1. 常用的数据分析工具
Stata、SPSS、SAS、R、Python，甚至Excel都可以做数据分析工作。R和Python是程序员的首选，可以通过编写程序实现成整体的数据清洗、分析、挖掘，还可以增加扩展支持，把一套代码应用于类似的数据分析场景中。对于专业人士（如生物、医疗领域）来说，掌握编程语言的学习成本太高，他们更关注通过工具，方便快捷地得到分析结果，SPSS和Stata主要是图形界面的软件操作，相对来说更为合适。很多专业领域，发论文时都使用了Stata和SPSS软件的分析结果，久而久之，也使该软件成为了该领域的数据分析标准工具。
2. Stata安装和运行
我下载的是Stata 15.1 Linux 版本，下载到本地解包后，可看到工具stata和xstata，它们分别是命令行版本和图形界面版本，图形界面中也可以使用命令，运行xstata：
$ ./xstata
可在其下方的框内输入Stata命令回车运行，该软件中最常用的三个菜单是：Data（数据处理）、Graphic（画图）和Statistic（统计）。功能非常丰富，包括很多二级三级子菜单，下文将介绍一些最常用的功能。
3. Stata数据导入
Stata数据导入主要有两种方式，一种是从文件导入，另一种是手动编辑内容。用文件菜单中的Open打开文件，支持Stata定义的数据’.dta’，图表’.gph’等文件类型（Python的Pandas支持导出Stata文件类型，但默认不支持中文字段名），还可通过文件菜单中的Import导入Excel、csv、dbf等常用格式数据。另外，也可以通过界面上方的New Do-file Editer或Data Editer手动创建新的数据，以及编辑现有数据，编辑界面支持复制粘贴功能。 可以看到，每次通过菜单操作后，界面中间的窗口中都显示出操作对应的命令，我们可以把常用的命令记录下来，以便后期通过命令行方式快速调用。
4. Stata常用数据分析命令
(1) 变量相关
生成新变量
. gen a=3
改变量名
. rename a b
改变量值
. replace b=5
删除变量
. drop b
计算器
. display 2+3
(2) 文件目录相关
切换目录
. cd /tmp/
查看目录下文件
. ls
打开数据文件
. use xxx.dta
导入excel文件中名为“首页”的sheet页
. import excel "/tmp/xxx.xlsx", sheet("首页")
保存文件
. save /tmp/a.dta
退出
. exit
(3) 数据表相关
展示当前数据表内容
. list
看当前数据格式
. describe
查看统计数据，包含：例数(Obs)、变量的平均值(Mean)、标准差、最小值和最大值
. sum
计算尔尔森系数
. pwcorr y x,sig
计算斯皮尔曼系数
. spearman y x
计算kwallis检验值
. kwallis y,by(x)
计算F检验值
. oneway y x
多元线性回归
. regress y x1 x2 x3…
