STATA是一款强大的统计分析软件
描述性统计制表
线性模型的稳健推断
中介效应分析
ARIMA 和 ARFIMA 模型选择
多层次元分析
IV分位数回归
新的 dtable 命令创建一个描述性统计表。dtable 报告连续和分类因素变量的汇总统计。你可以选择你想为每个变量报告的统计数字；从平均数、标准差、中位数、四分位数范围其他数据中选择。
正确的标准误对于在研究中得出适当的推论至关重要。Stata 18 为 regress、areg 和 xtreg、fe 的线性模型提供了获得标准误差和置信区间的新方法。也许你的聚类数据只有几个聚类。
因果推理的目的是识别和量化治疗对结果的因果效应。在因果关系分析中，我们旨在进一步探索这种效应是如何产生的。可以提高一种激素的水平，而这种激素反过来又可以提高幸福感。
想为您的数据找到最好的ARIMA或ARFIMA模型吗？使用AIC、BIC和HQIC比较潜在模型。使用新的arimasoc和arfimasoc命令来选择自回归和移动平均项的最佳数量。
当研究人员想要分析来自多个研究的结果时，他们会使用 STATA 元分析来合并结果并估计总体效应大小。现有的 meta 套件被用来进行标准和多变量的元分析。
我们想研究协变量对结果的不同量级的影响，而不仅仅是对精益的影响时，我们使用分位数回归。例如，我们可能对建立学生的年级分布模型感兴趣，以及它如何受到协变量变化的影响。
经济学研究 公共卫生和医学研究 社会科学研究 商业和金融分析 |
经济学研究
基本介绍：
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STATA在经济学研究中有着广泛的应用。经济学家使用STATA来进行宏观和微观经济数据的分析，例如估计经济模型、进行计量经济学分析、进行时间序列分析等。通过STATA的高级计量经济学命令，研究者可以估计复杂的经济模型，以及进行市场和行业分析。
公共卫生和医学研究
基本介绍：
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在公共卫生和医学领域，STATA被用于进行流行病学研究、临床试验分析、健康政策评估等。研究者可以利用STATA进行生存分析、逻辑回归、混合效应模型等统计方法，以评估健康干预措施的效果，探索疾病的风险因素，以及评估医疗资源的分配。
社会科学研究
基本介绍：
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在社会科学领域，STATA被广泛应用于心理学、社会学、政治学、教育研究等。研究者可以使用STATA进行问卷数据分析、面板数据分析、多水平建模等，以探索社会现象、评估政策影响、研究人类行为和社会结构。
商业和金融分析
基本介绍：
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在商业和金融领域，STATA可以用于市场研究、投资分析、风险管理、财务建模等。金融分析师和商业顾问可以利用STATA进行时间序列分析、资本资产定价模型(CAPM)估计、投资组合优化等，以支持决策制定和风险评估。
———— 应用场景 ————
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作为一名经济学研究者，STATA为我提供了一个强大而灵活的工具来探索和分析复杂的经济数据。其丰富的统计命令和图形功能使我能够进行准确的估计和有效的模型比较。我感到更有信心地解决经济问题和评估政策影响。
在公共卫生领域工作多年，我发现STATA是一个不可或缺的分析工具。其生存分析、逻辑回归和混合效应模型等功能使我能够评估疾病风险、评估干预措施的效果，以及进行健康政策的决策支持。
STATA为我的社会科学研究提供了强大的支持。无论是问卷数据分析、面板数据建模还是多水平分析，它都为我提供了丰富的工具和方法。通过STATA，我能够更深入地理解人类行为、社会现象和政策影响。
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