レポート機能など、データサイエンスに必要なものすべてを含んだ完全な統合ソフトウェアパッケージです。基本統計から線形モデル、ノンパラメトリック分析、時系列分析など、幅広い範囲の統計量の計算が可能です。データを分析する必要がある研究専門家向け製品として定評があります。使いやすさStataのすべての機能には、メニュー、ダイアログ、コントロールパネル、データエディタ、変数マネージャ、グラフエディタ、SEMダイアグラムビルダからアクセスできます。どんな分析でもポイントしてクリックすることができます。コマンドやスクリプトを書きたくなければ、そうする必要はありません。ポイントしてクリックしているときでも、すべての結果を記録して後でそれらをレポートに含めることができます。アクションによって作成されたコマンドを保存して、後で完全な分析を再現することもできます。特定の種類の変数の作成、特定のテーブルの作成、一連の統計手順の実行、RMSEの計算など、すべての人が常に実行するタスクがあります。Stataには何千もの組み込み手順がありますが、比較的ユニークなタスクや特定の方法で実行したいタスクがあるかもしれません。特定のデータセットに対してタスクを実行するスクリプトを作成した場合は、そのスクリプトをすべてのデータセット、変数のセット、および観測のセットで使用できるものに簡単に変換できます。習得しやすさタスクを実行するためのStataのコマンドは直感的で習得が容易です。タスクの実行について学んだことは、すべて他のタスクに適用することができます。"female"を任意のコマンドに追加するだけです。vce(robust)を任意の推定量に追加するだけで、多くの一般的な仮定に対してロバストな標準誤差と仮説検定を取得できます。詳しく(メーカーサイト)出版品質のグラフィックパブリケーション品質の明確なスタイルのグラフを簡単に生成できます。ポイントしてクリックすると、カスタムグラフを作成できます。再現可能な方法で数百または数千のグラフを作成するスクリプトを作成することもできます。グラフを公開用にEPSまたはTIFFに、Web用にPNGまたはSVGに、または表示用にPDFにエクスポートします。統合されたグラフエディタを使用すると、クリックしてグラフに関する情報を変更したり、タイトル、メモ、線、矢印、テキストを追加したりできます。詳しく(メーカーサイト)PyStata—Pythonの統合Pythonを対話的に呼び出すか、PythonをStataコードに埋め込みます。呼び出し、IPython環境からStataコードを呼び出します。Notebook内でStataを使用します。StataとPythonの間でデータと結果をシームレスに渡します。Python内からStataの分析を使用します。パッケージを使用します。保守サービスを契約中の永続ライセンス年間ライセンスすぐに利用できます。all」と入力し、アップデートを実行します。アップデート実行後Stataの画面に「StataNow」が表示されれば追加された新機能を利用できるようになります。保守サービスを契約中の永続ライセンス別途申請が必要です。登録メールアドレスとシリアル番号をご確認の上、以下のいずれかで申請してください。Inc.にお問い合わせください。inc.)【注】学生向け永続ライセンスは、保守への加入ができないため、StataNowを利用することはできません。averaging)従来、ユーザーはモデルを選択し、その選択したモデルに基づいて分析を実行していました。結果は選択したモデルによって異なります。もっともらしい複数のモデルが存在する場合は、このアプローチは信頼できない場合があります。モデルの平均化は、複数のモデルに基づいて分析を実行できるため、結果のモデルの不確実性を考慮することができます。ベイジアンの原則に従ってモデルの不確実性を計算します。これは、あらゆるデータ分析に普遍的に利用できます。回帰設定では、モデルの不確実性は、どの予測子を回帰モデルに含める必要があるかを表します。analysis)因果推論は、結果に対する治療の因果関係を特定して定量化することを目的としています。因果媒介分析では、この効果がどのように発生するかをさらに探求することを目指しています。「運動はホルモンのレベルを上げ、それが健康を増進させるだろう」「輸入割り当ては地元企業の市場支配力を高め、それが商品の価格を押し上げるだろう」などです。statistics)新しいdtableコマンドは記述統計表を作成します。dtableは、連続およびカテゴリ因子変数の要約統計量をレポートし、各変数ごとにレポートする統計を選択できます。パーセンテージ、割合、その他多数から選択できます。)また、別の変数のカテゴリ間で統計を簡単に比較することもできます。形式、メモ、タイトル、ラベルなど、さまざまな方法でカスタマイズできます。Excel、HTML、Markdown、PDF、LaTeX、SMCL、またはプレーンテキストに直接エクスポートできます。DID)DIDモデルを使用して、反復測定データを使用した処置(ATET)に対する平均処置効果を推定します。処置効果は、血圧に対する投薬計画の効果であったり、雇用に対する訓練プログラムの効果の場合がありますが、既存のteffectsコマンドによって提供される標準の断面分析とは異なり、DID分析はグループが反復測定を識別するにあたって、ATET推定時のグループおよび時間効果を制御します。designs)GSDは適応型デザインの一種であり、研究者が処置が有効または無効であるという説得力のある証拠を見つけた場合に、実験を早期に中止できます。ある種の化学療法が腫瘍の治療に有効かどうかをテストする研究を計画し、データが数年にわたって収集されることを期待しているとします。すべてのデータが収集された後に1つの分析を実行するのではなく、GSDを使用すると、データが収集されたときに中間的に分析を実行できます。各中間分析では、実験を停止するか、データ収集を続行する機会が提供されます。有効性の強い証拠があれば、実験を早期に終了することができますし、無益であるという強力な証拠がある場合は、実験を早期に中止することもできます。これにより、後に続く患者が不適切な治療を受けることを回避できます。meta-analysis)研究者が複数の研究の結果を分析したい場合、メタ分析を使用して結果を組み合わせ、全体的な効果の大きさを推定します。既存のmetaスイートは、標準および多変量のメタ分析を実行するために使用されます。報告された効果量は、地理的な場所(州または国)や行政単位(学区)などの上位レベルのグループ内にネストされている場合があります。同じグループ(地区など)内の効果量は類似している可能性が高く、依存性があります。この場合、マルチレベルのメタ分析を使用できます。マルチレベルメタ分析の目標は、全体的な効果サイズを合成するだけでなく、この依存性を説明し、異なる階層レベルでの効果サイズ間の変動性を評価することです。使用してマルチレベルのメタ分析を実行できます。+*取扱えるデータ量は実装メモリの容量により制限されます。取扱えるデータ量はメモリの容量の限界までとなります。多くのCPU搭載マシンでのご利用には、Stata/MP6、Stata/MP8などもあります。別途お問い合わせください。まで、基本的な一通りの機能を短時間で修得することができる「Math工房」作成の日本語ガイドです。(1オーダーにつき1ガイド提供されます)英文マニュアルと同等レベルで解説!スタートアップガイドより詳しいMath工房作成の日本語解説書もあります。図表の作り方などを丁寧に解説。豊富な事例とともに、オリジナルのデータやプログラムに加え、Stataに付随するサンプル・データもついているため、読むだけではなく実際に手を動かしながら、Stataの操作技術を身に付けられる。初版より好評の「困ったときの逆引き事典」も充実。3,740円Stataを使いこなし、医療現場でのデータを分析して臨床研究論文を執筆し、ジャーナルでのアクセプトに至るまでを実践的に解説。改訂にあたり、「Stataを用いた分析で論文を執筆する際のポイント」を設け、著者自身の実体験を基に、読者が論文を執筆してアクセプトされるまでの具体的なアドバイスを掲載した。各章で扱われる具体例は、COVID-19等、最近の臨床研究にアップデート。ExcelなどのデータのStataへの変換の仕方も丁寧に説明した。Stata17に対応。