StataNow^™ の新機能

　効果的な研究を設計するには、検出力、サンプルサイズ、そしてコストのバランスを取る必要があります。 例えば、顧客のコンバージョン率（購入 vs. 未購入）、患者の回復アウトカム（回復 vs. 未回復）、 ユーザーエンゲージメントの意思決定（購読 vs. 購読解除）を分析する際に、 新しい power logistic コマンドは、時間やリソースを無駄にすることなく、 ロジスティック回帰モデルに最適なサンプルサイズを決定するのに役立ちます。
　 power logistic コマンドは、ロジスティック回帰モデルにおける 関心のある1つの係数の検定について、サンプルサイズ、検出力、または効果サイズを計算します。

　個人に処置が実際に行われたかどうかを判断する観察不可能な特性がある場合、処置効果を特定することは困難です。 しかし、割り当てられた処置内容を把握していたり、個人が処置を受ける動機に関する情報を持っていることがあります。
新しいいlateffectsコマンドはこの操作変数を活用して、部分集団に対する因果効果である 、局所平均治療効果 (local average treatment effect: LATE) を推定します。

　線形回帰コマンドの分散共分散行列オプションセットでさらに多くの頑健な標準誤差と信頼区間が利用可能になります。
regressとaregでは、vce(hac HACの設定) オプションを使用することで、不均一分散および自己相関整合（HAC）標準誤差を考慮できるようになりました。
regress, areg, xtreg,fe, didregress, xtdidregressのバイアス補正機能が強化され、クラスタリングにおいてHC2およびHC3標準誤差の 両方を考慮できるようになりました。
ivregressで操作変数法を推定する際に、複数の非ネストクラスターを考慮することができるようになりました。

　Doファイルエディタでは、ドキュメントに加えられた変更の種類を、余白にある変更履歴リボンに色付きのマーカーで表示できるようになりました。 2色のマーカーで、変更された行と元に戻された行を示します。変更履歴リボンの表示/非表示を指定するには、Doファイルエディタ内で右クリックし、「ユーザ設定...」を選択し、「標準」タブで「変更履歴」のチェックボックスをオン/オフにします。

　データエディタのグリッドで、変数名の省略方法を末尾（デフォルト）、中間、末尾から1、2、3、または4文字前のいずれかから選択できるようになりました。省略動作は、データエディタの設定ダイアログで変更できます。

Doファイルエディタで、複数行のテキストを選択しているときに、その選択行をまとめて実行できるようになりました。 実行が終わると、カーソルはコメント行や空白行を飛ばして次に実行可能な行やコードブロックに自動的に移動します。

Doファイルエディタで、バックアップファイルを保存する場所を設定できるようになりました。 これまでのようにドキュメントと同じフォルダに保存する代わりに、ホストコンピュータ（自分のパソコン）上の、 OSごとに決まった専用ディレクトリに保存できます。 この設定は Doファイルエディタの詳細設定で変更できます。

graph bar、graph box、graph dot コマンドで、新しく assecondcategory オプションが使えるようになりました。

over() と複数の y 変数を組み合わせるとき、assecondcategory を使うとカテゴリ優先で見やすくグループ化できます。

　既存のコマンド mediate は、処置がアウトカムに及ぼす自然な直接効果、自然な間接効果、および総合的効果を推定します。 mediate は、2 つの媒介変数についてこれらの効果の推定をサポートするようになりました。

　処置効果のパス固有の各要素を考慮することで、 mediate は総合効果を 自然な直接効果と間接効果に可能な限り細かく分解して推定します。

　Apache Parquetは、データを列ごとに整理するデータファイル形式で、 効率的な保存を実現するために複数の圧縮方式をサポートしています。

　 import parquet を使用して、ParquetファイルからStataにデータをインポートできるようになりました。 import parquet は、ParquetファイルをApache Arrowテーブルに読み込み、 そのテーブルをStataデータセットに変換します。

従来のメタ分析が「2群間の比較（新薬とプラセボなど）」に焦点を当てるのに対し、心理測定メタ分析は2つの変数間の相関関係を複数の研究にわたって統合・分析する手法です。特に、直接観察できない「潜在変数（満足度、知能など）」を扱う際に威力を発揮します。

新しいコマンド　meta psycorr　は補正済みの相関係数および標準誤差を簡単に算出します。この計算結果を既存の　meta　コマンド群で利用可能な形式として宣言でき、その後の詳細なメタ分析（フォレストプロットの作成など）へシームレスに移行可能です。

hdidregress twfe と xthdidregress twfe コマンドを用いて、処置対象に対する異質性のある平均処置効果（ATET）を推定する研究者は、共変量の調整効果（ATETが共変量によってどのように変化するかを示す）を求めることがあります。

estat moderation postestimation を使用して、モデルに含まれるすべての共変量、または関心のあるサブセットの調整効果を報告できるようになりました。

新しいコマンド docx2epub, docx2html, docx2markdown, docx2txt を使用すると、Word™ 文書 (.docx ファイル) を EPUB、HTML、Markdown、プレーンテキスト形式に変換できます。 putdocx を使用して Stata の結果を含むレポートを作成する場合でも、既存の Word 文書がある場合でも、これらの形式に簡単に変換できます。

ologit による比例オッズモデル（順序ロジットモデル）のフィッティングでは、比例オッズ仮定（平行線仮定とも呼ばれる）を採用しています。これは、各アウトカムカテゴリの累積確率曲線を予測変数に対してプロットすると、平行になるべきであるという仮定です。この仮定により、各予測変数の効果を単一の係数として表すことができます。新しいコマンド estat parallel は、 ologit でモデルをフィッティングした後に、比例オッズ仮定を検証します。