07分类资料的统计分析-《现代医学统计方法与STATA应用》
Stata在医学统计中的应用
Bartlett's test for equal variances:
Comparison of ÖÎÁÆÇ° (bp0) by × ð(group) é± (Scheffe) Row MeanCol Mean low high -4.5 0.570 -5.75 0.413 -1.25 0.955 low
table
. table mods,c(mean ldh sd ldh p50 ldh) mods 0 1 mean(ldh) 282.473 892.15 sd(ldh) 210.1834 638.3892 med(ldh) 219 633
summarize
. sum(ldh),d ldh 1% 5% 10% 25% 50% 75% 90% 95% 99% Percentiles 29 131 146 186 265 460.5 1033 1402.3 2250 Largest 2036 2047.4 2250 2272 Smallest 2.9 29 115 117
signrank ranksum kwallis
. ranksum ldh,by(mods) Two-sample Wilcoxon rank-sum (Mann-Whitney) test mods 0 1 combined unadjusted variance adjustment for ties adjusted variance obs 85 28 113 22610.00 -1.13 22608.87 rank sum 3885 2556 6441 expected 4845 1596 6441
sktest sdtest
. sktest ldh Skewness/Kurtosis tests for Normality Variable ldh Obs 113 Pr(Skewness) 0.0000 Pr(Kurtosis) 0.0000 adj chi2(2) 52.62 joint Prob>chi2 0.0000
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统计分析与应用(第3版)
11 11 时间序列分析
11 时间序列分析
11.1 基本时间序列模型 的估计
11.3 VAR与VEC的估计及 解释
11.5 Stata操作习题
11.2 ARIMA模型的估计、单 位根与协整
11.4 ARCH与GARCH的 估计及解释
11 时间序列分析
2.8.1 encode 和decode命令
2.8.2 real函 数
2.8 数值和字符串的转换
2 数据管理
2.9.1 生成 虚拟变量
1
2.9.2 生成 分类变量
2
2.9 生成分类变量和虚拟变量
2 数据管理
2.10.1 数据的横 向合并
2.10.3 数据的交 叉合并
2.10.2 数据的纵 向合并
11 时间 序列分析
11.4 ARCH与GARCH 的估计及解释
A
11.4.1 ARCH模型
C
11.4.2 GARCH模型
11.4.3 ARCH模型 的Stata实现
B
12 12 聚类分析
12 聚类分析
12.1 聚类分析的 基本思想与理论
12.1.1 聚类分析的基本 思想
12.1.2 聚类分析的相似 性测度
03
8.4.3 使用test命
令——进行读者指
定的检验
02
8.4.2 使用 predict命令——
计算拟合值和残差
01
8.4.1 使用regress 命令——因变量对自
变量的回归
9 非经典假设、线性方程组、
09 面板数据估计的Stata实现
9 非经典假设、线性方程组、 面板数据估计的Stata实现
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的统计学运用
stata的统计学运用
Stata可以用于各种统计学应用，包括描述统计、假设检验、
回归分析、方差分析、时间序列分析、生存分析等。
描述统计：Stata可以计算数据的均值、中位数、众数、标准差、四分位数等常见的描述统计量，并生成统计报告和图表。
假设检验：Stata可以进行各种假设检验，如t检验、方差分析、卡方检验等。
通过设定显著性水平，可以判断变量之间的差异是否具有统计学意义。
回归分析：Stata可以进行线性回归、逻辑回归、多元回归等。
通过回归分析，可以了解自变量对因变量的影响程度，得到各个变量的系数、显著性等信息。
方差分析：Stata可以进行单因素方差分析、多因素方差分析等。
通过方差分析，可以比较不同组之间的均值是否存在显著差异，用于研究因素对于观测变量的影响。
时间序列分析：Stata提供了一系列用于处理时间序列数据的
命令，可以进行趋势分析、季节性分析、平稳性检验等。
通过时间序列分析，可以了解数据的时间变化规律和趋势。
生存分析：Stata可以进行生存分析，包括Kaplan-Meier法、Cox比例风险模型等。
生存分析用于研究时间至事件发生的概率，常用于医学和流行病学研究。
总之，Stata是一个功能强大的统计软件，可以广泛应用于统计学研究和数据分析领域。
无论是数据描述、假设检验、回归分析、方差分析还是时间序列分析、生存分析等，Stata都提供了相应的工具和命令。
03Stata的数据库操作技巧-《现代医学统计方法与STATA应用》
第三章 Ｓｔａｔａ的数据库操作技巧 数据库管理是统计分析软件的基础，熟练地掌握数据库的操作是进行统计分析的前提，特别是对实际资料进行分析时，数据库操作技巧尤显重要。
本章是Stata的基础部分，对需要深入了解Stata或进行复杂的数据库操作的读者，是必不可少的。
§３．１ Ｓｔａｔａ数据库的建立 Stata数据库的建立有4种方法，即从命令行键盘输入、用Stata的数据编辑器输入、从ASCII数据文件读入，以及从dbase或Foxbase数据库，SAS，SPSS等数据文件中转入。
一、 从键盘输入数据 从键盘输入数据适用于数据量比较少的情况。
用input命令。
例3.1 表３．１为一配对试验数据，试从键盘输入Ｓｔａｔａ，并保存为Ｓｔａｔａ格式文件。
表３．１ 配对试验数据 x0 x1 ３５５０ ２４５０ ２０００ ２４００ ３０００ １８００ ３９５０ ３２００ ３８００ ３２５０ ３７５０ ２７００ ３４５０ ２５００ ３０５０ １７５０ 进入Stata后，键入input及变量名x0 x1，Stata即进入数据输入状态。
然后依次输入数据x0和x1，所输数据的顺序与变量名一致，数据间用空格分开，每输完一组键入回车键Enter ，数据输完后键入“end”，Stata将自动退到圆点提示符状态。
． ｉｎｐｕｔ ｘ０ ｘ１ ｘ０ ｘ１ １． ３５５０ ２４５０ ２．２０００ ２４００ ３．３０００ １８００ ４．３９５０ ３２００ ５．３８００ ３２５０ ６．３７５０ ２７００ ７．３４５０ ２５００ ８．３０５０ １７５０ ９．ｅｎｄ 至此，数据输入完毕。
可用list命令查看。
要将数据存成Stata的格式文件，用命令“save”：． ｓａｖｅ ｄ：＼ｍｙｄａｔａ＼ｅｘ３－１ 该指令在d:\盘的mydata子目录中建立了一个名为“ex3-1.dta”的Stata数据文件。
后缀dta是Stata内定的数据格式文件。
现代统计分析方法与应用第1章：绪论PPT课件
信息学数据分析等。
02 统计学的基本概念
总体与样本
总体
研究对象的全体，通常由 所研究对象的个体组成， 如某地区全部人口。
样本
从总体中随机抽取的一部 分个体，用于推断总体的 性质。
抽样方法
包括简单随机抽样、分层 抽样、系统抽样等。
变量与数据
变量
变化趋势等。
多元统计分析
定义与目的
多元统计分析是研究多个变量之间相互关 系及其内在规律的一种统计方法，目的在 于揭示多个变量之间的内在联系和差异。
主成分分析
主成分分析是一种降维技术，通过将多个变 量转化为少数几个综合变量（即主成分）， 以揭示原始变量之间的内在联系和主要特征 。
聚类分析
聚类分析是将数据对象分组成为多个类或簇 的过程，使得同一个簇中的对象之间具有较 高的相似度，而不同簇中的对象之间差异较 大。
本章小结
统计分析基本概念
介绍了统计分析的定义、目的、分类及基本 步骤等。
统计分析软件简介
介绍了常用的统计分析软件及其特点，如 SPSS、Excel、SAS等。
数据类型与数据收集
阐述了定量数据与定性数据的区别，以及数 据收集的主要方法。
统计分析在各个领域的应用
概述了统计分析在社会科学、生物医学、经 济管理等领域的应用。
药物疗效评价
通过对比分析药物治疗前后的数据，评估药物的疗效和安全性。
社会学领域的应用
人口普查与社会调查
利用统计学方法进行人口普查和社会调查，收集和分析人口、家庭、 教育、就业等方面的数据。定量分析，如贫富差距、犯罪率、环 境污染等。
政策效果评估
通过对比分析政策实施前后的数据，评估政策的效果和影响力。
STATA软件应用(三)定量资料的统计分析解析
Total
22.2125336 23 .965762331
Bartlett's test for equal variances: chi2(2) =3.4559 Prob>chi2=0.178
Comparison of x by g
(Scheffe)
Row Mean-|
Col Mean |
1
2
---------+----------------------
医学统计学实习课stata软件的应用3定量资料的统计分析定量资料的统计分析样本均数与总体均数比较的t检验配对设计t检验成组设计t检验正态性检验样本均数与总体均数比较的t检验仅有数据之统计量时ttestiobsmeansdval仅有原始数据时ttest变量名valval总体均数命令可以加一些if和in条件限制样本均数与总体均数比较的t检验例44命令
2 | 11 5.528182 .5232431 1.735401 4.362324 6.69404
---------+--------------------------------------------------------------------
combined | 25 4.884 .3306453 1.653227 4.201582 5.566418
---------+--------------------------------------------------------------------
diff | 10 -.6799999 .5204272 1.645735 -1.857288 .4972881
------------------------------------------------------------------------------
现代医学统计方法与Stata应用(第一版)
recode(x,x1,x2,…,xn) =
……
xn-1
如果xn-2<x<=xn-1
xn
如果x>xn-1
缺失值 如果x为缺失值。
10．自动归组函数autocode(x,ng,xmin,xmax) 自动将区间（xmin,xmax）分成ng个等长的小
区间，其结果是包含x值那个小区间的上界值。其作用与归组函数相同。
而ｉｎｄｅｘ（＂ｔｈｉｓ＂，＂ｉｔ＂）的结果是０
8. trim(s)
／＊去除字符串前面和后面的空格
9. ltrim(s)
／＊去除字符串前面的空格
10. rtrim(s)
／＊去除字符串后面的空格
四、 特殊函数
1. 符号函数sign(x) x>0时取1, x<0时取-1, x=0时取0。 2. 取 整 函 数 int(x) 去 掉 x的 小 数 部 分, 得 到 整 数 。 int(x+0.5) 是 对x 四 舍 五 入 取 整 ， int(x+sign(x)/2)产生与x最近的一个整数 。 3. 求和函数sum(x) 很常用，获得包括当前记录及以前的所有记录的x 的和。缺失值 (missing value)当0处理。 4. 最大值函数max(x1,x2,...,Xn) 忽略缺失值。
现代医学统计方法与Ｓｔａｔａ应用 • 1
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。
医学统计方法的应用与解读
医学统计方法的应用与解读互联网思维的时代给我们带来了前所未有的信息爆炸，医学统计方法的应用与解读也因此变得尤为重要。
作为一位现代互联网思维的老师，我深知互联网时代对于医学统计方法的需求和挑战。
本文将从应用和解读两个角度，探讨医学统计方法在互联网时代的重要性和挑战。
一、医学统计方法的应用在互联网时代，医学统计方法的应用范围越来越广泛。
首先，医学统计方法在临床研究中发挥着重要的作用。
临床研究需要大量的数据收集和分析，而医学统计方法可以帮助研究人员从庞大的数据中提取有用的信息，进行有效的统计分析。
例如，通过对大规模临床试验数据的分析，可以评估新药的疗效和安全性，为临床实践提供科学依据。
其次，医学统计方法在流行病学研究中也具有重要作用。
流行病学研究需要对人群中的疾病发生率、风险因素等进行统计分析，以揭示疾病的发病机制和防控策略。
互联网时代的大数据时代，医学统计方法可以帮助研究人员从庞大的数据中挖掘关联性和趋势，为流行病学研究提供更加准确和全面的分析结果。
此外，医学统计方法在临床决策中也具有重要意义。
医生在面对复杂的临床问题时，需要依靠医学统计方法进行分析和决策。
例如，医生需要根据患者的临床特征和实验室检查结果，通过医学统计方法计算患者的疾病风险，从而制定个体化的治疗方案。
二、医学统计方法的解读然而，医学统计方法的应用并不意味着解读就变得简单。
相反，互联网时代给医学统计方法的解读带来了新的挑战。
首先，互联网时代的信息爆炸导致了大量的研究结果和数据的发布，但并不是所有的研究结果都是可靠和有意义的。
因此，我们需要具备辨别和解读研究结果的能力，以避免被虚假和误导性的信息所误导。
其次，互联网时代的大数据环境给医学统计方法的解读带来了挑战。
大数据时代的数据量庞大，但其中可能存在着噪声和偏差，需要通过合适的统计方法进行处理和分析。
同时，大数据时代的统计分析也需要考虑到数据的隐私和安全问题，以保护个人隐私和数据安全。
此外，在互联网时代，医学统计方法的解读也需要考虑到社会和伦理问题。
Stata实验指导、统计分析与应用chap07PPT课件
14
为了对比分析，我们仍然采取Link检验中的方法，生 成受教育年限educ和工作经验年限exper的平方项，建 立新的模型
重新对其进行回归并计算，这时输入的命令如下： gen educ2=educ^2 gen exper2=exper^2 reg lwage educ exper tenure educ2 exper2 estat ic 这里不再赘述这些命令语句的含义，调整之后的计算
20
（2）计算相关系数的命令语句为： pwcorr [varlist] [if] [in] [weight] [,
pwcorr_options] 在这个命令语句中，pwcorr是计算相关系数的命令，
varlist为将要计算相关系数的变量，if为条件语句， in为范围语句，weight为权重语句，options选项如表 7.1所示。
（1）赤池信息准则，又称为AIC准则，其基本思想是通过 选择解释变量的个数，使得如下目标函数最小。
11
在这个公式中，e代表残差序列，n代表样本
数量，K代表解释变量的个数。通过这个目标函数可以
看出，第一项是对拟合优度的奖励，即尽可能地使残
差平方和变小，第二项是对解释变量个数增多的惩罚，
因为目标函数是解释变量个数的增函数。
（1）计算膨胀因子的命令为：
estat vif [, uncentered]
在这个命令语句中，estat vif是计算膨胀因子的命令 语句，uncentered选项通常使用在没有常数项的模型 中。
在本实验中，在回归之后输入此命令，就可得到如图 7.8所示的膨胀因子数值。结果显示该模型的膨胀因子 的平均值为14.50，远远大于经验值2，膨胀因子最大 值为20.06，远远大于经验值10，所以可以认为该模பைடு நூலகம் 存在严重的多重共线性。
医学统计课件：常用统计方法与应用
生存分析
1 危险比
2 生存曲线
了解危险比的概念和计算方法，并学 会解释危险比对生存分析结果的影响。
学习如何绘制和解读生存曲线，并了 解生存分析在医学研究中的应用。
医学统计课件：常用统计 方法与应用
这门课程将介绍医学统计学的基本概念和常用的统计方法，帮助学生在医学 研究中进行数据分析和解读。通过课程的学习，学生将了解到不同的数据收 集和分析方法，并掌握如何应用这些方法来回答医学研究的问题。
基础统计概念
1 样本和总体
了解样本和总体的区别以及如何从样 本数据推断总体特征。
2 参数和统计量
掌握统计学中常用的参数和统计量的 概念，并了解它们在数据分析中的作 用。
数据搜集与分类
1 问卷与调查
学习如何设计和实施问卷调查，并掌握有效 的数据收集技巧。
2 病历和临床数据
了解病历和临床数据的重要性，并学习如何 正确分类和整理这些数据。
描述统计分析
1 均值、方Leabharlann 和标准差学习如何计算和解释数据的均值、方 差和标准差，以描述数据的分布和变 异程度。
学习如何计算置信区间，并理解置信 区间对参数估计的意义和解释。
2 样本大小
了解样本大小对参数估计和置信区间 的影响，并掌握适当选择样本大小的 方法。
假设检验
1 t检验
学会使用t检验进行样本均值的假设检 验，并理解t值和p值的含义。
2 z检验
了解z检验和标准正态分布在假设检验 中的应用，并学会计算z值和p值。
方差分析
1 单因素方差分析
掌握如何使用单因素方差分析来比较和评估 多个组之间的差异。
2 多因素方差分析
了解多因素方差分析的概念和方法，并学习 如何解读交互作用和主效应。
《医学统计学》课件完整版
医学统计学案例分析
05
临床研究案例分析主要涉及疾病的诊断、治疗和预后评估，通过统计学方法对临床数据进行收集、整理和分析，以评估治疗效果和安全性。
总结词
临床研究案例分析通常包括随机对照试验、观察性研究和病例报告等类型。在分析过程中，需要采用适当的统计学方法，如描述性统计、t检验、卡方检验、生存分析等，以得出科学可靠的结论。
公共卫生
在基础研究中，医学统计学用于分析生物学、药理学等领域的数据，揭示生命现象的本质和规律。
基础研究
医学统计学在健康管理中也发挥着重要作用，如健康调查、健康风险评估等。
健康管理
医学统计学基础知识
02
概率
描述随机事件发生的可能性大小的量度，取值范围在0到1之间。
独ห้องสมุดไป่ตู้事件
两个事件之间没有相互影响，一个事件的发生不影响另一个事件的发生。
医学统计学是医学研究中不可或缺的工具，它能够帮助我们科学地设计实验、收集数据、分析结果，从而得出可靠的结论。
在临床实践中，医学统计学可以帮助医生对疾病进行诊断、治疗和预后评估，提高医疗质量和安全性。
医学统计学在临床研究中广泛应用，如新药研发、临床试验、流行病学调查等。
临床研究
在公共卫生领域，医学统计学被用于监测和评估疾病流行趋势、制定公共卫生政策等。
人工智能在医学统计学中面临的挑战包括数据标注和模型泛化等问题，需要加强数据标注和模型评估工作。
随着基因组学研究的深入，统计方法在基因组数据分析中扮演着越来越重要的角色。
谢谢您的观看
THANKS
参数估计
利用样本数据对总体参数进行估计，如点估计、区间估计等。
假设检验
根据样本数据对总体假设进行检验，判断假设是否成立。
应用STATA做统计分析
谢谢观看
精彩摘录
“STATA强调的是一种整体性的统计分析方法，它鼓励用户从数据出发，根据 研究目的和问题来选择合适的统计方法。”
精彩摘录
“在STATA中，数据处理的灵活性是它的一个显著特点。用户可以通过一系列 命令对数据进行整理、筛选、合并以及重塑，为后续的统计分析做好准备。”
精彩摘录
“回归分析是统计分析中的核心部分。在STATA中，用户可以方便地实现线性 回归、多元回归、逻辑回归等多种回归分析。通过可视化的散点图和直方图，用 户可以直观地理解数据分布和模型拟合情况。”
应用STATA做统计分析
读书笔记
01 思维导图
03 精彩摘录 05 目录分析
目录
02 内容摘要 04 阅读感受 06 作者简介
思维导图
本书关键字分析思维导图
读者
可以
stata
包括
商业
数据
应用
stata
分析
进行 这些
学术
应用
案例
通过
各种
方法
统计
提供
内容摘要
内容摘要
《应用STATA做统计分析》是一本旨在帮助读者理解和应用STATA软件的书籍。STATA是一种广泛 使用的统计和数据分析软件，广泛应用于学术、商业和政府机构。本书的目的是提供一个全面的 指南，以使用STATA进行各种统计分析。 本书首先介绍了STATA的基础知识，包括界面、命令和数据管理。然后，它深入探讨了各种统计 分析方法，包括描述性统计、回归分析、方差分析、生存分析、聚类分析、决策树和随机森林等。 每一章都详细介绍了相应的统计方法，并通过具体的STATA命令和示例数据来展示如何进行这些 分析。 本书还提供了大量的实际案例和练习，帮助读者将理论知识应用于实际的数据分析中。这些案例 涵盖了多个领域，包括社会科学、医学、经济学和市场营销等。通过这些案例，读者可以更好地 理解如何使用STATA进行各种统计分析，以及如何解释结果。
06数值变量资料的统计分析-《现代医学统计方法与STATA应用》
运算结果给出了几个基本统计量，有观察数(Obs) ，均数(Mean)，标准差(Std.Dev)，最小值 (Min)，最大值(Max)；检验的内容(Test)，即假设检验 H0 ；t 值(t-statistics)；自由度(d.f.)及检验 概率(Prob > |t|)。本例 t＝-2.77，P ＝0.0218<0.05。故按α＝0.05 水准，拒绝 H0 ，可认为矽肺患 者的血红蛋白含量低于正常值 14.02(g/dl) 。 如已知该资料样本含量#obs=10，均数#mean=12.59,标准差#sd=1.632629，欲将其与总体均 数#val=14.02 比较，可用下列命令 ttesti： ． ｔｔｅｓｔｉ １０ １２．５９ １．６３２６１９ １４．０２
将数据存入 d:\mydata\ex6-2.dta：
． ｓａｖｅ ｅｘ６－２ ． ｔｔｅｓｔ ｘ０＝ｘ１ Ｖａｒｉａｂｌｅ ｜ Ｏｂｓ Ｍｅａｎ Ｓｔｄ． Ｄｅｖ． －－－－－－－－－＋－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ ｘ０ ｜ １０ １２．５９ １．６３２６１９ ｘ１ ｜ １０ １３．２７ １．０８０１７５ －－－－－－－－－＋－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
１． １１．３ ２． １５．０ …… １０． １２．３ １１． ｅｎｄ
将数据存入 d:\mydata\ex5-1.dta: ． ｓａｖｅ ｅｘ５－１ 进行 t 检验: ． ｔｔｅｓｔ ｘ＝１４．０２
Ｖａｒｉａｂｌｅ ｜ Ｏｂｓ Ｍｅａｎ Ｓｔｄ． Ｄｅｖ． Ｍｉｎ Ｍａｘ －－－－－－－－－＋－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ ｘ ｜ １０ １２．５９ １．６３２６１９ １０ １５ Ｔｅｓｔ： ｍｅａｎ ｏｆ ｘ ＝ １４．０２ ｔ－ｓｔａｔｉｓｔｉｃ ＝ －２．７７ ｗｉｔｈ ９ ｄ．ｆ． Ｐｒｏｂ ＞ ｜ｔ｜ ＝ ０．０２１８
医学统计学 stata书籍
医学统计学 stata书籍
1. 《Stata 统计分析与应用（第三版）》
- 作者：李东风
- 简介：本书结合大量医学实例，介绍了如何使用`Stata`软件进行数据管理、统计描述、假设检验、方差分析、回归分析、生存分析、主成分分析和因子分析等。
2. 《Stata 医学统计与绘图从入门到精通（第三版）》
- 作者：武松等
- 简介：本书以`Stata 15`为基础，详细介绍了`Stata`在医学科研数据分析中的应用方法。
3. 《医学统计学与 Stata 软件应用》
- 作者：陈峰
- 简介：本书主要介绍了医学统计学的基本概念、基本方法和`Stata`软件的应用，内容涵盖了统计描述、假设检验、方差分析、线性回归、生存分析等。
4. 《Stata 在医学统计中的应用（第二版）》
- 作者：王静龙等
- 简介：本书以实例为主线，深入浅出地介绍了`Stata`在医学统计学中的应用，涵盖了数据管理、描述性统计分析、假设检验、方差分析等内容。
这些书籍都提供了丰富的示例和实际应用，适合医学专业人员和研究者学习和使用`Stata`进行医学统计学分析。
你可以根据自己的需求和兴趣选择适合的书籍进行学习。
医学统计学PPT：STATA软件的应用(1)
STATA数据库的删除操作
删除变量或记录
drop x1 x2
/* 删除变量x1和x2
drop 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x<0的所有记录
drop in 10/12
/* 删去第10~12个记录
drop if x==.
数据库的维护
数据库的排序 删除变量或记录 保留变量或记录 替换变量值 变量更名 展开和压缩数据 数据结构转换
数据库的排序
sort 变量清单 gsort +/-变量清单
sort x gsort x gsort -x
对变量x中数值从小到大进行排列 对变量x中数值从小到大进行排列 对变量x中数值从大到小进行排列
rmax(),rfirst(),rlast() 例：set obs 12 /*先产生一个空数据库，记录数为12
egen a=seq() /*产生1~_n的自然数 egen b=seq(),from(1) to(3) block(3) /*重复3次 egen c=fill(2 5) /*产生等差数列 egen d=rsum(a b c)/*多个变量对应观察值的计算
与表格式文件交互粘贴
与Excel，Word的表格等直接通过复制－粘贴 的方式交互数据。 在数据量不大时，这种方 式操作极为方便。
STATA的数据输入与储存
数据存储
save命令
➢ save “文件路径” [ , replace ] ➢ 文件后缀是“.dta” ➢ save c:\mydata\data1 [,replace]
1. 1 2 ........
6. 8 7 7. end
《医学统计学》完整课件,超级经典!!!
STATA在医学统计学中的应用
要点一
统计分析功能全面
要点二
强大的绘图功能
STATA提供了多种统计和数据分析方 法，包括描述性统计、回归分析、方 差分析、元线性回归等。
STATA支持多种绘图方式，包括直方 图、散点图、条形图等，方便用户快 速呈现数据和结果。
要点三
医学统计学专用模块
STATA提供了医学统计学相关的模块 ，可进行医学数据的整理和分析，包 括生存分析、多因素方差分析、随机 效应模型等。
研究设计的原则
包括对照原则、随机原则、重复原则、均衡原则等。
观察性研究
观察性研究的定义
观察性研究是一种非实验性的研究方法，通过收集和分析现有数据或观察现有实践来探讨因果关系。
观察性研究的分类
观察性研究包括描述性研究、相关性研究和队列研究等。
观察性研究的优点和局限性
优点是可以在自然状态下观察研究对象，获得真实情况；局限性是无法控制外部变量，存在偏倚和混杂因素的影响。
变量与数据类型
变量
可变的数值或分类数据，用于描述研究对象的特征和属性。
数据类型
根据数据的特征，将数据分为不同的类型，如计数、测量、有序等。
描述性统计分析
数据描述
使用统计指标对数据进行概括和总结，如均值、中位数 、方差等。
图表展示
使用图表展示数据的分布特征和规律，如直方图、箱线 图等。
推论性统计分析
概率分布与抽样分 布
概率分布是指随机变量取值对 应的概率分布。抽样分布则是 从总体中抽取样本后，样本统 计量的分布情况。
参数估计与假设检 验
参数估计是通过样本数据对总 体参数进行估计的方法。假设 检验则是根据一定假设条件， 利用样本数据对总体参数进行 假设检验的方法。
08等级资料的统计分析-《现代医学统计方法与STATA应用》
第八章等级资料的统计分析等级资料是一类常见的资料，如临床上的无效(-)，有效(+)，显效(++)，痊愈(+++)等。
处理这类资料时，常将它们用数值来代替，如以0代－，以1代＋，以2代++，以3代+++等。
这里，数值之间的关系仅仅是等级关系，例如，3比2大一个等级，1亦比0大一个等级，而不能认为等级3与等级2的差等于等级1与等级0的差。
这类资料的统计分析常用秩和检验、等级相关等。
另外，数值变量资料在不满足t检验、方差分析、相关分析等的条件时，亦可用秩和检验或等级相关。
Stata 用于等级资料分析的命令有:genrank /# 编秩signtest /# 符号检验signrank /# 符号秩和检验(Wilcoxon)ranksum /# 两样本秩和检验(Wilcoxon-Mann-Whitney)wilcoxon /# 两样本秩和检验(Wilcoxon)kwallis /# 多样本秩和检验(Kruskal-Wallis)spearman /# 等级相关(Spearman)ktau /# 等级相关(Kendall)详见以下各节。
§８．１ 秩变换 将一组数据按从小到大的顺序编成秩次，称为秩变换。
Stata 用于秩变换的命令为genrank:genrank var = original_vargenrank命令首先对原变量(original_var)按从小到大的顺序排列，然后进行编秩，数据相同者编以等秩，缺失值不参加编秩，并将秩次赋予新变量(var)。
例８．１ 对数据 0 -2 -3 4 ? 5 47 0 进行编秩，其中?为缺失值。
． ｇｅｎｒａｎｋ ｒａｎｋｘ＝ｘ ． ｌｉｓｔ ｘ ｒａｎｋｘ １． －３ １ ２． －２ ２ ３． ０ ３．５ ４． ０ ３．５ ５． ４ ５ ６． ５ ６ ７． ４７ ７ ８． ． ． 原数据中有两个0，排在第三、四位，由于取值相等，故秩次亦取平均值。
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wr=n2-Σin
2 i.
wc=n2-Σj
n
j
2 .
例 ７．２(多个率的比较) 用免疫法观察鼻咽癌患者(a=1)、头颈部其他恶性肿瘤患者(a=2)及 正常成人组(a=3)的血清 EB 病毒壳抗原的免疫球蛋白 A(VCA-IgA)抗体的反应情况，资料如下。 三组阳性率有无差别?
表 ７．２ 三组人群中 ＥＢ 病毒 ＶＣＡ－ＩｇＡ 抗体阳性率
选择项有 :
chi2 lrchi2
/* (Pearson)χ2 检验 /* 似然比χ2 检验
gamma
/* Goodman-Kruskal 的γ系数
taub
/* Kendall 的相关系数τb
V
/* Cramer 的列联系数 V
all
/* 同时给出以上五种结果
exact
/* Fisher 的确切概率
由于选用了 all 和 exact 项，结果中给出了包括 Fisher 确切概率在内的全部六种统计量，注 意，all 选择中不包括 Fisher 的确切概率。各统计量的计算见后。结论：本例样本含量较小，且 有理论频数小于５，应以 Fisher 的确切概率下结论。按α＝0.05 水准，尚不能认为两种疗效有 差别。 (2) 原始资料形式
82 • 第七章 分类资料的统计分析
第七章 分类资料的统计分析
分类资料又称定性资料 ，或计数资料，其取值是定性的， 表现为互不相容的类别或属性。 按类别间的关系 ，又分为有序分类和无序分类。有序分类资料又称等级资料。等级资料的统计 分析将在第八章介绍，本章介绍无序分类资料的统计分析。
是命令稍有区别。下面以两种数据形式，三种命令格式对四格表资料进行分析，以说明 tabulate
命令的应用。
例 7.1（两个率的比较，四格表） 试比较甲乙两种疗法对某病的治疗效果。
表 ７．１ 甲乙两种疗法对某病的治疗效果
无效
有效
合计
甲法
6
4
10
乙法
11
33
44
有效率(％) p 1＝40.0 p 2＝75.0
合计
17
37
54
p C＝68.5
（１） 频数形式 记 a=0 表甲法，a=1 表乙法；b=0 表无效，b=1 表有效；freq 表相应的频数，数据结构如下:
． ｕｓｅ ｄ：＼ｍｙｄａｔａ＼ｅｘ７－１
现代医学统计方法与 Stata 应用 • 83
分类资料在收集资料时都是未整理的原始形式。Stata 对这种资料可直接以进行分析，所得 结果相同。如例 7.1 资料用原始资料形式存放即为：
． ｄｒｏｐ ＿ａｌｌ ． ｕｓｅ ｄ：＼ｍｙｄａｔａｔ＼ｅｘ７－１－１
． ｌｉｓｔ
ａ ｂ
１． ０ ０ ２． ０ ０ ．．．．．． ６ ．．．．．． ６． ０ ０ ７． ０ １ ．．．．．．
84 • 第七章 分类资料的统计分析
．．．．．． ４ １０． ０ １ １１． １ ０ ．．．．．． ．．．．．． １１ ２１． １ ０ ２２． １ １ ．．．．．． ．．．．．． ３３
R
nR1
nR2
nR3
…
nRj
…
nRC
nR.
记：
n.1
n.2
n.3
…
n.j
… n.C
n..
mij = ni .× n. j / n..
∑∑ ∑∑ Aij =
nkl +
nkl
k >i l > j
k<i l< j
∑ ∑ ∑ ∑ Dij =
86 • 第七章 分类资料的统计分析
－－－－－－－－－－－＋－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ ＋－－－－－－－－ － － ３ ｜ ４９ ３３３ ｜ ３８２ ｜ １２．８３ ８７．１７ ｜ １００．００ －－－－－－－－－－－＋－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ ＋－－－－－－－－－－ Ｔｏｔａｌ｜ ２４７ ３７２ ｜ ６１９ ｜ ３９．９０ ６０．１０ ｜ １００．００ Ｐｅａｒｓｏｎ ｃｈｉ２（２） ＝ ３５０．３２５９ Ｐｒ ＝ ０．０００ ｌｉｋｅｌｉ ｈｏｏｄ－ｒａｔｉｏ ｃｈｉ２（２） ＝ ３８７．３６６４ Ｐｒ ＝ ０．０００ Ｆｉｓｈｅｒ＇ｓ ｅｘａｃｔ ＝ ０．０００
． ｌｉｓｔ
ａ ｂ ｆｒｅｑ
１． ０ ０ ６ ２． ０ １ ４ ３． １ ０ １１ ４． １ １ ３３
§７．１ 率、构成比的比较
率与构成比的资料形式一般都是行列表形式。Stata 用于处理分类资料的命令是双向(二
维)tabulate 命令( 参见第四章)。
tabulate var1 var2 [fw=频数变量] [，选择项]
其中 var1，var2 分别表示行变量和列变量，[fw=频数变量]只在变量以频数形式存放时选用。
１． １ １ １８８ ２． ２ １ １０ ３． ３ １ ４９ ４． １ ０ １６ ５． ２ ０ ２３ ６． ３ ０ ３３３
nkl +
n kl
k<i l> j
k>i l< j
∑ ∑ P = i j nij Aij
∑ ∑ Q = i j nijDij
则：
(1) (Pearson)χ2:
∑ ∑ Qp = i j (nij − mij ) / mij
现代医学统计方法与 Stata 应用 • 85
(2) 似然比χ2:
∑ ∑ G = i j nij ln( nij / mij )
(3) Cramer 列联系数:
(n11n22-n12n21)/(n1.n2.n.1n.2)1/2
对 2×2 表
V= [(QP/n)/min(R-1，C-1)]1/2
其他
(4) Goodman-Kruskal 的γ:
gamma=(P-Q)/(P-Q)
(5) Kendall 的列联系数:
τb=(P-Q)/(wRwC)1/2
５４． １ １
此时，相应的命令为：
． ｔａｂ ａ ｂ ， ａｌｌ ｅｘａｃｔ ｒｏｗ
命令中没有“[fw =freq]”选择项，但所得结果相同。 (3) 直接输入频数
对频数表资料还可用“tabi”命令直接输入频数， 按行输入， 各行数据间用“\”分 开。因 该法较之上两法更为简单， 故推荐使用 。命令格式如下：
分 组
阳性例数
阴性例数
合 计
a=1
188
16
204
a=2
10
23
33
a=3
49
333
382
合计
247
372
619
阳性率（％）
92.3 30.3 12.8 39.9
按频数形式输入原始数据。
． ｌｉｓｔ ａ ｂ ｐｏｐ
cell
/* 打印每个格子的频数占总频数的百分比
column row
/* 打印每个格子的频数占相应列合计的百分比 /* 打印每个格子的频数占相应行合计的百分比
nofreq
/* 不打印频数
以上命令可同时选用。
分类资料的一个特点是重复数较多， 在报告结论时，一般都将数据整理成频数表 。但收集
资料时都是未整理的原始形式。Stata 对这两种形式的资料都可以进行分析，所得结果相同，只
． ｔａｂｉ ６ ４＼１１ ３３ ，ｒｏｗ ａｌｌ ｅｘａｃｔ
结果相同，略。
［注］ 设有下列 Ｒ×Ｃ 表表：
1
2
3…
j
…C
1
n11
n12
n13
…
n1j
n1C
n1.
2
N21 n22
n23
பைடு நூலகம்
…
n2j
n2C
n2.
… …… … … … …… …
i
ni1
ni2
ni3
…
nij
nIC
ni.
… …… … … … …… …
． ｔａｂ ａ ｂ ［ｆｗ＝ｐｏｐ］ ，ｒｏｗ ｃｈｉ２ ｌｒｃｈｉ２ ｅｘａｃｔ
｜ ｂ ａ｜ ０ １ ｜ Ｔｏｔａｌ －－－－－－－－－－－＋－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－＋ －－－－－－－－－－ １ ｜ １８８ １６ ｜ ２０４ ｜ ９２．１６ ７．８４ ｜ １００．００ －－－－－－－－－－－＋－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ ＋－－－－－－－－－－ ２ ｜ １０ ２３ ｜ ３３ ｜ ３０．３０ ６９．７０ ｜ １００．００
数据是以频数的形式存放的，频数变量为 ｆｒｅｑ。相应的命令格式为：
． ｔａｂ ａ ｂ ［ｆｗ＝ｆｒｅｑ ］，ｒｏｗ ａｌｌ ｅｘａｃｔ
｜ ｅｆｆｅｃｔ ｍａｔｈｏｄ｜ ０ １ ｜ Ｔｏｔａｌ －－－－－－－－－－－＋－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ ＋－－－－－－－－－－ ０ ｜ ６ ４ ｜ １０ ｜ ６０．００ ４０．００ ｜ １００．００ －－－－－－－－－－－＋－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ ＋－－－－－－－－－－ １ ｜ １１ ３３ ｜ ４４ ｜ ２５．００ ７５．００ ｜ １００．００ －－－－－－－－－－－＋－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ ＋－－－－－－－－－－ Ｔｏｔａｌ｜ １７ ３７ ｜ ５４ ｜ ３１．４８ ６８．５２ ｜ １００．００ Ｐｅａｒｓｏｎ ｃｈｉ２（１） ＝ ４．６２７３ Ｐｒ ＝ ０．０３１ ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ－ｒａｔｉｏ ｃｈｉ２（１） ＝ ４．３２７４ Ｐｒ ＝ ０．０３８ Ｃｒａｍｅｒ＇ｓ Ｖ ＝ ０．２９２７ ｇａｍｍａ ＝ ０．６３６４ ＡＳＥ ＝ ０．２１８ Ｋｅｎｄａｌｌ＇ｓ ｔａｕ－ ｂ ＝ ０．２９２７ ＡＳＥ ＝ ０．１４３ Ｆｉｓｈｅｒ＇ｓ ｅｘａｃｔ ＝ ０．０５６ １－ｓｉｄｅｄ Ｆｉｓｈｅｒ＇ｓ ｅｘａｃｔ ＝ ０．０４１