均值t检验
ttest：即 t tests (mean-comparison tests)，简单来说，在t检验的假设都满足的前提下，如满足正态分布，如同方差假定，比较不同的数据的均值，以判断数据之间是否存在差异。
常用两样本t检验：命令：ttest varname,by(groupvar)，即检验不同分组下，观察值的均值是否存在显著差异。若无同方差假定，或数据本身不同方差，则要加上unequal 选项。
至于上面t检验怎么看，主要是看p值，若p值较小，则拒绝原假设，差异是显著的；若p值较大，则接受原假设，差异并不显著。
结果导出：
esttab
参考：
logout2
基本使用形式：
logout2 [m1 m2 m3] using filename , word/excel replace +[other options]
sysuse nlsw88,clear
tab race,gen(d_race)
drop d_race1
tab occu,gen(d_occu)
drop d_occu1 //分别生产人种、职业虚拟变量
reg wage hours ttl_exp married
est sto m1
reg wage hours ttl_exp married d_race*
est sto m2
reg wage hours ttl_exp married d_race* d_occu*
est sto m3
outreg2 [m1 m2 m3] using out1,replace excel ///
drop(d_occu*) sortvar(married hours) ///
tdec(2) rdec(3) adjr2 e(F) tstat ///
nonote ///
addnote("注：（1）。。。 ///
（2）。。。"）
述命令中，excel表示输出excel文件，drop(d_occu*)表示不再表中展示职业虚拟变量的回归结果（太多了），sortvar可以调整回归表中变量的顺序，tdec、rdec分别表示设定t统计量与R2 保留的小数位数，adjr2,e(F)分别表示表中展示调整后的R2 、F统计量，tstat表示估计系数下方展示 t 统计量，相应的若改为pvalue可以呈现显著性水平；nonote表示不展示默认的英文注释，addnote可以自己加入自己的回归结果注释。
同时，outreg2还可以通过append选项继续追加回归结果。
下面将logit回归结果加入上文out1估计结果中：
logit union wage married wage d_race* d_occu*
est sto logit
outreg2 [logit] using out1,excel append
相关系数
- 皮尔逊相关系数：
corr x y z（从整体上计算）；pwcorr x y z（两两计算） - 斯皮尔曼相关系数：
spearman x y z（从整体上计算）；spearman x y z, pw（两两计算）
Pearson 相关系数
corr price weight length mpg
pwcorr var1 var2
pwcorr price weight length mpg,sig
pwcorr price weight length mpg,star(0.01)
* pwcorr 的缺陷在于，默认保留小数点后四位小数，且无法调整，不符合一般期刊的格式要求
Spearman 相关系数
sysuse auto,clear
spearman mpg rep78
//Two variables; output displayed in tabular form by default
spearman mpg rep78, matrix
//Two variables; output displayed in matrix form
spearman mpg price rep78, pw
//Use all nonmissing observations between a pair of variables
spearman mpg price rep78, pw star(0.05)
// Star all correlation coefficients significant at the 5% level or lower
Pearson &Spearman 系数合并显示
corsp mpg price rep78,format(%7.3f)
corsp mpg price rep78
Pearson &Spearman 系数的区别
如果变量同时满足以下三个条件，Pearson &Spearman 系数都可以使用，此时使用Pearson 系数更好
①连续变量
②正态分布
③ 线性关系
以上任意一个条件不满足，只能使用spearman 相关系数，不能用 Pearson 相关系数.
