Stata基本命令

stata常用命令

Stata
第一讲：
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 (**********************)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。 4。 5。 6。 by varlist 分类信息按照某一变量的不同特性分类 =exp 赋值及运算 if exp 挑选满足条件的数据 in range 对数据进行范围筛选给数据赋一个权重

例二： use wage2, clear reg lnwage educ tenure exper expersq 1。教育（educ）和工作时间（tenure）对工资的影响相同。 test educ=tenure （两个变量的系数是否相等） 2。工龄（exper）对工资没有影响 test exper （检验 exper 的系数是否为 0） 3。检验 educ 和 tenure 的联合显著性或者 test e（去年王永画的范围内明确指明 FGLS 不考！！！） FGLS 的步骤 (1) 对原方程用 OLS 进行估计，得到残差项的估计 ûi ， (2) 计算 ln(ûi2 ) (3) 用 ln(û2 )对所有独立的解释变量进行回归，然后得到拟合值 ĝ i (4) 计算 ĥi = exp(ĝ i) (5) 用 1/ ĥi 作为权重, 做 WLS 回归。 Reg y x1 x2 x3„„ predict u,res

stata入门常用命令

stata入门常用命令Stata是一种统计分析软件，在社会科学、医学等研究领域很常用。

以下是Stata入门常用命令：1.数据加载use "文件路径"：加载Stata数据，文件路径为数据文件所在的路径。

describe：显示数据集的变量名、数据类型、缺失值和数据分布等。

2.变量处理generate 变量名=表达式：生成新变量（如指数变量），并可以使用算数、统计和逻辑运算。

replace 变量名=新值：替换某变量中的指定值（如缺失值）为新值。

drop 变量名：删除数据集中的变量。

rename 旧变量名 = 新变量名...：将变量改名。

recode 变量名(包含的值) = 新值：根据变量取值对其离散化。

3.数据子集sort 变量名...：按指定变量排序数据。

by 变量名:...:在一个或多个变量上划分数据集，然后对每个子集应用命令。

if (条件)：指定一个条件，只选取满足条件的数据记录。

merge 命令：将两个或多个数据集根据指定变量进行合并。

4.数据汇总summarize：按变量计算数值统计（如平均值、标准差、中位数和四分位数）。

tabulate 变量名：对变量进行交叉分析，并产生表格输出。

5.数据可视化histogram 变量名：绘制直方图。

scatter 变量名1 变量名2：绘制散点图。

graph 命令：绘制多种类型的图表，例如线图和条形图。

6.线性回归regress 因变量自变量1 自变量2...：通过最小二乘法拟合多元线性回归模型。

test 命令：进行t检验、F检验、方差分析等统计检验。

predict 新变量名：计算回归模型的预测值或残差值，并存储在新的变量中。

7.度量方法计算correlate 命令：计算并存储所有变量的相关系数矩阵。

haase 命令：计算哈斯变换矩阵。

Inflate 命令：计算一个变量的方差膨胀因子和条件数。

8.模态分析（模拟）simulate 命令：用随机抽样模拟数据，计算一个或多个变量的特定函数或方程，并存储结果。

stata常用命令

stata常用命令1. 生成变量1.1 gen生成新变量，可以是常数或基于其他变量的一般表达式。

1.2 replace替换已有变量的值。

生成专门函数如总和、均值、标准差等。

2. 数据子集保留指定的变量。

2.2 drop2.3 in子集数据只保留某些被满足条件的观察值。

更加灵活地较大判断条件。

3. 重塑数据3.1 wide将数据在垂直方向与一个变量进行“展开”（unstack）。

4. 数据合并将两个数据集根据一些共同变量进行合并。

5. 数据排序5.1 sort按顺序排列观测值。

5.2 by指定一组变量作为分类变量，然后对该变量使用stata命令。

6. 描述性统计和图形6.1 summarize描述数据集的基本信息。

6.2 tabulate生成列联表。

绘制直方图。

生成散点图。

6.5 twoway可用于绘制多元图形，包括线图、条形图、密度图等。

7. 频数用于表格中简单查看可以因为比较大的变量。

8. 回归分析8.1 regress线性回归分析。

8.2 logistic8.3 probit生成probit模型。

9. 时间序列9.1 tsset使用stata处理时间序列数据的第一步是指定数据集变量中的时间序列。

生成时间序列图。

10. 面板数据使Stata处理面板数据。

10.2 xtreg生成固定效应模型或随机效应模型。

11. 模型诊断使用模型生成新的预测值。

测试线性组合的系数的显著性。

12. 元分析进行元分析。

13. 子样本13.1 markin创建一个新文件并标记子样本。

标记子样本中的索引值。

以上就是stata常用命令，当然并不是所有的命令都一一列举，在实践用stata的经验中可以去发掘能否有更好的命令来使用。

STATA 常用命令

目录STATA 常用命令 (2)一、基本运算 (2)二、数据处理 (3)三、数据导入导出 (3)四、描述性统计 (4)五、相关系数 (4)六、t检验 (4)七、非参数检验Wilcoxon (4)八、多元线性回归 (4)九、面板数据多元回归 (4)十、Logit回归 (5)十一、主成分分析与因子分析 (5)十二、PSM（倾向性匹配） (5)十三、内生性检验 (6)十四、DID （双重差分模型） (6)十五、作图 (7)十六、错误修正 (7)十七、应用技巧 (7)STATA 常用命令一、基本运算2.新变量产生1至n（行数）的变量：gen z=_n新变量赋值：gen y=log(x) if x>0gen y=seq(x)gen y=rmean(x)gen y=x+zDummy 变量：gen d=1 if x>1replace d=0 if x<=1自动生成年度（year）的Dummy变量：tabulate year, gen(Dyear)替换变量中的数值：replace x=0 if x<0更换变量名称：rename var1 x字符型变量转换为数值型：destring x, replace force(手动操作：选定变量=>右键=>数据）提取年度：gen ymd=date(date,”YMD”)format %td ymdgen year=year(ymd)提取字符：gen code=substr(x,1,1)3.变量处理一阶滞后变量：gen lag_x=L.x将所有变量的缺失值改为0：mvencode _all, mv(0) override去掉重复数值：duplicates drop x, force变量的标准化：egen x1=std(x)变量的缩尾处理：先安装：ssc install winsor, replacewinsor x , gen (x1) p(0.01)二、数据处理1.基本操作帮助：help ttestsearch ttest打开文件：use “ “查看：list x in 1/4展示数据集：describe (d)频率：tab x 或tab x y z命令窗口的执行命令：enter命令文件的执行命令：ctrl +D命令窗口换行：ctrl+enter清空内存（对新数据集开始检验时先清除原数据）：clear点击历史窗口，可以将已执行的命令重新恢复为待执行的命令从小到大排列：sort x从大到小排列：gsort -x删除变量：drop x删除若干行：drop in 10/12删除前3行：drop in 1/3删除负数行：drop if x<0删除缺失值：drop if x==.删除不等于C的值：drop if x~=“C”保留变量x和y，删除其他变量：keep x y保留若干行，删除其他行：keep in 10/12保存：save “ 路径” , replace2.数据集合并横向合并：merge x y using “ “纵向合并：append using “ “按一个变量合并：merge 1:m code using "E:\Research\STATA\income.dta"drop _merge按两个变量合并：merge 1:1 code year using "E:\Research\STATA\income.dta"drop _merge3.三、数据导入导出1.Data=>data editor （改为数值型）=>将excel数据粘贴到data editor2.直接导入excel数据，并把第一行作为变量名称：import excel “路径”, firstrow clear3.导入stata 数据集：use “ ”4.导出: 安装asdoc: ssc intall asdoc, replace然后回归分析时：asdoc reg y x在结果窗口点击：Myfile.doc四、描述性统计1.summarize x2.su x3.su x if x>204.su 后不输入具体变量，则对全体变量进行描述性统计。

stata基础命令

display 命令display “1+1”输出为1+1display 1+1 输出为2set mem设置内存set mem 500m,perm 设置内存为500mset matsize 500 设置matsize为500query memory 查看内存设置保留和删除变量keep & dropdrop crcd repttype 删除crcd repttypekeep stkcd stknme nindcd nnindcd 保留stkcd stknme nindcd nindcd （注意命令的大小写）save保存stata格式的数据save “D:\Teach课件\STATA\data\CG_Co.dta “新建文件名save “D:\Teach课件\STATA\data\CG_Co.dta ”,replace 重置已有文件use&insheet usinguse 打开dta文件，insheet using打开csv文件gen生成的新的变量gen tdate=date(accper,"YMD") 产生一个tdate变量用来存放从accper变量中提取的年月日format tdate %d 设置tdate为整数型变量gen year=year(tdate) 提取tdate里面的年份存为year变量gen month=month(tdate) 提取tdate里面的月份存为month变量if条件句&tab离散变量的频率keep if month==12 如保留变量month等于12的数据（注意双等号）tab year 画出变量year的离散频率纵向添加数据appenduse TRD_Year2011.dta,clear 打开2011的数据文件append using TRD_Year2012.dta 向2011的数据文件中纵向加入2012的数据文件*注意2012内的文件变数量与变数名必须相同，若不同，用keep或drop 保留或删除merge文件合并use TRD_Year2011_2012.dta,clear 打开该数据文件sort stkcd year 排列一下要合并文件内的数据顺序stkcd和year均为变量名save TRD_Year2011_2012.dta,replace 排列后重新储存该数据文件use FS_Combas.dta,clear 打开要合并的数据文件sort stkcd year 同样排列一下要合并的数据顺序merge 1:1 stkcd year using TRD_Year2011_2012.dta 合并该文件（FS_Combas）和上一文件（TRD_Year2011_2012）内的stkcd和year两个变量save bas_TRD,replace 排列后要记得储存do文件用法（这个练习一下，别考试的时候慌了，没保存考试成绩就没了哦）将字符型转换成数字型或相反destring & tostringtostring year, gen(yearstr) 新建一个变量yearstr用来储存转换为字符形的yeardestring yearstr, gen(yearnum) 新建一个变量yearnum用来储存转换为字符形的yearbr yearstr yearnum 用列表形式查看变量yearstr和yearnum压缩数据空间compressgen new=1 新建一个等于1的变量newdes new 查看变量new的数据类型（为double双精度型长度为8bytes）compress new 压缩变量newdes new 再次查看new的数据类型（为byte字符型长度为1bytes）存储类型• %9.0g：一般格式–共占九位（右起），不指定小数点位。

stata 常用命令

stata 常用命令Stata是一个流行的统计分析软件，广泛应用于各个领域的数据分析和研究。

它提供了丰富的命令和功能，可帮助用户处理、分析和可视化数据。

在本文中，我将向您介绍一些常用的Stata命令，以及它们在数据分析中的应用。

1. 数据导入与导出在使用Stata进行数据分析之前，我们需要将数据导入软件环境中。

Stata支持多种数据格式，如Excel、CSV、SPSS等。

对于Excel数据，我们可以使用命令"import excel"将数据导入到Stata中；对于CSV数据，可以使用"import delimited"命令。

Stata还提供了"export"命令，可将分析结果导出为Excel、CSV等格式，便于与其他软件进行交互。

2. 数据清洗与处理在数据分析过程中，数据清洗是一个重要的步骤。

Stata提供了一系列命令来处理和净化数据。

"drop"命令可以删除数据集中的变量或观察值；"replace"命令用于修改变量的取值；"gen"命令可以创建新的变量等。

"merge"命令可用于合并不同数据集，"sort"命令可用于排序数据等。

3. 描述性统计分析Stata提供了简单而强大的描述性统计分析命令，帮助用户了解数据的基本特征。

"summarize"命令可用于计算变量的均值、标准差等统计量；"tabulate"命令可用于制作交叉分类表；"histogram"命令可绘制变量的直方图等。

这些命令使我们能够更好地理解数据的分布和特征。

4. 统计模型估计Stata是一个强大的统计软件，支持各种常见的统计模型估计。

"regress"命令可用于进行线性回归分析；"logit"命令可用于二元逻辑回归分析；"heckman"命令可用于处理选择模型等。

stata最常用命令大全

statasave‎命令File&#6‎1672;Save ‎A s例1. 表1‎.为某一降压药临床试‎验数据，试从键盘输入‎S tata，并保存为‎S tata格式文件。

‎STATA数据库的‎维护排序SORT‎变量名1 变量名2‎……变量更名‎r ename 原变量‎名新变量名STA‎T A数据库的维护删‎除变量或记录dro‎p x1 x2 ‎ /* ‎删除变量x1和x2‎d rop x1-x5‎‎/* 删除数据库中介‎于x1和x5间的所有‎变量(包括x1和x5‎)drop if ‎x<0 ‎ /* 删去x1<‎0的所有记录dro‎p in 10/12‎ /* 删‎去第10~12个记录‎drop if x‎==. ‎/* 删去x为缺失‎值的所有记录dro‎p if x==.|‎y==. /* 删‎去x或y之一为缺失值‎的所有记录drop‎if x==.&y‎==. /* 删去‎x和y同时为缺失值的‎所有记录drop ‎_all ‎ /* 删掉‎数据库中所有变量和数‎据STATA的变量‎赋值用genera‎t e产生新变量ge‎n erate 新变量‎＝表达式gener‎a te bh=_n ‎‎‎/* 将‎数据库的内部编号赋给‎变量bh。

gene‎r ate group‎=int((_n-1‎)/5)+1 ‎/* 按当前数据‎库的顺序，依次产生5‎个1，5个2，5个‎3……。

直到数据库结‎束。

generat‎e block=mo‎d(_n,6) ‎ /* 按‎当前数据库的顺序，依‎次产生1,2,3,4‎,5,0。

gene‎r ate y=log‎(x) if x>0‎‎/* 产生‎新变量y，其值为所有‎x>0的对数值log‎(x)，当x<=0时‎，用缺失值代替。

‎e gen产生新变量‎s et obs 12‎egen a=se‎q() ‎ /*产生1到‎N的自然数egen‎b=seq(),b‎(3) /*产生‎一个序列，每个元素重‎复＃次egen c‎=seq(),to(‎4) /*产生多个‎序列，每个序列从1到‎＃egen d=s‎e q(),f(4)t‎(6) /*产生多个‎序列，每个序列从#1‎到＃2encode‎字符变量名，ge‎n(新数值变量名)‎作用：将字符型变量转‎化为数值变量。

STATA常用命令大全

STATA 常用命令大全调整变量格式：format x1 %10.3f ——将x1的列宽固定为10，小数点后取三位format x1 %10.3g ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位format x1 %10.3e ——将x1的列宽固定为10，采用科学计数法format x1 %10.3fc ——将x1的列宽固定为10，小数点后取三位，加入千分位分隔符format x1 %10.3gc ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位，加入千分位分隔符format x1 %-10.3gc ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位，加入千分位分隔符，加入“-”表示左对齐合并数据：use "C:\Documents and Settings\xks\桌面\2006.dta", clearmerge using "C:\Documents and Settings\xks\桌面\1999.dta"——将1999和2006的数据按照样本（observation）排列的自然顺序合并起来use "C:\Documents and Settings\xks\桌面\2006.dta", clearmerge id using "C:\Documents and Settings\xks\桌面\1999.dta" ,unique sort——将1999和2006的数据按照唯一的（unique）变量id来合并，在合并时对id进行排序（sort）建议采用第一种方法。

对样本进行随机筛选：sample 50在观测案例中随机选取50%的样本，其余删除sample 50,count在观测案例中随机选取50个样本，其余删除查看与编辑数据：browse x1 x2 if x3>3 （按所列变量与条件打开数据查看器）edit x1 x2 if x3>3 （按所列变量与条件打开数据编辑器）数据合并（merge）与扩展（append）merge表示样本量不变，但增加了一些新变量；append表示样本总量增加了，但变量数目不变。

stata命令总结

stata命令总结.docStata命令总结引言Stata是一款强大的统计分析软件，广泛应用于经济学、社会学、医学等领域。

Stata命令是进行数据处理、统计分析、图形展示等操作的基础。

本文将对Stata中常用的命令进行总结，以帮助用户更高效地使用Stata进行数据分析。

Stata基础命令1. 数据管理导入数据：import excel, import delimited导出数据：export excel, export delimited数据集保存：save, saveold2. 变量管理创建变量：generate, egen修改变量：replace删除变量：drop3. 数据清洗数据类型转换：destring, encode, format缺失值处理：mvdecode, drop if missing()异常值检测：tabulate, summarize描述性统计分析1. 基本统计量描述性统计：summarize频率统计：tabulate相关系数：correlate2. 分组统计分组描述：bysort, xtsum 分组汇总：collapse3. 数据转换数据长格式：reshape long 数据宽格式：reshape wide 推断性统计分析1. 假设检验t检验：ttest方差分析：anova卡方检验：tabulate, chi2 2. 回归分析线性回归：regress逻辑回归：logit泊松回归：poisson3. 时间序列分析时间序列描述：tsreport自回归模型：arima高级统计分析1. 面板数据分析面板数据描述：xtset, xtsum固定效应模型：xtreg fe随机效应模型：xtreg re2. 多层次模型多层次线性模型：xtmelogit3. 结构方程模型结构方程模型：sem绘图与可视化1. 基本图形散点图：scatter线图：line柱状图：bar2. 高级图形箱线图：boxplot直方图：histogram核密度估计图：kdensity3. 交互式图形交互式图形：twoway, graph edit编程与自动化1. 循环与条件语句循环：foreach, forvalues条件语句：if, else2. 脚本与批处理脚本编写：do-file批处理：batch3. 宏与用户定义命令宏：macro用户定义命令：program define结语Stata命令的掌握是进行高效数据分析的前提。

stata入门常用命令

stata入门常用命令
Stata是一款广泛应用于数据分析、统计建模和数据可视化的软件，它具有操作简单、图形化界面、支持多种数据格式等优点，因此备受研究者和学者的青睐。

下面是一些Stata入门常用命令的介绍： 1. 数据读取命令：insheet, infile
insheet命令可以读取Excel表格中的数据，并将其导入Stata，infile命令可以读取纯文本文件中的数据。

2. 数据清理命令：drop, rename, recode, generate
drop命令可以用于删除不需要的变量和观测，rename命令可以修改变量的名称，recode命令可以将变量的取值进行重新编码，generate命令可以生成新的变量。

3. 描述性统计命令：summarize, tabulate, graph
summarize命令可以输出变量的基本统计量，如均值、中位数、标准差等，tabulate命令可以制作交叉表格，graph命令可以制作各种图形，如直方图、散点图等。

4. 回归分析命令：regress, logistic, probit
regress命令可以进行线性回归分析，logistic命令可以进行二元Logistic回归分析，probit命令可以进行二元Probit回归分析。

5. 面板数据分析命令：xtreg, xtlogit, xtpoisson
xtreg命令可以进行面板数据的线性回归分析，xtlogit命令可以进行面板数据的二元Logistic回归分析，xtpoisson命令可以进行面板数据的Poisson回归分析。

以上是一些Stata入门常用命令的介绍，这些命令可以帮助研究者和学者进行数据分析、统计建模和数据可视化等工作。

stata命令大全(全)

********* 面板数据计量分析与软件实现 *********说明：以下do文件相当一部分内容来自于中山大学连玉君STATA教程，感谢他的贡献。

本人做了一定的修改与筛选。

*----------面板数据模型* 1.静态面板模型：FE 和RE* 2.模型选择：FE vs POLS, RE vs POLS, FE vs RE （pols混合最小二乘估计） * 3.异方差、序列相关和截面相关检验* 4.动态面板模型（DID-GMM,SYS-GMM）* 5.面板随机前沿模型* 6.面板协整分析（FMOLS,DOLS）*** 说明：1-5均用STATA软件实现， 6用GAUSS软件实现。

* 生产效率分析（尤其指TFP）：数据包络分析（DEA）与随机前沿分析（SFA）*** 说明：DEA由DEAP2.1软件实现，SFA由Frontier4.1实现，尤其后者，侧重于比较C-D与Translog生产函数，一步法与两步法的区别。

常应用于地区经济差异、FDI 溢出效应（Spillovers Effect）、工业行业效率状况等。

* 空间计量分析：SLM模型与SEM模型*说明：STATA与Matlab结合使用。

常应用于空间溢出效应（R&D）、财政分权、地方政府公共行为等。

* ---------------------------------* --------一、常用的数据处理与作图-----------* ---------------------------------* 指定面板格式xtset id year （id为截面名称，year为时间名称）xtdes /*数据特征*/xtsum logy h /*数据统计特征*/sum logy h /*数据统计特征*/*添加标签或更改变量名label var h "人力资本"rename h hum*排序sort id year /*是以STATA面板数据格式出现*/sort year id /*是以DEA格式出现*/*删除个别年份或省份drop if year<1992drop if id==2 /*注意用==*/*如何得到连续year或id编号（当完成上述操作时，year或id就不连续，为形成panel 格式，需要用egen命令）egen year_new=group(year)xtset id year_new**保留变量或保留观测值keep inv /*删除变量*/**或keep if year==2000**排序sort id year /*是以STATA面板数据格式出现sort year id /*是以DEA格式出现**长数据和宽数据的转换*长>>>宽数据reshape wide logy,i(id) j(year)*宽>>>长数据reshape logy,i(id) j(year)**追加数据（用于面板数据和时间序列）xtset id year*或者xtdestsappend,add(5) /表示在每个省份再追加5年，用于面板数据/tsset*或者tsdes.tsappend,add(8) /表示追加8年，用于时间序列/*方差分解，比如三个变量Y,X,Z都是面板格式的数据，且满足Y=X+Z，求方差var(Y),协方差Cov(X,Y)和Cov（Z,Y）bysort year:corr Y X Z,cov**生产虚拟变量*生成年份虚拟变量tab year,gen(yr)*生成省份虚拟变量tab id,gen(dum)**生成滞后项和差分项xtset id yeargen ylag=l.y /*产生一阶滞后项)，同样可产生二阶滞后项*/gen ylag2=L2.ygen dy=D.y /*产生差分项*/*求出各省2000年以前的open inv的平均增长率collapse (mean) open inv if year<2000,by(id)变量排序，当变量太多，按规律排列。

(最新整理)Stata常用命令

Stata常用命令编辑整理：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常用命令）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常用命令的全部内容。

Stata常用命令大学期间觉得学的最有用的软件之一就是stata了，对stata基本是在血和泪的尝试中爬过，到了最后基本属于只要stata不出现红字错误命令就开心得不得了.顺便整理一下常用的stata命令如下，应该对付计量方向第一学期的入门问题不大（求stata大神不虐。

），所以就只写了一部分常用的，有时间后面再补充吧。

主要就是分为基本操作和回归统计两部分:1、基本操作import/use/insheet/merge：基本常用的导入文件就是这四个了，建议直接从stata的menu菜单中导入,导入xlsx和csv这种常见的格式时还有一些备用选项可以自己体验一下(比如string和把第一行视为变量名之类）。

merge需要单独说一下，因为是将两个数据库合并为一个,原理也比较简单，两个数据库中根据一些相同的变量把其他数据“加”到原来的数据库中,也是建议直接菜单操作,不要用命令。

在Data的Combine datasets的merge two datasets中，分为1:1、m:1、1：m各种形式，基本用两次就差不多能搞懂。

help:一定第一个学的是这个!啥不会就help一下，不知道函数了就help function，不知道回归细节就help regress，多读help文件！gen/egen:最常用的建立函数的命令,这两个不同之处在于gen一般是初等函数,egen的函数会复杂一些.常用的函数包括数学函数和其他函数，比如count/tag之类，建议直接到菜单里Data下Create data的create new variable或create new variable(extended）直接生成函数,会方便的多。

STATA最常用命令大全

statasave命令FileSave As例1. 表1.为某一降压药临床试验数据，试从键盘输入Stata，并保存为Stata格式文件。

STATA数据库的维护排序SORT 变量名1 变量名2 ……变量更名rename 原变量名新变量名STATA数据库的维护删除变量或记录drop x1 x2 /* 删除变量x1和x2drop x1-x5 /* 删除数据库中介于x1和x5间的所有变量(包括x1和x5)drop if x<0 /* 删去x1<0的所有记录drop in 10/12 /* 删去第10~12个记录drop if x==. /* 删去x为缺失值的所有记录drop if x==.|y==. /* 删去x或y之一为缺失值的所有记录drop if x==.&y==. /* 删去x和y同时为缺失值的所有记录drop _all /* 删掉数据库中所有变量和数据STATA的变量赋值用generate产生新变量generate 新变量＝表达式generate bh=_n /* 将数据库的内部编号赋给变量bh。

generate group=int((_n-1)/5)+1 /* 按当前数据库的顺序，依次产生5个1，5个2，5个3……。

直到数据库结束。

generate block=mod(_n,6) /* 按当前数据库的顺序，依次产生1,2,3,4,5,0。

generate y=log(x) if x>0 /* 产生新变量y，其值为所有x>0的对数值log(x)，当x<=0时，用缺失值代替。

egen产生新变量set obs 12egen a=seq() /*产生1到N的自然数egen b=seq(),b(3) /*产生一个序列，每个元素重复＃次egen c=seq(),to(4) /*产生多个序列，每个序列从1到＃egen d=seq(),f(4)t(6) /*产生多个序列，每个序列从#1到＃2encode 字符变量名，gen(新数值变量名)作用：将字符型变量转化为数值变量。

Stata常用命令100条

Stata常用命令100条数据管理设置工作路径：cd导入间隔符为制表符或逗号等格式的文本文件：insheet 导入固定列格式的文件：infix导入自由格式的文本文件：infile导入XML格式文件：xmluse更改变量的存储格式：recast建立新变量：generate或egen重命名变量rename变量排序：order删除变量或观测值：drop生成分类变量：recode字符串与数值变量间转换：destring或encode升序或降序排列：gsort升序排列：sort检查数据是否存在重复观测值：isid报告、标记或删除重复观测值：duplicates长数据与宽数据间转换：reshape生成变量的统计指标数据：collapse横向合并数据：merge纵向添加数据：append根据组内配对合并变量：joinby标量：scalar随机抽样：sample有放回的抽样：bsample从多元正态分布随机变量中抽样：drawnorm 生成特定相关结构的变量：corr2data统计制图直方图：histogram一般绘图命令：graph或twoway对称图：symplot分位数图：quantile正态分布分位数图：qmormQQ分位数图：qqplot标准化正态概率图：pnorm卡方概率图：pchi37条外部命令：传送门描述统计数据概要描述：summarize或describe生成汇总统计表：tabstat或tabulate相关性：correlate或pwcorr假设检验t检验：ttest方差检验：sdtest比率检验：prtest二项概率检验：bitestK-S检验：ksmirnov符号检验：signtestWilcoxon符号秩检验：signrankWilcoxon秩和检验：ranksumKruskal-Wallis：H检验：kwallis方差分析方差分析：anova单因素方差分析：oneway多元统计分析主成分分析：pca主成分散点图：loadingplot因子分析：factor因子旋转：rotate模型适切度检验：estat smc及estat anti及estat kmo 计算主成分得分或因子得分：predict碎石图：screeplot聚类分析：cluster典型相关分析：canon回归分析OLS线性回归：regress受约束的线性回归：cnsreg非线性最小二乘估计：nl多变量回归：mvreg似不相关回归：suregProbit回归：probitLogistic回归：logit定序probit模型：oprobit定序logit模型：ologit归并模型：cnregTobit模型：tobit多层线性模型：mixed泊松回归：poisson负二项回归：nbreg时间序列分析定义时间序列：tssetARIMA，ARMAX和其它动态回归模型：arima 自相关：ac偏自相关：pac预测：predict时间序列图：tsline蒙特卡罗模拟：simulateADF单位根检验：dfullerPP单位根检验pperronDF-GLS单位根检验：dfgls跨相关图：xcorr结构向量自回归模型：svar自回归条件异方差模型：arch门限回归：threg状态空间模型：sspace面板数据分析定义面板：xtset面板数据结构：xtdescribe面板OLS模型：xtreg面板GLS模型：xtgls面板GEE模型：xtgee面板probit模型：xtprobit面板logit模型：xtlogit差分GMM模型：xtabond系统GMM模型：xtdpdsysHausman检验：hausman似然比检验：lrtest空间计量从截面数据到空间面板：传送门。

stata基本命令
Stata是一种数据分析软件，常用于统计分析、经济学和社会科学研究中。

以下是一些Stata基本命令的解释：
1. use命令：用于打开数据文件，例如：“use data.dta”。

2. describe命令：用于查看数据文件的结构和变量信息，例如：“describe data”。

3. summarize命令：用于统计变量的描述性统计量（如均值、标准差、最大最小值等），例如：“summarize var1 var2”。

4. tabulate命令：用于制作交叉表和频数表，例如：“tabulate var1 var2”。

5. regress命令：用于进行回归分析，例如：“regress depvar indepvar”。

6. scatter命令：用于制作散点图，例如：“scatter depvar indepvar”。

7. histogram命令：用于制作直方图，例如：“histogram var”。

8. twoway命令：用于制作多种类型的图表，例如：“twoway scatter
depvar indepvar”。

9. merge命令：用于将两个数据文件按照某一变量合并，例如：“merge 1:1 var using data.dta”。

10. sort命令：用于对数据文件按照某一变量进行排序，例如：“sort var”。

以上是Stata基本命令的简单解释，使用这些命令可以进行数据的读取、处理和分析。

在实际应用中，还需要结合具体情况选择合适的命令进行使用。

stata 常用命令

stata 常用命令Stata是一款经济学和统计学分析软件，它拥有一个广泛的命令库，可用于数据分析、统计建模、可视化等。

在Stata中，我们可以使用很多命令来完成各种任务。

以下是一些常用的Stata命令：1. import 命令import 命令用于导入数据到Stata中。

我们可以使用 import 命令来导入各种文件格式，如 Excel、CSV、SPSS 等。

如果我们想要导入Excel 文件，我们可以使用以下命令：import excel "data.xlsx", sheet("Sheet1") firstrow clear该命令将导入 data.xlsx 文件中的 Sheet1 中的数据到 Stata 中。

指定的 firstrow 参数将告诉 Stata 该文件中的第一行是变量名，因此我们可以让 Stata 自动读取变量名称。

2. summarize 命令summarize 命令用于计算一个或多个变量的描述性统计量，如均值、标准差、最小/最大值等。

该命令的语法如下：summarize variable1 variable2 variable3…例如，要计算变量 x 的均值、标准差和最大值，我们可以使用以下命令：summarize x, detail3. sort 命令sort 命令用于按一个或多个变量对数据进行排序。

该命令的语法如下：sort variable1 variable2 variable3…例如，要按变量 x 排序数据集，我们可以使用以下命令：sort x4. tabulate 命令tabulate 命令用于计算一个或多个变量的频率分布表（也称为列联表）。

该命令的语法如下：tabulate varia ble1 [variable2] [variable3]…例如，要计算变量 x 和 y 的频率分布表，我们可以使用以下命令：tabulate x y5. regress 命令regress 命令用于估计回归模型。

stata常用命令总结

stata常用命令总结Stata常用命令总结Stata是一款广泛应用于数据分析与统计建模的统计软件，具有强大的功能和广泛的应用领域。

在Stata中，我们可以通过命令来完成数据的读取、整理、分析和可视化等任务。

本文将对一些常用的Stata命令进行总结和介绍，以帮助读者更好地理解和应用Stata软件。

一、数据的读取与整理1. 读取数据文件：- use 文件名：读取已经存在的Stata数据文件。

- import delimited 文件名：读取以逗号、制表符或其他分隔符分隔的文本文件。

2. 显示数据：- describe：显示数据文件的基本信息，包括变量名、数据类型、有效观测数等。

- browse：以表格形式显示数据文件的部分观测值。

3. 数据整理：- generate 新变量名=计算公式：创建新的变量，并根据指定公式进行计算。

- egen 新变量名=计算函数：根据指定的计算函数对现有变量进行计算，并创建新的变量。

二、数据的统计分析与建模1. 描述性统计：- summarize 变量名：对指定变量进行描述性统计，包括均值、标准差、最小值、最大值等。

- tabulate 变量名：生成指定变量的频数表和百分比表。

2. 数据筛选与子集选择：- keep 如果条件：保留符合条件的观测值，删除不满足条件的观测值。

- drop 如果条件：删除符合条件的观测值，保留不满足条件的观测值。

- qui keep 如果条件：以无输出方式保留符合条件的观测值并生成新数据集。

- qui drop 如果条件：以无输出方式删除符合条件的观测值并生成新数据集。

3. 参数估计与假设检验：- regress 因变量自变量1 自变量2 ...：进行普通最小二乘回归分析。

- ttest 变量名, by(分组变量)：进行两组样本均值差异的t检验。

4. 数据可视化：- scatter 变量1 变量2：绘制散点图。

- histogram 变量名：绘制直方图。

STATA常用命令总结(34个含使用示例)

STATA常用命令总结（34个含使用示例）1. sum：计算变量的简要统计信息，如均值、标准差等。

示例：sum variable2. tabulate：生成变量的频数表。

示例：tabulate variable3. describe：显示数据集的基本信息，如变量名和数据类型。

示例：describe dataset4. drop：删除数据集中的变量。

示例：drop variable5. keep：保留数据集中的变量，删除其他变量。

示例：keep variable6. rename：重命名变量。

示例：rename variable newname7. gen：根据已有变量生成新的变量。

示例：gen newvar = expression8. egen：根据已有变量生成新的变量，可以使用更复杂的函数和运算符。

示例：egen newvar = function(variable)9. recode：对变量的取值进行重新编码。

示例：recode variable (oldvalues= newvalues) 10. dropif：根据条件删除观测。

示例：dropif condition11. keepif：根据条件保留观测。

示例：keepif condition12. sort：对数据集按指定变量进行排序。

示例：sort variable13. merge：将两个数据集按照共享变量合并。

示例：merge 1:1 variable using dataset214. reshape：将数据从宽格式转换为长格式或反之。

示例：reshape long var, i(id) j(year)15. regress：进行线性回归分析。

示例：regress dependent_var independent_vars 16. logistic：进行逻辑回归分析。

示例：logistic dependent_var independent_vars 17. probit：进行Probit回归分析。

STATA常用命令总结(34个含使用示例)

STATA常用命令总结（34个含使用示例）1. clear：清空当前工作空间中的数据。

示例：clear2. use：加载数据文件。

示例：use "data.dta"3. describe：查看数据文件的基本信息。

示例：describe4. summarize：统计数据的描述性统计量。

示例：summarize var1 var2 var35. tabulate：制作数据的列联表。

示例：tabulate var1 var26. scatter：绘制散点图。

示例：scatter x_var y_var7. histogram：绘制直方图。

示例：histogram var8. boxplot：绘制箱线图。

示例：boxplot var1 var29. ttest：进行单样本或双样本t检验。

示例：ttest var, by(group_var)10. regress：进行最小二乘法线性回归分析。

示例：regress dependent_var independent_var1 independent_var211. logistic：进行逻辑斯蒂回归分析。

示例：logistic dependent_var independent_var1 independent_var212. anova：进行方差分析。

示例：anova dependent_var independent_var13. chi2：进行卡方检验。

示例：chi2 var1 var214. correlate：计算变量之间的相关系数。

示例：correlate var1 var2 var315. replace：替换数据中的一些值。

示例：replace var = new_value if condition16. drop：删除变量或观察。

示例：drop var17. rename：重命名变量。

示例：rename old_var new_var18. generate：生成新变量。