Stata là gi giới thiệu về stata

Giới thiệu về Stata

Stata là phần mềm thống kê để quản lý, phân tích và vẽ đồ thị của số liệu. Sức mạnh lớn nhất của Stata là hồi quy. 

Ưu điểm: dùng để phân tích dữ liệu theo mẫu, có khả năng áp dụng chúng trong phân tích số liệu điều tra bởi các công cụ hồi quy. 

Nhược điểm: Khả năng phân tích phương sai và phân tích nhiều chiều kém. 

https://trainghiemkchi.blogspot.com/2018/01/stata-la-gi-gioi-thieu-ve-stata.html

Có 4 loại cửa sổ trên Stata: Command, Review, Variables và Results  

- Cửa sổ Command cho phép đánh các lệnh  

- Cửa sổ Review liệt kê các lệnh sử dụng gần đây 

- Cửa sổ Variables liệt kê các biến (variables) trong file dữ liệu  

- Cửa sổ Results là màn hình chính hiển thị các kết quả thực hiện lệnh

Ngoài ra, Stata còn có một số cửa sổ khác sẽ hiện lên khi ta chọn chúng trong Menu Windows, 

thanh công cụ hoặc thực hiện các lệnh liên quan đến các cửa sổ này.  

- Cửa sổ Graph: hiển thị các đồ thị  

- Cửa sổ Viewer: hiển thị trợ giúp hoặc xem nội dung các file văn bản  

- Cửa số Data Editor: cho phép hiệu đính file dữ liệu dưới dạng bảng như Excel. 

- Cửa sổ Do-file Editor: soạn thảo các file chương trình 

- Cửa sổ Log: Để ghi nhật ký 1 buổi làm việc  

- Cửa dổ Data Browse: Để xem tập dữ liệu đang hoạt động

- Data: Describe data: Cho biết thông tin về biến, 1 số thống kê trên biến 

- Data editor: mở cửa sổ hiệu đính dữ liệu 

- Data browser: mở cửa sổ xem dữ liệu 

- Creat or change: tạo biến mới hoặc thay đổi nội dung biến 

- Sort: sắp xếp, phân tổ dữ liệu 

- Combine Datasets: Kết nối các file dữ liệu 

- Label & Notes: Dán nhãn cho biến, cho trị số hoặc ghi lời chú cho tập dữ liệu

- Variable Utilities: Đổi tên biến, so sánh hai biến

-  Matrices: Một số lệnh trên về ma trận 

- Other Utilities: Một số lệnh khác về biến và ma trận Statistics: Summaries, tables & tests: lập bảng và kiểm định Linear regresstion and related: hồi quy tuyến tính và các lệnh liên quan

Binary Outcomes: Hồi quy logistic 

Ordinal Outcomes: Hồi quy logistic thứ tự 

Categorical outcomes: Hồi quy logistic bội 

Selection models: Mô hình Hecman 

Generalized linear modelss: Mô hình tuyến tính tổng quát 

Nonparametric Analys: phân tích phi tham số 

Time series: Phân tích chuỗi thời gian 

Multivariate time series: Phân tích chuỗi thời gian chéo 

Survival analys: phân tích nguy cơ 

Other multivariate analysis: phân tích nhiều chiều khác

Cấu trúc lệnh:

 [by varlist:] command [varlist] [if exp] [in range] [weight] [,options] 

Trong đó 

By varlist: thực hiện lặp lại câu lệnh đối với từng giá trị của danh sách biến. 

Các biến phải được sắp xếp trước đó

Command: tên câu lệnh

Varlist: danh sách biến mà câu lệnh command sẽ thực hiện trên đó

 If exp: exp là biểu thức logoc, những quan sát trong file số liệu thỏa mãn biểu thức sẽ được đưa vào xử lý 

In range: range chỉ ra giới hạn một tập liên tiếp các quan sát sẽ được đưa vào xử lý

Weight: quyền số trong điều tra mẫu.

Options: các tùy chọn khác 

Ví dụ: .list in 20/1: đọc dữ liệu các biến từ quan sát thứ 20 đến cuối tập dữ liệu 

Regress Yi Xi: Hồi quy tuyến tính biến Yi Xi

Phân tích hồi quy tuyến tính đơn giản

Câu lệnh Stata: regress Y X

regress Yi Xi 

scatter Yi Xi

Phân tích hồi quy đa biến

Cú pháp câu lệnh trong STATA. Lệnh gen (viết tắt của generate) nhằm tạo ra biến mới.  

gen y=ln(Yi)  

gen x1=ln(Xi)  

gen x2=ln(x2)  

regress y x1 x2

So sánh Stata với SPSS, Sas

Trên thế giới hiện đang có 3 chương trình phân tích thống kê thông dụng, đó là Stata, Spss và Sas.

 Sas là chương trình mạnh nhất nhưng bản quyền đắt nhất, những người có trình độ cao ưa thích, rất khó học thông dụng trong các trường học, có đến phiên bản Stata12, vừa dễ học lại rất mạnh, các lệnh thực hiện trực tiếp và dễ dàng Spss dễ sử dụng. 

+ Quản lý dữ liệu: 

Sas quản lý dữ liệu tốt, cho phép thao tác dữ liệu hầu như với cách có thể. 

Spss có một soạn thảo dữ liệu tương tự excel, tuy nhiên quản lý dữ liêu không mạnh. 

Stata quản lý dữ liệu kém hơn Sas nhưng tốt hơn Spss.