现在我要在stata18做空间相关的自相关检验，变量只有score和region，目的是检验误差项之间是否相互独立，请问用哪一种检验方法？并给出相关stata的示例代码，最终绘制相关图片并输出

在Stata中，如果你想要检验空间相关的自相关（Spatial Autocorrelation），通常会使用Moran's I 检验，它用于评估空间数据集中观测值之间的相似性的程度。对于分数变量(score)和地理区域(region)，你可以首先对score按region分组求平均，然后应用Moran's I 测试。

以下是一个基本的步骤和Stata代码示例：

1. 首先，你需要将你的数据整理成合适的形式，比如使用`by region: egen score_mean = mean(score)` 计算每个区域的score平均值，同时保留地区标识符。

2. 使用`moran`命令来进行Moran's I 检验。假设你的数据集名为`yourdata`，并且已经包含了地区信息(`region`)和得分(`score_mean`)，那么代码可能是这样的：

   moran score_mean [r], matrix region(区域编号)

如果你想看到统计结果，可以加上选项`output` 或 `results`。

3. 若要绘制散点图，你可以用`scatter`命令展示score_mean和它们的空间分布，但Stata本身并不直接提供Moran's散点图。你可以创建一个散点图，其中x轴是地区编号，y轴是得分平均值，但需要你自己手动分析数据点的密集度和关联模式。

4. 结果输出可能会包括Moran's I 的系数、p值以及是否有显著的空间相关性等信息。

记得替换上述代码中的`yourdata`、`region编号`和实际的变量名。