2stata命令集常用命令中文版

STATAformatx110.3f——x110，小数点后取三位formatx110.3gx110，有效数字取三位formatx1%10.3ex110，采用科学formatx110.3fcx110，小数点后取三位，加入千分位分隔符use"C:\sandSettings\xks\桌面\2006.dta",clearmergeusing"C:\sandSettings\xks\桌面\1999.dta"use"C:\sandSettings\xks\桌面\2006.dta",mergeidusing sandSettings\xks\桌面\1999.dta",unique——19992006的数据按照唯一的（unique）id来合并，在合并时对id进行排序（sort）建议采用第法。samplesample50,countbrowsex1x2ifx3>3（按所列变量与条件打开数据查看器editx1x2ifx3>3（按所列变量与条件打开数据编辑器）one-to-onesu——summarize的简写sortv001v002v003save第二步：对exampw2savetempw2第三步：使用tempw1tempw2usemergev001v002v003usingta_mergetabulate_mergeerasetempw1.dtaerasetempw2.dtadrop_mergestatatutorial中的fac19newfactaregiontaregion茎stemx1,line(2)（做x1的茎，每一个十分位的树茎都被拆分成两段来显示，前半段为0～4，后半段5～9）stemx1,round(100)（将x1除以100后再做x1的茎）histogrammpg,discretefrequencynormal（discrete表示变量不连续，frequency表示显示频数，normal加入正太分布曲线，xlabel设定x轴，1histogramprice,fraction（fraction表示y轴显示小数，除了frequency和fraction这两个选择之外，该命令可替换为“percent”百分比，和“density”密度；未加上discrete就表示将price当作连续变量来绘图）histogramprice,percenthistogrammpg,discreteby(foreign,histogrammpg,discretepercentby(foreign,total)graphtwowaylfitpriceweight||scatterpricetwowayscatterprice（priceweight的散点图，并在每个点上标注“make”，即厂商的取值twowayscatterpriceweight||lfitprice（按照变量foreign的分类，分别对不同类样本的price和weight做散点图和回归线图的叠加，两图呈左右twowayscatterpriceweight||lfitprice（按照变量foreign的分类，分别对不同类样本的price和weight做散点图和回归线图的叠加，两图呈上下twowayscatterpriceweight[fweight=dis每个点的大小与discement的取值大小成比例）twowayconnectedy1time,yaxis(1)||y2twowayliney1time,yaxis(1)||y2（与上图基本相同，就是没有点，只显示曲线graphtwowayscattervar1var4||scattervar2var4||scattervar3（做三个点图的叠加graphtwowaylinevar1var4||linevar2var4||linevar3（做三个线图的叠加graphtwowayconnectedvar1var4||connectedvar2var4||connectedvar3graphmatrixabc（画出一个散点图矩阵，显示各变量之间所有可能的两两相互散点图graphmatrixabc用auto数据集：graphmatrixpricempgweightlength,halfby(foreign,totalcol(1)（根据foreignprice等四个变量的散点图矩阵，要求绘出总图，并上下排列】=具）graphboxy,over(x)graphbar(mean)p75等graphbara1a2,over(b)（对应在ba1a2的条形图，a1a2是叠放成一根条形柱。若不写入“stack”a1a2显示为两个并排的条形柱graphdotqnorm（画出一幅分位-正态标绘图rcharta1a2（画出质量控制Ra1a3的取值范围ameans计算变量meanvar1[pweight=（求取分组数据的平均值和标准误，var1为各组的赋值，var2为每组的频数summarizeyx1（可以获得各个变量的百分比数、最大最小值、样本量、平均数、标准差、方差、峰度、偏度stata中summarize所计算出来的峰度skewness和偏度kurtosis有问题，与ECELL和SPSS有较大差异，建议不采用stata的结果。summarizevar1[aweight=var2],（求取分组数据的统计量，var1为各组的赋值，var2为每组的频数tabstatX1,stats(meannqmaxminsdvarwebusebitestbitestidisy.disy.disy.disydisy.step1.codebook、summarize、histogram、graphboxs、graphmatrix、stemcodebookyx1x2graphboxx1（箱图）graphmatrixyx1x2,half（x-y图stemx1（做x1的茎listin20/l（llastone，-202020个到倒数第一个样本step3.用rece命令替换recex1=?ifx1==值keepify<1000dropify>1000sortxgsortgsort-gsort-x,generate(id)orderyx3x1genx1`=exp(logx1)（将logx1数化genabs(x)（x的绝对值gentrunc(x)（x的整数部分genround(x)（x进行四舍五入gensqrt(x)（x的平方根genmod(x,y)（x/y的余数genreldif(x,y)（xy的相对差异，即|x-genx=autocode(x,n,xmin,xmax)（x的值域，即xmax-xminn份）sortxgengx=group(n)（x分为尽量等规模的n个组egensdx1=sd(x1)（得出x1的标准差）egenmaxx1=max(x1)（最大值）egenminx1=min(x1)（最小值）egenmedx1=med(x1)（中数）egenrowmax=max(x1x2x3)（联合最大值）egenrowmin=min(x1x2x3)（联合最小值）egenrowmed=med(x1x2x3)（联合中数）egenrowmode=mode(x1x2x3)（联合众数）egenrowtotal=total(x1x2x3)（联合总数）数据计算器disy命令：disyinvchi2(n,p)（卡方分布的逆运算，若chi2(n,x)=p，那么invchi2(n,p)=x）disyinvchi2tail(n,p)（chi2tail的逆运算）disyFtail(n1,n2,f)（分子、分母自由度分别为n1和n2的反向累计F分布）disyinvFtail(n1,n2,p)（Ftail的逆运算）disyttail(n,t)（自由度为n的反向累计t分布labelvariablex"~~~"（对变量x做标记）labelvaluesxlabel1（赋予变量x一组tabulatetablerep78foreign,c(nmpgmeanmpgsdmpgmedianmpg)centerrow（rep78，foreign均为分类变量，rep78为行变量，foreign为列变量，centerrow表示计算行变量整体的统计量，col表示计算列变量整体的统计量tabulatex1的等级相关系数g 和taub、以及对名义变量适用的V）tabulatex1x2,columnchi2（x1x2的二维交互表，要求显示列百分比和行变量和列变量的独立性检tab2x1-x7,allnofreq（x1x7这七个变量两两地做二维交互表，不显示频数：nofreq）tablex1x2x3,c(ferqmeanx1meanx2meanx3)tabstatX1X2,by(X3)stats(meannqmaxminsdvarcv)tabstatX1X2,by(X3stats(meanrangeqsdvarcvp5p95median),[aw=X4]（X4X1、X2的ttestX1=1countifX1==0countifgenX2=1ifcorrx1x2x3（x1、x2、x3的相关系数表swilkx1x2x3（Shapiro-WilkWtestx1、x2、x3进行正太性分析）sktestx1x2x3（x1、x2、x3进行正太性分析，可以求出峰度和偏度）ttestx1=x2（对x1、x2的均值是否相等进行T检验）ttestx1,by(x2)unequal（x2x1进行T检验，假设方差不齐性clusterkmeansyx1x2x3,clusterkmeansyx1x2x3,k(3)measure(L1)"start"用于确定聚类的核，"everykth"表示将通过构造三组样本获得聚类核：构造方法为将样本id为1、1+3、1+3×2、1+3×3……分为一组、将样本id2、2+3、2+3×2、2+3×3……分为第二组，以此类推，sortc1c2（c1c2两个分类变量排序byc1c2：regyx1x2x3（c1、c2的各个水平上分别进行回归bysortc1c2：regyx1x2x3ifc3=1（逗号前面相当于将上面两步骤合一，既排序又回归，逗号后面的“ifc3=1”表示只有在c3=1的情况下才进行回归）stepwisepe(.2regyx1x2x3(forwardselectionP0.2时变量)stepwisepe(.2)forwardregyx1x2x3（使用forward-stepwiseselection）regyx1x2x3predictu,residpredictustd,stdr（获得残差的标准误）predictrstu,rstudent（获得student的t值）predictlerg,leverage（获得杠杆值）regyx1x2x3c1c2值，标准误和置信区间iy预测值，预测标准误和置信区间iadjustx1=ax2=bx3=c，seci（x1=a、x2=b、x3=cy的预测值、标准误和置信区间mvregY1Y2X1X2X3……（多元回归mvregy1y2y3x1x3x3（多元回归分析，y1y2y3为因变量，x1x3x3为自变量）以下命令只有在进行了mvreg之后才能进行test[y1=y2]（对y1的回归和对y2的回归系数相等）这个命令，则测试他们的联和统计[eststoreAestreyregyx1x2x3ifc1==1（c1=1yx的回归）regyx1x2x3,robust（回归后显示各个自变量的异方差-稳健性标准误）estatvif（回归之后获得VIF）regyx1x2x3predictu,residgenusq=u^2regusqx1x2x3求F值disyLMdisyR*n（n表示总样本量disyregyx1x2x3predictu,residgenusq=u^2predictygenysq=y^2regusqyysq求F值disyLMdisyR*n（n表示总样本量disyF值和LM值转换为P值令disyFtail(n1,n2,a)（利用F值求p值，n1表示分子除数，n2表示分母除数，a为F值regyx1x2x3aw=x1]（x1作为异方差的来源，对方程进行修正）regy/(x1^0.5)1/(x1^0.5)x1/(x1^0.5)x2/(x1^0.5)纠正异方差的常用套路（构造h值regyx1x2x3predictu,residgenusq=u^2reglogusqx1x2x3predictggenregyx1x2x3[aw=1/h]regyx1x2x3eststoreA（将上述回归结果到A中regyx1x2x3[aw=1/h]eststoreBhausmanAreglogyx1x2x3predictgenm的系数为iy的预测值anovayg1g1|g2（g*g1和交互项g1|g2y值是否存在组内差anovayd1d2x1d2*x1,continuous(x1)（x*表示连续的控制变量）webusemanovay1y2y3=genderfracturegender*fracture（按、是否骨折及二者的交互项对y1、y2和进行方差分析=———————————genmycons=1manovatest1test2test3=mycons,noconstantmatc=(1,0,-1\0,1,-1)manovatestmycons,多元回归分析：（mvreg相同foreachvnameiny1y2y3{（yreg`vnamex1x2x3（yxvname的标点符号}mvregy1y2y3=x1x2reg3(y1=x1x2x3)(y2=x1x3x4)(y3=x1x2test[y1]test[y1=y2=y3],testy1=y2])y1=y3]),commonconstant（constant表示包含截距项reg3(y1=y2x1x2)(y2=y1reg3(y1=y2x1x2)(y2=y1x4),olsreg3(y1=x1x2x3)(y2=y1x4),2slseststoretwoslsreg3(y1=x1x2x3)(y2=y1x4),olseststoreolshausmantwoslsols,equations(2:2)（对两次回归中的方程2，即“y2=y1x4”进行hausman检验）hausmantwoslsols,alleqs（对所有方程一起进行检验）regyx1x2x3estatgengenregyx1x2predictu,residregu用Durbin-WatsonStatistics检验序列相关：regyx1x2durbina@（对该回归是否具有序列相关进行检验，H0chi2值求出P值）@durbina,small@（small可以根据F值求出P值，以代替chi2值）@@bgodfrey@（利用Breusch-Godfreytest求出高阶序列相关）@svysetpsuid[pweight=finalwgt],——定义pweight为——stratumidentifer为stratid。可能是测试中被试的编号，1to312、生成malegenmale= ==1)if —— svy,subpop(male):tabulatehighbpsizce,colobspearsonlrnull4、svy:meanx1x2x3——x1、x2、x3求取mean、se5、简单的tabulatetwoway（svyset就可执行tab2yx,colchi2exact——col、cell、row等均可换用，chi2Pearson'schi-squared、exact指的是fisherexacttest、6、svy的其他用法：svy:regy创建一个包含从独立标准正态分布中抽取的2000个观察案例和三个随机Z1、Z2、Z3，并分别定义他们的matrixm=(0,2,3)——定义三个变量的平均值matrixsd=(1,.5,2)定义三个变量的标准差logityx1x2 edatapopulationdatax1x2 edata为目标样本总量，populationdata为观测样本总量， 便是一个概率，相当于logit命令中的y1、基本套路：xtregyx1x2,reeststorerextregyx1x2,feeststorefehausmanrefe如果xtregyx1x2,re——xttest1xttest0的扩展，若这xttest0的结果为显著，则采用随机效应（re）LMTestforrandomeffects,assumingnoserialAdjustedLMtestforrandomeffects,whichworksevenunderserialOnesidedversionoftheLMtestforrandom（假设没有序列相关的情况下对随机效应进行单边检验OnesidedversionoftheadjustedLMtestforrandom（假设有序列相关的情况下对随机效应进行单边检验LMtestforfirst-orderserialcorrelation,assumingnorandom（假设没有随机效应的情况下对一阶序列相关进行检验Adjustedtestforfirst-orderserialcorrelation,whichworksevenunderrandomeffects（假设有随机效应的情况下对一阶序列相关进行检验LMJointtestforrandomeffectsandserial（随机效应和序列相关的联合检验xtserialyx1x2——xtserialxtgls和fesaveFileSaveSTATA数据库的SORT12STATA数据库的dropx1 dropx1-x5 /*删除数据库中介于x1和x5间的所有变量(包括x1和x5)dropifx<0 /*删去x1<0的所有记录dropin dropif /*删去xdropifx==.|y==./*删去x或y之一为缺失值的所有记录dropifx==.&y==./*删去x和y同时为缺失值的所有记录drop_all /*删掉数据库中所有变量和数据STATA的变量赋值generate新变量＝generate /*bhgenerategroup=int((_n-1)/5)+1 generateblock=mod(_n,6) /*按当前数据库的顺序，依次产生1,2,3,4,5,0。generatey=log(x)ifx>0 setobsegen egenb=seq(),b(3) egenc=seq(),to(4)/*产生多个序列，每个序列从1到＃encode字符变量名，gen(新数值变量名)STATA数据库的keepin keepx1-x5 keepif /*x>0STATA数据库的rece变量＝表达式recebolck=6ifblock==0 /*将block＝0的数全部替换为6。recez=.ifz<0 /*将所有小于0的z值用缺失值代替。receage=25in forvarx*:receX=0ifX==./*将所有第一个字母为x的变量替换为0，如果该变量的值 use"E:\教学\上机\ex3-2.dta",l 12384669.dropuseE:\教学\MPH上机\ex3-.sort.save"E:\教学\MPH上机\ex3-5.dta",recefileE:\教学\MPH上机\ex3-5.dtasaveduseE:\教学\MPH上机\ex3-.sortmergebhusingE:\教学\MPH上机\ex3-132..133435..169.2 [变量名]detail [变量名]centileccinormalmeansdleveltabulate例2.有三组(group)患者，男女( =1表示， .use.tab..tabgroup,.tabgroup,sum(x2)ci变量level(#)binomialpoissonexposure(观察数变量by(分组变量totalcii观察数均数标准差[,level(#)] /* .use.sort.cix1x2,STATA的作图 [变量名图形类型通用选择项特殊选择项]histogram*oneway/*一维散点图twoway/*二维散点图、线图matrix/*二维散点图阵bar*pie/*圆（饼）图box/*箱式图star/*星形图STATA的作图 /*将数据分几组,5 /*指定纵轴用频数表示，否则为频率。normal/*给直方图加上相应正态曲线。xlab/ylab/[(#,……,#)]/*指定坐标轴的界点。b2/l2[（“字符串”）]/*指定坐标轴的副标题。例130名14岁身高资料grax,bin(10)freqnormalxlab(124,128,132,136,140,144,148,152,156,160,164)对称分 偏态分 means[变量名 [变量名]detailcentile变量名]centile(#)] centile(#) sumxsumxifx<140centilexcentile例 1:10,1:20,1:40,1:80,means作图命令 [变量名图形类型通用选择项特殊选择项]histogram*oneway/*一维散点图twoway/*二维散点图、线图matrix/*二维散点图阵bar/* /*圆（饼） /*star/*配对设计t检验ttest变量名ttesti#obs#mean#sd例例1.632619g/dl)STATAttest变量名=#val STATA结果ttestOne-sampletVariable Std. Std. [95%Conf.+x 1