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Stata教程:描述性统计命令与输出结果说明

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本节STATA 命令摘要

by

分组变量:]summarize变量名1 变量名2 … 变量名m[,detail]

ci变量名1 变量名2 …

变量名m [,level(#)binomial

poissonexposure(varname)by(分组变量) ] cii

样本量 均数

标准差[,level(#)]

tab1变量名[,generate(变量名)]

·

资料特征描述(均数,中位数,离散程度) 例:某地测定克山病患者与克山病健康人的血磷测定值如下表(数据摘自四川医学院主编的卫生统计学,1978出版,p21): 患者 2.6 3.24 3.73 3.73 4.32 4.73 5.18 5.58 5.78 6.40 6.53 健康人 1.67 1.98 1.98 2.33 2.34 2.50 3.60 3.73 4.14 4.17 4.57 4.82 5.78

并假定这些数据已以STATA格式存入ex2.dta文件中,其中 变量x1 为患者的血磷测定值数据,变量x2为 健康人的血磷测定值数据。上述数据也可以用变量x表示血磷测

定值,分组变量group=0 表示患者组和group=1表示健康组(如:患者组中第一个数据为2.6,则x=2.6,group=0;又如:健康组中第三个数据为1.98,则x为1.98以及group为1),并假定这些数据已以STATA格式存入ex2a.dta文件中。 计算 资料 均数,标准差命令summarize,以述资料为例: useex2,clear

summarizex1 x2 结果: 变量 样本数 均数 标准差 最小值 最大值 Variable| Obs Mean

Std.Dev. Min Max

---------+ x1| 11

4.710909 1.302977 2.6 6.53

x2| 13

3.354615 1.304368 1.67 5.78 即:本例中急性克山病患者组的样本数为11,血磷测定值均数为4.711(mg%), 相应的标准差为1.303,最小值为2.6以及最大值为6.53;健康组的样本量为13,血磷测定值均数为3.3546,相应的标准差为1.3044,最小值为1.67以及最大值为5.78。 计算 资料 均数,标准差,中位数,低四分位数和高四分位数的 命令summarize以及子命令detail, 仍以述资料为例: use ex2,clear

summarizex1x2,detail 结果:

x1

Percentiles

Smallest(最小值) 1%

2.6 2.6 5% 2.6 3.24 10% 3.24 3.73 Obs

11(样本数)

25%

3.73(低四分位) 3.73 SumofWgt.

11 50%

4.73(中位数) (最大值)

Mean

4.710909(均数) Largest Std.Dev.

1.302977(标准差) 75%

5.78(高四分位) 5.58 90% 6.4 5.78

Variance

1.697749(方差) 95% 6.53 6.4

Skewness

-.0813446(偏度) 99% 6.53 6.53

Kurtosis

1.809951(峰度) x2 ④ Percentiles Smallest

1% 1.67 1.67 5% 1.67 1.98 10% 1.98 1.98 Obs 13 25%

① 2.33 2.33

SumofWgt.

13 50%

② 3.6 Mean

3.354615 ⑤ ⑥

Largest Std.Dev. 1.304368 75%③ 4.17 4.17 90% 4.82 4.57

⑥Variance 1.701377 95% 5.78 4.82

⑦Skewness .2963943

99% 5.78 5.78 ⑧Kurtosis 1.875392

由上述结果可知:summarize命令并使用子命令detail,不仅可以得到各变量资料的

均数和⑥标准差,而且可以得到主要的非参数描述指标:①低四分位(lowerquartile),②中位数(Median)以及③高四分位(upperquartile)。对于非正态资料,一般不应用均数±标准差进行描述,而应使用中位数 以及(低四分位-高四分位,称 interquartilerange,IQR)进行描述。如:若本资料不正态[1],则x1的Median以及IQR为: 4.73(3.73-5.78)以及 x2的Median以及IQR为:3.6(2.33-4.17)。⑥为样本方差;⑦为偏度,偏度 的绝对值越小,表明该数据的正态对称性越好;⑧峰度,峰度值越大表明该数据的正态峰越明显;④在该数据中最小的四个数据;⑤在该数据中最大的四个数据。 若调用ex2a.dta 文件,进行描述性统计,可用下列命令: use ex2a,clear

sortgroup (将资料以 bygroup:summarizex 结果: ->group= 0 x

Percentiles Smallest 1% 2.6

2.6

5% 2.6 3.24 10% 3.24 3.73 Obs 11 25% 3.73 3.73

SumofWgt.

11 50% 4.73 Mean

4.710909 Largest Std.Dev. 1.302977 75% 5.78 5.58 90%

group 变量为例从小到大排序)

Stata教程:描述性统计命令与输出结果说明

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