stata简明教程
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入门简明课件
5.4显示数据（list，browse）
Eg：命令：list A B C D，sep(10) noobs
list C if D>18
5.5排序数据（sort）
所谓排序，就是按关键变量数值的递增或递减次序进行排列。用作排序运算依据的关键变量可以是数字类型，也可以是字符类型。参与排序的变量可以只有一个，也可以有两个或者多个。
命令：tabulate var
菜单：statistics-summaries,tables,and tests-frequency tables-One-way table
注意：当tabulate的后边接两个变量的时候，则生成它们之间的交叉表
在使用tab进行频数分析的时候，常常会接多个变量，则得到“too many variables specified”的错误提示，下面区分一下tabtab1 tab2这三条命令：
命令：
logity x1 x2（参数估计）
logistic y x1 x2（提供发生比）
分析结果的实质是一样的，但输出结果的表现形式有所不同。
9.3时间序列
S
一、Stata安装及注意事项
1.1.下载stata13.rar软件后，请解压到D盘(其他盘id=1245846483&uk=604047888
二、数据清理 以及问卷的信度与效度检验
三、界面介绍
菜单路径：Data-describe data-describe data contents(codebook)
命令： codebook
5.3描述变量的属性(inspect)
在了解变量的一些基本信息之后，还需要对变量的频数分布、中央趋势、离散趋势等进行描述。
Stata软件基本操作和数据分析入门（完整版讲义）
Stata软件基本操作和数据分析入门(完整版讲义)Stata软件基本操作和数据分析入门第一讲Stata操作入门张文彤赵耐青第一节概况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。
使用Stata进行数据分析的教程
使用Stata进行数据分析的教程第一章：介绍StataStata是一种统计软件，经常被研究人员和学者用于数据分析和统计建模。
它提供了强大的数据处理和分析功能，可以应用于不同领域的研究项目。
本章介绍了Stata的基本功能和特点，包括数据管理、数据操作和Stata的界面等。
1.1 Stata的起源和发展Stata最初是由James Hardin和William Gould创建的，旨在为统计学家和社会科学研究人员提供一个数据分析工具。
随着时间的推移，Stata得到了广泛的应用，并逐渐发展成为一种强大的统计软件。
1.2 Stata的功能和特点Stata提供了许多数据处理和分析函数，包括描述性统计、回归分析、因子分析和生存分析等。
它还具有数据的管理功能，可以导入、导出和编辑数据文件。
Stata的界面友好，并且支持批处理和交互模式。
第二章：数据管理与准备在进行数据分析之前，首先需要准备和管理数据集。
本章将详细介绍Stata中的数据导入、数据清洗和数据变换等操作。
2.1 数据导入与导出Stata可以导入各种格式的数据文件，包括CSV、Excel和SPSS 等。
同时，Stata也支持将分析结果导出为不同的格式，如PDF和HTML等。
2.2 数据清洗和缺失值处理在实际研究中，数据常常存在缺失值和异常值。
Stata提供了处理缺失值和异常值的方法，可以通过删除、替换或插补来处理这些问题。
2.3 数据变换和指标构造数据变换是指将原始数据转化为适合分析的形式，常见的变换包括对数变换、差分和标准化等。
指标构造是指根据已有变量构造新的变量，如计算平均值和构造虚拟变量等。
第三章：描述性统计和数据可视化描述性统计是对数据集的基本统计特征进行总结和分析，而数据可视化则是通过图表和图形展示数据的特征和关系。
本章将介绍在Stata中进行描述性统计和数据可视化的方法。
3.1 中心趋势和离散程度的度量通过计算平均值、中位数和众数等指标来描述数据的中心趋势。
stata入门教程
Stata 快速入门1、Stata的窗口•在最上方有一排菜单，即“File Edit Data Graphics Statistics User Window Help”。
•左上“Review”（历史窗口）：此窗口记录着自启动Stata以来执行过的命令。
•右上“Variables”（变量窗口）：此窗口记录着目前Stata内存中的所有变量。
•正上方“Results”（结果窗口）：此窗口显示执行Stata命令后的输出结果。
•正下方“Command”（命令窗口）：在此窗口输入想要执行的Stata命令。
2、将数据导入Stata•打开Stata软件后，点击Data Editor(Edit)图标（也可以点击菜单“Window”→“Data Editor”），即可打开一个类似Excel的空白表格。
•用Excel打开文件“nerlove.xls”，复制文件中的所有数据，并粘贴到Data Editor 中。
•导入数据的另一方法是，点击菜单“File”→“Import”，然后导入各种格式的数据。
但这种方法有时不如直接从Excel表中粘贴数据来得方便直观。
3、变量窗口•关闭Data Editor后，即会看到右上方的“Variables”窗口出现了5个变量：•分别为tc（total cost，总成本），q（total output, 总产量），pl（price of labor，小时工资率），pf（price of fuel，燃料价格），与pk（user cost of capital，资本的租赁价格。
4、存为dta数据文件•此时，可以点击Save图标（也可以点击菜单“File”→“Save”），将数据存为Stata格式的文件（扩展名为dta），比如nerlove.dta。
•以后就可以用Stata直接打开这个数据集了（不需要再从Excel表中粘贴过来）。
5、打开dta数据文件打开的方式有三种：1.点击Open图标（也可以点击菜单“File”→“Open”），然后寻找要打开的dta 文件的位置。
stata教程
stata教程Stata 是一种广泛应用于统计分析的软件，拥有强大的数据处理和建模能力。
本教程将介绍 Stata 的一些基础操作和常用命令，帮助您快速上手使用该软件。
1. 安装和启动 Stata在开始使用Stata 之前，您需要先安装该软件。
安装完成后，双击图标启动 Stata。
2. 导入数据使用 Stata 进行统计分析的第一步是导入数据。
可以通过命令 `use` 来加载已有的 Stata 数据集，或者使用 `import` 命令导入其它格式的数据文件。
3. 数据处理Stata 提供了许多数据处理的命令，比如 `drop` 可以删除某些变量或观察值，`rename` 可以修改变量名，`generate` 可以创建新变量等。
4. 描述性统计描述性统计是对数据的基本概况进行分析，可以使用命令`summarize` 来获取平均值、标准差等统计量，使用 `tabulate`命令生成频数表，还可以通过 `graph` 命令绘制直方图或散点图等图形。
5. 假设检验假设检验用于验证某个统计假设是否成立。
Stata 提供了多种假设检验的命令，比如 `ttest` 可以进行单样本或独立样本 t 检验，`anova` 可以进行方差分析等。
6. 回归分析回归分析是一种常用的建模方法，可以用于研究变量之间的关系。
在Stata 中，可以使用`regress` 命令进行简单线性回归，使用 `logit` 命令进行逻辑回归等。
7. 图形输出Stata 可以生成各种类型的图形输出，比如线图、散点图、柱状图等。
可以使用`graph export` 命令将图形导出为图片文件，方便在报告中使用。
8. 编写批处理脚本如果需要重复执行一组命令，可以将这些命令写入批处理脚本。
Stata 支持编写批处理脚本来自动化数据处理和分析的过程。
以上是关于 Stata 的基础教程，希望能帮助您快速入门并熟练使用该软件进行数据分析。
更多高级功能和命令，请参考Stata 官方文档或相关教程。
《STATA简易操作》课件
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教程
第一章 Stata 概貌§1.1 Stata的功能、特点和背景Stata是一个用于分析和管理数据的功能强大又小巧玲珑的实用统计分析软件，由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）研制。
从1985至1998的十四年时间里，已连续推出1.1，1.2，1.3，1.4，1.5，……及2.0，2.1，3.0，3.1，4.0，5.0，6.0等多个版本，通过不断更新和扩充，内容日趋完善。
它同时具有数据管理软件、统计分析软件、绘图软件、矩阵计算软件和程序语言的特点，又在许多方面别具一格。
Stata融汇了上述程序的优点，克服了各自的缺点，使其功能更加强大，操作更加灵活、简单，易学易用，越来越受到人们的重视和欢迎。
Stata的突出特点是只占用很少的磁盘空间，输出结果简洁，所选方法先进，内容较齐全，制作的图形十分精美，可直接被图形处理软件或字处理软件如WORD等直接调用。
一、 Stata的数据管理能力1.Stata的数据管理空间受计算机的操作系统和计算机扩展内存的影响。
对640k内存的微机，3.1版本的Stata可以管理2400个记录×99个变量，并随计算机扩展内存的增加而增加；对4.0的WINDOWS版本，Stata可以管理4800个记录×99个变量；对WINDOWS 95下的5.0版本，可根据计算机的配置情况设置变量数和记录数，如32M扩展内存的计算机，可处理2千万个数据。
变量数和记录数可以互相交易（trade），即减少记录数可以增加变量数，减少变量数可以增加记录数。
2.可以将分组变量转换成指示变量(哑变量)，将字符串变量映射成数字代码。
3.可以对数据文件进行横向和纵向链接，可以将行数据转为列数据，或反之。
4.可以恢复、修改执行过的命令。
5.可以利用数值函数或字符串函数产生新变量。
6.可以从键盘或磁盘读入数据。
二、 Stata的统计功能Stata的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近20年发展起来的新方法，如Cox比例风险回归，指数与Weibull回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Poisson回归、负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。
Stata简明使用教程
到此为止，我们已经知道怎样把 dta 格式的数据文件导入 Stata 了。但是，对于 许多不是 dta 格式的数据文件，我们应该怎么办？
6
Stata 简明讲义
中国经济研究中心 王非
方便——导入新数据时，只需改变“use”命令后的文件名即可，而不需改变数 据的路径。3、在菜单栏中选择“File Æ Open”，并选择数据所在的路径；4、点 击图标栏的 ，并选择数据所在的路径。
在前两种方式中，“use”命令后面，往往需要加一个“clear”。打个比方，想炒 一锅新菜，得把原来的一锅菜倒出去；同样，想导入一个新数据，得把原来的数 据清理出 Stata。“clear”就是把原来的数据清理出 Stata 的命令。
本讲义取名为“Stata 简明讲义”，意在突出“简”和“明”两个字。虽然讲义长 达五十多页，但相比 Stata 的完全手册来说，还不及九牛之一毛，故为“简”。实 际上，完全手册中的很多内容都鲜有人（特别是计量经济学者）问津，而本讲义 列出的内容则是大家经常用到的操作；所以，“简”也有“简”的好处。即便如 此，掌握这份讲义也并非易事。所谓“明”，是明晰的意思。本讲义本着“手把 手教”的精神，力求把每项操作都说得具体明晰，以方便初学者（特别是没有程 序操作经历的初学者）尽快上手。至于本讲义在“简明”上做得怎么样，还需要 各位读者来评判。
中心的一位学长邹传伟，曾经写过一份“Stata 介绍”，在网上可以下载。那份讲 义比较全面，但不够具体明晰。本讲义参照那份讲义，在框架上查漏补缺，并进 一步地明晰化。本讲义第二部分的“do 文件”和第七部分的“残差分析”的相 关内容均来自于中心的沈艳老师的相关讲义，而沈老师对于本讲义的成形给予了 细致的指导。本讲义附带了一些数据文件，其中“WAGE1.dta”和“WAGEPRC.dta” 均来自 Wooldridge 的中级计量教材的数据集，而其他数据则为作者自己的杜撰。 尽管从别人那里拿来了许多好东西，但本讲义的任何错误仍源于作者自己的疏 忽。
Stata操作讲义_经济学_高等教育_教育专区
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。
(2021年整理)Stata教程(2)
Stata教程(2)编辑整理：尊敬的读者朋友们：这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（Stata教程(2)）的内容能够给您的工作和学习带来便利。
同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我们进步的源泉，前进的动力。
本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以下为Stata教程(2)的全部内容。
第一章 Stata 概貌§1.1 Stata的功能、特点和背景Stata是一个用于分析和管理数据的功能强大又小巧玲珑的实用统计分析软件，由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）研制。
从1985至1998的十四年时间里，已连续推出1.1,1.2，1。
3，1。
4，1.5,……及2。
0,2。
1，3。
0，3.1，4.0，5。
0，6。
0等多个版本，通过不断更新和扩充，内容日趋完善。
它同时具有数据管理软件、统计分析软件、绘图软件、矩阵计算软件和程序语言的特点,又在许多方面别具一格。
Stata融汇了上述程序的优点，克服了各自的缺点，使其功能更加强大，操作更加灵活、简单,易学易用，越来越受到人们的重视和欢迎。
Stata的突出特点是只占用很少的磁盘空间，输出结果简洁,所选方法先进，内容较齐全，制作的图形十分精美,可直接被图形处理软件或字处理软件如WORD等直接调用.一、 Stata的数据管理能力1.Stata的数据管理空间受计算机的操作系统和计算机扩展内存的影响。
对640k内存的微机，3.1版本的Stata可以管理2400个记录×99个变量,并随计算机扩展内存的增加而增加;对4.0的WINDOWS版本,Stata可以管理4800个记录×99个变量；对WINDOWS 95下的5.0版本，可根据计算机的配置情况设置变量数和记录数,如32M扩展内存的计算机，可处理2千万个数据。
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入门操作
3.4 三种操作的相互关系， 在不记得命令时可以采用菜单操作方式得到命令，
-2-
如不记得列示数据的命令，选择 data>>describe data>>list data 在结果窗口和命令回顾窗口都出现 list，此即命令名。 击活命令回顾窗口，点右键选择 save review content 即可得到程序操作的命令。
姓名
性别
年龄
寝室号
班级
电子邮件
手机号
家乡省份
预期薪水
自己是否有 PC
室友是否有 PC
提示：使用 input 时，如果需录入中文名，用命令 str#表示后面的变量为字复型变量，#表示
有多少个字符。
input id str8 name str2 sex age dom class str30 email mobile str10 province salary
windowing preference (3)点击右上角的 X 号退出。
建议安装路径为： D: /stata8 。这是因为我们通常会将数据和程序存储于安装目录 下，如果安装c 盘，一旦计算机出现意外故障，很可能导致我们存储在上面的数据无法 恢复。
3．录入数据
3.1 菜单式操作：
任务：录入五个学生的学号和姓名
4.1 菜单式 Help>>stata command…
4.2 命令式 • help contents • help search • search anything you want • search search
4.3 几个主要的网站 (1) STATA公司官方网站 (2) STATA 资源链接 /links/resources.html (3) STATA出版社 (4) STATA电子杂志/ 获得文章的摘要/archives.html 获得程序net from / (5) STATA 技术公告版
stata16中文入门教程.pdf说明书
Stata软件入门教程李昂然浙江大学社会学系Email: ********************版本：2020/02/051. 导论本教程将快速介绍Stata软件（版本16）的一些基本操作技巧和知识。
对于详细的Stata介绍和入门，小伙伴们可以参考Stata官方的英文手册以及教程所提供的学习资料。
跟其他大多数统计软件一样，Stata可以同时通过下拉菜单以及命令语句来操作。
初学者可以通过菜单选项来逐步熟悉Stata，但是命令语句的使用是Stata用户的最佳选择。
因此，本教程将着重介绍命令语句的使用。
对于中文用户来讲，在打开Stata之后，可以通过下拉菜单选项中的用户界面语言选择将中文设置为默认语言。
同时，也可以在命令窗口中输入set locale ui zh_CN来设置中文显示。
在选择完语言后，记得重新启动Stata。
需要提醒大家，虽然Stata用户界面可以显示中文，但是统计分析的结果仍然将以英文显示。
本教程中使用的案列数据源自中国家庭追踪调查（China Family Panel Studies）。
具体数据出自本人于2019年发表于Chinese Sociological Review上“Unfulfilled Promise of Educational Meritocracy? Academic Ability and China’s Urban-Rural Gap in Access to Higher Education”一文中使用的数据。
关于数据的具体问题，请联系本人。
同时，本教程提供相应的do file和数据文件给同学们下载，同学们可以根据do file复制本教程的全部内容。
下载地址为我个人网站：https://angranli.me/teaching/温馨提示：关于Stata操作的大多数疑问，都可以在官方手册上找到答案。
同时，在Stata中输入help [command]便可以查看关于命令使用的详细信息。
stata简明教程
者“打开” 菜单打开。
第23页，共39页。
Stata数据类型
• 数值型：用0、1、2…9 及+、–（正负号）与小数点 和( )来表示。
• 字符型：字符串变量由字母数字或一些特殊的符号组成 （如地名、住址，职业等等）。
• 注意：数字不表示大小信息，如电话、身份证号等。 字符型数据必须要加 “”。
• 我们的讲述以命令方式为主。
第9页，共39页。
安装指南
• 分为安装版和简易版 • 安装版： （部分vista机器不支持） • 解压 setup.rar • 运行 setup • 安装时选择 Stata SE • 安装到C盘或者D盘（最好D盘） • 安装完毕
第10页，共39页。
• 第一次运行会出现注册信息，此时需运行 keygen文件，将注册数据贴入。
第14页，共39页。
文件的打开
• 1。所有的系统示例数据可以利用sysuse命令 打开。
• 2。用户自己的统计数据需要用use命令打开。 use命令默认打开 C:\data 或者 D:\data中 的数据。
• 3。如果需要打开其他文件夹的数据，必须改 变目录（例如，将自己的数据放入D:\abc）
• cd "D:\abc” • 或者直接 file------open
Stata有什么优势？
• 1。Stata 的命令语句极为简洁明快，易学易记。
• 2。强大的帮助信息。 本地帮助 Help 命令名
在线帮助Findit 命令名
• 3。始终处于计量经济学和统计学的最前沿。许多Stata 程 序员会针对计量经济学发展编写一些最新的程序（ADO 文 件）， Stata提供了严谨、简练而灵活的程序语句，用户可 以编写自己的命令和函数，同时可随时到Stata 网站寻找并 下载最新的升级文件。下载后可以直接使用，也可以自行修 改、添加功能。（例如当前流行的面板单位根和面板门限数 据，均可以安装下载使用）
stata的操作流程
stata的操作流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor. I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention![Stata 的操作流程]一、数据准备阶段。
在开始使用 Stata 进行数据分析之前，首先要做好数据准备工作。
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的操作步骤
Stata的操作步骤: 英文部分都是命令，直接复制粘贴就可以#1、建立自回归模型#打开文件use infln_wage.dta#查看数据的内容describe#查看汇总数据信息Summarize#设定为时间序列数据文件g tm=_ntsset tm#画出时间序列图形twoway (tsline inf wgwth)#inf对其三阶滞后做自回归reg inf l1.inf l2.inf l3.inf#自回归分布滞后模型回归都用regreg inf wgwth l1.wgwth l2.wgwth l3.wgwth l1.inf l2.inf因为是要稳定的数据，用检验的方法检验是不是稳定的数据#2、非稳定数据的检查和回归用数据文件usa#打开文件use usa.dta#查看数据的内容Describe#查看汇总数据信息Summarize#设定为时间序列数据文件g tm=_nTsset tm#画出时间序列图形twoway (tsline gdp)#画出一阶差分时间序列图形twoway (tsline d.gdp) d.做一阶差分d2.做二阶差分d3.做三阶差分以此类推#画出二阶差分时间序列图形tsline——折线图twoway (tsline d2.gdp)#一阶差分自回归reg d.f l1.f l1.d.f#单位根检验dfuller f, regress lags(1)dfuller f, noconstant lags(0)平稳以后才该回归就做回归#R语言的回归命令#调入输入数据程序包>Library(foreign)#安装car的包>install.packages(“car”)#读入数据>u<-read.dta(“e:usa.dta”)#查看数据汇总情况>summary(u)#查看数据>u#查看前6个数据>head(u)#调入系统中的数据>attach(women)#画散点图>plot(weight,height)#weight对height回归>h<-lm(weight~height+I(height^2),data=women)#查看回归结果>summary(f)。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Stata的菜单介绍
最重要的菜单项： Data菜单 Graphic菜单 Statistics菜单 每执行一个菜单性会自动产生相应的命令。（我们 以summarize和regress为例加以阐述）。 我们的讲述以命令方式为主。
安装指南
分为安装版和简易版 安装版： （部分vista机器不支持） 解压 setup.rar 运行 setup 安装时选择 Stata SE 安装到C盘或者D盘（最好D盘） 安装完毕
作图时命令方式比较复杂，建议多用菜单方式。 一起来做下列图形： 1。mpg 与 weight的散点图 2。 mpg 与 weight的散点图 3。 price 与 weight 均值的条形图 4。国产车与进口车价格的饼图 5。Mpg的直方图，并检验是否服从正态分布。
组合图形： 画出price与weight的散点图，并画出其拟 合线。 图形界面设计： 图形标题，X轴标志，Y轴标志，样式选择， 图例，分组标志。
2.还可以加入by选项和long选项，例如 Tabstat wage lwage, by(female) stat(…..) col(stat) long
Stata作图
STATA 提供各种曲线类型，包括点 （scatter）、线（line）、面（area），直 方图（histogram）、 条形图（bar）、饼图（pie）、函数曲线 （function）以及矩阵图（matrix）等。 同时，对时间序列数据有以ts 开头的一系列 特殊命令，如tsline。还有一类是对双变量的 回归拟合图（lfit、qfit 、lowess）等。
几条最简单的命令
use 打开数据文件，一般加clear选型清空 内存中现有数据。 sysuse 打开系统数据文件。 describe 描述数据 edit 利用数据编辑器进行数据编辑 list 类似于edit，但只能显示不能修改数据。
display 显示计算结果。经常写为： di summarize 求某个变量的观察值个数、平 均值、标准差、最小值和最大值。经常写为： sum scatter 生成两个变量的散点图。 set obs 定义样本个数(使用前一定要用drop 或者clear命令清空当前样本) generate 建立新变量并赋值。经常写为 gen
建立回归方程
打开系统文件auto，建立如下方程： sysuse auto,clear regress price mpg weight foreign 打开文件score，建立如下方程： use score,clear reg testscr str
结果分析
Source Model Residual Total testscr str _cons SS 7794.11004 144315.484 152109.594 Coef. -2.279808 698.933 df 1 418 419 MS 7794.11004 345.252353 363.030056 t -4.75 73.82 P>|t| 0.000 0.000 Number of obs = F( 1, 418) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE = = = = = 420 22.58 0.0000 0.0512 0.0490 18.581
命令回顾窗口：即review 窗口，位于界面左 上方，所有执行过的命令会依次在该窗口中 列出，选中某一行单击后命令即被自动拷贝 到命令窗口中；如果需要重复执行，用鼠标 双击相应的命令行即可。 变量名窗口：位于界面左下方，列出当前数 据集中的所有变量名称。 其他窗口一般使用时会自动跳出。 我们以auto数据源为例使用上述窗口。
Stata自带的示例数据表
为了方便大家学习，stata中有很多自带示例 数据，绝大部分数据都是美国的一些真实统 计数据，较新的数据和统计资料可以到stata 网站中下载。
文件的打开
1。所有的系统示例数据可以利用sysuse命 令打开。 2。用户自己的统计数据需要用use命令打开。 use命令默认打开 C:\data 或者 D:\data 中的数据。 3。如果需要打开其他文件夹的数据，必须改 变目录（例如，将自己的数据放入D:\abc） cd "D:\abc” 或者直接 file------open
添加标签
打开wage1数据文件。 1。为整个数据添加标签：例如，将数据命名为“工 资表”。 菜单：Data->Labels->Label dataset 命令：label data “工资表“ 2。为变量增加标签，例如，给变量wage增加标签 “年工资总额” 菜单：Data->Labels->Label variables 命令 label variable wage “年工资总额”
Stata的窗口介绍
结果窗口：位于界面右上部，软件运行中的 所有信息，如所执行的命令、执行结果和出 错信息等均在这里列出。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。 命令窗口：位于结果窗口下方，相当于DOS 软件中的命令行，此处用于键入需要执行的 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。
使用tabstat命令计算描述性统计量 1.使用stat()输出统计指标：观测值的个数、 均值、中位数、标准差、偏度和峰度。 Tabstat wage lwage, stat(count mean p50 sd skew kurt) Bwt,还可以增加col(stat)选项使结果更便于 分析和对比。
学习有什么困难？
1。不同于以往的软件较多的运用菜单， Stata较多运用命令操作。（菜单很难记住 和找到）。 2。目前国内相关教材较少。 3。有些计量方法需要编程（如极大似然估 计），编程需要一定的计算机基础（不是我 们学习的重点）。
版本说明
最新版本Stata 12 我们使用的 Stata10.0 stata 10包括四种版本：Small（小型版）、 IC（标准版）、SE（特殊版）和MP（多处 理器版）。其中属MP版本最为强大。MP版 与SE版的功能完全相同，但MP版的运算速度 比SE版的要快很多。用户可以在命令栏输入 about 查看所安装的Stata所属的版本。
Stata数据的录入
1。直接录入。 2。在Excel或者记事本文件编辑好后导入。 numbe english math r 1001 90 76 1002 1003 87 76 72 80 financ e 90 80 85
1。直接录入。 利用data editor 2。在Excel或者记事本文件编辑好后导入。 直接粘贴 import导入（必须将excel文件存成csv格式） 除了csv格式，还可以导入txt格式和raw格式。 练习：利用import方法将wage1.csv导入。
命令格式简介
stata命令格式 [by varlist:] command [varlist] [=exp] [if exp] [in range] [weight] [, options] 1。Command 命令动词，经常用缩写。 2。varlist 表示一个变量或者多个变量，多 个变量之间用空格隔开。如 sum price weight 3。 by varlist 分类信息 按照某一变量的 不同特性分类
4。 =exp 赋值及运算 5。 if exp 挑选满足条件的数据 6。 in range 对数据进行范围筛选 7。 Weight 给数据赋一个权重 8。 , options 命令增加一些可选信息 下面通过多个例子详解以上参数。
Stata数据处理
1。Stata的数据格式为 文件名.dta 2。对于系统自带数据文件，任何情况下可以 用 sysuse 命令打开。 3。对于C:\data(或者D:\data)下的文件， 可以使用use命令打开。 4。 放在其他目录的文件可以利用设置目录 或者“打开” 菜单打开。
Stata上机实验
Stata 统计软件包是目前世界上最著名 的统计软件之一，国外将Stata与SAS、 SPSS 一起被并称为三大权威软件。它 同时具有数据管理软件、统计分析软件、 绘图软件、矩阵计算软件和程序语言的 特点，几乎可以完成全部复杂的令语句极为简洁明快，易学易记。 2。强大的帮助信息。 本地帮助 Help 命令名 在线帮助Findit 命令名 3。始终处于计量经济学和统计学的最前沿。许多 Stata 程序员会针对计量经济学发展编写一些最新 的程序（ADO 文件）， Stata提供了严谨、简练 而灵活的程序语句，用户可以编写自己的命令和函 数，同时可随时到Stata 网站寻找并下载最新的升 级文件。下载后可以直接使用，也可以自行修改、 添加功能。（例如当前流行的面板单位根和面板门 限数据，均可以安装下载使用）
Stata命令的规定
1。Stata的命令一定要区分大小写，除了极 个别的情况下，stata命令全部用小写。 2。大部分命令可以缩写。 使用缩写可以使stata的命令书写大为简化： 例如： display-------di summarize---sum describe------des 得到正确命令缩写的简单方法：看help。
Stata数据类型
数值型：用0、1、2…9 及+、–（正负号）与小数 点和( )来表示。 字符型：字符串变量由字母数字或一些特殊的符号 组成（如地名、住址，职业等等）。 注意：数字不表示大小信息，如电话、身份证号等。 字符型数据必须要加 “”。 日期型：在Stata中，1960 年1 月1 日被认为是第 0 天，因此1959 年12 月31 日为第-1天，表示形 式为：jan/10/2001或者10jan2001。
几个简单的例子 di use sysuse sum scatter gen
举例：画出Y=X2的曲线图 drop _all (drop data from memory) set obs 100 (make 100 observations) gen x = _n (x = 1, 2, 3, .., 100) gen y = x^2 (y = 2, 4, 9, .., 10000) scatter y x (make a graph)