stata常用命令

调整变量格式：

format x1 % ——将x1的列宽固定为10，小数点后取三位

format x1 % ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位

format x1 % ——将x1的列宽固定为10，采用科学计数法

format x1 % ——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 % ——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 % ——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\", clear

merge using "C:\Documents and Settings\xks\桌面\"

——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\", clear

merge id using "C:\Documents and Settings\xks\桌面\" ,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。one-to-one merge：

数据源自stata tutorial中的exampw1和exampw2

第一步：将exampw1按v001～v003这三个编码排序，并建立临时数据库tempw1

clear

use "t:\statatut\"

su ——summarize的简写

sort v001 v002 v003

save tempw1

第二步：对exampw2做同样的处理

clear

use "t:\statatut\"

su

sort v001 v002 v003

save tempw2

第三步：使用tempw1数据库，将其与tempw2合并：

clear

use tempw1

merge v001 v002 v003 using tempw2

第四步：查看合并后的数据状况：

ta _merge ——tabulate _merge的简写

su

第五步：清理临时数据库，并删除_merge，以免日后合并新变量时出错

erase

erase

drop _merge

数据扩展append：

数据源自stata tutorial中的fac19和newfac

clear

use "t:\statatut\"

ta region

append using "t:\statatut\newfac"

ta region

合并后样本量增加，但变量数不变

茎叶图：

stem x1,line(2) （做x1的茎叶图，每一个十分位的树茎都被拆分成两段来显示，前半段为0～4，后半段为5～9）

stem x1,width(2) （做x1的茎叶图，每一个十分位的树茎都被拆分成五段来显示，每个小树茎的组距为2）stem x1,round(100) （将x1除以100后再做x1的茎叶图）

直方图

采用auto数据库

histogram mpg, discrete frequency normal xlabel(1(1)5)

（discrete表示变量不连续，frequency表示显示频数，normal加入正太分布曲线，xlabel设定x轴，1和5为极端值，(1)为单位）

histogram price, fraction norm

（fraction表示y轴显示小数，除了frequency和fraction这两个选择之外，该命令可替换为“percent”百分比，和“density”密度；未加上discrete就表示将price当作连续变量来绘图）

histogram price, percent by(foreign)

（按照变量“foreign”的分类，将不同类样本的“price”绘制出来，两个图分左右排布）

histogram mpg, discrete by(foreign, col(1))

（按照变量“foreign”的分类，将不同类样本的“mpg”绘制出来，两个图分上下排布）

histogram mpg, discrete percent by(foreign, total) norm

（按照变量“foreign”的分类，将不同类样本的“mpg”绘制出来，同时绘出样本整体的“总”直方图）

二变量图：

graph twoway lfit price weight || scatter price weight

（作出price和weight的回归线图——“lfit”，然后与price和weight的散点图相叠加）

twoway scatter price weight,mlabel(make)

（做price和weight的散点图，并在每个点上标注“make”，即厂商的取值）

twoway scatter price weight || lfit price weight,by(foreign)

（按照变量foreign的分类，分别对不同类样本的price和weight做散点图和回归线图的叠加，两图呈左右分布）

twoway scatter price weight || lfit price weight,by(foreign,col(1))

（按照变量foreign的分类，分别对不同类样本的price和weight做散点图和回归线图的叠加，两图呈上下