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Stata 명령어/regress/logit/xtreg/margins 레퍼런스
Stata Reference 소개
Stata 레퍼런스는 통계 분석과 계량경제학에 필수적인 Stata 명령어를 정리한 종합 치트 시트입니다. 데이터 관리 섹션에서는 파일 가져오기(DTA, CSV, Excel), describe/codebook 변수 검사, generate/replace 변수 생성, keep/drop/rename 데이터 부분집합, merge/append 데이터셋 결합, reshape의 wide-long 변환을 다룹니다.
회귀분석 항목은 강건/군집 표준오차를 포함한 OLS, VIF 진단과 이분산성 검정, 분류표와 ROC 곡선을 포함한 로지스틱 회귀, 다항/순서형 로짓, margins 한계효과와 예측 확률, predict/estat 사후 추정 진단, ivregress 도구변수 추정(2SLS), SEM 경로분석과 확인적 인자분석을 포괄합니다.
패널/시계열 명령어에는 Hausman 검정을 포함한 xtreg 고정/랜덤효과, xtlogit/xtprobit 이항 패널 모형, areg/reghdfe 고차원 고정효과, 이중차분법이 포함됩니다. 생존분석은 stset, stcox(Cox 비례위험), streg(모수적 모형), Kaplan-Meier 곡선, 로그순위 검정을 다룹니다. 복합표본 분석(svy:), graph 명령어, tabstat 기술통계도 포함됩니다.
주요 기능
- 데이터 관리: DTA/CSV/Excel 가져오기, describe, generate/replace, keep/drop, merge/append, reshape
- 기술통계: summarize detail, tabulate 교차표, ttest, tabstat, SEM 구조방정식
- 회귀분석: robust/cluster SE OLS, 로지스틱 회귀, 다항/순서형 로짓, ivregress 2SLS
- 사후 추정: margins 한계효과, predict, estat VIF/hettest/ovtest/gof, Wald 검정
- 패널 데이터: xtreg FE/RE와 Hausman 검정, xtlogit/xtprobit, areg/reghdfe, 이중차분법
- 생존분석: stset, stcox Cox PH, streg 모수적, Kaplan-Meier, 로그순위, stcurve
- 복합표본 분석(svy:) 가중치/층화/군집 반영 및 그래프 내보내기
- 카테고리별 검색 지원, 다크 모드, 데스크톱/태블릿/모바일 반응형 디자인
자주 묻는 질문
Stata에서 데이터를 어떻게 가져오고 관리하나요?
Stata 파일은 "use file.dta, clear", CSV는 "import delimited", Excel은 "import excel"에 firstrow 옵션을 사용합니다. describe와 codebook으로 데이터를 검사하고, generate/egen으로 변수를 생성하며, keep/drop if로 필터링, "merge 1:1 id using file2.dta"로 데이터셋을 병합하고, reshape로 wide-long 형태를 변환합니다.
Stata에서 강건 표준오차를 사용한 OLS 회귀를 어떻게 실행하나요?
"regress y x1 x2, vce(robust)"로 이분산 강건 표준오차를, "vce(cluster id)"로 군집 강건 표준오차를 사용합니다. "estat vif"로 다중공선성, "estat hettest"로 이분산성, "estat ovtest"로 모형 적합도를 확인합니다. "predict yhat"로 예측값, "predict resid, residuals"로 잔차를 구합니다.
Stata에서 logit과 logistic의 차이는 무엇인가요?
둘 다 이항 로지스틱 회귀를 적합하지만, logit은 계수를 로그오즈로, logistic은 오즈비(Odds Ratio)로 직접 보고합니다. 적합 후 "estat classification"으로 분류표, "lroc"으로 ROC 곡선, "lstat"으로 민감도/특이도를 확인합니다. "margins, dydx()"로 평균 한계효과를 구합니다.
패널 데이터에서 고정효과와 랜덤효과 회귀를 어떻게 수행하나요?
먼저 "xtset id year"로 패널 구조를 선언합니다. "xtreg y x, fe"로 고정효과, "xtreg y x, re"로 랜덤효과를 추정하고, "hausman fe re"로 어느 것이 적절한지 검정합니다. "xttest0"으로 Breusch-Pagan LM 검정을 수행합니다. 이항 결과변수는 xtlogit/xtprobit에 fe 또는 re 옵션을 사용합니다.
Stata에서 margins 명령어는 어떻게 사용하나요?
모델 적합 후 "margins sex"로 그룹별 예측 확률, "margins, dydx(age)"로 age의 평균 한계효과, "margins sex, at(age=(30(10)70))"으로 연령별 성별 예측값을 구합니다. "marginsplot"으로 출판 품질의 그래프로 시각화합니다.
Stata에서 생존분석을 어떻게 수행하나요?
"stset time, failure(event==1)"로 생존 데이터를 선언합니다. "sts graph"로 Kaplan-Meier 곡선, "sts test group"으로 로그순위 검정, "stcox age sex i.treatment"로 Cox 비례위험 모형, "estat phtest"로 PH 가정 검정, "streg age sex, dist(weibull)"로 모수적 모형을 적합합니다.
Stata에서 이중차분법(DID)을 어떻게 구현하나요?
"gen post = (year >= 2020)"과 "gen treat_post = treatment * post"로 처리 지표를 생성합니다. "regress outcome treatment post treat_post, vce(cluster id)"를 실행하며, treat_post 계수가 DID 추정량입니다. 엇갈린 처리에는 did_multiplegt나 csdid 같은 외부 패키지를 고려합니다.
이 Stata 레퍼런스는 무료로 사용할 수 있나요?
네, 이 Stata 레퍼런스는 계정 없이 완전 무료로 사용할 수 있습니다. 모든 콘텐츠가 브라우저에서 실행되며 서버 처리가 전혀 없습니다. liminfo.com의 무료 통계 및 데이터 분석 레퍼런스 도구 모음에 포함되어 있습니다.