【Stata入门到精通】科研党必备的30个高频命令速查表（附实操案例）

一、基础操作篇：数据导入与清洗

1. 数据导入与导出

• use filename.dta            加载Stata格式数据
• import excel using data.xlsx          导入Excel文件
• export delimited using data.csv     导出为CSV格式
• webuse auto                                         调用Stata内置数据集（如auto汽车数据集）

2. 数据清洗

• duplicates drop var1 var2                           删除var1和var2重复的观测
• drop if age<18                 剔除年龄小于18的样本
• replace salary=0 if missing(salary)         将缺失值替换为0
• egen newvar=rowmean(var1 var2)                  生成var1和var2的行均值新变量

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二、统计分析篇：从描述到建模

1. 描述性统计

• summarize var1 var2                                   输出均值、标准差等基础统计量
• tabstat var1, stat(mean sd min max)      自定义统计指标输出
• corr var1 var2 var3             计算变量间相关系数

2. 回归分析与检验

• reg y x1 x2 x3                          普通最小二乘法回归
• xtreg y x1 x2, fe                    面板数据固定效应模型
• esttab using result.rtf         将多个回归结果导出为Word表格
• vif                                             检验多重共线性

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三、高阶应用篇：效率提升技巧

1. 数据可视化

• histogram var1                            绘制直方图
• scatter var1 var2                       生成散点图
• graph bar var1, over(group)     分组柱状图

2. 批量处理与编程

• forvalues i=1/10 { reg y xi' }`       循环运行10次回归
• ssc install winsor2                         安装数据缩尾处理插件
• doedit mycode.do                              编辑并执行脚本文件

3. 面板数据专题

• xtset id year                 声明面板数据
• xtserial y x1 x2           检验面板自相关
• hausman fe re                固定效应与随机效应模型选择

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四、实操案例演示

场景：分析上市公司业绩影响因素

1. 数据清洗：

   drop if missing(roe) // 删除ROE缺失样本 winsor2 assets, cut(1 99) // 对资产变量进行1%缩尾处理[3]()

2. 描述统计：

   tabstat roe growth, by(industry) stat(mean sd) // 分行业统计[6]()

3. 回归建模：

   xtset stkcd year // 声明面板数据 xtreg roe size leverage growth, fe // 固定效应模型[7]()

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五、学习资源推荐

• 📚 教材：《应用STATA做统计分析》配套实操案例
• 📺 课程：B站"Stata从入门到放弃"系列教程（搜索播放量50万+）
• 💻 插件库：使用ssc install 命令名安装空间计量、机器学习等扩展包

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