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Stata 18 日本語/英語版（学生向け）

データサイエンスに必要なものすべてを含んだ完全な統合ソフトウェアパッケージです。基本統計から線形モデル、ノンパラメトリック分析、時系列分析等、広い範囲の統計量の計算ができます。RAMの容量にもよりますが、BEで2,048、SEで32,767、MPで120,000の変数でDatasetsを分析できます。Unicodeに対応し、日本語の取り扱いも可能です。インストール、基本操作に加え、各種推定コマンドの代表的な用法を記載している「日本語スタートアップガイド PDF」が付属します。学生向けの価格で提供します。

2023年4月25日発売
2024年4月4日価格変更
2024年5月20日一部価格変更

01000838 Stata/BE（1年間ライセンス）

¥ 15,400 本体価格 ¥ 14,000

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※ Sigle-user License

01000842 Stata/SE（1年間ライセンス）

¥ 29,700 本体価格 ¥ 27,000

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※ Sigle-user License

01000846 Stata/MP2（1年間ライセンス）

¥ 40,700 本体価格 ¥ 37,000

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※ Sigle-user License

01000850 Stata/MP4（1年間ライセンス）

¥ 55,000 本体価格 ¥ 50,000

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※ Sigle-user License

01000839 Stata/BE（永続ライセンス）

¥ 31,900 本体価格 ¥ 29,000

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※ Sigle-user License

01000843 Stata/SE（永続ライセンス）

¥ 59,400 本体価格 ¥ 54,000

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※ Sigle-user License

01000847 Stata/MP2（永続ライセンス）

¥ 90,200 本体価格 ¥ 82,000

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※ Sigle-user License

01000851 Stata/MP4（永続ライセンス）

¥ 113,300 本体価格 ¥ 103,000

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※ Sigle-user License

価格は予告なく変更される場合があります。
インストール条件については、各ソフトウェアの利用許諾書を必ずご覧ください。
マークが付いている商品のご注文はWEBからは出来ません。詳しくはこちらをご覧ください。

製品特徴

Stataが選ばれる理由

速い。正確。使いやすい。
Stataは、データ操作および可視化機能、統計機能、自動レポート機能など、データサイエンスに必要なものすべてを含んだ完全な統合ソフトウェアパッケージです。
基本統計から線形モデル、ノンパラメトリック分析、時系列分析など、幅広い範囲の統計量の計算が可能です。医学の研究者、生物統計学者、免疫学者、エコノミスト、社会学者、政治学者、地理学者、心理学者など、データを分析する必要がある研究専門家向け製品として定評があります。

・優れたデータ管理機能であらゆるデータの処理が可能（多種多様なデータ形式をサポート）・幅広い統計機能・出版品質のグラフィック・動的なドキュメント作成・完全に再現可能な研究・PyStata-Python統合・リアルなドキュメント作成・高い信頼度・使い易さ・習得し易さ	・自動化が容易・拡張が容易・高度なプログラミング・自動マルチコアサポート・コミュニティに寄与する機能・ワールドクラスの技術サポート・クロスプラットフォームの互換性・数多くのユーザーに使用されている実績・総合的なリソース・活気に満ちたコミュニティ・手ごろな価格

使いやすさ Stataのすべての機能には、メニュー、ダイアログ、コントロールパネル、データエディタ、変数マネージャ、グラフエディタ、SEMダイアグラムビルダからアクセスできます。どんな分析でもポイントしてクリックすることができます。コマンドやスクリプトを書きたくなければ、そうする必要はありません。ポイントしてクリックしているときでも、すべての結果を記録して後でそれらをレポートに含めることができます。アクションによって作成されたコマンドを保存して、後で完全な分析を再現することもできます。
自動化特定の種類の変数の作成、特定のテーブルの作成、一連の統計手順の実行、RMSEの計算など、すべての人が常に実行するタスクがあります。Stataには何千もの組み込み手順がありますが、比較的ユニークなタスクや特定の方法で実行したいタスクがあるかもしれません。特定のデータセットに対してタスクを実行するスクリプトを作成した場合は、そのスクリプトをすべてのデータセット、変数のセット、および観測のセットで使用できるものに簡単に変換できます。	習得しやすさタスクを実行するためのStataのコマンドは直感的で習得が容易です。さらに、タスクの実行について学んだことは、すべて他のタスクに適用することができます。例えば、分析をサンプル内の女性に限定するには、if gender == "female"を任意のコマンドに追加するだけです。vce（robust）を任意の推定量に追加するだけで、多くの一般的な仮定に対してロバストな標準誤差と仮説検定を取得できます。
優れたデータ管理機能・Frames—manage multiple datasets simultaneously ・Import, export ・JDBC, ODBC, SQL ・Sort, match, merge, join, append, create ・Built-in spreadsheet ・Unicode ・Process text or binary data ・Access data locally or on the web ・Collect statistics across groups ・BLOBs—strings that can hold entire documents　ほか » さらに詳しく（メーカーサイト）
出版品質のグラフィックパブリケーション品質の明確なスタイルのグラフを簡単に生成できます。ポイントしてクリックすると、カスタムグラフを作成できます。また、再現可能な方法で数百または数千のグラフを作成するスクリプトを作成することもできます。グラフを公開用にEPSまたはTIFFに、Web用にPNGまたはSVGに、または表示用にPDFにエクスポートします。統合されたグラフエディタを使用すると、クリックしてグラフに関する情報を変更したり、タイトル、メモ、線、矢印、テキストを追加したりできます。 » さらに詳しく（メーカーサイト）
PyStata—Pythonの統合 Pythonを対話的に呼び出すか、PythonをStataコードに埋め込みます。 PythonからStata を呼び出し、IPython環境からStataコードを呼び出します。 Jupyter Notebook内でStataを使用します。 StataとPythonの間でデータと結果をシームレスに渡します。 Python内からStataの分析を使用します。 Stataで任意のPython パッケージを使用します。　● 視覚化のためのMatplotlibとseaborn 　● 数値解析のためのNumPとpandas 　● 機械学習のためのTensorFlowとscikit-learn

◆さらに詳しく（メーカーサイト）

Stataの主な統計機能

・Case-control分析
・ARIMA
・ANOVA / MANOVA
・線形回帰
・一般化線形モデル（GLM）
・クラスター分析
・対照と比較
・パワー分析
・サンプル選択
・多重モデル
・脆弱性を含む生存モデル

・DPD（Dynamic panel data)回帰
・共分散構造分析（SEM）
・２値、カウント、生存アウトカム
・ARCH
・多重代入法
・サーベイデータ
・処置効果
・正確統計
・ベイズ分析

» その他の統計機能はこちら（メーカーサイト）

【Stata 18のインターフェースについて（英語）】

■Stata YouTubeチャンネル（英語）はこちら

StataNowの対象

● すべての年間ライセンス
● 保守サービスを契約中の永続ライセンス
【注】学生向けの永続ライセンスは、保守への加入ができないため、StataNowを利用することはできません。

年間ライセンス

すぐに利用できます。Stata 18を起動して「Update all」と入力し、アップデートを実行します。アップデート実行後Stataの画面に「StataNow」が表示されれば追加された新機能を利用できるようになります。

保守サービスを契約中の永続ライセンス

別途申請が必要です。　登録メールアドレスとシリアル番号をご確認の上、以下のいずれかで申請してください。
　▶️Academic-soft.com（JUCA, inc.）までお問い合わせ
　 ▶️Stata社に直接申請

保守サービスに未加入および期限切れの永続ライセンス

登録メールアドレスとシリアル番号をご確認の上、保守への加入および更新についてJUCA, Inc.にお問い合わせください。
　▶️Academic-soft.com（JUCA, inc.）

【注】学生向けの永続ライセンスは、保守への加入ができないため、StataNowを利用することはできません。

追加された機能 2024年5月現在

● 高次元固定効果（HDFE）
● 相関関係のメタ分析
● 弱い手法に対しての堅牢な推論
● 操作変数によるSVARモデル
● ベイズ分位点回帰
● ベイジアン非対称ラプラスモデル
● teffect の機能強化
● VARモデル用の堅牢なSE
● Doファイルエディタの機能強化
● より多くのグラフの変数ごとの色付け
● PyStataの機能強化

さらに詳しく　▶️New features in Stata 18

Stata 18の新機能


ベイジアンモデルの平均化（Bayesian model averaging）従来、ユーザーはモデルを選択し、その選択したモデルに基づいて分析を実行していました。当然結果は選択したモデルによって異なります。しかし、もっともらしい複数のモデルが存在する場合は、このアプローチは信頼できない場合があります。モデルの平均化は、複数のモデルに基づいて分析を実行できるため、結果のモデルの不確実性を考慮することができます。 BMA（Bayesian Model Averaging）は、ベイジアンの原則に従ってモデルの不確実性を計算します。これは、あらゆるデータ分析に普遍的に利用できます。回帰設定では、モデルの不確実性は、どの予測子を回帰モデルに含める必要があるかを表します。	因果媒介分析（Causal mediation analysis）因果推論は、結果に対する治療の因果関係を特定して定量化することを目的としています。因果媒介分析では、この効果がどのように発生するかをさらに探求することを目指しています。「運動はホルモンのレベルを上げ、それが健康を増進させるだろう」「輸入割り当ては地元企業の市場支配力を高め、それが商品の価格を押し上げるだろう」などです。

記述統計表（Tables of descriptive statistics）新しいdtableコマンドは記述統計表を作成します。 dtableは、連続およびカテゴリ因子変数の要約統計量をレポートし、各変数ごとにレポートする統計を選択できます。（平均、標準偏差、中央値、四分位範囲、パーセンテージ、割合、その他多数から選択できます。）また、別の変数のカテゴリ間で統計を簡単に比較することもできます。 dtableによって作成された表は、レポートされる統計、数値、文字列の形式、メモ、タイトル、ラベルなど、さまざまな方法でカスタマイズできます。表は、Microsoft Word、Microsoft Excel、HTML、Markdown、PDF、LaTeX、SMCL、またはプレーンテキストに直接エクスポートできます。	不均一 DID（Heterogeneous DID） DIDモデルを使用して、反復測定データを使用した処置（ATET）に対する平均処置効果を推定します。処置効果は、血圧に対する投薬計画の効果であったり、雇用に対する訓練プログラムの効果の場合がありますが、既存のteffectsコマンドによって提供される標準の断面分析とは異なり、DID分析はグループが反復測定を識別するにあたって、ATET推定時のグループおよび時間効果を制御します。

遂次実験計画のグループ化（Group sequential designs） GSDは適応型デザインの一種であり、研究者が処置が有効または無効であるという説得力のある証拠を見つけた場合に、実験を早期に中止できます。例えば、ある種の化学療法が腫瘍の治療に有効かどうかをテストする研究を計画し、データが数年にわたって収集されることを期待しているとします。すべてのデータが収集された後に1つの分析を実行するのではなく、GSDを使用すると、データが収集されたときに中間的に分析を実行できます。各中間分析では、実験を停止するか、データ収集を続行する機会が提供されます。有効性の強い証拠があれば、実験を早期に終了することができますし、無益であるという強力な証拠がある場合は、実験を早期に中止することもできます。これにより、後に続く患者が不適切な治療を受けることを回避できます。	マルチレベルのメタ分析（Multilevel meta-analysis）研究者が複数の研究の結果を分析したい場合、メタ分析を使用して結果を組み合わせ、全体的な効果の大きさを推定します。既存のmetaスイートは、標準および多変量のメタ分析を実行するために使用されます。報告された効果量は、地理的な場所（州または国）や行政単位（学区）などの上位レベルのグループ内にネストされている場合があります。同じグループ（地区など）内の効果量は類似している可能性が高く、依存性があります。この場合、マルチレベルのメタ分析を使用できます。マルチレベルメタ分析の目標は、全体的な効果サイズを合成するだけでなく、この依存性を説明し、異なる階層レベルでの効果サイズ間の変動性を評価することです。新しい推定コマンド meta meregress および meta multilevel を使用してマルチレベルのメタ分析を実行できます。

【Stata 18の新機能について（英語）】

◆さらに詳しく　https://www.stata.com/new-in-stata/

【ラインナップの違い】

パッケージ	Stata/BE	Stata/SE	Stata/MP
変数（列）の上限	2,048	32,767	120,000
観測データ（行）の上限	21億4千万	21億4千万	200億以上
独立変数の上限	798	10,998	65,532
並列処理	不可	不可	可
サポートコア数	1コア	1コア	2コア／4コア +

＊取扱えるデータ量は実装メモリの容量により制限されます。
　特にStata MPについては、現在この観測データ上限数を賄えるメモリを備えたコンピュータがほとんど市販されていないため、
　取扱えるデータ量はメモリの容量の限界までとなります。

【コンピュータの能力を最大限に活かすおすすめ製品】

Stata/SE	1CPU搭載コンピュータ
Stata/MP2	2CPU（またはDuo-Core、Double-Core）搭載コンピュータ
Stata/MP4	4CPU（またはQuad-Core)搭載コンピュータ

※ さらに多くのCPU搭載マシンでのご利用には、Stata/MP6、Stata/MP8などもあります。別途お問い合わせください。

◆さらに詳しく　→　https://www.academic-soft.com/list.php?ref=searchbox&q=Stata+18

商品詳細

動作環境	《Win》IntelまたはAMD x86-64プロセッサ／Windows Server 2012R2/Server 2016/Server 2019/Server 2022/Windows 10/11（64bit）《Mac》Apple SiliconまたはIntelプロセッサ／Apple Silicon：macOS 11.0以上/Intelプロセッサ：macOS 10.13以上（64bit）《Linux》x86-64またはその互換プロセッサ／Linux OS（64bit） ※xstata には GTK 2.24 が必要［全OS共通］HD空き容量：2GB以上／RAM：BE 1GB以上、SE 2GB以上、MP 4GB以上 ※動作環境の詳細：https://www.stata.com/products/compatible-operating-systems/

動作環境

《Win》IntelまたはAMD x86-64プロセッサ／Windows Server 2012R2/Server 2016/Server 2019/Server 2022/Windows 10/11（64bit）
《Mac》Apple SiliconまたはIntelプロセッサ／Apple Silicon：macOS 11.0以上/Intelプロセッサ：macOS 10.13以上（64bit）
《Linux》x86-64またはその互換プロセッサ／Linux OS（64bit）
※xstata には GTK 2.24 が必要
［全OS共通］HD空き容量：2GB以上／RAM：BE 1GB以上、SE 2GB以上、MP 4GB以上
※動作環境の詳細：https://www.stata.com/products/compatible-operating-systems/

●日本語インターフェース搭載●ベイズ分析機能追加で仮説検証やモデル比較などが可能●潜在特性とその特性を測定するアイテム間の関係性の評価ができるIRT（Item Response Theory）機能搭載●【分析可能なDatasets】Stata/MP：最大120,000の変数／Stata/SE：最大32,767の変数／Stata/BE：最大2,048の変数●Stata/MPはマルチプロセッサ対応版（2CPUまたはDuo-Core、Double-Core搭載マシン：Stata MP2／4CPUまたはQuad-Core搭載マシン：Stata MP4）●インストールサポート（日本語）とメーカーによる無償の技術サポート（英語・EMail：現行と一つ前のバージョンのユーザのみ対象）●学生版●インストール、基本操作、各種推定コマンドの代表的な用法を記載し、基盤系だけでなく、医療系・計量経済系まで、基本的な一通りの機能を短時間で修得できる内容の「日本語PDFスタートアップガイド」付属●ダウンロード版●1年間ライセンスと永続ライセンスあり●シングルユーザライセンス

【インストール条件・購入条件】
●1ライセンスにつき、登録ユーザのみ使用可能もしくは登録ユーザのみがStataにアクセス可能な複数台のマシンにインストール可能（同時起動および共有不可）●ライセンスは登録ユーザに帰属●購入時に教育機関発行のEメールアドレスと有効期限もしくは発行日が明記されている学生証のコピーが必要●ダウンロード納品（Stata本体、日本語PDFスタートアップガイド）●1年間ライセンスと永続ライセンスあり●年間ライセンスは「StataNow」の利用可能●学生価格●シングルユーザライセンス

販売元： JUCA, Inc.
URL：https://www.academic-soft.com/

関連記事・情報

日本語PDFスタートアップガイドとは

インストール、基本操作、各種推定コマンドの代表的な用法を記載した、基盤系だけでなく、医療系、計量経済系まで、基本的な一通りの機能を短時間で修得することができる「Math工房」作成の日本語ガイドです。
（1オーダーにつき1ガイド提供されます）

英文マニュアルと同等レベルで解説！スタートアップガイドより詳しいMath工房作成の日本語解説書もあります。
　▶️「Stata日本語PDF解説書」CD版はこちら

Stataによるデータ分析入門第3版～経済分析の基礎から因果推論まで～

　著者：松浦寿幸（東京図書）
　ISBN：978-4-489-02374-3 C0040 　定価 3,300円

因果推論の分析手法を身につけるテキストとして大幅にリニューアル！本書ではデータの分析方法やコマンドの使い方のみならず、データ構築のコツ、EXCELと組み合わせることでできる美しい図表の作り方などを丁寧に解説。豊富な事例とともに、オリジナルのデータやプログラムに加え、Stataに付随するサンプル・データもついているため、読むだけではなく実際に手を動かしながら、Stataの操作技術を身に付けられる。初版より好評の「困ったときの逆引き事典」も充実。

詳しくは、
http://www.tokyo-tosho.co.jp/books/978-4-489-02374-3/

2023年2月刊行

Stataによる医療系データ分析入門第2版

　著者：浦島充佳（東京図書）
　ISBN：978-4-489-02398-9 C3047　定価 3,740円

Stataを使いこなし、医療現場でのデータを分析して臨床研究論文を執筆し、ジャーナルでのアクセプトに至るまでを実践的に解説。改訂にあたり、「Stataを用いた分析で論文を執筆する際のポイント」を設け、著者自身の実体験を基に、読者が論文を執筆してアクセプトされるまでの具体的なアドバイスを掲載した。各章で扱われる具体例は、COVID-19等、最近の臨床研究にアップデート。ExcelなどのデータのStataへの変換の仕方も丁寧に説明した。Stata17に対応。

詳しくは、
http://www.tokyo-tosho.co.jp/books/978-4-489-02398-9/

書籍のご注文は「オンライン書店HonyaClub.com（大学生協用）」で！
　https://www.honyaclub.com/shop/default.aspx?isb=a621

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Windows
Macintosh
Hybrid
Linux
Unix
Android
iOS

使いやすさ Stataのすべての機能には、メニュー、ダイアログ、コントロールパネル、データエディタ、変数マネージャ、グラフエディタ、SEMダイアグラムビルダからアクセスできます。どんな分析でもポイントしてクリックすることができます。コマンドやスクリプトを書きたくなければ、そうする必要はありません。ポイントしてクリックしているときでも、すべての結果を記録して後でそれらをレポートに含めることができます。アクションによって作成されたコマンドを保存して、後で完全な分析を再現することもできます。
自動化特定の種類の変数の作成、特定のテーブルの作成、一連の統計手順の実行、RMSEの計算など、すべての人が常に実行するタスクがあります。Stataには何千もの組み込み手順がありますが、比較的ユニークなタスクや特定の方法で実行したいタスクがあるかもしれません。特定のデータセットに対してタスクを実行するスクリプトを作成した場合は、そのスクリプトをすべてのデータセット、変数のセット、および観測のセットで使用できるものに簡単に変換できます。	習得しやすさタスクを実行するためのStataのコマンドは直感的で習得が容易です。さらに、タスクの実行について学んだことは、すべて他のタスクに適用することができます。例えば、分析をサンプル内の女性に限定するには、if gender == "female"を任意のコマンドに追加するだけです。vce（robust）を任意の推定量に追加するだけで、多くの一般的な仮定に対してロバストな標準誤差と仮説検定を取得できます。
優れたデータ管理機能・Frames—manage multiple datasets simultaneously ・Import, export ・JDBC, ODBC, SQL ・Sort, match, merge, join, append, create ・Built-in spreadsheet ・Unicode ・Process text or binary data ・Access data locally or on the web ・Collect statistics across groups ・BLOBs—strings that can hold entire documents　ほか » さらに詳しく（メーカーサイト）
出版品質のグラフィックパブリケーション品質の明確なスタイルのグラフを簡単に生成できます。ポイントしてクリックすると、カスタムグラフを作成できます。また、再現可能な方法で数百または数千のグラフを作成するスクリプトを作成することもできます。グラフを公開用にEPSまたはTIFFに、Web用にPNGまたはSVGに、または表示用にPDFにエクスポートします。統合されたグラフエディタを使用すると、クリックしてグラフに関する情報を変更したり、タイトル、メモ、線、矢印、テキストを追加したりできます。 » さらに詳しく（メーカーサイト）
PyStata—Pythonの統合 Pythonを対話的に呼び出すか、PythonをStataコードに埋め込みます。 PythonからStata を呼び出し、IPython環境からStataコードを呼び出します。 Jupyter Notebook内でStataを使用します。 StataとPythonの間でデータと結果をシームレスに渡します。 Python内からStataの分析を使用します。 Stataで任意のPython パッケージを使用します。　● 視覚化のためのMatplotlibとseaborn 　● 数値解析のためのNumPとpandas 　● 機械学習のためのTensorFlowとscikit-learn


ベイジアンモデルの平均化（Bayesian model averaging）従来、ユーザーはモデルを選択し、その選択したモデルに基づいて分析を実行していました。当然結果は選択したモデルによって異なります。しかし、もっともらしい複数のモデルが存在する場合は、このアプローチは信頼できない場合があります。モデルの平均化は、複数のモデルに基づいて分析を実行できるため、結果のモデルの不確実性を考慮することができます。 BMA（Bayesian Model Averaging）は、ベイジアンの原則に従ってモデルの不確実性を計算します。これは、あらゆるデータ分析に普遍的に利用できます。回帰設定では、モデルの不確実性は、どの予測子を回帰モデルに含める必要があるかを表します。	因果媒介分析（Causal mediation analysis）因果推論は、結果に対する治療の因果関係を特定して定量化することを目的としています。因果媒介分析では、この効果がどのように発生するかをさらに探求することを目指しています。「運動はホルモンのレベルを上げ、それが健康を増進させるだろう」「輸入割り当ては地元企業の市場支配力を高め、それが商品の価格を押し上げるだろう」などです。

記述統計表（Tables of descriptive statistics）新しいdtableコマンドは記述統計表を作成します。 dtableは、連続およびカテゴリ因子変数の要約統計量をレポートし、各変数ごとにレポートする統計を選択できます。（平均、標準偏差、中央値、四分位範囲、パーセンテージ、割合、その他多数から選択できます。）また、別の変数のカテゴリ間で統計を簡単に比較することもできます。 dtableによって作成された表は、レポートされる統計、数値、文字列の形式、メモ、タイトル、ラベルなど、さまざまな方法でカスタマイズできます。表は、Microsoft Word、Microsoft Excel、HTML、Markdown、PDF、LaTeX、SMCL、またはプレーンテキストに直接エクスポートできます。	不均一 DID（Heterogeneous DID） DIDモデルを使用して、反復測定データを使用した処置（ATET）に対する平均処置効果を推定します。処置効果は、血圧に対する投薬計画の効果であったり、雇用に対する訓練プログラムの効果の場合がありますが、既存のteffectsコマンドによって提供される標準の断面分析とは異なり、DID分析はグループが反復測定を識別するにあたって、ATET推定時のグループおよび時間効果を制御します。

遂次実験計画のグループ化（Group sequential designs） GSDは適応型デザインの一種であり、研究者が処置が有効または無効であるという説得力のある証拠を見つけた場合に、実験を早期に中止できます。例えば、ある種の化学療法が腫瘍の治療に有効かどうかをテストする研究を計画し、データが数年にわたって収集されることを期待しているとします。すべてのデータが収集された後に1つの分析を実行するのではなく、GSDを使用すると、データが収集されたときに中間的に分析を実行できます。各中間分析では、実験を停止するか、データ収集を続行する機会が提供されます。有効性の強い証拠があれば、実験を早期に終了することができますし、無益であるという強力な証拠がある場合は、実験を早期に中止することもできます。これにより、後に続く患者が不適切な治療を受けることを回避できます。	マルチレベルのメタ分析（Multilevel meta-analysis）研究者が複数の研究の結果を分析したい場合、メタ分析を使用して結果を組み合わせ、全体的な効果の大きさを推定します。既存のmetaスイートは、標準および多変量のメタ分析を実行するために使用されます。報告された効果量は、地理的な場所（州または国）や行政単位（学区）などの上位レベルのグループ内にネストされている場合があります。同じグループ（地区など）内の効果量は類似している可能性が高く、依存性があります。この場合、マルチレベルのメタ分析を使用できます。マルチレベルメタ分析の目標は、全体的な効果サイズを合成するだけでなく、この依存性を説明し、異なる階層レベルでの効果サイズ間の変動性を評価することです。新しい推定コマンド meta meregress および meta multilevel を使用してマルチレベルのメタ分析を実行できます。

大学生協ソフトウェアインフォメーション

Stata 18 日本語/英語版（学生向け）

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