stata使用手册Word格式.docx
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即changedirectory，簡言之，告知STATA資料儲存的地方。
例如當資料儲存在e槽的sample資料夾時，則必須先輸入cde:
\sample。
dir/ls：
用來顯示目錄的內容。
setmemory#m：
設定記憶體的容量。
例如：
當有一筆龐大的資料要處理時，則可設定100mb的容量，此時可輸入setmemory100m。
（輸入指令memory可以知道記憶體容量的大小以及使用情況。
）
setmatsize#：
設定所需的變數個數。
一般而言，不須對此部分進行設定，除非所欲處理的資料龐大或是當執行後出現matsizetoosmall的訊息時再進行修改即可。
內建為40。
setmoreoff/on：
若欲執行結果以分頁的型式呈現時，則輸入setmoreon；
若欲執行結果同時呈現時，則輸入setmoreoff。
help：
求助鍵。
後面必須接的是指令。
說明如何使用該指令，例如：
helpregress。
search：
後面可接任何文字。
說明在何處可以找到該文字。
searchnormaldistribution。
clear：
清除鍵。
用來刪除所有資料。
接下來，根據資料類型或指令的不同，資料輸入的方法可分成以下四種：
1、輸入EXCEL資料
將EXCEL的資料輸入STATA的方式還可細分成以下兩種：
將EXCEL的資料輸入STATA之前，必須先將資料存成csv檔，再利用指令insheet來讀資料。
Example：
當csv檔的第一列有變數名稱時：
cde:
\sample
dir
memory
setmemory10m
insheetusingsample1-1.csv
當csv檔的第一列沒有變數名稱時：
insheetgenderidracesesschtypprgtypereadwritemathsciencesocstusingsample1-2.csv
直接複製EXCEL上的資料，再到STATA選取”Window”下的”DataEditor”，點選後會出現”StataEditor”工作表，再到”Edit”下選取”Paste”即可貼上資料。
2、輸入ASCII的資料型態
依ASCII的資料型態區分，將ASCII的資料輸入STATA的方式也有以下兩種：
資料型態一：
見sample1-3.txt
infilegenderidracesesschtypstr10prgtypereadwritemathsciencesocstusingsample1-3.txt
記住文字的設定方式（str#variablename）。
資料型態二：
見sample1-4.txt
第二種的資料型態通常須要codebook。
如下表所示。
variablename
columnnumber
id
1-2
eng
3-4
math
5-6
sex
7
micro
8-9
macro
10-11
infixid1-2eng3-4math5-6gender7micro8-9macro10-11usingsample1-4.txt
3、利用Do-fileeditor輸入資料
將資料或是指令寫入Do-fileeditor，再執行即可。
將下面資料複製並貼在Do-fileeditor（選取”Window”下的”Do-fileeditor”）上，再選擇”docurrnetfile”執行即可。
inputidfemaleracesesstr3schtypeprogreadwritemathsciencesocst
147113pub14762535361
108012pub23433413636
18032pub35033494436
153012pub33931403951
50022pub25059425361
51121pub24236423139
102011pub15241515356
57112pub17165726656
160112pub15565555061
136012pub16559706351
end
4、利用STATA的資料型態輸入
除了以上三種方法之外，還可以開啟之前以STATA儲存的資料。
usesample1-6.dta
此一指令亦可用在讀取網路上的資料（use網址）。
最後，將資料輸入的相關指令整理成下表。
insheet
readASCII（text）datacreatedbyaspreadsheet
infile
readunformattedASCII（text）data
infix
readASCII（text）datainfixedformat
input
enterdatafromkeyboard
use
loadaStata-formatdataset
四、探索資料（Exploringdata）
為了更詳細地呈現出在資料探索時所需使用的相關指令，我們利用sample4-1來說明指令的用法。
首先，利用前節所提及的資料輸入方法將sample4-1讀進STATA。
在正式分析資料之前，我們可以利用一個log檔來儲存之後所要執行的指令以及所得到的結果。
指令的表示方法如下：
logusingresult4-1,text（log檔的名稱為result4-1）
接下來，我們可以先利用下面的指令來檢視sample4-1的資料：
count：
可得樣本數。
describe：
描述資料來源以及資料大小。
list：
依序列出觀察值的各個變數值。
codebook：
描述資料的詳細內容。
此外，我們就可以利用summarize、tabulate和tabstat等指令得到資料的敘述統計與基本特性。
表示如下：
summarize：
列出資料的敘述統計。
summarizewrite,detail
sumwriteifread>
=60（sum是summarize的簡寫）
sumwriteifprgtype=="
academic"
（接在if之後的句子中的”=”要放兩個）
sumwritein1/40（只列出第1筆到第40筆資料）
tabulate：
列出變數的次數表。
tabulateprgtype
tabulateprgtyperace
tabulateprgtype,summarize（read）
tabulateprgtyperace,summarize（write）
tabstat：
列出變數的敘述統計。
tabstatreadwritemath,by（prgtype）stat（nmeansd）
tabstatwrite,stat（nmeansdp25p50p75）by（prgtype）
接下來，我們介紹一些用來劃圖的指令：
莖葉圖：
stemwrite
stemwrite,lines
（2）
直方圖：
graphwrite,bin（10）
graphwrite,histnormalbin（10）
箱形圖：
graphwrite,box
sortprgtype（要先有這個指令才能執行下一個指令）
graphwrite,boxby（prgtype）
此外，利用correlate或是pwcorr可以得到相關矩陣；
亦可利用graph劃出散佈圖。
correlatewritereadscience
pwcorrwritereadscience,obs
graphwriteread,twoway
graphwriteread,twojitter
（2）（two是twoway的簡稱，jitter是用來區分重疊的觀察點）
graphwriteread,twojitter
（2）box
graphreadsciencewrite,matrixhalf
現在我們可以將log檔結束了，指令輸入如下：
logclose
若欲檢視log檔中的結果，可以輸入指令：
typeresult4-1.log
或是到所儲存的目錄下點選。
最後，將資料探索的相關指令整理成下表。
count
Showthenumberofobservations
describe
Describecontentsofdatainmemoryorondisk
list
Listvaluesofvariables
codebook
Detailedcontentsofadataset
log
Createalogfile
summarize
Descriptivestatistics
tabulate
One-&
two-wayfrequencytables
tabstat
Tableofdescriptivestatistics
stem
Stem-and-leafplot
graph
Highresolutiongraphs
sort
Sortobservationsinadataset
hist
Histogramofacategoricalvariable
correlate
Correlations
pwcorr
Pairwisecorrelations
type
DisplayanASCIIfile
五、修飾資料（Modifyingdata）
在本小節中，我們亦利用sample4-1的資料進行說明。
首先，讀進資料。
讀完資料後，可以為此資料取個名稱，指令如下：
labeldata"
HighSchoolandBeyond,200cases"
現在我們可以將變數的順序作一排列。
原先的變數順序為gender、id和race…，但是我們想把順序改成id、gender和race…，則可以下面的指令來執行：
orderidgender
在執行codebook時，我們會發現有些變數尚未加上標籤（label），為了更清楚地表達變數所代表的意義，我們可以執行以下的指令：
labelvariableschtyp"
Thetypeofschoolthestudentattended."
現在，我們想要產生一個新變數total，此變數代表read、write和math的總和。
指令如下：
generatetotal=read+write+math
此外，若是我們想加總的分數是read、write和socst，而非read、write和math，此時的指令輸入如下：
replacetotal=read+write+socst
另一方面，我們還可以將變數total表示成以等級（A、B、C、DandF）的形式。
generategrade=total
recodegrade0/80=080/110=1110/140=2140/170=3170/300=4
labeldefineabcdf0"
F"
1"
D"
2"
C"
3"
B"
4"
A"
labelvaluesgradeabcdf
為了記憶變數的意義為何，我們還可以利用note的方式來記錄變數。
notesrace:
valuesofracecodedas5wererecodedtobemissing
notes（叫出note的指令）
另外，介紹一些利用公式來產生變數的指令。
egenzread=std（read）
summarizezread
listreadzreadin1/10
egenrmean=mean（read）,by（ses）
listreadsesrmeanin1/10
egenmread=median（read）,by（prog）
listreadprogmreadin1/10
最後，我們可以將以上的執行結果儲存下來。
savesample5-1（存成另一個檔）
savesample4-1（取代原來的sample4-1）
現在亦將資料修飾的相關指令整理成下表。
labeldata
Applyalabeltoadataset
order
Orderthevariablesinadataset
labelvariable
Applyalabeltoavariable
generate
Createsanewvariable
replace
Replacesonevaluewithanothervalue
recode
Recodethevaluesofavariable
Labelvalues
Applyvaluelabelstoavariable
labeldefine
Defineasetofalabelsforthelevelsofacategoricalvariable
notes
Applynotestothedatafile
egen
Extendedgenerate-hasspecialfunctionsthatcanbeusedwhencreatinganewvariable
save
StorethedatasetcurrentlyinmemoryondiskinStatadataformat
六、管理資料（Managingdata）
在本節中，我們將進一步介紹如何將資料作一些特殊的處理，例如：
保留所欲分析的資料、刪除多餘的資料或是將兩份資料結合等等。
假設我們只想針對部分的資料進行處理，而又想保留原始資料時，則有以下兩種方法可進行：
1、另存新檔：
亦即將所欲分析的部分資料儲存在另一個檔案中。
我們只針對read成績大於或是等於60分的學生進行分析，則可利用下面的指令來篩選。
keepifread>
=60
summarize
savesample6-1
當只要保留某些變數時，則利用指令keep。
keepreadwrite。
2、直接處理：
亦即在原始資料上進行分析。
承上例，指令輸入如下：
preserve
dropifread<
60
restore
若要刪除某些變數時，則利用指令drop。
dropreadwrite。
接下來，我們介紹如何將兩筆資料結合在一起。
資料的結合主要可以分為兩種，水平合併和垂直合併。
前者是指變數的增加；
後者則是指樣本數的增加。
說明如下：
1、水平合併
usesampleh1
appendusingsampleh2
2、垂直合併：
usesamplev1
sortid
savesamplev1,replace
usesamplev2,clear
save,replace
mergeidusingsamplev2
在垂直合併前要記得先sort。
最後，我們將資料修飾的相關指令整理成下表。
keepif
Keepobservationsifconditionismet
dropif
Dropobservationsifconditionismet
keep
Keepvariables（droppingothers）
drop
Dropvariables（keepingothers）
appendusing
Appendadatafiletocurrentfile
Sortobservations
merge
Mergeadatafilewithcurrentfile
七、資料分析
透過前面幾節的介紹，應該對於STATA的指令和使用方法有了基本的認識。
現在，我們開始說明如何利用STATA來處現統計上的問題以及計量方面的模型。
1、檢定：
我們利用下面的例子來示範如何進行統計上的檢定工作。
sample4-1：
ttestwrite=60
ttestwrite,by（gender）
ttestwrite,by（gender）unequal
sample7-1：
ttestbefore=after
2、迴歸
在執行迴歸分析時所使用的指令為regress。
usesample7-2
regressgrowthlnrlp84lnempoclnempcr4lnrdoc
另外，當存在heterogeneityofvariance的問題時，可在後面加上robust；
另外，若是不想放入截距項時，可在後面加上noconstant。
若欲得到殘差值，可輸入以下指令：
predicte,residual
3、二元選擇模型
在執行二元選擇模型時所使用的程式寫法與執行迴歸分析時相同，只是所使用的指令不同。
在logit模型時為logit；
在progit模型時為progit。
clear
usesample7-3
logitocrlpemptotrlp2emptot2rlpemplnrd
lstat
logitocrlpemptotrlp2emptot2rlpemplnrd,or
probitocrlpemptotrlp2emptot2rlpemplnrd
dprobitocrlpemptotrlp2emptot2rlpemplnrd
4、Treatmenteffectmodel
原則上，STATA在處理計量模型時，格式上大都一致，亦即〝指令被解釋變數解釋變數〞的輸入型式。
我們再舉一個計量模型來說明，例如：
在有關自我選擇的問題時，為了考慮內生性的情形，計量學家提出了一個Treatmenteffectmodel，其指令的撰寫如下：
treatreggrowthlnrlp84lnempoclnemplnrdcr4,treat（oc=rlp84emptotrlp842emptot2rlpempcr4lnrd）
treatreggrowthlnrlp84lnempoclnemplnrdcr4,treat（oc=rlp84emptotrlp842emptot2rlpempcr4lnrd）two
由上述可知，STATA在使用上真的相當方便、容易，尤其對於初學者而言，更是一個相當值得推薦的套裝軟體。
最後，整理一些STATA的相關網站以供參考：
http:
//www.ats.ucla.edu/stat/stata/default.htm
//www.princeton.edu/~erp/stata/main.html
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