Stata统计分析与应用的介绍

1. Stata统计分析与应用的介绍

《Stata统计分析与应用》是2011年出版的图书，作者是周广肃梁荣田金秀。

2. 应用STATA做统计分析的内容简介

本书从STATA软件与STATA的资源，数据管理，制图，概要统计及交互表，方差分析和其他比较方法，线性回归分析，回归诊断，拟合曲线，稳健回归，LOGISTlC回归，生存模型与事件计数模型，主成分、因子和聚类分析，时间序列分析，编程入门，等等，完整而精练地介绍了STATA软件或软件包的各项基本功能和在统计分析中的应用。全书以列举实例的方式编写，并穿插了上百幅图片，广泛引证各种相关资料中的数据，简明地介绍了常用的各种命令的分析运行情况，便于学习掌握。此外，在最后一章拓展性地介绍了常用的编程知识和技能，以便于能更加灵活地运用STATA软件做更多的统计分析。本书突出了程序性、实用性、完整性，本书兼具教材和使用手册的特点，适宜作为致力于统计学研究和数据分析应用的专家和学者自学参考。

3. 应用STATA做统计分析的介绍

本书从STATA软件与STATA的资源，数据管理，制图，概要统计及交互表，方差分析和其他比较方法，线性回归分析，回归诊断，拟合曲线，稳健回归，LOGISTlC回归，生存模型与事件计数模型，主成分、因子和聚类分析，时间序列分析，编程入门，等等，完整而精练地介绍了STATA软件或软件包的各项基本功能和在统计分析中的应用。

4. 利用Stata进行概要统计及交互表统计

利用Stata进行概要统计及交互表统计 
【命令范式】
summarize y1 y2 y3 对所列变量计算简单的概要统计量
summarize y1 y2 y3, detail 获取详细的描述性统计，包括百分位数，中位数，平均数，标准差，方差，偏度，峰度等。
summarize y1 if x1>3 & x2<.
summarize y1 [fweight=w], detail 利用w作为加权变量进行频数加权，计算y1详细的概要统计量
tabstat y1, stats(mean, sd, skewness, kurtosis) by(x1) 按变量x1的每个类别，分别计算变量y1的具体指定的概要统计量
tabulate x1, sort miss 显示x1所有值的频数分，包括缺失值。按顺序从大到小对行（变量值）进行排序。
tab1 x1 x2 x3 x4 对所列变量分别创建频数分布表
tabulate x1 x2 显示一个两变量交互表，其中x1为行变量，x2为列变量
tab2 x1 x2 x3 x4 创建所列变量的所有可能的二维交互表

tabulate x1, summ(y) 创建一个二维表，显示x1每个类别中变量y的均值、标准差及频数 tabulate x1 x3, sum(y) means 创建一个二维表，显示x1,x2每一种组合下y的均值

by x3, sort: tabulate x1 x2, exact 创建一个三维交互表，在x3的每个取值下创建x1(行)和x2（列）的分表，并为每个分表计算费舍精确检验，命令by x3, sort为x3排序

table x1 x2, contents(mean y1 median y2) 创建x1(行)，x2(列)的二维交互表，单元格包含y1的平均数和y2的中位数

svy: tab y, percent ci 使用调查加权的数据，获得变量y的一维百分比表以及95%的置信区间。ci计算置信区间，默认为95%。后可添加level(a)设定置信区间a%

与ci相关的一个命令是cii，它可以直接根据概要统计量，来计算正态分布、二项分布或泊松分布的置信区间。它并不需要原始数据。

svy: tab y x, column percent 使用调查加权的数据，获得一个行变量y对列变量x的二维交互表，并对其狡辩性进行调整的卡方检验。单元格中给出了加权的列百分比。

【探测性数据分析】：

stem x1, lines(*) 对变量x1的所有观测值进行茎叶图处理lines限定了茎叶表达形式：首位数相同的开头共*行

lv x2 字符数值表利用序次统计量来分解一个分布。

【正态性检验和数据转换】：

sktest x1 正态性检验（偏度与峰度）

ladder x1 这个命令把幂阶梯和sktest的正态性检验结合在一起。它对阶梯上的每一种幂进行尝试并报告其结果是否显著地非正态。

gladder x1 该命令将每一种转换的直方图与正态曲线加以比较

qladder x1 四分位阶梯命令

（可键入help ladder查看详细）

【频数表和二维交互表】：

tabulate 有许多对创建二维表非常有用的选项，包括：

cell 显示每个单元格的总百分比

chi2对行变量和列变量独立的假设进行皮尔逊卡方检验

column 显示每个单元格的列百分比

exact 独立性假设的费舍精确检验

expected 显示独立性假定下二维表每个单元格内的期望频数

generate(new) 创造一组名为new1, new2 等的虚拟变量来代表被列表变量的取值

lrchi2 对独立性假设的似然比卡方检验。如果表格包含任何的空单元格，就得不到结果 missing 把缺失值也作为表的一行或一列

nofreq 不显示单元格频数

nolabel 显示数值而不是添加了标签的数值变量的取值标签

row 显示每个单元格的行百分比

tabi 偶尔我们可能需要在没有获得原始数据的情况下对已发表的表格重新进行分析，专门的命令tabi（直接制表）可以完成这项工作

【多表和多维交互表】：

tab1 x1 x2 x3 x4 对所列变量分别创建频数分布表

tab2 x1 x2 x3 x4 创建所列变量的所有可能的二维交互表

by x1, sort: tabulate x2 x3, nofreq col chi2 三维列联表，并对x1每一取值水平内x2,x3的独立性进行卡方检验

by x1 x2, sort: tabulate x3 x4, column chi2 四维交互表

table x1, contents(freq) 创建x1的简单的频数分布表

table x1 x2, contents(freq) by(x3)创建一个二维频数表或交互表，并通过x3分组 table 的contents（）选项设定表格单元格要包含什么统计量

contents(freq) 频数

contents(mean x1) x1的平均数

contents(count x1) x1的非缺失值观测案例的计数

contents(p1 x1) x1的第1百分位数
【平均数、中位数以及其他概要统计量的列表】：
tabulate 能够很容易地创建分类变量每一类别的平均数和标准差的列表。比如，如果要列出x1每一类别内x2的平均值，键入：tabulate x1, sum(x2)
创建一个平均值的二维表： tabulate x1 x2, sum(x3) means
table不能进行统计检验，但它能很好地创建多达七维的包含平均数、标准差、总和等统计量的表格。
table x1, contents(mean x2) x1的一维表格，含有x1每一类别下x2的平均值
table x1 x2, contents(mean x3 median x3)
summarize, tabulate, table 以及其他相关命令都可以和标示重复观测数目的频数权数frequency weight 一起使用。
tabulate x1 x2 [fweight=count] (,column nof)

5. 求《应用stata做统计分析》的电子版

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6. 求高手分析STATA的结果

可以估计X=某一值时的Y。R-squared高, F（1，58）拒绝模型整体不显著，x的t检验说明系数显著
 

7. 能帮我看看这两份stata分析的结果是怎么个情况吗？可以用在论文中吗？

x1,x2,x3,x4不显著可能是因为存在内生性问题。
x1,x2,x3,x4中某几个变量之间存在相关性，如受灾面积就可能与水库数量相关（水库数量增加可能会使受灾面积减少），或者是残差部分存在没有观测到的影响y的因素，且该因素跟x1,x2,x3,x4某一个或几个相关。
这种相关性的存在会导致不满足OLS假定中的外生性假定，致使估计结果是不准确的。
因此，在存在这种相关性的条件下，x1,x2,x3,x4就可能都不显著，或者估计结果与理论不服。如第一个回归方程中，x1（播种面积）理论上应该与y（农作物产量）显著正相关，但是估计结果是不显著；还有就是第二个回归方程中，x4（水库数量）理论上应该与y（农作物产量）正相关，但是估计结果是显著负相关。
所以，你这两个回归方程都存在着问题。
处理办法有使用面板数据、GMM回归、或是再添加控制变量。