Kiểm định chi bình phương trong stata

Phần này đội Thạc Sĩ sẽ cung cấp một cái nhìn tổng quan gọn nhẹ về một số ví dụ kiểm tra thống kê thịnh hành cơ bạn dạng trong Stata.Các lệnh được áp dụng là:

ttesttabulate , chi2 exactcorrelatepwcorrdrop ifregressoneway

Hãy sử dụng file dữ liệu tự động hóa cho những ví dụ .

Bạn đang xem: Kiểm định chi bình phương trong stata

sysuse auto

Lệnh ttest

Sử dụng t-test để đối chiếu số dặm miles bên trên một xăng gallon (mpg) thân xe hơi trong nước và xe khá nhập khẩu.Ở trên đây nói thêm đấy là đơn vị đo lường ở Mĩ, một gallon =3.7854 lít , còn một dặm miles bằng 1.6 kilometttest mpg , by(foreign)Two-sample t test with equal variances

Như chúng ta thấy trong công dụng ở trên, xe vào nước bao gồm mpg rẻ hơn đáng kể (19,8) so với xe nước ngoài (24,7). Tức thị xe trong nước chạy hau xăng rộng xe quốc tế nhập khẩu.

Kiểm định bỏ ra bình phương Chi-square stata

Hãy đối chiếu xếp hạng thay thế sửa chữa (rep78) của ô tô quốc tế và xe hơi trong nước. Chúng ta cũng có thể làm một bảng chéo crosstab của rep78 và foreign. Bạn có thể muốn hỏi liệu các biến này có chủ quyền hay không. Bạn cũng có thể sử dụng tùy chọn chi2 để yêu mong một kiểm tra chi-bình phương về tính tự do giữa hai biến chuyển đồng thời trình bày bảng chéo crosstabtabulate rep78 foreign, chi2

Pearson chi2(4) = 27.2640 truyền bá = 0.000Giá trị truyền bá =0.000 minh chứng có quan hệ giữa rep78 cùng foreign. Tức thị 2 biến này sẽ không độc lập.Chi-square không thực sự hợp lệ khi bạn có các ô trống. Trong số những trường thích hợp như vậy khi bạn có các ô trống hoặc những ô gồm tần số nhỏ, bạn có thể yêu ước kiểm định “Fisher’s exact test” cùng với tùy lựa chọn exact.tabulate rep78 foreign, chi2 exact

Do tác dụng Fisher's exact = 0.000, đề nghị ta vẫn tóm lại có quan hệ giữa hai giá bán trị biến đổi này nhé.

Tương quan lại correlation

Chúng ta rất có thể sử dụng lệnh tương quan correlation để lấy tương quan giữa các biến. Hãy để ý mối đối sánh giữa price mpg weight và rep78. (Sử dụng rep78 trong mọt tương quan tuy vậy nó không liên tục, tức thị số liệu bị thiếu missing value, nhằm minh họa điều gì sẽ xảy ra khi ta sử dụng mối đối sánh với những biến có tài liệu bị thiếu.)correlate price mpg weight rep78

Lưu ý rằng công dụng ở trên vẫn nói (số quan gần kề obs = 69). Lệnh tương quan xóa drop dữ liệu theo nguyên tắt listwise, có nghĩa là nếu bất kỳ biến làm sao bị thiếu dữ liệu ở cái quan tiếp giáp đó, thì cục bộ quan cạnh bên ở cái đó có khả năng sẽ bị bỏ qua khỏi phân tích tương quan.Chúng ta có thể sử dụng pwcorr (tương quan liêu theo từng cặp pairwise correlations) nếu họ muốn đạt được các tương quan xóa dữ liệu bị thiếu thốn trên các đại lý từng cặp pairwise thay vì cơ sở theo danh sách listwise. Nói đối chọi giản, vì đối sánh tương quan là xét quan hệ giữa nhị biến, giả dụ hai phát triển thành đó có khá đầy đủ số liệu không xẩy ra thiếu thì đưa tấ cả các quan gần kề vào để chạy tương quan, bất chấp 1 phát triển thành khác bị thiếu. Chúng ta sẽ áp dụng tùy chọn obs để hiển thị con số quan sát được sử dụng để đo lường và thống kê mỗi mối tương quan.pwcorr price mpg weight rep78, obs

Lưu ý rằng các tương quan liên quan đến rep78 có số lượng quan ngay cạnh N là 69 so với các tương quan khác gồm N là 74. Điều này là vì rep78 bao gồm 5 cực hiếm bị thiếu, vày vậy nó chỉ có 69 quan cạnh bên hợp lệ, nhưng những biến khác không có dữ liệu bị thiếu phải đã tất cả 74 quan gần cạnh hợp lệ.

Xem thêm: Chế Độ Eco Máy Lạnh Casper Tiết Kiệm Điện 40%, Chỉ Tốn 4K Một Đêm

Hồi Quy

Hãy coi xét tiến hành phân tích hồi quy trong Stata. Đối với lấy ví dụ này, hãy loại bỏ các ngôi trường hợp nhưng rep78 là 1 trong những hoặc 2 hoặc bị thiếu.

drop if (rep78 (15 observations deleted)Bây giờ, hãy dự kiến mpg từ ngân sách price cùng trọng lượng weight. Như bạn thấy mặt dưới, trọng lượng là một yếu tố dự kiến đáng nói về mpg, tuy nhiên giá thì không( địa thế căn cứ vào p. Value của price cùng weight, loại nào regress mpg price weight

Điều gì sẽ xẩy ra nếu ta cũng muốn dự đoán mpg từ bỏ rep78. Rep78 thực sự là 1 trong biến phân nhiều loại hơn là một trong những biến liên tục. Để đưa nó vào hồi quy, chúng ta nên đổi khác rep78 thành những biến giả. Suôn sẻ thay, Stata làm cho những biến giả dễ dàng dàng bằng cách sử dụng tabulate. Tùy chọn gen (đại diện) cho Stata biết rằng họ muốn tạo những biến mang từ rep78 và họ muốn gốc của những biến giả là đại diện.tabulate rep78, gen(rep)

Stata đã tạo nên rep1 (mang cực hiếm 1 ví như rep78 là 3), rep2 (mang giá trị 1 trường hợp rep78 là 4) với rep3 (mang giá trị 1 ví như rep78 là 5) như hình trênBây giờ bạn có thể bao có rep1 cùng rep2 dưới dạng các biến đưa trong quy mô hồi quy.regress mpg price weight rep1 rep2

Phân tích phương không đúng Analysis of variance

Nếu bạn muốn thực hiện đối chiếu phương không nên để chăm chú sự biệt lập trong mpg giữa tía nhóm sửa chữa, chúng ta có thể sử dụng lệnh oneway để tiến hành việc này.oneway mpg rep78Analysis of Variance

Nếu bạn bao hàm tùy lựa chọn tabulation, bạn sẽ nhận được vừa phải mpg cho bố nhóm rep78, điều này cho biết thêm nhóm có xếp hạng sửa chữa tốt nhất (rep78= 5) cũng có thể có mpg tối đa (27,3).oneway mpg rep78, tabulate