stata的命令爬蟲能跑嗎

1. stata怎麼安裝新的命令

首先，打開stata軟體。

我們需要確定自己安裝的命令是否已經在stata系統之中，簡單的一個測試方法便是在輸入框中輸入「help XXX」，以「fsum」名利為例，輸入「h fsum」。
如果沒有該命令，則會出現圖片的提示。這里也可以選擇「是」來軟體自動搜索，但是我們提供另外一個下載方式。
我們可以直接在stata命令窗口中輸入下載命令：「ssc install fsum」命令。
等待下載，當出現以下圖樣的時候，命令便下載完成了。

重復上面第二個步驟，便可以查看新命令的功能了。
注意事項

stata中，其他命令的下載方式也是一樣的。
具體教程和資料也可以看最後的參考資料，密碼為bfd9

2. stata描述性統計命令是什麼

stata描述性統計命令是一套提供其使用者數據分析、數據管理以及繪制專業圖表的完整及整合性統計軟體。它擁有很多功能，包含線性混合模型、均衡重復反復及多項式普羅比模式。用Stata繪制的統計圖形相當精美。

「描述性統計是一種匯總統計，用於定量描述或總結信息集合的特徵」。從這個定義，我們不難看出，描述性統計包含兩個重要的特徵，描述和總結。

通常情況下，我們把描述性統計分為兩大類：離散趨勢和集中趨勢，兩種分類。

Stata的操作：

第一種方法，輸入stata命令： summarize

summarize後可以跟具體變數的名稱，如果不跟變數名稱，則默認對全部變數進行描述性分析，兩種結果如下：

（1）輸入命令：summarize，得到全部變數的描述性統計結果。

（2）輸入命令：summarize price mpg rep78 headroom，得到部分變數的描述性統計結果。如下圖所示。

處理數據經驗是最好能用stata的do文件編輯器記下你做過的工作。因為很少有一項實證研究能夠一次完成，所以，當你下次繼續工作時。能夠重復前面的工作是非常重要的。有時因為一些細小的不同，你會發現無法復制原先的結果了。

這時如果有記錄下以往工作的do文件將把你從地獄帶到天堂。因為你不必一遍又一遍地試圖重現做過的工作。在stata窗口上部的工具欄中有個孤立的小按鈕，把滑鼠放上去會出現「bringdo-fileeditortofront」，點擊它就會出現do文件編輯器。

3. 如何看待用Stata完成爬蟲/文本挖掘/數據清

爬蟲首選python

4. stata中webuse命令只能獲取上傳http://www.stata-press.com/data路徑的數據是什麼意思

是的。都可以獲取。只要數據所有者公開了數據。

5. 各種數據類型meta在stata中的實現

要對連續性數據進行meta分析，需要提取每篇文章的分組情況、樣本量、均值、標准差。需要初步整理為如下格式，如下圖所示：

對文章效應指標的選擇，目前使用較多的是加權均數差（WMD）和標准均數差（SMD）。

讓原始研究效應估計的精度性決定其在meta分析中的權重，消除了絕對值的大小對分析結果的影響。
WMD在STATA軟體中的計算語句為：nostandard

則表示暴露組和對照組觀察變數的相對大小，可以消除研究中不同測量單位帶來的影響，適用於不同指標來衡量相同結果的meta分析。
SMD在STATA軟體中的計算語句為：Cohen, Hedge, Glass

理論上應該先判斷研究異質性的大小，再根據異質性來選擇分析模型，但在實際操作中，常常先選擇固定效應模型，然後計算異質性，如果異質性不接受，則再選擇隨機效應模型。
1)STATA 軟體為 固定效應模型 提供的演算法為倒方差法，實施語句為fixed。
2）STATA 軟體為 隨機效應模型 提供的演算法為I-V heterogeneity法，實施語句為random。

打開STATA軟體的數據錄入界面，將之前收集好的原始數據錄入，如下圖所示

固定效應模型分析語句：
metan n1 mean1 sd1 n2 mean2 sd2, label(namevar=study) texts(180) fixed nostandard
隨機效應模型分析語句：
metan n1 mean1 sd1 n2 mean2 sd2, label(namevar=study) texts(180) random nostandard
將語句輸入STATA的命令對話框，點擊回車後，命令的結果會呈現如下，並自動彈出森林圖。結果如下圖所示：

STATA語句：
metafunnel _ES _seES
將語句輸入STATA的命令對話框，點擊回車後，會自動彈出漏斗圖。結果如圖5所示：

完結

文章研究的結局指標是二分類變數時，頻數可以用2×2的表格呈現，如圖1所示：

對於文章的效應指標的選擇，通常有OR值（比值比），RR值（相對危險度）和RD值（率差）。根據納入文章的研究設計類型選擇合適的分析指標。

1）數據錄入：打開STATA軟體中的數據錄入界面，完成對納入研究數據的錄入。其中a,b,c,d分別代表二分類表中的頻數，如圖2所示：

分析STATA 語句：

固定效應模型：

metan a b c d, or fixed

隨機效應模型：

metan a b c d, or random

將語句輸入STATA的命令對話框，點擊回車後，命令的結果會呈現如下，並自動彈出森林圖。結果如圖3所示：

首先使用的是固定效應模型，語句中lcols(study)用於在森林圖中添加作者姓名和發表年份。結果顯示：Q=5.1, p =0.404>0.05,表明研究間同質性較好，因為 p >0.1,I ² <40%,故採用固定效應模型分析。最終的分析結果為 p <0.001,表明結果有統計學意義。

STATA繪制的森林圖如圖4所示：

3）繪制漏斗圖

STATA語句：

metafunnel _ES _selogES

將語句輸入STATA的命令對話框，點擊回車後，會自動彈出漏斗圖。結果如圖5所示：

每個散點代表納入的研究，漏斗圖可以直觀地提示發表偏倚。

這就是二分類數據meta初步分析操作流程。

在醫學研究中，多分類數據很常見，例如血型（A型、B型、AB型和O型）。對於無序分類數據的研究，也可進行meta分析，但是 需要將多分類進行重新歸納整理成二分類的數據。 然後採用二分類數據meta分析的方法進行操作，具體過程請筒子們看看文前。

相信大家在面對臨床研究中，遇到過 只有效應量和置信區間的結果數據 ，沒有其他具體描述的，但是郵件又無法聯系原文作者；或者該研究就是源於交叉實驗的效應量、時間事件分析（HR）的研究。面對想好的idea，是不是有點抓狂？不用怕，STATA軟體也可以整合這樣的數據，進行meta分析，下面將向大家介紹。
以 只有HR及其置信區間 的數據為例：
1）首先，關於效應模型的選擇。與前文類似。
2）數據錄入：打開STATA軟體的數據錄入界面，將之前收集好的原始數據錄入，如下圖所示：

其中hr代表文章的風險比（HR）效應值，ll代表HR的95%可信區間的下限，ul代表HR的95%可信區間的上限。

3）數據分析及森林圖繪制：

首先要計算HR和95%可信區間的對數值。因為在meta分析中，通常要求效應差異度量的對應樣本統計量服從正態分布，效應指標是HR，則效應差異度量為HR的對數值。

STATA語句命令為：

等數據轉換完成後，就可以進行meta分析了。STATA的實行語句為：

metan lnhr lnll lnul, eform label(namevar=study) texts(180) effect(HR)

將語句輸入STATA的命令對話框，點擊回車後，命令的結果會呈現如下，並自動彈出森林圖。結果如圖2所示：

其中eform代表結果從HR對數值返回HR值；label(namevar=study)則在表格和森林圖中註明研究信息；texts(180)用於調整森林圖中文字的大小。

結果顯示：

Q=12.88, p =0.116>0.05, 表明研究間同質性較好，因為 p >0.1,I ² =37.9%,故採用固定效應模型分析。最終的分析結果為 p =0.126>0.05,表明結果無有統計學意義。

彈出的森林圖如圖3所示：

6. stata跑數據需要多久

多數情況下，我們在 Stata 命令窗口中輸入命令，敲回車，結果基本上瞬間生成。然而，在有些情況下，一個程序經常需要花費幾十分鍾 (比如，做面板門檻模型，或需要 Bootstrap)，甚至幾十個小時才能完成。此時，若能預先估算完成所有程序所花費的時間，對於我們合理安排日程會非常有幫助。
今天我們介紹兩種方法：一個是 Stata 官方命令 timer，另一個是外部命令 benchmark，二者各有優劣。程序計時器 timer類似於我們在操場上跑步時所使用的秒錶，每次摁下秒錶，開始計時；再次摁下時則會呈現跑一圈所花費的時間。

7. stata中estat命令啥意思

stata中estat命令它是依據上一步回歸進行在估計計算。

stata中estat數值變數資料的一般分析：參數估計，t檢驗，單因素和多因素的方差分析，協方差分析，交互效應模型，平衡和非平衡設計，嵌套設計，隨機效應，多個均數的兩兩比較，缺項數據的處理，方差齊性檢驗，正態性檢驗，變數變換等。

stata中estat統計功能：

Stata的統計功能很強，除了傳統的統計分析方法外，還收集了近20年發展起來的新方法，如Cox比例風險回歸，指數與Weibull回歸，多類結果與有序結果的logistic回歸，Poisson回歸，負二項回歸及廣義負二項回歸，隨機效應模型等。

stata中estat數值變數資料的一般分析：參數估計，t檢驗，單因素和多因素的方差分析，協方差分析，交互效應模型，平衡和非平衡設計，嵌套設計，隨機效應，多個均數的兩兩比較，缺項數據的處理，方差齊性檢驗，正態性檢驗，變數變換等。

stata中estat分類資料的一般分析：參數估計，列聯表分析 ( 列聯系數，確切概率 ) ，流行病學表格分析等。

8. STATA如何自學需要什麼基礎

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Stata視頻精品視頻十二講|12 Stata作圖及圖形的編輯、修改與圖形的輸出|11 Stata實現單純效應量、可信區間的合並|10 Stata實現單純P值的合並|09 Stata實現單個率的meta分析|08 診斷試驗meta分析中的應用及結果的解讀；