stata调查问卷数据怎么处理，stata调查命令

stata中predict命令是干什么用的

1、predict命令作用是存贮回归命令中产生的变量。相关介绍：回归会产生需要值，例如回归的拟合值以及回归的残差。Stata 提供了 predict 命令帮助存储这些变量。例如把拟合值定义为wagehat，残差定义为wageresid。

2、predict是预期。看你选择stata用什么algorithm来算了。predict可以用来做样本内预期（in-sample）。算出的结果应该就是你要算的那个[X*b]，但predict也能用作样本外预期（out-of-sample）。

3、predict命令作用是存贮回归命令中产生的变量，一旦样本数据有异常值，将对回归结果造成很大影响。所以建立回归模型后，我们不能急于用它去进行预测，而应该检验样本数据是否存在异常值。

4、Stata可以通过predict预测变量得分、拟合值和残差等。webuse bg2，clear pca bg2cost ， vce(normal)predict score fit residual q （备注：q代表残差的平方和）4 碎石图 碎石图是判断保留多少个主成分的重要方法。

Stata怎样使用in和if?

1、此时可以使用外部命令 ifin进行简化操作 其本质就在于，生成一个 if 地区 ==** |地区 ==** |地区 ==** ... 的暂元 `s(ifin) 。我们再使用这个暂元去实现条件判断。

2、命令：factor varlist [if][in][weight][，method options]就是因子分析命令。

3、如果我们想针对国产车和外国车分别研究mpg和weight之间的相关关系，可以在配置窗口的by/if/in中进行设置，分组变量选择foreign。

4、具体步骤如下。变量生成，用stata量变带入可以采用generate生成新的变量，并可以和if等条件语句自由组合。变量改名，对已经存在的变量，可以采用rename命令对变量名进行修改。

5、保存模型。保存模型结果可以使用Stata 自带的命令进行结果存储，即estimates store（或缩写形式：est store）。

stata中的kmo检验输什么命令?

主成分估计 Stata可以通过变量进行主成分分析，也可以直接通过相关系数矩阵或协方差矩阵进行。

F检验：F检验用于评估整体模型是否显著。在Stata中，可以使用命令“estat ovtest”来进行F检验，命令后跟随待检验的模型名称。 t检验：t检验适用于评价单个变量对因变量是否有显著影响。

SPSS提供判断原始变量是否适合作因子分析，所以进行KMO检验。一个大的KMO测度值支持进行因子分析。一般而言，KMO测度0.5意味着因子分析可以进行，而在0.7以上则是令人满意的值。

stata可以用什么命令进行分组描述?

1、这个要看了你的数据才可以确定，估计要用到egen和sort两个命令。打开Stata软件，点击左上角的“File”选项，然后选择“import”选项，最后点击“excel spreadsheet”选项。

2、第一种方法，输入stata命令： summarize summarize后可以跟具体变量的名称，如果不跟变量名称，则默认对全部变量进行描述性分析，两种结果如下：（1）输入命令：summarize，得到全部变量的描述性统计结果。

3、单就你给的这个命令来说，tab1 group， g(a)的意思是把group这个变量取值相同的归为一组，生成一组新的虚拟变量，group有几个取值就生成几个虚拟变量，同一个虚拟变量取值为1表示为同一组。

4、stata描述性统计命令是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它拥有很多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。用Stata绘制的统计图形相当精美。

5、在Stata中，可以使用bootstrap命令进行Bootstrap检验。Bootstrap是一种非参数统计方法，用于估计统计量的标准误差和置信区间。

stata相关系数显著性检验检验命令

pwcorr变量1 变量2 ……，sig，结果中系数下面一行就是显著性水平（是零相关的概率）使用系统自带的数据做RESET检验，sysuse auto，解释：导入系统中自带数据，autodescirbe解释：看看数据的构成。

regress 这个命令就可以啊，然后执行完后用test检验就可以了。

mpg weight”实现。另外，在stata中，除了能够求出两个变量之间的相关关系外，还可以求出多个变量之间的相关关系。