STATA入门（24）

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软件代码小白入门第24期分享: STATA和R语言在应用上的对比(第二期) 大家好啊，接着上一期，这一次继续和大家分享一下STATA和R语言对于同一个命令在应用的差异性。本期主要体现在对变量进行列联表的绘制以及基本信息的查看。

联系1:基本信息的查看

这一命令在两个统计软件的应用中大致是相同的，都是对summarize的应用。在STATA中，summarize（变量）可以呈现出很多信息，包括观测总数，均值，标准差，最大最小值。在R语言中应用summary（变量）命令代码，但与STATA稍有不同的是，R语言的summary函数汇总的是变量的四分位数（包括最大值和最小值），平均值（针对数值型的变量），以及因子向量和逻辑向量的频数统计。可见，不同的数据统计分析软件其实是互补的，即使我们的命令都是相同的，但反应的信息不全相同。

区别1:变量频数以及频率的统计

在STATA中，对变量进行频数的统计只需要一条命令，而在STATA中通常需要两条命令

举例：假设现有一份数据，包括年龄（用age表示），和性别（用gender表示），现在我们想简单的查看一下不同性别中年龄的大致分布，包括总体的频数和频率以及分类的频数频率，两个统计软件的代码如下图所示。

STATA：

tab age gender,cloum可以直接以列联表的形式呈现出总体和分类变量的频数和频率。

R 语言：

首先还是在导入数据的时候对数据进行命名，后续想对某个变量进行分析的时候也要用$进行连接

table(data$age,data$gender)

第一步是求频数

prop.table(table(data$age,data$gender),2)

第二步再在其基础上求频率