作為一名研究生，日常研究主要用到的工具就是stata了，本科畢業論文就是用stata完成的。從一名stata小白到可以利用它完成大部分的實證研究工作，也進行了很多探索，雖然直到現在也不敢說自己對stata有多精通，但還是有一些經驗可以寫下來分享給完全不會stata，但又需要用到stata的萌新們。
【1】安裝軟體是第一步，下面這張圖是stata的介面，主要包括選單欄、工具欄、歷史視窗、命令視窗、結果顯示視窗、變數視窗、屬性視窗。工具欄有一個紅圓圈圈起來的功能，是do檔案編輯器，do檔案可以說是stata做實證分析的精髓了，所有的分析程式碼都可以放在一個do檔案中。當你不知道工具欄某個功能是什麼的時候，只需要把滑鼠移到對應功能附件，就會顯示出該功能名稱。do檔案編輯器的右邊的兩個功能是資料編輯器和資料瀏覽器，當你匯入資料到stata的工作空間時，就可以在這兩個地方看到資料了。命令視窗可以書寫單句的stata程式碼，然後歷史視窗會記錄每次在命令視窗輸入的程式碼，有時候想重新執行之前輸過的程式碼，就可以在歷史視窗點選對應的程式碼。
stata介面
【2】匯入資料，軟體安裝好後，就可以開始資料處理了。匯入資料的第一步要確定工作環境，把stata的工作環境轉換到資料檔案所在的路徑下，比如說我的資料檔案在桌面data資料夾下，只需要cd+路徑，就可以完成。這句語句既可以寫在命令視窗下，點選enter執行，也可以寫在do檔案編輯器中，然後選中執行，執行按鈕就是點選do檔案工具欄最右邊被我圈紅的按鈕。stata程式碼中兩個反斜槓//或者星星*可以進行單行註釋，當需要多行註釋時，可以這樣 /*……。。。。*/。
do檔案編輯器介面
stata的資料檔案都是以。dta結尾的資料檔案，然後也支援匯入常見的資料檔案比如Excel、csv以及spss檔案等，這裡我介紹一下匯入。dta資料和Excel資料的程式碼，其他格式資料匯入可自行百度。每次匯入資料使用clear 語句是為了清除當前stata中開啟的資料，如果沒有clear語句，已經開啟其他資料了，再次開啟就會報錯，所以務必每次加上clear語句，而在匯入Excel檔案時，sheet（“工作表”）語句是為了選擇工作表，而firstrow語句是表示將資料檔案的第一行當作欄位名，如果沒有firstrow，資料檔案第一行將被當作資料，所以一般也應該加上這一句，在開啟Excel資料檔案後，一般可以將其儲存為。dta格式的資料，方便後續處理，注意儲存資料的時候加上replace， 不然如果資料夾中存在同名數據，便會報錯。
cd C：\Users\may\Desktop\data //轉換工作路徑
*匯入資料
use data_ready。dta， clear //匯入dta資料
import excel data_ready2。xlsx， sheet（“Sheet1”） firstrow clear //匯入Excel檔案資料
save data_ready2。dta， replace //將Excel資料儲存為。dta格式
【3】處理資料，匯入資料後，需要進行一些初步的處理，包括更改變數名，生成一些新欄位，刪除重複資料，合併資料等。這裡我介紹一些常用的資料處理方式。在匯入資料的時候，有些本該是數值變數會變成字元型別，這時候可以使用destring 欄位名，replace將其變換成數值，能正確變換的前提是該變數的值都是數字，不能存在字元。刪除資料用drop，可以配合if子句刪除行，也可以直接刪除列。stata還可以橫向合併表格，命令是merge，具體用法可用help merge 命令檢視。而縱向合併資料為append 命令。如果需要分組計算欄位，可以使用by和egen命令。
rename mon month //將欄位mon的名字換成month
gen agenew = age + 1 //生成一個新欄位agenew等於age加1
gen year = substr（date，1，4） //擷取字串date變數的前四位，1表示開始位置，4表示字元個數
destring year， replace //將year字元型變數換成數值型變數，並替代原變數
gen lnorder = log（order） //生成一個新變數lnorder等於order的對數
*按條件刪除行或者刪除列
drop if agenew <3 //刪除年齡小於3的行
drop agenew //刪除agenew列
*橫向合併資料
merge 1：1 companyID using depart。dta， update //master表和using表都唯一
merge m：1 companyID using depart。dta， update //master表不唯一using表唯一
merge 1：m companyID using depart。dta， update //master表唯一using表不唯一
*縱向合併資料
append using depart。dta， force
*分組計算欄位
by companyID year： egen avg_sale = mean（new_zarticle） //求每個公司平均銷售額
by companyID year： egen totalg_sale = total（new_zarticle） //求每個公司總的銷售額
*設定標籤label
label data “檔案標籤名” //給整個檔案設定標籤 label data
label var varname “變數標籤名” //給單個變數設定標籤 lable var
label define labelname 1 “好” 2 “中” 3 “差” //給變數的值設定文字標籤（比如1：好；2：中；3：差）
label values varname labelname //聯絡標籤與變數
labelbook //檢視標籤
label drop lablename //刪除標籤
*縮尾處理
winsor2 varlist， replace cuts（1 99） //將極端值替換
【4】實證分析，到實證分析就是最重要的一步了，一般來說研究資料分為橫截面資料和麵板資料，橫截面資料就是指一期資料，比如研究物件企業的一年資料，而面板資料表示研究物件的多期資料，比如公司連續五年的資料。本文以面板資料為例，橫截面資料的實證分析用spss就完全足夠了。首先資料處理好之後，需要進行描述性統計分析和相關性分析。此處假設因變數為y，自變數為x1及x2，控制變數為x3~x8，logout命令可將輸出結果表格儲存到word中，無需複製，該命令不是自帶命令，需要透過search logout下載。
*設定面板資料
xtset companyID year
tab year， gen（yeardummy） //生成年份虛擬變數
*描述性統計分析
sum y x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8
logout， save（sum） word replace： sum y x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8
*相關性分析
pwcorr y x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8， star（。01）
logout， save（corr） word replace： pwcorr y x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8， star（。01）
面板資料迴歸分析一般用固定效應模型和隨機效應模型，兩者十分類似，只是命令最後加fe（固定效應），re（隨機效應）的區別。outreg2命令和louout命令類似，也需要下載，其可將回歸結果的表格直接生成word文件，並且設定顯著性水平的星星個數。加上調節變數，可以直接用c。自變數##c。調節變數，這個表示式直接包括自變數、調節變數以及兩者乘積。如果模型中自變數需要滯後的話，只需在變數前面加上l。。
*設定全域性變數
global y “sales”
global ctrl “x3 x4 x5 x6 x7 x8”
global years “yeardummy1 yeardummy2 yeardummy3 yeardummy4 yeardummy5”
global ifclause “if sales ！=。 ” //設定過濾樣本條件
*面板資料固定效應迴歸分析
xtreg $y $ctrl $years $ifclause， fe vce（r）
outreg2 using Result-Main。doc， alpha（0。001， 0。01， 0。05， 0。1） symbol（***， **， *， +） dec（3） replace
xtreg $y $ctrl $years x1 x2 $ifclause， fe vce（r）
outreg2 using Result-Main。doc， alpha（0。001， 0。01， 0。05， 0。1） symbol（***， **， *， +） dec（3）
*調節效應x9
xtreg $y $ctrl $years c。x1##c。x9 c。x2##c。x9 $ifclause， fe vce（r）
outreg2 using Result-Main。doc， alpha（0。001， 0。01， 0。05， 0。1） symbol（***， **， *， +） dec（3）
*自變數需要滯後
xtreg $y $ctrl $years l。x1 l。x2 $ifclause， fe vce（r） //滯後一期
xtreg $y $ctrl $years l2。x1 l2。x2 $ifclause， fe vce（r） //滯後兩期
到這裡，整個面板資料實證分析基本上結束啦。
這裡也給大家強推一下陳強老師寫的高階計量經濟學及Stata應用，裡面包含各種各樣的實證模型，參考價值極大。
