stata怎么让皮尔逊相关系数展示星号

stata怎么让皮尔逊相关系数展示星号？STATA 常用命令集

一、调整变量格式：

format x1 %103f ——将x1的列宽固定为10，小数点后取三位

format x1 %103g ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位

format x1 %103e ——将x1的列宽固定为10，采用科学计数法

format x1 %103fc ——将x1的列宽固定为10，小数点后取三位，加入千分位分隔符

format x1 %103gc ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位，加入千分位分隔符

format x1 %-103gc ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位，加入千分位分隔符，加入“-”表示左对齐。

二、合并数据：

use "C:\Documents and Settings\xks\桌面\2006dta", clear

merge using "C:\Documents and Settings\xks\桌面\1999dta"

——将1999和2006的数据按照样本（observation）排列的自然顺序合并起来

use "C:\Documents and Settings\xks\桌面\2006dta", clear

merge id using "C:\Documents and Settings\xks\桌面\1999dta" ,unique sort

——将1999和2006的数据按照唯一的（unique）变量id来合并，在合并时对id进行排序（sort）

建议采用第一种方法。

三、对样本进行随机筛选：

sample 50

在观测案例中随机选取50%的样本，其余删除

sample 50,count

在观测案例中随机选取50个样本，其余删除

四、查看与编辑数据：

browse x1 x2 if x3>3 （按所列变量与条件打开数据查看器）

edit x1 x2 if x3>3 （按所列变量与条件打开数据编辑器）

五、数据合并（merge）与扩展（append）

merge表示样本量不变，但增加了一些新变量；append表示样本总量增加了，但变量数目不变。

one-to-one merge：

数据源自stata tutorial中的exampw1和exampw2

第一步：将exampw1按v001～v003这三个编码排序，并建立临时数据库tempw1

clear

use "t:\statatut\exampw1dta"

su ——summarize的简写

sort v001 v002 v003

save tempw1

第二步：对exampw2做同样的处理

clear

use "t:\statatut\exampw2dta"

su

sort v001 v002 v003

save tempw2

第三步：使用tempw1数据库，将其与tempw2合并：

clear

use tempw1

merge v001 v002 v003 using tempw2

第四步：查看合并后的数据状况：

ta _merge ——tabulate _merge的简写

su

第五步：清理临时数据库，并删除_merge，以免日后合并新变量时出错

erase tempw1dta

erase tempw2dta

drop _merge

数据扩展append：

数据源自stata tutorial中的fac19和newfac

clear

use "t:\statatut\fac19dta"

ta region

append using "t:\statatut\newfac"

ta region

合并后样本量增加，但变量数不变

六、做图

茎叶图：

stem x1,line(2) （做x1的茎叶图，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，后半段为5～9）

stem x1,width(2) （做x1的茎叶图，每一个十分位的树茎都被拆分成五段来显示，每个小树茎的组距为2）

stem x1,round(100) （将x1除以100后再做x1的茎叶图）

直方图

采用auto数据库

histogram mpg, discrete frequency normal xlabel(1(1)5)

（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，1和5为极端值，(1)为单位）

histogram price, fraction norm

（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）

histogram price, percent by(foreign)

（按照变量“foreign”的分类，将不同类样本的“price”绘制出来，两个图分左右排布）

histogram mpg, discrete by(foreign, col(1))

（按照变量“foreign”的分类，将不同类样本的“mpg”绘制出来，两个图分上下排布）

高频数据处理用eviews

Stata 与 SPSS、SAS 并称为当今三大统计软件。与后者相比，Stata 体积小巧、简单易懂且功能强大。Stata 把 EViews, SPSS 的傻瓜式菜单和 SAS 的命令、编程完美结合起来，所以它一推出就受到了初学者和高级用户的普遍欢迎。Stata 不仅在统计方面功能齐全，其在计量分析领域更是有着深刻影响，以至于有人一言以蔽之：“关于学习 Stata 的意义，大家只需知道：目前，Stata 是计量经济学，特别是微观计量经济学的主流软件。”Stata作为一款功能强大、用法简单且易于上手的统计软件，不仅统计分析功能全面，而且在数据管理方面的功能也很强大。Stata 擅长数据处理、面板数据分析、时间序列分析、生存分析，以及调查数据分析，但其它方面的功能也并不逊色。

Eviews软件适用于相关、回归、多重共线性、异方差、自相关、单位根检验、协整、格兰杰、脉冲、方法分解、VAR、面板数据、门限等领域。Stata除了可以处理上述分析方法之后，还可以处理倾向匹配得分、门限、合成、断点、双重差分、空间计量等领域。若是你想使用后面的分析方法进行研究，那么无疑stata是不二之选。另外在现在微观计量经济学领域，处理大型微观数据库等方便，stata的数据管理功能显得更加完美。

Stata是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。1sort指令是STATA数据库的维护的排序指令。附图2tsset指令是时间序列数据的估计命令。如何创建一个截面数据文件？先把数据转移到stata中，然后用tsset命令。tssettime,yearly（或者weekly、monthly、quarterly）此时，一定要保证表示时间的那一列数据（即年份）的名称为time。 时间序列数据的回归主要需要注意以下几点：多重共线性（当样本量较小时，例如小于100）和序列相关性。而且需要考察t统计值、R2（adj-R2）、F统计量、DW值。 首先用reg命令进行回归，例如：regyx1x2x3x4x5，并考察DW值（使用estatdwatson这一命令），如果DW值严重远离2，那么要进行调整（调整方法如**底纹），直到调整到2附近，然后考察回归结果是否符合经济学含义，倘若不符合，那么要注意是否受到多重共线性的影响（通过相关系数和vif值来判断）。在处理多重共线性时，可以用类似于处理截面数据的方法（剔除变量法），同时还要看DW值。此外，还可以用差分法来处理多重共线性（此方法用得不多）。 检验DW值的命令：estatdwatson 用广义差分法考虑序列相关性的命令（即调整DW值的命令）：regyx1x2x3x4x5Ly（后面还可以运用LyL2y） 用序列相关稳健标准误法考虑序列相关性的命令（即调整DW值的命令）：regyx1x2x3x4x5,robust 考虑多重共线性的方法除了以上截面数据中用到的方法以外，还可以用差分法，然后再看vif值。regDyDx1Dx2Dx3Dx4Dx5

其实，我刚实践完成spss数据库到stata数据库的转换，spss里面另存数据库格式可先选择好excel格式的，打开，全选复制数据库，然后在stata软件里面打开data editor，就会出现你想要的数据库啦！哇哇，好幸福呢嘿嘿。

data transfer 这个软件不会用哦

sort指令是STATA数据库的维护的排序指令。tsset是定义数据是一个时间序列数据。如果想对数据文件定义year为时间变量，则输入命令：tsset year。

Stata 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。

扩展资料

统计功能

Stata的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近20年发展起来的新方法，如Cox比例风险回归，指数与Weibull回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Poisson回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。具体说， Stata具有如下统计分析能力：

数值变量资料的一般分析：参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。

分类资料的一般分析：参数估计，列联表分析 ( 列联系数，确切概率 ) ，流行病学表格分析等。

等级资料的一般分析：秩变换，秩和检验，秩相关等

相关与回归分析：简单相关，偏相关，典型相关，以及多达数十种的回归分析方法，如多元线性回归，逐步回归，加权回归，稳键回归，二阶段回归，百分位数 ( 中位数 ) 回归，残差分析、强影响点分析，曲线拟合，随机效应的线性回归模型等。

其他方法：质量控制，整群抽样的设计效率，诊断试验评价， kappa等。

参考资料来源：百度百科-stata

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