📊 Stata基础：回归分析+散点图+异质性探索✨
发布时间：2025-03-24 07:47:16来源：
数据分析是科研与决策的重要环节，而Stata作为一款强大的统计软件，能够高效完成多种任务。今天，让我们一起学习如何用Stata进行回归分析、绘制散点图，并探索变量间的异质性吧！💪
首先，打开你的数据集，运行简单的线性回归模型：`reg y x1 x2`（假设y为目标变量，x1和x2为自变量）。这能帮助你了解变量间的基本关系。接着，为了更直观地展示数据分布，使用`scatter y x1 || lfit y x1`绘制散点图及拟合直线，直观感受变量趋势💡。
接下来，我们聚焦于“异质性分析”。不同组别可能对结果产生差异影响，比如性别或地区因素。通过添加交互项（如`reg y c.x1i.group`）可实现初步检验。如果想进一步验证是否存在显著差异，可以尝试分组回归或利用Wald检验。例如，在Stata中输入`pwcorr y x1 x2, sig`检查相关性显著性；或者运行`estat hettest`检测残差是否具有异方差问题🧐。
掌握这些技能后，你将能更好地解读复杂数据背后的规律，为研究提供坚实支持！🚀
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