社会统计分析与数据处理技术(Stata)2 STATA 简介
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
社会统计分析方法运用(STATA)实验讲义.
实验一 STATA数据录入与整理
实验目的
掌握什么是STATA？该软件具有什么功能？ 熟悉STATA菜单各项的含义，数据输入、存储 以及数据运算与处理等。
实验内容
1.什么是STATA
2.STATA的菜单 3.数据输入与保存 4.数据文件的合并与汇总 5.数据编辑整理 6.变量重新赋值 7.数据的运算与新变量的生成 8.数据的排序 9.数据分组
5.对“educ”变量进行排序
实验结果
按照上面的实验联系，填写实验结果
STATA单变量数据分析 STATA双变量数据分析 STATA图形分析 STATA数据分析的综合运用
实验总结
通过本次实验，你的收获。
实验思考题
练习1：将“jobtime”分成一个三等级的定序变量。
练习2：计算个人工作总时间。
实验步骤
按照EPOLYMENT 相应完成如下调整工作：
1.将“byear”变量建立一个为“birth year”的变量名称 2.按照调查时间1990年，计算当时受访者年龄，生成新 变量“age” 3.计算出初始工资与当前工资的差距，生成新变量 “ingap”
4.将“educ”变量变成为一个四等级的定序变量。
1、单变量统计
2、单变量表格 3、单变量数据整理与统计联合运用
实验步骤
1、计算受教育年限的均值、标准差以及四分位差
2、计算层级为职员和中层管理人员的当前工资的均值和标准差 3、计算职员与非职员等级工资的均值和标准差 4、按照ID进行排序，就算前200个个案的受教育年限的均值与标 准差 5、生成jobcat minority gender三个变量频数分布表，包含缺失 值。
* -desdes * Press "q" to stop des educ* des, s * -log c案的DO文件 2、生成以“姓名.log”文件的结果文件
第一讲之 stata简介
（五） Stata的程序设计功能
• 也具有很强 的程序语言 功能 • Stata的ado文 件(高级统计 部分)都是用 Stata自己的 语言编写的。
prog define rp set obs `2’ set seed `3’ gen rp=. /* 定义程序名 /* 定义数据库的最大记录数 /* 设置随机数种子， /* 定义变量 rp，用于存放 Poisson 分布 随机数 local lamda0=exp(`1’) /* 计算 lamda0=exp( ) local j=1 /* j=1 while `j’<`2’+1 { /* 对 j<n 循环，j 表示产生的第 j 个 Poisson 分布随机数 local i=1 /* i=1 local r0=1 /* r0=1 while `i’>0 { /* i 循环 local r1=uniform() /* r1=均匀分布的随机数 local r0=`r1’*`r0’ /* r0=r1*t0 if `r0’< `lamda0’{ /* 如果 r0<lamda0 local n0= `i’-1 /* n0= i-1 local i=-1 /* i=-1 } local i= `i’+1 /* i 循环 } quiet replace rp=`n0 ’if /* 第 j 个 rp＝n0 _n==`j’ local j= `j’+1 /* j 循环 } end
第一讲之 stata简介
参考书籍
第一讲 stata简介及计量应用
• 一、 stata简介
– 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， 已连续推出10个版本。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，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。 – 短小精悍、功能强大 – 广泛应用于社会科学、行为科学、生物统计、流行病 学及其他多种学科领域。
STATA简介
进入词条搜索词条欧冠首页自然文化人物经济科学体育百科消息：百度百科“知识先锋”计划启动免费试吃百度身边满汉全席你开宴展望“十二五”看亚运游广州--旅游大拼盘百度百科权威合作编辑本段级统计部分 ) 都是用 Stata 自己的语言编写的 Stata 其统计分析能力远远超过了 SPSS ，在许多方面也超过了 SAS ！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，因此计算速度极快（一般来说， SAS 的运算速度要比 SPSS 至少快一个数量级，而 Stata 的某些模块和执行同样功能的 SAS 模块比，其速度又比 SAS 快将近一个数量级！） Stata 也是采用命令行方式来操作，但使用上远比 SAS 简单。
其生存数据分析、纵向数据（重复测量数据）分析等模块的功能甚至超过了 SAS 。
用 Stata 绘制的统计图形相当精美，很有特色。
STATA 的功能列表 数据管理 (Data management) 资料转换、分组处理、附加档案、 ODBC 、行 - 列转换、数据标记、字符串函数…等 基本统计 (Basic statistics) 直交表、相关性、 t- 检定、变异数相等性检定、比例检定、信赖区间…等 线性模式 (Linear models) 稳健 Huber/White/sandwich 变异估计 , 三阶最小平方法、类非相关回归、齐次多项式回归、 GLS 广义型线性模式 (Generalized linear models) 十连结函数、使用者 - 定义连结、 ML 及 IRLS 估计、 九变异数估计、七残差…等 二元、计数及有限应变量 (Binary, count, and limited dependent variables) 罗吉斯特、 probit 、卜松回归、 tobit 、 truncated 回归、条件罗吉斯特、多项式逻辑、巢状逻辑、负二项、 zero-inflated 模型、 Heckman 选择模式、边际影响 Panel 数据 / 交叉 - 组合时间序列 (Panel data/cross-sectional time-series) 随机及固定影响之回归、 GEE 、随机及固定 - 影响之 卜松及负二项分配、随机 - 影响、工具变量回归、 AR(1) 干扰回归 无母数方法 (Nonparametric methods) 多变量方法 (Multivariate methods) 因素分析、多变量回归、 anonical 相关系数 模型检定及事后估计量支持分析 (Model testing and post-estimation support) Wald 检定、 LR 检定、 线性及非线性组合、非线性限制检定、边际影响、修正平均数 Hausman 检定 群集分析 (Cluster analysis) 加权平均 , 质量中心及中位数联结、 kmeans 、 kmedians 、 dendrograms 、停止规则、使用者扩充 图形 (Graphics) 直线图、散布图、条状图、圆饼图、 hi-lo 图、 回归诊断图… 调查方法 (Survey methods) 抽样权重、丛集抽样、分层、线性变异数估计量、拟 - 概似最大估计量、回归、工具变量… 生存分析 (Survival analysis) Kaplan – Meier 、 Nelson – Aalen, 、 Cox 回归 ( 弱性 ) 、参数模式 ( 弱性 ) 、危险比例测试、时间共变项编辑本段、 左 - 右检查、韦柏分配、指数分配… 流行病学工具 (Tools for epidemiologists) 比例标准化、病例控制、已配适病例控制、 Mantel – Haenszel, 药理学、 ROC 分析、 ICD-9-CM 时间序列 (Time series) ARIMA 、 ARCH/GARCH 、 VAR 、 Newey – West 、 correlograms 、 periodograms 、白色 - 噪音测试 , 最小整数根检定、时间序列运算、平滑化 最大概似法 (Maximum likelihood) 转换及常态检定 (Transforms and normality tests) Box – Cox 、次方转换 Shapiro – Wilk 、 Shapiro – Francia 检定 其它统计方法 (Other statistical methods) 样本数量及次方、非线性回归、逐步式回归 、统计及数学函数 包含样本范例 (Sample session) 再抽样及模拟方法 (Resampling and simulation methods) bootstrapping 、 jackknife 、蒙地卡罗模拟、排列检定 网络功能 安装新指令、网络升级、网站档案分享、 Stata 最新消息 epiman 论坛学习资源丰富，学术氛围良好，在国内新生代公共卫生学术界有一定影响力。
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介绍和使用入门
STATA介绍和使用入门一、STATA的特点1.可靠性和稳定性：STATA是一个为数据分析和统计建模设计的软件，具有高度可靠性和稳定性，能够处理大规模的数据集，保证数据的准确性和一致性。
2.丰富的统计工具：STATA提供了丰富的统计工具，包括描述性统计、回归分析、方差分析、生存分析、面板数据分析等，涵盖了多种统计方法和模型，可以满足不同类型的数据分析需求。
3.强大的数据处理功能：STATA具有强大的数据处理功能，可以进行数据清洗、数据转换、数据合并等操作，同时也支持各种数据格式的导入和导出，方便与其他软件进行数据交互。
4.灵活的编程能力：STATA支持使用命令行进行数据操作和分析，同时也支持编写自定义的程序和脚本，可以灵活地扩展和自动化统计分析的过程。
二、STATA的安装和启动2.启动：完成安装后，可以通过找到安装目录下的STATA图标，双击打开软件。
启动后，会出现一个命令行窗口和一个结果窗口，我们可以在命令行窗口中输入命令进行数据操作和分析，结果会在结果窗口中显示。
三、STATA的基本操作1. 导入数据：使用命令"import"或者"insheet"可以将外部数据文件导入到STATA中进行分析。
例如，使用命令"import excel"可以导入Excel文件，命令"insheet"可以导入文本文件。
2. 数据查看：使用命令"browse"可以查看当前STATA中的数据集，可以浏览数据表格，观察数据的格式和内容。
3. 数据清洗：使用命令"drop"可以删除一些变量或者观测，使用命令"rename"可以修改变量名，使用命令"gen"可以根据已有变量生成新的变量，使用命令"replace"可以替换变量值，等等。
4. 描述性统计：使用命令"summarize"可以计算变量的均值、标准差、最小值、最大值等描述统计量，使用命令"tabulate"可以生成变量的频数表和交叉表，使用命令"graph"可以绘制直方图、散点图、折线图等图形。
学习使用STATA进行数据处理与分析
学习使用STATA进行数据处理与分析第一章：STATA的介绍与安装STATA是一款专业的统计分析软件，广泛应用于社会科学、经济学、医学和生物学等领域。
本章将介绍STATA的特点、功能以及安装步骤。
STATA具有强大的数据处理和统计分析能力，可以进行数据清洗、变量管理、描述性统计分析、假设检验、回归分析等操作。
第二章：数据导入与数据清洗数据处理是统计分析的基础，本章将介绍如何使用STATA进行数据导入和数据清洗。
首先，介绍将数据导入到STATA中的几种方式，如直接读取Excel文件、导入CSV文件等。
其次，介绍如何处理缺失值、异常值和重复值，以确保数据的质量。
第三章：变量管理与数据转换本章将介绍如何在STATA中进行变量管理和数据转换。
首先，介绍如何创建新变量、重编码变量、将字符串变量转换为数值变量等操作。
其次，介绍如何进行数据排序、合并数据集、将宽数据转换为长数据等操作，以满足不同的分析需求。
第四章：描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的方法，本章将介绍如何使用STATA进行常见的描述性统计分析。
包括计算频数和占比、计算均值和标准差、绘制直方图和箱线图等操作。
此外，还将介绍如何计算变量之间的相关系数和交叉表分析等。
第五章：假设检验假设检验是统计分析中常用的方法之一，用于验证研究假设的有效性。
本章将介绍如何使用STATA进行常见的假设检验。
包括单样本t检验、配对样本t检验、独立样本t检验、方差分析等操作。
同时，还将介绍如何进行非参数检验，如Wilcoxon秩和检验和Kruskal-Wallis检验。
第六章：回归分析回归分析是一种常见的统计分析方法，用于研究变量之间的关系。
本章将介绍如何使用STATA进行回归分析。
包括简单线性回归、多元线性回归、logistic回归等操作。
同时，还将介绍如何进行残差分析和模型诊断，以验证回归模型的有效性和可靠性。
第七章：面板数据分析面板数据分析是一种特殊的数据分析方法，用于研究个体与时间的关系。
STATA 简介
– 输入新数据时，Stata自动将变量命名为var1，var2等。双击var1会 弹出另一个页面，可以给重新命名、定义变量
– 内容区最左边是行的标志；内容区列出每个个案的变量取值
• Data Browser：数据浏览窗口。只可浏览、不能更改数据 • 注意：在程序运行的时候，该窗口必须是关闭的。否则 Stata将不工作
教你快速上手使用Stata进行数据处理和分析
教你快速上手使用Stata进行数据处理和分析快速上手使用Stata进行数据处理和分析第一章：Stata软件的介绍和安装Stata是一款功能强大的统计分析软件，广泛应用于各个学科领域的数据处理和分析工作中。
它提供了强大的数据管理、数据处理和数据分析功能，能够帮助用户高效地完成各种统计任务。
1.1 Stata软件的特点和应用领域Stata具有易于使用的界面、丰富的数据处理和分析功能，可以满足不同用户对数据分析的需求。
它被广泛应用于社会科学、经济学、医学、生物学等领域的数据处理和分析工作中。
1.2 Stata软件的安装和系统要求Stata软件的安装非常简单，只需按照安装向导进行操作即可。
同时，为了保证软件的正常运行，用户需要满足一定的系统要求，比如合适的操作系统版本、足够的内存和硬盘空间等。
第二章：Stata基本命令和语法在使用Stata进行数据处理和分析之前，我们需要了解一些基本的命令和语法。
下面是一些常用的命令和语法：2.1 数据导入和导出命令Stata可以导入多种数据格式，如Excel、CSV、SPSS等，通过命令"import"和"export"可以实现数据的导入和导出。
2.2 数据的描述性统计和图表命令Stata提供了丰富的命令来计算和展示数据的描述性统计信息，比如平均值、标准差、频数等。
通过命令"summarize"和"graph"可以生成相应的统计表和图表。
2.3 数据的清洗和转换命令在实际的数据处理中，我们经常需要对数据进行清洗和转换。
Stata提供了一系列的命令来处理缺失值、异常值、重复值等问题，比如命令"drop"和"replace"等。
第三章：Stata高级数据处理和分析技巧除了基本的命令和语法，Stata还提供了一些高级的数据处理和分析技巧，可以帮助用户更加高效地完成工作。
STATA简介及基本应用
clear 用于清空内存中的数据。 use 打开数据文件。例：use C:\1.dta表示 打 开文件路径为C:\1.dta的数据文件。 打开数据文件的其他方法：双击数据文件或 者在菜单栏file下选择open list 显示数据。例：list x表示显示变量x的取 值。 display 计算并且显示相应的结果。常常简写 为di。 例：di 2+3 则运行结果为5。
散点图的绘制（ scatter 命令）：
（1）单一纵坐标 scatter varname1 varname2 varname3……varnamen varnamel 其中，y轴变量为varname1,……， varnamen，x轴变量为 varnamel （2）双纵坐标轴 twoway (scatter weight t, yscale(range(2300 4000))) (scatter f t, yaxis(2) yscale(axis(2) range(-1 6)))
0
1
2
3
4
5
0
5 f
10 t freq
15
20
1
2
f 3 4 5
0 5 f 10 t weight 15
weight
20
2500 3000 3500 4000
1
0 5 f 10 t 15 weight 20
2
f 3 4 5
weight 2500 3000 3500 4000
练习折线图以及散点图的绘制，尝用两种方法建立数据文件。 练习list describe tabulate命令。 建立新的变量z，使得z = x + y 利用drop命令删除变量z。 注：STATA自带了帮助文档。在help菜单栏可以 查找相应的命令使用帮助，也可以在命令窗口输 入help寻求相应的帮助。例如：help gen则显示关 于gen命令的相应文档。
Stata_简介(吉林大学戴杰)
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7.Stata 的工作目录
显示当前工作目录的命令：
cd
改变当前工作目录的方法小结： *指定目录：
cd “E:\Graduate\计量软件\Stata11\mydata” cd E:\Graduate\计量软件\Stata11\mydata （但不能有空格）
*新建指定目录
mkdir daijie //在当前目录下新建文件夹“daijie” cd daijie //将目录指向上面建立的文件夹“daijie”
2012-4-1
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3.Stata的版本
stata的第一个版本是1985年开发Stata1.1 目前的最新版本是2010年6月开发的Stata11.1 我们讨论班上主要是基于Stata11.0。 Stata11.0的主要更新在于do文件编辑窗口的改进，使得综 合了MATLAB和SAS的编程特点，即： 1）用不同颜色标记不同性质的文字：内置命令、宏、注释。 2）可以fold和unfold 循环语句。 3）左边可以显示行号，有利于定位程序中的错误。 而以往的版本中，do文件编辑窗口和写字板差别不大，简洁 但乏味。
R 60M 较好
Strong Powerful 命令 文本文件 无
Eviews SPSS 100M 400M 较好 很好
Moderate 一般 窗口为主 命令窗口 无 Moderate 一般 窗口 无（貌似） 无
注：1.Stata可以通过自己编写ado文件，使其功能得到真正扩展。当然也可以从网上下
载ado文件实现扩展 2.以上含有个人观点，难免错误。
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11. 获取非Stata内质函数 获取非Stata内质函数
如果想扩展Stata的功能，则需要自己编写ado文件或者 从网络上获取函数，其中从网上获取函数的方法为：
Stata 简 介
exposure（观察数变量)by（分组变量）total] （观察数变量 （分组变量）
3.5菜单操作
选择菜单操作
3.5 Stata 的帮助功能
了解某个指令的格式和功能， 利用命令 了解某个指令的格式和功能， .help regress
利用菜单 如需了解Stata的全部命令 的全部命令 如需了解 .help contents
四、Stata 的具体操作
打开一个log文件，取名为2005-69.scml
4.3 分类变量与连续变量资料的综合描述
欲了解某数值变量资料在各组的均数、 欲了解某数值变量资料在各组的均数、 标准差等，用综合描述命令： 标准差等，用综合描述命令： tab 分组变量 ，summ（数值变量） （数值变量） tab 分组变量 分组变量 ，summ（数 分组变量1 分组变量2 （ 值变量） 值变量）
记录字符型结果
打开一个log文件： 文件： 打开一个 文件 .log using 文件名 若执行某一指令后的结果没有必要记录下来， 则可 若执行某一指令后的结果没有必要记录下来 ， 事先用指令“ 事先用指令“log off”暂停记录 暂停记录 需要记录时再用“ 需要记录时再用“log on”继续记录 继续记录 最后用“ 关闭文件。 最后用“log close”关闭文件。 关闭文件 若已存在 .log using result1， replace ，
4.1数据管理 4.1数据管理
合并数据库 –纵向合并 –append using 文件名
• 例： . append . save using consume1991-2000.dta
4.1数据管理 4.1数据管理
–横向合并 –merge 关键变量 using 文件名
Stata 介绍
tabulate 变量名1
Tabulates the frequency distribution of the variable.
inspect [变量名1 变量名2 ]
Gives the number of negative, positive, zero and missing values.
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示例
利用eaef21数据分析教育对收入的影响
cap log close log using "F:\introduction to stata\record.log", replace use "F:\introduction to stata\EAEF\eaef21.dta" scatter EARNINGS S regress EARNINGS S log close
regress depvar [indepvars] [if] [in] [weight] [, options] []可选择项；if Male==1; in 10/20 等
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search
查找感兴趣的东西，只模糊的知道某个命令 如：search ols 找到各种回归方法
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Log 文件
工作记录文件：自动记录命令及输出结果过程 打开/关闭 菜单：Filelog log using “路径名\文件名.log” [, append/replace ] 或log using filename [, append replace [text|smcl]] log off(暂停), log close(关闭) 文件格式 *.log 可用写字板读 建议 *.smcl 不合适用写字板读
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数据输入
• Stata的数据格式为.dta，它只能打开这种格式的数据。
第2章-Stata简介
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如要罗列从第 11-15 个观测值，可输入命令 . list s lnw in 11/15
s 11. 12. 13. 14. 15. 156 6.12
22
命令 sort 无法按照变量的降序排列。如想按降序排列，可使 用命令 gsort：
. gsort -s
. list
23
s
expr
lnw
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30.
20
删除观测值之后，Stata 不提供类似于 Microsoft Word 的撤销 (undo)命令。一般建议慎重删除数据，最好先将原始数据备份。 如想将数据按照变量 s 的升序排列，可输入命令 . sort s . list
21
s
expr
lnw
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30.
lnw 6.215 6.315 6.109 5.841 6.068 5.979 6.176 6.136 5.501 6.071 6.071
“>=”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)，“～=”(不等于， 也可用“！=”表示)。 一个等号“=”表示“赋值”，而两个等号“= =”表示“等于”。
如何使用STATA进行社会科学研究和数据分析
如何使用STATA进行社会科学研究和数据分析1. 引言社会科学研究和数据分析在当今社会中扮演着重要的角色，为了有效地开展研究和数据分析工作，研究人员需要使用适当的工具和软件。
STATA是一种广泛使用的强大的统计分析软件，它提供了丰富的功能和灵活的数据分析选项。
本文将详细介绍如何使用STATA进行社会科学研究和数据分析。
2. 安装和配置STATA在开始使用STATA之前，首先需要从STATA官方网站上下载并安装STATA软件。
安装完成后，可以根据自己的需要进行一些基本的配置，例如设置工作目录、语言环境等。
3. 数据输入与管理在进行数据分析之前，需要将原始数据输入到STATA中并进行管理。
STATA支持多种文件格式，例如Excel、CSV等。
可以使用STATA的导入命令将数据导入到STATA中。
一旦数据输入完成，可以使用STATA的数据管理命令进行数据清洗、格式转换以及变量重命名等操作，以保证后续分析的准确性和有效性。
4. 描述性统计分析在数据准备完成后，可以进行一些描述性统计分析，以对数据的基本情况进行了解。
STATA提供了丰富的统计命令，例如mean、median和sd等，可以用来计算变量的均值、中位数和标准差等统计指标。
此外，STATA还可以绘制直方图、箱线图和散点图等用于数据可视化的图表，以更直观地展示数据分布和相关关系。
5. 假设检验和回归分析在进行实证研究时，常常需要根据假设进行统计推断。
STATA提供了一系列的假设检验命令，例如t test、ANOVA和chi-square 等，可以用来检验样本均值、方差和比例等差异。
此外，STATA还支持多种回归分析模型，如线性回归、逻辑回归和多项式回归等，可以用来探究变量之间的关系并预测因变量的取值。
6. 面板数据分析在社会科学研究中，时序数据和跨个体数据常常被称为面板数据。
STATA提供了专门的面板数据命令，例如xtreg和xtabond等，可以用来进行面板数据分析。
stata基本运算 -回复
stata基本运算-回复Stata基本运算Stata是一种统计分析软件，常用于经济学、社会科学和生物医学等领域的数据分析。
它具有强大的数据处理和统计分析功能，可以进行各种基本运算，包括数值计算、向量化操作、逻辑运算等。
本文将一步一步回答关于Stata基本运算的问题，帮助读者更好地理解和运用这些功能。
1. Stata是什么？Stata是一种统计分析软件，最早由StataCorp于1985年发布。
它是一种功能强大的、专业的数据分析工具，被广泛应用于学术界和商业领域。
Stata支持各种数据格式，包括纯文本、Excel、SAS、SPSS等。
它具有简单的语法和直观的界面，可以进行各种数据处理、统计分析和绘图等操作。
2. 如何进行数值计算？在Stata中，可以使用基本的算术运算符进行数值计算，如加法（+）、减法（-）、乘法（*）和除法（/）。
例如，输入命令“generate x = 2 + 3”可以创建一个新变量x，其值为5。
Stata还支持复杂的数学函数，如指数函数（exp()）、对数函数（log()）、三角函数（sin()、cos()）等。
用户可以根据实际需要选择合适的函数完成数值计算。
3. 什么是向量化操作？向量化操作是指对整个变量向量进行操作的方法，通常比逐个元素操作更高效。
在Stata中，向量化操作可以通过在操作符后面添加#前缀来实现。
例如，命令“generate y = x + 1”将变量x的每个观测值都加1，并将结果存储在变量y中。
此方法可以快速、方便地进行大规模的计算，提高计算效率。
4. 如何进行逻辑运算？Stata支持多种逻辑运算符，如等于（==）、不等于（!=）、大于（>）、小于（<）、大于等于（>=）和小于等于（<=）。
这些逻辑运算符可以用于判断条件是否成立，返回TRUE或FALSE。
例如，命令“generate z = (x > 0)”将创建一个新变量z，其值为TRUE（1）或FALSE（0），判断变量x 的每个观测值是否大于0。
如何使用Stata进行统计分析和数据管理
如何使用Stata进行统计分析和数据管理第一章：Stata软件介绍Stata是一款功能强大的统计分析和数据管理软件，被广泛应用于学术研究、商业分析和政府决策等领域。
它提供了丰富的统计分析工具和数据操作功能，可以帮助用户进行各种数据处理、可视化和模型建立等工作。
第二章：数据导入和管理在使用Stata进行统计分析之前，首先需要将数据导入到软件中进行管理。
Stata支持多种数据格式的导入，比如Excel、CSV、SPSS等。
用户可以使用import命令将外部数据导入到Stata的数据集中，并可以使用rename、label等命令对数据集进行重命名和备注，提高数据管理的效率和准确性。
第三章：数据清洗和变量转换在进行统计分析之前，常常需要对原始数据进行清洗和变量转换。
Stata提供了丰富的数据清洗命令，如drop、replace、gen等，可以帮助用户处理缺失值、异常值和重复观测等问题。
同时，Stata还支持对变量进行变换，如计算新变量、重编码变量和生成虚拟变量等，以满足不同的分析需求。
第四章：描述性统计分析描述性统计是了解数据特征和总体情况的基本手段，Stata提供了多种描述性统计命令，如mean、median、sum、tab等。
这些命令可以计算数据的均值、中位数、总和、频数等统计量，并可以按照变量和组别进行分析，帮助用户发现数据的分布、集中趋势和离散程度等信息。
第五章：推断性统计分析推断性统计分析是基于样本数据对总体进行推断的方法，Stata 提供了丰富的推断性统计命令，如ttest、regress、anova等。
这些命令可以进行单样本和双样本假设检验、回归分析、方差分析等统计计算，从而帮助用户验证研究假设、探究变量之间的关系和差异。
第六章：多元统计分析多元统计分析是研究多个变量之间的关系和模式的方法，Stata 提供了多种多元统计分析命令，如因子分析、聚类分析和多元回归等。
用户可以使用这些命令对数据进行降维、分类、预测和解释，挖掘变量之间的潜在结构和相互作用关系，为研究提供更深入的认识和解释。
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• 多层模型（Linear mixed, multilevel, and hierarchical models）和群集分 析（Cluster analysis）
• 存活分析（Survival analysis）
– 缺点：使用者需要掌握一定的编程语言
启动
• Stata软件安装完毕后，系统自动在Windows菜单中创见快 捷方式。单击Windows的“开始”按钮，在程序菜单项中 点击Stata，即可启动Stata
• Stata 9.0有菜单栏和工具栏。在Stata的编辑（data editor） 窗口中，还有编辑栏，变量名栏，输入结果区域
对文件的操作。打开和存储数据，命令文件，结果文件，打印文件，退出 Stata 对文件的编辑。编辑和复制文本，查询数据和文本，取代文本
用户界面设置菜单。使Stata 界面符合个人偏好，改变字体和字号
对文件的建立和编辑，对数据的基本处理。改变变量，生成新变量，描述 数据，排序数据，整合数据，分解数据，以及对数据进行其它处理。只有 在存储数据后，对数据的编辑处理才能生效
• Stata的数据文件是一张长方形的二维表。文件的范 围是由观测（observations）和变量(variables)的数 目组成
– 每一行（row）表示一个观测（observation）或个案 （case）
– 每一列（column）表示一个变量，即个案的特征
– 每个单元（cell）是观测和变量的交叉，表示某个观测的 单个变量值
第二章 STATA 入门
功能（I）
• 数据管理（Data management）
• 基本统计（Basic statistics）
• 统计绘图（Graphics）
• 方差分析（ANOVA/MANOVA）
• 线性模式（Linear models）及广义型线性模式（Generalized linear models (GLMs)）
数据窗口（II ）
• Data Editor：数据编辑窗口。该窗口允许手工输入、修改 数据，也可以直接将Excel和SPSS等格式数据剪切、复制、 粘贴到该窗口
• Command（命令）：位于界面的下方。输入命令的窗口
菜单栏
工具栏
Stata的界面
执行打过开的Stata 软件时，印入眼帘的页面是：
命令窗口
输出（结果）窗口
变量名窗口
输入命令窗口
主界面（II）
• Review（回顾）：位于界面的左上方。记录保存 所有最新命令。当关闭Stata 软件时，这些命令也 随之消失
• Panel数据/交叉-组合时间序列（Panel data/cross-sectional time-series） 及时间序列（Time series）
功能（II）
• 因子分析（factor analysis） • 模拟分析（Resampling and simulation methods） • 抽样调查方法（Survey methods） • 模型检验及事后估计量支持分析（Model testing and post-
estimation support） • 无参数分析（Nonparametric methods） • 流病学统计工具（Tools for epidemiologists） • 最大似然估计（Maximum likelihood） • 转换和常态检验(Transforms and normality tests) • 其他统计方法(Other statistical methods，Matrix
– 目前最新的版本是10.0，于2007年开发成功 – 本课程使用9.0版
运行方式
• 完全窗口方式：该方式通过选择窗口菜单和对话框完成 各种操作
– 优点：用户无需学会编程，简单易用 – 局限：用过的命令难以保存
• 程序运行方式：这种方式是在命令窗口中直接运行编写 好的程序
– 优点：可记录保存所有所用过的命令，留作以后再用或（和）帮 助研究者检讨以前对某个研究问题的分析思路和方法
图表（grapstatistics） 对文件进行数据分析，生成描述性和推断性统计结果
使用者（user） 允许高级用户自定义并扩张Stata的容量和功能
窗口（window） 各窗口切换菜单，将不同的Stata窗口调到当前页面
帮助（help）
– 点击某个命令，该命令就会转移到Command 窗口，并 可再次执行该命令
– 可点击鼠标右键保存该窗口的命令
• Variables（变量）：位于界面的左下方。当前使 用数据中的所有变量都在这里显现。点击某个变 量，该变量就会转移到Command 窗口
数据窗口（I）
• Stata的两个数据界面：
– Data Editor （ ） – Data Browser（ ）
获得有关Stata程序、命令的帮助，并与Stata的网络连接，从而获得更多的 帮助
主界面（I）
主页面上有四个大小可自由调节的次界面
– Review – Results – Variables – Command
• Results（输出结果）：位于界面的中央。在输入命令程序 后，结果将在这里表现出来。若该窗口的底端显示“more” 的字样，说明还有更多的结果在当前页面之外。可按“回 车”键查看更多结果；也可按“q”键，终止输入结果
• 菜单栏列出Stata的命令菜单。每个菜单对应一组相应的功 能。使用者可以利用这些菜单进入软件的各项功能
• 工具栏中列出常用的快捷图标。若要查看某个工具的具体 功能，只需将鼠标指向该工具标识，即可显示对该工具的 解释
菜单 文件（file）
编辑（edit） 偏好（prefs） 数据（data）
功能
programming，Programming language
版本
若以承载能力的大小区分，Stata有三种版本： • Stata/SE — 用于大型数据处理 • Intercooled Stata — 用于标准数据处理 • Small Stata — 用于小型数据处理，供学生和教学使用
若以功能的多寡区分， Stata共有10个版本