如何用stata做t检验（stata怎么做异方差检验）？如果你对这个不了解，来看看！
互助问答第262期：处理面板数据的一般步骤，下面是学术苑给大家的分享，一起来看看。
如何用stata做t检验
处理面板数据的一般步骤
问题1：
在看文章和书籍的时候，经常看到用Eviews软件或Stata软件处理面板数据的例子，Eviews处理面板数据，一般是要做单位根检验的，而Stata则没有做。请问用Eviews软件和Stata软件处理面板数据的一般步骤。
问题2：
老师，我最近经常遇到非平衡面板数据，请问如何处理非平衡面板数据？有哪些步骤？烦请指导，谢谢！
回答1：
这跟软件没关系，而是取决于你的面板是N大t小也就是所谓短面板，还是N小t大也就是所谓长面板，现在大家喜欢用微观调查数据，N远大于t，就不需要做单位根检验了。如果需要做，STATA也可以。xtunitroot就行了
回答2：
建议你不要做特别的处理，尤其不要随便把它变成平衡面板，这不会影响到你后续的分析的。如果你一定要把它改成平衡面板，你就用连玉君老师的xtbalance。
往期回顾：
互助问答第261期：面板数据的probit或logit模型能否适用固定效应
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学术指导：张晓峒老师
本期解答人：曹晖老师
编辑：景瑞
统筹：易仰楠
技术：刘子瑗
stata怎么做异方差检验
时间：2020年8月2日 – 8月23日
主办：上海大学社会学院
香港科技大学应用社会经济研究中心
协办： 上海大学数据科学与都市研究中心
上海大学上海社会科学调查中心
为推动中国社会学定量研究方法的教学，加快培养应用社会科学研究的人才，促进教学和研究资源的地区均衡分布，上海大学社会学院与香港科技大学应用社会经济研究中心自2012年夏季开始, 联合举办“应用社会科学研究方法研修班”，至今已经成功举办8届15期“暑期班”与“冬季班”，参训学员超3800人次, 来自全国除西藏之外的所有省份、港澳台和欧美的300多所高校与科研机构。
2020年暑期，上海大学与香港科技大学将在上海继续举办《第9届·应用社会科学研究方法研修班·暑期班》，邀请来自美国佛罗里达国际大学社会学副教授赖庆博士、澳门大学社会学副教授蔡天骥博士、美国爱荷华大学社会学系助理教授施永仁博士、纽约城市大学皇后学院社会学系副教授徐宏伟博士等学有专长的青年学者授课，更加突出“研修班”的跨学科、国际化、多层次和实用性的特色。
（1）2020年暑期班继续秉持“基础模块”＋“专题模块”＋“高级研讨模块”的课程模式，内容化整为零，前后衔接一体，学员可根据自己的实际情况自由选择不同模块。
（2）2020年暑期班继续秉持方法教学与实际应用相结合的宗旨，教学与答疑相结合。
（3）2020年暑期班继续注重培养学员对社会科学研究方法的深入理解，对统计技术和数据处理的操作，和结合社会科学研究的应用能力。
由于受新冠疫情的影响，主办方经反复权衡，决定今年继续举办“第9届应用社会科学研究方法研修班”，改为zoom平台+B站直播（部分）授课，对经申请并正式录取的所有学员免费开放。疫情阻不断我们的初心，疫情阻不断学习的热情！我们热诚欢迎国内外各地区高等院校、科研院所的青年教师、研究生和高年级本科生报名参加！
一、课程安排
模块名称
模块内容
时间
教学形式
学费
基础模块
《STATA与应用回归分析基础》
08.02-08.08
网络授课+操作练习
免费
《类别数据分析》
08.09-08.13
网络授课+操作练习
专题模块[2.1]
《计算社会科学入门》
08.14-08.18
网络授课+操作练习
免费
专题模块[2.2]
《空间数据分析》
08.19-08.23
网络授课+操作练习
免费
高级模块
《数据分析专题》
08.02-08.23
网络讲座
免费
（一）基础模块
时间：2020年8月2号-8月13号
模块教学内容：
v 《STATA与应用回归分析基础》［课程编号501］（佛罗里达国际大学 赖庆）
v 《类别数据分析》［课程编号503］（澳门大学 蔡天骥）
招生人数：
Ø 200人；
Ø 基础模块以高年级本科生与研究生为主，兼顾青年教师；
Ø 修过相关统计课程及熟悉STATA操作者优先。
网络直播：使用B站同步直播讲授部分，请关注后续通知。仅观看网络直播无需报名。
[1.1]《STATA与应用回归分析基础》［课程编号501］
主讲教师：赖庆（Qing LAI）博士
课程时间：2020年8月2日－ 8月8日
课程形式：上午讲授，晚上答疑，共7天。中文授课。
课程介绍：
本课程从应用的角度介绍多元线性回归分析方法，全程使用 STATA软件进行操作，内容涵盖三个部分：线性回归模型的估计与阐释，模型的主要假定、诊断及修正，以及回归修辞策略。
在第一部分，课程除了介绍标准线性模型估计与阐释，还将讨论各种特殊情况及其对策，包括对数形式、二次项、分段函数（虚拟变量）、直线样条函数、交互项等具体技术。
第二部分，介绍线性模型的基本假定，包括线性假定、正交假定、正态假定及独立同分布假定，并重点讨论如何认识和处理忽略变量偏误、多重共线性、以及异方差性等问题。
最后，本课程介绍社会科学文献中常见的回归修辞，包括实验模拟、机制发现、多重效应等基本修辞策略，并批评常见的量化研究误区，旨在帮助学员使用回归方法写作有品味的研究文章。
此外，本课程还将穿插讨论定量/量化社会研究的方法论，并在最后一讲简要介绍结果变量为非连续变量（两分变量、定序变量、名义变量）的情况。在对以上所有主题的讨论中，本课程侧重于实际数据分析中的STATA 技术和研究修辞，仅在必要时给予数学证明或统计理论上的解释。
学员需要一些统计学和STATA软件操作的基本知识。
教师介绍：
赖庆，现任佛罗里达国际大学社会学副教授。2002 年毕业于安徽大学英语系，获学士学位，2007 年获 Temple University 社会学硕士学位，2014 年获密歇根大学社会学博士学位。研究兴趣包括中国穆斯林社会，发展社会学，社会人口学等。文章见诸Social Science Research, Chinese Sociological Review, Chinese Journal of Sociology, Research in the Sociology of Work, 以及Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America (PNAS) 等刊物。
[1.2]《类别数据分析》［课程编号503］
主讲教师：蔡天骥（Tianji CAI）博士
课程时间：2020年8月9日－8月13日
课程形式：上午讲授，下午答疑，共5天。中文授课。
课程介绍：
类别变量回归模型作为线性回归模型的延伸, 包括对二分变量 (dichotomous variable), 定序变量 (ordinal variable) , 多项变量 (multinomial variable) 以及频次 (count) 的回归分析。在对基本概念和模型估计简介之后,本课程主要集中在模型构建与解释, 以及如何应对在社会科学运用中常见的问题。
作为线性回归的延伸, 本课程要求学员对线性回归的基本假设、解释、以及模型构建有基本了解，同时对基本数学符号及运算法则(比如对数运算)有所了解。
本课程将使用STATA作为模型估计工具。
教师介绍：
蔡天骥，现任澳门大学社会学系助理教授。蔡博士2001年本科毕业于获兰州大学社会学系，2004年获北京大学人口学硕士学位，2006、2010年分别获University of North Carolina, Chapel Hill社会学硕士、博士学位。2010-2012年任北得克萨斯大学社会学系助理教授。蔡博士的研究方向包括定量分析方法与应用，数据挖掘，基因与社会环境交互, 以及社会网络分析。他的文章发表于American Sociological Review，American Journal of Sociology，Chinese Sociological Review， Sociological Methodology，Sociological Methods and Research，Social Science Research，Demography，PLoS ONE等。
（二）专题模块
注意：专题模块仅限被录取学员参加，不会通过B站同步直播。
[2.1] 《计算社会科学入门》 [课程编号522A]
主讲教师：施永仁（Yongren Shi）博士
课程时间：2020年8月14号－8月18号
课程形式：上午讲授，晚上答疑，共5天；中文授课。
招生人数：100人
课程介绍：
随着互联网社会的兴起，来自社交网络的大数据已成为社会科学新的数据来源。不同于传统社会科学依赖的调查问卷，来自社交网络的电子行为踪迹呈现了微观，异质，实时，大规模，和相互关联等特征。结合问卷调查与大规模行政数据，基于互联网的大数据能为我们提供全新的平台来认识人类行为和社会制度。新的机遇，也意味着新的挑战。
本课程为如何设计以大数据为基础的研究项目提供了研究思路与分析策略。课程将分为两部分。第一部分将介绍数据科学，即如何用Python编程语言来作大规模的数据收集，数据清理，科学分析，和储藏等实用操作。第二部分课程将有选择性地介绍若干计算社会科学方法，包括大规模网络分析，在线问卷调查，交互式的社会实验，基于App与自动机器人（bots）的社会科学研究等。
教师简介：
施永仁，现任爱荷华大学社会学系助理教授。博士毕业于康奈尔大学社会学系，并在耶鲁大学网络科学研究所作两年博士后研究员。目前的研究重点在于团体与个人，多重社会关系，与社会观念与政治观念的演化与分化。他的主要研究兴趣包括社会网络与复杂网络，文化社会学，组织社会学，社会心理学，以及大规模计算方法与实验方法。他的研究发表于American Sociological Review，American Journal of Sociology，Nature and Human Behavior，Social Forces，Sociological Methods and Research等多种社会科学期刊。
[2.2] 《GIS应用于空间分析》 [课程编号512]
主讲教师：徐宏伟博士
课程时间：2020年8月19号－8月23号
课程形式：上午讲授，晚上答疑，共5天；中文授课。
招生人数：100人
课程介绍：
本课程从社会学、人口学、流行病学、公共卫生、应用统计等跨学科角度介绍社会科学中的空间数据分析。课程中涉及到Stata, R, OpenBUGS, GeoDa, QGIS等多种软件的学习与使用。
课程内容分两大部分——(1)探索性空间数据分析; (2) 空间统计模型。
探索性空间数据分析主要介绍空间数据的三种类型; 空间数据的读取与编辑; 蒙特卡洛计算机仿真与贝叶斯统计; 空间点过程与聚类分析; 空间自相关等基本概念与方法。
空间统计模型主要介绍针对不同空间数据类型的空间计量模型分析，具体包括: (1) 针对空间点过程的时空模型; (2) 针对空间区域数据的CAR与SAR模型; (3) 针对point-referenced (geostatistical)数据的贝叶斯空间层次模型。
教师简介：
徐宏伟，现任纽约城市大学皇后学院社会学系副教授。2003年获北京大学社会学学士学位；2007年获布朗大学社会学硕士学位；2011年获布朗大学社会学博士学位。2012-2014年于密歇根大学社会研究所从事博士后研究，2015-2018年任职助理研究教授。研究兴趣包括人口健康与老龄化，地理人口学，空间数据分析等。已发表文章见于Demography, European Sociological Review, Health & Place, International Journal of Epidemiology, Journal of Epidemiology & Community Health, Population Studies, Sociological Methodology, Social Science & Medicine等刊物。
（三）高级研讨模块
[3.1] 《数据分析专题》 ［课程编号523］
主持人：吴晓刚教授（香港科技大学）、孙秀林教授（上海大学）等
讲座者：应邀者均为近年来在学术研究和写作上颇具心得的中青年学者。
课程时间：2020年8月2号-8月23号
课程形式：
Ø以专题讲座形式穿插在研修班中，每次讲座的具体日期和讲者介绍在录取时另行通知。
Ø网络会议形式。
课程介绍：
以专题讲座的形式开设，在基础和中级统计课程与社会科学定量研究论文写作之间提供衔接。课程主要针对研究设计、微观数据搜集，二手调查数据的寻找与整合，如何就已有的二手数据找到研究问题进行分析。
二、申请程序
1. 申请原则：
(1) 2020年暑期班 “基础模块”由2门课程组成，采取“模块报名”的申请方式，2门基础课程不能分别单独申请。
(2) “专题模块”由2门课程组成，采取“课程报名”的申请方式，2门专题课程可以分别单独申请。
(3) 原则上不鼓励学员同时申请“基础课程”与“专题课程”；
2. 申请日期：2020年7月8日－7月18日。
3. 申请方式：
Ø 2020年7月22日前审核报名材料并尽快通知录取结果。录取者会收到录取通知的邮件，不录取者会有不录取通知，请留意查收邮件。若没有收到录取结果，可来电或者发邮件至shuworkshop2020@126.com咨询。
4．学员收到录取通知（电子邮件）后，回复确认邮件；主办方将通过电邮发送相关材料和指引。
5. 联系方式：
Ø 021-66136269（上海大学 黄佳佳）
Ø 020-34685621（广州市香港科大霍英东研究院 佘老师）
Ø shuworkshop2020@126.com
6. 确保所提供的联系方式（电话和电子邮箱）能及时联系到申请者本人。如所提供的电话和电子邮箱有变，请及时告知，以免由此导致相关信息资料不能正常送达。
三、课程考核
1. 凡参加暑期课程的学员，应完成相应作业；
2. 正式录取的学员完成课程培训后，将获得电子版《结业证书》。
四、“应用社会科学方法”研修班课程规划大纲
基础模块课程
500.《统计软件应用：STATA》［基础课程］
501.《应用回归分析基础》［基础课程］
502.《高级应用回归分析》［基础课程］
503.《类别数据分析》［基础课程］
专题模块课程
504．《调查数据分析》
505.《对数线性模型》
506.《事件史分析》
507.《多层次线性模型》
508.《固定效应模型》
509.《因果分析模型》
510.《结构方程模型》
511.《研究设计》
512.《GIS应用与空间分析》
513.《潜类分析》
514.《网络分析》
515.《抽样调查》
516.《增长模型》
517.《因素分析》
518.《路径分析》
519.《民意调查》
520.《计算机在调查中的应用》
521.《统计软件应用：SAS》
521．《统计软件应用：R》
522．《数据挖掘》
522A.《计算社会科学入门》
522B.《定量文本分析》
高级研讨课程
523.《数据分析专题》
524.《社会科学研究专题》
525.《社会科学定量研究论文》工作坊