STATA 第四章 t检验和单因素方差分析命令输出结果说明
stata输出结果命令
建议使用outreg2命令。比如你得到一个模型结果。那在reg y x 后加est store model1，然后再使用outreg2 [model1] using tab01,word replace se tdec(3) bdec(3)即可。具体可Help outreg2命令看看。祝好运~
2.esttab命令 无论什么检验、回归等，均可使用esttab命令（附加star选项）将不同显著性水平标成不同数量星号。以回归结果为例： use test1.dta xtset province year local xx "aggci ln_realgdp indus open urban" xtdpdsys theil `xx', twostep est store sys_gmm reg theil L.theil `xx',robust est store ols xtreg theil L.theil `xx',robust fe est store fe local models "sys_gmm ols fe" esttab `models', star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01) b(%6.4f) se(%6.4f) mtitle(`models') r2 sca(r2_w) //在一张表列出上面三组结果
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stata输 出 结 果 命 令
1.outreg2 命令 ssc install outreg2 上一步是安装，安装之后即可使用，在你做完回归之后 outreg2 using file1.doc, replace file1是你存储的结果命名
(完整word版)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 查验和单要素方差剖析命令与输出结果说明·单要素方差剖析单要素方差剖析又称为 OnewayANOVA, 用于比许多组样本的均数能否同样，并假定：每组的数据听从正态散布 , 拥有同样的方差，且互相独立，则无效假定。
原假定： H0 : 各组整体均数同样。
在 STATA中可用命令：oneway 察看变量分组变量[, means bonferroni]此中子命令 bonferroni是用于多组样本均数的两两比较查验。
例：测定健康男子各年纪组的淋巴细胞转变率 (%)，结果见表，问: 各组的淋巴细胞转变率的均数之间的差异有无明显性？健康男子各年纪组淋巴细胞转变率 (%)的测定结果 :11-20 岁组： 58 61 61 62 63 68 70 70 74 78 41-50岁组： 54 57 57 58 60 60 63 64 66 61-75 岁组：43 52 55 56 60用变量 x 表示这些淋巴细胞转变率以及用分组变量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：x586161626368707074785457 group111111111122x575860606364664352555660 group222222233333则用 STATA 命令：oneway x group, mean bonferroni| Summary of xgroup |Mean①-------------+------------1|23|------+------------Total |②Analysis of VarianceSource SS df MS F Prob > F-------------------------------------------------------------------------------Between groups③2④⑤ 9.77 ⑥ 0.0010 ⑦Within groups⑧21⑨⑴-------------------------------------------------------------------------------Total23（2） Bartlett's test for equal variances:chi2(2)（ 3）Comparison of x by group(Bonferroni)Row Mean-|Col Mean|12-------------- --|--------------------------------------2|（ 4）|（ 5）|3|（ 6）（ 8）|（ 7）（ 9）①对应三个年纪组的淋巴细胞转变率的均数；②三组归并在一同的总的样本均数；③组间隔均差平方和；④组间隔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 查验；（ 3）方差齐性查验相应的 p 值；（4）第二组的淋巴细胞转变率样本均数—第一组的淋巴细胞转变率的样本均数的差；（5）第二和第一组均数差的明显性查验所对应 p 值；（ 6）第三组的淋巴细胞转变率样本均数—第一组的淋巴细胞转变率的样本均数的差；（7）第三和第一组均数差的明显性查验所对应的 p 值；（ 8）第三组的淋巴细胞转变率样本均数—第二组的淋巴细胞转变率的样本均数的差；（9）第三和第二组均数差的明显性查验所对应的 p 值。
stata组间系数差异检验命令
stata组间系数差异检验命令Stata是一个非常强大的统计分析软件，在数据分析中有着广泛的应用。
在实际的数据分析中，经常需要进行组间系数差异检验，以比较不同组之间的差异。
本文将介绍Stata中的组间系数差异检验命令，帮助读者更好地进行数据分析。
一、什么是组间系数差异检验组间系数差异检验是一种比较不同组之间差异的方法。
在数据分析中，我们经常需要比较不同组之间的差异，例如比较两个不同的治疗方法的疗效、比较不同地区的经济发展水平等。
通过组间系数差异检验，我们可以得到不同组之间的差异情况，从而更好地进行数据分析和决策。
二、Stata中的组间系数差异检验命令Stata中提供了多种组间系数差异检验命令，包括t检验、方差分析、卡方检验等。
下面我们将介绍几种常用的命令。
1、t检验t检验是一种常用的组间系数差异检验方法，用于比较两个样本之间的差异。
在Stata中，可以使用如下命令进行t检验：ttest var1==var2其中，var1和var2表示要比较的两个变量。
该命令将计算两个变量的均值差异，并输出t值、p值和置信区间等结果。
2、方差分析方差分析是一种比较多个样本之间差异的方法，可以同时比较多个因素对结果的影响。
在Stata中，可以使用如下命令进行方差分析： anova var1 var2 var3, by(group)其中，var1、var2和var3表示要比较的变量，group表示分组变量。
该命令将计算不同组之间的差异，并输出方差分析表和F值等结果。
3、卡方检验卡方检验是一种用于比较两个或多个分类变量之间差异的方法。
在Stata中，可以使用如下命令进行卡方检验：tab var1 var2, chi2其中，var1和var2表示要比较的两个分类变量，chi2表示进行卡方检验。
该命令将计算两个变量之间的卡方值和p值等结果。
三、实例演示为了更好地理解Stata中的组间系数差异检验命令，下面我们将以一个实例进行演示。
STATA 第四章 t检验和单因素方差分析命令输出结果说明
i ng si n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：H 0: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 586161626368707074785457group 111111111122x 575860606364664352555660group 222222233333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结果输出常用命令整理
Stata结果输出常用命令整理*1.描述性统计输出结果asdoc sum `varlist', save(Myfile.doc) replace stat(N mean sd min p50 max) dec(3) title(asdoc_Table: Descriptive statistics)sum2docx `varlist' using Myfile.docx,replace stats(N mean(%9.2f) sd(%9.3f)min(%9.2f) median(%9.2f) max(%9.2f)) title(sum2docx_Table: Descriptive statistics) outreg2 using Myfile, sum(detail) replace word eqkeep(N mean sd min p50 max)fmt(f) keep(`varlist') sortvar(wage age grade) title(outreg2_Table: Descriptive statistics)estpost summarize `varlist', detailesttab using Myfile.rtf, cells("count mean(fmt(2)) sd(fmt(2)) min(fmt(2))p50(fmt(2)) max(fmt(2))") noobs compress replace title(esttab_Table: Descriptive statistics)*2分组T 均值检验输出local common_exp "save(Myfile.doc) by(south) stat(obs mean p)"asdoc ttest wage, `common_exp' replace title(asdoc_Table: T_test by group)asdoc ttest age, `common_exp' rowappendasdoc ttest race, `common_exp' rowappendasdoc ttest married, `common_exp' rowappendasdoc ttest grade, `common_exp' rowappendasdoc ttest collgrad, `common_exp' rowappendasdoc ttest union, `common_exp' rowappendt2docx `varlist' using Myfile.docx,replace not by(south) title(t2docx_Table: T_test by group)logout, save(Myfile) word replace: ttable2 `varlist', by(south)estpost ttest `varlist', by(south)esttab using Myfile.rtf, cells("N_1 mu_1(fmt(3)) N_2 mu_2(fmt(3)) b(star fmt(3))") starlevels(* 0.10 ** 0.05 *** 0.01) noobs compress replace title(esttab_Table: T_test by group)*3.相关系数矩阵输出asdoc cor `varlist', save(Myfile.doc) replace nonum dec(3) title(asdoc_Table: correlation coefficient matrix)corr2docx `varlist' using Myfile.docx, replace spearman(ignore) pearson(pw) star title(corr2docx_Table: correlation coefficient matrix)logout, save(Myfile) word replace : pwcorr_a `varlist', star1(0.01) star5(0.05)star10(0.1)estpost correlate `varlist', matrixesttab using Myfile.rtf, unstack not noobs compress nogaps replace star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01) b(%8.3f) p(%8.3f) title(esttab_Table: correlation coefficient matrix)*4.回归结果输出asdoc reg wage age married occupation, save(Myfile.doc) nest replace cnames(OLS-1) rep(se) add(race, no)asdoc reg wage age married collgrad occupation, save(Myfile.doc) nest append cnames(OLS-2) add(race, no)asdoc reg wage age married collgrad occupation race_num*, save(Myfile.doc) nest append add(race, yes) cnames(OLS-3) dec(3) drop(occupation race_num*) stat(r2_a, F, rmse, rss) title(asdoc_Table: regression result)reg wage age married occupationest store m1reg wage age married collgrad occupationest store m2reg wage age married collgrad occupation race_num*est store m3reg2docx m1 m2 m3 using Myfile.docx, replace indicate("race=race_num*")b(%9.2f) se(%7.2f) scalars(r2(%9.3f) r2_a(%9.2f) N) drop(occupation)order(married) title(reg2docx_Table: regression result) mtitles("OLS-1" "OLS-2" "OLS-3")reg wage age married occupationoutreg2 using Myfile, word replace title(outreg2_Table: regression result)ctitle(OLS-1) `subexp' addtext(race, no)reg wage age married collgrad occupationoutreg2 using Myfile, word append ctitle(OLS-2) `subexp' addtext(race, no)reg wage age married collgrad occupation race_num*outreg2 using Myfile, word append ctitle(OLS-3) `subexp' addtext(race, yes)reg wage age married occupationest store m1reg wage age married collgrad occupationest store m2reg wage age married collgrad occupation race_num*est store m3*可利用addest自行增加统计量addest, name("chi2") value(`chi2')addest, textn("Industry") texts("Yes")estadd scalar Hausman= r(chi2),replaceestadd scalar Hausman_Test = r(p),replaceesttab m1 m2 m3 using Myfile.rtf, replace star( * 0.10 ** 0.05 *** 0.01 ) nogaps compress order(married) drop(occupation) b(%20.3f) se(%7.2f) r2(%9.3f) ar2 aic bic obslast scalars(F) indicate("race=race_num*") mtitles("OLS-1" "OLS-2" "OLS-3") title(esttab_Table: regression result)。
t检验与单因素方差分析
在医学研究中，为了减少误差，提高统计 检验效率，控制非实验因素对结果的影响， 常常采用配对设计的方法。配对设计，是 指先根据配对的要求将试验对象两两配对， 然后将配成对子的两个试验对象随机地分 配到不同处理组中。 配对的要求是，配成对子的两个试验对象 条件尽量一致，不同对子间试验对象的条 件允许有差异。
假设检验的分类
根据是否正态分布：分参数检验和非参数 检验 根据处理因素：分单因素分析和多因素分 析 根据比较类型：分优效性、等效性和非劣 效性。
常用假设检验方法的选择（1）
样本与总体比较 配对 资料 非配对 资料 样本均数与总体均数比较的t检验 配对t检验 符号秩和检验 两独立样本比较的t检验 两均数 比较
• 第六步：点确定后产生结果，结果解读。
• 结果解读1
N：组1、组2的样本例数分别为8、9； 均值：组1、组2的均值分别为11.75、21.44； 标准差：组1、组2的标准差分别为5.392、 6.405； 均值的标准误：组1、组2的标准误分别为F=0.002，p=0.968，p>0.05 • 方差相等，t检验结果选第一行。
• 结果解读3
t：统计量t=-3.351 Sig（双侧）：p值=0.004，p<0.05 均值差值：两个均数的差值=-9.694 差值的95%CI：-15.861~-3.528
• U检验的公式：
t 检验和 u 检验
t检验 • 样本均数与总体均数比较的t检验 • 配对设计资料比较的t检验 • 两独立样本均数比较的t检验 方差分析 • 完全随机设计的单因素方差分析 • 多个样本均数间的多重比较
样本均数与总体均数的比较的t检验，亦 称单样本t检验(one sample t test) 。
stata均值差异检验命令
stata均值差异检验命令Stata均值差异检验命令是进行统计分析常用的一种方法，用于比较两组或多组数据之间的均值差异。
本文将介绍Stata中常用的均值差异检验命令，包括独立样本t检验、配对样本t检验和方差分析。
1. 独立样本t检验独立样本t检验适用于比较两组独立样本之间的均值差异。
假设我们有一个医学实验，想要比较两种治疗方法对患者血压的影响。
我们有两组患者，一组接受A治疗，另一组接受B治疗。
我们可以使用Stata中的ttest命令进行独立样本t检验。
语法如下：ttest 变量名, by(分类变量)其中，变量名是我们要比较的变量，by(分类变量)是用于将数据按照某个分类变量进行分组，比较各组之间的均值差异。
2. 配对样本t检验配对样本t检验适用于比较同一组样本在不同条件下的均值差异。
例如，我们想要比较某种药物对患者血压的影响，我们可以使用Stata中的paired ttest命令进行配对样本t检验。
语法如下：paired ttest 变量名1 变量名2其中，变量名1和变量名2是同一组样本在不同条件下的两个变量。
3. 方差分析方差分析适用于比较三组或三组以上样本之间的均值差异。
假设我们有一个实验，想要比较三种不同药物对患者血压的影响。
我们可以使用Stata中的oneway命令进行方差分析。
语法如下：oneway 变量名, by(分类变量)其中，变量名是我们要比较的变量，by(分类变量)是用于将数据按照某个分类变量进行分组，比较各组之间的均值差异。
通过以上三种命令，我们可以方便地进行均值差异检验，并得到相应的统计结果。
Stata提供了丰富的统计分析命令，可以满足各种不同数据分析的需求。
需要注意的是，在进行均值差异检验前，需要对数据进行一些前提检验，如正态性检验和方差齐性检验。
可以使用Stata中的normality命令和variance命令进行相应的检验。
总结：Stata均值差异检验命令是进行统计分析的重要工具，能够帮助我们比较不同组别之间的均值差异。
单因素方差分析报告
单因素方差分析报告概述本报告旨在分析单因素方差分析的结果。
单因素方差分析是一种用于比较三个或以上样本均值是否存在统计显著差异的统计方法。
本报告将就实验设计、数据处理、方差分析结果和结论进行详细阐述。
实验设计本次实验采用了完全随机设计，共设置了3个水平，每个水平下有10个样本。
每个水平下的样本分别代表了不同的处理条件。
本实验的目的是比较不同处理条件对于实验结果的影响。
数据处理在进行方差分析之前，首先对数据进行了基本的描述统计分析，包括计算平均值、标准差和样本数。
然后使用方差分析方法进行数据处理。
方差分析结果经过方差分析，我们得到了以下结果：F值 = 4.521，自由度（组间） = 2，自由度（组内） = 27，P值 = 0.021根据F值和P值可以判断，不同处理条件对实验结果产生了显著影响。
P值小于显著性水平（通常为0.05），表明我们可以拒绝原假设，即不同处理条件下样本均值相等的假设。
结论根据方差分析的结果，我们可以得出以下结论：不同处理条件对实验结果产生了统计显著影响。
通过比较各处理条件下的样本均值，我们发现处理条件1和2之间存在显著差异，而处理条件3与前两个处理条件之间没有显著差异。
进一步分析显示，处理条件1的均值显著高于处理条件2，而处理条件3的均值与前两个处理条件相比较低。
这可能意味着在未来的实践中，处理条件1可以被优先选择，以获得更好的实验结果。
此外，我们还注意到组内方差明显大于组间方差，这可能是由于实验中存在其他未考虑的因素导致的。
在进一步的研究中，我们可以探索这些未考虑因素对实验结果的影响，并将其纳入到更全面的分析中。
总结本报告通过单因素方差分析方法对不同处理条件下的实验结果进行了比较。
通过分析结果，我们得出了处理条件对实验结果的显著影响，并通过比较各处理条件下的均值提出了相应的建议。
单因素方差分析是一种常用的统计方法，可以应用于各种实验和研究中。
然而，需要注意的是，方差分析只能判断均值之间是否存在统计显著差异，并不能确定具体的差异大小。
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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。
:各组总体均数相同。
原假设：H
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 78
41-50 岁组：54 57 57 58 60 60 63 64 66
61-75 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
则用 STATA 命令：
oneway x group, mean bonferroni
| Summary of x
group | Mean ①
-------------+------------
1 | 66.5
2 | 59.888889
3 | 53.2
------+------------
Total | 61.25 ②
Analysis of Variance
Source 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=0.333
Comparison 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。
由上述结果可知：三组方差无显著地齐性，因此若三组数据近似服从正态
分布，无效假设Ho检验所对应的p值<0.01，可以认为这三组均数有显著差异。
由 Bonferroni统计检验结果表明：第一组淋巴细胞转化率显著地高于第三组淋
巴细胞转化率(p<0.005)，其它各组之间均数无显著性差异。
附1： STATA运行结果
. oneway x group, mean bonferroni
Summary of
x
group Mean
1 66.5
2 59.888889
3 53.2
Total 61.25
Analysis of Variance
Source SS df MS F Prob > F
Between groups 616.311111 2 308.155556 9.77 0.0010
Within groups 662.188889 21 31.5328042
Total 1278.5 23 55.5869565
Bartlett's test for equal variances: chi2(2) = 2.1977 Prob>chi2 = 0.333 Comparison of x by group
(Bonferroni)
Row Mean-
Col Mean 1 2
2 -6.61111
0.054
3 -13.3 -6.68889
0.001 0.134
附录2：如何输入分组数据
将数据导入EXCEL 如图
再将文件转化为CSV文件，导入STA TA即可，如果不懂请下载第一章。