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stata使用手册资料

STATA基本入门

前言

STATA是一个十分好用而且简单的统计软件包,透过轻松的数据输入方式,而且简单的指令,即可执行一般在计量经济学上常用的计量模型。

除了计量模型外,STATA的软件包中也可执行统计学中的估计和检定,甚至是多变量分析中的各项分析工具。

因此,STATA可以说是一个相当强而有力的统计软件。

一、安装

STATA所须的内存容量不大,只有4.03MB。

此外,安装也相当简单,只要在〝SETUP〞上点两下,安装完成后再分别输入”Sn”、”Code”和”Key”即可开始使用。

但是安装过程中有一点必须注意的是,如下图所示,有”Intercooled”和”Small”两个选项。

一般而言,为了方便日后要设定较大的内存容量来处理大笔的资料,通常选择以”Intercooled”进行安装。

二、窗口介绍

安装完成后,点选桌面上STATA的图标,窗口画面如下图所示。

为了使画

面美观,我们可以将画面拉到自己喜欢的地方,如下图所示。

为了保存这个窗口画面,我们必须点选工具列上的”Prefs”下的”SaveWindowingPreferences”。

如此一来,以后开启STATA时都会以此窗口画面呈现。

在此輸入指令

接下来,我们依序介绍四个窗口的功用:

左上─Review:

此一窗口用于记录在开启STATA后所执行过的所有指令。

因此,若欲使用重复的指令时,只要在该指令上点选两下即可执行相同的指令;若欲使用类似的指令时,在该指令上点一下,该指令即会出现在窗口”StataCommand”上,再进行修改即可。

此外,STATA还可以将执行过的指令储存下来,存在一个do-file内,下次即可再执行相同的指令。

左下─Variables:

此一窗口用于呈现某笔数据中的所有变量。

换言之,当数据中的变量都有其名称时,变量名称将会出现在此一窗口中。

只要数据有读进STATA中,变量名称就会出现。

它的优点是

(1)确认数据输入无误;

(2)只要在某变量上点选两下,该变量即会出现在窗口”StataCommand”上。

右上─StataResults:

此一窗口用于呈现并记录指令执行后的结果。

右下─StataCommand:

此一窗口用于输入所欲执行的指令。

Note:

以上四个窗口都可以从”Fonts”去更改字体大小。

三、输入数据(Enteringdata)

在本小节中,我们将介绍如何把数据读进STATA。

但是在正式介绍之前,我们必须先对几个一般性的指令(generalcommand)有所了解,说明如下:

cd:

即changedirectory,简言之,告知STATA数据储存的地方。

例如当数据储存在e槽的sample数据夹时,则必须先输入cde:

\sample。

dir/ls:

用来显示目录的内容。

setmemory#m:

设定内存的容量。

例如:

当有一笔庞大的数据要处理时,则可设定100mb的容量,此时可输入setmemory100m。

(输入指令memory可以知道内存容量的大小以及使用情况。

setmatsize#:

设定所需的变量个数。

一般而言,不须对此部分进行设定,除非所欲处理的资料庞大或是当执行后出现matsizetoosmall的讯息时再进行修改即可。

内建为40。

setmoreoff/on:

若欲执行结果以分页的型式呈现时,则输入setmoreon;若欲执行结果同时呈现时,则输入setmoreoff。

help:

求助键。

后面必须接的是指令。

说明如何使用该指令,例如:

helpregress。

search:

求助键。

后面可接任何文字。

说明在何处可以找到该文字。

例如:

searchnormaldistribution。

clear:

清除键。

用来删除所有数据。

接下来,根据数据类型或指令的不同,数据输入的方法可分成以下四种:

1、输入EXCEL数据

将EXCEL的数据输入STATA的方式还可细分成以下两种:

①将EXCEL的数据输入STATA之前,必须先将数据存成csv文件,再利用指令insheet来读数据。

Example:

❶当csv档的第一列有变量名称时:

cde:

\sample

dir

memory

setmemory10m

insheetusingsample1-1.csv

❷当csv档的第一列没有变量名称时:

insheetgenderidracesesschtypprgtypereadwritemathsciencesocstusingsample1-2.csv

②直接复制EXCEL上的数据,再到STATA选取”Window”下的”DataEditor”,点选后会出现”StataEditor”工作表,再到”Edit”下选取”Paste”即可贴上数据。

2、输入ASCII的数据型态

依ASCII的数据型态区分,将ASCII的数据输入STATA的方式也有以下两种:

①数据型态一:

见sample1-3.txt

infilegenderidracesesschtypstr10prgtypereadwritemathsciencesocstusingsample1-3.txt

Note:

记住文字的设定方式(str#variablename)。

②数据型态二:

见sample1-4.txt

第二种的数据型态通常须要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输入数据

将数据或是指令写入Do-fileeditor,再执行即可。

例如:

将下面数据复制并贴在Do-fileeditor(选取”Window”下的”Do-fileeditor”)上,再选择”docurrnetfile”执行即可。

4、利用STATA的数据型态输入

除了以上三种方法之外,还可以开启之前以STATA储存的资料。

Note:

此一指令亦可用在读取网络上的数据(use网址)。

最后,将数据输入的相关指令整理成下表。

insheet

readASCII(text)datacreatedbyaspreadsheet

infile

readunformattedASCII(text)data

infix

readASCII(text)datainfixedformat

input

enterdatafromkeyboard

use

loadaStata-formatdataset

四、探索资料(Exploringdata)

为了更详细地呈现出在数据探索时所需使用的相关指令,我们利用sample4-1来说明指令的用法。

首先,利用前节所提及的数据输入方法将sample4-1读进STATA。

在正式分析数据之前,我们可以利用一个log档来储存之后所要执行的指令以及所得到的结果。

指令的表示方法如下:

logusingresult4-1,text(log檔的名稱為result4-1)

接下来,我们可以先利用下面的指令来检视sample4-1的数据:

count:

可得样本数。

describe:

描述数据来源以及数据大小。

list:

依序列出观察值的各个变量值。

codebook:

描述资料的详细内容。

此外,我们就可以利用summarize、tabulate和tabstat等指令得到数据的叙述统计与基本特性。

表示如下:

summarize:

列出资料的叙述统计。

Example:

summarizewrite,detail

sumwriteifread>=60(sum是summarize的简写)

sumwriteifprgtype=="academic"(接在if之后的句子中的”=”要放两个)

sumwritein1/40(只列出第1笔到第40笔资料)

tabulate:

列出变数的次数表。

Example:

tabulateprgtype

tabulateprgtyperace

tabulateprgtype,summarize(read)

tabulateprgtyperace,summarize(write)

tabstat:

列出变量的叙述统计。

Example:

tabstatreadwritemath,by(prgtype)stat(nmeansd)

tabstatwrite,stat(nmeansdp25p50p75)by(prgtype)

接下来,我们介绍一些用来划图的指令:

茎叶图:

stemwrite

stemwrite,lines

(2)

直方图:

graphwrite,bin(10)

graphwrite,histnormalbin(10)

箱形图:

graphwrite,box

sortprgtype(要先有这个指令才能执行下一个指令)

graphwrite,boxby(prgtype)

此外,利用correlate或是pwcorr可以得到相关矩阵;亦可利用graph划出散布图。

现在我们可以将log文件结束了,指令输入如下:

若欲检视log档中的结果,可以输入指令:

或是到所储存的目录下点选。

最后,将数据探索的相关指令整理成下表。

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、修饰资料(Modifyingdata)

在本小节中,我们亦利用sample4-1的数据进行说明。

首先,读进数据。

读完数据后,可以为此数据取个名称,指令如下:

labeldata"HighSchoolandBeyond,200cases"

现在我们可以将变量的顺序作一排列。

例如:

原先的变量顺序为gender、id和race…,但是我们想把顺序改成id、gender和race…,则可以下面的指令来执行:

orderidgender

在执行codebook时,我们会发现有些变量尚未加上卷标(label),为了更清楚地表达变量所代表的意义,我们可以执行以下的指令:

labelvariableschtyp"Thetypeofschoolthestudentattended."

现在,我们想要产生一个新变量total,此变量代表read、write和math的总和。

指令如下:

generatetotal=read+write+math

此外,若是我们想加总的分数是read、write和socst,而非read、write和math,此时的指令输入如下:

replacetotal=read+write+socst

另一方面,我们还可以将变量total表示成以等级(A、B、C、DandF)的形式。

指令如下:

为了记忆变量的意义为何,我们还可以利用note的方式来记录变量。

指令如下:

另外,介绍一些利用公式来产生变量的指令。

最后,我们可以将以上的执行结果储存下来。

指令如下:

savesample5-1(存成另一個檔)

savesample4-1(取代原來的sample4-1)

现在亦将数据修饰的相关指令整理成下表。

labeldata

 Applyalabeltoadataset

order

 Orderthevariablesinadataset

labelvariable

Applyalabeltoavariable

generate

Createsanewvariable

replace

Replacesonevaluewithanothervalue

recode

Recodethevaluesofavariable

Labelvalues

Applyvaluelabelstoavariable

labeldefine

Defineasetofalabelsforthelevelsofacategoricalvariable

notes

Applynotestothedatafile

egen

Extendedgenerate-hasspecialfunctionsthatcanbeusedwhencreatinganewvariable 

save

StorethedatasetcurrentlyinmemoryondiskinStatadataformat

六、管理数据(Managingdata)

在本节中,我们将进一步介绍如何将数据作一些特殊的处理,例如:

保留所欲分析的数据、删除多余的数据或是将两份数据结合等等。

假设我们只想针对部分的数据进行处理,而又想保留原始资料时,则有以下两种方法可进行:

1、另存新檔:

亦即将所欲分析的部分数据储存在另一个档案中。

例如:

我们只针对read成绩大于或是等于60分的学生进行分析,则可利用下面的指令来筛选。

keepifread>=60

summarize

savesample6-1

Note:

当只要保留某些变量时,则利用指令keep。

例如:

keepreadwrite。

2、直接处理:

亦即在原始数据上进行分析。

承上例,指令输入如下:

preserve

dropifread<60

summarize

restore

Note:

若要删除某些变量时,则利用指令drop。

例如:

dropreadwrite。

接下来,我们介绍如何将两笔数据结合在一起。

数据的结合主要可以分为两种,水平合并和垂直合并。

前者是指变量的增加;后者则是指样本数的增加。

说明如下:

1、水平合并

2、垂直合并:

Note:

在垂直合并前要记得先sort。

最后,我们将数据修饰的相关指令整理成下表。

keepif

Keepobservationsifconditionismet

dropif

Dropobservationsifconditionismet

keep

Keepvariables(droppingothers)

drop

Dropvariables(keepingothers)

appendusing

Appendadatafiletocurrentfile

sort

Sortobservations

merge

Mergeadatafilewithcurrentfile

七、资料分析

透过前面几节的介绍,应该对于STATA的指令和使用方法有了基本的认识。

现在,我们开始说明如何利用STATA来处现统计上的问题以及计量方面的模型。

1、检定:

我们利用下面的例子来示范如何进行统计上的检定工作。

2、回归

在执行回归分析时所使用的指令为regress。

另外,当存在heterogeneityofvariance的问题时,可在后面加上robust;另外,若是不想放入截距项时,可在后面加上noconstant。

若欲得到残差值,可输入以下指令:

predicte,residual

3、二元选择模型

在执行二元选择模型时所使用的程序写法与执行回归分析时相同,只是所使用的指令不同。

在logit模型时为logit;在progit模型时为progit。

4、Treatmenteffectmodel

原则上,STATA在处理计量模型时,格式上大都一致,亦即〝指令被解释变量解释变量〞的输入型式。

我们再举一个计量模型来说明,例如:

在有关自我选择的问题时,为了考虑内生性的情形,计量学家提出了一个Treatmenteffectmodel,其指令的撰写如下:

由上述可知,STATA在使用上真的相当方便、容易,尤其对于初学者而言,更是一个相当值得推荐的软件包。

最后,整理一些STATA的相关网站以供参考:

.edu/stat/stata/default.htm

~erp/stata/main.html

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