5分钟搞定Stata面板数据分析
简易教程
步骤一：导入数据
口令：insheet u sing 文件路径
例如：insheet u sing C:\STUDY\paper\taxi.csv
其中csv格式可用excel的“另存为”导出
数据请以时间（1999，2000，2001 ）为横轴，样本名（1，2，3 ）为纵轴
请注意：表中不能有中文字符，否则会出现错误。

面板数据中不能有空值，没有数据的位置请以0代替。

如图：
也可直接将数据复制粘贴到stata的data e ditor中
如图：
步骤二：调整格式
首先请将代表样本的var1重命名
口令：rename v ar1 样本名
例如：rename v ar1 p rovince
也可直接在var1处双击，在弹出的窗口中修
改:
接下来将数据转化为面板数据的格式
口令：reshape l ong v ar, i(样本名)
例如：reshape l ong v ar, i(province)
其中var代表的是所有的年份（var2,var3,var4 ）
转化后的格式如图：
转化成功后继续重命名，其中_j 这里代表原始表中的年份，var代表该变量的名称
口令例如：
rename _j y ear
rename v ar t axi
也可直接在需要修改的名称处双击，在弹出的窗口中修改
如图：
步骤三：排序
口令：sort 变量名
例如：sort p rovince y ear
意思为将province按升序排列，然后再根据排好的province数列排year这一列
如图：
（虽然很多时候在执行sort前数据就已经符合要求了，但以防万一请务必执行此操作）
最后，保存。

至此，一个变量的前期数据处理就完成了，请如法炮制的处理所有的变量。

在处理新变量前请使用
口令：clear
将stata重置
这里为方便举例再处理一个名为so2的变量。

如图：
步骤四：合并数据
任意打开一个处理过的变量的dta文件作为基础表（推荐使用因变量的dta文件，这里使用so2作为因变量）
口令： m erge 样本名 时间 u sing 文件路径
例如：merge p rovince y ear u sing C:\STUDY\paper\taxi.csv
意思是将taxi的数据添加到so2的数据表中
如图：
然后使用
口令： t ab _merge
检验数据的差分，正常情况下_merge：3一栏的percent应该为100%，如图
然后使用
口令：drop _merge
将数据表中的_merge一列去掉，如图：
接着重新使用
口令：sort 样本名 时间
例如：sort p rovince y ear
为新生成的表排序。

如法炮制，将所有的变量都添加到基础表中，如图：
最终步骤：回归
首先，使用
口令：xtset 样本名 时间
定义面板数据
例如： x tset p rovince y ear
如图：
然后使用：
口令：xtreg 因变量 自变量
进行回归分析
例如：xtreg so2 taxi busload drivers roadlength
如图：
至此，使用stata进行面板数据回归分析完成。