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stata 16 于2019年6月26日全球发布，更新了大量的新功能，详细信息请登陆科学软件网查看。
为什么选择stata
快速、准确、易于使用。stata是一个完整的、集成的软件包，它提供了所有数据科学所需的数据操作、可视化、统计和可重复报告功能。
数据管理
stata的数据管理功能为您提供完全的控制权。
√ 导入、导出
√ 排序、匹配、合并、连接、追加、创建
√ 内置的电子表格
√ unicode
√ 处理文本或二进制数据
√ 在本地或web访问数据
√ 跨组收集统计信息
√ blobs-可以保存整个文档的字符串
√ 数十亿行数据
√ 成千上万的变量
√ 生存数据、面板数据、多层次数据、调查数据、多重归并数据、分类数据、时间序列数据
更重要的是，支持您所有的数据科研需求。
出版物质量图形
您可以通过单击来创建自定义图，也可以编写脚本以可复制的方式生成数百或数千个图。将图形导出到eps或tiff以供发布，将图形导出到png或svg以供web使用，或将图形导出到pdf以供查看。使用集成图形编辑器，您可以单击以更改图形的任何内容，或者添加标题、注释、行、箭头和文本。
创建动态文档
自动报告结果所需的所有工具。
Ÿ 动态markdown文档
Ÿ 创建word文档
Ÿ 创建pdf文档
Ÿ 创建excel格式的文件
Ÿ 图形方案
Ÿ word, html, pdf, svg, png
p值=0.8389>>α，因此可以认为两组方差齐性的。每一组资料正态性检验p值(<0.0001)<α,并且有μ0－μ1的95%可信区间为(-17.73557,-7.144429)可以知道，平均智商高于接触组的幼儿平均智商，并且差别有统计学意义。如果已知两组的样本量、样本均数和样本标准差，则ttest.529.505结果解释同上。方差不齐的情况，(小样本时，命令：ttest观察变量名，假定本例的资料方差不齐(实际为方差不齐的)，ttestx,by(group)unequal结果解释同上。t'检验有许多方法，这里介绍的satterthwaite方法。p值<0.0001<α，某地随机抽样调查了部分健康成人红细胞数和血红蛋白量，结果如下，
confirmnames用于确认第二个names是符合命名规则的有效的名字。confirmnumber用于确认string是有效的数字；confirmintegernumber用于确认string是整数型的。confirmmatrix用于确认string是一个矩阵。confirmscalar用于确认string是一个标量。其中，type可以是{byte|int|long|float|double|str#}。选项exact表明，varlist中的变量必须完全匹配；默认情况下，varlist中的变量有缩写也没有关系。confirmvariable用于确认varlist是有效的变量。类似地，confirmnumericvariable用于确认varlist都是数值型变量。
当然，对于前面的程序，我们也可以不定义局部宏，而直接使用return命令。需要注意的是，程序内容的最后两行我们使用了return(mean)和return(se)。这里，函数return()和r()的含义是一样的，但stata在程序的运行过程中会将要返回的结果保存在return()中，而当程序运行结束后，才由return()传递到r()中。从而，在程序运行过程中，如果要使用程序的返回值，应使用函数return()而非r()。其中，第一种是保存标量（scalar），第二种是保存局部宏（local），第三种是保存矩阵（matrix）。e类程序大多数地方都与r类程序类似，但也有几点不同。在命令ereturnscalar或ereturnlocal、ereturnmatrix之后。

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