AVISO: O grupo de consultoria estatística IDRE estará migrando o site para o WordPress CMS em fevereiro para facilitar a manutenção e criação de novos conteúdos. Algumas de nossas páginas antigas serão removidas ou arquivadas de modo que elas não serão mais mantidas. Vamos tentar manter os redirecionamentos para que os URLs antigos continuem a funcionar da melhor maneira possível. Bem-vindo ao Instituto de Pesquisa e Educação Digital, ajudando o Grupo de Consultoria Estatal, dando um presente Stata FAQ Como você pode obter uma tabulação cruzada de 3 vias, 4 vias, 5 ou mais em Stata O comando tabular é ótimo para 2 vias Tabulações cruzadas. Mas como você faz 3-way, 4-way, 5-way of more cross tabulations A resposta é usar o comando table com a opção de conteúdo (freq). Aqui está a forma geral do comando da tabela. Antes de começar, vamos carregar o conjunto de dados e criar uma variável categórica adicional, nível de leitura. Começamos examinando todas as tabelas de 1 direção para nossas variáveis categóricas. Em seguida, a tabela de 2 vias. Agora, a tabela de 3 vias. Seguido por uma mesa de 4 vias. Finalmente, uma tabela de 5 vias. As tabelas de 5 direções não são o limite. Você pode adicionar mais níveis. Nós deixamos isso como um exercício para encontrar o número máximo de variáveis permitido. O conteúdo deste site não deve ser interpretado como um endosso de qualquer site, livro ou produto de software da Universidade da Califórnia. NOTICE: O grupo de consultoria estatística IDRE estará migrando o site para o WordPress CMS em fevereiro para facilitar Manutenção e criação de novos conteúdos. Algumas de nossas páginas antigas serão removidas ou arquivadas de modo que elas não serão mais mantidas. Vamos tentar manter os redirecionamentos para que os URLs antigos continuem a funcionar da melhor maneira possível. Bem-vindo ao Instituto de Pesquisa e Educação Digital Ajudar o Grupo de Consultoria Estatal dando um presente Módulo de Aprendizagem Stata Um amostrador estatístico na informação da Versão Stata: O código desta página foi testado em Stata 12. Este módulo dará uma breve visão geral de algumas estatísticas comuns Testes em Stata. Permite usar o arquivo de dados automático que usaremos para nossos exemplos. Vamos fazer um teste t comparando as milhas por galão (mpg) de carros estrangeiros e domésticos. Como você vê na saída acima, os carros domésticos tiveram um mpg significativamente menor (19,8) do que os carros estrangeiros (24,7). Chi-quadrado Permite comparar a classificação de reparação (rep78) dos carros estrangeiros e domésticos. Nós podemos fazer um crosstab de rep78 por estrangeiros. Podemos querer perguntar se essas variáveis são independentes. Podemos usar a opção chi2 para solicitar uma prova de qui-quadrado de independência, bem como o crosstab. O qui-quadrado não é realmente válido quando você tem células vazias. Nesses casos, quando você tem células vazias, ou células com pequenas freqüências, você pode solicitar o teste exato de Fishers com a opção exata. Correlação Podemos usar o comando correlato para obter as correlações entre as variáveis. Vamos ver as correlações entre o preço do peso do mpg e o rep78. (Nós usamos rep78 na correlação, embora não seja contínuo para ilustrar o que acontece quando você usa correlação com variáveis com dados ausentes). Observe que a saída acima disse (obs69). O comando correlate derruba dados de forma listada, o que significa que, se alguma das variáveis estiverem faltando, a observação inteira é omitida da análise de correlação. Podemos usar pwcorr (correlações em pares) se quisermos obter correlações que excluam dados faltantes em uma base em par do em vez de uma base em lista. Usaremos a opção obs para mostrar o número de observações utilizadas para calcular cada correlação. Observe como as correlações que envolvem rep78 têm um N de 69 em comparação com as outras correlações que têm um N de 74. Isso ocorre porque rep78 tem cinco valores faltantes, portanto, ele tinha apenas 69 observações válidas, mas as outras variáveis não tinham dados faltantes, portanto Eles tiveram 74 observações válidas. Regressão Vamos analisar a análise de regressão em Stata. Para este exemplo, vamos soltar os casos onde rep78 é 1 ou 2 ou falta. Agora, vamos prever mpg de preço e peso. Como você vê abaixo, o peso é um preditor significativo de mpg. Mas o preço não é. E se nós queríamos prever mpg do rep78 também. Rep78 é realmente mais uma variável categórica do que uma variável contínua. Para incluí-lo na regressão, devemos converter rep78 em variáveis falsas. Felizmente, Stata faz variáveis dummy facilmente usando tabulate. A opção gen (rep) diz ao Stata que queremos gerar variáveis dummy de rep78 e queremos que o tronco das variáveis fofas seja rep. Stata criou rep1 (1 se rep78 é 3), rep2 (1 se rep78 é 4) e rep3 (1 se rep78 for 5). Podemos usar o comando tabular para verificar que as variáveis fofas foram criadas corretamente. Agora, podemos incluir rep1 e rep2 como variáveis dummy no modelo de regressão. Análise de variância Se você quisesse fazer uma análise de variância olhando as diferenças em mpg entre os três grupos de reparos, você pode usar o comando oneway para fazer isso. Se você incluir a opção de tabulação, você obtém o mpg médio para os três grupos, o que mostra que o grupo com a melhor classificação de reparo (rep78 de 5) também possui o mpg o mais elevado (27,3). Se você quiser incluir covariáveis, você precisa usar o comando anova. A opção contínua (preço de peso) diz ao Stata que essas variáveis são covariáveis. O conteúdo deste site não deve ser interpretado como um endosso de qualquer site, livro ou produto de software específico da Universidade da Califórnia.
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