分钟速学stata面板数据回归初学者超实用.pdf

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5分钟分钟速学速学stata面板数据面板数据回归回归（超实用！

）（超实用！

）第一步：

编辑数据。

面板数据的回归，比如该回归模型为：

=0+11+22+33+，在stata中进行回归，需要先将各个变量的数据逐个编辑好，该模型中共有YX1X2X3三个变量，那么先从Y的数据开始编辑，将变量Y的面板数据编辑到stata软件中，较方便的做法是，将excel的数据直接复制到stata软件的数据编辑框中，而excel中的数据需要如下图编辑：

从数据的第二行开始选中20个样本数据，如图：

直接复制粘贴至stata中的dataeditor中，如图:

第二步：

格式调整。

首先，请将代表样本的var1重命名，口令1：

renamevar1样本名。

例如：

我们的Y变量数据是选20个省份5年的数据为样本，那么口令为renamevar1province然后，将数据转化为面板数据的格式，口令2：

reshapelongvar,i（样本名）。

例如：

本例中的Y变量数据编辑接下来需要输入口令为reshapelongvar,i（province）其中，var代表的是所有的年份（var2,var3,var4,var5,var6），转化后格式如图：

转化成功后，继续重命名，其中_j这里代表原始表中的年份，var代表该变量的名称所以，需要输入口令3：

rename_jyear口令4：

renamevar变量名称例如，我们编辑的是Y变量的数据，所以口令3和口令4的输入如下：

口令3：

rename_jyear口令4：

renamevartaxi（注：

taxi就是Y变量，我们用taxi表示Y）命名完，数据编辑框如下图所示。

第三步：

排序。

要输入排序的命令，口令5：

sort样本名称时间例如，本例中的Y变量（taxi），是20个省份和5年的面板数据，那么口令4为sortprovinceyear意思是将province按升序排列，然后再根据排好的province数列排year这一列升序排列。

（虽然很多时候在执行sort之前，数据已经符合排序要求了，但为以防万一，请务必执行此操作）第三步：

保存。

按下图中圈红的保存键，保存变量Y（即taxi）的数据。

第四步：

重置。

至此，变量Y的数据导入完成。

接下来将stata重置，口令6：

clear此时，数据编辑框空白，接下来就可以输入X1的数据，方法与变量Y的数据输入完全一样。

第五步：

合并数据。

把所有变量都导入之后，要进行回归，就需要先将所有变量合并起来。

首先确定stata重置了（即输入口令clear），然后在dataeditor中打开因变量Y的数据框，接下来要做的就是把X1，X2，X3等自变量逐个合并到Y中。

合并变量的口令就是口令7：

merge1:

1provinceyearusing文件路径（文件路径可以往前面保存的找，前面所有的变量在导入数据最后一步保存时，会有该变量保存的文件路径，例如：

E:

1.毕业论文分省数据stata文件X1.dta）合并数据也是一个变量一个变量逐个合并，首先合并X1变量的话，口令为merge1:

1provinceyearusingE:

1.毕业论文分省数据stata文件X1.dta意思是将X1的数据添加到Y的数据表中去，然后使用口令8：

tab_merge口令9：

drop_merge口令10：

sortprovinceyear这样就把X1合并入Y中，且已排序好，接着对X2，X3等变量如法炮制反复输入，直至自变量输入结束后保存。

接下来就可以进行回归了。

第六步：

回归。

回归第一步为口令11：

xtsetprovinceyear，然后可以分别进行固定效应回归和随机效应回归。

其中，固定效应回归：

口令12：

xtreg因变量自变量,fe例如本例的因变量为Y自变量为X1X2X3，则固定效应回归口令：

xtregYX1X2X3,fe回归完要保存结果：

口令13：

eststorefe然后，可以进行随机效应回归：

口令14：

xtreg因变量自变量,re例如本例的因变量为Y自变量为X1X2X3，则随机效应回归口令：

xtregYX1X2X3,re回归完要保存结果：

口令15：

eststorere第七步：

检验。

进行检验的口令16：

hausmanfe至此，stata面板数据回归全部结束。