上一节医咖会Stata视频教程，我们学习了如何在Stata中绘制常见的双变量图像（折线图、垂直线图等）。第8期的Stata小课堂，我们主要来学习：计算置信区间，查看变量的相关性，以及绘制相关性矩阵。要学习的Commands有：ci mean

分层分析是一种常用的控制混杂因素的方法，它是将数据资料按照某个需要控制的混杂因素进行分层，然后再估计暴露/处理因素与研究结局之间的关联性。

上一节医咖会Stata视频教程，我们学习了如何在Stata中绘制常见的双变量图像（折线图、垂直线图等）。第8期的Stata小课堂，我们主要来学习：计算置信区间，查看变量的相关性，以及绘制相关性矩阵。要学习的Commands有：ci mean

在本节内容中，讲者结合自己2022年发表于《EPMA journal》的一篇论文，带大家用R语言复现论文中的结果。