Kiểm định chi bình phương trong stata

Phần này nhóm Thạc Sĩ đã cung ứng một chiếc quan sát tổng quan nthêm gọn gàng về một số trong những ví dụ kiểm định thống kê phổ biến cơ phiên bản vào Stata.Các lệnh được áp dụng là:

ttesttabulate , chi2 exactcorrelatepwcorrdrop ifregressoneway

Hãy áp dụng file dữ liệu auto cho những ví dụ .

You watching: Kiểm định chi bình phương trong stata

sysuse auto

Lệnh ttest

Sử dụng t-chạy thử nhằm so sánh số dặm miles bên trên một xăng gallon (mpg) thân xe cộ tương đối nội địa với xe cộ khá nhập khẩu.Ở phía trên nói thêm đây là đơn vị tính toán nghỉ ngơi Mĩ, một gallon =3.7854 lkhông nhiều , còn một dặm miles bởi 1.6 kilomettdemo mpg , by(foreign)Two-sample t thử nghiệm with equal variances

*

Nlỗi bạn thấy trong hiệu quả nghỉ ngơi trên, xe nội địa bao gồm mpg phải chăng rộng đáng chú ý (19,8) so với xe nước ngoài (24,7). Nghĩa là xe nội địa chạy hau xăng hơn xe cộ nước ngoài nhập vào.

Kiểm định bỏ ra bình phương Chi-square stata

Hãy đối chiếu xếp thứ hạng sửa chữa thay thế (rep78) của xe hơi nước ngoài cùng ô tô nội địa. Chúng ta có thể làm cho một bảng chéo cánh crosstab của rep78 và foreign. Chúng ta hoàn toàn có thể mong mỏi hỏi liệu các biến hóa này còn có hòa bình hay không. Chúng ta hoàn toàn có thể sử dụng tùy lựa chọn chi2 để kinh nghiệm một kiểm định chi-bình pmùi hương về tính độc lập thân nhì biến chuyển mặt khác biểu thị bảng chéo cánh crosstabtabulate rep78 foreign, chi2

*

Pearson chi2(4) = 27.2640 Pr = 0.000Giá trị Pr =0.000 chứng minh tất cả quan hệ giữa rep78 với foreign. Nghĩa là 2 thay đổi này sẽ không độc lập.Chi-square không thực thụ phù hợp lệ khi chúng ta bao gồm những ô trống. Trong các trường hòa hợp những điều đó khi bạn có những ô trống hoặc các ô gồm tần số nhỏ, chúng ta có thể trải nghiệm kiểm định “Fisher’s exact test” cùng với tùy 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 nhị quý giá trở nên này nhé.

Tương quan tiền correlation

Chúng ta có thể áp dụng lệnh đối sánh correlation để mang đối sánh thân những biến đổi. Hãy chú ý mọt tương quan thân price mpg weight với rep78. (Sử dụng rep78 vào côn trùng đối sánh tuy nhiên nó ko liên tiếp, tức thị số liệu bị thiếu thốn missing value, nhằm minc họa điều gì đã xảy ra Khi ta sử dụng mọt đối sánh tương quan với các trở thành gồm tài liệu bị thiếu hụt.)correlate price mpg weight rep78

*

Lưu ý rằng hiệu quả ngơi nghỉ trên đã nói (số quan liêu gần kề obs = 69). Lệnh đối sánh xóa drop tài liệu theo nguim tắt listwise, Tức là trường hợp ngẫu nhiên trở nên làm sao bị thiếu hụt tài liệu làm việc chiếc quan lại sát đó, thì toàn bộ quan liêu tiếp giáp sống dòng kia có khả năng sẽ bị bỏ lỡ ngoài so với đối sánh tương quan.Chúng ta có thể áp dụng pwcorr (tương quan theo từng cặp pairwise correlations) giả dụ bọn họ ao ước giành được các đối sánh xóa tài liệu bị thiếu bên trên các đại lý từng cặp pairwise cầm bởi các đại lý theo list listwise. Nói đơn giản và dễ dàng, vị đối sánh là xét quan hệ giữa nhị trở thành, nếu như nhị biến chuyển kia tất cả không hề thiếu số liệu không xẩy ra thiếu thì đưa tấ cả các quan lại liền kề vào để chạy đối sánh, bất chấp 1 biến khác bị thiếu. Chúng ta sẽ thực hiện tùy lựa chọn obs nhằm hiển thị số lượng quan tiền tiếp giáp được thực hiện nhằm tính toán thù từng mối đối sánh.pwcorr price mpg weight rep78, obs

*
Lưu ý rằng những đối sánh tương quan mang đến rep78 bao gồm số lượng quan lại tiếp giáp N là 69 so với những tương quan không giống bao gồm N là 74. Điều này là do rep78 gồm 5 quý giá bị thiếu thốn, vì vậy nó chỉ gồm 69 quan liêu giáp hợp lệ, tuy nhiên các thay đổi không giống không có dữ liệu bị thiếu thốn đề xuất vẫn tất cả 74 quan tiền giáp phù hợp lệ.

See more: Ví Dụ Về Nghiên Cứu Định Lượng, Phương Pháp Nghiên Cứu Định Lượng

Hồi Quy

Hãy chu đáo tiến hành phân tích hồi quy trong Stata. Đối cùng với ví dụ này, hãy thải trừ các trường thích hợp nhưng mà rep78 là một trong những hoặc 2 hoặc bị thiếu thốn.

drop if (rep78 (15 observations deleted)Bây giờ đồng hồ, hãy dự đân oán mpg từ bỏ Chi phí price với trọng lượng weight. Nhỏng bạn thấy dưới, trọng lượng là một nguyên tố dự đoán thù đáng kể về mpg, mà lại giá thì không( căn cứ vào p value của price với weight, mẫu nào regress mpg price weight

*

Điều gì vẫn xảy ra trường hợp ta vẫn muốn dự đân oán mpg trường đoản cú rep78. rep78 thực thụ là một trong trở nên phân nhiều loại rộng là một trong thay đổi tiếp tục. Để chuyển nó vào hồi quy, chúng ta phải thay đổi rep78 thành các đổi mới trả. May mắn vậy, Stata có tác dụng cho các đổi mới đưa dễ ợt bằng cách thực hiện tabulate. Tùy lựa chọn gene (đại diện) mang đến Stata hiểu được bọn họ ước ao chế tác các trở nên giả trường đoản cú rep78 và chúng ta hy vọng gốc của những đổi thay giả là thay mặt.tabulate rep78, gen(rep)

*
Stata sẽ sinh sản rep1 (có quý giá 1 trường hợp rep78 là 3), rep2 (sở hữu cực hiếm 1 nếu rep78 là 4) cùng rep3 (sở hữu cực hiếm 1 trường hợp rep78 là 5) như hình trênBây tiếng bạn cũng có thể bao gồm rep1 với rep2 dưới dạng những biến hóa đưa trong quy mô hồi quy.regress mpg price weight rep1 rep2

*

Phân tích pmùi hương sai Analysis of variance

Nếu bạn có nhu cầu tiến hành phân tích pmùi hương không nên nhằm lưu ý sự khác hoàn toàn vào mpg giữa cha team sửa chữa, chúng ta cũng có thể sử dụng lệnh oneway để triển khai câu hỏi này.

See more: List Danh Sách Khách Mời Running Man Tập Kiểm Tra Độ Dũng Cảm

oneway mpg rep78Analysis of Variance

*

Nếu các bạn bao hàm tùy lựa chọn tabulation, các bạn sẽ nhận ra mức độ vừa phải mpg cho cha đội rep78, vấn đề đó cho thấy team bao gồm xếp thứ hạng sửa chữa thay thế cực tốt (rep78= 5) cũng có mpg tối đa (27,3).oneway mpg rep78, tabulate