Stata 与 SPSS、SAS 并称为当今三大统计软件。与后者相比，Stata 体积小巧、简单易懂且功能强大。Stata 把 EViews, SPSS 的傻瓜式菜单和 SAS 的命令、编程完美结合起来，所以它一推出就受到了初学者和高级用户的普遍欢迎。Stata 不仅在统计方面功能齐全，其在计量分析领域更是有着深刻影响，以至于有人一言以蔽之：“ 关于学习 Stata 的意义，大家只需知道：目前，Stata 是计量经济学，特别是微观计量经济学的主流软件。”
Stata作为一款功能强大、用法简单且易于上手的统计软件，不仅统计分析功能全面，而且在数据管理方面的功能也很强大。Stata 擅长数据处理、面板数据分析、时间序列分析、生存分析，以及调查数据分析，但其它方面的功能也并不逊色。
学校存在鄙视链，职位存在鄙视链。当然咱们的统计软件也存在鄙视链。
使用Stata的社科研究者看到使用SPSS和eviews的同学，可能面上维持礼貌的微笑，内心早已不知吐槽到哪里。
但是谁还不是从SPSS开始，接触的统计软件呢？但是既然是鄙视链，并没有处在鄙视链顶端的Stata在面对可以处理更多数据的SAS也会有点虚。
当然R语言这时一定会跳出来鄙视SAS，毕竟以T为单位的数据容量，SAS表示有点累。不过在鄙视链条上，Python也在R之上，然而总会有大神会跳出来，这些都太慢了，C才好用。综上所述，鄙视链条大概就是：C>Python>R>SAS>Stata>eviews>SPSS
然而所有的统计软件都是为了更好的分析数据而存在的，鄙视链也只是一种自嘲的说法，并不是真正的鄙视。
对于学术界，为了处理数据专门学习一门编程语言（如C、Python）未免有点小题大做，使用最基础的SPSS和eviews拿来做科研又显得不够专业。曾看过一个很有意思的比喻，如果把SAS，Stata，SPSS和eviews进行比较，那SAS好比单反，Stata好比半自动相机，而SPSS和eviews好比傻瓜相机。而Stata刚刚好，不难上手又不失专业水准，内含足够多的扩展包，足以应对科研中的数据分析。
世界太小，地球刚刚好！统计软件太多，stata刚刚好！
一个博士生该掌握哪些工具(武器)？Stata，R，Matlab ，Python至少会用一个， 具体学哪个，还要看你的最终用这些武器干啥。总之，重点还是学统计方法，stata上手比鄙视链上层的还快。
Stata有什么优势？
stata计算速度快、使用方便、图形功能强大、兼容性强、统计内容充实、数据管理功能强大、可编程……
3do文档编程，让科研更方便电视剧《宋飞正传》里面有这么一集：Jerry熬夜聚会，当被问及这样做明天可能产生的后果时，他说：“让明天那个家伙处理它吧”
当然这个笑话里面，Jerry否认了一个事实，他那就是“明天那个家伙”。同样，这个道理适用于研究项目。
此类项目的目标是混合的，有短期的，也有长期的，而且这两类目标可能不一致。当短期目标是快速完成一个数据分析时，就有可能和该项目的长期目标发生冲突：做好文件记录，在6个月后对审稿人的评论需要作出反馈时能获得可重复的结果。处理审稿人评论的意见就类似“明天那个人”或“明天那个家伙”。
学术路上，关于stata，这些问题你必须要知道。do-files让你能够轻松复制你的原始结果并针对审稿人意见作出修改。（不再为科研熬夜，和你分手，真好）
4我适合学习stata吗？在了解stata可以处理哪一类领域之后，我的建议若是你需要进行计量经济学相关领域的科研工作，可以学习stata。
SPSS软件在描述统计、假设检验（T、F、卡方、方差齐性、正态性、信效度等检验）、回归分析、相关分析、因子分析、聚类分析、判别分析、主成分、因子分析、路径分析、中介效应和调节效应检验、时间序列分析、ARIMA预测等，具有很好的应用；但是在面板数据处理方面，基本不用。
Eviews软件适用于相关、回归、多重共线性、异方差、自相关、单位根检验、协整、格兰杰、脉冲、方法分解、VAR、面板数据、门限等领域。
Stata除了可以处理上述分析方法之后，还可以处理倾向匹配得分、门限、合成、断点、双重差分、空间计量等领域。若是你想使用后面的分析方法进行研究，那么无疑stata是不二之选。另外在现在微观计量经济学领域，处理大型微观数据库等方便，stata的数据管理功能显得更加完美。
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