Stata—数据统计分析软件包

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快！精准！易于使用！ Stata是一个完整的集成软件包，可提供您的所有数据科学需求 - 数据处理，可视化，统计和自动报告。

2023年4月25日，StataCorp LLC 正式宣布 Stata 18 上线啦！或许各位老师、Stata 爱好者们还没把 Stata 17 捂热，StataCorp LLC 就地推出了Stata 18。工欲善其事，必先利其器。StataCorp LLC 正如“有匪君子，如切如磋，如琢如磨”，将 Stata 这一利器打造得日良与强大。Stata中国授权经销商及合作伙伴友万科技联合山东大学陈强教授团队，**时间为大家总结了此次发布的**功能亮点，帮助大家快速了解Stata 18 强大的新功能！

Stata之所以能成为较流行的计量经济学软件，根本原因在于Stata十分贴近计量经济学的实践应用。此次Stata 18的全新升级，一如既往地切中了时下实证研究的热点与痛点。总结起来，主要有以下**方面，下面将分别介绍：

1异质性DID     

双重差分法(DID)是较常用的计量方法，近年来发展迅速，尤其在“交叠DID”(staggered DID)的领域。对于多期DID模型，若个体受到处理的初始时间不尽相同，且处理状态不可逆(irreversible treatment)，则称为“交叠DID”(staggered DID)。传统的双向效应估计量(TWFE)及事件分析法(event study)均依赖于处理效应的同质性设。然而，对于交叠DID，若处理效应存在异质性(即处理效应随个体或时间而变)，则无论TWFE或事件分析法均存在偏差。为此，Stata 18推出了在异质性处理效应的情况下也成立的异质性DID新命令hdidregress与xthdidregress，其中前者适用于重复截面数据，而后者适用于面板数据。

中介效应分析是常见的机制分析方法，用于考察因果效应通过何种渠道而产生。例如，若研究发现“锻炼”(exercise)可提升“身心健康”(well-being)，我们想进一步知道，此效应是否(部分地)通过改变“水平”(hormone level)这一中介(mediator)而起作用，参见下图。

为此，Stata 18推出了新命令mediate，可自动进行中介效应分析，并将总效应(total effect)分解为直接效应(direct effects)与间接效应(indirect effects)。

统计推断是实证分析的核心之一，而正确的标准误则是统计推断的核心。针对线性回归模型(例如使用regress, areg或xtreg,fe估计的模型)，Stata 18提供了适用于更多场景的稳健标准误。例如，面板模型传统上使用以个体为聚类变量的聚类稳健标准误。然而，面板数据的聚类可能发生在多个维度，包括个体维度(同一个体不同期的扰动项存在自相关)与时间维度(同一时期不同个体的扰动项存在自相关)。Stata 18提供了估计“多向聚类标准误”(multi-way cluster standard errors)的方便选项。例如，使用选择项“vce(cluster clustvar1 clustvar2)”即可估计“双向聚类标准误”(two-way cluster standard errors)，而选择项“vce(cluster clustvar1 clustvar2 clustvar3)”则可提供在三个维度聚类的聚类标准误，以此类推。

在使用聚类稳健标准时，通常要求聚类数目较大，才能保证所估标准误为真实标准误的较好近似。然而，现实数据的聚类数目可能较小，而每个聚类内部的观测值也不均衡。此时，使用渐近理论计算的聚类标准误可能存在较大偏差，而“野聚类自助法”(wild cluster bootstrap)则可提供计算标准误的更优方法。所谓“野自助法”就是一种“残差自助法”(residual bootstrap)，即对残差进行自助抽样；而“聚类自助法”则意味着以聚类为单位进行自助抽样。为此，Stata 18推出了新命令wildbootstrap，可方便地估计线性模型的野聚类标准误，例如

. wildbootstrap regress y x1 x2

. wildbootstrap areg y x1 x2, absorb(x3)

. xtset id

. wildbootstrap regress y x1 x2

常见的均值回归仅考察解释变量如何影响被解释变量的均值；而分位数回归则可度量对被解释变量各分位数的影响，从而全面刻画对被解释变量条件分布的作用。但原有的Stata分位数回归命令qreg定所有解释变量均为外生。然而，内生变量在实证研究中很常见。为此，Stata 18推出了新命令ivqregress，可对分位数回归模型进行工具变量法的估计，并进行内生性检验(endogeneity test)，以及提供在弱工具变量下也成立的稳健置信区间(confidence intervals that are robust to weak instruments)。

实证研究的一个基本问题是模型选择(model selection)。传统做法是通过信息准则等方法，选择一的较优模型。但我们依然可能选错模型，从而导致偏差。面对模型的不确定性(model uncertainty)，更稳健的做法可能是，同时估计多个模型，并通过贝叶斯原理评估每个模型的发生的概率。然后，以此概率为权重，对所有模型进行加权平均，即所谓“贝叶斯模型平均”(Bayesian model averaging，简记BMA)。为此，Stata 18推出了新命令bmaregress，可对线性回归模型自动进行BMA估计与预测。

实证论文的“Table 1”通常都是描述性统计(descriptive statistics)。Stata 18新推出了dtable命令，可方便地将连续变量与离散变量的统计特征制表。用户可选择汇报何种统计量，或根据离散变量的取值将数据分为若干子样本，并比较相应的统计量。用户还可定制表格的具体形式，并将其输出到Word，Excel, HTML, Markdown, PDF, LaTex, SMCL或文本文件。

Stata 18 对数据编辑器作了诸多方便用户的改进，这包括

●可固定的行与列 (pinnable rows and columns)。在使用数据编辑器翻看数据时，已固定的行或列(pinned rows or columns)并不会随之滚动。这使得察看与比较数据更为方便；例如，可固定表示ID的变量。

●调整字符串的显示格子 (resizable cell editor for string data)。在编辑字符串数据时，可通过调整显示格子，以展示更多字符串，而不至于被隐藏。

●截断文本的提示框 (tooltips for truncated text)。在显示格子中，若文本因太长而被截断，只要将鼠标放于格子上，即会弹出包含完整文本的提示框。

●支持比例宽度字体 (proportional-width font support)。这将有助于提高数据的可读性，并允许同时展示更多变量，而无须滚动。

●在列标题显示变量标签 (show variable labels in column header)。变量标签将直接在变量名之下展示，这将有助于察看变量名不够直观的数据。

●通过新的键盘快捷键隐藏或显示变量的取值标签  (new keyboard shortcut for hiding or showing value labels)。这将便于用户在显示数值(numeric values)与标签(labels)之间快捷地切换。

Stata 18对于Do文件编辑器做了进一步的改进，包括

●自动备份 (automatic backup)。以Do文件编辑器打开的所有文件都将周期性地自动存盘备份，以防止因意外关机而丢失程序。

●用户指定关键词的语法高亮 (syntax-highlight for user-defined keywords)。用户可以自行*对哪些关键词进行语法高亮显示，并选择高亮的颜色与字体(粗体或斜体)。

Stata 18带来了全新的画图风格。新的默认画图风格将包括许多用户渴望的如下特征：

●白色背景 (white background)

●带有亮色的更新调色板 (updated color palette with bright colors)

●y轴标签的水平展示 (horizontal y-axis labels)

●更宽的宽高比 (wider aspect ratio)

●某些图可实现图例的动态放置 (dynamic legend placement for certain graphs)

●其他更多特征

事实上，Stata 18 引入了四个新的画图风格，即 stcolor, stcolor_alt, stgcolor与stgcolor_alt。其中，stcolor 为默认风格，而其余风格为提供了对于图片宽度与图例放置的不同选择。

（版权申明：本文章为原创，转载请说明出处）

Master your data

Stata的数据管理功能如下:
同时管理多个数据集
Import, export
JDBC, ODBC, SQL
排序，匹配，合并，加入，追加，创建
内置电子表格
unicode
处理文本或二进制数据
在本地或在Web上访问数据
收集组间的统计信息
BLOBs -strings可以容纳整个文档
数十亿个观测值
数万个变量数
生存数据， 面板数据， 多级数据， 调查数据， 多重插补数据， 分类数据， 时间序列数据
重要的是，支持您的所有数据科学需求。

广泛的统计功能

出版品质的图形

Stata可以轻松生成出版品质，风格*特的图形。

您可以指向并单击以创建自定义图形。或者，您可以编写脚本以可重现的方式生成数百或数千个图形。将图形导出为EPS或TIFF进行发布，导出为PNG或SVG进行Web导出，或者导出为PDF进行查看。使用集成的Graph Editor，您可以单击以改有关图形的任何内容或添加标题，注释，线条，头和文本。

自动报告

自动报告结果所需的所有工具 。
动态Markdown文档
创建Word文档
创建PDF文档
创建Excel文件
可定制的表格
图形方案
Word，HTML，PDF，SVG，PNG

真正可重复的研究

很多人谈论可重复的研究。Stata已经致力于它过30年。
我们不断添加新功能; 我们甚至从根本上改变了语言元素。不管。Stata是具有集成版本控制的统计软件包。如果你在1985年编写了一个脚本来执行分析，那么同样的脚本仍然可以运行，并且今天仍会产生相同的结果。您在1985年创建的任何数据集，今天都可以阅读。在2050年也是如此.Stata将能够运行你今天所做的任何事情。

PyStata — Python集成

以交互方式调用Python或将Python嵌入到您的Stata代码中。
从Python调用Stata并从IPython环境调用Stata代码。
在Jupyter Notebook中使用Stata。
在Stata和Python之间无缝传递数据和结果。
从Python内部使用Stata分析。

在Stata中使用任何Python包
Matplotlib和Seaborn进行可视化
美丽的汤和Scrapy用于网页抓取
NumPy和进行数值分析
TensorFlow和scikit-learn用于机器学习
以及多

真实的文档

我们的每个数据管理功能都经过充分解释和记录，并在实际示例中显示。每个估算器都有完整的文档记录，包括几个关于实际数据的示例，以及如何解释结果的真实讨论。这些示例为您提供数据，以便您可以在Stata中工作甚至扩展分析。我们为您提供每个功能的入门，展示一些常见的用途。想要多细节？我们的方法和公式部分提供了计算内容的具体信息，我们的参考文献为您提供了多信息。 Stata是一个很大的包，所以有很多文档 - 过17,000页，共33卷。但不要担心，键入 help ，Stata将搜索其关键字，索引，甚至社区提供的包，为您带来您需要了解的主题。一切都在Stata内可用。

值得信赖

我们不仅编程统计方法，还对它们进行验证。
您从Stata估算器看到的结果取决于与其他估算器的比较，一致性和覆盖率的蒙特卡洛模拟以及我们的统计人员进行的广泛测试。我们运送的每一个Stata都通过了一套套件 ，其中包括370万行测试代码，可产生560万行输出。我们对560万行输出中的每个数字和一段文本进行认证。

简单易用

Stata的所有功能都可以通过 菜单，对话框，控制面板，数据编辑器，变量管理器，图形编辑器甚至SEM 图形生成器来访问。您可以通过任何分析指向并单击您的方式。
如果您不想编写命令和脚本，则不必这样做。
即使您指向并单击，也可以记录所有，然后将其包含在中。您甚至可以保存您的操作创建的命令，并在以后重现您的完整分析。

容易掌握

Stata执行任务的命令直观易学。好的是，您从执行任务中学到的所有知识都可以应用于其他任务。例如，您只需在任何命令中添加“ gender =“ =” female“，即可将分析范围限制为样本中的女性。您只需将vce（robust）添加到任何估计量中，即可获得对许多常见设都具有鲁棒性的标准误差和设检验。

一致性加深入。您从数据管理命令中学到的知识通常适用于估令，反之亦然。还有一整套后估计命令，用于执行设检验，形成线性和非线性组合，进行预测，形成对比，甚至使用交互作用图执行边际分析。在几乎每个估算器之后，这些命令都以相同的方式工作。

排序命令以读取和数据，然后执行统计测试和估计，后报告结果是可重复研究的核心。Stata使所有研究人员都可以访问此过程。

易于自动化

每个人都有他们一直在做的任务 - 创建特定类型的变量，生成特定的表，执行一系列统计步骤，计算RMSE等。可能性是无穷无尽的。Stata有数千个内置程序，但可能拥有相对*特的任务或者您希望以特定方式完成的任务。

如果您编写了一个脚本来执行给定数据集上的任务，则可以轻松地将该脚本转换为可用于所有数据集，任何变量集以及任何观察集的内容。

易于扩展

自动化的一些内容可能非常实用。只需一点代码，就可以将自动化脚本转换为Stata命令。支持Stata官方命令支持的标准功能的命令。可以与使用官方命令相同的方式使用的命令。

高级编程

Stata还包括一种高级编程语言-Mata。

Mata具有您期望在编程语言中使用的结构，指针和类，并为矩阵编程添加了直接支持。

Mata既是一个用于操作矩阵的交互式环境，也是一个可以生成编译和优化代码的完整开发环境。它包括处理面板数据的特殊功能，对实际或复杂矩阵执行操作，为面向对象编程提供全面支持，并与Stata的各个方面完全集成。

充分利用您的多核计算机。
没有其他统计软件可以与之匹敌。
以快的速度享受Stata 17的新功能。

跨平台兼容

Stata将在Windows，Mac和 Linux / Unix计算机上运行；但是，我们的许可证不是特定于平台的。

这意味着，如果您有一台Mac笔记本电脑和Windows台式机，则不需要两个单独的许可证即可运行Stata。您可以在任何受支持的平台上安装Stata许可证。Stata数据集，程序和其他数据可以在不进行翻译的情况下跨平台共享。您还可以轻松地从其他统计数据包，电子表格和数据库中导入数据集。

Stata 17 全新版本正式上线，请浏览器搜索【北京友万信息科技有限公司】官网，以便获取新软件信息，感谢您的支持与理解。