Stata数据统计分析教程PDF电子书下载

第一部分 软件入门 1

第1章 Stata入门 1

1.1 Stata软件概述 1

1.1.1 Stata的发展历史与版本选择 1

1.1.2 Stata的正确读写与文献引用 2

1.1.3 Stata的软件特点与优势 3

1.1.4 Stata的主要功能模块 5

1.2 Stata操作入门 6

1.2.1 Stata的安装与激活 6

1.2.2 Stata的启动与退出 7

1.2.3 Stata的操作方式 7

1.2.4 Stata的结果输出 8

1.2.5 Stata的自定义设置 11

1.3 Stata使用基础 13

1.3.1 Stata的文件格式 13

1.3.2 Stata的变量类型 13

1.3.3 Stata的运算符 14

1.3.4 Stata的语法规则 15

1.3.5 Stata的使用实例 16

1.4 Stata升级扩展 16

1.4.1 Stata软件升级 16

1.4.2 Stata第三方命令的查找与安装 18

1.4.3 Stata的帮助文件及学习资源 22

第二部分 数据访问 23

第2章 数据访问 23

2.1 数据格式概述 23

2.2 直接录入数据 24

2.2.1 用Stata的数据编辑器录入 24

2.2.2 用Stata的命令窗口录入 26

2.3 数据的读取与保存 26

2.3.1 直接读取和保存Stata格式的数据 26

2.3.2 导入／导出Excel格式的数据 27

2.3.3 导入／导出带分隔符的文本格式数据 29

2.3.4 导入／导出自由格式的文本格式数据 30

2.3.5 导入／导出固定格式的文本格式数据 33

2.3.6 导入／导出SAS XPORT格式的数据 34

2.3.7 导入／导出XML格式的数据 35

2.3.8 导入／导出SPSS格式的数据 36

2.4 数据格式转换软件Stat/Transfer简介 37

2.4.1 Stat/Transfer支持的数据类型 37

2.4.2 Stat/Transfer数据转换 39

2.5 数据录入软件EpiData Entry简介 39

2.5.1 建立调查表文件 40

2.5.2 生成REC文件并建立CHK文件 40

2.5.3 录入数据并导出 41

2.5.4 EpiData Entry伴侣EpiMate简介 41

第三部分 数据管理 43

第3章 数据清理 43

3.1 双次录入数据的一致性检验 43

3.2 逐个变量对数据进行检查 44

3.3 通过交叉表对数据进行检查 48

3.4 通过分层对数据进行检查 51

3.5 通过逻辑对数据进行检查 52

3.6 更正数据 53

3.7 识别重复记录 54

3.8 对缺失值进行检查 56

3.8.1 缺失值编码 56

3.8.2 缺失值函数 57

3.8.3 缺失值检查 57

3.9 数据清理的注意事项 59

第4章 标签和注释 60

4.1 描述数据集 60

4.2 给数据集加标签 61

4.3 给变量加标签 62

4.4 给变量值加标签 65

4.5 管理标签 66

4.5.1 查看全部变量值标签的名称 66

4.5.2 查看变量值标签 66

4.5.3 查看变量值标签的详细内容 67

4.5.4 为变量值标签加数值前缀 67

4.5.5 复制变量值标签 68

4.5.6 移除变量值标签 68

4.5.7 删除变量值标签 68

4.5.8 保存变量值标签 69

4.6 给缺失值加标签 69

4.7 不同语言的标签 70

4.8 给数据集加注释 70

4.9 给数据集加时间戳 72

第5章 变量加工 75

5.1 查看变量与记录 75

5.1.1 查看变量 75

5.1.2 查看记录 77

5.2 删除变量与记录 77

5.2.1 保留／删除变量 77

5.2.2 保留／删除记录 77

5.3 新建变量 78

5.3.1 用generate/replace产生新变量 78

5.3.2 用egen产生新变量 79

5.3.3 克隆变量 80

5.3.4 新建分拆变量 81

5.3.5 新建指示变量 82

5.4 重命名变量 84

5.4.1 单个变量重命名 84

5.4.2 批量变量重命名 84

5.4.3 变量名大小写转换 85

5.4.4 批量变量名大小写转换 86

5.5 更改变量的格式 86

5.5.1 变量存储格式的起源 86

5.5.2 变量存储格式简介 86

5.5.3 更改变量的存储格式 87

5.5.4 更改变量的显示格式 87

5.6 调整变量的顺序 88

5.7 对变量的值进行排序 88

5.8 对变量进行编码 89

5.8.1 数值变量的编码 89

5.8.2 字符变量的编码 90

5.8.3 缺失值的编码 91

5.9 数值变量与字符变量的转换 91

5.9.1 字符变量转换为数值变量 91

5.9.2 数值变量转换为字符变量 92

5.10 日期时间变量 92

5.10.1 日期数据的导入 92

5.10.2 日期数据的运算 93

5.11 命名变量名的注意事项 93

第6章 数据集加工 95

6.1 数据集的合并 95

6.1.1 数据集的纵向追加 95

6.1.2 数据集的横向合并 97

6.1.3 数据集的交叉合并：组内交叉 100

6.1.4 数据集的交叉合并：一一交叉 100

6.2 数据结构的转换 101

6.2.1 数据的长型和宽型格式 101

6.2.2 宽型格式转换为长型格式 101

6.2.3 长型格式转换为宽型格式 102

6.3 数据转置 102

6.4 扩展数据 103

6.5 堆栈数据 104

6.6 压缩数据：生成统计量 104

6.7 压缩数据：生成频数或百分数 106

6.8 数据抽取 106

6.9 生成随机数据 107

6.10 缺失值填补 108

第四部分 数据呈现 111

第7章 统计描述 111

7.1 计量资料的统计描述 111

7.1.1 集中趋势的统计描述 111

7.1.2 离散趋势的统计描述 114

7.1.3 分布特征的统计描述 115

7.2 计量资料的参数估计 116

7.3 计数资料的统计描述 117

7.3.1 单个分类变量的统计描述 117

7.3.2 多个分类变量的统计描述 118

7.4 标准化法 119

7.4.1 标准化法的意义及基本思想 119

7.4.2 直接法 119

7.4.3 间接法 121

7.4.4 注意事项 123

第8章 报表制作 124

8.1 Stata报表呈现 124

8.1.1 使用命令tabulate 124

8.1.2 使用命令table 124

8.1.3 使用命令tabstat 127

8.1.4 使用命令collapse 128

8.1.5 使用命令contract 130

8.1.6 使用命令statsby 131

8.2 Stata报表呈现的第三方命令 132

8.3 Stata报表导出 133

8.3.1 Stata报表导出的官方命令 133

8.3.2 Stata报表导出的第三方命令 135

第9章 图形绘制 136

9.1 Stata图形概述 136

9.1.1 Stata图形组成 136

9.1.2 Stata绘图命令 136

9.1.3 Stata图形格式 137

9.1.4 Stata图形坐标轴选项 138

9.2 Stata图形编辑器 138

9.2.1 使用菜单绘制图形 139

9.2.2 启用Stata图形编辑器并进行个性化设置 140

9.2.3 启用Stata图形编辑器的绘图记录仪 140

9.2.4 取舍：图形编辑器与Stata命令 141

9.3 二维图 141

9.3.1 散点图 141

9.3.2 线图 145

9.3.3 面积图 146

9.3.4 条形图 147

9.3.5 区间图 149

9.3.6 分布图 149

9.4 散点图矩阵 150

9.5 条图 151

9.6 箱图 153

9.7 点图 155

9.8 饼图 156

9.9 图形的标准选项 158

9.9.1 创建和控制标题 158

9.9.2 使用图形格式控制图形外观 159

9.9.3 调整图形及其元素大小 159

9.9.4 调整图形区域的外观 160

9.10 修改图形的风格 160

9.10.1 角度 160

9.10.2 色彩 160

9.10.3 钟表方位 161

9.10.4 指南针方位 161

9.10.5 连接点 162

9.10.6 线条式样 163

9.10.7 线条宽度 163

9.10.8 页边 164

9.10.9 标记大小 164

9.10.10 标记符号 165

9.10.11 方向 165

9.10.12 文字大小 165

9.11 绘制地图数据 166

9.12 图形管理与控制 168

9.12.1 图形的存储 168

9.12.2 图形的重新展示 168

9.12.3 图形的合并 169

9.12.4 图形的输出 169

9.13 更多第三方绘图命令 170

9.13.1 小提琴图 170

9.13.2 雷达图 170

9.13.3 六图 171

9.13.4 更多资源 171

第五部分 数据分析 173

第10章 假设检验 173

10.1 正态性检验与正态性变换 173

10.1.1 正态性检验 173

10.1.2 正态性变换 176

10.2 t检验 179

10.2.1 t检验的基本原理 179

10.2.2 样本均数与总体均数的比较 179

10.2.3 成组设计两样本均数的比较 181

10.2.4 配对设计两样本均数的比较 184

10.2.5 两组间多个变量之间的均值比较 185

10.3 方差分析 186

10.3.1 方差分析的基本思想 186

10.3.2 单因素方差分析 186

10.3.3 两因素方差分析和多因素方差分析 188

10.3.4 协方差分析 188

10.4 非参数检验 190

10.4.1 非参数检验概述 190

10.4.2 样本中位数与总体中位数的比较 190

10.4.3 两个配对样本的非参数检验 191

10.4.4 两个独立样本的非参数检验 193

10.4.5 两个独立样本的非参数检验（多个变量） 194

10.4.6 多个独立样本的非参数检验 195

10.4.7 配伍设计的多组秩和检验 196

10.5 卡方检验 198

10.5.1 卡方检验的基本原理 198

10.5.2 四格表的卡方检验 198

10.5.3 配对卡方检验 200

10.5.4 列联表分析 201

10.5.5 分层卡方分析 204

10.5.6 一致性检验 206

10.6 流行病学表格分析 207

10.6.1 成组病例对照研究 207

10.6.2 配对病例对照研究 212

10.6.3 队列研究 214

10.7 相关分析 217

10.7.1 相关分析的指标体系 217

10.7.2 Pearson相关系数 217

10.7.3 Spearman相关系数 218

10.7.4 Kendall等级相关系数 219

10.8 线性回归模型 220

10.8.1 线性回归模型简介 220

10.8.2 线性回归模型分析步骤 220

10.8.3 自变量的筛选方法 222

10.8.4 衡量回归方程的标准 223

10.9 logistic回归模型 224

10.9.1 logistic回归模型简介 224

10.9.2 两分类logistic回归（非条件logistic回归） 224

10.9.3 模型拟合效果的判断 226

10.9.4 两分类logistic回归（条件logistic回归） 231

10.9.5 多分类无序logistic回归 232

10.9.6 多分类有序logistic回归 234

10.10 等效性检验 235

10.10.1 等效性检验和传统差异性检验的区别 235

10.10.2 均值等效性t检验 236

10.10.3 比例等效性z检验 237

10.10.4 配对数据的随机等效性检验 238

10.10.5 两样本的随机等效性秩和检验 238

10.10.6 配对二分类数据的随机等效性z检验 238

10.10.7 交叉设计的等效应检验 239

第六部分 科研必备 241

第11章 Stata编程基础 241

11.1 do文件简介 241

11.2 do文件的内容 242

11.2.1 版本控制 242

11.2.2 命令注释与空行 243

11.2.3 超长命令行 244

11.3 do文件的运行 245

11.3.1 结果的保存 245

11.3.2 控制分页符 246

11.3.3 错误及调试 246

11.3.4 其他do文件的调用 247

11.4 do文件的最优规则 247

11.4.1 稳健性 247

11.4.2 可读性 248

11.5 项目管理器 248

11.6 Stata宏语句 249

11.6.1 宏的指定与引用 250

11.6.2 宏的扩展函数 250

11.6.3 调用Stata的计算结果 251

11.7 Stata循环语句 252

11.7.1 forvalues循环语句 252

11.7.2 foreach循环语句 253

11.7.3 while循环语句 255

11.8 include命令 255

11.9 临时变量 256

11.10 编写Stata程序（ado文件） 257

11.10.1 ado文件简介 257

11.10.2 编写一个简单的ado文件 258

11.10.3 为新建命令编写帮助文件 259

11.10.4 编写命令的注意事项 260

第12章 Meta分析 262

12.1 Meta分析简介 262

12.1.1 Meta分析的起源 262

12.1.2 Meta分析与系统评价的关系 263

12.1.3 Meta分析的指征、特点、目的和优点 263

12.1.4 Meta分析的制作步骤 264

12.1.5 Meta分析的常见类型 265

12.1.6 Meta分析的效应量和效应模型 265

12.1.7 Meta分析的偏倚及控制 266

12.1.8 Meta分析的报告规范 267

12.1.9 Meta分析的注意事项 268

12.2 Stata的Meta分析命令 268

12.2.1 Meta分析命令的安装 269

12.2.2 Meta分析命令简介 270

12.3 二分类数据的Meta分析 272

12.3.1 数据结构 272

12.3.2 效应量的选择 272

12.3.3 效应模型的选择 272

12.3.4 软件操作 272

12.4 连续性数据的Meta分析 274

12.4.1 数据结构 274

12.4.2 效应量的选择 275

12.4.3 效应模型的选择 275

12.4.4 软件操作 275

12.5 有序分类数据的Meta分析 277

12.5.1 数据结构 277

12.5.2 效应量的选择 277

12.5.3 Meta分析命令的安装 277

12.5.4 软件操作 278

12.6 异质性分析 279

12.6.1 异质性的检验 280

12.6.2 异质性的处理 281

12.6.3 改变效应量 282

12.6.4 选用随机效应模型合并效应量 282

12.6.5 探讨异质性的来源、按亚组分析 282

12.6.6 进行Meta回归及混合效应模型 283

12.6.7 敏感性分析 283

12.6.8 放弃进行Meta分析 283

12.7 发表偏倚检验 283

12.7.1 漏斗图 284

12.7.2 Begg和Egger法 284

12.7.3 剪补法 284

12.7.4 失安全系数法 285

第13章 样本量与检验效能 286

13.1 单样本 286

13.1.1 单样本均数检验的样本量和检验效能 286

13.1.2 单样本比例检验的样本量和检验效能 289

13.1.3 单样本相关检验的样本量和检验效能 291

13.1.4 单样本方差检验的样本量和检验效能 293

13.2 两个独立样本 295

13.2.1 两样本均数检验的样本量和检验效能 295

13.2.2 两样本比例检验的样本量和检验效能 297

13.2.3 两样本相关检验的样本量和检验效能 300

13.2.4 两样本方差检验的样本量和检验效能 302

13.3 两个配对样本 305

13.3.1 配对均值检验的样本量和检验效能（配对t检验） 305

13.3.2 配对比例检验的样本量和检验效能（McNemar检验） 307

13.4 方差分析 309

13.4.1 单因素方差分析 309

13.4.2 两因素方差分析 311

13.4.3 重复测量的方差分析 313

13.5 生存分析 317

13.5.1 Cox比例风险模型 317

13.5.2 对数秩检验 319

13.5.3 指数检验 321

13.6 为Stata官方命令power添加自己的方法 322

13.7 分层数据类型 322

13.8 随机对照试验 323

13.8.1 两样本比例检验 324

13.8.2 两样本均值检验 326

13.9 群组随机对照试验 328

13.9.1 命令简介 329

13.9.2 命令规则 330

13.9.3 命令举例 331

13.10 交叉试验 332

13.10.1 命令简介 333

13.10.2 命令规则 333

13.10.3 命令举例 334

13.11 回归分析中的样本量 335

13.12 PS：一款估计样本量与检验效能的免费软件 336

13.12.1 PS软件简介 336

13.12.2 PS软件适用范围 337

13.12.3 PS软件使用举例 337

附录A 常用Stata命令一览表 340

附录B 常用Stata函数一览表 346

附录C SAS和Stata的差异 349

附录D 常见的SPSS代码及对应的Stata代码 353

附录E 工作流 355

参考文献 365