Stata基本操作和数据分析入门第11章无序分类资料的统计分析Stata实现
使用Stata进行统计数据分析教程
使用Stata进行统计数据分析教程章节一：Stata简介与安装Stata是一款广泛使用的统计软件，由StataCorp开发，并提供了强大的数据分析和数据管理功能。
首先，我们需要了解Stata的基本特点和优势，并学习如何安装Stata软件及其组件包。
为了顺利进行数据分析，安装正确的版本和组件是必不可少的。
章节二：数据导入与数据管理在开始数据分析之前，我们首先需要将数据导入Stata软件中，这涉及到数据的格式转换和读取，包括常见的Excel、CSV等格式。
然后，我们会学习如何对数据进行清洗，删除无效数据、处理缺失数据和异常值等。
此外，我们还会介绍如何创建和修改变量、合并数据集以及数据筛选等高级数据管理功能。
章节三：描述性统计分析描述性统计是最基本的统计方法之一，用于描述数据的分布和性质。
在这一章节中，我们会学习如何使用Stata进行描述性统计分析，包括计算平均数、中位数、标准差、最大值和最小值等统计指标。
同时，我们还会学习如何绘制直方图、箱线图和散点图等图形工具，以更直观地展示数据的分布特征。
章节四：推断统计分析推断统计分析用于从样本数据中推断总体的性质，常用的方法包括假设检验和置信区间估计。
在这一章节中，我们会学习如何使用Stata进行常见的假设检验，如单样本t检验、独立样本t检验和相关样本t检验等。
同时，我们还会介绍如何计算置信区间和进行方差分析等高级统计方法。
章节五：回归分析回归分析是统计学中常用的建模和预测方法，用于描述自变量与因变量之间的关系。
在这一章节中，我们会学习如何使用Stata 进行简单线性回归和多元线性回归分析，包括模型拟合、参数估计和模型诊断。
此外，我们还会介绍如何解决共线性和异方差等常见问题，并讨论如何进行交互效应和非线性回归分析。
章节六：多元统计分析除了回归分析，Stata还提供了丰富的多元统计分析方法，如主成分分析、因子分析和聚类分析等。
在这一章节中，我们会学习如何使用Stata进行多元统计分析，包括降维与因子提取、聚类分析和判别分析等。
使用Stata进行数据处理和分析
使用Stata进行数据处理和分析第一章：Stata的介绍和安装Stata是一款统计软件，广泛应用于数据处理和分析领域。
本章将介绍Stata的基本功能和特点，并介绍如何安装Stata软件。
1.1 Stata的基本功能Stata具有数据管理、统计分析、图形绘制和模型拟合等功能。
数据管理功能包括数据输入、清理、转换和合并等操作；统计分析功能包括描述性统计、假设检验、回归分析和生存分析等方法；图形绘制功能可以用于可视化数据；而模型拟合功能可以进行回归、时间序列和面板数据等模型拟合。
1.2 Stata的特点Stata具有高度的统一性和完整性，适合处理小样本和大样本数据。
它提供了丰富的内置统计命令和扩展命令，可满足各种数据处理和分析的需求。
此外，Stata还具备灵活的数据处理能力和简洁的语法结构，方便用户进行数据操作和分析。
1.3 Stata的安装Stata支持Windows、Mac和Linux操作系统。
用户可以从Stata 官方网站购买软件并进行在线安装，或者通过光盘进行离线安装。
安装过程简单，用户只需按照安装向导的指示进行操作即可。
第二章：数据的导入和清洗本章将介绍如何使用Stata导入外部数据集并进行数据清洗。
2.1 数据导入Stata支持导入多种数据格式，如CSV、Excel和SPSS等。
用户可以使用命令“import”或点击菜单栏中的“File”-“Import”进行数据导入。
导入后，可以使用“describe”命令查看数据的基本信息。
2.2 数据清洗数据清洗是数据处理的重要环节，目的是提高数据的质量和可用性。
Stata提供了一系列数据清洗命令，如数据排序、缺失值处理和异常值检测等。
用户可以利用这些命令进行数据清洗，确保数据的准确性和完整性。
第三章：数据的转换和合并本章将介绍Stata中数据的转换和合并操作。
3.1 数据转换数据转换是将数据从一种形式转换为另一种形式的过程。
Stata 提供了多种数据转换命令，如变量生成、变量重编码和重塑数据等。
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 简介及基本操作ppt课件
开另外一个数据集。
精选版课件ppt
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2．变量的标签 在变量窗口，每个变量的“名字”（Name）旁边显示了
其“标签”（label）。但目前的标签过于简略，缺乏变量的 解 释信息。
如果想将变量“gov”的标签改为“government expenditures”，可进行如下操作。以鼠标的右键点击变量名 “gov”，然后选择“Edit variable label”，输入“government expenditures”即可。此时，再去看变量“gov”的标签，就已 经改为“government expenditures”。另外，在右上角的结果 窗口出现了以下一行命令：
打开Stata。此时可以看到，在最上方有一排菜单，即 “File Edit Data Graphics Statistics User Window Help”。 在此之下，有四个窗口，分别为：
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。
左下“Variables”（变量窗口）：此窗口记录着目前 Stata 内存中的所有变量。
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3．审视数据 一个数据集可能很大，而我们常希望看到数据的概貌。
想看数据集中的变量名单、标签等，可以在命令窗口输入： . describe
如果想给整个数据集加上一个标签，以说明这个数据 集来自“Wagner Law 1978-2009”，可输入命令： . label data "Wagner Law 1978-2009"
. summarize gov gcons gdp
Variable Obs gov 32 gcons 32 gdp 32
使用Stata进行统计分析的方法与实例
使用Stata进行统计分析的方法与实例第一章：导言统计分析是一种基于数据的科学方法，主要用于搜集、整理、分析和解释数据，以便更好地理解和描述现象、随机事件或人类行为。
Stata是一款功能强大且广泛应用于统计学和经济学领域的统计分析软件。
本文将介绍使用Stata进行统计分析的方法和实例，并按以下章节进行详细说明。
第二章：数据导入与清洗在使用Stata进行统计分析之前，首先需要导入和清洗数据。
Stata支持多种数据导入格式，如文本文件、Excel表格和数据库等。
通过使用Stata的数据管理命令，我们可以对数据进行清洗和预处理，包括删除缺失值、处理离群值和进行变量转换等。
第三章：描述性统计分析描述性统计分析是研究对象的基本特征和总体分布的方法。
在Stata中，我们可以使用各种命令来计算和展示数据的描述性统计量，如平均值、标准差、中位数和频数分布等。
此外，可以使用图表工具来可视化数据的分布和特征，如直方图、箱线图和散点图等。
第四章：推断统计分析推断统计分析是通过抽样来推断总体参数的方法。
Stata提供了一系列统计模型和命令，用于进行参数估计、假设检验和置信区间估计等推断统计分析。
常见的推断统计方法包括回归分析、方差分析和非参数检验等。
通过Stata的命令和函数，我们可以轻松地应用这些方法，从而得出关于总体的推断结论。
第五章：多元统计分析多元统计分析是研究多个变量之间关系的方法。
Stata提供了多元统计模型和命令，用于探索和解释多个变量之间的关系。
其中包括多元线性回归分析、主成分分析和因子分析等。
通过使用Stata的多元统计分析功能，我们可以深入研究变量之间的相关性和潜在结构等。
第六章：时间序列分析时间序列分析是研究时间变化规律的方法。
在Stata中，我们可以使用时间序列模型和命令，对时间序列数据进行建模和预测分析。
其中包括平稳性检验、自回归移动平均模型和差分自回归移动平均模型等。
通过利用Stata的时间序列分析功能，我们可以分析和预测各种经济和社会现象的发展趋势。
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。
STATA使用教程
STATA使用教程第一章：介绍 StataStata 是一款统计分析软件，广泛应用于经济学、社会科学、健康科学和医学研究等领域。
本章将介绍 Stata 软件的基本特点、适用范围和主要功能。
1.1 Stata 的特点Stata 是一款功能强大、易于使用的统计软件。
不同于其他统计软件，Stata 具有灵活性高、数据处理效率好的优点。
它支持多种数据文件格式，可以处理大规模的数据集，并且具有丰富的数据处理、统计分析和图形展示功能。
1.2 Stata 的适用范围Stata 软件适用于各类研究领域，涵盖了经济学、社会科学、医学、健康科学等多个领域。
它广泛应用于定量分析、回归分析、面板数据分析、时间序列分析等领域，可用于统计推断、数据可视化和模型建立等任务。
1.3 Stata 的主要功能Stata 软件提供了丰富的功能模块，包括数据导入导出、数据清洗、数据管理、描述性统计、推断统计、回归分析、面板数据分析、时间序列分析、图形展示等。
这些功能模块为用户提供了全面且灵活的数据分析工具。
第二章：Stata 数据处理数据处理是统计分析的前置工作，本章将介绍 Stata 软件的数据导入导出、数据清洗和数据管理等功能。
2.1 数据导入导出Stata 支持导入多种文件格式的数据，如文本文件、Excel 文件和 SAS 数据集等。
用户可以使用内置命令或者图形界面进行导入操作，导入后的数据可以存储为 Stata 数据文件（.dta 格式），方便后续的数据处理和分析。
2.2 数据清洗数据清洗是数据处理的重要环节，Stata 提供了多种数据清洗命令，如缺失值处理、异常值处理和数据类型转换等。
用户可以根据实际情况选择合适的数据清洗操作，确保数据的准确性和完整性。
2.3 数据管理数据管理是有效进行数据处理的关键，Stata 提供了许多数据管理命令，如数据排序、数据合并、数据分割和数据标记等。
这些命令可以帮助用户高效地对数据进行管理和组织，提高数据处理效率。
STATA软件操作(四)分类与等级资料的统计分析
tab sex
tab group sex
| sex group | 0 1| Total ------------+----------------------+---------1| 8 4| 12 2| 4 7| 11 3| 3 4| 7 ------------+----------------------+---------Total | 15 15 | 30
tab sex,sum(x)
| Summary of x sex | Mean Std. Dev. Freq. ------------+-----------------------------------0 | 4.1266667 .8224238 15 1| 4.26 .9627342 15 ------------+-----------------------------------Total | 4.1933333 .88236879 30
-- Poisson Exact -Variable | Exposure Mean Std. Err. [95% Conf. Interval] -------------+------------------------------------------------------------| 1 8 2.828427 3.454 15.76225
x group 3.9 1 4.2 1 3.7 1 4 1 4.4 1 ……
sex 0 0 0 0 0
tab group
group | Freq. Percent Cum. ------------+----------------------------------1| 12 40.00 40.00 2| 11 36.67 76.67 3| 7 23.33 100.00 ------------+----------------------------------Total | 30 100.00 sex | Freq. Percent Cum. ------------+----------------------------------0| 15 50.00 50.00 1| 15 50.00 100.00 ------------+----------------------------------Total | 30 100.00
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统计分析软件使用教程
STATA统计分析软件使用教程引言STATA统计分析软件是一款功能强大、使用广泛的统计分析软件，广泛应用于经济学、社会学、医学和其他社会科学领域的研究中。
本教程将介绍STATA的基本操作和常用功能，并提供实例演示，帮助读者快速上手使用。
第一章：STATA入门1.1 安装与启动首先，下载并安装STATA软件。
完成安装后，点击软件图标启动STATA。
1.2 界面介绍STATA的界面分为主窗口、命令窗口和结果窗口。
主窗口用于数据显示，命令窗口用于输入分析命令，结果窗口用于显示分析结果。
1.3 数据导入与保存使用命令`use filename`导入数据，使用命令`save filename`保存当前数据。
1.4 基本命令介绍常用的基本命令，如`describe`用于显示数据的基本信息、`summarize`用于计算变量的统计描述等。
第二章：数据处理与变量管理2.1 数据选择与筛选通过命令`keep`和`drop`选择和删除数据的特定变量和观察值。
2.2 数据排序与重编码使用命令`sort`对数据进行排序，使用命令`recode`对变量进行重编码。
2.3 缺失值处理介绍如何检测和处理数据中的缺失值，包括使用命令`missing`和`recode`等。
第三章：数据分析3.1 描述性统计介绍如何使用STATA计算和展示数据的描述性统计量，如均值、标准差、最大值等。
3.2 统计检验介绍如何进行常见的统计检验，如t检验、方差分析、卡方检验等。
3.3 回归分析介绍如何进行回归分析，包括一元线性回归、多元线性回归和逻辑回归等。
3.4 生存分析介绍如何进行生存分析，包括Kaplan-Meier生存曲线和Cox比例风险模型等。
第四章：图形绘制与结果解释4.1 图形绘制基础介绍如何使用STATA进行常见的数据可视化，如散点图、柱状图、折线图等。
4.2 图形选项与高级绘图介绍如何通过调整图形选项和使用高级绘图命令，进一步美化和定制图形。
如何使用Stata进行统计学分析
如何使用Stata进行统计学分析Stata是一种流行的统计学软件，广泛应用于各个领域的数据分析和统计学研究。
本文将介绍如何使用Stata进行统计学分析，并按照不同的主题进行划分章节。
第一章：Stata基础操作在开始使用Stata进行统计学分析之前，首先需要了解一些基础操作。
包括数据导入和导出、数据清洗、变量定义等。
Stata支持各种数据文件格式的导入，例如Excel、CSV等，通过使用`import`命令可以将数据导入到Stata中。
此外，Stata还提供了丰富的数据清洗功能，如缺失值处理、异常值处理等。
在数据准备工作完成后，可以使用`generate`命令定义变量，并使用`list`命令查看数据集的内容。
第二章：描述性统计分析描述性统计分析是了解数据的基本特征和分布情况的重要手段。
在Stata中，可以使用`summarize`命令计算变量的均值、方差、最大值、最小值等统计量。
此外，还可以使用`tabulate`命令生成频数表和列联表，用以统计分类变量的分布情况和不同变量之间的关联。
第三章：统计图形绘制统计图形是数据可视化的重要工具，有助于更直观地理解数据的特点和模式。
Stata提供了多种绘图命令，例如`histogram`命令用于绘制直方图、`scatter`命令用于绘制散点图、`boxplot`命令用于绘制箱线图等。
通过适当选择和组合这些绘图命令，可以呈现出丰富的数据图形，有助于揭示数据背后的规律。
第四章：参数估计与假设检验参数估计和假设检验是统计学分析的核心内容。
Stata提供了多种统计分析命令，如`ttest`命令用于独立样本t检验、`regress`命令用于回归分析、`anova`命令用于方差分析等。
这些命令可以根据用户提供的数据和分析需求，进行相应的估计和检验，并输出相应的统计结果和解释。
第五章：相关分析和回归分析相关分析和回归分析是统计学中常用的分析方法，用于探究变量之间的关系和预测模型的建立。
Stata统计分析与建模入门教学
Stata统计分析与建模入门教学第一章：Stata的介绍和基本操作Stata是一款专业的统计分析软件，被广泛应用于学术研究、政府机构和企业中。
本章将介绍Stata的基本功能和操作界面，包括数据导入、数据管理和数据处理等内容。
学习者可以通过本章的教学示例，快速熟悉Stata的基本操作，并掌握如何在Stata中进行数据的读取和保存。
第二章：数据清理和准备本章重点介绍如何对原始数据进行清洗和准备，以便于后续的统计分析和建模。
内容包括缺失值处理、异常值处理、数据变量的重编码和转换等。
通过学习本章，学习者将掌握如何使用Stata 来处理常见的数据质量问题，保证数据的准确性和完整性。
第三章：描述性统计和数据可视化描述性统计和数据可视化是统计分析的常用方法，可以帮助研究者对数据进行初步的了解和分析。
本章将介绍在Stata中如何计算和呈现数据的描述统计量，包括均值、标准差、百分位数等指标，并且教学者将指导学生使用Stata绘制直方图、散点图和箱线图等数据可视化图形。
第四章：假设检验和置信区间假设检验和置信区间是统计学中重要的概念和方法，可以用于推断总体参数，并进行统计显著性检验。
本章将介绍如何在Stata中进行常见的假设检验，比如 t检验、方差分析和卡方检验等，并演示如何计算和解释置信区间。
学习者通过本章的学习，将能够掌握在Stata中进行假设检验的方法和技巧。
第五章：线性回归分析线性回归分析是最常用的统计建模方法之一，可以用于探究自变量与因变量之间的关系。
本章将介绍在Stata中进行线性回归分析的步骤和技巧，包括模型的建立、参数估计和统计推断等内容。
学习者将通过本章学会如何使用Stata进行简单线性回归和多元线性回归分析，并能够对回归模型进行解释和评估。
第六章：非线性回归分析非线性回归分析是一类应用广泛的统计建模方法，用于描述自变量和因变量之间的非线性关系。
本章将介绍在Stata中进行非线性回归分析的方法和技巧，包括多项式回归、对数回归和指数回归等内容。
STATA软件操作(四)分类与等级资料的统计分析
STATA软件操作(四)分类与等级资料的统计分析STATA软件操作（四）分类与等级资料的统计分析在统计学中，数据可分为分类数据和等级数据。
分类数据是指事物被划分为不同的类别或类型，每个类别之间没有顺序或大小的关系。
而等级数据则是指事物按照某种特定的顺序或大小排列。
STATA是一款功能强大的统计分析软件，它提供了丰富的工具和函数，可以进行分类数据和等级数据的统计分析。
本文将介绍如何使用STATA软件进行分类与等级资料的统计分析。
一、分类数据的统计分析分类数据的统计分析主要包括频数和比例统计、列联表分析和卡方检验等。
下面以一个简单的示例说明如何用STATA软件进行分类数据的分析。
假设我们有一份调查问卷数据，其中包含了100个受访者的性别（男、女）和喜好的水果（苹果、香蕉、橙子）信息。
我们想要了解男女受访者喜好的水果分布是否存在差异。
首先，我们需要将数据导入STATA软件。
在STATA命令窗口中输入以下命令：```use "文件路径/文件名.dta"```接着，我们可以使用`tab`命令来计算频数和比例。
输入以下命令：```tab sex fruit```这样，STATA会输出一个包含性别和水果的频数表和比例表。
通过观察这些表，我们可以得到男女受访者对不同水果的喜好情况。
如果我们还想了解性别和喜好水果的关系是否显著，可以进行列联表分析和卡方检验。
输入以下命令：```tab sex fruit, chi2```STATA会输出一个包含列联表和卡方检验结果的表格。
通过观察卡方检验的p值，我们可以判断性别和喜好水果之间是否存在显著差异。
二、等级数据的统计分析等级数据的统计分析主要包括描述统计分析和推断统计分析。
下面以一个实例介绍如何使用STATA软件进行等级数据的分析。
假设我们有一份学生数学考试成绩数据，其中包含了100个学生的分数信息。
我们想要了解这些学生成绩的分布情况。
首先，我们需要将数据导入STATA软件。
使用Stata进行统计分析和数据可视化的教程
使用Stata进行统计分析和数据可视化的教程Stata是一种常用的统计分析软件，广泛应用于社会科学、经济学和健康科学等领域的数据分析和可视化。
本文将为大家提供一个使用Stata进行统计分析和数据可视化的教程，包括数据导入、数据处理、统计分析和数据可视化等内容。
首先，我们需要了解Stata软件的基本操作。
一、Stata软件的基本操作1. 安装与启动：将Stata软件下载并安装在电脑上，然后双击桌面上的图标启动程序。
2. 导入数据：在Stata中，可以通过多种方式导入数据，如Excel表格、文本文件和数据库等。
使用命令“import excel”导入Excel表格数据，命令“import delimited”导入文本文件数据。
导入数据后，可以使用“describe”命令查看数据的结构和变量的属性。
3. 数据浏览与修改：使用“browse”命令可以打开数据集的浏览窗口，查看数据的内容。
要对数据进行修改，可以使用“generate”或“replace”命令创建或修改变量的值。
4. 数据子集选择：使用“keep”和“drop”命令选择需要分析的变量或观测。
5. 数据排序：使用“sort”命令可以按照指定的变量对数据进行排序。
二、数据处理与统计分析1. 描述统计分析：使用“summarize”命令计算变量的均值、方差、最大值、最小值等统计指标。
可以使用“tabulate”命令生成频数表和交叉表。
使用“histogram”命令生成直方图，“scatter”命令生成散点图。
2. t检验与方差分析：使用“ttest”命令进行两样本t检验，使用“oneway”命令进行方差分析。
3. 回归分析：使用“regress”命令进行线性回归分析。
可以使用“predict”命令创建预测值，并使用“estat”命令计算回归结果的统计量。
4. 面板数据分析：对于面板数据，使用“xtset”命令设置面板数据的结构，然后使用面板数据专用的命令进行分析，如“xtreg”进行面板数据的固定效应模型分析。
Stata统计分析软件入门指导
Stata统计分析软件入门指导第一章：Stata软件介绍Stata统计分析软件是一款功能强大的数据分析工具，广泛应用于社会科学、经济学、统计学等研究领域。
本章将介绍Stata 软件的基本特点、应用领域以及优势，并给出软件安装与启动的步骤。
第二章：数据准备数据准备是进行数据分析的前提，本章将介绍如何导入数据到Stata软件中，并对常见的数据格式进行转换。
同时，还将介绍数据清洗和变量定义等操作，以提高数据的质量和可用性。
第三章：数据描述与探索数据描述和探索是数据分析的基础工作，本章将介绍Stata 中常用的数据描述统计方法，包括均值、中位数、标准差等常见统计指标的计算。
此外，还将介绍绘制直方图、散点图和箱线图等图形来展示数据分布和变量之间的关系。
第四章：基本统计分析基本统计分析是Stata软件的核心功能之一，本章将详细介绍Stata中的统计分析方法，包括描述统计、t检验、方差分析、相关分析等常见方法。
同时，还将介绍如何进行变量转换和生成新变量，以应对实际问题中的需求。
第五章：回归分析回归分析是一种常用的统计方法，可用于探索变量之间的关系、预测未来值、解释数据的变异等。
本章将介绍Stata中的线性回归、多元回归和逻辑回归等方法，并详细解释结果的解读与应用。
第六章：高级统计分析高级统计分析方法可以进一步深入研究数据，发现更深层次的信息。
本章将介绍Stata中的时间序列分析、生存分析和聚类分析等方法，并结合实例说明如何应用这些方法解决实际问题。
第七章：数据可视化数据可视化是将数据以图形的方式展示，有助于更好地理解数据和发现规律。
本章将介绍Stata中绘制折线图、柱状图、饼图、雷达图等常用图形的方法，并结合实例演示如何选择合适的图形来表达数据。
第八章：扩展功能与编程Stata软件提供了许多扩展功能和编程方法，可以增强数据分析的效率和灵活性。
本章将介绍Stata中的扩展命令和程序化编程，并演示如何自定义命令和自动化分析过程，以提高工作效率。
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软件操作教程 (11)
二、实验数据和实验内容
实验数据来源于某学校对两个班的某次英语 成绩的记录，其中score1代表一班的英语成 绩，score2代表二班的英语成绩。完整的数 据在本书附带光盘的data文件夹的 “english.dta”工作文件中。
利用english数据，进行两个正态总体的方差 和均值检验，检验两个班英语成绩的方差和 均值是否相等。
习题
1.利用usaauto.dta数据库中的数据，检验变量price的均 值是否为6300。
2.利用usaauto.dta数据库中的数据，检验变量price的标 准差是否为4000，部分数据如第1题所示。
3.利用usaauto.dta数据库中的数据，检验进口车与国产 车价格的方差是否相等，部分数据如第1题所示。（提示： 进行分类变量为foreign的两个总体方差的检验）
varname == #是将所要检验的变量的标准差的数值填入，if 是条件语句，in是范围语句，level(#)用来设置置信水平。 如果不知道样本的具体数值，只有相关统计量，也可以进 行标准差的检验，所使用到的命令语句如下：
sdtesti #obs {#mean | . } #sd #val [, level(#)] 在这个命令语句中，sdtesti是进行标准差检验的命令语句，
例如，根据长期经验和观测，某砖厂砖的抗断强度服 从正态分布，方差为1.21，从中随机抽取六块的数据存 储在数据文件brick.dta中，分析一下这批砖抗断强度பைடு நூலகம்的均值是否为32.5。进行这个分析所用到的命令语句 为：
quietly summarize
scalar z=(r(mean)-32.5)/(1.1/sqrt(6))
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第十一章 无序分类资料的统计分析
本章使用的STATA 的命令：
例11-1 根据某地区的血型普查结果可知，该地区人群中血型为O 的占30%，血型为A 的占25%，血型为B 的占35％，血型为AB 的占10%。
研究者在邻近该地区的一个山区人群中进行一个血型的流行病调查，在该山区人群中随机抽样调查了200人，检测这些对象的血型，表11-1给出了血型检测的结果。
问该山区人群与这个地区人群的血型分布是否一致？
表11-1 山区人群血型抽样调查结果 血型 O A B AB 合计 人数
50
70
50
30
200
例11-2 某研究小组为研究慢支口服液II 号对慢性支气管炎治疗效果，以口服消咳喘为对照进行了临床试验，试验组120人、对照组117人（两组受试者病程、病情等均衡），疗程2周，疗效见表11-3。
问慢支口服液II 号与消咳喘治疗慢性支气管炎的疗效是否相同？
表11-3 试验组与对照组疗效
组别 有效 无效 合计 有效率（%） 试验组 116 4 120 96.67 对照组 82 35 117 70.09 合计 198
39
237
83.54
1．建立检验假设，确定检验水准
0H ：21ππ=，即两种药物治疗慢性支气管炎的疗效相同
1H ：21ππ≠，即两种药物治疗慢性支气管炎的疗效不同
05.0=α
解：STATA 数据如下：
STA TA 命令：
结果：
Pearson chi2(1) = 30.4463 Pr = 0.000，05.0<P ，按α=0.05水准拒绝0H ，差别有统计学意义，可认为慢支口服液II 号治疗慢性支气管炎有效率高于消咳喘。
例11-3 为评价中西结合治疗抑郁发作的疗效。
将187例患者随机分为2组，两组患者均
选用阿咪替林西医综合治疗，中西医结合组在上述治疗的同时，再配合中医辨证治疗，根据中医辨证分型采用不同的方剂，治疗结果见表11-5，问两种治疗方案的疗效有无差别？
表11-5 试验组与对照组疗效
组别 有效 无效 合计 有效率（%）
中西医结合组 92（88.973） 2（5.027） 94 97.87 西医组
85（88.027）
8（4.973）
93
91.40
注 ；括号内为理论频数
假设检验步骤：
1．建立检验假设，确定检验水准
0H ：21ππ=，即两种治疗方案疗效相同
1H ：21ππ≠，即两种治疗方案疗效不同
05.0=α
STA TA 命令：
结果：
本例需要用校正卡方，p=0.1005，两种治疗方案疗效相同。
例11-4 为了解国产紫外线瞬间消毒器与进口高压蒸汽消毒机对牙科手机消毒灭菌的效果，将刚去腐揭卡过垢等待处理的牙科手机29个随机分为A 、B 两组，A 组为紫外线消毒组，B 组为高压蒸汽组。
消毒前细菌培养均为阳性，消毒后细菌培养结果见下表。
问两种消毒法消毒后细菌培养阳性率有无差别？
表11-6 两种方法消毒后细菌培养结果
组别 阳性 阴性 合计 A 10 5 15 B 1 13 14 合计 11
18
29
由于总频数29小于40，对两组阳性率的比较宜采用Fisher 精确概率检验，假设检验步骤如下：
1．建立检验假设，确定检验水准
0H ：21ππ=，即两种方法消毒后细菌培养阳性率相同
1H ：21ππ≠，即两种方法消毒后细菌培养阳性率不同
05.0=α
解：STATA 数据：
STA TA 命令：
本例需要用Fisher's确切概率法，p=0.002，两种方法消毒后细菌培养阳性率不同。
例11-5为探讨埃兹蛋白（Ezrin）在胃癌组织中的表达情况，采用免疫组化法检测50例胃癌组织、25例胃粘膜不典型增生和25例正常胃粘膜中Ezrin的表达，结果见表11-9。
问不同胃组织Ezrin表达阳性率是否相同？
表11-9 Ezrin在不同胃组织中的表达
组别观测例数阳性例数阴性例数阳性率（%）正常胃粘膜25 7（15.250）18（9.750）28.0 不典型增生25 11（15.250）14（9.750）44.0
胃癌组织50 43（30.500）7（19.500）86.0
合计 100 61 39 61.0
注 ：括号内为理论频数
这是一个3个样本率的比较问题，假设检验步骤为： 1．建立检验假设，确定检验水准
0H ：321πππ==，即3种不同胃组织Ezrin 表达阳性率相等
1H ：1π、2π、3π不全相等，即3种不同胃组织Ezrin 表达阳性率不全相等
05.0=α
解：STATA 数据如下：
a
b
x
1 1 7
2 1 11
3 1 43 1 2 18 2 2 1
4 3
2
7
STA TA 命令为：
结果：
05.0<P ，按α=0.05水准拒绝0H ，差别有统计学意义，可认为3种不同胃组织Ezrin
表达阳性率不全相等。
例11-6 为评价国产注射用头孢美唑钠（A ）治疗中、重度呼吸系统细菌性感染性疾病的临床有效性及安全性，以先锋美他醇（B ）为对照进行临床试验，入组受试者疾病类型构
成情况见表11-10。
问A、B两组受试者疾病类型总体构成有无差别？
表11-10 两组受试者疾病类型
组别急性扁桃体炎肺炎急支炎慢支炎急发支扩伴感染
A 5（6.042）21（19.636）21（21.650）20（20.643）5（4.028）
B 7（5.958）18（19.364）22（21.350）21（20.357）3（3.972）
注：括号内为理论频数
这是一个2组构成比比较的问题，其假设检验步骤为：
1．建立检验假设，确定检验水准
H：A、B受试者疾病类型总体构成相同
H：A、B受试者疾病类型总体构成不同
1
α
05
=
.0
解：STATA数据为：
a b x
1 1 5
1 2 21
1 3 21
1 4 20
1 5 5
2 1 7
2 2 18
2 3 22
2 4 21
2 5 3
STA TA命令为：
结果为：
P=0.894，A、B受试者疾病类型总体构成相同。
例11-7将100份样品一分为二，分别用含血培养基与无血培养基接种培养，观察弯曲菌检出情况，结果如表11-12所示。
试问：两种培养基接种培养弯曲菌的阳性率是否相等？两种培养基培养结果间是否有关联性？
将表11-12整理为表11-13形式
表11-13 两种培养基弯曲菌检出结果
无血培养基
含血培养基
合计+ -
+ 52 17 69
- 8 23 31
合计60 40 100 解：
H：两种培养基接种培养弯曲菌的阳性率相同
1
H：两种培养基接种培养弯曲菌的阳性率不同
05
.0
=
α
利用STATA的即时命令
结果为：
H，尚不能认为两种培养基接种培养弯曲菌的阳性率不05
.0
P，按α=0.05水准不拒绝
>
相同。
H：两种培养基培养结果之间无关联性
H：两种培养基培养结果之间有关联性
1
α
=
.0
05
STA TA命令为：
结果为：
H，可认为两种培养基接种培养弯曲菌结果之间存在P，按α=0.05水准拒绝
05
<
.0
关联性。