Transcript Här

Introduktion till Stata 10
Love Bohman
Detta är Statafönstret, det kan se ut på lite olika sätt eftersom varje delfönster är flyttbart. Om
ett delfönster inte är öppet kan man aktivera det under ”Window” i menyraden. Det går att
ändra storlek och plats på alla fönster med hjälp av musen. De flesta fönster går även att
scrolla och man kan ändra typsnitt genom att klicka på fyrkanten framför respektive fönsters
namn.
I Stata skriver man kommandon i kommandofönstret som sedan verkställs när man trycker på
enter-knappen. I Stata 10 kan man göra även göra det mesta via snabbknappar eller menyerna
i menyraden. När dessa används kommer det kommando man skulle ha kunnat använda sig av
istället att visas i resultatfönstret, så kan man lära sig kommandot till nästa gång om man vill.
Använder man Stata mycket är det väldigt arbetsbesparande att använda kommandon, och
1
kommandona behövs också för att man ska kunna använda sig av de behändiga do-filerna,
vilka gås igenom nedan.
Resultatfönstret visar utförda kommandon och resultat. Det går att klippa och klistra från
resultatfönstret (kopiera med Ctrl+C). När alla resultat inte får plats samtidigt i
resultatfönstret står det --more-- längst ner på skärmen. När man trycker på någon
bokstavstangent kommer ytterligare en sida fram. Vill man stoppa frammatningen klickar
man på break-knappen
. Om man försöker utföra ett ogiltigt kommando kommer inget
annat att hända än att ett rött felmeddelande visas i resultatfönstret. Titta därför alltid i
resultatfönstret att du verkligen gjort det du tror att du gjort.
Variabelfönstret visar datasetets variabler. Om man klickar på ett variabelnamn med musen så
kopieras det över i kommandofönstret, så slipper man skriva det.
Review-fönstret visar de senaste utförda kommandona. Även detta är klickbart, praktiskt om
man vill utföra samma kommando som man redan gjort en gång. Gamla kommandon kan
även återkallas till kommandofönstret genom PageUp- och PageDown-knapparna.
Öppna och spara en fil eller en loggfil
Det brukar vara bra att börja med att öppna en loggfil
. Då kan man alltid gå tillbaka och
se vad man gjort för något. Tänk på att loggfilar i .smcl-format ser ganska otrevliga ut om
man öppnar dom med ett vanligt textprogram. Alternativet att skapa loggfilen i .log-format är
bra om man vill kunna läsa filen när man inte har tillgång till Stata. Det går båda ett skriva
över och fortsätta på gamla loggfiler, se bara till att välja rätt alternativ!
Loggfilen kan stängas antingen med samma knapp som man öppnar den med eller med
kommandot log close.
Vill man skriva in något i loggfilen, som Stata inte ska uppfatta som ett kommando (om
man t.ex. vill förklara för sig själva vad man gör) kan man börja ”kommandot” med en
asterisk (*). T.ex.:
* sum (summarize) är användbart för att beskriva kontinuerliga variabler
2
Om man vill infoga en kommentar i direkt anslutning till ett kommando kan man använda
dubbelt snedstreck (//). Det signalerar till Stata att kommandot är slut. T.ex.:
sum var1 //Detta kommando summerar variabeln var1
Obs att enkelt samt trippelt snedstreck (/ samt ///) har andra betydelser.
Obs att grafer inte sparas i loggfilen. Vill man spara en graf måste denna sparas i en separat
fil.
Vill man öppna en ny datafil kan man antingen använda öppna-knappen
eller
kommandot use och sedan platsen och namnet på den nya filen.
När man öppnar en fil så kopierar Stata filen från hårddisken (eller från disketten) till
arbetsminnet. Det ursprungliga datasetet är intakt tills man sparar ett ändrat dataset under
samma namn. OBS att det är oftast bra att spara det ändrade datasetet under ett nytt namn och
behålla originaldatan så att man alltid kan gå tillbaka till den om något blir fel.
Vill man titta direkt i datamatrisen kan den antingen öppnas med
eller med
. I det
förra fallet kan man även göra ändringar direkt i datan, så vill man bara titta bör man för
säkerhets skull använda den senare av de två knapparna.
Filer spara antingen med spara-knappen
, eller med kommandot save följt av placering och
namn på den fil som ska sparas. Om man vill spara över en annan fil måste kommandot också
avslutas med , replace, vilket förhindrar att man råkar spara över en gammal fil av misstag.
För att spara en fil under ett nytt namn, tryck på Save As… under File i menyraden.
För att stänga en fil kan man antingen skriva clear, öppna en ny fil eller stänga av Stata. Stata
stängs av antingen med kommandot exit (eller exit, clear om det finns osparade ändringar i
det öppna datasetet) eller genom att man trycker på x:et högst uppe i högra hörnet.
Statas hjälpfunktion
Stata har en inbyggd hjälpfunktion, som nås antingen via viewer-knappen
eller med
kommandona help eller search.
3
Förkortningar
De flesta Statakommandon kår att förkortas till den inledande bokstavskombination som unikt
identifierar kommandot. Istället för summarize kan man t.ex. skriva sum. Detta gäller dock ej
kommandon som ändrar i datan, vilket gör det svårare att råka ändra på saker av misstag.
Även variabelnamn kan förkortas till den inledande bokstavskombination som unikt
identifierar variabeln.
Operatorer
Relationella
>
större än
<
mindre än
>= större än eller lika med
<= mindre än eller lika med
== lika med
~= inte lika med
!= inte lika med
Notera att det dubbla likhetstecknet (==) används vid vilkorssatser. I andra fall, när t.ex. nya
+
*
/
^
Aritmetiska
addition
subtraktion
multiplikation
division
upphöjt i
Logiska
~ inte
! inte
|
eller
& och
variabler genereras, används det enkla likhetstecknet (=). Se nedan för exempel.
Datatransformering
Skapa nya variabler med generate
Nya variabler skapas vanligtvis med kommandot generate (se emellertid även kommandot
egen). Man kan skapa en säkerhetskopia av en variabel a, och döpa den till aa, genom att
skriva gen aa=a
Antag att vi har två variabler som heter a och b och önskar skapa en ny variabel, c, som är
lika med summan av a och b. I Stata görs detta på följande sätt:
generate c=a+b
Stata använder sig av konventionella matematiska uttryck. Exempel:
generate d=a-b
generate e=a*b
4
gen f=a/b
gen g=(a*a)/(a+b)
gen h=a^2
(betyder a2)
I dessa uttryck kan även en mängd statistiska och matematiska funktioner användas. Om vi
exempelvis önskar skapa en ny variabel i som är lika med den naturliga logaritmen av a så
görs det på följande sätt:
generate i=ln(a)
Existerande variabler förändras med kommandot replace.
Exempel:
replace a=a-1
replace-kommandot fungerar på exakt samma sätt som generate-kommandot och kan
innehålla ett obegränsat antal led och funktioner. Exempel:
replace a=ln(p(1-p))
Variabelvärden kan också förändras med kommandot recode.
Vi kan exempelvis omkoda alla observationer som har värdet 2 på variabel a till att istället få
värdet 0:
recode a 2=0
OBS! Använd helst generate för att skapa en säkerhetskopia innan ni använder replace eller
recode. Eftersom det är lätt att göra fel när man ändrar en variabel, är det bra att ha kvar den
ursprungliga variabeln i datasetet. Istället för exemplet ovan skulle kanske följande vara att
föredra:
generate b=a
recode b 2=0
Variabelnamn ändras med kommandot rename. T.ex. ändrar rename a b namnet på den
existerande variabeln a till b.
Villkor
Vid datatransformeringar använder man sig ofta av olika villkorssatser. Se listan över de
vanligaste operatorerna ovan för vanliga kommandon i villkorssatserna.
5
Vilkorssatsen if används för att begränsa ett kommandos räckvidd till observationer som
uppfyller vissa villkor, t ex individer med vissa egenskaper. Detta är en ofta använd funktion.
Exempel:
replace a = b if a == d
OBS! Skillnaden mellan = och == uppfattas ofta som lite lurig för nya Stata-användare.
Tecknet == (ett matematiskt uttryck för lika med och endast lika med) används i
villkorssatser, annars används tecknet =. Om vi exempelvis vill ändra en variabel c till att bli
hälften så stor som variabeln d för de observationer som har värdet 2 på variabeln a kan detta
göras med kommandot:
replace c = d/2 if a == 2
När man använder flera if-villkor i samma kommando kan man kombinera dem på olika sätt.
Om två villkor ska vara uppfyllda används &-tecknet. Exempel:
replace a = 0 if b == 1 & c != 0
(!= betyder “inte lika med”, se operatorer ovan)
Om antingen det ena eller det andra villkoret ska vara uppfyllt används ”|” (eller) –tecknet.
Exempel:
replace a = 0 if b == 1 | c != 0
Vilkorssatsen in används för att begränsa räckvidden till vissa observationer som anges i den
nummerordning som de är sorterade i. T.ex. kodar replace a = 0 in 1 om variabeln a till 0 för
den första observationen i datasetet. Kommandot replace a = 0 in –1 kodar dock om den sista
observationen till 0. Minustecknet betyder att man räknar bakifrån, så replace a = 0 in –8
innebär att man kodar om observation nummer 8 räknat bakifrån i datamaterialet. replace a =
0 in 1/10 innebär att observation 1 t.o.m. 10 kodas om till 0 i variabeln a. På samma sätt kodar
replace a = 0 in -10/-1 om de sista 10 observationerna till nollor. Tecknet ”/” kan således
utläsas som ”till och med” när det används i en numerisk lista.
Missing values
I Stata är missing values representerade med en punkt, ”.”. I alla analyser utesluts dessa
observationer automatiskt. I villkorssatser tolkas dock missing values som +∞, dvs som högre
6
än alla andra tal. Om man exempelvis vill dikotomisera en kontinuerlig eller kategorisk
variabel a kan man skriva:
replace a = 1 if a >= 1
Detta betyder att man kodar om alla andra värden än 0 till att bli 1, inklusive alla missing
values. Man bör därför hellre skriva:
replace a = 1 if a >= 1 & a !=.
I detta fall ändrar man inte de saknade värdena.
Ta bort och behåll variabler
Variabler och/eller observationer tas bort från datamängden med kommandona drop och keep.
T.ex. tar kommandot drop age utbild bort variablerna age och utbild från datamängden, och
kommandot keep age utbild tar bort alla variabler förutom age och utbild.
På motsvarande sätt innebär kommandot drop if age==15 att individer som är 15 år gamla
tas bort från datamängden, och kommandot keep if age==15 innebär att samtliga individer
förutom 15-åringarna tas bort från datamängden.
Omvandla kontinuerliga variabler till kategoriska
Antag exempelvis att vi har en åldervariabel som kallas alder och som faller inom intervallet
15 – 75 år. Vi önskar nu omkoda denna variabel så att vi får 3 åldersgrupper, 15-40, 41-65
och 66-. I Stata kan det åstadkommas med kommandot recode alder 15/40=1 41/65=2
66/75=3. (Tecknet ”/” betyder ”till och med” i en numerisk lista).
När man vill behålla den ursprungliga variabeln, är dock kommandot gen aldkat =
recode(alder, 40, 65,75) att rekommendera. Skillnaden från föregående skrivsätt är att den
omkodade kategoriska variabeln kallas aldkat, och att ursprungsvariabeln är sparad.
Skapa dummyvariabler
Om man har en kategorisk variabel, t ex utbildning, med sju olika kategorier och vill skapa
dummyvariabler (= indikatorvariabler) kan man skriva tab utbildning, gen(utb). Då får man 7
nya variabler utb1, utb2 …. utb7, som är kodade 0 och 1 och som har samma missing values
som ursprungsvariabeln.
Man kan också skapa dummyvariabler genom att använda villkorssatser. Antag att man har en
variabel, antalbarn, som anger hur många barn en person har, och man vill skapa en
7
dummyvariabel som anger om personen är en barnlös man, barnlosman. Då kan man t ex
skriva gen barnlosman = 1 if antalbarn ==0 & kvinna ==0. Nu har vissa individer fått värdet
1, medan andra har värdet ”missing”. Med kommandot recode barnlosman . = 0 if antalbarn
!=. & kvinna !=. omvandlas sedan vissa av observationerna från ”missing” till 0. Tänk dock
på att datamaterialet kan ha saknade värden från början, då får inte dessa kodas om till ett
numeriskt värde.
Man kan också skapa en dummyvariabel enligt följande exempel:
gen barnlosman = antalbarn ==0 & kvinna ==0
Alla observationer som uppfyller båda villkoren får värdet 1, de övriga får värdet 0. Därför
bör man se till att missing förblir missing:
replace barnlosman = . if antalbarn ==. | kvinna ==.
Diverse tips och påpekanden
display
Man kan använda Stata som en minikalkylator om man skriver display (eller förkortningen
dis) före ett matematiskt uttryck. T ex:
dis 2 + 3
assert
Kommandot assert kan användas för att kontrollera om ett påstående är sant. Till exempel
kommer kommandot assert 1==2 generera meddelandet ”assertion is false” skrivet i rött.
Andra mer användbara kommandon med assert kan kanske vara assert var1>=var2 eller
varför inte assert var1!=. . Om assert används i en do-fil och det gjorda antagandet är falskt
kommer Statas behandling av do-filen att stoppas och ett felmeddelande visas.
compress
Ett kommando som med tanke på utvecklingen av datorkapacitet sällan är aktuellt idag (men
jobbar man med riktigt stora dataset kan det ibland vara användbart) är kommandot compress.
Eftersom Stata håller den aktiva datamängden i RAM-minnet kunde man för ett antal år sedan
kanske känna ett behov av att spara variablerna i ett format som kräver så lite utrymme som
8
möjligt. Kommandot compress söker automatiskt igenom de olika variablerna och undersöker
om de kan sparas i ett mer komprimerat format.
Enkel beskrivande statistik
Stata innehåller en mängd olika kommandon för att producera enkel beskrivande statistik.
codebook
ger de intervall varemellan variabelvärdena ligger, antal unika värden samt antalet saknade
värden (.). För kategoriska variabler visas även varje värdes frekvens och för kontinuerliga
variabler visas medelvärde, standardavvikelse samt vissa intressanta percentiler.
count
räknar antalet observationer. Används oftast tillsammans med if -satser. T ex:
count if a == 0
tabulate
används för kategoriska variabler.
tab var1
visar en frekvenstabell med procent.
tab var1, m
visar en frekvenstabell där även antalet saknade värden (.) redovisas
tab var1 var2
visar en korstabell.
tab var1 var2, row col cell all
visar en korstabell. row visar radprocent, col kolumnprocent, cell cellprocent, och all visar
flera olika sambandsmått.
9
tab1 var1 var2 var3
visar tre separata frekvenstabeller.
tab2 var1 var2 var3
visar tre korstabeller, var1 mot var2, var1 mot var3, var2 mot var3.
summarize
Används för kontinuerliga variabler.
sum var2
visar antal observationer, medelvärde, standardavvikelse, min och max (fler än en variabel
kan anges).
sum var2, det
kommandot detail visar mer information, t.ex. percentiler och varians.
tab var1, sum(var2)
visar statistik för den kontinuerliga variabeln var2 uppdelat på den kategoriska variabeln var1.
correlate
corr var1 var2 var3
visar en korrelationsmatris.
inspect
visar antalet nollor, positiva samt negativa tal, antalet heltal och tal med decimaler samt
antalet saknade värden (.).
Listning av variabler
Vill man få ut en lista på samtliga observationer av en variabel kan man använda kommandot
list var1. Ofta är man dock endast intresserad av observationer som antar vissa värden på
någon eller några variabler. De flesta kommandon går att använda ihop men kommandot if,
vilket även gäller för list. Kommandot list var1 if var2==54 skapar en lista över var1 för
samtliga observationer som antar värdet 54 på var2. Villkorssatsen in kan också vara
10
användbar ihop med list: list var1 in 1/7 skapar en lista över var1 för de 7 första
observationerna (kom ihåg att tecknet ”/” betyder ”till” när det används i en numerisk lista).
Även här går minustecknet att använda, så list in -7/-1 genererar en lista på de 7 sista
observationerna i datamaterialet.
Sortering av variabler
I vissa fall är det önskvärt att förändra den ordning i vilken observationerna ligger i datafilen.
Detta görs i Stata med kommandot sort. Om vi har en åldersvariabel som kallas alder och som
faller inom intervallet 15 – 75 år kommer kommandot sort alder medföra att observationerna
sorteras i stigande ordning på basis av deras ålder. Först kommer 15-åringarna, därefter 16åringarna osv. Detta gör bl.a. att det är lätt att identifiera den yngsta och den äldsta individen
(t.ex. med kommandona list in 1 och list in -1).
Om vi även har en utbildningsvariabel, utbild, som anger antalet utbildningsår kommer
kommandot sort alder utbild medföra att observationerna först sorteras i stigande ordning på
basis av ålder och därefter, inom respektive ålderskategori, i stigande ordning på
utbildningsbasis. Först kommer 15-åringarna med låg utbildning, därefter 15-åringarna med
lite högre utbildning, efter ytterligare ett tag 16-åringarna med låg utbildning osv.
Vill man lista en variabel uppifrån och ner (med högsta värdet först) använder man gsort, och
sätter sedan ett minustecken framför de variabler man vill lista fallande. T.ex. listar
kommandot gsort alder –utbild variablerna efter ålder i stigande ordning, men
utbildningsvariabeln listas i fallande ordning inom varje ålderskategori.
Kommandona by: och bysort: utför det aktuella kommandot för alla observationer uppdelat på
olika grupper. by: används efter sort medan bysort: används om data inte är sorterad. Om man
t.ex. vill se bl.a. medelinkomsten separat för män respektive kvinnor med olika
utbildningsnivåer kan man använda sig av två olika strategier:
Strategi 1
Strategi 2
sort kon utbild
bysort kon utbild: summarize inkomst
by kon utbild: summarize inkomst
11
Strukturen på Statas syntax
Så gott som samtliga Statakommandon är uppbyggda på följande sätt:
[by variabel:] kommando [variabellista] [=uttryck] [if uttryck] [in uttryck] [, optioner]
Uttrycken inom hakparenteserna är frivilliga. I de flesta fall särskiljs ord genom ett blankslag.
När man inkluderar mer än en option kan de stå i vilken ordning som helst efter
kommatecknet.
Enkel grafik
Grafkommandona kan ofta upplevas som lite bökiga i Stata 10, men tänk på att det även går
bra att skapa grafer med hjälp av menyerna högst upp.
Nedan följer kommandon för några enkla beskrivande grafer (menyerna i Stata 10 gör det
enkelt att experimentera och leka med grafkommandot själv):
histogram var1
visar ett histogram.
histogram var1, bin(10)
visar ett histogram med specificerat antal staplar (i detta fall 10).
Andra alternativ att sätta efter kommat är fraction, frequency eller percent, vilket specificerar
hur datan ska visas (enhet på y-axeln). Man kan också lägga in en normalfördelningskurva i
grafen med hjälp av kommandot normal, som ska placeras efter kommatecknet i
kommandoraden. Om variabeln är diskret kan man med fördel även lägga in kommandot
discrete efter kommatecknet, då får staplarna automatiskt bredden 1.
scatter vary varx
visar en plot med vary på y-axeln och varx på x-axeln
12
scatter var1 var2, xlab(0 10 20 30) ylab(0 2 4)
visar en plot med valda värden på axlarna
scatter var1 var2, xlab(0(10)30) ylab(0(1)4)
visar en plot med där värdena är utsatta med intervallet 10 mellan 0 och 30 på x-axeln (d.v.s.
värdena 0, 10, 20 och 30 är utsatta) och med intervallet 1 mellan 0 och 4 på y-axeln.
twoway connected var1 var2
skapar en plot med sammanbundna observationer. För att denna plot ska vara meningsfull
måste man ibland sortera variablerna i y-värdet. Detta görs om man lägger till , sort sist i
kommandoraden:
twoway connected var1 var2, sort
gr box var1
visar boxplot av var1
gr box var1, by(var2)
visar boxplot av kontinuerlig var1 för olika värden av kategorisk var2.
graph matrix var1 var2 var3
visar en matris av plottar
line var1 var2
skapar ett linjediagram
Stata har olika typer av diagram-layout förprogrammerade. För att bestämma layout anger
man scheme(xxx), där xxx ska ersättas med önskad layout-typ, efter kommatecknet. Använd
kommandot help scheme för att få se tillgängliga layouter.
Axlarnas etiketter kan specificeras med xlab(x x x x), där varje x står för önskat värde som
ska sättas ut på i detta fall x-axeln.
Utseendet på datapunkterna kan i aktuella grafer specificeras med msymbol(x x), använd
hjälpfunktionen help symbolstyle för att få en lista på tillgängliga symboler.
Det finns många mer finesser – lek med graferna via Graphics i menyraden högst upp!
13
Vill man spara eller kopiera en graf kan man klicka på grafen med höger musknapp, och
sedan välja önskad åtgärd i listan som kommer upp. Grafer kan också sparas med hjälp av ett
kommando, se kommentarerna till exemplet på en do-fil nedan.
Tänk på att grafer inte sparas i loggfilen!
Regressionsanalys
Regressionsanalyser görs med kommandot regress beroende_var oberoende_var1
oberoende_var2 (kommandot regress kan förkortas till reg). Man kan avgränsa de
observationer som ska ingå i regressionen med hjälp av de ovan beskrivna villkorssatserna.
Efter regressionsanalysen kan predicerade värden erhållas med predict nyvarnamn, där
nyvarnamn är ett valfritt namn på den variabel som ska innehålla de predicerade värdena.
På motsvarande sätt får man residualerna med kommandot predict nyvarnamn, res, dfbetas
med predict nyvarnamn, dfbeta, o s v
Logistisk regressionsanalys
En logistisk regressionsanalys erhålls med logistic berovar oberovar. Resultaten redovisas
som oddskvoter. Vill man istället ha resultatet redovisat i regressionskoefficienter (=
logaritmerade oddskvoter) får man antingen använda kommandot logistic berovar oberovar,
coef eller logit berovar oberovar (kommandot logit berovar oberovar, or ger resultatet
redovisat som oddskvoter – detta kan vara lite lurigt, så var observant på hur resultatet
redovisas!).
Do-filer
14
Genom att trycka på knappen
får man upp do-fil fönstret. Här kan man skriva en serie
kommandon och sedan utföra alla i en följd. Det bästa med do-filen är att den kan sparas som
en egen fil, som kan tas fram och köras vid ett senare tillfälle. För att köra do-filen måste man
först markera de kommandon som ska köras och sedan trycka på knappen ”Do current file”
(den högra lite ljusare av de två liknande knapparna). Sen är det bara att sitta och titta i
resultatfönstret hur alla kommandon utförs. Kommandona utförs även om man trycker på
knappen ”Run current file”
. I detta senare fall visas dock ingen output i resultatfönstret,
och heller inga felmeddelanden om man gjort något fel. Av säkerhetsskäl bör man därför
använda Do- framför Run-knappen.
Det är när man använder sig av do-filer som tecknet // (två snedstreck) blir användbart,
eftersom man kan kommentera sina kommandon direkt i filen. Även tecknet /// (tre
snedstreck) kan vara användbart i do-filen om man har väldigt långa kommandon, då det talar
om för Stata att kommandot fortsätter på nästa rad.
Exempel på en do-fil:
Observera ordet replace i slutet av det kommando som öppnar loggfilen (log using…). Detta
sparar över den aktuella loggfilen andra gången man använder do-filen. Fösta gången man kör
do-filen kommer Stata påpeka att det inte finns någon fil med aktuellt namn – sedan skapa en
15
ny loggfil och utföra resten av do-filen. Det är också bra att använda replace i kommandot
som sparar datan trots att datan sparas under ett annat namn än originaldatan. Detta behövs
om man kör do-filen en andra gång, då det ju redan kommer att finnas en sparad fil med
samma namn som ska sparas över.
Do-filens första kommando (version 10.0) signalerar till Stata vilken version som
kommandona gäller för. Om en nyare version av Stata med delvis nya kommandon används
kan ändå den gamla do-filen köras, eftersom detta första kommando signalerar till Stata att
kommandona ska tolkas utifrån den angivna Stataversionen. Du ser vilken version av Stata du
har i början av ett nytt resultatfönster. Du kan också skriva kommandot version, så talar stata
om vilken version du jobbar i.
Kommandot graph export… sparar grafen i angivet format på angivet ställe. Då slipper
man kopiera och spara grafen manuellt. Använd kommandot help graph export för mer
information om grafsparande och för vilka format man kan spara i.
Några länkar till mer Stata-kunskap
http://www.princeton.edu/~erp/stata/main.html
http://www.stata.com/links/resources1.html
http://www.bsos.umd.edu/gvpt/uslaner/statatut.pdf
http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/webbooks/reg/default.htm
http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/
Naturligtvis finns det mycket mer än så. För den som vill lägga ner mer tid (och pengar) finns
det en uppsjö med webbsidor, handböcker och kurser. Stata har såväl introduktionskurser som
kurser i avancerad Stata-programmering, se http://www.stata.com/netcourse/ för mer info.
Även Statas sökfunktion search länkar till hjälpsidor på nätet.
16