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Stata 教學

Stata 教學. Regression and Correlation. 資料散佈圖 scatter diagram. 打開 Chinalife.dta 。 討論中國各省市的平均餘命（ 2000 年）和其他地區變數（ 2004 ）的關係。 試畫出各省市每萬人病床數和平均餘命關係的 scatter diagram 。. Scatter Diagram. IV. DV. PRC 各省平均餘命與萬人病床數. Stata 畫迴歸線. 迴歸線從 0 畫到極大值（ . ）. 在散佈圖中畫出迴歸線. 教育投資有助於延長生命嗎？. 前圖怎麼畫出來的？. 迴歸線.

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Presentation Transcript

  1. Stata教學 Regression and Correlation 社會統計

  2. 資料散佈圖scatter diagram • 打開Chinalife.dta。 • 討論中國各省市的平均餘命（2000年）和其他地區變數（2004）的關係。 • 試畫出各省市每萬人病床數和平均餘命關係的scatter diagram。 社會統計

  3. Scatter Diagram IV DV 社會統計

  4. PRC各省平均餘命與萬人病床數 社會統計

  5. Stata畫迴歸線 迴歸線從0畫到極大值（.） 社會統計

  6. 在散佈圖中畫出迴歸線 社會統計

  7. 教育投資有助於延長生命嗎？ 社會統計

  8. 前圖怎麼畫出來的？ 迴歸線 • twoway (scatter lifeexp pcedu) (lfit lifeexp pcedu, range(0 .)), ytitle(平均餘命, margin(medsmall)) xtitle(人均教育支出, margin(medsmall)) legend(off) yline(71.24387) text(71.24387 -60 "Y-bar", place(w)) Y軸標題 散佈圖 加一條平均餘命的平均值（值是用summary計算出來的 不要圖例 中小大小的圖邊 在（─60, 71.24387）的位置左方（W西方）加上Y-bar的字樣 社會統計

  9. 可否用下拉式選單完成上圖？ • 部分可以，但非全部 社會統計

  10. 社會統計

  11. Overlaid twoway graph：散佈圖 DV IV 先選散佈圖 社會統計

  12. Overlaid twoway graph：迴歸線 迴歸線從X＝0起到最大值 社會統計

  13. Overlaid twoway graph：Y軸標題 選擇中小型圖邊 社會統計

  14. Overlaid twoway graph:X軸標題 社會統計

  15. Overlaid twoway graph:不要圖例 社會統計

  16. Overlaid twoway graph:產生圖表 圖表缺少了代表平均餘命平均值的線，也沒有相應的註記，這可能是下拉式選單的缺陷，也可能是我還沒找到正確的方法。所以要在command視窗裡加註。 社會統計

  17. 下拉式選單到指令視窗 • 把下拉式選單的指令在指令視窗裡叫回來。 在Review視窗裡有所有執行過的指令，點一下指令就會出現在指令視窗裡。在指令最後的地方加上yline和text的指令。 社會統計

  18. 自訂一條線並加上文字註記 • twoway (scatter lifeexp pcedu) (lfit lifeexp pcedu, range(0 .)), ytitle(平均餘命, margin(medsmall)) xtitle(人均教育支出, margin(medsmall)) legend(off) yline(71.24387) text(71.24387 -60 "Y-bar", place(w)) -60是自己試驗出來的位置，因為如果設定為0的話，字會和軸線（不是在0上）重疊，看不清楚。 社會統計

  19. 迴歸分析 社會統計

  20. 迴歸分析 自變數 依變數 社會統計

  21. 迴歸分析：統計結果 社會統計

  22. 解讀Stata迴歸分析結果 Stata以ANOVA表和迴歸係數表以及其他重要統計量來呈現迴歸統計結果： ANOVA表 迴歸係數表 社會統計

  23. 迴歸分析：詮釋統計結果 迴歸方程式：lifeexp=69.178+0.003587(pcedu) 人均教育支出每增加人民幣一元，該省市的平均餘命增加0.003587歲。 R2=0.2965，即迴歸模型可以解釋29.65％的總變異，F＝MSR/MSE＝12.22（＝t2），P值＝0.0015，我們可以拒絕整個迴歸模型沒有解釋力的虛無假設，也就是R2不等於0。 迴歸係數與截距的顯著水準均在0.01以下 迴歸係數的95％信賴區間為（0.001489, 0.005685）。 社會統計

  24. 迴歸模型DV的預測值 社會統計

  25. 在data editor中檢視新增加的預測值 預測值加入原資料中 社會統計

  26. 母體期望值E(Y|X)或μy的95％信賴區間 • 無法在下拉式選單中點選，必須在指令欄裡下指令。 • 對某特定Xp值而言，所預測的母體期望值的估計變異數 • se2=MSE=7.4109， 社會統計

  27. Stata中求對應特定Xp預測母體值的標準差 •在Stata裡用predict 新變數名稱, stdp這個指令來求對應數值。 •predict stderr, stdp 社會統計

  28. Stata中求對應特定Xp預測母體值的標準差 社會統計

  29. 母體期望值E(Y|X)或μy的95％信賴區間 • 先求出t值，要知道自由度在31-2＝29下，α=0.05的t值。 • 在Stata中，用invttail(29, .05/2) • generate yhatll=yhat-stderr*invttail(29, .05/2)這是信賴下界 • generate yhatul=yhat+stderr*invttail(29, .05/2)這是信賴上界 社會統計

  30. 母體期望值E(Y|X)或μy的95％信賴區間 社會統計

  31. 圖形 社會統計

  32. 圖形 社會統計

  33. 母體預測值的信賴區間 • 從實際觀察到的樣本來推測母體，除了可以求出對應特定X值的母體期望值的信賴區間之外，我們還可以求母體預測值的信賴區間。 • 對某特定Xp值而言，母體預測值的估計變異數 社會統計

  34. Stata中求對應特定Xp預測母體值的標準差 •在Stata裡用predict 新變數名稱, stdf這個指令來求對應數值。這裡和前面略有不同。 •predict stderrf, stdf 社會統計

  35. Stata中求對應特定Xp預測母體值的標準差 •predict stderrf, stdf •list 社會統計

  36. 母體期望值Y-hat的95％信賴區間 • 先求出t值，要知道自由度在31-2＝29下，α=0.05的t值。 • 在Stata中，用invttail(29, .05/2) • generate yhatllf=yhat-stderrf*invttail(29, .05/2)這是信賴下界 • generate yhatulf=yhat+stderrf*invttail(29, .05/2)這是信賴上界 • list v1 lifeexp pcedu yhat stderrf yhatllf yhatulf 社會統計

  37. 母體期望值Y-hat的95％信賴區間 社會統計

  38. 圖示 社會統計

  39. 母體預測值95％信賴區間圖示 社會統計

  40. Covariance and Correlation • 如果只是要知道兩變數之間的相關程度，可以計算共變數或相關係數。 社會統計

  41. Covariance and Correlation 社會統計

  42. Correlation 社會統計

  43. Correlation • . correlate lifeexp pcedu • (obs=31) • | lifeexp pcedu • -------------+------------------ • lifeexp | 1.0000 • pcedu | 0.5445 1.0000 社會統計

  44. Covariance 社會統計

  45. Covariance • . correlate lifeexp pcedu, covariance • (obs=31) • | lifeexp pcedu • -------------+------------------ • lifeexp | 10.1837 • pcedu | 841.87 234698 Cov Variance 社會統計

  46. Hypothesis Testing 社會統計

  47. 相關係數的統計檢定 欲檢證的變數名稱，留白為全部變數成對的相關係數 社會統計

  48. 相關係數的統計檢定 • . pwcorr lifeexp pcedu, sig • | lifeexp pcedu • -------------+------------------ • lifeexp | 1.0000 • | • | • pcedu | 0.5445 1.0000 • | 0.0015 • | r 相關係數t檢定的p值 社會統計

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