stata操作介绍之相关性分析(三)资料
STATA软件操作相关与回归分析
STATA软件操作相关与回归分析一、相关分析相关分析用于研究两个变量之间的相关性。
在STATA中，可以使用命令"correlate"进行相关分析。
语法：correlate 变量列表例子：我们以一个示例数据集"auto"为例，研究汽车价格与里程数和马力之间的相关性。
```sysuse autocorrelate price mpg turn```上述命令将计算汽车价格（price）与里程数（mpg）和轮胎转向（turn）之间的相关系数。
输出结果将显示相关系数矩阵，其中包括Pearson相关系数、Spearman相关系数和Kendall相关系数。
二、简单线性回归简单线性回归分析用于研究一个因变量和一个自变量之间的关系。
在STATA中，可以使用命令“regress”进行简单线性回归分析。
语法：regress 因变量自变量例子：我们继续使用上述示例数据集"auto"，研究汽车价格与里程数之间的关系。
```sysuse autoregress price mpg```上述命令将进行汽车价格（price）与里程数（mpg）之间的简单线性回归分析。
输出结果将包括回归系数估计值、拟合优度、标准误差、t值、P值等。
另外，使用命令“predict”可以进行预测。
例子：我们可以使用上述回归模型，对新数据进行价格的预测。
```predict new_price, x```上述命令将对新数据集中的里程数进行预测，并将结果保存在新的变量new_price中。
三、多元回归分析多元回归分析用于研究一个因变量和多个自变量之间的关系。
在STATA中，可以使用命令“regress”进行多元回归分析。
语法：regress 因变量自变量1 自变量2 ...例子：我们使用示例数据集"auto"，研究汽车价格与里程数、马力和重量之间的关系。
```sysuse autoregress price mpg displacement weight```上述命令将进行汽车价格（price）与里程数（mpg）、马力（displacement）和重量（weight）之间的多元线性回归分析。
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软件应用(三)定量资料的统计分析解析
/* 不打印方差分析表
/* 将缺省值作为单独的一组
/* 打印各组的基本统计量表 简写：t
/* Scheffe法 简写：sch
/* Bonferroni法 简写：bon
/* Sidak法
简写：si
单因素方差分析
三组小鼠的FDP酶活力
对照组 水层RNA组
2.79
3.83
2.69
3.15
3.11
4.70
仅有原始数据时
ttest 变量名= #val
注： #val /*总体均数 命令可以加一些if和in条件限制
样本均数与总体均数比较的t检验
例4.4 命令：ttesti 25 5.1 0.88 4.6
样本均数与总体均数比较的t检验
例：某医生随机抽查10名某病患者的血红蛋白，如下：
病例号
1 23 4
医学统计学实习课
STATA软件的应用(3) ——定量资料的统计分析
定量资料的统计分析
➢ 样本均数与总体均数比较的t 检验 ➢ 配对设计t 检验 ➢ 成组设计t 检验 ➢ 单因素方差分析 ➢ 两因素方差分析 ➢ 方差齐性检验 ➢ 正态性检验
样本均数与总体均数比较的t检验
仅有数据之统计量时
ttesti #obs #mean #sd #val
data:oneway.dta
. oneway x g,t sch
|
Summary of x
g|
Mean Std. Dev. Freq.
------------+------------------------------------
1 | 2.7025 .50013569
8
2 | 3.66125 .98508069
stata操作介绍之相关性分析 ppt课件
3
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
2
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]
13
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
17
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操作入门(中文)
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相关系数
stata相关系数Stata相关系数是一个重要的统计量，它可以用来探究某两个变量之间的内在关系。
在统计学中，Stata相关系数是一种十分有用的统计工具，它可以为研究者提供有关变量之间的内在相关性的可靠信息。
本文将对Stata相关系数的定义、计算和应用进行介绍。
Stata相关系数也常被称为“皮尔逊相关系数”，它可以用来衡量两个变量之间的相关性。
其定义如下：Stata相关系数是用来衡量两个变量之间的线性依赖性的衡量指标，它的取值范围介于-1和1之间。
Stata相关系数的计算非常简单，可以通过Stata的内置函数corr计算，其使用方法如下：corr varlist其中，varlist是要进行计算的变量的列表，可以用英文逗号隔开。
例如：corr学习成绩，教师评价此外，Stata还可以计算不同变量之间的多重相关系数，使用方法为：pwcorr varlist其中，varlist是要进行计算的变量的列表，可以用英文逗号隔开。
例如：pwcorr学习成绩，教师评价，家庭因素Stata相关系数可以用来衡量不同变量之间的相关性，从而帮助研究者了解变量之间的内在联系。
例如，在社会科学研究中，可以通过计算Stata相关系数来分析不同社会因素与某一客观结果的相关度，从而为研究者提供重要的信息指导。
例如，可以用Stata相关系数来检验家庭教育因素是否与学生的学习成绩有关系。
此外，Stata相关系数还可以用来衡量不同变量之间的结构关系，即两个变量之间的线性关系是强相关还是弱相关，以及变量之间是正相关还是负相关。
总之，Stata相关系数是一种非常实用的统计工具，它可以帮助研究者清楚地了解变量之间的内在联系，并且可以用来衡量不同变量之间的强弱和正负之间的结构关系。
因此，为了更好地探究变量之间的内在联系，Stata相关系数是一个不可或缺的重要统计工具。
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。
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。
stata：相关性
stata：相关性相关性这是⼀个带有注释的相关性分析的⽰例。
我们在这个例⼦中使⽤了hsb2数据集。
变量read，write，math和science是200名学⽣在这些测试中得到的分数。
如果学⽣是⼥性，变量female是0/1变量编码1，否则为0。
我们使⽤这个0/1变量来表明在“规则”相关中使⽤这样的变量是有效的。
在 Stata 使⽤ correlation 命令时，默认情况下会删除缺失值。
当你进⾏缺失值删除的时候，缺失值所在例⼦将会被⼀并删除，即便此例⼦中其它变量存在有效值。
例如，如果变量read存在⼀个缺失值，那么在计算read和write之间的相关性时，这个缺失值所在例⼦仍然被排除在外。
这就是为什么对于所有的相关性，观测值的数量是相同的，并且可以在输出的顶部打印出来。
use https:///stat/stata/notes/hsb2(highschool and beyond (200 cases))corr read write math science female(obs=200)| read write math science female-------------+---------------------------------------------read | 1.0000write | 0.5968 1.0000math | 0.6623 0.6174 1.0000science | 0.6302 0.5704 0.6307 1.0000female | -0.0531 0.2565 -0.0293 -0.1277 1.0000A. 这个告诉你在这个相关性计算中所使⽤对象的个数。
这个数据集没有缺失值，因此所有的相关性计算都基于这所有的200个观测值。
B. 这是read和read之间的相关性。
任何变量与其本⾝之间的相关性总是为1。
C. 这就是write和read之间的相关性。
Stata软件应用1---【Stata软件基本操作】
二、Stata常用基本操作
方式 2：直接将结果存入Word或Excel等文本编辑软件 中，即在Stata结果窗口中选择上述计算结果→ 鼠标右 键→Copy Table →打开Excel窗口粘帖，结果按表格方式 呈现。 计算相关系数（基本命令：corr） 键入 corr rjgdp rjcap 回车→显示两个变量的相关系数 矩阵 →依据前述两种方式保存运行结果； 进行简单回归分析（基本命令：reg） 键入 reg rjgdp rjcap 回车(第一个变量rjgdp为被解释变 量，第二个变量rjcap为解释变量) →显示回归结果→依 据前述两种方式保存运行结果；
二、Stata常用基本操作 Stata数据管理 在对数据进行分析时，经常会遇到这些事情：合并两个文 件；删除某个变量；重新生成一个新变量；计算某个变量的 函数值等。这些事情的处理就是数据管理。这里介绍一些常 用的数据管理命令，其他的可参考Stata帮助文件或User’s Guide。常用的数据管理命令包括以下几类：
二、Stata 常用基本操作
启动 Stata
下载Stata10压缩包，解压后，在Stata10文件夹中，找 到wsestata图标，鼠标双击它即会出现Stata的界面。今 后大部分工作都将在这个界面上完成。
Stata 窗口简介
Stata窗口主要由以下几部分构成： 1、Command(命令，右下部分)窗口：用于向Stata键入 需要执行的命令，回车后即开始执行，相应的结果则会 在结果窗口中显示出来。 2、Stata results(结果，右上部分)窗口：显示运行结 果、所执行的命令以及出错信息等。窗口中会使用不同 的颜色区分不同的文本，如白色表示命令，红色表示错 误信息。
2、数据文件的合并
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。
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。
Stata统计分析操作方法及界面介绍
Stata统计分析操作方法及界面介绍Stata是一款经济和社会科学领域常用的统计分析软件，具有功能强大、操作简便等特点。
本文将介绍Stata的操作方法以及其界面的主要特点，帮助读者更好地了解和使用这一工具。
一、Stata的安装与启动1. 安装：首先，从Stata的官方网站下载安装程序并运行。
按照提示选择安装路径，并完成安装过程。
2. 启动：安装完成后，双击桌面上的Stata图标即可启动软件。
也可以在开始菜单中找到Stata并点击启动。
二、Stata的界面1. 主界面：Stata的主界面被分为三大部分，分别是命令窗口、结果窗口和变量窗口。
- 命令窗口：用户在这里输入Stata的命令进行数据分析和操作。
- 结果窗口：用户在命令窗口执行命令后，结果会在该窗口中显示。
- 变量窗口：用于展示当前打开的数据文件中的变量信息。
2. 窗口菜单栏：位于主界面的顶部，包含了一系列菜单选项，用于对数据和分析进行操作。
- 文件（File）：包含了打开、保存和导出数据文件的选项。
- 编辑（Edit）：用于编辑数据文件的选项，如剪切、复制和粘贴。
- 数据（Data）：提供了对数据的统计描述和数据变换的功能。
- 统计（Statistics）：包含了估计模型、执行统计假设检验等选项。
- 图形（Graphics）：用于绘制各类统计图表。
- 理论（Help）：提供了关于Stata的帮助文档和资源链接。
三、Stata的基本操作方法1. 数据载入与保存：在Stata中，可以通过`use`命令或者通过界面上的“文件”菜单来打开已有的数据文件，使用`save`命令将当前工作的数据文件保存。
2. 数据查看与编辑：使用`browse`命令可以查看数据文件的内容，使用`edit`命令可以编辑数据。
3. 统计描述：通过`describe`命令可以查看变量的基本描述统计信息，如均值、标准差等。
4. 数据转换：在Stata中，可以使用命令来对数据进行各种转换操作，如创建新变量、合并数据集、排序等。
Stata统计分析命令
一、winsorize极端值处理范围：一般在1%和99%分位做极端值处理，对于小于1%的数用1%的值赋值，对于大于99%的数用99%的值赋值。
1、Stata中的单变量极端值处理：stata ，在命令窗口输入“findit winsor”后，系统弹出一个窗口，安装winsor模块安装好模块之后，就可以调用winsor命令，命令格式：winsor var1, gen(new var) p或者在命令窗口中输入：ssc install winsor安装winsor命令。
winsor命令不能进行批量处理。
2、批量进行winsorize极端值处理：打开链接：，找到winsorizeJ，点击右键，另存为到stata中的ado/plus/目录下即可。
命令格式：winsorizeJ var1var2var3,suffix(w)即可，这样会生成三个新变量，var1w var2w var3w，而且默认的是上下1%winsorize。
如果要修改分位点，则写成如下格式：winsorizeJ var 1 var2 var3,suffix(w) cuts(5 95)。
3、Excel中的极端值处理：（略）winsor2 命令使用说明简介：winsor2 winsorize or trim (if trim option is specified) the variables in varlist at particular percentiles specified by option cuts(# #). In defult, new variables will be generated with a suffix "_w" or "_tr", which can be changed by specifying suffix() option. The replace option replaces the variables with their winsorized or trimmed ones.相比于winsor命令的改进：(1) 可以批量处理多个变量；(2) 不仅可以 winsor，也可以 trimming；(3) 附加了 by() 选项，可以分组 winsor 或 trimming；(4) 增加了 replace 选项，可以不必生成新变量，直接替换原变量。
stata操作介绍之相关性分析(三)
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
6
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)
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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：
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
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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
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
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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
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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
spearman [varlist] [if] [in] [weight] [ ， spearman _ options ]
8
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
1
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。
Stata 简介及基本操作ppt课件
精选版课件ppt
9
Stata 的主界面
精选版课件ppt
10
三、Stata 操作
1．将数据导入Stata 打开Stata 软件后，点击Data → Data Editor 图标,即可打
开一个类似Excel的空白表格。然后，用Excel 打开文件“实 验数据.xls”，复制文件中的相关数据，并粘贴到Data Editor 中。
单、功能强大的特点。由于使用Stata 的用户很多，对于 最新的计量方法，常常可以下载由用户写的Stata 命令程 序,十分方便。而官方的Stata版本也经常更新，以适应计 量经济学迅猛发展的需要。
Stata 11 已于2009 年出版，但由于在中国普遍使用 的仍是Stata 10，我们主要介绍Stata 10。
理功能，精致的作图，强大的统计与计量分析功能，简练 标准的程序与矩阵运算功能、丰富的网络资源，在统计学、 经济学、金融学、心理学、计算机科学、物理、化学等多 个学科领域得到广泛使用。 请浏览：/whystata/field.htm史
也可以通过逻辑关系来定义数据集的子集。如果要 列出所有满足条件“year ≥1995”的变量gov与gdp 的数 据，则可以使用以下命令: . list year gov gdp if year>=1995
其中，“>=”表示“大于等于”。其他表示关系的逻辑 符号为“= =”（等于），“>”（大于），“<”（小于）， “<=”（小于等于），“～=”或“!=”（不等于）。查看 具体数据的一个直接方法是，点击Data Editor 图标。
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5．画图 Stata 具有很强的画图功能。如果想看变量q 的直方图
（假定组宽为1000），可输入以下命令:
stata相关性分析命令
stata相关性分析命令
Stata是统计分析软件，它可以用于分析，处理和存储大量的统计数据。
Stata最流
行的功能之一是相关性分析，它可以帮助研究者探索不同变量之间的关系，并预测未来的
发展趋势。
本文探讨了Stata的相关性分析命令，其中包括：correlate、regress、prtest、corrgram、bootstrap等。
correlate命令是Stata中最常用的相关性分析命令，用于计算一组变量之间的简单
相关系数。
它支持Pearson相关系数、Spearman相关系数等多种类型的相关系数。
它可以用于检验两组变量之间的关系，帮助研究者探索不同变量之间的关系。
regress命令可以用于简单的回归分析，可以计算因变量和自变量之间的关系，以及
拟合度、R平方值等统计指标，对于探究变量之间关系非常有用。
prtest命令可以用于做Pearson相关系数检验，它可以用于检验相关系数是否具有统计显着性，检验变量之间是否存在统计显著的相关关系。
corrgram命令可以用于做热力图，用来分析数据中变量之间的相关性，可以帮助研究者一目了然掌握变量之间的关系。
bootstrap命令可以用于做bootstrap分析，可以计算变量之间的bootstrap相关系数，帮助研究者估计不同变量之间的联系，以及测量相关系数估计值的相对稳定性。
以上就是Stata中最常用的相关性分析命令，这些命令在进行犹豫性分析时非常有用，能够帮助研究者探索不同变量之间的关系，并预测未来的发展趋势。
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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。
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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
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 ]
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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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]
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
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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)
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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)
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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：
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
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
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Байду номын сангаас
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
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
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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)
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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：
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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 ]
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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。
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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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