STATA软件操作(五)相关与回归分析
STATA软件操作相关与回归分析
STATA软件操作相关与回归分析一、相关分析相关分析用于研究两个变量之间的相关性。
在STATA中，可以使用命令"correlate"进行相关分析。
语法：correlate 变量列表例子：我们以一个示例数据集"auto"为例，研究汽车价格与里程数和马力之间的相关性。
```sysuse autocorrelate price mpg turn```上述命令将计算汽车价格（price）与里程数（mpg）和轮胎转向（turn）之间的相关系数。
输出结果将显示相关系数矩阵，其中包括Pearson相关系数、Spearman相关系数和Kendall相关系数。
二、简单线性回归简单线性回归分析用于研究一个因变量和一个自变量之间的关系。
在STATA中，可以使用命令“regress”进行简单线性回归分析。
语法：regress 因变量自变量例子：我们继续使用上述示例数据集"auto"，研究汽车价格与里程数之间的关系。
```sysuse autoregress price mpg```上述命令将进行汽车价格（price）与里程数（mpg）之间的简单线性回归分析。
输出结果将包括回归系数估计值、拟合优度、标准误差、t值、P值等。
另外，使用命令“predict”可以进行预测。
例子：我们可以使用上述回归模型，对新数据进行价格的预测。
```predict new_price, x```上述命令将对新数据集中的里程数进行预测，并将结果保存在新的变量new_price中。
三、多元回归分析多元回归分析用于研究一个因变量和多个自变量之间的关系。
在STATA中，可以使用命令“regress”进行多元回归分析。
语法：regress 因变量自变量1 自变量2 ...例子：我们使用示例数据集"auto"，研究汽车价格与里程数、马力和重量之间的关系。
```sysuse autoregress price mpg displacement weight```上述命令将进行汽车价格（price）与里程数（mpg）、马力（displacement）和重量（weight）之间的多元线性回归分析。
Stata软件之回归分析
调整的判定系数(Adj R-squared)、F统计量的值、回归方程标准误或均方
根误(Root MSE， ˆ 或 S.E.) 以及其他一些统计量的信息。
上述回归分析的菜单操作实现：Statistics→Linear models and related→
Linear regression→弹出对话框，在Dependent Variable选项框中选择或键
写出样本回归方程为： wagˆe3.58470.3937edu
(0.4589) (0.0488)
即如果受教育年限增加1年，平均来说小时工资会增加0.39元。
三、简单回归分析的Stata软件操作实例
Source
Model Residual
Total
SS
df
MS
1402.97461
1 1402.97461
edu exp
expsq health migrant wage
more
float float float float
%9.0g %9.0g %9.0g %9.0g
float %9.0g float %9.0g
float float float float
%9.0g %9.0g %9.0g %9.0g
= 4.6469
wage
Coef5% Conf. Interval]
edu _cons
.3937442 .0488491 3.584695 .4589088
8.06 0.000 7.81 0.000
.2979069 2.684359
.4895815 4.485031
y 1xu 即假定截距系数 0 0 时，该模型被称为过原点回归；过 原点回归在实际中有一定的应用，但除非有非常明确的理 论分析表明 0 0 ，否则不宜轻易使用过原点回归模型。
stata操作介绍之相关性分析 ppt课件
3
相关性分析
相关性分析主要目的是研究变量之间关系的密切程度。相关性 分析的方法主要有:Pearson相关系数分析、Kendall T相关系数 分析、Spearman秩相关系数分析以及偏相关系数分析。 1. Pearson相关系数分析
stata操作介绍之相关性分析
三、线性回归分析
❖相关性分析 ❖回归分析 ❖多重共线性等相关检验和处理
2
线性回归分析的stata应用实例 本部分用到的实例是Big Andy’s Burger Barn的销售模 型。Big Andy的汉堡销售收入取决于单价和广告支出 水平 。因此，这个模型包含两个解释变量和一个常 数项。
1.regress实现因变量对自变量的回归
因变量
自变量
regress命令的格式: regress depvar indepvars[if] [in] [weight] [options]
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实现因变量为销售收入，自变量为单价和广告支出的线性回归， 其命令为：
regress sales price advert
用test命令检验价格和广告支出的系数是否同时为0，其命令为:
test price advert
P值<0.05，拒绝原假设 ，即价格和广告支出的 系数不同时为0
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ห้องสมุดไป่ตู้关检验和处理
回归分析时通常需要检验数据是否存在多重共线、序列相关和异方差
等问题，如果存在这些问题，则需要对其进行处理。
stata相关性分析操作（推荐五篇）
stata相关性分析操作（推荐五篇）第一篇：stata相关性分析操作Stata用于进行典型相关分析的命令为canon。
canon(第1组变量)(第2组变量)[, 选择项]注意，两组变量要分别用括号括起来，以示区别。
这里选择项有：lc(#)：noconstant level(#)/* 指定显示第几个典型相关系数的线性组合 /* 指定计算相关系数时变量值不减去均数 /* 指定组合系数的可信区间的可信度第二篇：stata学习体会stata学习心得（网络版存盘）2009-03-25调整变量格式：format x1 %10.3f ——将x1的列宽固定为10，小数点后取三位format x1 %10.3g ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位format x1 %10.3e ——将x1的列宽固定为10，采用科学计数法format x1 %10.3fc ——将x1的列宽固定为10，小数点后取三位，加入千分位分隔符 format x1 %10.3gc ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位，加入千分位分隔符format x1 %-10.3gc ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位，加入千分位分隔符，加入“-”表示左对齐合并数据：use “C:Documents and Settingsxks桌面2006.dta”, clear merge using “C:Documents and Settingsxks桌面1999.dta” ——将1999和2006的数据按照样本（observation）排列的自然顺序合并起来use “C:Documents and Settingsxks桌面2006.dta”, clear merge id using “C:Documents and Settingsxks桌面1999.dta” ,unique sort ——将1999和2006的数据按照唯一的（unique）变量id来合并，在合并时对id进行排序（sort）建议采用第一种方法。
stata 相关系数与回归系数相反
stata 相关系数与回归系数相反
Stata相关系数与回归系数相反是指在使用Stata软件进行统计分析时，计算出的两个变量之间的相关系数（correlation coefficient）和回归系数（regression coefficient）的值呈现出相反的方向性。
相关系数和回归系数是衡量两个变量之间关系的常用统计量。
相关系数用于描述两个变量之间的线性关系强度和方向，取值范围为-1到1。
回归系数是在考虑其他变量的影响后，衡量一个自变量对因变量的贡献程度，其符号通常与相关系数的符号一致。
如果Stata相关系数与回归系数相反，可能有以下原因：
1.变量间的真实关系是非线性的，而简单线性回归模型未能准确捕捉这种关
系。
2.存在其他影响因变量的重要变量，这些变量与自变量存在关联，导致在多
元回归分析中自变量的符号反转。
3.数据中存在异常值或测量误差，导致回归分析的结果不稳定。
为了解决这个问题，可以尝试以下方法：
1.检查数据中是否存在异常值或离群点，这些值可能会对回归分析造成负面
影响。
2.使用非线性模型（如多项式回归、逻辑回归等）来探索变量间的非线性关
系。
3.在多元回归分析中，考虑控制其他潜在的混淆变量，以更准确地评估自变
量对因变量的影响。
4.使用其他统计方法来验证变量之间的关系，如散点图、趋势线等。
总结来说，Stata相关系数与回归系数相反指的是在统计分析中观察到的现象，可能表示两个变量之间的真实关系比简单线性关系更为复杂。
解决这个问题需要仔细检查数据和分析方法，并采取适当的措施来准确描述变量之间的关系。
stata 标准化回归
stata 标准化回归在统计学中，标准化回归是一种常用的数据分析方法，它可以帮助研究者更好地理解变量之间的关系。
本文将介绍如何使用Stata进行标准化回归分析，包括数据准备、回归模型建立和结果解释等内容。
首先，我们需要准备好用于标准化回归分析的数据集。
在Stata中，可以使用命令“use 文件路径\文件名”来导入数据集。
接着，我们可以使用命令“describe”来查看数据集的基本信息，包括变量名、数据类型、缺失情况等。
确保数据集没有缺失值，并且变量之间没有严重的多重共线性问题。
接下来，我们可以使用Stata中的regress命令来建立标准化回归模型。
例如，我们可以使用命令“regress Y X1 X2 X3”来建立因变量Y和自变量X1、X2、X3之间的回归关系。
在Stata中，我们可以使用命令“predict e, resid”来生成回归残差，然后使用命令“predict yhat, xb”来生成因变量的预测值。
接着，我们可以使用命令“gen std_resid = e / sqrt(1 h)”来计算标准化残差，其中h是杠杆值。
最后，我们可以使用命令“gen std_yhat = yhat / sqrt(1 h)”来计算因变量的标准化预测值。
在解释标准化回归结果时，我们可以关注标准化系数和标准化残差。
标准化系数可以帮助我们比较不同变量对因变量的影响程度，而标准化残差可以帮助我们识别异常值和离群点。
此外，我们还可以使用图形展示标准化残差和标准化预测值，以便更直观地理解回归模型的拟合效果。
总之，标准化回归是一种有用的数据分析方法，可以帮助研究者更好地理解变量之间的关系。
在Stata中，我们可以使用regress命令和一些其他命令来进行标准化回归分析，并且可以通过标准化系数和标准化残差来解释回归结果。
希望本文对你理解和应用标准化回归有所帮助。
如何使用Stata进行统计学分析
如何使用Stata进行统计学分析Stata是一种流行的统计学软件，广泛应用于各个领域的数据分析和统计学研究。
本文将介绍如何使用Stata进行统计学分析，并按照不同的主题进行划分章节。
第一章：Stata基础操作在开始使用Stata进行统计学分析之前，首先需要了解一些基础操作。
包括数据导入和导出、数据清洗、变量定义等。
Stata支持各种数据文件格式的导入，例如Excel、CSV等，通过使用`import`命令可以将数据导入到Stata中。
此外，Stata还提供了丰富的数据清洗功能，如缺失值处理、异常值处理等。
在数据准备工作完成后，可以使用`generate`命令定义变量，并使用`list`命令查看数据集的内容。
第二章：描述性统计分析描述性统计分析是了解数据的基本特征和分布情况的重要手段。
在Stata中，可以使用`summarize`命令计算变量的均值、方差、最大值、最小值等统计量。
此外，还可以使用`tabulate`命令生成频数表和列联表，用以统计分类变量的分布情况和不同变量之间的关联。
第三章：统计图形绘制统计图形是数据可视化的重要工具，有助于更直观地理解数据的特点和模式。
Stata提供了多种绘图命令，例如`histogram`命令用于绘制直方图、`scatter`命令用于绘制散点图、`boxplot`命令用于绘制箱线图等。
通过适当选择和组合这些绘图命令，可以呈现出丰富的数据图形，有助于揭示数据背后的规律。
第四章：参数估计与假设检验参数估计和假设检验是统计学分析的核心内容。
Stata提供了多种统计分析命令，如`ttest`命令用于独立样本t检验、`regress`命令用于回归分析、`anova`命令用于方差分析等。
这些命令可以根据用户提供的数据和分析需求，进行相应的估计和检验，并输出相应的统计结果和解释。
第五章：相关分析和回归分析相关分析和回归分析是统计学中常用的分析方法，用于探究变量之间的关系和预测模型的建立。
stata操作介绍之相关性分析
用test命令检验价格和广告支出的系数是否同时为0，其命令为:
test price advert
P值<0.05，拒绝原假设 ，即价格和广告支出的 系数不同时为0
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相关检验和处理
回归分析时通常需要检验数据是否存在多重共线、序列相关和异方差
等问题，如果存在这些问题，则需要对其进行处理。
1.多重共线性的检验和处理
1.1stata中多重共线性检验的命令格式为：
vif //该命令用来得到自变量的方差膨胀因子
一般来说，判断多重共线性的标准是(两个标准必须同时满足):
最大的vif大于10; 平均的vif大于1.
由判断标准可知 不存在多重共线性
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1.2处理多重共线性的方法
1.如果只关心方程的预测能力，则在整个方程显著的条件下，可 以不必关心具体的回归系数。 2.增加样本容量，剔除导致多重共线性的变量或者修改模型设定 形式。 3.。 4.岭回归方法。 /thread-3035722-1-1.html
2
相关性分析
相关性分析主要目的是研究变量之间关系的密切程度。相关性 分析的方法主要有:Pearson相关系数分析、Kendall T相关系数 分析、Spearman秩相关系数分析以及偏相关系数分析。 1. Pearson相关系数分析
Pearson相关性分析是一个描述线性相关强度的量，取值于一1和1 之间。 Pearson相关性分析的命令格式： correlate [varlist] [if] [in] [weight] [ ，correlate_ options ]
pcorr varnamel varlist [if] [in] [weight]
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用pcorr命令实现偏相关分析，其命令为： pcorr, sales price advert
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等级相关
spearman x y
注意：该命令首先求出等级相关系数， 然后进行假设检验。
例2（d2.txt）
抗白指数X 临床疗效Y 2 2
某研究所用野百合治疗白 血病，并作抗白血病指数 （简称抗白指数）及疗效 的分析，结果见表，问抗 白指数与临床疗效间有无 关系？
2 3
9
10 11 30 35 45 55
ˆ) (y y n2
= = = = = =
2
Source | SS df MS ----------+-----------------------------剩余 Model | 60.3571429 1 60.3571429 Residual | 7.14285714 6 1.19047619 ----------+-----------------------------Total | 67.50 7 9.64285714
. ttest x,by(group) -----------------------------------------------------------------------------Group | Obs Mean Std. Err. Std. Dev. [95% Conf. Interval] ---------+-------------------------------------------------------------------0 | 20 1.84 .2042187 .9132936 1.412565 2.267435 1 | 20 1.415 .290034 1.297072 .8079518 2.022048 ---------+-------------------------------------------------------------------combined | 40 1.6275 .1783467 1.127963 1.26676 1.98824 ---------+-------------------------------------------------------------------diff | .425 .3547182 -.2930895 1.143089 -----------------------------------------------------------------------------Degrees of freedom: 38 Ho: mean(0) - mean(1) = diff = 0 Ha: diff < 0 Ha: diff ~= 0 Ha: diff > 0 t = 1.1981 t = 1.1981 t = 1.1981 P < t = 0.8809 P > |t| = 0.2383 P > t = 0.1191 . reg x group Source | SS df MS -------------+-----------------------------Model | 1.80624998 1 1.80624998 Residual | 47.8135006 38 1.25825002 -------------+-----------------------------Total | 49.6197506 39 1.2723013
医学统计学实习课
STATA软件的应用(5)
——相关与回归分析
相关与回归分析
线性相关 线性回归 等级相关 列联相关
线性相关
correlate 变量名[，选择项]
注意：这里的变量可以是两个或多个，correlate命令给出的 是变量间的两两的简单相关系数矩阵。
选择项： means /*同时输出均数、标准差等统计量 covariance /*不输出相关系数矩阵，而输出协方差矩阵
Number of obs F( 1,6) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE
8 50.70 0.0004 0.8942 0.8765 1.0911
Hale Waihona Puke 总---------------------------------------------------------------------y | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -----+---------------------------------------------------------------x | .9285714 .1304101 7.12 0.000 .6094693 1.247674 cons | 35.17857 4.450694 7.90 0.000 24.28812 46.06903 ----------------------------------------------------------------------
2岁时的身高（英寸） 39 30 32 34 35 36 36 30
成年身高（英寸）
71
63 63
67
68
68
70
64
分析步骤
(1) 画散点图 gra y x
71 70 69 68 67 66 65 64 63 30 31 32 33 34 35 x 36 37 38 39 40
y
(2) 计算相关系数
x 5 4 3 2 1 0 -1 0
Fitted values
g
1
期末考试中实验课部分
掌握输出结果中各项的意思 重点
数据描述中sum、ci、mean等命令 定量资料ttest、oneway、 anova等命令 定性资料tab等命令 等级资料ranksum、kwallis等命令 相关回归corr、pwcorr、reg等命令 其他
corr y x
(obs=8) | y x -------------+-----------------y | 1.0000 x | 0.9456 1.0000
(3) 相关系数的假设检验
pwcorr y x,sig star(0.05)
| y x -----------+-----------------y | 1.0000 | | x | 0.9456* 1.0000 | 0.0004 | t
SS总 ( yi( y yy )) i
2 ˆ) ( y y ( yi y ˆ SS ) i 剩
2
2 ˆ回 (y y) ˆ SS ( y y )
y
0
最小二乘法原理：SS剩 最小。
X
(2) 回归分析
reg y x
回归
sb
s y x lxx
s y x
线性回归
回归分析：regress 因变量 自变量
回代预测：predict 新变量
续例1（d1.txt）
分析步骤
(1) 画散点图 gra y x
y
71 70 69 68 67 66 65 64 63 30 31 32 33 34 35 x 36 37 38 39 40
Y
ˆ a bx y
相关系数的假设检验
pwcorr [变量名]，[选择项]
obs 打印样本含量 sig 打印假设检验之P值 star(#) 如果相关系数的假设检验之P值小于#， 则在相关系数旁打星号
例1（d1.txt）
以下资料选自Galton的一项研究，目的是探讨成 年时的身高是否与2岁时的身高（单位：英寸） 有关。
某县防疫站观察三种药物驱钩虫的疗效，在服药后 7天得粪检钩虫卵阴转率（%）如下，问三药疗效 是否不同？(d3.txt)
药物 复方敌百虫片 纯敌百虫片 阴转例数 28 18 未阴转例数 9 20 合计 37 38 阴转率(%) 75.7 47.4
灭虫灵
合计
10
56
24
53
34
109
29.4
51.4
3种不同药物与是否转阴之间有无相关？
pwcorr y x,sig star(0.05) obs
| y x ----------+-----------------y | 1.0000 | | 8 | x | 0.9456* 1.0000 | 0.0004 =7.12 | 8 8 |
|r| 1 r2 n2
1 1 r z ln( ) 2 1 r 1 se n3
y 71 70 69 68 67 66 65 64 63 30 31 32 33 34 35 x 36 37 38 39 40 Fitted values
connect()
.
指定图形中散点的连接方式
不连接（默认）
l
s
用直线连接
用三次平滑曲线连接
symbol()
指定图形中散点的表示符号
O 大圆圈；S 大正方形；T 大三角；o 小圆圈； d 小菱形；p 小加号；x ×；. 小点；i 隐藏
2
3 3 0 0 0 1 1
spearman x y
70
88
90
0
0
spearman x y
Number of obs = Spearman's rho = 12 -0.6894
Test of Ho: x and y are independent Prob > |t| = 0.0131
列联相关
Number of obs F( 1, 38) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE
= 40 = 1.44 = 0.2383 = 0.0364 = 0.0110 = 1.1217