HINWEIS: Die IDRE Statistical Consulting Group wird im Februar die Website auf das WordPress CMS migrieren, um die Wartung und die Erstellung neuer Inhalte zu erleichtern. Einige unserer älteren Seiten werden entfernt oder archiviert, so dass sie nicht länger erhalten bleiben. Wir werden versuchen, Redirects beizubehalten, damit die alten URLs weiterhin so gut funktionieren, wie wir können. Willkommen beim Institut für digitale Forschung und Bildung Helfen Sie der Stat Consulting Group, indem Sie ein Geschenk geben Stata FAQ Wie können Sie 3-Wege, 4-Wege, 5-Wege oder mehr Kreuztabellen in Stata Die Tabulatortaste ist ideal für 2-Wege Kreuztabellen. Aber wie machen Sie 3-Wege, 4-Wege, 5-Wege von mehr Kreuztabellen Die Antwort ist, verwenden Sie den Tabellenbefehl mit dem Inhalt (freq) - Option. Hier ist die allgemeine Form des Tabellenbefehls. Bevor wir anfangen, können wir laden Sie den Dataset und erstellen Sie eine zusätzliche kategoriale Variable, readlevel. Wir beginnen mit der Betrachtung aller 1-Wege-Tabellen für unsere kategorischen Variablen. Anschließend den 2-Wege-Tisch. Jetzt die 3-Wege-Tabelle. Gefolgt von einem 4-Wege-Tisch. Schließlich ein 5-Wege-Tisch. 5-Wege-Tabellen sind nicht die Grenze. Sie können weitere Ebenen hinzufügen. Wir belassen es als eine Übung, um die maximale Anzahl der zulässigen Variablen zu finden. Der Inhalt dieser Website sollte nicht als eine Bestätigung für eine bestimmte Website, Buch oder Software-Produkt von der Universität von Kalifornien ausgelegt werden. NOTICE: Die IDRE Statistical Consulting-Gruppe wird die Migration der Website auf die WordPress CMS im Februar zu erleichtern Wartung und Erstellung neuer Inhalte. Einige unserer älteren Seiten werden entfernt oder archiviert, so dass sie nicht länger erhalten bleiben. Wir werden versuchen, Redirects beizubehalten, damit die alten URLs weiterhin so gut funktionieren, wie wir können. Willkommen beim Institut für Digitale Forschung und Bildung Helfen Sie der Stat Consulting Group, indem Sie ein Geschenk geben Stata Learning Module Ein statistischer Sampler in Stata Version info: Der Code für diese Seite wurde in Stata 12 getestet. Dieses Modul gibt einen kurzen Überblick über einige gemeinsame statistische Tests in Stata. Wir verwenden die automatische Datendatei, die wir für unsere Beispiele verwenden werden. Lets tun ein t-Test Vergleich der Meilen pro Gallone (mpg) von ausländischen und inländischen Autos. Wie Sie in der Ausgabe oben sehen, hatten die inländischen Autos deutlich niedrigere mpg (19,8) als die ausländischen Autos (24,7). Chi-Quadrat Vergleichen Sie die Reparatur-Rating (rep78) der ausländischen und inländischen Autos. Wir können eine Kreuztabelle von rep78 durch ausländische machen. Wir mögen fragen, ob diese Variablen unabhängig sind. Wir können die chi2-Option verwenden, um einen Chi-Quadrat-Test der Unabhängigkeit sowie der Kreuztabelle anzufordern. Das Chi-Quadrat ist nicht wirklich gültig, wenn Sie leere Zellen haben. In solchen Fällen, wenn Sie leere Zellen oder Zellen mit kleinen Frequenzen haben, können Sie Fishers exakte Prüfung mit der exakten Option anfordern. Korrelation Wir können den korrelierten Befehl verwenden, um die Korrelationen zwischen den Variablen zu erhalten. Betrachten wir die Korrelationen zwischen Preis mpg Gewicht und rep78. (Wir verwenden rep78 in der Korrelation, obwohl es nicht kontinuierlich zu illustrieren, was passiert, wenn Sie korrelieren mit Variablen mit fehlenden Daten.) Beachten Sie, dass die Ausgabe oben (obs69). Der Korrelationsbefehl löscht Daten auf einer Listenbasis, dh wenn eine der Variablen fehlt, wird die gesamte Beobachtung aus der Korrelationsanalyse weggelassen. Wir können pwcorr (paarweise Korrelationen) verwenden, wenn wir Korrelationen erhalten wollen, die fehlende Daten auf einer paarweisen Basis anstelle einer listweisen Basis löschen. Wir verwenden die Option obs, um die Anzahl der Beobachtungen anzuzeigen, die für die Berechnung der Korrelation verwendet wurden. Beachten Sie, wie die Korrelationen, die rep78 haben eine N von 69 im Vergleich zu den anderen Korrelationen, die eine N von 74 haben. Das ist, weil rep78 hat fünf fehlende Werte, so hatte es nur 69 gültige Beobachtungen, aber die anderen Variablen hatten keine fehlenden Daten so Sie hatten 74 gültige Beobachtungen. Regression Schauen wir uns die Regressionsanalyse in Stata an. In diesem Beispiel können die Fälle fallen, in denen rep78 1 oder 2 ist oder fehlt. Nun können wir sagen, mpg aus Preis und Gewicht. Wie Sie unten sehen, ist Gewicht ein bedeutender Prädiktor von mpg. Aber Preis ist nicht. Was, wenn wir mpg von rep78 vorhersagen wollten. Rep78 ist wirklich eher eine kategorische Variable als eine kontinuierliche Variable. Um sie in die Regression aufzunehmen, sollten wir rep78 in Dummy-Variablen umwandeln. Glücklicherweise macht Stata Dummy-Variablen leicht mit tabulate. Die gen (rep) - Option sagt Stata, dass wir Dummy-Variablen aus rep78 erzeugen wollen und dass der Stamm der Dummy-Variablen rep sein soll. Stata hat rep1 (1, wenn rep78 ist 3), rep2 (1, wenn rep78 ist 4) und rep3 (1, wenn rep78 ist 5). Mit dem Befehl tabulate können Sie überprüfen, ob die Dummy-Variablen korrekt erstellt wurden. Nun können wir rep1 und rep2 als Dummy-Variablen in das Regressionsmodell einbinden. Varianzanalyse Wenn Sie eine Varianzanalyse durchführen wollten, die die Unterschiede in mpg unter den drei Reparaturgruppen ansah, können Sie hierzu den Befehl oneway verwenden. Wenn Sie die tabellarische Option enthalten, erhalten Sie mittlere mpg für die drei Gruppen, was zeigt, dass die Gruppe mit dem besten Reparatur-Rating (rep78 von 5) auch die höchste mpg (27.3) hat. Wenn Sie Kovariaten enthalten möchten, müssen Sie den Befehl anova verwenden. Die kontinuierliche (Preisgewicht) Option teilt Stata mit, dass diese Variablen Kovariaten sind. Der Inhalt dieser Website sollte nicht als eine Bestätigung für eine bestimmte Website, ein Buch oder ein Softwareprodukt der Universität von Kalifornien verstanden werden.
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