大家好，我是你们的学长。今天给刚入门的研一同学们分享一下 Stata 的一周速成方法。不管是学习 Stata 还是 Python，这种技术类的工具不建议看大量的课程，因为效率会很低下，有很多的方法在管理学中不会特别应用到，反而会降低入门机器学习的自信心。不同的研究问题可能侧重不同的工具，方法以使用和驾驭为主，不要纠结具体的过程，建议以文献学习中补充方法，看主流文献用的什么方法回头进行学习。
一、前期准备
1. 数据来源
首先，确定你的研究数据来源。可以是公开数据库、问卷调查结果，或者其他可靠的数据集。确保数据的准确性和完整性，为后续分析打下基础。
2. 合并数据
如果你的数据分布在多个表格中，学会使用 Stata 的 merge 命令进行数据合并。确保合并键的一致性，避免数据丢失或重复。
二、Stata 实操
此部分的目的是学会 Stata 数据处理的过程，同时能理解 Stata 代码，最后能够输出论文中的数据表格，同时看懂表格的含义。
1. Excel 数据导入
2. 数据清洗
描述性统计
可以添加 “detail” 选项获取更详细的信息。
相关性分析
基准回归
中介效应检验
检验中介变量的影响：
调节效应检验
引入交互项检验调节效应：
输出表格
三、论文复刻并形成自己的代码库
此部分的目的是对实证论文的进一步深化，同时结合文献进行论文复刻，并形成自己的代码库，补充基本的计量经济学知识。
1. 论文复刻
从中国工业经济官网下载文章及代码，导入至 Stata 进行论文复刻，可以修正一下自己的代码形成代码库。这一部分会比上一部分复杂一点，包括一些异质性分析、平衡趋势检验、稳健性检验等。
2. 结合文献内容
把每一部分的模型看懂，明确实证分析的几个部分。参考书籍如陈强的《计量经济学及 Stata 应用》，加深对方法的理解。
