一， 分类数据的整理：
1. 将softdrink 数据粘贴到stata 的data editor ，形成变量var1
2. 输入命令 generate var2 = 1，生成变量var2
3. 点击 statistics —summaries-tables —one way tables 输入var1,OK ，产生 频数分布表；或输入命令 tabulate var1
Total 50 100.00
Sprite 5 10.00 100.00 Pepsi-Cola 13 26.00 90.00 Dr. Pepper 5 10.00 64.00 Diet Coke 8 16.00 54.00Coke Classic 19 38.00 38.00
var1 Freq. Percent Cum.tabulate var1
4. 点击 graphics —bar chart –在main 下 选择sum var2，在catageries 下选择group1 var1，在bars 下，打钩 label with total bar height ，OK
产生条形图。

或命令：graph bar (sum) var2, over(var1) blabel(total)
s u m o f v a r 2
5. 输入命令 graph pie var2, over(var1) plabel(_all percent) 生成饼形图
二，数值型数据的整理：
1.将wageweb（50个营销副总裁的年薪1000$）粘贴到stata的data editor上。

2.输入：histogram var1, width(10) start(90) percent addlabel norm
或点击graphics—histogram，输入var1 ，在width of bin 输入10，在lower limited 输入90，在add height label 打钩，在density plot 下打钩normal，生成直方图。

3.点击graphics—box plot ，输入var1，生成箱线图
4.点击statistics—summaries-distributional plot—stem-and-leaf display 选择var1 产生茎叶图。

5，点击statistics—summaries-summary-summary statistics，选择var1，在display additional statistics项打钩，产生数据分布的概括性度量指标。

F r e q u e n c y
. stem var1
Stem-and-leaf plot for var1
9*35
10*24
11*23468
12*334477
13*124456788888
14*01122345588
15*14577
16*0255
17*038
. summarize var1, detail
var1
Percentiles Smallest
1% 93 93
5% 102 95
10% 112.5 102 Obs 50 25% 124 104 Sum of Wgt. 50 50% 138 Mean 137.4
Largest Std. Dev. 19.43067 75% 148 165
90% 163.5 170 Variance 377.551 95% 170 173 Skewness -.2050141 99% 178 178 Kurtosis 2.820951。