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计量经济学实证研究SPSS,Eviews,stata哪个更好

论文指导酱 477

前言:

此时各位老铁们对“pythonstata”都比较关心,你们都想要分析一些“pythonstata”的相关知识。那么小编在网摘上收集了一些对于“pythonstata””的相关内容,希望各位老铁们能喜欢,我们快快来学习一下吧!

Stata :论文中数据分析的一把利剑

Stata 与 SPSS、SAS 并称为当今三大统计软件。与后者相比,Stata 体积小巧、简单易懂且功能强大。Stata 把 EViews, SPSS 的傻瓜式菜单和 SAS 的命令、编程完美结合起来,所以它一推出就受到了初学者和高级用户的普遍欢迎。Stata 不仅在统计方面功能齐全,其在计量分析领域更是有着深刻影响,以至于有人一言以蔽之:“ 关于学习 Stata 的意义,大家只需知道:目前,Stata 是计量经济学,特别是微观计量经济学的主流软件。”

Stata作为一款功能强大、用法简单且易于上手的统计软件,不仅统计分析功能全面,而且在数据管理方面的功能也很强大。Stata 擅长数据处理、面板数据分析、时间序列分析、生存分析,以及调查数据分析,但其它方面的功能也并不逊色。

2弱水三千,我为何开始钟情于Stata?

学校存在鄙视链,职位存在鄙视链。当然咱们的统计软件也存在鄙视链。

使用Stata的社科研究者看到使用SPSS和eviews的同学,可能面上维持礼貌的微笑,内心早已不知吐槽到哪里。

但是谁还不是从SPSS开始,接触的统计软件呢?但是既然是鄙视链,并没有处在鄙视链顶端的Stata在面对可以处理更多数据的SAS也会有点虚。

当然R语言这时一定会跳出来鄙视SAS,毕竟以T为单位的数据容量,SAS表示有点累。不过在鄙视链条上,Python也在R之上,然而总会有大神会跳出来,这些都太慢了,C才好用。综上所述,鄙视链条大概就是:C>Python>R>SAS>Stata>eviews>SPSS

然而所有的统计软件都是为了更好的分析数据而存在的,鄙视链也只是一种自嘲的说法,并不是真正的鄙视。

对于学术界,为了处理数据专门学习一门编程语言(如C、Python)未免有点小题大做,使用最基础的SPSS和eviews拿来做科研又显得不够专业。曾看过一个很有意思的比喻,如果把SAS,Stata,SPSS和eviews进行比较,那SAS好比单反,Stata好比半自动相机,而SPSS和eviews好比傻瓜相机。而Stata刚刚好,不难上手又不失专业水准,内含足够多的扩展包,足以应对科研中的数据分析。

世界太小,地球刚刚好!统计软件太多,stata刚刚好!

一个博士生该掌握哪些工具(武器)?Stata,R,Matlab ,Python至少会用一个, 具体学哪个,还要看你的最终用这些武器干啥。总之,重点还是学统计方法,stata上手比鄙视链上层的还快。

Stata有什么优势?

stata计算速度快、使用方便、图形功能强大、兼容性强、统计内容充实、数据管理功能强大、可编程……

3do文档编程,让科研更方便

电视剧《宋飞正传》里面有这么一集:Jerry熬夜聚会,当被问及这样做明天可能产生的后果时,他说:“让明天那个家伙处理它吧”

当然这个笑话里面,Jerry否认了一个事实,他那就是“明天那个家伙”。同样,这个道理适用于研究项目。

此类项目的目标是混合的,有短期的,也有长期的,而且这两类目标可能不一致。当短期目标是快速完成一个数据分析时,就有可能和该项目的长期目标发生冲突:做好文件记录,在6个月后对审稿人的评论需要作出反馈时能获得可重复的结果。处理审稿人评论的意见就类似“明天那个人”或“明天那个家伙”。

学术路上,关于stata,这些问题你必须要知道。do-files让你能够轻松复制你的原始结果并针对审稿人意见作出修改。(不再为科研熬夜,和你分手,真好)

4我适合学习stata吗?

在了解stata可以处理哪一类领域之后,我的建议若是你需要进行计量经济学相关领域的科研工作,可以学习stata。

SPSS软件在描述统计、假设检验(T、F、卡方、方差齐性、正态性、信效度等检验)、回归分析、相关分析、因子分析、聚类分析、判别分析、主成分、因子分析、路径分析、中介效应和调节效应检验、时间序列分析、ARIMA预测等,具有很好的应用;但是在面板数据处理方面,基本不用。

Eviews软件适用于相关、回归、多重共线性、异方差、自相关、单位根检验、协整、格兰杰、脉冲、方法分解、VAR、面板数据、门限等领域。

Stata除了可以处理上述分析方法之后,还可以处理倾向匹配得分、门限、合成、断点、双重差分、空间计量等领域。若是你想使用后面的分析方法进行研究,那么无疑stata是不二之选。另外在现在微观计量经济学领域,处理大型微观数据库等方便,stata的数据管理功能显得更加完美。

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