第四章Stata与方差分析
Stata统计分析与行业应用案例详解(第2版)
第5章 Stata 非参数检验
1
第6章 Stata 方差分析
2
第7章 Stata 相关分析
3 第8章 Stata
主成分分析与 因子分析
4
第9章 Stata 聚类分析
5 第10章 Stata
最小二乘线性 回归分析
第11章 Stata回归 诊断与应对
第12章 Stata非线 性回归分析
第13章 Stata Logistic回归分析
6.1实例一——单因素方差分析 6.2实例二——多因素方差分析 6.3实例三——协方差分析 6.4实例四——重复测量方差分析 6.5本章习题
7.1实例一——简单相关分析 7.2实例二——偏相关分析 7.3本章习题
8.1实例一——主成分分析 8.2实例二——因子分析 8.3本章习题
9.1实例一——划分聚类分析 9.2实例二——层次聚类分析 9.3本章习题
4.1实例一——单一样本T检验 4.2实例二——独立样本T检验 4.3实例三——配对样本T检验 4.4实例四——单一样本方差的假设检验 4.5实例五——双样本方差的假设检验 4.6本章习题
5.1实例一——单样本正态分布检验 5.2实例二——两独立样本检验 5.3实例三——两相关样本检验 5.4实例四——多独立样本检验 5.5实例五——游程检验 5.6本章习题
第14章 Stata因变 量受限回归分析
1
第15章 Stata 时间序列分析
2
第16章 Stata 面板数据分析
3 第17章 Stata
在研究城市综 合经济实力中 的应用
4 第18章 Stata
在旅游业中的 应用
5 第19章 Stata
在经济增长分 析中的应用
第20章 Stata在原 油与黄金价格联动关
使用Stata进行数据处理和分析
使用Stata进行数据处理和分析第一章：Stata的介绍和安装Stata是一款统计软件，广泛应用于数据处理和分析领域。
本章将介绍Stata的基本功能和特点，并介绍如何安装Stata软件。
1.1 Stata的基本功能Stata具有数据管理、统计分析、图形绘制和模型拟合等功能。
数据管理功能包括数据输入、清理、转换和合并等操作；统计分析功能包括描述性统计、假设检验、回归分析和生存分析等方法；图形绘制功能可以用于可视化数据；而模型拟合功能可以进行回归、时间序列和面板数据等模型拟合。
1.2 Stata的特点Stata具有高度的统一性和完整性，适合处理小样本和大样本数据。
它提供了丰富的内置统计命令和扩展命令，可满足各种数据处理和分析的需求。
此外，Stata还具备灵活的数据处理能力和简洁的语法结构，方便用户进行数据操作和分析。
1.3 Stata的安装Stata支持Windows、Mac和Linux操作系统。
用户可以从Stata 官方网站购买软件并进行在线安装，或者通过光盘进行离线安装。
安装过程简单，用户只需按照安装向导的指示进行操作即可。
第二章：数据的导入和清洗本章将介绍如何使用Stata导入外部数据集并进行数据清洗。
2.1 数据导入Stata支持导入多种数据格式，如CSV、Excel和SPSS等。
用户可以使用命令“import”或点击菜单栏中的“File”-“Import”进行数据导入。
导入后，可以使用“describe”命令查看数据的基本信息。
2.2 数据清洗数据清洗是数据处理的重要环节，目的是提高数据的质量和可用性。
Stata提供了一系列数据清洗命令，如数据排序、缺失值处理和异常值检测等。
用户可以利用这些命令进行数据清洗，确保数据的准确性和完整性。
第三章：数据的转换和合并本章将介绍Stata中数据的转换和合并操作。
3.1 数据转换数据转换是将数据从一种形式转换为另一种形式的过程。
Stata 提供了多种数据转换命令，如变量生成、变量重编码和重塑数据等。
使用Stata进行统计分析的方法与实例
使用Stata进行统计分析的方法与实例第一章：导言统计分析是一种基于数据的科学方法，主要用于搜集、整理、分析和解释数据，以便更好地理解和描述现象、随机事件或人类行为。
Stata是一款功能强大且广泛应用于统计学和经济学领域的统计分析软件。
本文将介绍使用Stata进行统计分析的方法和实例，并按以下章节进行详细说明。
第二章：数据导入与清洗在使用Stata进行统计分析之前，首先需要导入和清洗数据。
Stata支持多种数据导入格式，如文本文件、Excel表格和数据库等。
通过使用Stata的数据管理命令，我们可以对数据进行清洗和预处理，包括删除缺失值、处理离群值和进行变量转换等。
第三章：描述性统计分析描述性统计分析是研究对象的基本特征和总体分布的方法。
在Stata中，我们可以使用各种命令来计算和展示数据的描述性统计量，如平均值、标准差、中位数和频数分布等。
此外，可以使用图表工具来可视化数据的分布和特征，如直方图、箱线图和散点图等。
第四章：推断统计分析推断统计分析是通过抽样来推断总体参数的方法。
Stata提供了一系列统计模型和命令，用于进行参数估计、假设检验和置信区间估计等推断统计分析。
常见的推断统计方法包括回归分析、方差分析和非参数检验等。
通过Stata的命令和函数，我们可以轻松地应用这些方法，从而得出关于总体的推断结论。
第五章：多元统计分析多元统计分析是研究多个变量之间关系的方法。
Stata提供了多元统计模型和命令，用于探索和解释多个变量之间的关系。
其中包括多元线性回归分析、主成分分析和因子分析等。
通过使用Stata的多元统计分析功能，我们可以深入研究变量之间的相关性和潜在结构等。
第六章：时间序列分析时间序列分析是研究时间变化规律的方法。
在Stata中，我们可以使用时间序列模型和命令，对时间序列数据进行建模和预测分析。
其中包括平稳性检验、自回归移动平均模型和差分自回归移动平均模型等。
通过利用Stata的时间序列分析功能，我们可以分析和预测各种经济和社会现象的发展趋势。
stata常用的检验
stata常用的检验
Stata中常用的统计检验包括：
1. 单样本t检验（ttest命令）：用于检验一个样本的均值是否与给定的理论值相等。
2. 双样本t检验（ttest命令）：用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。
3. 配对样本t检验（ttest命令）：用于比较两个配对样本的均值是否存在显著差异。
4. 方差分析（anova命令）：用于比较多个样本的均值是否存在显著差异。
5. 卡方检验（tab命令）：用于检验两个或多个分类变量之间是否存在关联。
6. 相关性检验（correl命令）：用于检验两个连续变量之间是否存在线性相关性。
7. 线性回归（reg命令）：用于检验自变量与因变量之间的关系是否显著。
8. 非参数检验：包括Wilcoxon秩和检验（wilcoxon命令）、Mann-Whitney U检验（ranksum命令）等，适用于数据不满足正态分布的情况。
以上是Stata中常用的一些统计检验方法，具体使用方法可以参考Stata的官方文档或使用帮助命令获取更多信息。
【doc】方差分析中的多重比较在stata软件中的实现
方差分析中的多重比较在stata软件中的实现中国卫生统计1996年第13卷第2期计算机应用?,中,(,方差分析中的多重比较在stata软件中的实现ff了;?t-鞴室在方差分析中,stata提供了三种多重比较的方法:Bonferroni法,Seheffe法和S~dak法.Bonferroni法的校正公式为P=min(1.g?P)其中P是校正前概率值,尸是校正后的概率值;g是多重比较的检验总数.Scheffe法的校正公式为P一rob(r一1,一r,￡/(r一1))其中t=(r～1)F(1一P,r一1,～r)fpro6(af,,,)是分子自由度为,分母自由度为af,F值为,的F分布的累积概率函数,r是因素的水平数.Sidak法的校正公式为P一min(1,1一(1一,))多重比较的结果是看校正后的概率值尸是否大于给定的检验水平n,如果P<.,则认为该多重比较的结果在统计学意义上有显着性差异,反之,则无显着性差异.如果仅考虑单因素方差分析两两比较的情况+Stata软件给出了一个非常简单的命令实现,即在oneway命令后加bonferron[或scheffe或sidak选择项便可得到经上面三种方法校正后的概率值.现以Bonferroni法为侧,说明单因素方差分析两两比较的结果.例l,数据集sysage.dta是一组有关心『姥收缩压(systolic),疾病种类(disease),用药种娄(drug)和年龄(age)的数据调用s3Isage.dta数据后,输入命令onewaysystolicdrug,bonferroni将得到以下两两比较的结果(表1)表1各药物组收缩压变化值的两两比较在以上两两比较的结果中,第2行第1例的值一17.32表示用药为第一种类型和第三种类型时平均收缩压的差别,其bonferroni法校正概率值为0.001.若以0.05为检验水平,则认为第一种类型的药物和第三种类型的药物对收缩压的影响在统计上有显着性意义.其他结果解释类推.两两比较除了用oneway命令实现外,也可用anova命令加上test命令实现.anova命令及test命令还可以进行其他多重比较检验. 例2,仍以sysage.dta数据为例,给定下列多重比较的检验假设B:下uIq-u~=丁uaq-u~A:≠%下ulq-ua—u下2+u,A2:≠B:uTt+uz4-u~一"A:≠".003a原假设日.:nB.备择假设H一UA首先输入anova命令,得到有关方差分析的结果.命令如下;Ⅱndsystolicdrug.reg方差分析结果;52表2方差分析结果来僻SSd{MS模型31332鼬5l31044.41柏4残差总计;9340.1551787163.862371观察投=58F<3.54)一9.09P,>F=00001R0—0.33fi5枝正R一0.2985离均差平方根一10721其次用test命令求出校正前各概率值P. 以及t值.命令格式及结果如下:testb[drug:1)+一b[drug(2]一rug(333+b(drug[4]](1)drug[1]+drug(2]一drug(33一drug (43—0.0F(1,54)=26.85Pr>F一0.0000testb[drug[1]]+.b(drug(333一一brug(2]]+6rug[4]](1)drug[1]--drug(23+r"g(33一drug (43—0.0F(1.54)一0.55Prob>F一0.4599testb(dnug[1]]4-b[drug[2]]+b[drugb(313一b(drug(4]]*3F(1+54)=4.40Prob>F一0.0406Bonferroni法:在本侧中,多重比较的检验总数g一3. Bonferroni法校正后概率值P分别为P一rain(1,3×0.0000)一0.0000P2一m[n(1,3×0.4599)一1P一rain(1,3×0.0406)一0.1224 Sacheffe法:在本例中三组比较的t(F)值分别为26.85,0.55和4.40,drug水平数r一4,由fprob函数可求得Scheffe法校正概率值P, P,P,结果如下:genPt—fprob(3,54,26.85/3)genP'z=fprob(3,54,0.55/3)genP3=fprob(3,54,4.40/3)HstPl—P3in1PlP!P31.0.00006560.907273l0.2338896Sidak法:在本例中,多重比较的检验总数g一3.P=min(1,1一(1—0.0000))一0.0000P=min(I,1一(1—0.4599))一0.8531P=mln(1,1一(1—0.0406))一0.1170如果以0.05为检验水平,那么根据前三种多重比较的结果可以看出,只有第一组检验的结果在统计学上具有显着性差异,其他两组检验的结果均无统计学上的显着性差异.讨论1.用Bonferroni法校正概率值较Scheffe法简捷,但检验总数g较大时,其校正后的概率值往往偏大,所以当检验总数较大时,不宜用Bonfferron法.2.Bonferroni法和Sidak法的校正结果与检验总数有关,而Scheffe法却与之无关.对校正后概率值的解释有所差异,由Bonfferroni法和Sidak法校正后概率值作出的判断是指对g 个检验假设同时作出判断,而由Scheffe法校正后的概率值作出的判断是指对所有假设同时作出判断.因此Scheffe法是一种相对保守的多重比较法.3.Bonfferroni法和Sidak法在多因素方差分析及协方差分析模型中皆保持不变,而Scheffe法则需做一些修改.如在协方差分析中,其公式改为:声=rob(r一1,n—r一1,t2/(r一1))其中—1)F(1一声,T-m1,H—r一1).参考文献1.JohaNeteeets1.AppliedLinear~tatlst[calModels.Regres—sion.AnalysisofV ariance.sndExperimentalDcsigns.1985|973--593z.辐维双,等.多元统计舟析.北京-高等教育出版社.1989 390—3263王建民.马林茂.Stata软件手册.1991;i9i一9i6.373—379.SlB一5204陈希描.等.近代回归分析.台肥:安敬教育出版杜,198724 —42感谢)<车文承蒙丰宣盘水高老师和薛禾生老师的指导.谨此婴儿死亡漏报调查方法上海市卫生防疫站宋挂香根据我市多年的工作经验,我们认为单靠常规登记工作难以反映婴儿实际死亡术平的真实情况,必颓充实调查方法.用常规登记与抽样调查相结台,采用以下几种调查方法.一,每年进行婴儿死亡漏报检查检查形式方法不一.区县防疫站,妇幼保健院对本地区的医疗单位半年检查一次,全市性抽样检查每年一次.在市区.采取区与区之同对rl或循环检查.区内医院之间的检查.郊县+县与县之间对口或县内医院,乡卫生院对口检查.或由市卫生局抽一些人员组成一十检查组.检查内容:首先检查产房接产登记,出生时评分在2分以下,死产,死胎,新生儿死亡的婴儿,全部查看病史I查看婴儿室死亡登记,儿科病房死亡登记,门(急) 诊死亡登记,随机抽看产科病史棱对.各级医院产科及儿科等有关科室做好婴儿,新生儿死亡,死产,死胎登记情况.每月填写《婴儿,新生儿死亡.死产.死胎一览表》,该表作为卫生统计法定上报报表,由医院病案室报告所在地区卫生防疫站,由防疫站调查,按实.代报出生,死亡.二,怀孕结局调查怀孕结局调查是以怀孕妇女为对象,跟踪到妊娠结柬,掌握胎儿的击向.以地区妇幼保健,计翊生育部f]建立的孕卡为基础资料.核实数据.以专业人员为主体.组织计划生育专职干部,产后家访下段医生,一起进行现场十寰调查,核实胎儿击向——活产,死亡.死胎.死产.大月龄自然流产等.三,畸形儿追踪调查将接产登记中注明畸形的婴儿.如腭裂,唇裂,先心等.这些婴儿是死亡的高危对象.遂十上门调查.查看婴儿存活情况.四,现场调查不定期的整群分层随机抽样,每次抽取一十街道,一十乡上仃调查,将调查到的死亡资料与防疫站常规性死因登记资料桉对.多年来我们采用了上述几种调查方法,娶儿死亡漏报逐年下降,1973年为lm32%,1980年为1.97%, 1985年为1.21%.1994年为0.22%.调查结果表明:这种婴儿死亡漏报调查方式是可行的,能反映出本地区的实际水平.。
医学统计学第四版各章例题SAS与STATA实现第四章
医学统计学（第四版）各章例题SAS/STATA实现（第四章）例4-2某医生为了研丸一种降血脂新药的临床疗效，按统一纳入标准选择120名高血脂虑者,采用完全随机设计方法将患者等分为4组（具体分组方法见例4-1）,进行双盲试验。
6周后测得低密度脂蛋白作为试验结果，见表4・3。
问4个处理组想者的低密度脂蛋白含量总体均数有无差别?表4・3 4个处理组低密度脂蛋白测量值（mmol/L）统讣S zr iu 11Hn扎“23.534.59 4.34 2,66 3,59 3,13 2.64 2.56 3.50 3・25安慰剂组3・30 4.04 3.53 3,56 3.85 4,07 3.52 3・93 4.19 2・96 30 3・102,91 367・ 85431.37 3-93 233 2,98 4,00 3,552.96 4,3 4.16 2・59降血脂新药2.42 336 4.32 2,34 2・68 2,95 1・56 3・11 1・81 17730 272 81.46 233・ 002・4g组 1.98 2・63 2.86 2,93 2,17 2,72 2.65 2・22 2.90 2・972・36 256 2・52 2,27 2,98 3,72 2.80 3・57 4.02 2・312.36 2.28 239 2,28 2,48 2.28 3-21 2・23 232 2・684・8g组2・66 232 2・61 3,64 2,58 3,65 2.66 3.68 2.65 3.02 30 270 80,94 225・ 543.48 2.42 2.41 2,66 3,29 2.70 3.04 2.81 137 1.680・89 1.06 1.08 1,27 1,63 1,89 1.19 2・17 2.28 1727・2g组 1.98 174 Z16 3,37 2,97 1,69 0.94 2・11 2.81 2・52 30 1.97 5839 132.13 1・31 2・51 1.88 1,41 3,19 1,92 2.47 1.02 2.10 371分析步骤:Ho：/7, = “2 = “3 = “4,即4个试验组的总体均数相等H I： 4个试验组的总体均数不全相等a = 0.05按表44中的公式计算各离均差平方和SS、自由度V、均方MS和F值。
STATA第四章t检验和单因素方差分析命令输出结果说明
第四章 t检验和单因素方差分析命令与输出结果说明·单因素方差分析单因素方差分析又称为Oneway ANOVA,用于比较多组样本的均数是否相同，并假定：每组的数据服从正态分布,具有相同的方差，且相互独立，则无效假设。
原假设：H0:各组总体均数相同。
在STATA中可用命令：oneway 观察变量分组变量[, means bonferroni]其中子命令bonferroni是用于多组样本均数的两两比较检验。
例：测定健康男子各年龄组的淋巴细胞转化率(%)，结果见表，问:各组的淋巴细胞转化率的均数之间的差别有无显著性？健康男子各年龄组淋巴细胞转化率(%)的测定结果:11-20 岁组：58 61 61 62 63 68 70 70 74 7841-50 岁组：54 57 57 58 60 60 63 64 6661-75 岁组：43 52 55 56 60用变量x 表示这些淋巴细胞转化率以及用分组变量group=1，2，3分别表示11-20岁组，41-50岁组和61-75岁组,即：数据表示为：x 58 61 61 62 63 68 70 70 74 78 54 57 group 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2x 57 58 60 60 63 64 66 43 52 55 56 60 group 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3则用 STATA 命令：oneway x group, mean bonferroni| Summary of xgroup | Mean ①-------------+------------1 | 66.52 | 59.8888893 | 53.2------+------------Total | 61.25 ②Analysis of VarianceSource SS df MS F Prob > F-------------------------------------------------------------------------------Between groups 616.311111③ 2 ④ 308.155556⑤ 9.77⑥ 0.0010⑦Within groups 662.188889⑧ 21⑨ 31.5328042⑴-------------------------------------------------------------------------------Total 1278.50 23 55.586956（2）Bartlett's test for equal variances:chi2(2) = 2.1977 （3）Prob>chi2=0.333Comparison of x by group(Bonferroni)Row Mean- |Col Mean | 1 2-------------- --|--------------------------------------2 | -6.61111 （4）| 0.054 （5）|3 | -13.3 （6） -6.68889（8）| 0.001 （7） 0.134 （9）①对应三个年龄组的淋巴细胞转化率的均数；②三组合并在一起的总的样本均数；③组间离均差平方和；④组间离均差平方和的自由度；⑤组间均方和(即：⑤=③/④)；⑧组内离均差平方和；⑨组内离均差平方和的自由度；（1）组内均方和(即：（1）=⑧/⑨)；⑥为F 统计值(即为⑤/（1）)；⑦为相应的p值；（2）为方差齐性的Bartlett检验；（3）方差齐性检验相应的p值；（4）第二组的淋巴细胞转化率样本均数—第一组的淋巴细胞转化率的样本均数的差；（5）第二和第一组均数差的显著性检验所对应p 值；（6）第三组的淋巴细胞转化率样本均数—第一组的淋巴细胞转化率的样本均数的差；（7）第三和第一组均数差的显著性检验所对应的 p 值；（8）第三组的淋巴细胞转化率样本均数—第二组的淋巴细胞转化率的样本均数的差；（9）第三和第二组均数差的显著性检验所对应的p 值。
stata 方差结果解读
stata 方差结果解读
解读Stata的方差分析结果，主要关注以下几个关键点：
1. **样本数量（Number of obs）**：这是你的样本观测值数量，用于了解你的数据规模。
2. **F检验**：F检验用于检验方差分析中各组的总体方差是否相等。
F值越大，说明组间的方差越大，组内的方差越小。
3. **Prob>F**：这是F检验的显著性概率，如果这个值小于0.05，那么我们可以拒绝原假设（各组的总体方差相等），认为各组的总体方差不相等。
4. **R-squared（决定系数）**：这是相关系数的平方，表示模型解释的变差的比例。
一个完全的回归模型会得到1的R-squared值，意味着模型解释了所有的变差。
R-squared值越接近1，模型的拟合效果越好。
5. **Adj R-squared**：调整后的相关系数的平方，用于衡量模型的拟合优度。
与R-squared相比，Adj R-squared会随着变量的增加或减少而调整，以更准确地衡量模型的拟合优度。
6. **Root MSE**：均方根误差，表示预测值与实际值之间的平均偏差。
Root MSE越小，说明模型的预测越准确。
7. **SS（离差平方和）**：这是总偏差的来源，包括回归平方和（SSR）和残差平方和（SSE）。
回归平方和表示模型可以解释的偏差，而残差平方和表示模型无法解释的偏差。
结合这些关键点，你可以对Stata的方差分析结果进行详细的解
读。