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分享 stata常用命令精选: Joycelyn小乔 2013-12-30 21:33; save命令 FileSave As 例1. 表1.为某一降压药临床试验数据，试从键盘输入Stata，并保存为Stata格式文件。 STATA数据库的维护排序 SORT 变量名1 变量名2 …… 变量更名 rename 原变量名新变量名 STATA数据库的维护删除变量或记录 drop x1 x2 /* 删除变量x1和x2 drop x1-x5 /* 删除数据库中介于x1和x5间的所有变量(包括x1和x5) drop if x0 /* 删去x10的所有记录 drop in 10/12 /* 删去第10~12个记录 drop if x==. /* 删去x为缺失值的所有记录 drop if x==.|y==. /* 删去x或y之一为缺失值的所有记录 drop if x==.y==. /* 删去x和y同时为缺失值的所有记录 drop _all /* 删掉数据库中所有变量和数据 STATA的变量赋值用generate产生新变量 generate 新变量＝表达式 generate bh=_n 　/* 将数据库的内部编号赋给变量bh。 generate group=int((_n-1)/5)+1 /* 按当前数据库的顺序，依次产生5个1，5个2，5个 3……。直到数据库结束。 generate block=mod(_n,6) 　　 /* 按当前数据库的顺序，依次产生1,2,3,4,5,0。 generate y=log(x) if x0 　/* 产生新变量y，其值为所有x0的对数值log(x)，当x=0时，用缺失值代替。 egen产生新变量 set obs 12 egen a=seq() /*产生1到N的自然数 egen b=seq(),b(3) /*产生一个序列，每个元素重复＃次 egen c=seq(),to(4) /*产生多个序列，每个序列从1到＃ egen d=seq(),f(4)t(6) /*产生多个序列，每个序列从#1到＃2 encode 字符变量名，gen(新数值变量名) 作用：将字符型变量转化为数值变量。 STATA数据库的维护保留变量或记录 keep in 10/20 /* 保留第10～20个记录，其余记录删除 keep x1-x5 　　　 /* 保留数据库中介于x1和x5间的所有变量(包括x1和x5)，其余变量删除 keep if x0 /* 保留x0的所有记录，其余记录删除 STATA数据库的维护替换已存在的变量值 replace 变量＝表达式 replace bolck=6 if block==0 /* 将block＝0的数全部替换为6。 replace z=. if z0 /* 将所有小于0的z值用缺失值代替。 replace age = 25 in 17　　　　　 /* 将第17条记录中的变量age替换为25。 for var x* : replace X=0 if X==. /* 将所有第一个字母为x的变量替换为0，如果该变量的值为缺失值纵向连接数据库 Ex3-3.dta: x0 x1 1. 3550 2450 2. 2000 2400 3. 3000 1800 4. 3950 3200 5. 3800 3250 use "E:教学上机ex3-2.dta", clear l x0 x1 g 1. 2450 1450 2 2. 2100 2400 2 3. 2300 3800 2 4. 1590 4200 2 append using E:教学上机ex3-3.dta l x0 x1 g 1. 2450 1450 2 2. 2100 2400 2 3. 2300 3800 2 4. 1590 4200 2 5. 3550 2450 . 6. 2000 2400 . 7. 3000 1800 . 8. 3950 3200 . 9. 3800 3250 . 横向联接数据库 Ex3-5.dta: bh y0 y1 x0 1. 1 35 79.2 2 2. 3 45 47.4 8 3. 4 52 34.6 6 4. 6 66 28.0 9 命令 . drop _all . use E:教学MPH上机ex3-5.dta . sort bh . save "E:教学MPH上机ex3-5.dta",replace file E:教学MPH上机ex3-5.dta saved . use E:教学MPH上机ex3-4.dta . sort bh . merge bh using E:教学MPH上机ex3-5.dta 结果 bh x0 x1 y0 y1 _merge 1. 1 12 24 35 79.2 3 2. 2 15 26 . . 1 3. 3 16 49 45 47.4 3 4. 4 18 57 52 34.6 3 5. 5 20 68 . . 1 6. 6 9 . 66 28 2 列数据接龙 Stack 变量名，into（新变量名）|group(#) 示例统计描述及区间估计定量资料的一般描述均数、标准差、百分位数、中位数 summarize 统计描述及区间估计百分位数 centile ) cci normal meansd level(#) ] 统计描述及区间估计定性资料的一般描述按照分类变量给出频数和构成比 tabulate 变量名例2. 有三组(group)患者，男女(sex)若干人，sex=1表示男性，sex=0表示女性。测得其血红蛋白浓度(x1,%)和红细胞计数(x2,万/mm3)，资料存入c:mydataex2.dta。试对其进行描述。见ex5-2 . use c:mydataex2 . tab group . tab sex . tab group, sum(x1) . tab group, sum(x2) 统计描述及区间估计可信区间的估计 ci 变量 cii 观察数均数标准差 level(#) /* 指定可信度，缺失时为95(%) by(分组变量) /* 指定按分组变量分别估计均数的可信区间 total /* 指定除按分组变量估计可信区间外，还对整个数据估计，仅用于指定了by(分组变量)时 . use c:mydataex2 . sort group /* 在用by(分组变量)前，必须对分组变量排序 . ci x1 x2, by(group) STATA的作图作图命令GRAPH graph 图形类型 histogram /* 直方图，为缺省值。 oneway /* 一维散点图 twoway /* 二维散点图、线图 matrix /* 二维散点图阵 bar /* 条图、百分条图 pie /* 圆（饼）图 box /* 箱式图 star /* 星形图 STATA的作图作图命令GRAPH 常用选项 bin(#) /* 将数据分几组,缺省为5。 freq /* 指定纵轴用频数表示，否则为频率。 normal /* 给直方图加上相应正态曲线。 xlab/ylab/ /*指定坐标轴的界点。 b2/l2 /*指定坐标轴的副标题。 STATA的作图如何利用STATA绘制频数分布图？例 130名14岁女孩身高资料。 gra x,bin(10) freq normal xlab(124,128,132,136,140,144,148,152,156,160,164) ylab(5,10,15,20,25,30,35,40) 数值变量资料的描述均数、几何均数、中位数、百分位数极差、四分位数间距、方差、标准差变异系数对称分布均数±标准差偏态分布中位数±四分位数间距数值变量资料的描述 means summarize centile 其他选项 detail /* 详细描述，缺失时为简单描述 centile(#) /* 指定需要计算的百分位数某市1997年12岁男童120人的身高(cm)资料如下 sum x sum x,d sum x if x140 sum x if x140,d centile x centile x,centile(25,50,75) 例有五份血清的抗体效价为 1:10, 1:20, 1:40, 1:80, 1:160, 描述其抗体滴度的平均水平。 means x STATA的作图作图命令graph 简写gra gra 图形类型 histogram /* 直方图 oneway /* 一维散点图 twoway /* 二维散点图、线图 matrix /* 二维散点图阵 bar /* 条图、百分条图 pie /* 圆（饼）图 box /* 箱式图 star /* 星形图直方图数值变量资料的统计分析样本均数与总体均数比较的t检验配对设计 t检验成组设计t 检验方差齐性检验样本均数与总体均数比较的t检验 ttest 变量名= #val ttesti #obs #mean #sd #val 例问题：统计量与参数不同的两种可能其一：抽样误差 (偶然的、随机的、较小的) 其二：本质上的差别 (必然的、大于随机误差) 例样本：某医生随机抽查10名某病患者的血红蛋白，求得其均数为12.59 (g/dl),标准差为1.632619 (g/dl) 。问题：该病患者的平均Hb含量是否与正常人的平均Hb含量相同 (正常人的平均Hb含量为14.02 (g/dl)。 STATA 命令 ttest 变量名= #val ttest x =14.02 STATA 结果 ttest x=14.02 One-sample t test ---------------------------------------------------------------------------- Variable | Obs Mean Std. Err. Std. Dev. ---------+------------------------------------------------------------------ x | 10 12.59 .5162794 1.632619 11.42209 13.75791 ---------------------------------------------------------------------------- Degrees of freedom: 9 Ho: mean(x) = 14.02 Ha: mean 14.02 Ha: mean ~= 14.02 Ha: mean 14.02 t = -2.7698 t = -2.7698 t = -2.7698 P t = 0.0109 P |t| = 0.0218 P t = 0.9891 STATA 命令 ttesti #obs #mean #sd #val ttesti 10 12.59 1.632619 14.02 配对设计t检验 ttest 变量1=变量2 STATA 命令 ttest x1=x2 STATA 结果 ttest x1=x2 Paired t test ------------------------------------------------------------------- Variable | Obs Mean Std. Err. Std. Dev. ---------+--------------------------------------------------------- x1 | 10 12.59 .5162794 1.632619 11.42209 13.75791 x2 | 10 13.27 .3415813 1.080175 12.49729 14.04271 ---------+--------------------------------------------------------- diff | 10 -.6799999.5204272 1.645735 -1.857288 .4972881 ------------------------------------------------------------------- Ho: mean(x1 - x2) = mean(diff) = 0 Ha: mean(diff) 0 Ha: mean(diff) ~= 0 Ha: mean(diff) 0 t = -1.3066 t = -1.3066 t = -1.3066 P t = 0.1119 P |t| = 0.2237 P t = 0.8881 成组设计 t 检验 ttest 变量1=变量2, unpaired ttest 变量,by（分组变量） ttesti #obs1 #mean1 #sd1 #obs2 #mean2 #sd2 unpaired 表示非配对的，如不选就作配对ｔ检验 unequal 表示假设两组方差不齐，如不选表示假设两组方差达到齐性例（成组设计）分别测得14例老年人煤饼病人及11例正常人的尿中17 酮类固醇排出量(mg/dl)如下，试比较两组的均数有无差别 STATA 命令 ttest x1=x2, unpaired ttest x, by(g) STATA 结果 ttest x1=x2,unp Two-sample t test with equal variances ---------------------------------------------------------------------------- Variable | Obs Mean Std. Err. Std. Dev. ---------+------------------------------------------------------------------ x1 | 14 4.377857 .3875 1.449892 3.540714 5.215 x2 | 11 5.528182 .5232431 1.735401 4.362324 6.69404 ---------+------------------------------------------------------------------ combined | 25 4.884 .3306453 1.653227 4.201582 5.566418 ---------+------------------------------------------------------------------ diff | -1.150325 .636752 -2.467547 .1668972 ---------------------------------------------------------------------------- Degrees of freedom: 23 Ho: mean(x1) - mean(x2) = diff = 0 Ha: diff 0 Ha: diff ~= 0 Ha: diff 0 t = -1.8066 t = -1.8066 t = -1.8066 P t = 0.0420 P |t| = 0.0839 P t = 0.9580 两组资料间的方差齐性检验 sdtest 变量名1 = 变量名2 sdtest 变量,by（分组变量） sdtesti #obs1 #mean1 #sd1 #obs2 #mean2 #sd2 单因素方差分析及方差齐性检验 oneway 因变量分组变量， noanova /* 不打印方差分析表 missing /* 将缺省值作为单独的一组 tabulate /* 打印各组的基本统计量表简写：t scheffe /* Scheffe法简写：sch Bonferroni /* Bonferroni法简写：bon sidak /* Sidak法简写：si 各组均数两两比较 oneway x group,noanova sch Comparison of var3 by group (Scheffe) Row Mean-| Col Mean | 1 2 ---------+---------------------- 2 | -.425 | 0.426 | 3 | -.91 -.485 | 0.024 0.330 STATA软件及其应用-III 秩和检验和相关与回归分析秩变换配对资料的秩和检验；两组资料的秩和检验；多组资料的秩和检验；直线相关分析；等级相关分析；直线回归分析；秩变换 genrank 新变量= 原变量 egen 新变量=rank（原变量）配对资料的秩和检验 signrank 变量1 = 变量2 两组资料的秩和检验 ranksum 观察值变量，by(分组变量) 两组资料的秩和检验两组资料的秩和检验例3 用复方猪胆胶囊治疗老年性慢性支气管炎患者403例，疗效见第(1)~ (3)栏。问该药对此两型支气管炎疗效是否相同？两组资料的秩和检验 expand f ranksum x,by(g) 多组资料的秩和检验 kwallis 观察值变量, by(分组变量) 多组资料的秩和检验直线相关和回归分析 correlate pwcorr , regress 因变量自变量 predict 新变量 , stdp 计算估计值的标准误 stdf 估计预测值y的标准差 sig 打印相关系数假设检验之 P值 star(#) 如果相关系数的假设检验之P值小于#，则在相关系数旁打印星号; 个人分类: stata|40 次阅读|0 个评论

分享 hausman检验的问题: statalearning 2013-4-29 15:02; 1、F检验，可以检验到底是pooled ols还是fixed model 2、xttest0 是检验到底是pooled ols还是random model 3、hausman是检验到底是fixed model还是random model，其H0：是不可观测效应与X是不相关的，应采用random effect模型估计； H1：不可观测效应与X是相关的，应采用fixed effect模型估计; 0 个评论

分享统计学中的T检验、P值是什么意思: gaofeitian 2012-8-29 21:45; 在回归分析中，t检验就是对回归参数的显著性进行检验；f检验是对回归方程的显著性进行检验。在一元回归中，二者是等价的；在多元回归中，t检验通过则f检验一定能够通过，而f检验通过t检验不一定通过。p值就是方便大家判断显著性的，一般软件运行结果中都有，例如在a=0.05时，P0.05，就拒绝原假设，说明显著！; 0 个评论