stata合并数据

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Stata 16 has a new suite of commands for performing meta-analysis. This suite lets you explore and combine the results from different studies. For instance, if you have collected results from 20 studies about the effect of a particular drug on blood pressure, you can summarize these studies and estimate the overall effect using meta-analysis.
The new meta suite is broad, but what sets it apart is its simplicity.
You can type, for instance,
. meta set effectsize stderr
to declare precomputed effect sizes or use meta esize to compute effects from summary data. With this, you can perform random-effects, fixed-effects, or common-effect meta-analysis.
To estimate an overall effect size and its confidence interval, obtain heterogeneity statistics, and more, you simply type
. meta summarize
And visualizing the results is as easy as typing
. meta forestplot
But the meta suite provides much more.
Meta-regression and subgroup analysis allow you to evaluate the heterogeneity of studies. These are available via meta regress and meta forestplot, subgroup() or meta summarize, subgroup().
You can investigate potential publication bias. Check visually for funnel-plot asymmetry using meta funnelplot; formally test for funnel-plot asymmetry using meta bias; and assess publication bias using the trim-and-fill method with meta trimfill.
You can even perform cumulative meta-analysis with meta summarize, cumulative().
All the meta-analysis features are documented in the new Meta-analysis Reference Manual.

Stata 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制图表的完整及整合性统计软件。它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。用Stata绘制的统计图形相当精美。
新版本的STATA采用具亲和力的窗口接口，使用者自行建立程序时，软件能提供具有直接命令式的语法。Stata提供完整的使用手册，包含统计样本建立、解释、模型与语法、文献等**过一万余页的出版品。
除此之外，Stata软件可以透过网络实时更新每天的新功能，更可以得知世界各地的使用者对于STATA公司提出的问题与解决之道。使用者也可以透过Stata Journal获得许许多多的相关讯息以及书籍介绍等。另外一个获取庞大资源的管道就是Statalist，它是一个立的listserver，每月交替提供使用者**过1000个讯息以及50个程序。
Stata的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近20年发展起来的新方法，如Cox比例风险回归，指数与Weibull回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Poisson回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。具体说， Stata具有如下统计分析能力：
数值变量资料的一般分析：参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。
分类资料的一般分析：参数估计，列联表分析 ( 列联系数，确切概率 ) ，流行病学表格分析等。
等级资料的一般分析：秩变换，秩和检验，秩相关等
相关与回归分析：简单相关，偏相关，典型相关，以及多达数十种的回归分析方法，如多元线性回归，逐步回归，加权回归，稳键回归，二阶段回归，百分位数 ( 中位数 ) 回归，残差分析、强影响点分析，曲线拟合，随机效应的线性回归模型等。
其他方法：质量控制，整群抽样的设计效率，诊断试验评价，kappa等。
科学软件网是一个以引进国外科研软件，提供软件服务的营业，由天演融智软件有限公司创办，旨在为国内高校、科研院所和以研发为主的企业事业单位提供的科研软件及相关软件服务。截止目前，科学软件网已获得数百家国际软件公司正式授权，代理销售科研软件达一千余种，软件涵盖领域包括经管，仿真，地球地理，生物化学，工程科学，排版及网络管理等。同时，还提供培训、视频课程（包含34款软件，64门课程）、实验室解决方案和项目咨询等服务。


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Finally, as we briefly mentioned earlier, the estimation precision in Bayesian analysis is not limited
by the sample size—Bayesian simulation methods may provide an arbitrary degree of precision.
Despite the conceptual and methodological advantages of the Bayesian approach, its application in
practice is still considered controversial sometimes. There are two main reasons for this—the presumed
subjectivity in specifying prior information and the computational challenges in implementing Bayesian
methods. Along with the objectivity that comes from the data, the Bayesian approach uses potentially
subjective prior distribution. That is, different individuals may specify different prior distributions.
Proponents of frequentist statistics argue that for this reason, Bayesian methods lack objectivity and
should be avoided. Indeed, there are settings such as clinical trial cases when the researchers want to
minimize a potential bias coming from preexisting beliefs and achieve more objective conclusions.
Even in such cases, however, a balanced and reliable Bayesian approach is possible. The trend in
using noninformative priors in Bayesian models is an attempt to address the issue of subjectivity. On
the other hand, some Bayesian proponents argue that the classical methods of statistical inference
have built-in subjectivity such as a choice for a sampling procedure, whereas the subjectivity is made
explicit in Bayesian analysis.
科学软件网不定期举办各类公益培训和讲座，让您有更多机会免费学习和熟悉软件。
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