Stata教程..doc

第一章 Stata 概貌 §1.1 Stata的功能、特点和背景 Stata是一个用于分析和管理数据的功能强大又小巧玲珑的实用统计分析软件，由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）研制。从1985至1998的十四年时间里，已连续推出1.1，1.2，1.3，1.4，1.5，……及2.0，2.1，3.0，3.1，4.0，5.0，6.0等多个版本，通过不断更新和扩充，内容日趋完善。它同时具有数据管理软件、统计分析软件、绘图软件、矩阵计算软件和程序语言的特点，又在许多方面别具一格。Stata融汇了上述程序的优点，克服了各自的缺点，使其功能更加强大，操作更加灵活、简单，易学易用，越来越受到人们的重视和欢迎。 Stata的突出特点是只占用很少的磁盘空间，输出结果简洁，所选方法先进，内容较齐全，制作的图形十分精美，可直接被图形处理软件或字处理软件如WORD等直接调用。 一、 Stata的数据管理能力 Stata的数据管理空间受计算机的操作系统和计算机扩展内存的影响。对640k内存的微机，3.1版本的Stata可以管理2400个记录×99个变量，并随计算机扩展内存的增加而增加；对4.0的WINDOWS版本，Stata可以管理4800个记录×99个变量；对WINDOWS 95下的5.0版本，可根据计算机的配置情况设置变量数和记录数，如32M扩展内存的计算机，可处理2千万个数据。变量数和记录数可以互相交易（trade），即减少记录数可以增加变量数，减少变量数可以增加记录数。 可以将分组变量转换成指示变量(哑变量)，将字符串变量映射成数字代码。 可以对数据文件进行横向和纵向链接，可以将行数据转为列数据，或反之。 可以恢复、修改执行过的命令。 可以利用数值函数或字符串函数产生新变量。 可以从键盘或磁盘读入数据。 二、 Stata的统计功能 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(? 2检验，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。 危险度分析：条件和非条件的logistic回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Probit回归，及其他广义线性模型，随机效应的logistic回归，随机效应的Poisson回归，等。 生存分析：基线生存曲线的估计、相对危险度的估计，Kaplan-Meier生存曲线、寿命表分析，对数秩检验，Mantel-Haenszel检验，Wilcoxon-Gehan检验，Cox比例风险模型，正态截尾及Tobit回归，指数回归和Weibull回归，等。 其它方法：质量控制，整群抽样的设计效率，诊断试验评价，kappa，等。 三、 Stata的作图功能 Stata的作图模块，主要提供如下八种基本图形的制作: 直方图(histogram)，条形图(bar), 百分条图(oneway)，百分圆图(pie)，散点图(twoway)，散点图矩阵(matrix)，星形图(star)，分位数图。这些图形的巧妙应用，可以满足绝大多数用户的统计作图要求。在有些非绘图命令中，也提供了专门绘制某种图形的功能，如在生存分析中，提供了绘制生存曲线图，回归分析中提供了残差图等。详见第五章。 四、 Stata的矩阵运算功能 矩阵代数是多元统计分析的重要工具，Stata提供了多元统计分析中所需的矩阵基本运算，如矩阵的加、积、逆、Cholesky 分解、Kronecker内积等；还提供了一些高级运算，如特征根、特征向量、奇异值分解等；在执行完某些统计分析命令后，还提供了一些系统矩阵，如估计系数向量、估计系数的协方差矩阵等。 尽管Stata的容量最大只容许400? 400的矩阵(默认为40? 40)，用它来完成日常工作中的统计分析显然不现实，但用它来做一些练习，提高多元统计分析的教学效率，无疑是很有帮助。详见第十八章。 五、 Stata的程序设计功能 Stata是一