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)

修改对应坐标轴的tick就可以了，ylabel(#2, )井号后面是显示刻度的个数，省略号是其他指令。当然你也可以自己设定度，ylabel(0(3000)6000, )表示起始刻度、步长（间距）、终止刻度。

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。该软件提供的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。

遇到这种问题，把updateall,from("你的路径/stata15update_mac")复制到command窗口，去掉stata15update_mac后面的，再运行。

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。它拥有很多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。用Stata绘制的统计图形相当精美。新版本的STATA采用最具亲和力的窗口接口，使用者自行建立程序时，软件能提供具有直接命令式的语法。Stata提供完整的使用手册，包含统计样本建立、解释、模型与语法、文献等超过一万余页的出版品。除此之外，Stata软件可以透过网络实时更新每天的最新功能，更可以得知世界各地的使用者对于STATA公司提出的问题与解决之道。使用者也可以透过StataJournal获得许许多多的相关讯息以及书籍介绍等。另外一个获取庞大资源的管道就是Statalist，它是一个独立的listserver，每月交替提供使用者超过1000个讯息以及50个程序。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。

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