近年「ビッグデータ」「人工知能」が注目され、統計のニーズが加速度的に増加しています。それに応えるように、統計の技術も急速に発達しています。次々と生み出される新たな分析手法、複数の分析手法の連携、従来の分析手法のアルゴリズムの再評価など、世界中の研究者が統計ニーズを満たすために、切磋琢磨しています。
Stataはこうした先進の統計手法を、新機能として取り入れています。更に、正確なデータ分析、分析機能の拡張性、分析結果の再現性、そして優れた操作性。これがStataを研究者の皆様にお勧めする理由です。

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Stataの特長

Features

シンプルな操作性

シンプルな操作性

メニュー操作とコマンドの2つの方法で操作できます。
モデル推定、グラフの作成、データ管理などで素早く簡単に操作できます。

充実したドキュメンテーション

充実したドキュメンテーション

27種(合計約14,000ページ)のPDFマニュアルが付属し、統計の計算式、例題、リファレンスと、最新の分析機能に関する情報を収録しています。
基本操作については日本語のマニュアルもご用意しています。

高品質なテクニカルサポート

高品質なテクニカルサポート

テクニカルサポートは迅速、正確、丁寧かつ明確であることを心がけています。
米国開発元はもちろん、日本国内でも博士号、または、修士号を取得したスタッフがサポートいたします。

正確さと信頼性

正確さと信頼性

Stataは常に拡大しつつ、継続的に製品テストを行っています。
実際、米国では400万ステップを超えるテストプログラムで検証されています。

Stataプログラミング

Stataプログラミング

簡単なプログラミングにより、操作性を格段に向上させることが可能です。
世界中のユーザが開発したプログラムもインターネット経由で入手できます。

統合パッケージ

統合パッケージ

データ処理、グラフ作成、統計分析の機能がStataという一つのパッケージの中に統合されています。
別売のソフトウェア、モジュールの購入の必要はありません。
※Stata はWindows, Macintosh, Unix(Linuxを含む)上で利用することができます。

幅広い統計機能

Extensive statistical functions

Stataには広範な分析機能が搭載されています。

主な分析機能

  • 統計基本機能
  • ARIMA
  • 線形回帰
  • 時系列分析
  • 検出力分析
  • パネルデータ
  • 症例対照研究
  • 分散分析(ANOVA/MANOVA)
  • 一般化線形モデル(GLM)
  • クラスター分析
  • サンプルセレクションモデル
など…

高度な分析機能

  • マルチレベル分析
  • ARCH
  • サーベイデータ
  • 処置効果
  • 正確統計
  • ベイズ統計
  • 生存モデル(脆弱性)
  • 多重代入法
  • SEM(構造方程式モデリング)
  • 2値、カウント、制限従属変数
  • ダイナミックパネルデータ(DPD)分析
など…

統計学研究者向け機能紹介

Introduction of functions for statistical researchers

Stataのグラフ
多重代入

観測多重代入という統計手法を利用すれば、欠損値を考慮した統計分析が可能になります。多重代入には一変量と多変量に対応した手法があります。データの種類としては連続、センサード、切断、バイナリ、順序、カテゴリカル、カウントに対応しています。多重代入の設定を行うだけで、多重代入を利用したデータに基づくパラメータを推定できます。

  • 線形モデル
    線形モデル、ロジットモデル、ポアソンモデル、階層モデル、生存モデルなど多様なモデルをサポート
  • miプリフィックス
    コマンドの前にmiを追加するか、または、多重代入の専用コントロールパネルを利用
構造方程式モデリング

媒介効果の推定、鬱症状など計測できない潜在変数と鬱の度合いなど観測変数の数量的な関係分析、または、複雑なモデルのフィットには構造方程式モデルが利用できます。

  • 主な対応アウトカム
    連続、二値、度数、順序の各変数
  • 主なフィット可能モデル
    グループ内相関のある階層モデル
  • その他
    フィットの良さ(適合度)の計算、間接及び直接効果の計算、パス図の描画による推定、コマンドによる推定
傾向スコア分析

Stataが備える因果推論を目的とした機能は、観測しか許されない状況で得られたデータから、実験室のように整った条件下の因果効果(処置効果)を推定することができます。
連続、二値、度数、生存の各変量をアウトカムとし、アウトカムモデルと処置モデルの両方を設定して、処置効果を推定します。広範な手法群から、最適なものを利用できます。

  • 推定法
    逆確率重み付け(IPW)、傾向スコアマッチング、共変量マッチング、回帰調整、二重にロバストな手法、拡大IPW、回帰調整を伴うIPW
  • アウトカム
    連続—線形、二値—ロジスティック/プロビット/不均一分散プロビット、度数—ポアソン、割合、非負(指数平均を含む)、生存—指数/Weibull/ガンマ/対数正規の各分布
ベイズ分析

マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)を利用したベイズ回帰モデルの推定をサポートしています。モデル作成においては予め用意された豊富な分布関数を利用することもできますし、独自の関数を定義して利用することも可能です。

  • 診断
    パラメータの収束過程をチェックするグラフィカルなツールを用意
  • 信用区間
    モデルパラメータやそのパラメータから構築される関数について信用区間や事後分布の平均推定値を求めることが可能
  • 仮説検定
    区間およびモデルベースの仮説検定をサポート。推定したモデルの選択にはベイズ・ファクターが可能
階層モデル

例えば、クラス単位の生徒、そして学校単位のクラスという形にデータがネストしていることを前提にしたモデルや、地域ごとに共通した職業についていることを前提としたクロスセクション型のデータに対して、グループ内におけるデータの独立性が失われていることを考慮した階層モデルの推定機能をサポートしています。

  • 対応アウトカム
    連続、二値、度数、順序、生存時間の各変数
  • その他
    ランダム切片とランダム係数の推定、級内相関の計算、ランダム効果の計算、母集団平均(population averaged)モデルの推定など

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