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AVVISO: Il gruppo di consulenza Idre statistica sarà la migrazione del sito web per il CMS WordPress nel mese di febbraio per facilitare la manutenzione e la creazione di nuovi contenuti. Alcune delle nostre pagine più vecchie verranno rimossi o archiviati in modo tale che essi non saranno più mantenuti. Cercheremo di mantenere i reindirizzamenti in modo che i vecchi URL continueranno a lavorare nel miglior modo possibile. Benvenuti al Istituto per la ricerca digitale e l'istruzione Aiuto Consulting Group Stat dando un regalo Stata FAQ Come è possibile ottenere a 3 vie, 4 vie, a 5 direzioni o tabulazione più cross in Stata Il comando tabulate è grande per 2-way tabulazioni incrociati. Ma come si fa a 3 vie, 4 vie, a 5 vie di tabulazioni più attraversare la risposta è quella di utilizzare il comando tabella con l'opzione di contenuti (freq). Qui è la forma generale del comando tavolo. Prima di iniziare permette di caricare il set di dati e creare una variabile categorica aggiuntivo, readlevel. Iniziamo cercando in tutte le tabelle 1-way per le nostre variabili categoriali. Successivo tabella 2 vie. Ora la tabella 3 vie. Seguito da un tavolo a 4 vie. Infine una tabella 5 direzioni. tabelle 5 vie non sono il limite. È possibile aggiungere più livelli. Lasciamo come esercizio per trovare il numero massimo di variabili consentite. Il contenuto di questo sito web non deve essere interpretata come un'approvazione di un particolare sito web, il libro, o di un prodotto software dall'Università di California. NOTICE: Il gruppo di consulenza Idre statistica sarà la migrazione del sito web al CMS WordPress nel mese di febbraio per facilitare mantenimento e la creazione di nuovi contenuti. Alcune delle nostre pagine più vecchie verranno rimossi o archiviati in modo tale che essi non saranno più mantenuti. Cercheremo di mantenere i reindirizzamenti in modo che i vecchi URL continueranno a lavorare nel miglior modo possibile. Benvenuti al Istituto per la ricerca e l'istruzione digitale Aiuto Consulting Group Stat dando un regalo Stata Learning Modulo A campionatore statistica nelle informazioni Stata Versione: Codice per questa pagina è stato testato in Stata 12. Questo modulo darà una breve panoramica di alcune statistico comune test in Stata. Consente di utilizzare il file di dati auto che useremo per i nostri esempi. Consente di fare una t-test di confronto tra le miglia per gallone (mpg) di auto straniere e nazionali. Come si vede nella uscita sopra, le autovetture nazionali avevano mpg significativamente inferiore (19,8) rispetto alle auto straniere (24,7). Chi-quadro Consente di confrontare il rating di riparazione (Rep78) delle vetture nazionali e stranieri. Possiamo fare un campo incrociato di Rep78 da stranieri. Si consiglia di chiedere se queste variabili sono indipendenti. Siamo in grado di utilizzare l'opzione Chi2 richiedere un test chi-quadrato di indipendenza così come il campo incrociato. Il chi-quadrato non è realmente valida quando si dispone di celle vuote. In questi casi quando si dispone di celle vuote, o cellule con piccole frequenze, è possibile richiedere Test esatto di Fisher con l'opzione esatto. Correlazione Possiamo usare il comando correlato per ottenere le correlazioni tra le variabili. Vediamo le correlazioni tra peso prezzo mpg e Rep78. (Usiamo Rep78 nella correlazione, anche se non è continuo per illustrare cosa succede quando si utilizza correlazione con variabili con dati mancanti.) Si noti che l'output sopra detto (obs69). Il comando correlato scende dati su base listwise, nel senso che se qualsiasi delle variabili sono mancanti, allora l'intera osservazione viene omesso dalla analisi di correlazione. Possiamo usare pwcorr (correlazioni a coppie), se vogliamo ottenere correlazioni che elimina i dati mancanti su una base a due a due, invece di una base listwise. Useremo l'opzione obs per mostrare il numero di osservazioni utilizzate per il calcolo ogni correlazione. Si noti come le correlazioni che coinvolgono Rep78 hanno un N di 69 rispetto alle altre correlazioni che hanno un N di 74. Questo perché Rep78 ha cinque valori mancanti, quindi aveva solo 69 osservazioni valide, ma le altre variabili avuto dati mancanti così avevano 74 osservazioni valide. Regressione Vediamo fare l'analisi di regressione in Stata. Per questo esempio, lascia cadere i casi in cui Rep78 è 1 o 2 o mancante. Ora, consente di prevedere mpg dal prezzo e peso. Come potete vedere qui sotto, il peso è un predittore significativo di mpg. ma il prezzo non è. E se volessimo prevedere mpg da Rep78 pure. Rep78 è davvero più di una variabile categorica che è una variabile continua. Per includerlo nella regressione, dobbiamo convertire Rep78 in variabili dummy. Fortunatamente, Stata rende variabili dummy facilmente utilizzando tabulate. L'opzione gen (REP) dice Stata che vogliamo generare variabili dummy da Rep78 e vogliamo il gambo delle variabili dummy per essere rep. Stata ha creato rep1 (1 se è Rep78 3), rep2 (1 se è Rep78 4) e rep3 (1 se Rep78 è 5). Possiamo usare il comando tabulate per verificare che le variabili dummy sono stati creati correttamente. Ora possiamo includere rep1 e rep2 come variabili dummy nel modello di regressione. L'analisi della varianza Se si voleva fare una analisi della varianza a guardare le differenze di mpg tra i tre gruppi di riparazione, è possibile utilizzare il comando senso unico per fare questo. Se si include l'opzione tabulare, si ottiene mpg media per i tre gruppi, il che dimostra che il gruppo con il miglior rating riparazione (Rep78 di 5) ha anche il più alto mpg (27,3). Se si desidera includere covariate, è necessario utilizzare il comando anova. L'opzione continuo (peso prezzo) dice Stata che queste variabili sono covariate. Il contenuto di questo sito web non deve essere interpretata come un'approvazione di un particolare sito web, il libro, o di un prodotto software dalla University of California.