Stata教程：基本操作与有序 probit 回归分析

"stata的基本使用.pdf" Stata是一款强大的统计分析软件，被广泛应用于社会科学、医学研究、经济学等领域。在上述文件中，我们看到用户正在尝试执行一些基本操作，包括打开数据文件、运行有序逻辑回归（oprobit）以及查看结果。 1. **打开数据文件**： 在Stata中，`use`命令用于加载数据文件。在例子中，用户尝试使用`use`命令打开两个数据文件： - `use D:\个人文件\研究生学习\练习数据\datasets_2e\pane84extract.dta, clear`，但是遇到了错误`file D:\个人文件\研究生学习\练习数据\datasets_2e\pane84extract.dta not found`，意味着指定路径下的文件未找到（错误代码601）。稍后，用户修正了路径，正确地打开了数据文件： - `use D:\个人文件\研究生学习\练习数据\datasets_2e\panel84extract.dta, clear`。`clear`选项是清除当前工作区的数据，确保新加载的数据不会与旧数据混淆。 2. **有序逻辑回归**： Stata提供了`oprobit`命令来执行有序逻辑回归，这是一种处理有序分类响应变量的模型。在案例中，用户使用`oprobit`分析变量`rating83c`对`cia83`和`dia83`的影响： ``` oprobit rating83c cia83 dia83, nolog ``` 这个命令估计了一个有序概率模型，其中`rating83c`是有序因变量，`cia83`和`dia83`是解释变量，`nolog`选项表示不打印计算过程中的中间步骤和log信息。 3. **模型结果**： 输出结果显示了有序逻辑回归的关键统计信息： - **Number of obs**：观察值的数量，这里是98。 - **LR chi2(2)**：Likelihood Ratio检验的卡方统计量，值为10.33，对应的p值为0.0057，表明模型的整体显著性。 - **Log likelihood**：对数似然函数值，用于比较不同模型的拟合优度。 - **Pseudo R2**：伪决定系数，表示模型解释的变异比例，这里为0.0388，意味着模型解释了大约3.88%的因变量变异。 4. **系数和标准误差**： 输出还包括了回归系数及其标准误差（Std.Err.），例如`cia83`的系数为0.05125，标准误差为9.01。`z`值和`P>|z|`分别代表t统计量和其对应的p值，用于检验系数是否显著不为零。 5. **置信区间**： `[95% Conf Interval]`列给出了系数的95%置信区间，这是根据标准误差计算出来的，用于评估系数的不确定性。 6. **版权和许可信息**： 文件还包含了Stata软件的版权信息，指出它是StataCorp LLC的产品，以及用户的许可状态和过期日期。 这份文档展示了如何在Stata中进行基本的数据操作和统计分析，尤其是有序逻辑回归的运用。了解这些基础操作对于进行Stata数据分析至关重要。