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stata12介紹：

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。具體說， Stata 具有如下統計分析能力：

數值變量資料的一般分析：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，變量變換等。

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

等級資料的一般分析：秩變換，秩和檢驗，秩相關等

相關與回歸分析：簡單相關，偏相關，典型相關，以及多達數十種的回歸分析方法，如多元線性回歸，逐步回歸，加權回歸，穩鍵回歸，二階段回歸，百分位數 （ 中位數 ） 回歸，殘差分析、強影響點分析，曲線擬合，隨機效應的線性回歸模型等。

其他方法：質量控製，整群抽樣的設計效率，診斷試驗評價， kappa 等。

作圖功能

Stata 的作圖模塊，主要提供如下八種基本圖形的製作 ： 直方圖 （histogram） ，條形圖 （bar）， 百分條圖 （oneway） ，百分圓圖 （pie） ，散點圖 （twoway） ，散點圖矩陣（matrix） ，星形圖 （star） ，分位數圖。這些圖形的巧妙應用，可以滿足絕大多數用戶的統計作圖要求。在有些非繪圖命令中，也提供了專門繪製某種圖形的功能，如在生存分析中，提供了繪製生存曲線圖，回歸分析中提供了殘差圖等。

Stata 的矩陣運算功能

矩陣代數是多元統計分析的重要工具， Stata 提供了多元統計分析中所需的矩陣基本運算，如矩陣的加、積、逆、 Cholesky 分解、 Kronecker 內積等;還提供了一些高級運算，如特征根、特征向量、奇異值分解等;在執行完某些統計分析命令後，還提供了一些係統矩陣，如估計係數向量、估計係數的協方差矩陣等。

程序設計

Stata 是一個統計分析軟件，但它也具有很強的程序語言功能，這給用戶提供了一個廣闊的開發應用的天地，用戶可以充分發揮自己的聰明才智，熟練應用各種技巧，真正做到隨心所欲。事實上， Stata 的 ado 文件 （ 高級統計部分 ） 都是用 Stata 自己的語言編寫的

Stata 其統計分析能力遠遠超過了 SPSS ，在許多方麵也超過了 SAS ！由於 Stata 在分析時是將數據全部讀入內存，在計算全部完成後才和磁盤交換數據，因此計算速度極快（一般來說， SAS 的運算速度要比 SPSS 至少快一個數量級，而 Stata 的某些模塊和執行同樣功能的 SAS 模塊比，其速度又比 SAS 快將近一個數量級！） Stata 也是采用命令行方式來操作，但使用上遠比 SAS 簡單。其生存數據分析、縱向數據（重複測量數據）分析等模塊的功能甚至超過了 SAS 。用 Stata 繪製的統計圖形相當精美，很有特色。

軟件特別說明：其實在stata專題中還有很多版本等你去下載！