Stata图形.ppt

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,第七章,图形的生成与数据的描述,图形的优势,数据往往使人眼花缭乱。没有人能记住数据中的所有数值。频数分布提供数据分布的一些基本特征和规律。若用图形表示频数分布，则更形象和直观,统计图形是用点的位置、线段的升降、线条的长短或面积的大小等方法来表达数据的内容，包括统计资料反应的变化趋势、数量的多少、分布状态和相互关系等,通过图形描述出来的数据便于阅读、比较和分析,一张好的统计图表，胜过冗长的文字表述,Stata的制图功能,既可通过命令产生图形，也可以直接使用Graphics窗口菜单中的选项来实现,在Easy graph的菜单下，Stata的作图模块主要提供十种基本图形的制作：散点图(twoway)、线图(line)、面积图(area)、柱形图(bar)、点图(dot)、圆形图（饼图）(pie)、直方图(histogram)、箱线图/盒型图(boxplot)、矩阵图、回归线图和功能图,对简单图形（Easy graph）的巧妙应用，可以满足绝大多数用户的统计作图要求。但有时我们必须求助于复杂的制图功能,在Graphics的主菜单下，可选择制作更复杂的图形,Stata制图的窗口菜单,Stata的其它制图功能,Stata的某些非绘图命令也具有绘制图形的功能。比如,在频数分布命令中，有制作简单茎叶图的选项,事件史分析提供生存曲线图,回归分析提供回归线或残差图等,Stata制图功能比较复杂。生成图形的过程中往往会遇到错误。有时，命令中一个不恰当的空格，一个不正确的标点符号都将使程序不能正常运行。因此，从窗口菜单入手可能更容易一些,但是，Stata的图形种类及每种图形的选项虽多，但许多基本命令十分类似，可举一反三,图形的种类及适用范围,数据结构和变量属性的不同要求采用不同的图形,散点图（Scatter Plot）,.scatter描绘散点图；双向关系图型（twoway plottypes）之母,适合于y轴和x轴均为数值型的数据,用于反映两个或多个变量之间的关系。y轴往往被假定为因变量，x轴被当作为自变量。其图形反映y轴的数值是否随x轴数值的变化而发生相应变化,.scatter既是命令，也是双向关系图型（twoway graph）中的一种,散点图的基本命令,.graph twoway scatter,y x,这里,graph twoway是命令,scatter表示图形类型,y 代表y变量，表现为纵轴,x代表x变量，表现为横轴,由于没有指定其它的限定条件，散点将表现为实心圆圈,.twoway scatter,y x,同上，twoway是命令，scatter表示图形类型,.scatter,y x,这里的scatter既表示图形类型，也表示命令,散点图的选项：总体外观,.scatter,height age,title,(Height of Children),subtitle,(Stata Example),note,(1),caption,(Source:Chapter7),scheme,(economist),:生成height,和,age,散点图的基本命令,:给图形附上标题,，标题在括号内,：给图形添加副标题，副标题在括号内,：给图形编号,：给图形提供注释,note,和,caption,的意思基本是一样的,:定义图形的外观，括号内的,economist,告,Stata,输出一个经济型的图形,逗号后面所有的内容都属于选项，在所有图形中都是通用的,散点图的选项：绘图区域的大小,绘图区格式的比例通过region_options ysize(#)和xsize(#)选项控制。该选项指明绘图区的高度和宽度（单位：英寸）。比如，,.scatter,y x,xsize,(4),ysize,(4),：横轴（宽度）的选项,：横轴的宽度；这里将其定义为4英寸,：纵轴（高度）的选项,：纵轴的高度；这里将其定义为4英寸,该命令将生成一个4英寸 x 4英寸的图形,散点图的选项：数轴（axis）,（a）数轴标题：ytitle，xtitle（“”）,（b）数轴的标签和刻度：ylabel(“”)，xlabel,（c）数轴的范围（ylabel(minmax)或ylabel(0(20)180）,（d）网络线格式：xlabel(,grid)ylabel(,nogrid),（e）添加线条：yline(130),（f）多个数轴：yaxis(1)|yaxis(2),散点图的选项：数据标记（Markers）,数据在图形中的表现。既包括形状，也包括颜色和大小,标记的形状是由msymbol()选项决定的；标记的颜色是由mcolor()选项决定的；标记的大小是由msize()选项决定的,Stata的默认规则是，使用实心圆点表示第一个y变量，实心菱形表示第二个y变量，实心方形表示第三个y变量,.scatter,height age,mcolor,(red),msize,(5),msymbol,(oh),：符号的颜色（mcolor=marker color），这里将散点定义为红色,：符号的大小（msize=marker size），这里将散点定义为5,：符号的性状（msymbol=marker symbol，可简写为ms），这里将散点的形状定义为空心圆,graph twoway scatter height age,mlabel(school),mlabposition,(11)ysize(3)xsize(4),多重图形,一个图中可以描绘多重二元关系，命令不变，y轴的变量列在命令之后，最后一个变量是横轴的变量,多重图形的变化在于选项。若要比较城乡孩子按年龄的平均身高或体重，则首先需要生成相应的变量：,.egen heightr=mean(height)if urban=0,by(age),（按年龄计算农村孩子height的均值）,.egen heightu=mean(height)if urban=1,by(age),（按年龄计算城镇孩子height的均值）,.egen weightr=mean(weight)if urban=0,by(age),（按年龄计算农村孩子weight的均值）,.egen weightu=mean(weight)if urban=1,by(age),（按年龄计算城镇孩子weight的均值）,散点图的选项：添加文字,图形中的文字主要包括标题、数轴的标题、注释和资料来源等,.egen,weightm=,mean,(weight),by,(age),.scatter,height age|,line,weightm age,yaxis(1 2)xaxis(1 2)title(This is the Title)subtitle(This is the Subtitle)caption(This is the caption)note(This is the Note)ytitle(Height of Children,axis(2)ytitle(Weight of Children)xtitle(Age of Children)xtitle(Child Age,axis(2)ysize(4)xsize(5),7.2线图（line graph）,Line Graph（线图）,线图又称曲线图，是用线段的升降来说明现象变动情况的一种统计图,主要用于显示现象在时间上的变化趋势、现象的分配情况和现象间的依存关系,与scatter图形一样，该图适合于数值型与连续型的时间序列数据，连接散点,可用scatter取代line，但不用line取代scatter,线图还可以用于描述预测的数值、置信区间和回归线,.line,既是命令，也是一种图形,线图的基本命令,.graph twoway line,y x,.,graph twoway是命令,.,line 表示图形类型,y 代表y 变量，表现为纵轴,x代表x变量，表现为横轴,.twoway line,y x,这里的line依旧表示图形类型,.line,y x,这里的line既表示图形类型，也表示命令,注意事项一,将x轴的数据进行排序,没有排序的图形看起来像小孩的涂鸦：,.line,height age,ysize(3)xsize(4),注意事项二,将y轴的数据转换为均值,没有转换为均值的图形：,.sort,age,.line,height age,ysize(3)xsize(4),注意事项三,若y轴的变量是均值、但没有按x轴的变量进行排序，则生成右侧的图形：,正确的方法,.egen heightm=mean(height),by(age),按照年龄计算height（身高）的均值,.egen weightm=mean(weight),by(age),按照年龄计算weight（体重）的均值,.egen edum=mean(edu),by(age),按照年龄计算edu（教育）的均值,.replace edum=.if age6,由于6岁以下的孩子的教育多为缺失值（他们尚未上学），故将他们定义为缺失,.sort age,.graph twoway line heightm age|line weightm age|line edum age if edum=.,yaxis(2)legend(row(3 position(10)ring(0)xtitle()ytitle(Height and Weight)ytitle(Average Year of Schooling,axis(2)ysize(3)xsize(4),线条的格式,.graph twoway line heightm weightm edum age,connect(line line stairsteps),clpattern(longdash solid dash),lcolor(grey blue red),lwidth(0.5 0.5 0.5),legend(row(3)position(3)ring(0),xtitle(),替换成scatter,dot,bar,area?,置信区间,.quietly regress edu age,.predict hat,.predict stdf,stdf,.gen lo=hat-1.96*stdf,.gen hi=hat+1.96*stdf,.scatter edu age|line hat lo hi age,pstyle(p2 p3 p3)sort,7.3.条形图（Bar Chart）,条形图的种类,条形图分为纵向和横向条形图,.graph bar,生成纵向条形图，即柱形图，在这类柱形图中，,y,轴是连续变量，而,x,则可以是分类或连续变量。,.graph bar,(mean)连续变量,over,分类变量,.,graph hbar,生成横向条形图。,y,轴是连续变量，且是横向的；,x,轴则可以是分类或连续变量，且是纵向的：,.graph hbar,(mean)连续变量,over,分类变量,统计量“mean”是stata默认的，可以选择其它统计量：,包括median（中数）、sum（算术和），p（四分为数、十分为数、百分位数，等分位数）和count（计数），故可将上述命令换成：,.graph hbar,(sum)连续变量,over分类变量,条形图的选项：over(分组),.,graph bar(mean)edu if edu!=.,blabel(bar,position(top)format(%4.2f),over,(urban,relabel(1 Rural 2 Urban)ysize(4)xsize(3),条形图的选项：两个over,.graph bar(mean)edu if edu!=.,blabel(bar,position(top)format(%4.2f)size(5),over,(urban,relabel(1 Rural 2 Urban)ysize(4)xsize(3),over,(girl,relabel(1 Boy 2 Girl),条形图的选项：两个over的顺序,.,graph bar(mean)edu if edu!=.,blabel(bar,position(top)format(%4.2f)size(5)ysize(4)xsize(3),over,(girl,relabel(1 Boy 2 Girl)ylabel(),over,(urban,relabel(1 Rural 2 Urban)ytitle(),条形图的选项：by与over之别,.,graph bar,(mean)edu if edu!=.,blabel(bar,position(top)format(%4.2f)size(5)over(urban,relabel(1 Rural 2 Urban)ysize(4)xsize(3),by,(girl),.,graph bar,(mean)edu if edu!=.,blabel(bar,position(top)format(%4.2f)size(5)over(urban,relabel(1 Rural 2 Urban)ysize(4)xsize(3),over,(girl),条形图的选项：Stack,.,graph bar(mean)sib0 sib1 sib2,over(urban,relabel(1 Rural 2 Urban),stack,legend(row(3)blabel(bar,position(base)format(%4.2f)color(white)percentages ysize(4)xsize(3)ytitle(Mean)over(girl,relabel(1 Boy 2 Girl),条形图的选项：blabel,该选项有两个功能。其一，增加图表的信息量通过(blabel(bar)和blabel(total)将变量的取值添加到图形中；其二，通过(blabel(name)和blabel(group)选项改变bar的名称和组合。该选项只适用于graph bar和graph hbar命令。其次选项主要有：,blabel(what,where，how)（什么、什么地方、如何）：指定标签的内容以及相对于bar而言标签的位置,blabel(bar)：标签为bar的高度,blabel(total)：标签为bar的累积高度，该选项只与stack连用,blabel(group)：指明标签为第一个over选项中分组变量每个组别的名称,条形图的选项：bar,与bar的位置、形状、色彩等有关。主要次选项：,outergap(*#)和outergap(#),前者指定bar到绘图区边缘的距离，包括第一个bar和最后一个bar，改变默认值,outergap(*1.2)将间隔增加20%；outergap(*.8)则将间隔减少20%,outergap(#)指定间隔与bar宽度的比例（如，outergap(50)将间隔缩为bar宽度的一半）,二者不能同时使用,条形图的选项：bar（II）,bargap(#)：bar之间的间隔，定义为与bar宽度的比例。默认值为bargap(0)，即各bar相连。bargap()可为正、负值,bargap(10)将缩小bar之间的间隔（bar宽的10%）,bargap(-30)将使bars之间有30%的重合,值得注意的是，bargap()只影响y变量的bars,bar(#,barlook_options)：bar的外观选项。比如，bar(1,.)是指第一个bar，bar(2,.)是指第二个bar(2,.)，如此类推。这里的.是bar的具体定义。最有用的选择是色彩，(colorstyle)，其功能是定义bar的颜色。如：命令bar(1,color(red)将使第一个bar呈红色,条形图的选项：bar的颜色,.intensity(#)和intensity(*#)：指明填充bar的颜色的强度,.intensity(#)直接指定某个强度,.intensity(*#)指明相对于默认值的强度,默认值是，bar内的填充颜色与其边框的颜色一致,若指定#1，则加深颜色,若无需填充bar，则使用intensity(0),.lintensity(#)和lintensity(*#)：指定bar边缘线条的强度,.lintensity(#)指定某个具体强度,.lintensity(*#)指定的强度是相对于默认值而言的,若需颜色最深，则使用lintensity(255),.,graph bar(mean)edu if edu!=.,blabel(bar,position(top)format(%4.2f)size(5)ysize(4)xsize(3)over(girl,relabel(1 Boy 2 Girl)label(labcolor(black)labsize(medium)ylabel()over(urban,relabel(1 Rural 2 Urban)ytitle()bar(1,fcolor(blue)lcolor(gold)lwidth(thick),.graph bar(mean)weight height,over(sibs,relabel(1 no sibling 2 1 sibling 3 2+siblings)bargap(-30)legend(label(1 weight)label(2 height)ytitle(Height and weight)title(Height and weight of Children)subtitle(by Number of Siblings)blabel(bar,position(inside)format(%9.1f)color(white)note(Source:xyz)ytitle()ylabel(),横向条形图,.graph hbar,(mean)weight height,over(sibs,relabel(1 no sibling 2 1 sibling 3 2+siblings)bargap(-30)legend(label(1 weight)label(2 height)ytitle(Height and weight)title(Height and weight of Children)subtitle(by Number of Siblings)blabel(bar,position(inside)format(%9.1f)color(white)note(Source:xyz)ytitle()ylabel()ysize(4)xsize(3),7.4直方图（histogram）,直方图（histogram）的定义,用矩形的高度和宽度来表示频数分布的图形,通常，将收集的数据依大小次序归类于既定的组别中，在平面直角坐标中，用横轴表示数据分组，纵轴表示频数或频率。各组与相应的频数就形成一个矩形，即直方图,用来观察整体数据分布的情况：中心位置、分散程度及分配型态,对于等距分组的数据，可直接用矩形的高度表示频数分布；若组距不等，仅用矩形的高度表示各组的频数分布并不合适。当数据的组距不等时，需要使用矩形的面积来表示各组的频数分布，或根据频数的密度来绘制直方图,无论组距是否相等，使用面积表示直方图的频数是最合适的方式（这样的话，直方图下的总面积等于1,直方图与条形图的主要区别,两者是不同的概念,直方图用面积（即长方形的长度和宽度）表示各类别的频数分布；条柱的高度与宽度均有意义；各条柱通常连续排列,条形图用条柱的高度来表示各类别频数的多少；仅条柱的高度有意义；条柱通常分开排列,二者横轴表示的意义相同，但纵轴不同。条形图的纵轴（长方形的高度）表示频率；直方图的纵轴表示频率与组距的比值，其相应组距上的频率等于该组距长方形的面积,条形图主要用于表示分类数据，直方图用来表示定量数据,条形图的条柱之间有空间，而直方图除非有空组，否则长条间不能有空隙,直方图的基本命令,.histogram,变量,.histogram,是直方图的基本命令,若不对图形作任何定义，则y轴的统计量等于“density”。其含义是,，所有条柱的和的面积等于,1,也可以将,y,轴的统计量替换为,frequency/percent/fraction,在,histogram命令后,加上变量的名称。Stata默认的变量类型为数值型变量，但只要指明是分类变量，该命令也同样绘图,.,histogram edu,discrete,ysize(2)xsize(2),选项discrete表示变量edu为分类变量,直方图的主要选项,：,仅适用于连续变量,.bin,(#)和,width,(#),二者可互换、但不能同时使用,.bin指定数据将被如何集合成在bin中。bin()指直方图中条柱的数量，“#”代表具体数目，因需而异。若不注明，则Stata自动地根据变量的取值决定条柱的宽度,.width()指明柱子的宽度；使用width()选项将会改变图形的计算方式,若没有其中任何一个选项，Stata将自行决定bin的数目,.start(#),表示数轴的起点，或者是变量的理论最小值。默认值为start(m)，其中m表示最小值（minimum）。括号中的数值一定小于或等于最小值，否则就会得到一个红色的错误提示,直方图的主要选项,：,仅适用于分类变量,.discrete,该选项告诉Stata需要生成直方图的变量属于分类变量，故变量的每个分类都应该有一个独立条柱（bar）,.width(#),该选项在分类变量中很少使用。与连续变量一样，它指明柱子的宽度。默认的形式是width(d)d(difference)代表观察到变量特殊值的最小差别。当变量的分类较少时，可重新设置柱子的宽度,.start(#),在分类变量中也不常用。其使用方法连续变量,直方图的主要选项,：,适用于分类和连续变量,（1）y轴的统计量。,主要有四种,density：它是默认的统计量；Stata按比例绘制柱子的高度，从而使,所有条柱面积之和等于,1,fraction,：按比例绘制柱子的高度，所有柱子的高度之和等于,1,frequency,：按比例绘制柱子的高度，从而使每个独立柱子的高度等于该类别的观察量，故条柱的高度之和等于总观察值,percent,：按比例绘制条柱的高度，条柱高度之和等于,100%。用百分比得到的图形和用频数所得到的形状一样；只是量纲不同而已,（,2）柱子之间的距离：gap(#),可缩小柱子的宽度（%）定义相邻柱间的距离。默认的方式是gap(0)相邻的柱子挨着。距离介于0和100之间,直方图的主要选项,：,适用于分类和连续变量,（3）正态密度曲线：normal,在分布图上添加一条基于样本均值和标准差的正态分布密度曲线，所谓的正态是指它拥有与数据同样的均值和标准误差。也可添加其它类型的曲线,（,4,）柱子的标签,：,addlabels,在每个柱子的顶端,，附上统计量，表明其高度,addlabopts(marker_label_options),：指明如何表现柱子的标签，即条柱高度和表现形式,在散点图的marker_label选项中适用的选项，也适用于该选项,直方图的主要选项,：,适用于分类和连续变量,（5）其它选项,Y-Axis,X-Axis,Title,Caption,Legend,Overall,By等在twoway关系图中使用的选项在直方图中也基本适用，比如：,title(“Child Age”):给该图形指定一个题目,xlabel(0(1)14)：0表示x轴从0开始，1表示数轴上数值的间隔为1，共有14个数值,xlabel(14)：表示共有14个条形柱,ylabel(0(20)100)或ytick：表示y数轴从0开始，数值间隔为20，最大数值为100；实际定义因需而异,histogram edu,percent title(Figure 3.5.Education)ylabel(0(3)18)ytick(1(2)17)xlabel(0(1)14)start(0)width(1)addlabel norm gap(1),比较组别,.,histogram,weight,by,(girl)percent norm,histogram edu,by(girl urban)percent ytitle(Percent of Year of Schooling)ylabel(0(4)16)xtitle()xlabel(0(3)15)start(0)width(1)gap(1.5)ysize(3)xsize(4),7.5圆形图（饼图）,（pie chart）,定义及基本命令,利用圆形及圆内扇形的角度来表示数值大小的图形。使用分割并填充了颜色或图案的扇形来表示数据,通常用来表示数据中的各部分在总体中所占份额（例如，白领在所有职业中的百分比），即比较指标和反映总体的内部结构，故对研究结构性问题十分有用,可以根据需要，创建多个饼图来显示多组数据,图中的各个扇形角度表示总体中各部分的百分比。扇形的角度是按各部分百分比占360,o,的相应比例来确定的,Stata在绘制圆形图时，按变量和按变量的分类进行区分,.graph pie,两个或多个变量的园形图,.,graph pie,sib0 sib1 sib2,legend(row(1),该命令将生成三个扇形，分别相当于第一个变量(sib0)、第二个变量(sib1)和第三个变量(sib2)之和,该命令等同于下面将要介绍的个案取值的园形图命令,个案取值园形图,.graph pie,over,(sibs)legend(row(1)ysize(4)xsize(3),每个扇形分别代表变量sibs的各个分类的观察量，该变量为分组变量，包括三个不同值,圆形图的选项:,pie,.graph pie,over(sibs),pie,(2,explode color(red),pie,(3,explode)note(Source:xyz)title(Percent of Sibling Distribution)legend(row(3)position(6)ysize(4)xsize(3),圆形图的选项:,plabel,(I),.graph pie,over(sibs),plabel,(_all percent,format(%9.1f)size(large)color(white)gap(3)pie(2,explode color(red)pie(3,explode)note(Source:xyz)title(Percent of Sibling Distribution)legend(row(3)position(6)ysize(4)xsize(3),圆形图的选项:,plabel,(II),.graph pie,over(sibs),plabel,(_all name,size(*1.5)color(black)gap(-3),plabel,(_all percent,color(black)format(%9.2f)size(*1.5)gap(-18)pie(2,explode color(red)pie(3,explode)note(Source:xyz)title(Percent of Sibling Distribution)legend(row(3)position(6)ysize(4)xsize(3)legend(off),圆形图的选项:,by,.graph pie,over(sibs)plabel(1 No sibling,size(*2.5)color(white)gap(-5)plabel(2 1 Sibling,size(*2.5)color(white)gap(-5)plabel(3 2+Siblings,size(*2.5)color(white)gap(2)pie(2,explode color(red)pie(3,explode),by,(urban,legend(off)note(Source:xyz,size(*2)title(Percent of Sibling Distribution),7.6箱线图,（箱图、盒形图、盒子图）,(box plot或box-whisker),箱线图,由一个箱子和两条线段组成。一个箱线图包括一条从最小值延伸到最大值的垂直线及一个盒子，盒子上在第一个四分位数（,Q,1）、中位数（即第二个四分位数）、第三个四分位数(,Q,3)分别画有线条,箱线图是5个数的汇总：最小值、第一个四分位数（,Q,1）、中位数（即第二个四分位数）、第三个四分位数(,Q,3)、最大值,箱线图用来揭示数据的中心、数据的扩展、数据的分布和离群数的存在。由于中位数和四分位数对极端值不敏感，故箱线图也具有这一特点，适合比较两个或多个数据集。当使用两个或多个盒形图比较不同的数据集时，必须使用相同的比例才能进行正确的比较,理解箱线图,盒子的中间横线是数据的中位数(median)。该数值表明，数据中有一半大于中位数（在其之上），另一半小于中位数（在其之下）,封闭盒子的上下两横线（边）分别为上下四分位数（点）；其意义为：数据中有四分之一的数目大于上四分位数，即在盒子之上；另外有四分之一的数目小于下四分位数，即在盒子之下。因此有一半的数目在中间封闭盒子的范围内。另一半分布在盒子上下两端,在盒子上下两端分别各有一条纵向的线段，表明盒子外面数据点的分布。上端截止线为变量的最大值，下端截止线为变量的最小值,另外，如果存在奇异值，则会在箱图中用“0”标记，若存在极端值，则会用“*”标示,箱线图的类型及基本命令,类型：,横向箱线图,纵向箱线图。纵向箱线图的y轴是数值型变量，x轴多是分类变量,.,graph box,变量a,over变量b,:描绘纵向箱线图的基本命令,：被绘图的变量,：按变量b的分类绘制变量a的箱线图,.graph box a b,over(c),按变量,c,的分类，绘制变量,a,和,b,的箱线图,.,graph box height weight,over(urban,relabel(1 Rural 2 Urban)ysize(4)xsize(3)legend(row(2),横向箱线图,.,graph hbox,a,over(b),：描绘横向箱线图的基本命令参数,：被绘图的变量,：按变量b的分类绘制变量a的箱线图,y依然是数值型变量，x轴仍旧是分类变量，但y是横轴，x是纵轴,.,graph hbox edu,over(sibs)over(urban,relabel(1 Rural 2 Urban)yline(6,lcolor(red)lwidth(0.5)ysize(4)xsize(3),.graph hbox edu,over(sibs)by(urban)yline(6,lcolor(red)lwidth(0.5)ysize(3)xsize(4),7.7矩阵图（Scatter Matrix）,矩阵图形（graph matrix）,以简洁的方式同时展示多个变量之间的两两对应关系，使研究者可很快捕捉变量之间的（非）线性关系、极端值或积聚的特点；对多元回归分析十分有用,.,graph matrix,a b c d,：生成矩阵图形的基本命令,：生成矩阵图形的变量：a、b、c、d,.graph matrix,a b c d,half,msymbol,(oh),：只显示一半的矩阵,：散点采用小空心园点为标志,.graph matrix heightm weightm edum age,half msymbol(oh)ysize(4)xsize(3),平均身高与平均重量呈正关联，与平均教育水平呈近乎直线的正关联，与年龄也呈正关联,平均体重与教育水平和年龄也呈近乎直线的正关联,平均教育与年龄亦然,这几个变量之间有很强的正向关联,7.8图形的保存,（graph save）,、,编辑,（graph edit）、,合并,（graph combine）,图形的保存（graph save）,可使用.graph save命令保存图形，以备未来之用,该命令将指明的图形保存到磁盘中。若没有指定图形的名称，则Stata自动保存当前描述的图形,若在指明图形名称时没有具体定义图形的格式，则.gph就是图形的默认格式,.,graph save,图形的名称,：保存图形的固定命令,：需要保存的图形的名称,图形的格式,默认格式是,.gph,格式。以该格式保存的图形可以被编辑，且可通过scheme选项来控制图形的总体外观,若保存为,asis,的格式，图形将永远看起来与创建时一模一样，无法对它进行任何修改,asis非,Stata的默认方式。若需要按as is保存的话，则需写出该选项,无论图形是以asis格式保存，还是以,.gph,的格式保存，对打印没有任何影响。Asis图形通常占用的磁盘空间较小，且输出的速度更快,图形的替代,.graph box,y x,生成一个y与x的箱线图,.graph save,yx,将新生成的箱线图命名为yx，并以.gph的形式保存起来,然后，我们对图形做些修改，并以同样的名称重新保存：,.graph save,yx,我们会得到以下的错误提示，告诉我们同名图形已经存在：,（file fig_yx.gph already exists）,若需要替代现有的图形，需要在命令中添加replace的选项,.graph save,yx,replace,(file fig_yx.gph saved),在word文件中编辑图形(edit),将图形复制到word文件中；,右键点击图形，并选择“编辑图片”,修改图形：改变字号、线条的粗细和格式、添加文字、删除数轴、添加或删除大小刻度或其它需要改变的地方,当对图形进行编辑的时候，纵轴的标题自动地变成横向的。处理方法是：点击一次横向文字，文字框就被突出出来；再通过两种方法调整文字的方向,从格式菜单找到文字方向，选择纵向,当突出显示标题的时候，同时产生一个工具条，工具条的最后一个选项可以用来旋转文字的方向,原始图形,0,50,100,150,Childrens weight in 2004,0,1,2,0,1,0,1,0,1,编辑后图形,0,50,100,150,2004年儿童的体重,独生子女,一个姊妹,2+姊妹,农村,城市,农村,城市,农村,城市,编辑后的图形,整合图形（graph combine）,将几个已生成且存储的图形整合到一起。曾经创建且保存在Stata的图形都能从记忆空间找回,.graph use,图形的名称,这里的graph use是找回Stata图形的固定命令,与数据存储不一样的是，graph存储无需路径，只需图形的名称,一旦图形被存入Stata的记忆空间中，它可以被重复显示、打印或再次保存为不同名称的文件,若原图是以.gph的格式保存的，可将其转换为其它格式,也可通过菜单或使用graph use命令改变图形的色彩,.graph use,fig1,scheme,(s1color),整合图形的基本步骤：步骤1（I）,保存在磁盘的两个或多个图形可通过,graph combine,命令整合到一起,假若需要将身高与年龄、体重与年龄、教育与年龄的三个图形整合为一个图形，需采取以下步骤,步骤1：生成三个独立的图形,（1）生成并保存身高与年龄的关系图：,.graph twoway scatter heightm age,by(urban)xtitle()title(Mean Height of Children,position(6)ring(0)box margin(small)ytitle(Mean Height)saving(Fig_mh,replace),图形生成后，Stata自动提示：(file Fig_mh.gph saved),整合图形的基本步骤：步骤1（II）,（2）生成并保存体重与