Stata 中常用的数据分析命令

1. 常用的数据分析工具

 Stata、SPSS、SAS、R、Python，甚至 Excel 都可以做数据分析工作。R 和 Python 是程序员的首选，可以通过编写程序实现成整体的数据清洗、分析、挖掘，还可以增加扩展支持，把一套代码应用于类似的数据分析场景中。对于专业人士（如生物、医疗领域）来说，掌握编程语言的学习成本太高，他们更关注通过工具，方便快捷地得到分析结果，SPSS 和 Stata 主要是图形界面的软件操作，相对来说更为合适。很多专业领域，发论文时都使用了 Stata 和 SPSS 软件的分析结果，久而久之，也使该软件成为了该领域的数据分析标准工具。

###2. Stata 安装和运行
  我下载的是 Stata 15.1 Linux 版本，下载到本地解包后，可看到工具 stata 和 xstata，它们分别是命令行版本和图形界面版本，图形界面中也可以使用命令，运行 xstata：

1
$ ./xstata

  可在其下方的框内输入 Stata 命令回车运行，该软件中最常用的三个菜单是：Data（数据处理）、Graphic（画图）和 Statistic（统计）。功能非常丰富，包括很多二级三级子菜单，下文将介绍一些最常用的功能。

3. Stata 数据导入

 Stata 数据导入主要有两种方式，一种是从文件导入，另一种是手动编辑内容。用文件菜单中的 Open 打开文件，支持 Stata 定义的数据’.dta’，图表’.gph’等文件类型（Python 的 Pandas 支持导出 Stata 文件类型，但默认不支持中文字段名），还可通过文件菜单中的 Import 导入 Excel、csv、dbf 等常用格式数据。另外，也可以通过界面上方的 New Do-file Editer 或 Data Editer 手动创建新的数据，以及编辑现有数据，编辑界面支持复制粘贴功能。可以看到，每次通过菜单操作后，界面中间的窗口中都显示出操作对应的命令，我们可以把常用的命令记录下来，以便后期通过命令行方式快速调用。

4. Stata 常用数据分析命令

(1) 变量相关

生成新变量

1
. gen a=3

改变量名

1
. rename a b

改变量值

1
. replace b=5

删除变量

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. drop b

计算器

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. display 2+3

(2) 文件目录相关

切换目录

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. cd /tmp/

查看目录下文件

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. ls

打开数据文件

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. use xxx.dta

导入 excel 文件中名为“首页”的 sheet 页

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. import excel "/tmp/xxx.xlsx", sheet("首页")

保存文件

1
. save /tmp/a.dta

退出

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. exit

(3) 数据表相关
展示当前数据表内容

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. list

看当前数据格式

1
. describe

查看统计数据，包含：例数 (Obs)、变量的平均值 (Mean)、标准差、最小值和最大值

1
. sum

计算尔尔森系数

1
. pwcorr y x,sig

计算斯皮尔曼系数

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. spearman y x

计算 kwallis 检验值

1
. kwallis y,by(x)

计算 F 检验值

1
. oneway y x

多元线性回归

1
. regress y x1 x2 x3…