Stata 18中文版

Stata18中文版是一款专业级数据分析统计工具，集数据统计分析、数据库管理、专业制图于一体，具备全面的数据库管理功能、精美的绘图能力和强大的模拟计量分析功能，能便捷实现多种先进统计方法。运算速度快、操作简单、结果易读，与SAS、SPSS并称三大权威统计软件，广泛应用于统计、金融、经济、生物、医疗、社科、心理学等领域。本次新增二十多项功能，性能和稳定性显著提升，算法经过优化可更快处理大规模数据，软件架构和错误处理机制也做了改进。

Stata18安装教程

第一步： 将安装包下载到电脑本地，鼠标右键用解压工具解压，然后右键以管理员身份运行Setup.exe。

第二步： 正在进行安装准备，稍等片刻。

第三步： 进入安装向导后，点击Next。

第四步： 勾选"我同意"许可协议选项，然后下一步。

第五步： 用户信息随意填写，点击Next。

第六步： 勾选StataMP，然后Next。

第七步： 点击Change更改安装位置，然后Next（注意：安装路径不能包含中文或特殊符号）。

第八步： 点击Next。

第九步： 点击Install开始安装。

第十步： 正在安装中，稍等。

第十一步： 安装成功，点击Finish。

第十二步： 打开软件，输入注册信息：Name随意填，Organization随意填，Serial number填501809303220，Code填wiw6 hpvz 27b7 30wn f2r6 db0r 5L$c ov$4 7665 zthi，Authorization填pkf9，点击下一页。

第十三步： 取消勾选Register选项，点击完成。

第十四步： 勾选禁止自动更新，点击OK。

第十五步： 安装完成，可以正常使用了。

Stata18新功能介绍

1. 贝叶斯模型平均（Bayesian Model Averaging）

通常你会选一个模型来做分析，结果都是基于这个模型的条件结果。但如果存在多个合理模型，这种做法就不太靠谱了。模型平均法允许你在多个模型基础上做分析，把模型的不确定性也考虑进去。

新命令bmaregress可以执行线性回归的贝叶斯模型平均，用于推理、预测甚至模型选择。比如bmaregress y x1 x2，它会自动考虑包含或不包含x1和x2的所有四种可能模型，并根据每个模型在数据上的可能性来综合结果。你还可以从各种先验分布中选择，探索不同假设对结果的影响。后估计命令能让你估计模型概率、识别重要预测因子、评估预测性能、对回归系数做推断。简单说就是别把鸡蛋放一个篮子里，多个模型综合着来更稳。

2. 中介效应分析（Causal Mediation Analysis）

因果推理的目的是找出治疗对结果的因果效应，而中介分析则进一步探索这个效应是怎么产生的。比如运动提高某种激素水平，激素反过来又提高幸福感；或者进口配额增加了当地公司的市场力量，进而推高商品价格。

新命令mediate可以估计总效应，并把它分解成直接效应和间接效应（通过中介变量的那部分）。而且非常灵活，结果可以是连续的、二元的或计数的，中介变量也可以是各种类型，治疗变量同样支持多种形式。mediate支持24种结果和中介变量的模型组合，基本能覆盖实际研究中的各种情况。estat proportion还能报告通过中介发生的总效应占比。

3. 异质性双重差分（Heterogeneous DID）

双重差分模型用来估计重复测量数据的平均处理效应，比如药物对血压的影响或培训对就业的影响。跟现有teffects命令的标准横断面分析不同，DID在估计时会控制组效应和时间效应。

异质性DID更进一步，它考虑了不同群体在不同时间点接受治疗时效果的变化，以及群体内效果随时间的变化。比如几个学校先后引进了运动营养计划，效果不可能完全一样。新命令hdidregress适用于重复截面数据，xthdidregress适用于纵向面板数据。这个功能最近在各大Stata会议上都是热门话题。

4. 全新画图风格（All-new Graph Style）

Stata18的图形有了全新外观，新默认方案stcolor包含：白色背景、更新的明亮配色、水平Y轴标签、可调宽高比、部分图形的动态图例放置等。同时还提供了stcolor_alt、stgcolor、stgcolor_alt三种变体方案。

最直观的变化就是条形图，新方案下的条形图比旧版好看太多了，整体风格更现代更清爽。

5. 描述性统计制表（Tables of Descriptive Statistics）

新命令dtable可以创建描述性统计表，报告连续和分类变量的汇总统计。你可以自由选择要报告的统计量：均值、标准差、中位数、四分位距、百分比、比例等等。还能轻松比较不同类别下的统计数据。

表格可以高度定制，包括统计量选择、数字格式、注释、标题、标签等。导出格式也很全：Word、Excel、HTML、Markdown、PDF、LaTeX、SMCL、纯文本都支持。这个命令让做论文里的"表1"变得极其简单。

6. 跨框架别名变量（Alias Variables across Frames）

从Stata16开始就支持内存中多个数据集了，每个数据集驻留在一个frame里。相关数据集可以用frlink命令链接。Stata18新增fralias add命令，可以创建跨链接frame的别名变量。

别名变量用起来就像把变量从一个frame复制到另一个frame一样，但因为实际存储在原frame里，所以占用内存极小。比如y在当前frame，x在frame2里，输入fralias add x, from(frame2)后，直接regress y x就能用，完全无缝。

7. 成组序贯实验设计（Group Sequential Designs）

这是一种适应性设计，允许研究人员在发现治疗有效或无效的有力证据时提前停止试验。比如设计化疗肿瘤研究，不用等所有数据收集完再分析，可以在中期分析时就决定是停还是继续。

新命令gsbounds可以根据分析次数、期望的总体一类错误和期望的功效来计算疗效和无效界限。Gsdesign命令可以计算界限并提供样本量，支持均值、比例和生存函数的检验。还有图形命令让界限更直观。界面友好，支持点选操作，样本量计算还能扩展到用户自定义方法。设计临床试验的人会非常需要这个功能。

8. 多层次元分析（Multilevel Meta-analysis）

元分析用来合并多个研究的结果估计总体效应。但有时效应大小嵌套在更高层次的分组里，比如同一地区内的效应大小可能相似，存在依赖性。这时就需要多层元分析。

新命令meta meregress和meta multilevel专门用来做这个。比如研究教学方法对数学成绩的影响，效果嵌套在学校里，学校嵌套在地区里，用meta meregress y || district: || school:, essevariable(se)就能搞定。还能加协变量和随机斜率，后估计命令可以计算多层次异质性统计。这是目前所有软件包里语法最简单、约束最灵活的。

9. 患病率元分析（Meta-analysis for Prevalence）

meta esize命令原本对两样本的二元或连续数据做元分析，现在也支持单样本二元数据的元分析，也叫比例元分析或患病率元分析。比如汇总多个研究报告的某种疾病患病率或辍学比例。

效应大小用Freeman-Tukey转换比例或logit转换比例，之后可以用meta套件的其他命令继续分析：meta forestplot画森林图、meta summarize汇总数据、meta funnelplot画漏斗图。这是用户呼声最高的功能之一。

10. 线性模型的稳健推断（Robust Inference for Linear Models）

正确的标准误对研究推论至关重要。Stata18为regress、areg和xtreg fe提供了新的标准误获取方法，在大样本近似效果不好时也能提供更好的推论。

现在可以加vce(hc2 clustervar)选项获得hc2聚类稳健标准误。如果有多个聚类变量，还可以加vce(cluster clustvar1 clustvar2 ...)获得多向聚类标准误。最近社交媒体上关于标准误选择的讨论很热烈，这个功能来得正是时候。

11. 野聚类自助法（Wild Cluster Bootstrap）

当你只有几个集群、集群间观测数量不均衡时，野聚类自助法提供了另一种稳健推断的选择。新命令wildbootstrap可以计算线性回归模型参数的野聚类自助法p值和置信区间。

支持三种模型：线性回归、带大量虚拟变量的线性回归、面板数据固定效应线性回归。跟上面的新标准误方法配合使用，给用户提供了很多新的稳健推断工具。

12. 交互作用相对超额风险度（RERI）

流行病学家经常要确定两种暴露如何交互作用增加风险。比如研究香烟烟雾和石棉暴露如何交互增加肺癌风险。新命令reri可以在相对风险的加性模型中测量双向交互作用，同时考虑其他风险因素。

支持的模型包括Logistic、二项广义线性、泊松、负二项、Cox、参数生存、区间删失参数生存和区间删失Cox模型。可以通过RERI、可归因比例和协同指数三个统计量来评估交互作用。主要面向流行病学、医学和健康研究人员。

13. 时变协变量与区间删失Cox模型（TVCs with Interval-censored Cox Model）

事件时间数据中，感兴趣事件的时间可能没被直接观察到，只知道在某个区间内，这就是区间删失。stintcox命令原本支持半参数区间删失Cox模型，Stata18现在支持时变协变量了。

支持每个受试者多条记录的审查数据，每个检查时间的协变量值都可以记录。新选项tvc(varlist_t)和texp(exp)提供了方便的方式来包含时变协变量。拟合后可以用estat gofplot看拟合优度，用stcurve画生存函数，还支持attmeans和atframe选项。这是对区间删失事件时间数据建模的真正半参数方法。适用人群包括生物统计、经济、流行病学、医学、政治学等领域的研究者。

14. Cox模型的拉索法（Lasso for Cox Model）

当有几百甚至几千个潜在协变量时，用lasso做预测和变量选择。Stata18新增了对Cox比例风险模型的lasso支持。lasso cox用套索选择协变量并拟合Cox模型，elasticnet cox用弹性网络来做同样的事。

拟合后可以用predict预测风险比，用stcurve画生存函数、风险函数或累积风险函数。适用人群跟上面的生存分析一样广泛。

15. 生存模型的拟合优度图（GOF Plots for Survival Models）

新命令estat gofplot可以生成生存模型的拟合优度图，支持四种模型：右删失Cox（stcox）、区间删失Cox（stintcox）、右删失参数（streg）、区间删失参数（stintreg）。

GOF图基于Cox-Snell残差，如果模型正确，这些残差应该服从标准指数分布。视觉上看绘制值越接近45度线拟合越好。支持分组和分层模型，支持三种累积风险估计量。

16. 脉冲响应函数的局部投影法（Local Projections for IRFs）

新命令lpirf提供了IRF的局部投影估计。在时间序列分析中，局部投影用来估计冲击对结果变量的影响，比如利率意外变化对产出和通胀的影响。

输入lpirf y1 y2就能获得y1和y2的IRF局部投影估计，加exog()选项可以估计动态乘数。跟现有irf命令无缝配合，支持创建IRF、正交IRF和动态乘数的图形表格。稳健标准误和Newey-West标准误都可用。局部投影不受模型约束，比VAR基础的IRF更灵活，假设检验也更容易。经济学、政治学、金融学和公共政策研究者会很感兴趣。

17. ARIMA和ARFIMA模型选择（ARIMA and ARFIMA Model Selection）

想找最适合数据的ARIMA或ARFIMA模型？新命令arimasoc和arfimasoc通过比较AIC、BIC和HQIC来选择自回归和移动平均项的最佳数量。

这两个命令会拟合模型集合并计算每个模型的信息准则，选出信息准则值最低的模型。支持ARIMA和ARFIMA两种模型，三种信息标准都能算。

18. 灵活的需求系统模型（Flexible Demand System Models）

研究一篮子商品的需求时，新命令demandys提供了完整工具来计算需求并衡量弹性。可以拟合八种不同的需求系统模型：Cobb-Douglas、线性支出系统、基础translog、广义translog、几乎理想需求、广义几乎理想、二次几乎理想、广义二次几乎理想。

用estat elastic命令可以估计各种弹性：支出弹性、未补偿自价格和交叉价格弹性、补偿自价格和交叉价格弹性。八种模型可选，灵活性很高。

19. IV分位数回归（IV Quantile Regression）

分位数回归研究协变量对结果不同分位数的影响，比如建立学生成绩分布模型。但如果某个协变量是内生的怎么办？新命令ivqregress允许你对结果的分位数建模，同时用工具变量控制内生性问题。

拟合后可以用estat coefplot画各分位数系数图，用estat endogeffects检验内生性，用estat dualci估计对弱工具稳健的双重置信区间。经济学、公共政策、政治学、公共卫生和管理学研究者会特别感兴趣。

20. IV分数概率模型（IV Fractional Probit Model）

分数结果很常见，比如养老金参与率、考试通过率、支出份额等。分数响应模型可以对0到1之间的结果建模，不存在线性模型预测超出范围的问题，也不存在log-odds模型在0和1处未定义的问题。

如果担心协变量内生，新命令ivfprobit可以拟合分数因变量模型并考虑一个或多个协变量的内生性。

21. 数据编辑器增强（Data Editor Enhancements）

数据编辑器新增了不少实用功能：可固定的行和列，滚动时固定的部分不会动，方便对比数据；编辑字符串变量时可以调整单元格编辑器大小；文本太宽会截断，鼠标悬停显示完整内容的工具提示；支持等宽字体提高可读性；列标题可以显示变量标签；新增键盘快捷方式快速切换查看数值和标签。

22. Do文件编辑器增强（Do-file Editor Enhancements）

自动备份功能：打开的Do文件会定期自动保存到备份文件，即使断电或崩溃，未保存的内容也能恢复。语法高亮支持用户自定义关键字：可以创建关键字定义文件，让你喜欢的社区贡献命令也能高亮显示，支持全局和本地两种定义文件。

23. 更正一致性AIC（Corrected and Consistent AIC）

支持用一致AIC（CAIC）比较模型，小样本时可以用校正AIC（AICc）。

24. 新的样条函数（New Spline Functions）

改进后的样条生成工具makespline支持B样条，可以一次为多个变量生成样条。

25. 矢量数值积分（Vectorized Numerical Integration）

同时逼近多个数值积分，支持自适应Gauss-Kronrod和Simpson方法，对奇异点有鲁棒性。

26. 基于Boost的正则表达式（Boost-based Regular Expressions）

新的正则表达式函数基于Boost库，支持不同的正则表达式语法，处理字符串数据更强大。

27. 新报表功能（New Reporting Features）

可重现报告功能增强：putdocx新增书签支持、图像替代文本（供语音软件读取）、支持SVG图像；putexcel新增冻结行列、插入分页符、插入页眉页脚、单元格超链接、创建命名单元格区域。分析变化时修改报告变得更方便。

28. 按变量划分的图表颜色（Graph Colors by Variable）

新的colorvar()选项让很多双向图可以根据变量值改变标记或条形的颜色。比如散点图中点的颜色反映年龄组，条形图中条形颜色反映收入水平。支持连续或离散变色，可以指定颜色如何链接到变量值。

29. 框架组（Frame Sets）

内存中的多个数据集（frame）如果相关，现在可以捆绑成一个框架组，所有数据集保存在一个文件里，以后一起使用。

软件特色

统计功能全面

提供了极其丰富的统计功能，包括描述性统计、回归分析、时间序列分析、生存分析、多变量分析、贝叶斯分析、元分析、因果推断等，覆盖从基础到高级的各种需求，不同领域的研究者都能找到需要的工具。

灵活的数据管理

可以轻松导入导出处理各种格式的数据文件，包括CSV、Excel、SPSS等，数据清洗和转换功能强大。支持内存中多个数据集同时操作，跨框架别名变量和框架组功能让多数据集管理变得简单高效。

精美的图形渲染

全新的图形风格，白色背景加明亮配色，支持按变量着色、动态图例等。可以绘制散点图、条形图、箱线图、热图、生存曲线、IRF图等各种专业统计图形，结果直观易读，导出格式也非常全面。

易于使用

界面简洁清晰，功能按钮和菜单布局合理，新手也能快速上手。Do文件编辑器有自动备份和自定义语法高亮，数据编辑器支持固定行列和等宽字体，使用体验很友好。

高效的性能

算法经过优化，可以快速处理大规模数据集和复杂统计任务。新增的29项功能覆盖了从基础统计到前沿计量的方方面面，不管是做论文还是搞研究，性能都完全够用。