的上判方定区系域数给(出Ad了j R样-s本qu数ar(eNd)u、mFbe统r 计of量o的bs值)、、判回定归系方数程(R标-s准qu误are(dR)、 oot MSE) 以及其他一些统计量的信息。
因变量
自变量
regress命令的格式: regress depvar indepvars[if] [in] [weight] [options]
实现因变量为销售收入，自变量为单价和广告支出的线性回归， 其命令为：
regress sales price advert
表下方区域为基本的回归结果。第1列依次为被解释变量sales， 解释变量price、advert，截距项constant；第2列回归系数；第3 列回归系数的标准误；第4列回归系数的 t 统计量值;第5列p值； 第6列95%的置信区间
2.predict计算拟合值和残差 指定存储类 型的格式 变量名
指定需要拟合值 还是残差值，若 为resid，则是残差
predict命令的格式: predict [type] newvar [if] [in][，single_ options]
计算前面所求回归方程的拟合值和残差。其命令分别为： predict y1 predict e, resid
pwcorr只采用没有任何缺失数据的完整观测值
correr命令实现所有变量的Pearson相关系数分析，并在显著 性水平超过0.05的相关系数上打上星号，其命令为：
stata相关性分析结果解读
stata相关性分析结果解读
Stata相关性分析是一种重要的统计分析方法，可以用来研究多变量之间的关联关系。
本文将对Stata相关性分析及其结果进行解读。
首先，让我们介绍Stata相关性分析的定义。
Stata相关性分析用来分析两个变量间正相关、负相关、无关等关系，也可以分析多个变量之间的关系，以此探究变量之间的线性关系、数学关系和关联关系。
其次，Stata相关性分析的基本原理及相关分析的过程。
基本原理是通过计算出变量之间的相关系数（比如皮尔森相关系数、斯皮尔曼相关系统），来确定实际上变量之间的线性关系。
在实践中，我们
需要做的就是将目标变量与自变量放在同一数据集中，然后对数据进行排序，最后通过计算出变量之间的相关系数，从而探究变量之间的关系。
此外，Stata相关性分析的结果也需要进行解读。
从相关分析的结果来看，有两个重要的参数：相关系数和其p值。
它们的解释意义是：一方面，相关系数表明变量之间的线性关系是正向的、负向的还是无关的；另一方面，其p值是一个概率值，表明相关系数是否有统计学意义。
如果p值小于0.05，表明相关系数有统计学意义，反之，如果p值大于0.05，则表明相关系数没有统计学意义。
另外，还需
要知道相关系数除了正向和负向以外，还有0、0.3、0.5、0.7、0.9左右，这些值表明变量之间的线性关系紧密程度，越接近1表明紧密程度越高，越接近0表明紧密程度越低。
最后，本文谈及Stata相关性分析的定义、基本原理及过程以及结果的解读，旨在帮助读者对Stata相关性分析有一个清晰的认识，有效地利用该分析方法解决多变量之间的关联关系问题。
stata计算相关系数命令
stata计算相关系数命令Stata是一种经济数据分析软件，它提供了丰富的数据处理和统计分析功能。
其中，计算相关系数是数据分析中常用的一项统计方法。
本文将介绍如何使用Stata计算相关系数的命令，并对其进行解释和应用。
一、相关系数的概念相关系数是用来描述两个变量之间关系强度和方向的统计指标。
它的取值范围在-1到1之间，其中-1表示完全负相关，0表示无相关，1表示完全正相关。
相关系数的计算可以帮助我们判断两个变量之间的线性关系程度，从而帮助我们进行进一步的数据分析。
二、相关系数的计算方法在Stata中，我们可以使用`correlate`命令来计算相关系数。
该命令的基本语法如下：```correlate var1 var2```其中，`var1`和`var2`是要计算相关系数的两个变量。
通过运行该命令，Stata会输出相关系数的值。
三、示例分析为了更好地理解相关系数的计算和应用，下面我们以一个示例来进行分析。
假设我们有一份数据集包含了100个样本，其中包括了学生的数学成绩和英语成绩。
我们想要计算数学成绩和英语成绩之间的相关系数，以了解两个变量之间的关系。
1. 导入数据我们需要导入数据以进行分析。
在Stata中，可以使用`use`命令导入数据集。
假设我们的数据集名为`students.dta`，则可以运行以下命令导入数据：```use students.dta```2. 查看数据为了确保数据导入成功，我们可以使用`browse`命令查看数据集的前几行数据。
运行以下命令：```browse```Stata会显示数据集的前几行，包括数学成绩和英语成绩等变量的取值。
3. 计算相关系数接下来，我们可以使用`correlate`命令计算数学成绩和英语成绩之间的相关系数。
假设数学成绩的变量名为`math`，英语成绩的变量名为`english`，则可以运行以下命令：```correlate math english```Stata会输出数学成绩和英语成绩之间的相关系数的值。
相关性分析stata命令
相关性分析stata命令相关性分析（CorrelationAnalysis）是统计分析中应用非常广泛的一种分析方法。
它主要用于检验变量之间的相关性，从而可以获取更多的有关数据的信息，进而可以对某一现象进行深入地研究。
目前最常用的软件是Stata，它提供了一系列方便实用的命令。
Stata中的相关性分析包括的命令有很多，主要有corr命令、corrgram命令、spikeplot命令、pwcorr命令、corr2data命令等。
corr命令用于计算两个变量之间的相关系数，而corrgram命令可以将多个变量之间的相关系数显示出来。
spikeplot命令可以将多个变量之间的相关系数可视化，以便快速查看多个变量间的相关关系。
pwcorr命令用于计算两个变量的局部相关系数，而corr2data命令可以将相关系数转换为数据。
在Stata中使用相关性分析时，首先需要将数据输入到Stata中，然后使用相应的分析命令进行分析。
单变量分析命令可以计算变量的描述性统计量，如均值、中位数、标准差等；而多变量分析命令则可以获得变量之间的相关系数。
其中，corr命令用于计算变量之间的相关系数，该命令的步骤是首先在Stata命令行中输入corr命令，然后输入变量名称，最后在Stata显示器上查看相关系数的结果。
另外，corrgram命令可以将多个变量之间的相关系数图形化展示出来。
使用corrgram命令时，首先需要在Stata命令行中输入corrgram命令，然后输入变量名称，最后在Stata显示器上查看相关系数图。
而spikeplot命令则可以将多个变量之间的相关系数进行可视化，首先需要在Stata命令行中输入spikeplot命令，然后输入变量名称，最后在Stata显示器上查看结果。
此外，pwcorr命令可以用来计算两个变量的局部相关系数，使用该命令时，首先需要在Stata命令行中输入pwcorr命令，然后输入变量名称，最后在Stata显示器上查看局部相关系数的结果。
(92)Stata操作介绍之相关性分析剖析(22页)
用pcorr命令实现偏相关分析，其命令为： pcorr, sales price advert
回归分析
回归分析时常用的Stata 命令有：regress , predict, test命令。regress, predict, test 是一组命令，它们完成各种简单和多元的普通最小二 乘法回归。
predict el, resid wntestq el (使用stata提供的默认滞后期) wntestq el, lags(p) (使用自己设定的滞后期) 3.DW检验：现在已经不常用，因为其只能检验一阶自相关。 命令为： estat dwatson
3.2stata中处理序列相关性的方法：
1. Newey稳健性标准差 newey y x1 x2 x3, lag(p) (滞后阶数必选)
1.1stata中多重共线性检验的命令格式为：
vif //该命令用来得到自变量的方差膨胀因子
一般来说，判断多重共线性的标准是(两个标准必须同时满足):
*最大的vif大于10; *平均的vif大于1.
由判断标准可知 不存在多重共线性
1.2处理多重共线性的方法
1.如果只关心方程的预测能力，则在整个方程显著的条件下， 可以不必关心具体的回归系数。 2.增加样本容量，剔除导致多重共线性的变量或者修改模型设 定形式。 3.对于时间序列样本，通过使用差分模型可以一定程度上消除 原模型中的多重共线性。 4.岭回归方法。 /thread-3035722-1-1.html
2.异方差的检验和处理 2.1stata中异方差检验的命令格式为： hettest或者imtest, white (怀特检验) 判断存在异方差的标准是:命令输出结果的P值小于0.05，则拒绝 原假设，即存在异方差性。
最新stata操作介绍之相关性分析(三)
regress命令的格式: regress depvar indepvars[if] [in] [weight] [options]
选项 noconstant hascons level(#) beta noheader
12
含义 不加常数项做线性回归 由用户指定常数项的值 设定置信水平(默认值为95% ) 报告标准化的beta系数 不报告输出表名
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3.2stata中处理序列相关性的方法： 1. Newey稳健性标准差 newey y x1 x2 x3, lag(p) (滞后阶数必选) 2.使用OLS+聚类稳健的标准差（cluster robust standard error）面 板数据中经常使用聚类稳健的标准差。 reg y x1 x2 x3, cluster(state) (聚类稳健标准差，假设“state”为 聚类变量) 3.使用可行广义最小二乘法（FGLS） prais y x1 x2 x3 (使用默认的PW估计法) praise y x1 x2 x3, corc (使用CO估计法) 4.修改模型设定，可能自相关是由于遗漏了自相关的解释变量。
pwcorr选项说明
选项 obs sig print(#) star(#) listwise 含义 显示计算每个相关系数时使用的观测值个数 显示显著性检验的P值 在屏幕上仅显示达到相应显著性水平的相关系数 在显著的相关系数上打上星号 使用listwise的方法处理缺失值，这样pwcorr就退化成correlate命 令了。所谓listwis。方法是说，如果某一观测值中某个或者多个 变量出现缺失，则将整个观测值删掉，这也正是correlate命令使 用的方法。对于没有缺失值的数据集，这两种方法没有区别
17Байду номын сангаас
stata操作介绍之相关性分析(三)剖析
pwcorr [varlist] [if] [in] [weight] [ ，correlate_ options ]
pwcorr只采用没有任何缺失数据的完整观测值
3
correlate选项说明
选项 means covariance 含义 显示变量的均值、标准差、最大最小信 式: regress depvar indepvars[if] [in] [weight] [options]
选项 noconstant hascons level(#) beta noheader
12
含义 不加常数项做线性回归 由用户指定常数项的值 设定置信水平(默认值为95% ) 报告标准化的beta系数 不报告输出表名
spearman [varlist] [if] [in] [weight] [ ， spearman _ options ]
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用 spearman 命令实现所有变量的 Spearman 秩相关系数分析，并 在显著性水平超过0.05的相关系数上打上星号，其命令为： spearman, star(0.05)
三、线性回归分析
相关性分析 回归分析 多重共线性等相关检验和处理
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线性回归分析的stata应用实例 本部分用到的实例是Big Andy’s Burger Barn的销售模 型。Big Andy的汉堡销售收入取决于单价和广告支出 水平 。因此，这个模型包含两个解释变量和一个常 数项。 sales= α1 +α2*price +α3*advert+ ε 其中，sales为指定城市的月销售额并以千美仄元度量， price 是以美元度量的单个汉堡的价格， advert为广告 支出，同样以千美元度量。
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用spearman命令实现所有变量的Spearman秩相关系数分析，ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 在显著性水平超过0.05的相关系数上打上星号，其命令为：
spearman, star(0.05)
4.偏相关系数分析
双变量相关分析是研究两个变量之间的相关关系，有时在分析两个 变量之间相关关系时，往往会有其他变量的影响因素混合在里面， 此时计算出来的相关系数可能并不能真正反映两个变量之间的关系。 偏相关性分析的命令格式：
1.regress实现因变量对自变量的回归
因变量
自变量
regress命令的格式: regress depvar indepvars[if] [in] [weight] [options]
选项 noconstant hascons level(#) beta noheader
含义 不加常数项做线性回归 由用户指定常数项的值 设定置信水平(默认值为95% ) 报告标准化的beta系数 不报告输出表名
2.predict计算拟合值和残差 指定存储类 型的格式 变量名
指定需要拟合值 还是残差值，若 为resid，则是残差
predict命令的格式: predict [type] newvar [if] [in][，single_ options]
表左上方区域为方差分析表。第2列从上到下依次为回归平方和(SS E为)、k=残2，差n平-k方-1=和75(S-2S-R1=)和72总，离n-差1=平75方-1=和74(S；ST第)；4列第为3列均为方自和由(M度S，S)，分别由 各项平方和除以相应的自由度得到。 表调整右的上判方定区系域数给(出Ad了j R样-s本qu数ar(eNd)u、mFbe统r 计of量o的bs值)、、判回定归系方数程(R标-s准qu误are(dR)、 oot MSE) 以及其他一些统计量的信息。
用pwcorr命令实现所有变量的Pearson相关系数分析，并在显著 性水平超过0.05的相关系数上打上星号，其命令为：
pwcorr , sig star(0.05)
2. Kendall T相关系数分析 Kendall T相关性分析是一个非参数度量变量间的相关性，其取值在 一1和1之间。 Kendall T相关性分析的命令格式：
实现因变量为销售收入，自变量为单价和广告支出的线性回归， 其命令为：
regress sales price advert
表下方区域为基本的回归结果。第1列依次为被解释变量sales， 解释变量price、advert，截距项constant；第2列回归系数；第3 列回归系数的标准误；第4列回归系数的 t 统计量值;第5列p值； 第6列95%的置信区间
ktau , star(0.05)
3. Spearman秩相关系数分析 Spearman秩相关性分析也是一种不依赖于总体分布的非参数检验， 取值也在一1和1之间。 Spearman秩相关性分析的命令格式：
spearman [varlist] [if] [in] [weight] [ ， spearman _ options ]
相关性分析
相关性分析主要目的是研究变量之间关系的密切程度。相关性 分析的方法主要有:Pearson相关系数分析、Kendall T相关系数 分析、Spearman秩相关系数分析以及偏相关系数分析。 1. Pearson相关系数分析
Pearson相关性分析是一个描述线性相关强度的量，取值于一1和1 之间。 Pearson相关性分析的命令格式： correlate [varlist] [if] [in] [weight] [ ，correlate_ options ]
ktau [varlist] [if] [in] [weight] [ ， ktau _ options ]
选项 print(#) star(#)
含义 在屏幕上仅显示达到相应显著性水平的相关系数 在显著的相关系数上打上星号
用ktau命令实现所有变量的Kendall T相关系数分析，并在显著 性水平超过0.05的相关系数上打上星号，其命令为：
pcorr varnamel varlist [if] [in] [weight]
用pcorr命令实现偏相关分析，其命令为： pcorr, sales price advert
回归分析
回归分析时常用的Stata 命令有：regress , predict, test命令。regress, predict, test 是一组命令，它们完成各种简单和多元的普通最小二 乘法回归。
三、线性回归分析
❖相关性分析 ❖回归分析 ❖多重共线性等相关检验和处理
线性回归分析的stata应用实例
本部分用到的实例是Big Andy’s Burger Barn的销售模 型。Big Andy的汉堡销售收入取决于单价和广告支出 水平 。因此，这个模型包含两个解释变量和一个常 数项。
sales= α1 +α2*price +α3*advert+ ε 其中，sales为指定城市的月销售额并以千美仄元度量， price是以美元度量的单个汉堡的价格，advert为广告 支出，同样以千美元度量。
correlate尽可能使用两两变量中所有没有缺失的数据
pwcorr [varlist] [if] [in] [weight] [ ，correlate_ options ]
pwcorr只采用没有任何缺失数据的完整观测值
选项 means covariance
correlate选项说明
含义 显示变量的均值、标准差、最大最小信 显示协方差矩阵
选项 obs sig print(#) star(#) listwise
pwcorr选项说明
含义 显示计算每个相关系数时使用的观测值个数 显示显著性检验的P值 在屏幕上仅显示达到相应显著性水平的相关系数 在显著的相关系数上打上星号 使用listwise的方法处理缺失值，这样pwcorr就退化成correlate命 令了。所谓listwis。方法是说，如果某一观测值中某个或者多个 变量出现缺失，则将整个观测值删掉，这也正是correlate命令使 用的方法。对于没有缺失值的数据集，这两种方法没有区别