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esttab权威发布_stata制作表esttab(2024年11月精准访谈)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：观点更新日期：2024-11-27

esttab

Stata秘籍！导出三模型结果 1. Probit模型是二值选择模型中常用的一种，其命令如下： probit y x 这里，y是因变量，x是自变量。 2. 如果你想分析边际效应，可以使用`margins,dydx(*)`命令。这个命令会计算并输出每个解释变量对因变量的边际效应。 3. 为了保存边际效应的结果，可以使用`eststo:estpost margins,dydx(*)`命令。这样，你可以随时查看和引用这些结果。 4. 如果你想输出边际效应的结果，可以使用`esttab est1`命令。这里的`est1`表示当前Stata窗口中保存的回归结果序号。如果有多个回归结果，可能会有`est2`、`est3`等。 5. IVProbit命令用于处理内生性问题，其命令如下： ivprobit y 控制变量集（内生解释变量=工具变量），twostep first 这里，y是因变量，控制变量集是一组已知的外生变量，内生解释变量是需要工具变量来解决的变量。 6. IVProbit结果解读： - 内生性检验：通过`chi(2)`检验的p值小于0.1来判断是否存在内生性。 - 过度识别检验：当内生解释变量个数小于或等于工具变量个数时，可以省略该检验。 - 弱工具变量检验：通过AR和Wald检验的p值小于0.1来判断工具变量是否为弱工具变量。通过这些步骤，你可以有效地导出Probit、Margins和IVProbit的结果，并进行深入的分析。

真是烦死了烦死了，跑了两天实证还是一团浆糊，一会儿又要下载pwcorr_a，一会儿又找不到ado base p，一会儿又要个什么esttab，这还没搞好呢多重共线性检验又没过，豪斯曼结果也不行，怎么解决还要翻书现学，这论文到底啥时候能写完！！！啥时候能投出去啊！！

𐟓ŠStata分析结果导出攻略𐟔 探索Stata分析结果的导出方法，让你的数据与分析更易于分享与呈现！𐟎‰ 𐟌Ÿ首先，你需要知道，外部命令如asdoc、outreg2和esttab是导出Stata分析结果的强大工具。但它们需要先安装哦！ 𐟔祦‚果你的stata在安装这些外部命令时遇到红色乱码，那可能是因为你的电脑系统用户名是中文。别担心，有解决方案！ 𐟓‹导出分析结果，你可以选择Word或Excel格式。使用asdoc可以轻松生成Word文档，而outreg2则可以将结果导出为Excel文件。 𐟓Š之后，你可以用Excel进一步整理和可视化你的数据。无论是制作图表还是进行更深入的分析，Excel都是个强大的工具！ 𐟒ᨯ槻†的命令结构？别担心，用help命令查看吧！它会为你提供详细的帮助和指导。现在，你准备好导出并分享你的Stata分析结果了吗？𐟚€

Stata一键生成LaTeX回归表大家好！今天我来分享一个超级实用的小技巧，教你如何用Stata直接生成LaTeX代码的回归表格。这样你就不用自己手动写LaTeX代码了，简直不要太方便！整个过程分成两集：自动化命令和非自动化命令。今天我们先讲自动化命令，以esttab为例。为什么选择esttab呢？因为我在一圈下来之后发现，它在自动化命令这一块能实现的要求相对最多，也最直接。下面就来看看具体操作吧。首先，我们调用Stata内置数据Auto，研究mpg和rep78对price的影响，把结果保存到model1。然后，用esttab model1命令把回归结果展示在Stata窗口中。默认情况下，系数下的括号里会显示t值。如果你想显示p值或标准误，可以修改逗号后的后缀。比如，通过b(%9.3f), p(%9.3f)可以指定表格中回归系数和p值的显示规范，总宽度9个字符，保留小数点后3位。你还可以加入r2和ar2来报告决定系数，再加上scalars选项，可以在表格中报告更多信息，比如df_r（残差自由度）和df_m（模型自由度）。具体有哪些选项，可以用ereturn list查看。注意，scalars括号中的数据格式不能直接指定，需要在scalars括号后用sfmt来指定，比如标量显示为总宽度9个字符，小数点后2位。设置完表格输出要求之后，就可以用using命令将表格输出到LaTeX代码文件中。比如，using “你设定的文件存储路径\你命名的LaTeX代码文档名.tex”，这样就能生成可以在LaTeX中直接渲染的代码了。在这里，还可以加入指定表格题目的title选项，指定模型的子标题mtitle选项，以及对系数显著度标星的star选项。作为自动化命令，esttab能实现的表格输出要求还有很多，可以用help命令进一步参考。最后，打开Stata结果窗口中的文档，就可以看到一个漂亮的LaTeX代码，直接复制粘贴到Overleaf中，点击Compile，就能呈现表格了。是不是很简单？赶紧试试吧！下一期我们会讲非自动化命令，敬请期待！𐟓š 图2：自动化命令示例图3：Stata窗口中的回归结果图4：生成的LaTeX代码图5：在Overleaf中呈现的表格

𐟓Š Stata结果导出全攻略 𐟌Ÿ 𐟎Ž⧴⓴ata的强大导出功能！无论你需要sum2docx、logout还是outreg2，这里都有详细的命令代码等你来拿！ 𐟓 首先，查看并改变你的工作环境路径。运行`pwd`来查看当前路径，若需要更改，使用`cd`命令指定新路径。 𐟓Š 接下来，用Stata查看你的描述性统计结果。运行`sum y x1 x2 x3`来获取初步统计，然后利用各种导出命令，轻松将结果转化为你需要的格式！ 𐟓˜ 使用`sum2docx`命令，你可以将统计结果导出为Word文档，方便进行后续编辑和分析。 𐟓š 想要更灵活的导出选项？试试`outreg2`吧！这个命令能让你以多种格式导出结果，包括RTF、Word等，还能自定义统计指标的显示方式哦！ 𐟎‰ 最后，别忘了利用`esttab`命令来导出更高级的统计表格。这个命令能帮你生成格式规范、美观的统计表格，让你的分析报告更加专业！ 𐟒ᠥ𐏨𔴥㫯𜚥œ訿行这些命令时，记得根据实际情况调整参数和选项，以得到最符合你需求的结果哦！ ✨ 现在就试试这些Stata导出命令吧，让你的数据分析工作更加高效、专业！

𐟓Š Stata实证分析全攻略 𐟒𛊰ŸŒŸ OLS回归分析 𐟌Ÿ 用途：探索一个或多个自变量如何线性影响因变量。代码示例：`reg y x1 x2 x3` 导出结果：`est store reg1`，然后使用`eattab`或`esttab`进行结果整理。 𐟓ˆ 分位数回归 𐟓ˆ 用途：揭示自变量对因变量不同分位数的影响，提供更全面的信息。代码示例：`sqreg y x1 x2 x3,q(.25 .5 .75)`，可根据需要调整分位数。 𐟎robit模型分析 𐟎”詀”：探究自变量如何影响二元因变量的概率，基于正态分布。代码示例：`probit y x1 x2 x3`，其中Y为0/1虚拟变量。 𐟔 Logit模型分析 𐟔 用途：与Probit相似，但基于Logistic分布进行分析。代码示例：`logit y x1 x2 x3`，Y仍为0/1虚拟变量。 𐟚€ Tobit模型分析 𐟚€ 用途：处理因变量受限的情况，如存在截断或下限数据。代码示例：`xttobit y x1 x2 x3,11(0)`，当部分数据被截断时使用。 𐟏 固定效应模型分析 𐟏 用途：当个体效应与解释变量相关时使用，用于控制不随时间变化的未观测变量。代码示例：`xtset id year`后，使用`xtreg y x1 x2 x3,fe`。 𐟌 随机效应模型分析 𐟌 用途：当个体效应与其他解释变量无关时使用。代码示例：`xtreg y x1 x2 x3,re`。

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