初学Stata。

如有错误，请指正。谢谢！

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*             STATA常用指令           *

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*               by T-keyyyyy              *

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***********************指令集合（请先运行以下指令生成初始数据）************************

clear

input a   b     c     str30 d    str30 e    组中值示例   频数       str30 分割示例    年   月   日       具体日期       样本分数       所处班级       样本分数2    所处班级2

1     11   30   1     1     145 4     1年 2020      1     1     21915    11   1     13.3 1

2     13   30   1     2     155 9     1年2月 2020      1     1     21915    11   1     20.8 1

3     15   30   2     3     165 16   1年2月3日 2020      1     1     21915    9     1     17.9 1

4     17   30   2     4     175 27   1元2角3分 2020      1     1     21915    12   1     13.8 1

5     19   30   5     5     185 20   四元五角6分      2020      1     1     21915    10   1       18.2 2

6     21   30   6     6     195 17   十一元九角八分   2020      1     1     21915    13   1       15.3 2

7     23   30   7     7     205 10   .      2020      1     1     21915    7     2     15.1 2

8     25   30   8     8     215 8     .      2020      1     1     21915    9     2     12.6 2

9     27   30   9     9     225 4     .      2020      1     1     21915    8     2     8.9  3

10   29   30   10   10   235 5     .      2020      1     1     21915    12   2     14.3 3

.      31   30   .      11   .      .      .      2020      1     1     21915    8     2     9.8  3

.      33   30   .      .      .      .      .      2020      1     1     21915    10   2     17.5 3

end

save "C:\……\初始数据.dta", replace   //具体路径请自行补充

*****************************首先需要注意的点**********************************               

*表示逻辑用两个==号 表示计算用一个=号

*关于fweight：用于频数加权，频数权数必须是整数。以初始数据为例，当 summarize 组中值示例 或 hist 组中值示例 后添加[fweight=频数]，那么出来的数据即为“组中值示例”加权频数后的数据。例如，summarize 组中值示例,detail ，观测量为10个数，平均数为（145+155+165+175+185+195+205+215+225+235）/10=190；而summarize 组中值示例[fweight=频数],detail ，观测量为120个数，平均数为（145*4+155*9+165*16+175*27+185*20+195*17+205*10+215*8+225*4+235*5）/120=185

********************************相关扩展*************************************

*Stata中的权重问题：https://bbs.pinggu.org/thread-243849-1-1.html

*Stata中的变量：http://www.360doc.com/content/16/1001/18/36455570_595137530.shtml

*egen和gen的区别：https://bbs.pinggu.org/thread-2396061-1-1.html

*************************************指令集合*******************************************

**************************************目录*********************************************

* *、//号

* use

* sysuse

* clear

* cd

* pwd

* gen

* 附：如何生成具体日期

* egen

* input

* label

* set

* sample

* 如何抽样

* keep

* replace

* format

* recode

* collapse

* disp

* tabstat

* split

* forvalues

* summarize

* hist

* line

* bys

* post系统

* ttest

* prtest

* sdtest

* sktest

* 单因素方差分析（F检验）（oneway）

* help

* save

* describe

* list

* tab

* quietly

* preserve与restore

* sysuse

* append

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*   //    //加了*、//号 就不会执行 只是会显示出来 可用作添加注释

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use "C:\……\a.dta",clear   //使用特定路径的文件（此处隐去具体路径）              clear： 如果stata本身没有打开任何数据，可以不带，意思属是清除已经被占用的内存

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sysuse auto    //使用stata自带的数据集

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clear     //清除内存

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cd "C:\……"    // 切换路径（此处隐去具体路径）

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pwd                // 查看当前的工作路径（同时也可以看主窗口左下角）

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gen f=1    //生成新的列f，使f列为1，且f的数值类型默认为浮点型（float）

gen int f=1    //生成新的列f，使f列为1，且f的数值类型为整型 【即便你输入f=1.111，最后出来的数字依然是整型（1）】   “int”（整型）可更改为 “byte”（字节型）“long”（长整型）“float”（浮点型）“double”（双精度型）   输入“byte”（字节型）“int”（整型）“long”（长整型），最后出来的数据都是整数    输入“float”（浮点型）“double”（双精度型）,最后出来的数据带小数点   （关于数值类型的更多解释，可看开头处的相关扩展）

gen str f="一"    //生成新的列f，使f列为1，且f为字符串数据

gen lna=ln(a)   //生成新的列lna 使lna等于a的对数（ln） lna是数值变量 “lna”是名字，可以更改

gen f=a/b    //生成新的列f，使f列为a除以b

gen f=sum(a)  //生成新的列f，使f为a的累计相加   即1f=1a=1 2f=1a+2a=3 3f=1a+2a+3a=6……以此类推

gen f=a+b+c    //生成新的列f，使f为a列加b列加c列  即1f=1a+1b+1c=42  2f=2a+2b+2c=45 3f=3a+3b+3c=48……以此类推

gen f=int(1.555)  //生成新的列f，使f列为1.555的整数部分（1），且f的数值类型默认为浮点型（float）   可以将“int”改为“float”，此时f列则为1.555，f同样为浮点型，但即使不输入float()，生成的f列仍为1.555且默认为浮点型，因此没必要    注意：只有int和float有效，如果此处的“int”或“float”改为了其它东西，则会显示错误

gen f=1 if a==1 | d=="" //如果a=1或d=="(空白)"，则生成新的列f，使f列为1，且f的数值类型默认为浮点型（float）

gen f=a==1 | a==2 | d==""   //生成新的列f，如果a为1或a为2或d为""（空白），则f为1；否则f为0

*附 gen f=a>5 等同于gen f=1 if a>5          replace x=0 if a0.5        //将样本随机分成两份

prtest foreign,by(x)   //对随机分成的两份数据的国产车比例进行检验    两组样本比例的t检验

*1、配对比例t检验

*prtest 变量1==变量2

*2、只知道样本量、比例1、比例2，没有原数据时：

prtesti 10 0.1 0.2  //从左到右依次为变量1样本量 比例1 比例2

*3、只知道样本量和频数，与某个比例比较，没有原始数据时：

prtesti 30 4 0.7,count

*4、已知两独立样本的样本量、比例，没有原始数据，进行比例检验：

prtesti 30 0.4 45 0.67    //从左到右依次为变量1样本量 变量1比例 变量2样本量 变量2比例

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*两样本方差齐性检验（sdtest）

clear

sysuse auto

*有样本情况下的方差齐性检验

*1、单变量方差的检验

sdtest mpg==5     //一个等于号或两个等于号都可以

*2、两组样本比例的t检验

sdtest mpg,by(foreign)

*3、配对比例t检验

sdtest varname1==varname2      //一个等于号或两个等于号都可以

*无样本情况下的方差齐性检验

*4、只知道样本量、方差1和比较的方差2，没有原数据时

sdtesti 75 6.5 6

*5、只知道两个样本的样本量和方差，相互比较，没有原始数据时：

sdtesti 75 6.5 65 7.5

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*正态性的偏度和峰度检验（sktest）

clear

input var1      var2

1     9.8

1     12.7

1     12.3

1     12.5

1     13

1     9.5

1     12.6

1     8.9

1     12.3

1     14.3

1     10.7

2     14.6

2     17.5

2     15.1

2     17

2     13.4

2     15.3

2     13.7

2     18.2

2     13.8

2     12.6

2     14.5

3     23.3

3     20.8

3     20.6

3     23.5

3     17.9

3     21.9

3     22.1

3     22

3     19.5

3     18.4

3     21.5

end

sktest var2 if var1==1    //将var1为1的数据中的var2进行正态性的偏度和峰度检验

sktest var2 if var1==2    //将var1为2的数据中的var2进行正态性的偏度和峰度检验

sktest var2 if var1==3    //将var1为3的数据中的var2进行正态性的偏度和峰度检验

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*单因素方差分析（F检验）

clear

input var1      var2

1     9.8

1     12.7

1     12.3

1     12.5

1     13

1     9.5

1     12.6

1     8.9

1     12.3

1     14.3

1     10.7

2     14.6

2     17.5

2     15.1

2     17

2     13.4

2     15.3

2     13.7

2     18.2

2     13.8

2     12.6

2     14.5

3     23.3

3     20.8

3     20.6

3     23.5

3     17.9

3     21.9

3     22.1

3     22

3     19.5

3     18.4

3     21.5

end

*oneway 效应指标变量 分组变量,t b

oneway var2 var1,t b      //输入t会显示var2的summary   输入b会出现Comparison of var2 by var1，意思是var2数据根据var1中的数据分组后，每组的两两比较；例如，在横轴为2，纵轴为1这一格中，3.37273表示的是第2组的样本均数-第1组的样本均数，0.000表示的是零假设H0（Ho:mean(1)- mean(2)=0）的p值

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help   //查看帮助   可在help添加想要查的东西 如help gen、help format等

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save "C:\……\初始数据.dta", replace   //保存文件至特定路径（此处隐去具体路径），replace表示如果存在同样名字的文件，则替换之

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describe           // 查看对当前内存中数据集的简要描述信息

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list in 1/10       // 查看此数据集的前10行

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tab 所处班级    //在主界面中显示表格，表格内容为所处班级这一列的分类汇总（例如1班和2班分别有几个观测量，占这一列的总比多少等。）

tab 所处班级, nol  //在主界面中显示表格，表格内容为所处班级这一列的分类汇总（例如1班和2班分别有几个观测量，占这一列的总比多少等。），且显示出来最左边的那一列的是数字而非标签

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quietly  //加在指令前，加了后结果不会显示在屏幕上，比如不会显示“(9 observations deleted)”之类的

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preserve   //保存

restore    //恢复

*两者共用可起到类似于撤销的作用，但必须要提前preserve才能restore，且只会恢复到preserve时候的状态。另外，restore只能恢复一次，restore后必须再次preserve才能再次restore

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sysuse auto,clear   //sysuse :使用、打开                                                 auto ：文件名，是stata自带的，经常专可以用这个文件来模拟命令效果                  clear： 如果stata本身没有打开任何数据，可以不带，意思是清除已经被占用的内存

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append using "C:\……\（可以取任意名字）.dta"   //将特定路径的文件合并到当前文件（此处隐去具体路径） 如果变量名相同，会合并到同一变量名（因此同一变量名的数值类型必须相同）   但不管变量名是否相同，合并过来的数据都会在新增的观测量那里，比如：原本的数据有12个观测量，分别为1-12；而要合并过来的数据有6个观测量，分别为1-6；那么，当这份数据合并过来后，这份新数据的观测量在13-18，总共18个观测量

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