Stata

基本介紹

Stata 是一套提供其使用者數據分析、數據管理以及繪制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、均衡重復反復及多項式普羅比模式。用Stata繪制的統計圖形相當精美。

簡介

新版本的STATA采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、文獻等超過一萬余頁的出版品。

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于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。

學習資料

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則是一個類似于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。接到確認信息后，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模塊則非常細致地呈現了幾十本非常流行的統計和計量教材的Stata實例；對于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，則列舉了四十余種圖形的繪制方法；最后，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。目前，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，公衛人EpiMan等。這些論壇集中了國內外數十萬的Stata用戶，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臺。

相關的書籍

自從Hamilton（1990）出版Statistics with Stata后，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后，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），多數書中的范例數據都可通過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范例，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。二人于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說清楚糾結我很久的問題。Stata11附有16本電子手冊，僅需統一放置于D:stata11utilities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說明書中。作為初學者，我強烈建議你將[U]和[D]打印出來，反復研讀。stata手冊內容齊全，但不便于閱讀，把命令與例題割裂開來，閱讀起來很不方便。

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。該書詳細介紹了如何應用stata對連續變量與分類變量進行分析，包括回歸分析，時間序列分析，面板數據分析等，并介紹了如何使用stata進行生存分析與聚類分析、編程等內容。

Stata視頻。相比于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免費發布的視頻教程，內容涉及Stata入門、數據處理和繪圖等。采用英文講解，思路清晰。局限在于所涉及內容不夠系統，但對于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。對于中文用戶而言，人大論壇發布的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。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。

統計方法：Rabe-Hesketh and Everitt（2006）。

Stata繪圖：Mitchell（2008），非常細致地介紹了各種圖形的繪制方法。

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致的介紹，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]*，簡潔明了，附有大量實例；Cameron and Trivedi(2009)*、王志剛(2008)、Rabe-Hesketh and Skrondal(2008)。

Mata：Schmidheiny(2008)*，簡潔明了介紹了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)。

產品設計

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，這給用戶提供了一個廣闊的開發應用的天地，用戶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！由于Stata在分析時是將數據全部讀入內存，在計算全部完成后才和磁盤交換數據，因此計算速度極快（一般來說， 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?。㏒tata也是采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（重復測量數據）分析等模塊的功能甚至超過了SAS。用Stata繪制的統計圖形相當精美，很有特色。

特色功能

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比例風險回歸，指數與Weibull回歸，多類結果與有序結果的logistic回歸，Poisson回歸，負二項回歸及廣義負二項回歸，隨機效應模型等。具體說， 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 ( 列聯系數，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

相關與回歸分析：簡單相關，偏相關，典型相關，以及多達數十種的回歸分析方法，如多元線性回歸，逐步回歸，加權回歸，穩鍵回歸，二階段回歸，百分位數 ( 中位數 ) 回歸，殘差分析、強影響點分析，曲線擬合，隨機效應的線性回歸模型等。

其他方法：質量控制，整群抽樣的設計效率，診斷試驗評價， kappa等。

作圖功能

Stata的作圖模塊，主要提供如下八種基本圖形的制作 : 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戶的統計作圖要求。在有些非繪圖命令中，也提供了專門繪制某種圖形的功能，如在生存分析中，提供了繪制生存曲線圖，回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，如特征根、特征向量、奇異值分解等；在執行完某些統計分析命令后，還提供了一些系統矩陣，如估計系數向量、估計系數的協方差矩陣等。

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、齊次多項式回歸、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、卜松回歸、tobit、truncated回歸、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）

隨機及固定影響之回歸、GEE、隨機及固定-影響之卜松及負二項分配、隨機 - 影響、工具變量回歸、AR(1) 干擾回歸

無母數方法（Nonparametric methods）

多變量方法（Multivariate methods）

因素分析、多變量回歸、 anonical 相關系數

模型檢定及事后估計量支持分析（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

群集分析（Cluster analysis）

加權平均、質量中心及中位數聯結、kmeans、kmedians、dendrograms、停止規則、使用者擴充

圖形（Graphics）

直線圖、散布圖、條狀圖、圓餅圖、 hi-lo 圖、回歸診斷圖…

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、回歸、工具變量…

生存分析（Survival analysis）

Kaplan–Meier、Nelson–Aalen、Cox回歸（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、非線性回歸、逐步式回歸 、統計及數學函數

包含樣本范例（Sample session）

再抽樣及模擬方法（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，在國內新生代公共衛生學術界有一定影響力。是探討Stata、spss、sas、epidata等統計軟件的主流論壇之一。