دوره آموزش STATA

توضیحات

در دوره آموزش STATA همراه من باشید تا به صورت کامل مدل معادلات ساختاری و  تحلیل داده ها را در نرم‌ افزار استتا STATA بیاموزید. من در دوره آموزش تحلیل آماری با STATA سعی کرده ام جامع ترین آموزش تحلیل آماری با STATA در ایران را آموزش بدهم.

آموزش نرم‌ افزار استتا STATA برای تجزیه و تحلیل آماری            

Stata یک راه حل تجزیه و تحلیل آماری است که برای کمک به کسب و کارها در ساده سازی تجزیه و تحلیل داده ها، دستکاری، تجسم و مدیریت طراحی شده است. این به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد مجموعه‌های داده متعددی را ایجاد، ادغام، مرتب‌سازی و ادغام کنند، داده‌ها را از فرمت‌های Excel و CSV وارد کنند و به‌ طور خودکار میزان استفاده از حافظه پلت‌ فرم را با توجه به نیازهای داده تنظیم کنند.

ویژگی های کلیدی Stata شامل کنترل نسخه، مدیریت داده، صفحه گسترده داخلی، ساخت نمودار SEM و مدیریت متغیر است. این با یک ویرایشگر نمودار یکپارچه ارائه می شود که به کسب و کارها اجازه می دهد نمودارهای سفارشی را با استفاده از عناوین، خطوط، فلش ها، یادداشت ها و متون ایجاد کنند.

علاوه بر این، شامل یک عملکرد گزارش خودکار است که به کاربران امکان می دهد اسناد و گزارش های تجزیه و تحلیل را در قالب های Word، PDF، HTML، SVG، Excel و PNG تولید کنند. زبان برنامه نویسی Stata، Mata، می تواند برای پردازش داده های پانل، دستکاری ماتریس های واقعی یا پیچیده و بهینه سازی کدها استفاده شود.

کسب‌ و کارها همچنین می‌توانند کد پایتون و پلاگین‌های C، C++ یا جاوا را با استفاده از یک رابط برنامه‌نویسی برنامه‌های کاربردی بومی (API) جاسازی کنند. قیمت گذاری در مجوز سالانه و دائمی در دسترس است.

نرم افزار استاتا STATA

Stata یک بسته نرم افزاری آماری همه منظوره است، مانند SPSS. با این حال، تفاوت این است که Stata دارای قابلیت های قابل توجهی بیشتر از SPSS است و به طور منظم ارتقاء قابل توجهی در قابلیت های خود دارد. Stata یک بسته آماری کامل و یکپارچه است که هر آنچه را که برای تجزیه و تحلیل داده ها، مدیریت داده ها و گرافیک نیاز دارید را فراهم می کند. Stata با رابط نقطه و کلیک، نحو دستوری بصری و کمک آنلاین، آسان برای استفاده، سریع و دقیق است. همه تجزیه و تحلیل ها را می توان برای انتشار و بررسی دوباره تولید و مستند کرد.

Stata صدها ابزار آماری را در دسترس شما قرار می‌دهد، از تکنیک‌های پیشرفته، مانند مدل‌های بقا با شکنندگی، رگرسیون داده‌های پانل پویا (DPD)، معادلات تخمین تعمیم‌یافته (GEE)، مدل‌های ترکیبی چند سطحی، مدل‌های با انتخاب نمونه، انتساب چندگانه، ARCH، و برآورد با نمونه های پیمایش پیچیده. به روش‌های استاندارد، مانند:

• مدل‌های خطی
• خطی و تعمیم‌یافته (GLM)
• رگرسیون با تعداد یا نتایج باینری
• ANOVA/MANOVA
• ARIMA
• تجزیه و تحلیل خوشه‌ای
• استانداردسازی نرخ‌ها
• تحلیل مورد-شاهد
• جدول‌های پایه
• آمار خلاصه

دستورات مدیریت داده Stata به شما کنترل کامل بر انواع داده ها را می دهد: می توانید مجموعه داده ها را ترکیب کرده و تغییر شکل دهید، متغیرها را مدیریت کنید و آمار را در گروه ها یا تکرارها جمع آوری کنید. می توانید با متغیرهای بایت، عدد صحیح، طولانی، شناور، دو و رشته کار کنید. Stata همچنین ابزارهای پیشرفته‌ای برای مدیریت داده‌های تخصصی مانند داده‌های بقا/مدت، داده‌های سری زمانی، داده‌های پانل/طولی، داده‌های طبقه‌بندی، داده‌های چندتایی و داده‌های بررسی دارد.

Stata تولید نمودارهایی با کیفیت انتشار و با استایل مشخص را آسان می کند، از جمله نمودارهای مناسب رگرسیون، نمودارهای توزیعی، نمودارهای سری زمانی، نمودارهای بقا، و نمودارهای کانتور. شما می توانید اسکریپت هایی بنویسید تا صدها یا هزاران نمودار را به روشی تکرار شونده تولید کنید و آنها را به EPS یا TIF برای انتشار، به PNG برای وب یا به PDF برای مشاهده صادر کنید. یا، با ویرایشگر گراف یکپارچه، برای تغییر هر چیزی در مورد نمودار خود یا اضافه کردن عنوان، یادداشت، خطوط، فلش و متن کلیک کنید.

شناسایی و درمان مقادیر گمشده در Stata

ممکن است دلایل زیادی برای وجود مقادیر از دست رفته در داده ها وجود داشته باشد. این دلایل می‌تواند شامل عدم پاسخگویی مصاحبه‌شوندگان، عدم ورود داده‌ها یا  از دست رفتن داده‌ها در حین جمع‌آوری باشد. برای شناسایی مقادیر از دست رفته در داده ها، ابتدا مجموعه داده های زیر را در Stata وارد کنید. هنگامی که داده ها وارد شدند، می توانیم از دستور summarize برای تشخیص اینکه آیا مقادیر گمشده در داده ها وجود دارد یا خیر استفاده کنیم.

summarize

خلاصه در Stata نشان داده شده است. در ستون مشاهدات، ممکن است که مشاهدات گم شده ای را ببنید. حال اگر هر نوع آزمون آماری را اجرا کنید، چه آنالیز رگرسیون یا هر آزمون دیگری، این مقادیر از دست رفته در آن لحاظ نمی شوند. پس از استفاده از دستور summarize، می دانیم که متغیر ساعت دارای مقادیر گم شده است. برای یافتن تعداد آزمون مقادیر از دست رفته و سایر آمارهای خلاصه متغیر می توانیم از دستور زیر استفاده کنیم

misstable summarize

این دستور جدولی را ایجاد می کند که تعداد مقادیر از دست رفته متغیر، کل مشاهدات و مقادیر حداکثر و حداقل مطابق شکل زیر را دارد. راه دیگر برای یافتن مقادیر از دست رفته در Stata استفاده از تابع mdesc است که مشخص می کند آیا هر متغیر دارای مقادیر گم شده است یا خیر؟ برای اجرای این تابع ابتدا تابع mdesc را با استفاده از دستور زیر نصب می کنیم

ssc install mdesc

پس از نصب این تابع، می‌توانیم دستور زیر را اجرا کنیم تا بررسی کنیم که آیا مقادیر از دست رفته در متغیرها وجود دارند یا خیر.

mdesc

جدول زیر ایجاد شده است که نشان می دهد 4 مقدار گم شده در متغیر ساعت وجود دارد. اکنون مقادیر گمشده شناسایی شده‌اند، می‌توانیم ببینیم که چگونه بر تحلیل آماری داده‌ها تأثیر می‌گذارند. بیایید یک تحلیل رگرسیونی را اجرا کنیم که شامل ساعت ها، دارای مقادیر گمشده، به عنوان متغیر مستقل است.

regress idcode married (نام متغیر شما)

تجزیه و تحلیل داده ها با Stata

این روزها، بسیاری از افراد از Stata برای اهداف اقتصاد سنجی و تحقیقات پزشکی، از جمله موارد دیگر، استفاده می کنند. افراد زیادی هستند که از بسته‌های مختلف مانند Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) و EViews، Micro، RATS/CATS (که توسط کارشناسان سری زمانی استفاده می‌شود) و R برای Matlab/Guass/Fortan استفاده می‌کنند.  قبل از پیش بینی هر چیزی، باید داده ها را مدیریت کنیم تا بتوانیم آن را به اندازه کافی خوب کنیم تا بتوان از طریق آن بینش ها را بدست آورد. جنبه برنامه‌ نویسی به ایجاد متغیرهای جدید برای رفتار با داده‌ها به گونه‌ای کمک می‌کند که یافتن الگوها در داده‌های تاریخی یا پیش‌بینی نتیجه رویداد داده شده بسیار آسان‌تر شود.

تجسم داده ها: پس از آماده سازی داده ها، باید داده ها را برای موارد زیر تجسم کنیم:

1. برای مشاهده الگوهای موجود در داده ها
2. برای بررسی این که آیا موارد پرت در داده ها وجود دارد یا خیر
3. برای درک بهتر داده ها
4. برای استخراج بینش اولیه از داده ها

آزمون های مهم آماری در Stata

پس از تجسم داده ها، بر اساس مشاهدات، می توانید سعی کنید فرضیه های مختلفی در مورد داده ها ارائه دهید. ما باید این فرضیه‌ها را روی مجموعه‌های داده آزمایش کنیم تا بررسی کنیم که آیا آن ها از نظر آماری معنی‌دار هستند و آیا می‌توانیم به این فرضیه‌ها وابسته باشیم و در موقعیت‌های آینده نیز به کار ببریم.

رگرسیون خطی در Stata

پس از انجام آزمایش فرضیه، همیشه نیاز تجاری به پیش‌بینی یکی از متغیرها وجود دارد، مثلاً درآمد سازمان مالی در شرایط خاص چقدر خواهد بود و …… این پیش‌بینی‌ها در مورد متغیرهای پیوسته، مانند درآمد، مقدار پیش‌ فرض کارت اعتباری و تعداد اقلام فروخته‌ شده در یک فروشگاه معین، از طریق رگرسیون خطی انجام می‌شوند. رگرسیون خطی اساسی ترین و پرکاربردترین روش پیش بینی است.

رگرسیون لجستیک در Stata

زمانی که شما نیاز به پیش بینی نتیجه یک رویداد خاص همراه با احتمال دارید، رگرسیون لجستیک بهترین و شناخته شده ترین روش است. پیش‌بینی این که کدام تیم در بازی فوتبال برنده می‌شود یا پیش‌بینی این که آیا مشتری در پرداخت وام تاخیر می‌کند می‌تواند از طریق احتمالات داده‌ شده توسط رگرسیون لجستیک تصمیم‌گیری شود.

تجزیه و تحلیل نظرسنجی در Stata

درک احساسات مشتری و تجربه مصرف کننده یکی از بزرگترین نیازهای صنعت خرده فروشی است. صنعت تحقیقات همچنین به داده هایی در مورد نظرات مردم نیاز دارد تا تأثیر یک رویداد خاص یا احساسات افراد آسیب دیده را بدست آورد. همه اینها را می توان با انجام و تجزیه و تحلیل مجموعه داده های نظرسنجی به دست آورد. تحلیل پیمایشی می تواند زیر تکنیک های مختلفی مانند تحلیل عاملی، تحلیل مؤلفه های اصلی و ….. داشته باشد.

تجزیه و تحلیل سری های زمانی در Stata

وقتی سعی می کنید یک متغیر وابسته به زمان را با رفتار چرخه ای منطقی فصلی پیش بینی کنید، تجزیه و تحلیل سری های زمانی مفید است. تکنیک های زیادی برای تجزیه و تحلیل سری های زمانی وجود دارد، اما ما در مورد چند مورد از آن ها صحبت خواهیم کرد: میانگین متحرک یکپارچه خود رگرسیون (ARIMA) و Box Jenkins. پیش بینی میزان بارندگی بسته به میزان بارندگی در 5 سال گذشته یک مسئله تحلیل سری زمانی کلاسیک است.

تجزیه و تحلیل بقا در Stata

این روزها، مشتریان زیادی از برنامه های مخابراتی، برنامه های مراقبت های بهداشتی و غیره خارج می شوند و به رقبا می پیوندند. هنگامی که شما نیاز به توسعه یک مدل ریزش یا مدل ساییدگی دارید تا بررسی کنید چه کسی از بین خواهد رفت، تجزیه و تحلیل بقا بهترین مدل است.

خدمات تجزیه و تحلیل داده های STATA

هنگامی که اطلاعات به خوبی تجزیه و تحلیل شوند، ابزاری قدرتمند برای تصمیم‌گیری مؤثر و کارآمد در سراسر بخش‌ها است، بنابراین، نیاز به خدمات تجزیه و تحلیل داده‌های STATA برای کمک به استخراج معانی و بینش است. با کمک تحلیلگران داده‌های واجد شرایط از یک شرکت معتبر، از ترتیب، توضیح و ارائه داده‌ها برای نتیجه‌گیری منطقی در راستای سؤال یا هدف تحقیق مطمئن می‌شوید. خدمات تجزیه و تحلیل ما با استفاده از STATA مستلزم تمیز کردن، بازرسی و تبدیل داده های خام به قالب های قابل فهم برای سهولت در تفسیر و نتیجه گیری است.

STATA یک نرم افزار آماری است که برای انجام تجزیه و تحلیل، مدیریت داده ها و ایجاد نمودارهای مرتبط برای تجسم، فرمان محور است. شرکت ما دارای کاربران باتجربه و کارشناسان تجزیه و تحلیل داده های STATA است که از دستورات نرم افزار برای اجرای تست های آماری و تحلیل های اقتصاد سنجی همان طور که در این مقاله بحث شد استفاده می کنند.

کاربرد آموزش STATA

تحقیقات نشان می دهد که STATA بیشتر توسط شرکت هایی با بین 1000 تا 5000 کارمند و درآمد بیش از 1000 میلیون دلار استفاده می شود. کاربران STATA در بخش‌هایی از جمله مدیریت آموزش عالی، بیمارستان و بخش‌های مراقبت‌های بهداشتی توزیع شده‌اند. در زیر برخی از عواملی است که ما برای ارائه بهترین کمک تجزیه و تحلیل داده های STATA به مشتریان خود در نظر می گیریم.

1. نوع داده برای تجزیه و تحلیل آماری با استفاده از STATA

تجزیه و تحلیل داده ها یک فرآیند چند وجهی است که شامل درک ماهیت اطلاعات جمع آوری شده، تمیز کردن، طبقه بندی، تجزیه و تحلیل، تفسیر و انتقال نتایج است. هنگامی که برای ارائه خدمات تحلیلی با استفاده از STATA استخدام می‌شویم، ابتدا باید بفهمیم که آیا داده‌های موجود برای سؤالات تحقیق یا تصمیم‌گیری مناسب هستند و دلیل انتخاب آن بسته آماری را توضیح دهیم. علاوه بر این، آماردانان ما ارزیابی می‌کنند که آیا ترکیب STATA و مجموعه داده‌های داده شده به نتیجه‌ گیری‌های دقیقی منجر می‌شود که می‌تواند تصمیم‌های منطقی، مؤثر و کارآمد را ارائه دهد یا به سؤالات مطرح‌شده در مقاله تحقیقاتی، پروژه، پایان‌نامه یا سایر تکالیف پاسخ دهد.

2. انواع تجزیه و تحلیل در STATA

STATA دستورات مختلفی را برای انجام تست های آماری و تحلیل های مختلف اقتصاد سنجی می دهد. کارشناسان ما در انواع مختلف تحلیل‌ها مانند سری‌های زمانی مقطعی، اندازه‌ گیری‌های مکرر، داده‌های زمان بقا، تجزیه و تحلیل کوهورت و موارد دیگر، بسته به نیاز مشتریان، آگاه هستند.

ما در استفاده از روش های آماری برای تجزیه و تحلیل داده ها، صادرات نتایج و ایجاد تحقیقات تکرارپذیر متخصص هستیم. ما به محققان و محققان با انواع تجزیه و تحلیل داده ها با استفاده از STATA کمک می کنیم تا نتایج آماری قابل اعتمادی را تولید کنند که با استفاده از گزارش های با کیفیت ارتباط برقرار می کنیم.

3. انواع متغیرها در STATA

متغیرهای ذخیره شده در مجموعه داده های STATA می توانند عددی یا رشته ای باشند. انواع ذخیره سازی داده ها در سطوح دقت و در نتیجه نیاز به حافظه متفاوت است. در بیشتر موارد، متغیرهای عددی چیزی را نشان می‌دهند که از جمله درآمد، نظرات یا نگرش‌ها در علوم اجتماعی، زمان و موجودیت‌های مختلف در میان سایر موارد اندازه‌گیری شده است و می‌توانند به صورت اعداد صحیح، بایت، طولانی، شناور یا دو برابر ذخیره شوند.

4. اندازه مجموعه داده در STATA

اندازه مجموعه داده های ارائه شده برای تجزیه و تحلیل ممکن است با زمینه ها یا موضوعات متفاوت باشد. مجموعه داده‌های عظیم ممکن است به تغییر قالب متغیرهای ذخیره‌ سازی نیاز داشته باشند تا در حافظه ذخیره‌سازی موجود جای بگیرند. با کمک stat/transfer، می توان اندازه فایل ها را بسته به فضایی که هر متغیر اشغال می کند، بهینه کرد. پس از بارگیری مجموعه داده در حافظه رایانه، در صورت لزوم آن را با دقت فشرده می کنیم تا مشخص کنیم که آیا برخی از متغیرها ممکن است به فضای کمتری نسبت به فضای اختصاص داده شده نیاز داشته باشند یا خیر و با استفاده از STATA نوع ذخیره سازی را متناسب با آن تغییر می دهیم.

5. قابلیت تغییر نوع ذخیره سازی داده ها در STATA

با کمک تجزیه و تحلیل داده های STATA ، می توان یک متغیر عددی را به نوع دیگری تغییر داد. یک متغیر رشته ای را نیز می توان با استفاده از دکمه دستور recast به شکل دیگری تغییر داد. متغیرهای عددی را می توان بسته به میزان دقت مورد نیاز به انواع کم و بیش پیچیده تغییر داد. همچنین متغیرهای رشته را به انواع ذخیره سازی طولانی تر یا کوتاه تر تغییر می دهیم.

6. آمار توصیفی با STATA

انجام تجزیه و تحلیل آماری توصیفی با STATA شامل استفاده از دستور خلاصه برای به دست آوردن یک نمای کلی از آمار مانند انحراف استاندارد، میانگین، حداقل و حداکثر مقادیر مجموعه داده است. بسته به زمینه، ممکن است متغیرهایی را مشخص کنیم که برای آنها آمار توصیفی لازم است یا خیر. دستورات خلاصه، جدول و نمودار همگی در تغییر مجموعه داده ها به قالب های مورد نیاز مفید هستند. تجزیه و تحلیل رگرسیون و برنامه نویسی پایه نیز در محدوده خدمات ما قرار دارد.