stata绘制三线表的命令

Ⅰ stata命令有哪些

1、format x1 %10.3f ——将x1的列宽固定为10，小数点后取三位；

2、format x1 %10.3g ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位；

3、format x1 %10.3e ——将x1的列宽固定为10，采用科学计数法；

4、format x1 %10.3fc ——将x1的列宽固定为10，小数点后取三位，加入千分位分隔符；

5、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；

6、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；

7、generate——生成新变量的命令，注意：变量名称只能用英文和数字，且若名称中同时有英文和数字，必须以英文开头。

8、drop——去除变量的命令，如果想把变量z给去掉，那么可以输入命令：drop z；

9、twoway (scatter y x)(lfit y x)——画出拟合线，注意：这个命令最开始的字母twoway也可以简写为tw。

10、scatter y x——画散点图，注意：在Stata的许多命令中，因变量一般都放在自变量前面。

Ⅱ stata中table命令怎么用

调整变量格式： format x1 %10.3f ——将x1的列宽固定为10，小数点后取三位 format x1 %10.3g ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位 format x1 %10.3e ——将x1的列宽固定为10，采用科学计数法 format x1 %10.3fc ——将x1的列宽固定为10，小数点后取...

Ⅲ 利用Stata进行概要统计及交互表统计

利用Stata进行概要统计及交互表统计
【命令范式】
summarize y1 y2 y3 对所列变量计算简单的概要统计量
summarize y1 y2 y3, detail 获取详细的描述性统计，包括百分位数，中位数，平均数，标准差，方差，偏度，峰度等。
summarize y1 if x1>3 & x2<.
summarize y1 [fweight=w], detail 利用w作为加权变量进行频数加权，计算y1详细的概要统计量
tabstat y1, stats(mean, sd, skewness, kurtosis) by(x1) 按变量x1的每个类别，分别计算变量y1的具体指定的概要统计量
tabulate x1, sort miss 显示x1所有值的频数分，包括缺失值。按顺序从大到小对行（变量值）进行排序。
tab1 x1 x2 x3 x4 对所列变量分别创建频数分布表
tabulate x1 x2 显示一个两变量交互表，其中x1为行变量，x2为列变量
tab2 x1 x2 x3 x4 创建所列变量的所有可能的二维交互表

tabulate x1, summ(y) 创建一个二维表，显示x1每个类别中变量y的均值、标准差及频数 tabulate x1 x3, sum(y) means 创建一个二维表，显示x1,x2每一种组合下y的均值

by x3, sort: tabulate x1 x2, exact 创建一个三维交互表，在x3的每个取值下创建x1(行)和x2（列）的分表，并为每个分表计算费舍精确检验，命令by x3, sort为x3排序

table x1 x2, contents(mean y1 median y2) 创建x1(行)，x2(列)的二维交互表，单元格包含y1的平均数和y2的中位数

svy: tab y, percent ci 使用调查加权的数据，获得变量y的一维百分比表以及95%的置信区间。ci计算置信区间，默认为95%。后可添加level(a)设定置信区间a%

与ci相关的一个命令是cii，它可以直接根据概要统计量，来计算正态分布、二项分布或泊松分布的置信区间。它并不需要原始数据。

svy: tab y x, column percent 使用调查加权的数据，获得一个行变量y对列变量x的二维交互表，并对其狡辩性进行调整的卡方检验。单元格中给出了加权的列百分比。

【探测性数据分析】：

stem x1, lines(*) 对变量x1的所有观测值进行茎叶图处理lines限定了茎叶表达形式：首位数相同的开头共*行

lv x2 字符数值表利用序次统计量来分解一个分布。

【正态性检验和数据转换】：

sktest x1 正态性检验（偏度与峰度）

ladder x1 这个命令把幂阶梯和sktest的正态性检验结合在一起。它对阶梯上的每一种幂进行尝试并报告其结果是否显着地非正态。

gladder x1 该命令将每一种转换的直方图与正态曲线加以比较

qladder x1 四分位阶梯命令

（可键入help ladder查看详细）

【频数表和二维交互表】：

tabulate 有许多对创建二维表非常有用的选项，包括：

cell 显示每个单元格的总百分比

chi2对行变量和列变量独立的假设进行皮尔逊卡方检验

column 显示每个单元格的列百分比

exact 独立性假设的费舍精确检验

expected 显示独立性假定下二维表每个单元格内的期望频数

generate(new) 创造一组名为new1, new2 等的虚拟变量来代表被列表变量的取值

lrchi2 对独立性假设的似然比卡方检验。如果表格包含任何的空单元格，就得不到结果 missing 把缺失值也作为表的一行或一列

nofreq 不显示单元格频数

nolabel 显示数值而不是添加了标签的数值变量的取值标签

row 显示每个单元格的行百分比

tabi 偶尔我们可能需要在没有获得原始数据的情况下对已发表的表格重新进行分析，专门的命令tabi（直接制表）可以完成这项工作

【多表和多维交互表】：

tab1 x1 x2 x3 x4 对所列变量分别创建频数分布表

tab2 x1 x2 x3 x4 创建所列变量的所有可能的二维交互表

by x1, sort: tabulate x2 x3, nofreq col chi2 三维列联表，并对x1每一取值水平内x2,x3的独立性进行卡方检验

by x1 x2, sort: tabulate x3 x4, column chi2 四维交互表

table x1, contents(freq) 创建x1的简单的频数分布表

table x1 x2, contents(freq) by(x3)创建一个二维频数表或交互表，并通过x3分组 table 的contents（）选项设定表格单元格要包含什么统计量

contents(freq) 频数

contents(mean x1) x1的平均数

contents(count x1) x1的非缺失值观测案例的计数

contents(p1 x1) x1的第1百分位数
【平均数、中位数以及其他概要统计量的列表】：
tabulate 能够很容易地创建分类变量每一类别的平均数和标准差的列表。比如，如果要列出x1每一类别内x2的平均值，键入：tabulate x1, sum(x2)
创建一个平均值的二维表： tabulate x1 x2, sum(x3) means
table不能进行统计检验，但它能很好地创建多达七维的包含平均数、标准差、总和等统计量的表格。
table x1, contents(mean x2) x1的一维表格，含有x1每一类别下x2的平均值
table x1 x2, contents(mean x3 median x3)
summarize, tabulate, table 以及其他相关命令都可以和标示重复观测数目的频数权数frequency weight 一起使用。
tabulate x1 x2 [fweight=count] (,column nof)

Ⅳ stata描述性统计命令是什么

stata描述性统计命令是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。

它拥有很多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。用Stata绘制的统计图形相当精美。

Stata具有如下统计分析能力：

数值变量资料的一判闷般分析：参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交旦链互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。

分类资料的一般分析：参数估计，列联表分析 ( 列联系数，确切概率 ) ，流行病学表格分析等。

等级资料的一般分析：秩变换，秩和检验，秩相关等。

Stata常用功能：

1、统计功能

Stata的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近20年发展起来的新方法，如Cox比例风险回归，指数与Weibull回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Poisson回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型掘迟弯等。

2、作图功能

Stata的作图模块，主要提供如下八种基本图形的制作 : 直方图（histogram），条形图（bar），百分条图 （oneway），百分圆图（pie），散点图（two way），散点图矩阵（matrix），星形图（star），分位数图。

这些图形的巧妙应用，可以满足绝大多数用户的统计作图要求。在有些非绘图命令中，也提供了专门绘制某种图形的功能，如在生存分析中，提供了绘制生存曲线图，回归分析中提供了残差图等。