STATA命令应用及详细解释（汇总）

STATA命令应用及详细解释（汇总）

调整变量格式：

format x1 .3f ——将x1的列宽固定为10，小数点后取三位 format x1 .3g ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位 format x1 .3e ——将x1的列宽固定为10，采用科学计数法 format x1 .3fc ——将x1的列宽固定为10，小数点后取三位，加入千分位分隔符

format x1 .3gc ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位，加入千分位分隔符

format x1 %-10.3gc ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位，加入千分位分隔符，加入“-”表示左对齐 合并数据：

use \桌面\\2006.dta\merge using \桌面\\1999.dta\——将1999和2006的数据按照 样本（observation）排列的自然顺序合并起来

use \桌面\\2006.dta\merge id using \桌面\\1999.dta\

——将1999和2006的数据按照唯一的（unique）变量 id来合并，

在合并时对id进行排序（sort） 建议采用第一种方法。 对样本进行随机筛选： sample 50

在观测案例中随机选取50%的样本，其余删除 sample 50,count

在 观测案例中随机选取50个样本，其余删除 查看与编辑数据：

browse x1 x2 if x3>3 （按所列变量与条件打开数据查看器） edit x1 x2 if x3>3 （按所列变量与条件打开数据编辑器） 数据合并（merge）与扩展（append）

merge表示样本量不变，但增加了一些新变量；append表示样本总量增加了，但变量数 目不变。 one-to-one merge：

数据源自stata tutorial中的exampw1和exampw2

第一步： 将exampw1按v001～v003这三个编码排序，并建立临时数据库tempw1 clear

use \

su ——summarize的简写 sort v001 v002 v003 save tempw1

第二步：对exampw2做同样的 处理 clear

use \su

sort v001 v002 v003 save tempw2

第三步：使用tempw1数据库，将其与tempw2合并： clear use tempw1

merge v001 v002 v003 using tempw2 第四步：查看合并后的数据状况：

ta _merge ——tabulate _merge的简写 su

第五步：清理临时数据库，并删 除_merge，以免日后合并新变量时出错

erase tempw1.dta erase tempw2.dta drop _merge 数据扩展append：

数据源自stata tutorial中的fac19和newfac clear

use \

ta region

append using \ta region

合并后样本量增加，但变量数不变 茎叶图：

stem x1,line(2) （做x1的茎叶图，每一个十分位的树茎都被拆分成两段来显示，前半段为0～4，后半段为5～9）

stem x1,width(2) （做x1的茎叶图，每一个十分位的树茎都被拆分成五段来显示，每个小树茎的组距为2）

stem x1,round(100) （将x1除以100后再做x1的茎叶图） 直方图

采用auto数据库

histogram mpg, discrete frequency normal xlabel(1(1)5) （discrete表示变量不连续，frequency表示显示频数，normal加入正太分布曲线，xlabel设 定x轴，1和5为极端值，(1)为单位） histogram price, fraction norm

（fraction表示y轴显示小数，除了frequency和 fraction这两个选择之外，该命令可替换为“percent”百分比，和“density”密度；未加上discrete就表示将price当作连 续变量来绘图）

histogram price, percent by(foreign)

（按照变量“foreign”的分类，将不同类样本的 “price”绘制出来，两个图分左右排布）

histogram mpg, discrete by(foreign, col(1))

（按照变量“foreign”的分类，将不同类 样本的“mpg”绘制出来，两个图分上下排布）

histogram mpg, discrete percent by(foreign, total) norm （按照变量 “foreign”的分类，将不同类样本的“mpg”绘制出来，同时绘出样本整体的“总”直方图） 二变量图：

graph twoway lfit price weight || scatter price weight （作 出price和weight的回归线图——“lfit”，然后与price和weight的散点图相叠加）

twoway scatter price weight,mlabel(make)

（做price和weight的散点图，并在每个点上 标注“make”，即厂商的取值）

twoway scatter price weight || lfit price weight,by(foreign) （按照变量 foreign的分类，分别对不同类样本的price和weight做散点图和回归线图的叠加，两图呈左右分布） twoway scatter price weight || lfit price weight,by(foreign,col(1))

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