在Stata中，常用命令涵盖了数据管理、统计分析、结果呈现等多个方面，熟练掌握这些命令能有效提升数据处理和分析效率，数据管理方面，use命令用于加载数据集，例如use "data.dta"可打开当前路径下的Stata格式数据；save命令用于保存数据，如save "newdata.dta", replace会覆盖保存新数据集；describe和summarize分别提供数据的变量描述和统计摘要，前者显示变量类型、存储宽度等，后者给出均值、标准差等数值特征；generate和replace用于生成新变量或修改现有变量，如generate newvar = oldvar * 2创建新变量为原变量的两倍；drop和keep用于删除或保留变量及观测值，例如drop if age < 18会删除年龄小于18的观测值；merge和append实现数据集的合并与拼接，前者用于横向合并（如一对一、多对一合并），后者用于纵向追加数据；reshape命令可将数据从宽格式转换为长格式或反之,解决不同分析需求的数据结构问题。
统计分析命令中，ttest用于t检验，包括单样本、独立样本和配对样本t检验，如ttest score == 75检验样本均值是否为75；anova和oneway分别用于多因素和单因素方差分析，oneway groupvar, tabulate会输出各组均值和方差分析表；regress（简写为reg）是线性回归的核心命令，如reg y x1 x2拟合y对x1和x2的回归模型，vif选项可检验多重共线性；logit和probit用于 logistic 和 probit 回归，分析二元因变量的影响因素；tabulate和cross-tabulate（简写为tab）用于生成交叉表，tab var1 var2, chi2可进行卡方检验；correlate（简写为cor）计算变量间的相关系数矩阵，pwcorr则给出 pairwise 相关性并支持显著性检验；summarize结合by前缀可实现分组统计，如by group: summarize score按组计算score的统计量。
结果呈现与图形绘制方面，list命令可列出数据部分或全部观测值，list var1 var2 in 1/10显示前10条观测值的var1和var2；table命令生成汇总表，如table group, contents(mean score sd score)按group分组显示score的均值和标准差；graph系列命令用于绘图，histogram var绘制直方图，scatter y x绘制散点图，scatter y x || lfit y x可叠加回归线，boxplot var, over(groupvar)绘制分组箱线图；esttab和estout是常用的结果输出命令，可将回归结果导出为表格，支持多种格式调整；estpost和estimates配合使用可存储和比较模型结果，如estimates store model1保存模型1，estimates table model1 model2对比两个模型结果。
相关问答FAQs：
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如何处理缺失值？
Stata中可通过misstable summarize查看缺失值分布，使用drop if missing(var1, var2)删除含缺失值的观测值，或mi set命令定义数据为多重插补数据格式，用mi impute进行多重插补（如mi impute chained regress var1 var2, add(5)添加5个插补数据集）。
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如何回归后保存预测值和残差？
在回归命令后，使用predict命令，如reg y x1 x2后，predict yhat, xb保存线性预测值，predict resid, residuals保存普通残差，predict rstudent, rstudent保存学生化残差，预测值和残差会自动添加到数据集中,变量名可自定义。
