STATA使用教程

Stata的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近20年发展起来的新方法，如Cox比例风险回归，指数与Weibull回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Poisson回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。具体说， Stata具有如下统计分析能力: 数值变量资料的一般分析:参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。 分类资料的一般分析:参数估计，列联表分析 ( 列联系数，确切概率 ) ，流行病学表格分析等。 等级资料的一般分析:秩变换，秩和检验，秩相关等 相关与回归分析:简单相关，偏相关，典型相关，以及多达数十种的回归分析方法，如多元线性回归，逐步回归，加权回归，稳键回归，二阶段回归，百分位数 ( 中位数 ) 回归，残差分析、强影响点分析，曲线拟合，随机效应的线性回归模型等。 其他方法:质量控制，整群抽样的设计效率，诊断试验评价， kappa等。希望对你有用