stata分组描述性统计 stata分组检验怎么做

已知F统计量的值怎么算P值或者是怎样用stata计算

2、作图功能

use B1_consume, clear

stata分组描述性统计 stata分组检验怎么做

stata分组描述性统计 stata分组检验怎么做

内容分析法属于一种既包含定性分析又有定量的成分在的一种质性研究方法，它将大篇幅的文本数据转化成结构化数据，把文字上的内容转化为描述性统计分析，客观、系统地将文本关键、核心内容展示出来。该分析方利用Python，Nvivo等编码软件。

regress consume income

dis %4.2f 0.6848014/0.2487525 /income 的 t 值/

dis %4.2f 51.89511/80.84397 /常数项 的 t 值/

矩阵解析

mat b0 = diag(b)

mat list inv_se_b

mat t = hadamard(b0, inv_se_b)

reg consume income

p 值

H0 : bj = 0 即，系数估计值是否显著不等于零

由于 t值 服从 t 分布，所以我们很容易计算其 p 值

local p_income = ttail(11-2, 2.75)2 /双 density functions尾/

mat list pvalue

stata怎么进行均值对比分析

视频：

如果你必须要分组检验异，那就分成四组两两比较，比6次，然后如果都显著，你就可以说成绩组之间的补课花费显著。不过，我认为这样的比较放在描述性统计是可以的，但是用这个得出结论就太粗糙了。比如总样本中女性数量大大高于男性，且女性大多来自a地区，然后恰好a地区教育资源比b地区好，所以a地区女生补课花费少，所以单单用t检验就可能会得出男生比女生花费多的结论，但性别可能没有显著影响，真正影响补课花费的是地找一本Stata教科书看看，或者多看看过 个：区。所以，建议还是用虚拟变量回归吧，因为回归的系数是一个偏导数，也就是控制了其余变量以后得边际影响（看看F.W.L定理就知道了），就相当于去看这些变量的处理效应先不显著。多说一句，如果要用回归，成绩组加入3个二值虚拟变量，而不是直接把成绩的1234这个定序变量加进去

. ivreg2 y x1 (x2=z1 z2),gmm2s （进行面板GMM估计，其中2s指的是2-step GMM）

已知F统计量的值怎么算P值或者是怎样用stata计算

reg ldi lofdi

use B1_consume, clear

1．先用sysuse打开数据文件，点击统计菜单｜小结、表格，并测试｜小结和描述性统计｜的相关性和协方。

regress consume income

display语法。

dis %4.2f 0.6848014/0.2487525 /income 的 t 值/

dis %4.2f 51.89511/80.84397 /常数项 的 t 值/

矩阵解析

mat b0 = diag(b)

mat list inv_se_b

mat t = hadamard(b0, inv_se_b)

reg consume income

p 值

H0 : bj = 0 即，系数估计值是否显著不等于零

由于 t值 服从 t 分布，所以我们很容易计算其 p 值

local p_income = ttail(11-2, 2.75)2 /双尾/

mat list pvalue

stata描述性统计命令是什么？

它拥有很多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。用Stata绘制的统计图形相当精美。

Stata具有如下统计分析能力：

数值变量资料的一般分析：参数估计，t检验，单因素和多因素的方分析，协方分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方齐性检验，正态性检验，两者的区别在于：变量变换等。

mat list t分类资料的一般分析：参数估计，列联表分析 ( 列联系数，确切概率 ) ，流行病学表格分析等。

Stata. ssc install ranktest （安装另外一个在运行ivreg2 时需要用到的ranktest）常用功能：

1、统计功能

Stata的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近20年发展起来的新方法，如Cox比例风险回归，指数与Weibull回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Poisson回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。

这些图形的巧妙应用，可以满足绝大多数用户的统计作图要求。在有些非绘图命令中，也提供了专门绘制某种图形的功能，如在生存分析中，提供了绘制生存曲线图，回归分析中提供了残图等。

定性分析与定量分析是什么关系？

local df = e(N_g) - 1

定量分析是指对所研究对象存在的数量关系或者所具备的某些数量属性的分析。主要是从数量上分析研究对象存在的某些特征、关系。

定性分析是指通过逻辑推理、哲学辩论、历史求证、法规判断等思维方式，着重从质的方面分析和研究某一事物的属性，在传播学应用较广，目前mat list b0也已经广泛应用到学、经济学等学术研究中，常常用于交叉学科。

简单来说，定性分析是用文字来表达，需要有一定的文字表达功底；定量分析用数据来表示，需要在数学上有敏锐的反应。通常研究者会根据他们的文字功底、逻辑思维、数学水平、数值推导、建模水平等，结合自身专业及研究方向来决定选择定性分析还是定量分析。

两者间的联系：

定量分析和定性分析stata描述性统计命令是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。之间应该是统一的、互相成就的。没有定性分析这一前提，就没办法把定量结果表达出来；而定量分析为定性分析提供而一个科学、严谨、富有逻辑的结论。

举例：经济学中的计量经济学。当中的定量分析需要通过数学建模，根据模型变量找出相应的数据，整理好相应的数据后，借助相关的数据分析软件/工具（如stata、Eviews、Python、R、MATLAB等）得出一些理论上的数据结果，根据结果的到一些预测，根据这些预测提出相关建议。

如果有这方面研究需求的可以学习这些数据分析软件的作，对于研究进展起一个重要的推动作用。

stata保留4位小数命令

检mat t = vecdmat pvalue = (`p_income' \ `p_cons')iag(t)验工具变量的有效性：

如何检验解释变量的内生性问题

使用以stata中如何看解释变量的显著性为列。

解释变量内生性检验

estimates store ols

estimates store iv

hauan iv ols

（在面板数据中使用工具变量，Stata提供了如下命令来执行2SLS:xtivreg depvar [varlist1] (varlist_2=varlist_iv) （选择项可以为fe，re等，表示固定效应、随机效应等。详见 xtivreg）

如果存在内生解释变量，则应该选用工具变量，工具变量个数不少于方程中内生解释变量的个数。“恰好识别”时用2SLS。2SLS的实质是把内生解释变量分成两部分，即由工具变量所造成的外生的变动部分，以及与扰动项相关的其他部分；然后，把被解释变量对中的这个外生部分进行回归，从而满足OLS前定变量的要求而得到一致估计量。tptqtp

二、异方mat inv_se_b = inv(se_b)与自相关检验

面板异方检验：

xtgls enc invs exp imp esc mrl,igls panel(het)

estimates store hetero

xtgls enc invs exp imp esc mrl,igls

estimates store homo

lrtest hetero homo, df(`df')

面板自相关：xtserial enc invs exp imp esc mrl

则存在一种更有效的方法，即GMM。从某种意义上，GMM之于2SLS正如GLS之于OLS。好识别的情况下，GMM还原为普通的工具变量法；过度识别时传统的矩估计法行不通，只有这时才有必要使用GMM，过度识别检验（Overidentification Test或J Test）：estat overid

三、工具变量效果验证

工具变量：工具变量要求与内生解释变量相关，但又不能与被解释变量的扰动项相关。由于这两个要求常常是矛盾的，故在实践上寻找合适的工具变量常常很困难，需要相当的想象力与创作性。常用滞后变量。

需要做的检验：

（1） 检验工具变量与解释变量的相关性

如果工具变量z与内生解释变量完全不相关，则无法使用工具变量法；如果与仅仅微弱地相关，。这种工具变量被称为“弱工具变量”（weak instruments）后果就象样本容量过小。检验弱工具变量的一个经验规则是，如果在阶段回归中，F统计量大于10，则可不必担心弱工具变量问题。Stata命令：estat first（显示个阶段回归中的统计量）

在恰好识别的情况下，无法检验工具变量是否与扰动项相关。在过度识别（工具变量个数>内生变量个数）的情况下，则可进行过度识别检验（Overidentification Test），检验原设所有工具变量都是外生的。如果拒绝该原设，则认为至少某个变量不是外生的，即与扰动项相关。0H

Sargan统计量，Stata命令：estat overid t 值的计算 t = 系数/标准误

四、GMM过程

在Stata输入以下命令，就可以进行对面板数据的GMM估计。

. ssc install ivreg2 （安装程序ivreg2 ）

. use "traffic.dta"（打开面板数据）

. xtset panelvar timevar （设置面板变量及时间变量）

解释变量内生性检验

=a + bx +u, x如果有内生性，则需要找一个工具变量z。 理论上来说，工具变量Z必须与残项U不相关，与被工具的变量X相关。但是x与u是相关的。

stata保留4位小数命令

mat list在球型扰动项的定Stata的作图模块，主要提供如下八种基本图形的制作 : 直方图（histogram），条形图（bar），百分条图 （oneway），百分圆图（pie），散点图（two way），散点图矩阵（matrix），星形图（star），分位数图。下，2SLS是有效的。但如果扰动项存在异方或自相关， t

用Stata如何将一个变量按照取值分组并计算每一组的标准？

（2） 检验工具变量的外生性（接受原设好）

1、首先在电脑中打开stata软件，在command中输入此ci prop foreign，然后点击键盘上的回车输入。

2sysuse auto, clear，，reg pr mpg rep78 headroom，，test mpg rep78，，dixtivreg ldi (lofdi=l.lofdi ldep lexr)splay "F =" %8.4f r(F)。、可以在stata中给出了74个变量，95%的置信区间等相关信息。

3、ci prop 只能用于二分类变量，但是不能用于多分类变量，例如图中不是二分类变量就没办法进行计算。

4、可以直接输入prop 一个或者多个变量，然后进行查看。

5、可以看到下图中数据，看到相应的观测值，默认95%的置信区间等相关信息。