Stata统计分析与应用（第3版）

本书的内容和实例满足金融、经济、生物医疗、卫生保健、社会人文、心理学等多学科的需要，可供高等院校相关专业本科生、研究生以及从事统计分析的研究者参考使用，也可作为Stata软件培训和自学的教材。

Stata是近年来兴起的一款短小精悍、功能强大的统计计量软件，由于它操作灵活、简单、易学易用，现在已越来越受到人们的重视和欢迎，并且和SAS、SPSS一起，被称为新的三大**统计软件。 本书主要内容包括Stata使用基础、Stata与回归分析、Stata与多元统计分析、Stata编程入门，共计14章。这些内容中包括了Stata的数据管理、图形绘制、各种基本和高级的计量回归分析、常用的统计分析方法等，最后还简明地介绍了编程入门知识。在讲解过程中，本书使用Stata14这个*新版本，穿插了几百个实例加以诠释，并配有多媒体视频光盘进行讲解，非常方便读者的理解和学习。

马慧慧（1982-），女，河南新乡人，毕业于河南师范大学，获经济法硕士学位，现为河南科技学院高职学院教师，研究方向经济学，经济法方向。参与编写教材3部，先后在《安徽农业科学》《信阳农业高等专科学校学报》《现代经济信息》等期刊发表学术论文近10篇。

第1章 Stata概述 1
1．1 Stata的历史和特点 1
1．2 Stata的使用界面 2
1．3 Stata命令――help、search命令 4
1．4 Stata学习资源 8
第2章 数据管理 9
2．1 变量和变量的取值 9
2．1．1 变量的命名 9
2．1．2 变量的取值类型 10
2．1．3 变量的显示 11
2．1．4 变量的标签 14
2．2 创建一个新的数据集 14
2．2．1 关于数据集操作的基本命令 14
2．2．2 举例应用：创建新的数据集auto．dta 16
2．3 导入已创建的数据集 20
2．3．1 一般的原则 20
2．3．2 读取格式为．dta的数据 20
2．3．3 利用Excel复制数据进入Stata系统中 21
2．4 Stata中的表达式 22
2．4．1 算术符号 22
2．4．2 关系符号 22
2．4．3 逻辑符号 23
2．5 Stata中的常用函数 23
2．6 使用in、if和by语句定义数据子集 24
2．6．1 in的使用 24
2．6．2 if的使用 25
2．6．3 by语句的使用 25
2．7 变量的相关操作 25
2．7．1 建立新的变量――generate 25
2．7．2 更改已有的变量――replace 27
2．7．3 egen命令 29
2．8 数值和字符串的转换 33
2．8．1 encode和decode命令 33
2．8．2 real函数 35
2．9 生成分类变量和虚拟变量 35
2．9．1 生成虚拟变量 36
2．9．2 生成分类变量 37
2．10 数据的整理 42
2．10．1 数据的横向合并 42
2．10．2 数据的纵向合并 46
2．10．3 数据的交叉合并 49
2．10．4 数据的抽取 52
2．11 Stata操作习题 54
第3章 图形绘制基础 57
3．1 Stata绘图简介 57
3．1．1 主要的图形类型 58
3．1．2 图形的组成部分与制图命令的结构 58
3．1．3 寻求帮助 58
3．2 绘制散点图 58
3．2．1 绘制散点图的命令和最基本的使用 58
3．2．2 散点显示选项（marker_options）的设定 63
3．2．3 散点标签选项（marker_label_options）的设定 69
3．2．4 连线选项（connect_options）的设定 75
3．2．5 振荡选项（jitter_options）的设定 76
3．3 二维绘图选项 77
3．3．1 坐标轴尺度选项组（axis_scale_options）的设定 78
3．3．2 坐标轴刻度选项组（axis_label_options）的设定 82
3．3．3 坐标轴标题选项组（axis_title_options）的设定 89
3．3．4 标题选项组（title_options）的设定 91
3．3．5 图例选项（legend_option）的设定 93
3．3．6 by选项的设定 98
3．3．7 scheme选项的设定 104
3．3．8 轴线选择选项（axis_choice_options）的设定 104
3．3．9 增加线选项（added_line_options）的设定 106
3．3．10 scale选项的设定 107
3．3．11 图形保存选项 109
3．3．12 图形输出选项 110
3．4 Stata操作习题 111
第4章 其他图形绘制 113
4．1 绘制曲线标绘图和连线标绘图 113
4．1．1 绘制曲线标绘图 113
4．1．2 绘制连线标绘图 117
4．2 绘制拟合图形 118
4．2．1 绘制一次拟合图形 118
4．2．2 绘制二次拟合图形 120
4．2．3 绘制lowess拟合图形 121
4．3 绘制条形图 123
4．3．1 关于分类变量的讲解 125
4．3．2 关于条形图外观的讲解 126
4．4 Stata操作习题 131
第5章 描述性统计分析 133
5．1 描述性统计的原理 133
5．1．1 定性变量 133
5．1．2 定量变量 133
5．2 描述性统计量的Stata实现 136
5．3 探测异常值 143
5．3．1 计算z得分 144
5．3．2 箱线图 144
5．4 数据的正态性检验和数据转换 148
5．4．1 正态性检验的原理 148
5．4．2 正态性检验的Stata实现 153
5．4．3 改变数据的分布 155
5．5 相关系数 157
5．5．1 相关系数概述 158
5．5．2 相关系数在Stata中的实现 159
5．6 Stata操作习题 163
第6章 列联表分析 165
6．1 列联表分析 165
6．1．1 列联表概述 165
6．1．2 独立性检验统计量 165
6．1．3 列联表中的相关测量统计量 166
6．2 Stata的列联表分析――table和tabulate命令 167
6．2．1 使用table命令生成列联表 167
6．2．2 使用tabulate命令进行列联表分析 172
6．3 利用Stata生成包含描述性统计量的列表 176
6．3．1 tabstat 176
6．3．2 tabulate， summarize () 178
6．4 Stata操作习题 180
第7章 方差分析 181
7．1 t检验 181
7．1．1 单样本t检验的基本思想与理论 181
7．1．2 双样本t检验的基本思想与理论 181
7．1．3 t检验的Stata基本命令 183
7．2 单因素方差分析 189
7．2．1 单因素方差分析原理 189
7．2．2 单因素方差分析Stata实现 191
7．3 双因素和多因素方差分析 195
7．3．1 双因素方差分析原理 195
7．3．2 多因素方差分析原理 199
7．3．3 双因素和多因素方差分析Stata实现 200
7．4 协方差分析 201
7．4．1 协方差分析原理 201
7．4．2 协方差分析Stata实现 202
7．5 Stata操作习题 204
第8章 经典假设下的横截面数据单方程线性回归模型的Stata实现 206
8．1 线性回归分析 206
8．1．1 回归分析简介 206
8．1．2 线性回归分析简介 207
8．2 横截面数据 208
8．3 经典假设及其性质 210
8．3．1 经典假设 210
8．3．2 经典假设下线性模型的基本性质 211
8．4 Stata的回归分析――regress、predict、test命令 212
8．4．1 使用regress命令――因变量对自变量的回归 212
8．4．2 使用predict命令――计算拟合值和残差 219
8．4．3 使用test命令――进行读者指定的检验 221
8．5 sw regress基本命令及其选项――逐步回归 223
8．6 对解释变量和被解释变量做变换――更好地拟合数据 226
8．7 习题 228
第9章 非经典假设、线性方程组、面板数据估计的Stata实现 229
9．1 非经典假设下的回归分析的Stata实现 229
9．1．1 多重共线性的检验和处理 229
9．1．2 内生性的检验与处理 233
9．1．3 异方差的检验与处理 238
9．2 线性方程组的回归分析――Stata实现 240
9．2．1 似不相关模型 240
9．2．2 联立方程组模型 243
9．3 面板数据的Stata处理 245
9．3．1 固定效应的面板数据Stata实现 247
9．3．2 随机效应的面板数据Stata实现 248
9．4 练习题 249
第10章 非线性回归分析及回归诊断基础 251
10．1 非线性回归分析 251
10．1．1 非线性回归的Stata实现――nl命令 251
10．2 二值响应模型――使用probit、logit；dprobit、logistic命令 253
10．2．1 probit、dprobit命令的使用方法 253
10．2．2 logit、logistic命令的使用方法 256
10．3 多值响应模型――使用mlogit、ologit命令 258
10．3．1 无序响应模型――mlogit命令 258
10．3．2 有序响应模型――ologit命令 261
10．4 角点解模型――tobit命令的使用方法 264
10．5 样本选择模型――heckman命令的使用方法 265
10．6 回归诊断 267
10．7 练习题 271
第11章 时间序列分析 273
11．1 基本时间序列模型的估计 273
11．1．1 趋势分析与指数平衡 273
11．1．2 平稳性检验 275
11．1．3 趋势分析与指数平滑的Stata实现 276
11．2 ARIMA模型的估计、单位根与协整 280
11．2．1 ARIMA模型的估计 280
11．2．2 单位根过程及其检验 283
11．2．3 协整检验 285
11．2．4 ARIMA模型的Stata实现 286
11．3 VAR与VEC的估计及解释 295
11．3．1 普通VAR模型的估计 295
11．3．2 Granger因果分析、IRF与方差分解 297
11．3．3 Johansen协整检验和VEC模型的估计 300
11．3．4 VAR模型的Stata实现 302
11．4 ARCH与GARCH的估计及解释 309
11．4．1 ARCH模型 309
11．4．2 GARCH模型 310
11．4．3 ARCH模型的Stata实现 311
11．5 Stata操作习题 315
第12章 聚类分析 318
12．1 聚类分析的基本思想与理论 318
12．1．1 聚类分析的基本思想 318
12．1．2 聚类分析的相似性测度 319
12．1．3 聚类分析的典型方法 321
12．1．4 聚类分析的步骤 324
12．2 聚类分析的基本命令 325
12．3 Stata操作习题 337
第13章 主成分分析和因子分析 339
13．1 主成分分析 339
13．1．1 主成分分析的基本思想与理论 339
13．1．2 主成分分析基本命令 342
13．1．3 Stata操作案例 353
13．2 因子分析 357
13．2．1 因子分析的基本思想与理论 357
13．2．2 因子分析基本命令 362
13．2．3 Stata操作案例 366
13．3 Stata操作习题 369
第14章 Stata编程基础 371
14．1 do文件和log文件 371
14．1．1 do文件的编写 371
14．1．2 运行do文件 372
14．1．3 log文件 372
14．2 局部宏与全局宏 373
14．2．1 局部宏 374
14．2．2 全局宏 378
14．2．3 一些扩展函数以及列表函数 378
14．3 标量简介 380
14．4 循环结构 382
14．4．1 forvalues语句 382
14．4．2 foreach语句 384
14．5 矩阵简介 386
14．6 使用Stata命令的结果 387
14．6．1 r类命令 387
14．6．2 e类命令 391
14．7 Stata操作习题 395

Stata是近年来兴起的一款短小精悍、功能强大的统计计量软件，相比于功能强大但是显得臃肿的SAS，它操作灵活、简单、易学易用，是一个非常有特色的统计分析软件。由于Stata本身的统计方法非常先进，现在已越来越受到人们的重视和欢迎，并且和SAS、SPSS一起，被称为新的三大权威统计软件。其普遍使用的12.0、13.0、14.0 版安装文件只有200MB左右，但已经包含了全部的统计分析、数据管理和绘图等功能，尤其是它的统计分析功能极为全面，比起1GB以上大小的SAS系统也毫不逊色。

本书的内容及知识体系

本书基于Stata而编写，分为Stata使用基础、Stata与回归分析、Stata与多元统计分析、Stata编程入门共14章。内容涵盖了Stata从入门的数据管理、图形绘制到各种高级的统计、回归分析以及编程入门知识，不仅详细地讲解了Stata各种命令的相关参数，还列举了大量的实例加以说明，非常方便读者进行理解和学习。

第1章首先带领读者了解Stata的发展里程，了解Stata的基本功能，熟悉Stata的界面和各种相关的学习资料。

第2章切入正题，介绍Stata的数据管理功能，包括如何创建和导入数据集、如何对变量进行相关的操作、如何对两个数据集进行合并等，这一部分是Stata使用的基础。

第3章和第4章详细讲解了Stata的绘图功能。第3章以散点图为例，介绍了Stata绘图的各种选项的使用，第4章进一步介绍了曲线标绘图、连线标绘图、拟合图、条形图等，读者一旦掌握了这些内容，就可以对Stata绘图运用自如了。

第5章到第7章介绍了描述性统计分析、列联分析、方差分析三种基本的统计分析手段在Stata中的实现。

第5章首先回顾了统计学的基本知识，然后向读者展示了如何使用Stata进行描述性统计分析、探测异常值、计算相关系数以及进行数据的正态性转换。

第6章是列联分析的内容，包括如何利用Stata进行列联分析、如何生成包含描述性统计量的表格等。

第7章介绍方差分析的内容，包括t检验、单因素方差分析、多因素方差分析、协方差分析等。

第8章到第10章介绍了Stata的回归分析功能，这也是Stata最擅长的工作。

第8章介绍了经典假设下的横截面数据单方程线性回归模型的Stata实现，包括单方程回归分析的基础知识、使用Stata进行回归的各种命令、如何进行变量变换来更好地拟合方程。

第9章是非经典假设、线性方程组、面板数据估计的Stata实现，包括存在内生性、异方差、多重共线性时如何使用Stata进行相关的处理，还包括对似不相关方程组、联立方程组以及面板数据进行回归分析的命令。

第10章是非线性回归分析及回归分析专题，这是计量分析中较高级的内容，包括了二值响应模型、多值响应模型、角点解和样本选择模型，最具特色的是我们专门介绍了如何在Stata中进行回归诊断。

第11章介绍Stata的时间序列分析功能，包括基本时间序列模型的估计、ARIMA模型的估计、单位根与协整、VAR与VEC的估计、ARCH与GARCH的估计，囊括了时间序列分析中各种常见的内容。

第12章和第13章是多元统计分析中的内容，这两章在回顾了相关的基础知识后，详细介绍了聚类分析、主成分分析、因子分析的Stata命令。

最后，第14章简要介绍了Stata编程中的基础知识，内容包括全局宏与局部宏、标量与矩阵、循环语句，以及Stata计算结果的提取。

本书有何特色

（1） 配有多媒体语音视频进行讲解。

为了方便读者更加直观地学习Stata软件，作者为本书专门录制了大量的多媒体语音视频进行讲解，视频适合使用Stata 10~14.0版本的用户，相信通过这些视频读者可以更快地掌握本书的内容。

（2） 内容全面，讲解详细，即用即查。

本书是一本百科全书式的Stata著作，详细讲解了Stata的大部分常用功能，对参数的介绍非常细致，本书既可作为很好的入门教程，也可以作为即用即查的参考手册。

（3） 进行了详尽的理论知识讲解。

本书对每一个知识点都进行了详尽的回顾，在诸如回归分析、时间序列、方差分析等内容上达到了高级计量的程度，在这个基础上介绍Stata命令更加顺理成章，读者使用起来也更加游刃有余。

（4） 列举了几百个典型实例。

本书对每一个命令都配备了一个以上的实例，对于常用命令则在全书中反复使用，示例中的命令大都进行了详细的解释，读者只需按照书中介绍的步骤一步步地实际操作，就能完全掌握本书的内容。

本书的对象

本书的内容和实例满足金融、经济、生物、医疗卫生保健、社会人文、心理学等多学科的需要，可供高等院校相关专业本科生、研究生以及从事统计分析的研究者参考使用，也可作为Stata软件培训和自学的教材。

本书作者

本书是集体智慧的结晶，由马慧慧、郭庆然、丁翠翠、吴磊、程利敏、聂艳玲、马晓鑫、庄君、蒋敏杰、李丽丽、鲁啸、刘娟、李嫣怡、丁维岱、许小荣编写，在此，编者对以上人员致以诚挚的谢意！本书在编写过程中吸收了前人的研究成果，在此一并表示感谢。

由于作者水平有限，书中的缺点甚至错误在所难免，恳请广大读者批评指正。

作 者

2016年1月