複製鏈接
請複製以下鏈接發送給好友

stata

鎖定
Stata 是一套提供其使用者數據分析數據管理以及繪製專業圖表的完整及整合性統計軟件。它擁有很多功能,包含線性混合模型、均衡重複反覆及多項式普羅比模式。用Stata繪製的統計圖形相當精美。
中文名
stata
外文名
stata
用    途
數據分析、數據管理以及繪製
屬    性
軟件
功    能
線性混合模型、均衡重複反覆
類    型
統計分析軟件

stata簡介

新版本的STATA採用最具親和力的窗口接口,使用者自行建立程序時,軟件能提供具有直接命令式的語法。Stata提供完整的使用手冊,包含統計樣本建立、解釋、模型與語法、文獻等超過一萬餘頁的出版品。
軟件logo 軟件logo
除此之外,Stata軟件可以透過網絡實時更新每天的最新功能,更可以得知世界各地的使用者對於STATA公司提出的問題與解決之道。使用者也可以透過Stata Journal獲得許許多多的相關訊息以及書籍介紹等。另外一個獲取龐大資源的管道就是Statalist,它是一個獨立的listserver,每月交替提供使用者超過1000個訊息以及50個程序。 [1-3] 

stata統計功能

Stata的統計功能很強,除了傳統的統計分析方法外,還收集了近20年發展起來的新方法,如Cox比例風險迴歸,指數與Weibull迴歸,多類結果與有序結果的logistic迴歸,Poisson迴歸,負二項迴歸及廣義負二項迴歸,隨機效應模型等。具體説, Stata具有如下統計分析能力
數值變量資料的一般分析:參數估計t檢驗,單因素和多因素的方差分析協方差分析交互效應模型,平衡和非平衡設計,嵌套設計隨機效應,多個均數的兩兩比較,缺項數據的處理,方差齊性檢驗正態性檢驗變量變換等。
分類資料的一般分析:參數估計,列聯表分析 ( 列聯繫數,確切概率 ) ,流行病學表格分析等。
等級資料的一般分析:秩變換,秩和檢驗,秩相關等
相關與迴歸分析簡單相關偏相關,典型相關,以及多達數十種的迴歸分析方法,如多元線性迴歸,逐步迴歸加權迴歸,穩鍵迴歸,二階段迴歸,百分位數 ( 中位數 ) 迴歸,殘差分析強影響點分析,曲線擬合,隨機效應的線性迴歸模型等。
其他方法:質量控制,整羣抽樣設計效率診斷試驗評價, kappa等。

stata作圖功能

Stata的作圖模塊,主要提供如下八種基本圖形的製作 : 直方圖histogram),條形圖(bar),百分條圖 (oneway),百分圓圖(pie),散點圖(two way),散點圖矩陣(matrix),星形圖(star),分位數圖。這些圖形的巧妙應用,可以滿足絕大多數用户的統計作圖要求。在有些非繪圖命令中,也提供了專門繪製某種圖形的功能,如在生存分析中,提供了繪製生存曲線圖,迴歸分析中提供了殘差圖等。
Stata的矩陣運算功能
矩陣代數是多元統計分析的重要工具, Stata提供了多元統計分析中所需的矩陣基本運算,如矩陣的加、積、逆、 Cholesky分解、 Kronecker內積等;還提供了一些高級運算,如特徵根、特徵向量奇異值分解等;在執行完某些統計分析命令後,還提供了一些系統矩陣,如估計係數向量、估計係數的協方差矩陣等。

stata程序設計

Stata是一個統計分析軟件,但它也具有很強的程序語言功能,這給用户提供了一個廣闊的開發應用的天地,用户可以充分發揮自己的聰明才智,熟練應用各種技巧,真正做到隨心所欲。事實上,Stata的ado文件(高級統計部分)都是用Stata自己的語言編寫的。
Stata其統計分析能力遠遠超過了SPSS,在許多方面也超過了SAS!由於Stata在分析時是將數據全部讀入內存,在計算全部完成後才和磁盤交換數據,因此計算速度極快(一般來説, SAS的運算速度要比SPSS至少快一個數量級,而Stata的某些模塊和執行同樣功能的SAS模塊比,其速度又比SAS快將近一個數量級!)Stata也是採用命令行方式來操作,但使用上遠比SAS簡單。其生存數據分析縱向數據重複測量數據)分析等模塊的功能甚至超過了SAS。用Stata繪製的統計圖形相當精美,很有特色。

stata功能列表

數據管理(Data management)
資料轉換、分組處理、附加檔案、 ODBC 、行 - 列轉換、數據標記、字符串函數…等
基本統計(Basic statistics)
直交表、相關性、 t- 檢定、變異數相等性檢定、比例檢定、信賴區間…等
線性模式(Linear models)
穩健Huber/White/sandwich變異估計 , 三階最小平方法、類非相關回歸、齊次多項式迴歸、GLS
廣義型線性模式(Generalized linear models)
十連結函數、使用者-定義連結、 ML及IRLS估計、九變異數估計、七殘差…等
二元、計數及有限應變量(Binary, count and limited dependent variables)
羅吉斯特、probit、卜松迴歸、tobit、truncated迴歸、條件羅吉斯特、多項式邏輯、巢狀邏輯、負二項、 zero-inflated模型、Heckman 選擇模式、邊際影響
Panel數據/交叉 - 組合時間序列(Panel data/cross-sectional time-series)
隨機及固定影響之迴歸、GEE、隨機及固定-影響之卜松及負二項分配、隨機 - 影響、工具變量迴歸、AR(1) 干擾迴歸
母數方法(Nonparametric methods)
多變量方法(Multivariate methods)
因素分析、多變量回歸、 anonical 相關係數
模型檢定及事後估計量支持分析(Model testing and post-estimation support)
Wald檢定、LR檢定、線性及非線性組合、非線性限制檢定、邊際影響、修正平均數Hausman檢定
羣集分析(Cluster analysis)
加權平均質量中心中位數聯結、kmeans、kmedians、dendrograms、停止規則、使用者擴充
圖形(Graphics)
直線圖、散佈圖、條狀圖、圓餅圖、 hi-lo 圖、迴歸診斷圖…
調查方法(Survey methods)
抽樣權重、叢集抽樣、分層、線性變異數估計量、擬 - 概似最大估計量、迴歸、工具變量…
生存分析(Survival analysis)
Kaplan–Meier、Nelson–Aalen、Cox迴歸(弱性)、參數模式(弱性)、危險比例測試、時間共變項、左-右檢查、韋柏分配、指數分配…
流行病學工具(Tools for epidemiologists)
比例標準化、病例控制、已配適病例控制、Mantel – Haenszel,藥理學、ROC分析、ICD-9-CM
時間序列(Time series)
ARIMA、ARCH/GARCH、VAR、Newey–West、correlograms、periodograms、白色 - 噪音測試、最小整數根檢定、時間序列運算、平滑化
最大概似法(Maximum likelihood)
轉換及常態檢定(Transforms and normality tests)
Box–Cox、次方轉換Shapiro–Wilk、Shapiro–Francia檢定
其它統計方法(Other statistical methods)
樣本數量及次方、非線性迴歸、逐步式迴歸 、統計及數學函數
包含樣本範例(Sample session)
再抽樣模擬方法(Resampling and simulation methods)
bootstrapping、jackknife、蒙地卡羅模擬、排列檢定
網絡功能
安裝新指令、網絡升級、網站檔案分享、Stata 最新消息
epiman論壇學習資源豐富,學術氛圍良好,在國內新生代公共衞生學術界有一定影響力。是探討Stata、spsssasepidata等統計軟件的主流論壇之一。

stata學習資料

stata網絡資源

Stata官方網站。Stata公司提供的Web resources,涵蓋了大量相關網絡資源;其FAQ則提供了各種常見問題的解答;Statalist則是一個類似於人大經濟論壇的免費的討論區。加入Statalist的方法很簡單,你只需要發送郵件至Stata-maillist,郵件內容無需任何稱謂,只需寫上“subscribe Statalist”的字樣即可。接到確認信息後,你便成為一名Statalist的成員了。當然,即使不加入,你仍然可以瀏覽,但不能提問。
UCLA(加州大學洛杉磯分校提供的網絡教程)。該網站提供的Data Management、Graphics、Regression、Logistic Regression、Multilevel Modeling、Survey Data Analysis等模塊都非常出色;其Web Books、Textbook Examples模塊則非常細緻地呈現了幾十本非常流行的統計和計量教材的Stata實例;對於LaTeX感興趣的朋友,則可以通過Stata Tools for LaTeX模塊獲得諸多有用的信息;在Graph examples模塊中,則列舉了四十餘種圖形的繪製方法;最後,在Classes and Seminars模塊中,你可以在線觀看數十個Stata教學視頻
Stata中文討論專區。國內已有多個專門討論Stata應用的論壇,包括人大經濟論壇Stata專區,公衞人EpiMan等。這些論壇集中了國內外數十萬的Stata用户,為交流和解決Stata應用過程中遇到的各種問題和經驗提供了很好的平台。

stata相關的書籍

自從Hamilton(1990)出版Statistics with Stata後,一系列將計量理論與軟件操作結合起來的書籍開始相繼面世,而在此之前,人們似乎都認為軟件操作是件非常簡單的事情。也正因為如此,很多學生在修改完了一個學年的計量經濟學課程後,仍然不知道該如何完成OLS估計。為此,我列舉的書籍多附有Stata實例(* 表示我的推薦程度),多數書中的範例數據都可通過Stata官方網站下載。
一份詳細的書單:UCLA提供了的書單 。
入門教材:Baum(2006)*、Newton and Cox(2009)、Chen et al.(2005)、Adkins and Hill(2008)*;Wooldridge(2009)*,波士頓大學的網站上提供了該書所有章節的Stata範例,是一套非常好的學習資料。
綜合性教材:Cameron and Trivedi(2005)撰寫的Microeconometrics: Methods and applications一書全面介紹了微觀計量中的基本分析工具,其中不乏最近十年中得到廣泛應用的Bootstrap、Monte Carlo模擬,以及非參數估計法。二人於2009年出版的另一力作(Cameron and Trivedi(2009)*)是這本書的姊妹篇,重點介紹了常用計量模型的Stata實現方法。
Stata手冊我一直非常佩服撰寫Stata手冊的那些人,他們總能以最簡潔的語言説清楚糾結我很久的問題。Stata11附有16本電子手冊,僅需統一放置於D:\stata11\utilities目錄下,即可從Stata內部的幫助文件中的Also see部分直接鏈接到相應的PDF説明書中。作為初學者,我強烈建議你將[U]和[D]打印出來,反覆研讀。stata手冊內容齊全,但不便於閲讀,把命令與例題割裂開來,閲讀起來很不方便。
stata軟件在社會科學研究中的高級應用:周文光李堯遠,梁煒 著,西北工業大學出版社出版。該書詳細介紹瞭如何應用stata對連續變量分類變量進行分析,包括迴歸分析時間序列分析面板數據分析等,並介紹瞭如何使用stata進行生存分析與聚類分析、編程等內容。
Stata視頻。相比於網絡教程和紙本教材,通過視頻學習Stata可能是最快捷的方式了。UCLA免費發佈的視頻教程,內容涉及Stata入門、數據處理和繪圖等。 [4]  採用英文講解,思路清晰。侷限在於所涉及內容不夠系統,但對於想快速入門的學生則是一份不錯的參考資料。同時,藉由這份資料也可以練習一下英語聽力。對於中文用户而言,人大論壇發佈的Stata初級和高級視頻則提供了更為快捷的學習方式。其中,初級視頻主要介紹stata的操作方法,包括stata入門、stata數據處理、stata繪圖、stata矩陣以及stata編程初步五個部分。 [5]  高級視頻主要介紹各種計量模型的基本原理,重點介紹其在stata中的實現方法,包括OLS、GLS、MLE、IV-GMM、時間序列分析、面板模型、stata高級編程、Bootstrap和Monte Carlo模擬等內容,比較全面的涵蓋了計量經濟學和核心內容。 [6] 
統計方法:Rabe-Hesketh and Everitt(2006)。
Stata繪圖:Mitchell(2008),非常細緻地介紹了各種圖形的繪製方法。
Stata數據處理Kohler and Kreuter(2005)*、Long(2009)*、楊菊華(2008)。
Stata編程Baum(2009),當然,該書中有關數據處理的介紹也非常精彩。
Logit/Probit模型:Hosmer and Lemeshow(2000)*對相關的理論進行非常細緻的介紹,是我學習Logit模型的入門教材;Long and Freese(2001)*、Long and Freese(2006)、Hilbe(2009)則涉及了大量的Stata實例,對解讀Logit/Probit模型的結果很有幫助;Rabe-Hesketh et al.(2004)提供了在GLLAMM架構下估計xtlogit, xtprobit, xtmelogit以及xtmepoisson模型的方法。
Panel Data和多層次模型:Stata11 手冊[XT]*,簡潔明瞭,附有大量實例;Cameron and Trivedi(2009)*、王志剛(2008)、Rabe-Hesketh and Skrondal(2008)。
Mata:Schmidheiny(2008)*,簡潔明瞭介紹了Mata的基本用法;詳情則可參與Stata11手冊[M]。
GLLAMM:Rabe-Hesketh et al.(2004)。
Meta:Sterne(2009)。
GLM:Hardin et al.(2007)。
MLE:Harrison(2008)(Lectures)、Gould et al.(2006)。
生存分析:Cleves et al.(2008)。
參考資料