A. stata數據處理什麼時候要用中心化處理
當模型運行不穩定時數據用中心化處理。
具體方法如下：在SPSSAU「數據處理」選項里找到-生成變數右側選項卡選擇中心化(C)。點擊想要進行標准化的數據-確認生成，點Ctrl或者Shift鍵同時選中多個標題，進行批量選中處理。生成變數後，系統會新生成數據。
B. 如何用stata對數據進行中心化處理
直接代碼解決
ssc install center（安裝center）
center vars即可
C. stata做多水平模型,類別變數需要中心化嗎
需要。
在心理學等社會科學的量化研究中，回歸分析統計技術的運用非常普遍。
當變數具有明顯的嵌套關系時(例如，學生嵌套於學校，員工嵌套於組織，重復測量嵌套於個體)，傳統回歸分析可能混淆不同測量水平的預測效應，低估回歸系數標准誤，增大統計一類錯誤概率。
此時，需要使用多水平模型(multilevelmodel，也叫多層線性模型，hierarchicallinearmodel)進行分析。
D. stata如何去中心化後寫交互
調節效應。
你應該是第一張放兩個變數，第二張放3個變數，選擇的回歸方法是enter(進入)。但是spss不是按照你的順序去放變數，而是把你所選的所有變數都加到模型裡面去，在進行第一個回歸的時候把多出來的變數排除，所以會有這個表格出現。如果不想出現這個表格，你就分兩次做回歸，第一次放中心D中心H，出了結果再放中心D中心H D乘H，分兩次做就不會有了。
E. stata調節變數去中心化處理後還是不顯著怎麼辦
安裝CENTER。
控制變數用來在多元回歸分析中緩解混雜變數對因果效應估計的干擾。我們不需要過多的擔心「控制變數的系數變化並沒有預期的跡象」。因為在實際操作中控制變數的估計總是可能會產生偏差。相反，研究人員應該更加專注於解釋主要變數的邊際效應。相比之下，控制變數幾乎沒有實質性意義，我們可以放心地省略或只在附錄中討論。這樣不僅會有效阻止研究人員從控制變數中得出錯誤的因果結論，而且還簡化實證研究論文的討論部分，並節省寶貴的資源用來討論主要變數的經濟效果。