在Stata中进行多个变量的卡方检验可以通过以下步骤实现：

1. 首先，确保您的数据已经按照学校和年级分组。如果数据没有这样组织，您可以使用`by`命令或`by:`前缀来按学校×年级组合的方式处理数据。

2. 对于每个分类变量（户口类型、学生性别、独生子女等），您将需要运行卡方检验。这可以通过`tabulate` 命令加上 `chi2` 选项完成，该命令用于进行两个或更多分类变量之间的独立性检验。

3. 使用循环来自动化这一过程对于14个变量来说是很有帮助的。以下是一个示例代码，假设您的数据已经按照学校和年级进行了排序：

```
foreach var of varlist 户口类型 学生性别 独生子女 流动儿童 年龄 民族 健康状况 六年级表现 数学学习吃力程度 语文学习吃力程度 英语学习吃力程度 父亲教育程度 母亲教育程度 家庭经济状况 {
    by 学校 年级: tabulate `var', chi2
}
```

但是，上述代码将每个变量分别与自身进行卡方检验，这不是我们想要的。实际上，您可能想比较每对变量之间的关联性。

4. 如果要检查所有14个变量两两之间的相关性（即交叉表和卡方检验），则需要创建一个循环结构来生成所有的变量配对，并为每一对运行`tabulate var1 var2, chi2`。但是，这将产生大量输出，对于1022次测试来说可能不实际。

5. 对于如此大量的独立性检验（总计进行14选择2的组合次数的73×年级次），建议您考虑使用多重比较校正以避免I类错误（即虚假发现）。例如，可以应用Bonferroni、Holm-Bonferroni或其他方法来调整p值。

6. 你也可以考虑使用`svy: tabulate var1 var2, chi2`命令，如果数据是复杂抽样设计的，以获得正确的标准错误估计。这需要您首先指定调查设计（如样本权重、聚类和分层信息）。

注意：由于卡方检验对大型数据集可能非常耗时，并且会产生大量的输出，因此在进行分析之前最好计划如何处理结果并考虑是否有更高效的方法来探索这些变量之间的关联性。
  
以上是使用Stata针对多个分类变量进行独立性检验的一般步骤。具体命令和方法可能会根据您的研究需求和数据特征有所不同。

对于大量多次的卡方检验，还可以使用`eststo` 和 `esttab` 来存储结果，并以表格形式输出，以便于查看和进一步分析。但请确保考虑到多重比较问题。

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