stata基本命令.docx

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stata基本命令

stata基本命令+实例+数据+结果--必看，经典

2009-08-2512:

29

Stata常用命令

save命令

FileSaveAs

例1.表1.为某一降压药临床试验数据，试从键盘输入Stata，并保存为Stata格式文件。

STATA数据库的维护

排序

SORT变量名1变量名2……

变量更名

rename原变量名新变量名

STATA数据库的维护

删除变量或记录

dropx1x2         /*删除变量x1和x2

dropx1-x5         /*删除数据库中介于x1和x5间的所有变量（包括x1和x5）

dropifx<0        /*删去x1<0的所有记录

dropin10/12     /*删去第10~12个记录

dropifx==.       /*删去x为缺失值的所有记录

dropifx==.|y==./*删去x或y之一为缺失值的所有记录

dropifx==.&y==./*删去x和y同时为缺失值的所有记录

drop_all          /*删掉数据库中所有变量和数据

STATA的变量赋值

用generate产生新变量

generate新变量＝表达式

generatebh=_n                        　/*将数据库的内部编号赋给变量bh。

generategroup=int（（_n-1）/5）+1    /*按当前数据库的顺序，依次产生5个1，5个2，5个3……。

直到数据库结束。

generateblock=mod（_n,6）　　    /*按当前数据库的顺序，依次产生1,2,3,4,5,0。

generatey=log（x）ifx>0            　/*产生新变量y，其值为所有x>0的对数值log（x），当x<=0时，用缺失值代替。

egen产生新变量

setobs12

egena=seq（）          /*产生1到N的自然数

egenb=seq（）,b（3）  /*产生一个序列，每个元素重复＃次

egenc=seq（）,to（4）/*产生多个序列，每个序列从1到＃

egend=seq（）,f（4）t（6）/*产生多个序列，每个序列从#1到＃2

encode字符变量名，gen（新数值变量名）

作用：

将字符型变量转化为数值变量。

STATA数据库的维护

保留变量或记录

keepin10/20      /*保留第10～20个记录，其余记录删除

keepx1-x5　　　/*保留数据库中介于x1和x5间的所有变量（包括x1和x5），其余变量删除

keepifx>0        /*保留x>0的所有记录，其余记录删除

STATA数据库的维护

替换已存在的变量值

replace变量＝表达式

replacebolck=6ifblock==0      /*将block＝0的数全部替换为6。

replacez=.ifz<0            /*将所有小于0的z值用缺失值代替。

replaceage=25in17　　　　　/*将第17条记录中的变量age替换为25。

forvarx*:

replaceX=0ifX==./*将所有第一个字母为x的变量替换为0，如果该变量的值为缺失值

纵向连接数据库

Ex3-3.dta:

            x0       x1

1.    3550     2450

2.    2000     2400

3.    3000     1800

4.    3950     3200

5.    3800     3250

use"E:

\教学\上机\ex3-2.dta",clear

l

          x0       x1        g

1.    2450     1450        2

2.    2100     2400        2

3.    2300     3800        2

4.    1590     4200        2

appendusingE:

\教学\上机\ex3-3.dta

l

         x0       x1        g

1.    2450     1450        2

2.    2100     2400        2

3.    2300     3800        2

4.    1590     4200        2

5.    3550     2450        .

6.    2000     2400        .

7.    3000     1800        .

8.    3950     3200        .

9.    3800     3250        .

横向联接数据库

Ex3-5.dta:

            bh       y0        y1       x0

1.       1       35      79.2        2

2.       3       45      47.4        8

3.       4       52      34.6        6

4.       6       66      28.0        9

命令

.drop_all

.useE:

\教学\MPH上机\ex3-5.dta

.sortbh

.save"E:

\教学\MPH上机\ex3-5.dta",replace

fileE:

\教学\MPH上机\ex3-5.dtasaved

.useE:

\教学\MPH上机\ex3-4.dta

.sortbh

.mergebhusingE:

\教学\MPH上机\ex3-5.dta

结果

          bh       x0       x1       y0        y1   _merge

1.       1       12       24       35      79.2        3

2.       2       15       26        .         .             1

3.       3       16       49       45      47.4        3

4.       4       18       57       52      34.6        3

5.       5       20       68        .         .             1

6.       6        9        .          66      28           2

列数据接龙

Stack变量名，into（新变量名）|group（#）[clearwide]

示例

统计描述及区间估计

定量资料的一般描述

均数、标准差、百分位数、中位数

summarize  [变量名][,detail]

统计描述及区间估计

百分位数

centile      [变量名][,centile（#[#...]）ccinormalmeansdlevel（#）]

统计描述及区间估计

定性资料的一般描述

按照分类变量给出频数和构成比

tabulate变量名

例2.有三组（group）患者，男女（sex）若干人，sex=1表示男性，sex=0表示女性。

测得其血红蛋白浓度（x1,%）和红细胞计数（x2,万/mm3），资料存入c:

\mydata\ex2.dta。

试对其进行描述。

见ex5-2

.usec:

\mydata\ex2

.tabgroup

.tabsex

.tabgroup,sum（x1）

.tabgroup,sum（x2）

统计描述及区间估计

可信区间的估计

ci变量[,level（#）binomialpoissonexposure（观察数变量）by（分组变量）total]

cii观察数均数标准差[,level（#）]                 

level（#）              /*指定可信度，缺失时为95（%）

by（分组变量）       /*指定按分组变量分别估计均数的可信区间

total                   /*指定除按分组变量估计可信区间外，还对整个数据估计，仅用于指定了by（分组变量）时

.usec:

\mydata\ex2

.sortgroup

/*在用by（分组变量）前，必须对分组变量排序

.cix1x2,by（group）

STATA的作图

作图命令GRAPH

graph   [变量名][,图形类型通用选择项特殊选择项]

图形类型

histogram/*直方图，为缺省值。

oneway/*一维散点图

twoway/*二维散点图、线图

matrix/*二维散点图阵

bar/*条图、百分条图

pie/*圆（饼）图

box/*箱式图

star/*星形图

STATA的作图

作图命令GRAPH

常用选项

bin（#）          /*将数据分几组,缺省为5。

freq    /*指定纵轴用频数表示，否则为频率。

normal/*给直方图加上相应正态曲线。

xlab/ylab/[（#,……,#）]/*指定坐标轴的界点。

b2/l2[（“字符串”）]/*指定坐标轴的副标题。

STATA的作图

如何利用STATA绘制频数分布图？

   例  130名14岁女孩身高资料。

   grax,bin（10）freqnormalxlab（124,128,132,136,140,144,148,152,156,160,164）ylab（5,10,15,20,25,30,35,40）

数值变量资料的描述

均数、几何均数、中位数、百分位数

极差、四分位数间距、方差、标准差

   变异系数

对称分布  均数±标准差

偏态分布  中位数±四分位数间距

数值变量资料的描述

means[变量名]

summarize  [变量名][,detail]

centile[变量名][,centile（#）]其他选项

detail        /*  详细描述，缺失时为简单描述

centile（#）/*  指定需要计算的百分位数

某市1997年12岁男童120人的身高（cm）资料如下

sumx

sumx,d

sumxifx<140

sumxifx<140,d

centilex

centilex,centile（25,50,75）

例

有五份血清的抗体效价为

  1:

10,1:

20,1:

40,1:

80,1:

160,

  描述其抗体滴度的平均水平。

meansx

STATA的作图

作图命令graph   简写gra

gra   [变量名][,图形类型通用选择项特殊选择项]

图形类型

histogram/*直方图

oneway/*一维散点图

twoway/*二维散点图、线图

matrix/*二维散点图阵

bar/*条图、百分条图

pie           /*圆（饼）图

box           /*箱式图

star/*星形图

直方图

数值变量资料的统计分析

样本均数与总体均数比较的t检验

配对设计t检验

成组设计t检验

方差齐性检验

样本均数与总体均数比较的t检验

ttest变量名=#val

ttesti#obs#mean#sd#val

例

问题：

统计量与参数不同的两种可能

其一：

抽样误差

             （偶然的、随机的、较小的）

其二：

本质上的差别

                （必然的、大于随机误差）

例

样本：

某医生随机抽查10名某病患者的血红蛋白，求得其均数为12.59（g/dl）,标准差为1.632619（g/dl）。

问题：

该病患者的平均Hb含量是否与正常人的平均Hb含量相同（正常人的平均Hb含量为14.02（g/dl）。

STATA命令

ttest变量名=#val

ttest        x  =14.02

STATA结果

ttestx=14.02

One-samplettest

----------------------------------------------------------------------------

Variable|    Obs  Mean   Std.Err.  Std.Dev.  [95%Conf.Interval]

---------+------------------------------------------------------------------

      x|     1012.59   .5162794   1.632619   11.42209   13.75791

----------------------------------------------------------------------------

Degreesoffreedom:

9

                            Ho:

mean（x）=14.02

  Ha:

mean<14.02          Ha:

mean~=14.02         Ha:

mean>14.02

      t=-2.7698               t=-2.7698             t=-2.7698

  P|t|=  0.0218         P>t=  0.9891

STATA命令

ttesti  #obs#mean    #sd      #val

    ttesti    10  12.591.63261914.02

配对设计t检验

ttest变量1=变量2

STATA命令

ttestx1=x2

STATA结果

ttestx1=x2

Pairedttest

-------------------------------------------------------------------

Variable|Obs  MeanStd.Err.  Std.Dev.[95%Conf.Interval]

---------+---------------------------------------------------------

     x1|1012.59.5162794   1.632619   11.42209   13.75791

     x2|1013.27.3415813   1.080175   12.49729   14.04271

---------+---------------------------------------------------------   diff|10-.6799999.5204272  1.645735  -1.857288  .4972881

-------------------------------------------------------------------

                Ho:

mean（x1-x2）=mean（diff）=0

Ha:

mean（diff）<0Ha:

mean（diff）~=0    Ha:

mean（diff）>0

   t=-1.3066        t=-1.3066          t=-1.3066

   P|t|=0.2237      P>t=0.8881

成组设计t检验

ttest变量1=变量2,unpaired[unequal]

ttest变量,by（分组变量）[unequal]

ttesti#obs1#mean1#sd1#obs2#mean2#sd2[,unequal]   

unpaired  表示非配对的，如不选就作配对ｔ检验

unequal   表示假设两组方差不齐，如不选表示假设两组方差达到齐性

例（成组设计）

分别测得14例老年人煤饼病人及11例正常人的尿中17酮类固醇排出量（mg/dl）如下，试比较两组的均数有无差别

STATA命令

ttestx1=x2,unpaired

ttestx,by（g）

STATA结果

ttestx1=x2,unp

Two-samplettestwithequalvariances

----------------------------------------------------------------------------

Variable|Obs   Mean   Std.Err.  Std.Dev.  [95%Conf.Interval]

---------+------------------------------------------------------------------

     x1|14   4.377857      .3875   1.449892   3.540714      5.215

     x2|11   5.528182   .5232431   1.735401   4.362324    6.69404

---------+------------------------------------------------------------------

combined|25      4.884   .3306453   1.653227   4.201582   5.566418

---------+------------------------------------------------------------------

   diff|       -1.150325    .636752             -2.467547   .1668972

----------------------------------------------------------------------------

Degreesoffreedom:

23

                    Ho:

mean（x1）-mean（x2）=diff=0

    Ha:

diff<0              Ha:

diff~=0             Ha:

diff>0

      t=-1.8066               t=-1.8066             t=-1.8066

  P|t|=  0.0839         P>t=  0.9580

两组资料间的方差齐性检验

sdtest变量名1=变量名2

sdtest变量,by（分组变量）

sdtesti#obs1#mean1#sd1#obs2    #mean2#sd2

单因素方差分析及方差齐性检验

oneway因变量分组变量，[选择项]

noanova     /*不打印方差分析表

missing      /*将缺省值作为单独的一组

tabulate     /*打印各组的基本统计量表  简写：

t

scheffe      /*Scheffe法       简写：

sch

Bonferroni/*Bonferroni法  简写：

bon

sidak      /*Sidak法          简写：

si

各组均数两两比较

onewayxgroup,noanovasch

                        Comparisonofvar3bygroup

                                 （Scheffe）

RowMean-|

ColMean|         1         2

---------+----------------------

      2|     -.425

        |     0.426

        |

      3|      -.91     -.485

        |     0.024     0.330

STATA软件及其应用-III

秩和检验和相关与回归分析

秩变换

配对资料的秩和检验；

两组资料的秩和检验；

多组资料的秩和检验；

直线相关分析；

等级相关分析；

直线回归分析；

秩变换

genrank  新变量=原变量

egen       新变量=rank（原变量）

配对资料的秩和检验

signrank  变量1=变量2  [if变量1!

=变量2]

两组资料的秩和检验

ranksum观察值变量，by（分组变量）

两组资料的秩和检验

两组资料的秩和检验

例3用复方猪胆胶囊治疗老年性慢性支气管炎患者403例，疗效见第

（1）~（3）栏。

问该药对此两型支气管炎疗效是否相同？

两组资料的秩和检验

expand  f

ranksum  x,by（g）

多组资料的秩和检验

kwallis  观察值变量,by（分组变量）

多组资料的秩和检验

直线相关和回归分析

correlate   [变量名]

pwcorr       [变量名],[sigstar（#）