第四章Stata与方差分析

使用Stata进行数据处理和分析第一章：Stata的介绍和安装Stata是一款统计软件，广泛应用于数据处理和分析领域。

本章将介绍Stata的基本功能和特点，并介绍如何安装Stata软件。

1.1 Stata的基本功能Stata具有数据管理、统计分析、图形绘制和模型拟合等功能。

数据管理功能包括数据输入、清理、转换和合并等操作；统计分析功能包括描述性统计、假设检验、回归分析和生存分析等方法；图形绘制功能可以用于可视化数据；而模型拟合功能可以进行回归、时间序列和面板数据等模型拟合。

1.2 Stata的特点Stata具有高度的统一性和完整性，适合处理小样本和大样本数据。

它提供了丰富的内置统计命令和扩展命令，可满足各种数据处理和分析的需求。

此外，Stata还具备灵活的数据处理能力和简洁的语法结构，方便用户进行数据操作和分析。

1.3 Stata的安装Stata支持Windows、Mac和Linux操作系统。

用户可以从Stata 官方网站购买软件并进行在线安装，或者通过光盘进行离线安装。

安装过程简单，用户只需按照安装向导的指示进行操作即可。

第二章：数据的导入和清洗本章将介绍如何使用Stata导入外部数据集并进行数据清洗。

2.1 数据导入Stata支持导入多种数据格式，如CSV、Excel和SPSS等。

用户可以使用命令“import”或点击菜单栏中的“File”-“Import”进行数据导入。

导入后，可以使用“describe”命令查看数据的基本信息。

2.2 数据清洗数据清洗是数据处理的重要环节，目的是提高数据的质量和可用性。

Stata提供了一系列数据清洗命令，如数据排序、缺失值处理和异常值检测等。

用户可以利用这些命令进行数据清洗，确保数据的准确性和完整性。

第三章：数据的转换和合并本章将介绍Stata中数据的转换和合并操作。

3.1 数据转换数据转换是将数据从一种形式转换为另一种形式的过程。

Stata 提供了多种数据转换命令，如变量生成、变量重编码和重塑数据等。

使用Stata进行统计分析的方法与实例第一章：导言统计分析是一种基于数据的科学方法，主要用于搜集、整理、分析和解释数据，以便更好地理解和描述现象、随机事件或人类行为。

Stata是一款功能强大且广泛应用于统计学和经济学领域的统计分析软件。

本文将介绍使用Stata进行统计分析的方法和实例，并按以下章节进行详细说明。

第二章：数据导入与清洗在使用Stata进行统计分析之前，首先需要导入和清洗数据。

Stata支持多种数据导入格式，如文本文件、Excel表格和数据库等。

通过使用Stata的数据管理命令，我们可以对数据进行清洗和预处理，包括删除缺失值、处理离群值和进行变量转换等。

第三章：描述性统计分析描述性统计分析是研究对象的基本特征和总体分布的方法。

在Stata中，我们可以使用各种命令来计算和展示数据的描述性统计量，如平均值、标准差、中位数和频数分布等。

此外，可以使用图表工具来可视化数据的分布和特征，如直方图、箱线图和散点图等。

第四章：推断统计分析推断统计分析是通过抽样来推断总体参数的方法。

Stata提供了一系列统计模型和命令，用于进行参数估计、假设检验和置信区间估计等推断统计分析。

常见的推断统计方法包括回归分析、方差分析和非参数检验等。

通过Stata的命令和函数，我们可以轻松地应用这些方法，从而得出关于总体的推断结论。

第五章：多元统计分析多元统计分析是研究多个变量之间关系的方法。

Stata提供了多元统计模型和命令，用于探索和解释多个变量之间的关系。

其中包括多元线性回归分析、主成分分析和因子分析等。

通过使用Stata的多元统计分析功能，我们可以深入研究变量之间的相关性和潜在结构等。

第六章：时间序列分析时间序列分析是研究时间变化规律的方法。

在Stata中，我们可以使用时间序列模型和命令，对时间序列数据进行建模和预测分析。

其中包括平稳性检验、自回归移动平均模型和差分自回归移动平均模型等。

通过利用Stata的时间序列分析功能，我们可以分析和预测各种经济和社会现象的发展趋势。

stata常用的检验
Stata中常用的统计检验包括：
1. 单样本t检验（ttest命令）：用于检验一个样本的均值是否与给定的理论值相等。

2. 双样本t检验（ttest命令）：用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。

3. 配对样本t检验（ttest命令）：用于比较两个配对样本的均值是否存在显著差异。

4. 方差分析（anova命令）：用于比较多个样本的均值是否存在显著差异。

5. 卡方检验（tab命令）：用于检验两个或多个分类变量之间是否存在关联。

6. 相关性检验（correl命令）：用于检验两个连续变量之间是否存在线性相关性。

7. 线性回归（reg命令）：用于检验自变量与因变量之间的关系是否显著。

8. 非参数检验：包括Wilcoxon秩和检验（wilcoxon命令）、Mann-Whitney U检验（ranksum命令）等，适用于数据不满足正态分布的情况。

以上是Stata中常用的一些统计检验方法，具体使用方法可以参考Stata的官方文档或使用帮助命令获取更多信息。

方差分析中的多重比较在stata软件中的实现中国卫生统计1996年第13卷第2期计算机应用?,中,(,方差分析中的多重比较在stata软件中的实现ff了;?t-鞴室在方差分析中,stata提供了三种多重比较的方法:Bonferroni法,Seheffe法和S~dak法.Bonferroni法的校正公式为P=min(1.g?P)其中P是校正前概率值,尸是校正后的概率值;g是多重比较的检验总数.Scheffe法的校正公式为P一rob(r一1,一r,￡/(r一1))其中t=(r～1)F(1一P,r一1,～r)fpro6(af,,,)是分子自由度为,分母自由度为af,F值为,的F分布的累积概率函数,r是因素的水平数.Sidak法的校正公式为P一min(1,1一(1一,))多重比较的结果是看校正后的概率值尸是否大于给定的检验水平n,如果P<.,则认为该多重比较的结果在统计学意义上有显着性差异,反之,则无显着性差异.如果仅考虑单因素方差分析两两比较的情况+Stata软件给出了一个非常简单的命令实现,即在oneway命令后加bonferron[或scheffe或sidak选择项便可得到经上面三种方法校正后的概率值.现以Bonferroni法为侧,说明单因素方差分析两两比较的结果.例l,数据集sysage.dta是一组有关心『姥收缩压(systolic),疾病种类(disease),用药种娄(drug)和年龄(age)的数据调用s3Isage.dta数据后,输入命令onewaysystolicdrug,bonferroni将得到以下两两比较的结果(表1)表1各药物组收缩压变化值的两两比较在以上两两比较的结果中,第2行第1例的值一17.32表示用药为第一种类型和第三种类型时平均收缩压的差别,其bonferroni法校正概率值为0.001.若以0.05为检验水平,则认为第一种类型的药物和第三种类型的药物对收缩压的影响在统计上有显着性意义.其他结果解释类推.两两比较除了用oneway命令实现外,也可用anova命令加上test命令实现.anova命令及test命令还可以进行其他多重比较检验. 例2,仍以sysage.dta数据为例,给定下列多重比较的检验假设B:下uIq-u~=丁uaq-u~A:≠%下ulq-ua—u下2+u,A2:≠B:uTt+uz4-u~一"A:≠".003a原假设日.:nB.备择假设H一UA首先输入anova命令,得到有关方差分析的结果.命令如下;Ⅱndsystolicdrug.reg方差分析结果;52表2方差分析结果来僻SSd{MS模型31332鼬5l31044.41柏4残差总计;9340.1551787163.862371观察投=58F<3.54)一9.09P,>F=00001R0—0.33fi5枝正R一0.2985离均差平方根一10721其次用test命令求出校正前各概率值P. 以及t值.命令格式及结果如下:testb[drug:1)+一b[drug(2]一rug(333+b(drug[4]](1)drug[1]+drug(2]一drug(33一drug (43—0.0F(1,54)=26.85Pr>F一0.0000testb[drug[1]]+.b(drug(333一一brug(2]]+6rug[4]](1)drug[1]--drug(23+r"g(33一drug (43—0.0F(1.54)一0.55Prob>F一0.4599testb(dnug[1]]4-b[drug[2]]+b[drugb(313一b(drug(4]]*3F(1+54)=4.40Prob>F一0.0406Bonferroni法:在本侧中,多重比较的检验总数g一3. Bonferroni法校正后概率值P分别为P一rain(1,3×0.0000)一0.0000P2一m[n(1,3×0.4599)一1P一rain(1,3×0.0406)一0.1224 Sacheffe法:在本例中三组比较的t(F)值分别为26.85,0.55和4.40,drug水平数r一4,由fprob函数可求得Scheffe法校正概率值P, P,P,结果如下:genPt—fprob(3,54,26.85/3)genP'z=fprob(3,54,0.55/3)genP3=fprob(3,54,4.40/3)HstPl—P3in1PlP!P31.0.00006560.907273l0.2338896Sidak法:在本例中,多重比较的检验总数g一3.P=min(1,1一(1—0.0000))一0.0000P=min(I,1一(1—0.4599))一0.8531P=mln(1,1一(1—0.0406))一0.1170如果以0.05为检验水平,那么根据前三种多重比较的结果可以看出,只有第一组检验的结果在统计学上具有显着性差异,其他两组检验的结果均无统计学上的显着性差异.讨论1.用Bonferroni法校正概率值较Scheffe法简捷,但检验总数g较大时,其校正后的概率值往往偏大,所以当检验总数较大时,不宜用Bonfferron法.2.Bonferroni法和Sidak法的校正结果与检验总数有关,而Scheffe法却与之无关.对校正后概率值的解释有所差异,由Bonfferroni法和Sidak法校正后概率值作出的判断是指对g 个检验假设同时作出判断,而由Scheffe法校正后的概率值作出的判断是指对所有假设同时作出判断.因此Scheffe法是一种相对保守的多重比较法.3.Bonfferroni法和Sidak法在多因素方差分析及协方差分析模型中皆保持不变,而Scheffe法则需做一些修改.如在协方差分析中,其公式改为:声=rob(r一1,n—r一1,t2/(r一1))其中—1)F(1一声,T-m1,H—r一1).参考文献1.JohaNeteeets1.AppliedLinear~tatlst[calModels.Regres—sion.AnalysisofV ariance.sndExperimentalDcsigns.1985|973--593z.辐维双,等.多元统计舟析.北京-高等教育出版社.1989 390—3263王建民.马林茂.Stata软件手册.1991;i9i一9i6.373—379.SlB一5204陈希描.等.近代回归分析.台肥:安敬教育出版杜,198724 —42感谢)<车文承蒙丰宣盘水高老师和薛禾生老师的指导.谨此婴儿死亡漏报调查方法上海市卫生防疫站宋挂香根据我市多年的工作经验,我们认为单靠常规登记工作难以反映婴儿实际死亡术平的真实情况,必颓充实调查方法.用常规登记与抽样调查相结台,采用以下几种调查方法.一,每年进行婴儿死亡漏报检查检查形式方法不一.区县防疫站,妇幼保健院对本地区的医疗单位半年检查一次,全市性抽样检查每年一次.在市区.采取区与区之同对rl或循环检查.区内医院之间的检查.郊县+县与县之间对口或县内医院,乡卫生院对口检查.或由市卫生局抽一些人员组成一十检查组.检查内容:首先检查产房接产登记,出生时评分在2分以下,死产,死胎,新生儿死亡的婴儿,全部查看病史I查看婴儿室死亡登记,儿科病房死亡登记,门(急) 诊死亡登记,随机抽看产科病史棱对.各级医院产科及儿科等有关科室做好婴儿,新生儿死亡,死产,死胎登记情况.每月填写《婴儿,新生儿死亡.死产.死胎一览表》,该表作为卫生统计法定上报报表,由医院病案室报告所在地区卫生防疫站,由防疫站调查,按实.代报出生,死亡.二,怀孕结局调查怀孕结局调查是以怀孕妇女为对象,跟踪到妊娠结柬,掌握胎儿的击向.以地区妇幼保健,计翊生育部f]建立的孕卡为基础资料.核实数据.以专业人员为主体.组织计划生育专职干部,产后家访下段医生,一起进行现场十寰调查,核实胎儿击向——活产,死亡.死胎.死产.大月龄自然流产等.三,畸形儿追踪调查将接产登记中注明畸形的婴儿.如腭裂,唇裂,先心等.这些婴儿是死亡的高危对象.遂十上门调查.查看婴儿存活情况.四,现场调查不定期的整群分层随机抽样,每次抽取一十街道,一十乡上仃调查,将调查到的死亡资料与防疫站常规性死因登记资料桉对.多年来我们采用了上述几种调查方法,娶儿死亡漏报逐年下降,1973年为lm32%,1980年为1.97%, 1985年为1.21%.1994年为0.22%.调查结果表明:这种婴儿死亡漏报调查方式是可行的,能反映出本地区的实际水平.。

医学统计学（第四版）各章例题SAS/STATA实现（第四章）例4-2某医生为了研丸一种降血脂新药的临床疗效，按统一纳入标准选择120名高血脂虑者,采用完全随机设计方法将患者等分为4组（具体分组方法见例4-1）,进行双盲试验。

6周后测得低密度脂蛋白作为试验结果，见表4・3。

问4个处理组想者的低密度脂蛋白含量总体均数有无差别?表4・3 4个处理组低密度脂蛋白测量值（mmol/L）统讣S zr iu 11Hn扎“23.534.59 4.34 2,66 3,59 3,13 2.64 2.56 3.50 3・25安慰剂组3・30 4.04 3.53 3,56 3.85 4,07 3.52 3・93 4.19 2・96 30 3・102,91 367・ 85431.37 3-93 233 2,98 4,00 3,552.96 4,3 4.16 2・59降血脂新药2.42 336 4.32 2,34 2・68 2,95 1・56 3・11 1・81 17730 272 81.46 233・ 002・4g组 1.98 2・63 2.86 2,93 2,17 2,72 2.65 2・22 2.90 2・972・36 256 2・52 2,27 2,98 3,72 2.80 3・57 4.02 2・312.36 2.28 239 2,28 2,48 2.28 3-21 2・23 232 2・684・8g组2・66 232 2・61 3,64 2,58 3,65 2.66 3.68 2.65 3.02 30 270 80,94 225・ 543.48 2.42 2.41 2,66 3,29 2.70 3.04 2.81 137 1.680・89 1.06 1.08 1,27 1,63 1,89 1.19 2・17 2.28 1727・2g组 1.98 174 Z16 3,37 2,97 1,69 0.94 2・11 2.81 2・52 30 1.97 5839 132.13 1・31 2・51 1.88 1,41 3,19 1,92 2.47 1.02 2.10 371分析步骤:Ho：/7, = “2 = “3 = “4,即4个试验组的总体均数相等H I： 4个试验组的总体均数不全相等a = 0.05按表44中的公式计算各离均差平方和SS、自由度V、均方MS和F值。

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：H0: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 58 61 61 62 63 68 70 70 74 78 54 57 group 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2x 57 58 60 60 63 64 66 43 52 55 56 60 group 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3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 方差结果解读
解读Stata的方差分析结果，主要关注以下几个关键点：
1. **样本数量（Number of obs）**：这是你的样本观测值数量，用于了解你的数据规模。

2. **F检验**：F检验用于检验方差分析中各组的总体方差是否相等。

F值越大，说明组间的方差越大，组内的方差越小。

3. **Prob>F**：这是F检验的显著性概率，如果这个值小于0.05，那么我们可以拒绝原假设（各组的总体方差相等），认为各组的总体方差不相等。

4. **R-squared（决定系数）**：这是相关系数的平方，表示模型解释的变差的比例。

一个完全的回归模型会得到1的R-squared值，意味着模型解释了所有的变差。

R-squared值越接近1，模型的拟合效果越好。

5. **Adj R-squared**：调整后的相关系数的平方，用于衡量模型的拟合优度。

与R-squared相比，Adj R-squared会随着变量的增加或减少而调整，以更准确地衡量模型的拟合优度。

6. **Root MSE**：均方根误差，表示预测值与实际值之间的平均偏差。

Root MSE越小，说明模型的预测越准确。

7. **SS（离差平方和）**：这是总偏差的来源，包括回归平方和（SSR）和残差平方和（SSE）。

回归平方和表示模型可以解释的偏差，而残差平方和表示模型无法解释的偏差。

结合这些关键点，你可以对Stata的方差分析结果进行详细的解
读。

如何使用Stata进行统计学分析Stata是一种流行的统计学软件，广泛应用于各个领域的数据分析和统计学研究。

本文将介绍如何使用Stata进行统计学分析，并按照不同的主题进行划分章节。

第一章：Stata基础操作在开始使用Stata进行统计学分析之前，首先需要了解一些基础操作。

包括数据导入和导出、数据清洗、变量定义等。

Stata支持各种数据文件格式的导入，例如Excel、CSV等，通过使用`import`命令可以将数据导入到Stata中。

此外，Stata还提供了丰富的数据清洗功能，如缺失值处理、异常值处理等。

在数据准备工作完成后，可以使用`generate`命令定义变量，并使用`list`命令查看数据集的内容。

第二章：描述性统计分析描述性统计分析是了解数据的基本特征和分布情况的重要手段。

在Stata中，可以使用`summarize`命令计算变量的均值、方差、最大值、最小值等统计量。

此外，还可以使用`tabulate`命令生成频数表和列联表，用以统计分类变量的分布情况和不同变量之间的关联。

第三章：统计图形绘制统计图形是数据可视化的重要工具，有助于更直观地理解数据的特点和模式。

Stata提供了多种绘图命令，例如`histogram`命令用于绘制直方图、`scatter`命令用于绘制散点图、`boxplot`命令用于绘制箱线图等。

通过适当选择和组合这些绘图命令，可以呈现出丰富的数据图形，有助于揭示数据背后的规律。

第四章：参数估计与假设检验参数估计和假设检验是统计学分析的核心内容。

Stata提供了多种统计分析命令，如`ttest`命令用于独立样本t检验、`regress`命令用于回归分析、`anova`命令用于方差分析等。

这些命令可以根据用户提供的数据和分析需求，进行相应的估计和检验，并输出相应的统计结果和解释。

第五章：相关分析和回归分析相关分析和回归分析是统计学中常用的分析方法，用于探究变量之间的关系和预测模型的建立。

stata的anova解读
当你使用 Stata 进行方差分析（ANOVA）后，可以通过输出结果来解读分析。

首先，Stata 的方差分析结果通常会提供一些关键的统计量和检验结果。

其中包括：
1. F 统计量：F 统计量用于检验组间差异是否显著。

如果 F 统计量的相伴概率（P 值）小于或等于显著性水平（通常为 0.05），则可以拒绝零假设，即认为至少有一个组的平均值与其他组存在显著差异。

2. 均方误差（Mean Square Error，MSE）：MSE 表示每个组内的变异程度，可以用于比较不同组之间的方差。

3. 组间平方和（Sum of Squares Between Groups，SSB）：SSB 表示组间差异的平方和，反映了不同组之间的变异。

4. 组内平方和（Sum of Squares Within Groups，SSW）：SSW 表示组内差异的平方和，反映了每个组内部的变异。

除了这些统计量外，Stata 还会提供一些其他的信息，如组间和组内的自由度、均方（Mean Square，MS）等。

同时，Stata 还可以输出方差分析表，其中包括组间、组内和总的方差来源，以及 F 统计量和 P 值。

为了更深入地解读方差分析结果，你还可以检查各组的平均值和标准差，以及进行事后比较（post hoc comparisons）来确定哪些组之间存在显著差异。

总的来说，通过解读 Stata 的方差分析结果，你可以判断不同组之间是否存在显著差异，以及了解组内和组间的变异情况。

这些结果可以帮助你进行进一步的数据分析和解释。

如果你在解读结果时遇到问题，可以参考 Stata 的文档或相关统计书籍以获得更详细的解释。

西安交大管理学院2008秋胡平1第三部分：因变量分析(Analysis of Dependence)第五讲案多元方差和协方差分析西安交大管理学院2008秋胡平2主要内容1. 方差分析与实验多元方差分析与一元方差分析的关系 数据要求和假设条件2. 多元方差分析(ANOVA) 单因素二元模型 双因素二元饱和模型 双因素二元非饱和模型3. 广义多元方差分析(MANOVA) 多因素非饱和模型Two-Group 多元方差分析 K-Group MANOVA重复测量：因子的设计模型和效应检验协方差分析第五讲案多元方差和协方差分析四.SPSS应用(General Linear Model, GLM)1.Univariate单因变量多因子方差分析模型/过程,2.Multivariate多因变量的方差分析, /MANOVA过程3.Repeate measures方差分析的重复测量，4.Variance components方差成分分析第五讲案多元方差和协方差分析4.1Univariate单因变量多因子方差分析模型/过程1.Univariate过程入门2.常用试验设计3.协方差分析四.SPSS 应用西安交大管理学院2008秋胡平54.1.1Univariate 过程入门1.方差分析的基本模型和适用条件2.SPSS中GLM－Univariate的操作3.结果的解释四.SPSS 应用西安交大管理学院2008秋胡平6方差分析的基本模型Xij=μ+αi +βj+ αi βj+εijk4.1.1Univariate 过程入门A 因素i 水平效应B 因素j 水平效应两者的交互效应随机误差变量方差分析模型的适用条件1.各样本独立性:只有各样本为相互独立的随机样本,才能保证变异的可加性(可分解性).2.正态性:所有观察值系从正态总体中抽样得出.3.方差齐:指假设总的模型无意义时方差齐,也即每个单元格中的方差齐.各样本方差相等，即方差齐4.1.1Univariate 过程入门方差分析模型的适用条件单因素方差分析:必须要考虑,特别是正态性和方差齐性一般都需要进行考察. 无重复数据的方差分析:不考虑正态性和方差齐性.有重复数据的方差分析:数据分布不是明显偏态,不存在极端值即可. 方差齐性仅限于理论探讨.4.1.1Univariate 过程入门西安交大管理学院2008秋胡平9方差分析的流程4.1.1Univariate 过程入门西安交大管理学院2008秋胡平10SPSS中GLM－Univariate的操作4.1.1Univariate 过程入门SPSS中GLM－Univariate的操作Analysis General linear model Univariate Dependent list:要分析的因变量 Fixed factor: 固定效应变量 Random factor:随机效应变量 Covariate:协变量WLS weight:选加权最小二乘法的权重系数 Model: 选Custom, 自定义方差分析的模型 Build terms: 模型中准备纳入的效应 Post hoc: 选择多重均值比较方法Contrast:对精细趋势检验和精确两两比较的选项进行定义4.1.1Univariate 过程入门Model: 选Custom, 自定义方差分析的模型4.1.1Univariate 过程入门西安交大管理学院2008秋胡平13SPSS中GLM－Univariate的操作Model: 选Custom, 自定义方差分析的模型(I,II,III,IV)I型:分层处理平方和的方法,研究者对因素的影响大小有主次之分,按因素引入模型的顺序依次对每项进行调查,计算结果与因子的顺序相关.通常把最重要的因素放在前面,然后按二阶交互,三阶交互的顺序依此指定.此分解方法适用于平衡的模型和嵌套模型.II型:对其他所有效应均进行调整.它的计算会抑制其他参数的估计,所以不适用于有交互作用的方差分析及嵌套模型.此分解方法适用范围小,为完全平衡的设计,只涉及主效应的设计及纯粹的回归分析.III型:系统默认,对其他所有效应进行调整,但其计算方法也适用于不平衡的设计.适用于I型和II型所列范围及无缺失单元格的不平衡模型.IV型:专门针对含缺失单元格的数据而设计,对任何效应计算平方和.如果效应存在嵌套,则只对效应的较高水平做对比.可用于I型和II型所列范围.主要用于含缺失单元格的不平衡设计.4.1.1Univariate 过程入门西安交大管理学院2008秋胡平14Build terms: 模型中准备纳入的效应4.1.1Univariate 过程入门SPSS中GLM－Univariate的操作Build terms: 模型中准备纳入的效应可以选择主效应,MAIN EFFECTS 也可选择交互效应INTEACTION 其中:ALL 2-way:指定所有2维交互效应 ALL 3-way:指定所有3维交互效应 ALL 4-way:指定所有4维交互效应 ALL 5-way:指定所有5维交互效应4.1.1Univariate 过程入门Post hoc: 选择多重均值比较方法4.1.1Univariate 过程入门西安交大管理学院2008秋胡平17SPSS中GLM－Univariate的操作Post hoc: 选择多重均值比较方法(1)方差齐性假设下的方法Sidak：用Ｔ检验完成多重配对比较Scheffe:利用Ｆ分布进行均值间的配对比较 R-E-G-W F:利用Ｆ检验进行多重配对比较 R-E-G-W Q:基于t分布进行多重配对比较 S-N-K：用Ｔ分布进行均值间的配对比较Turkey：在Ｔ化极差分布进行均值间的配对比较Turkey’s-b：在Ｔ化极差分布进行均值间配对比较，但其精确值为前两种检验相应值的平均值 Duncan：用一系列分布值逐步比较得结论，多分布检验，适用于分布不明确时 Hochberg’s GT2：在Ｔ化极差分布进行多重比较Gabriel：在Ｔ化极差分布进行进行配对比较，当各组样本容量不相等时 Waller-Duncan：利用ｔ检验进行多重比较，使用贝叶斯逼近法 Dunnett：选择开头或最后一组为对照，其他各组跟它进行比较 (2)方差非齐性假设下的方法Tamhane’s T2：利用ｔ检验进行配对比较Dunnett’s T3：在Ｔ化极差分布下进行的配对比较 Games-Howell：一种灵活的方差不具齐性时的配对比较Dunnett’s C: 基于t分布下的配对比较西安交大管理学院2008秋胡平18SPSS中GLM－Univariate的操作SNK-q 检验:Student-Newman-Keuls 用于多个样本均数间每两个均数的比较。

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：H0: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 58 61 61 62 63 68 70 70 74 78 54 57 group 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2x 57 58 60 60 63 64 66 43 52 55 56 60 group 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3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 生成方差摘要：I.引言- 介绍Stata 软件- 说明Stata 软件在生成方差中的应用II.Stata 软件的基本操作- 安装和启动Stata 软件- 熟悉Stata 软件的界面和基本操作III.生成方差的原理- 方差的定义和计算方法- 方差生成器函数的原理和应用IV.使用Stata 生成方差- 调用方差生成器函数- 设置方差生成参数- 运行方差生成器函数V.结果解读与分析- 分析生成的方差结果- 结果的可靠性和有效性VI.结论- 总结Stata 软件在生成方差中的应用- 强调Stata 软件在方差分析中的优势正文：I.引言Stata 是一款广泛应用于统计分析和数据处理的专业软件，它具有强大的功能和易用的操作界面，被广大科研工作者和数据分析人员所青睐。

在众多功能中，Stata 软件在生成方差方面的应用尤为突出，可以方便地生成各种类型的方差，满足不同研究需求。

II.Stata 软件的基本操作在使用Stata 软件之前，首先需要在官方网站下载并安装软件，然后启动软件，进入主界面。

在界面上，可以看到各种功能按钮和菜单，通过这些按钮和菜单可以进行数据的导入、编辑、分析和导出等操作。

对于初学者来说，需要花一些时间熟悉软件的界面和基本操作，才能更好地利用Stata 进行数据处理和分析。

III.生成方差的原理在统计学中，方差是一组数据与其均值的偏离程度的度量。

生成方差的过程实际上就是模拟一组数据的分布，计算其均值和方差。

在Stata 中，可以通过调用方差生成器函数来实现这一目的。

方差生成器函数根据给定的参数设置，生成一组随机数据，然后计算这组数据的均值和方差，从而得到所需的方差值。

IV.使用Stata 生成方差在Stata 中，调用方差生成器函数非常简单。

首先，需要进入Stata 的命令窗口，然后输入“help generate”命令，回车，即可查看有关方差生成器函数的帮助文档。

根据文档，可以知道如何设置方差生成参数，如何运行方差生成器函数。

stata两因素方差分析例题stata方差分析anova方差分析方差分析例题stata两因素方差分析1、如何用stata做双因素方差分析stata方差分析,请问anova var1 var2 c.var3中的c.var3是什么意思。

我在help里面没找到,经管之家(原人大经济论坛)2、采用rev-man5.0软件和stata11.0对资料进行meta分析.老师要求用STATA软件做ANOVA但是从来没有接触过统计方面的东西求帮助~好人...杨菊华老师的《社会统计分析与数据处理技术》第八章第三节详细讲解了方差分析。

网上...3、stata回归结果分析,大牛帮忙分析下嘛.(varlist)[options]这个命令语句与多因素方差分析命令语句的唯一不同是“continuous(varlist)”,即必须指明连续变量,若不指明,Stata默认除因变量之外的所有变量均...4、stata for mac(数据分析软件)v14.0破解版回答：主要是看显著性了5、【原创】stata软件进行网状meta分析STATA从入门到精通第七章方差分析Page STATA从入门到精通方差分析方差分析是基于样本方差对总体均值进行统计推断的方法,它是通过实验观察某一种或多种因素的...6、运用stata实证分析建立garch模型遇到的问题2017年8月,学术中国在北京举办Stata软件入门到进阶工作坊(第1季),好评如潮。

...4.用Stata做描述统计和统计图表5.用Stata做方差分析6.用Stata做回归分析课程...7、stata高级应用12-回归分析检验-线性检验(上)听说Stata不如SPSS的地方之一就是它的方差分析功能较弱,比如,SPSS的方差分析功能(不包括oneway)后有一系列多重比较选项,当然最常用的是S-N-K啦,而Stata就只能...8、新手求助关于stata做聚类分析的几个问题stata应用...Stata与方差分析用哔哩哔哩客户端或其他应用扫描二维码手机下视频Stata与方差分析请使用哔哩哔哩客户端扫码若未安装客户端,可直接扫此码下载应用...9、stata14做meta分析的森林图字体怎么调大stata中summarize所计算出来的峰度skewness和偏度kurtosis有问题,与ECELL和SPSS有较...sdtest x1,by(x2)(按x2的分组方式对x1进行方差齐性检验)聚类分析:...10、>stata15中文版下载提供了专门绘制某种图形的功能,如在生存分析中。

Stata统计分析软件入门指导第一章：Stata软件介绍Stata统计分析软件是一款功能强大的数据分析工具，广泛应用于社会科学、经济学、统计学等研究领域。

本章将介绍Stata 软件的基本特点、应用领域以及优势，并给出软件安装与启动的步骤。

第二章：数据准备数据准备是进行数据分析的前提，本章将介绍如何导入数据到Stata软件中，并对常见的数据格式进行转换。

同时，还将介绍数据清洗和变量定义等操作，以提高数据的质量和可用性。

第三章：数据描述与探索数据描述和探索是数据分析的基础工作，本章将介绍Stata 中常用的数据描述统计方法，包括均值、中位数、标准差等常见统计指标的计算。

此外，还将介绍绘制直方图、散点图和箱线图等图形来展示数据分布和变量之间的关系。

第四章：基本统计分析基本统计分析是Stata软件的核心功能之一，本章将详细介绍Stata中的统计分析方法，包括描述统计、t检验、方差分析、相关分析等常见方法。

同时，还将介绍如何进行变量转换和生成新变量，以应对实际问题中的需求。

第五章：回归分析回归分析是一种常用的统计方法，可用于探索变量之间的关系、预测未来值、解释数据的变异等。

本章将介绍Stata中的线性回归、多元回归和逻辑回归等方法，并详细解释结果的解读与应用。

第六章：高级统计分析高级统计分析方法可以进一步深入研究数据，发现更深层次的信息。

本章将介绍Stata中的时间序列分析、生存分析和聚类分析等方法，并结合实例说明如何应用这些方法解决实际问题。

第七章：数据可视化数据可视化是将数据以图形的方式展示，有助于更好地理解数据和发现规律。

本章将介绍Stata中绘制折线图、柱状图、饼图、雷达图等常用图形的方法，并结合实例演示如何选择合适的图形来表达数据。

第八章：扩展功能与编程Stata软件提供了许多扩展功能和编程方法，可以增强数据分析的效率和灵活性。

本章将介绍Stata中的扩展命令和程序化编程，并演示如何自定义命令和自动化分析过程，以提高工作效率。

在Stata中，求解数据的方差和协方差是非常常见和重要的数据分析操作。

通过求解方差和协方差，我们可以更深入地了解数据的变化和变量之间的关系，进而进行更准确的数据分析和预测。

本文将就Stata 中求解方差和协方差的命令进行全面评估，并深入探讨其在数据分析中的应用。

1. 方差和协方差的概念让我们简要回顾一下方差和协方差的概念。

在统计学中，方差是衡量随机变量离散程度的指标，表示一组数据离其均值的距离平方的平均值。

而协方差则是衡量两个随机变量线性关系强度和方向的指标，表示两个变量偏离其均值的乘积的平均值。

2. Stata中的方差和协方差命令在Stata中，我们可以使用“var”命令来求解变量的方差，使用“cov”命令来求解变量之间的协方差。

具体命令格式如下：``` statavar 变量名cov 变量1 变量2```通过这些命令，我们可以快速、方便地得到所需的方差和协方差结果。

3. 应用举例接下来，让我们以一个具体的应用举例，来看看如何在Stata中应用方差和协方差命令。

假设我们有一份包含两个变量（X和Y）的数据集，我们想要求解这两个变量的方差和协方差。

我们可以按照以下步骤进行操作：``` statause 数据集名var Xcov X Y```通过这些操作，我们可以得到变量X的方差和变量X与Y的协方差，从而更全面地了解这两个变量的特征和关系。

4. 个人观点和总结从个人观点来看，Stata中的方差和协方差命令非常方便实用，能够帮助我们快速获取数据的关键统计指标。

通过求解方差和协方差，我们可以更深入地了解数据的分布和变量之间的关系，为后续的数据分析和建模工作提供重要参考。

Stata中的求解方差和协方差命令是数据分析工作中必不可少的利器，通过合理使用这些命令，我们可以更全面、深刻地理解数据的特征和变量之间的关系，为数据分析工作提供有力支持。

希望本文的内容能够帮助你更好地掌握Stata中的方差和协方差求解操作，提升数据分析水平。

stata协方差命令
STATA协方差分析是统计学中一种重要的工具，它可用于定性或
定量变量之间关系的分析。

它可以用来研究变量之间的关系，并对不
同变量之间影响的差异进行分析。

协方差分析使用STATA软件中的“cov”命令来完成，该命令可
以计算变量和变量之间相关的相关系数，以及变量的均值和标准差。

它同时可以确定变量的残差及其方差，以及回归系数的统计显著性等。

使用“cov”命令来进行协方差分析前，必须选择要分析的变量，所选变量必须的两两相关的关系。

协方差分析可以显示出两个变量之
间的联系程度，这有助于探究自变量和因变量之间的相关性，而不需
要考虑控制变量。

一旦确定了要进行分析的变量，协方差分析就可以开始了。

使用“cov”命令计算所选变量的平均值、标准差、相关系数、回归系数和
残差值。

若要深入了解变量之间的相关性，可以进一步检查它们的数
据分布，及其相互关系的统计显著性。

协方差分析可帮助人们理解特定变量之间的关系，并能够有效改
善研究中变量间的交互影响。

在运用STATA协方差分析之前，必须了
解要分析的变量并进行相应设置，以便得到准确可靠的结果。

stata方差协方差的特征值
Stata中计算方差协方差矩阵的特征值可以使用eigen命令。

特征值是一个向量，它代表协方差矩阵的特征性质。

可以通过计算特征值的大小来确定协方差矩阵的重要性，并进一步分析数据。

在计算特征值之前，需要确保数据已经被标准化。

标准化可以通过命令zscore实现。

然后，使用命令cov命令计算协方差矩阵。

最后，使用eigen命令计算特征值。

当特征值很大时，说明协方差矩阵的方差很高，数据具有很强的方差。

当特征值很小时，说明协方差矩阵的方差很低，数据具有很弱的方差。

特征值还可以用于确定数据之间的相关性，以及确定数据的主要成分。

在Stata中，可以使用命令eigvec计算特征向量。

特征向量是一个向量，它与特征值相关联。

特征向量可以用于确定数据的主要方向和方差。

可以使用命令pca计算主成分分析，并确定数据的主要成分。

总之，特征值和特征向量是Stata中重要的数据分析方法。

它们可以用于确定数据的方差、相关性和主要成分。

通过使用这些方法，可以更好地了解数据并进行更准确的数据分析。

- 1 -。

西安交大管理学院2008秋胡平1第三部分：因变量分析(Analysis of Dependence)第五讲案多元方差和协方差分析西安交大管理学院2008秋胡平2主要内容1. 方差分析与实验多元方差分析与一元方差分析的关系 数据要求和假设条件2. 多元方差分析(ANOVA) 单因素二元模型 双因素二元饱和模型 双因素二元非饱和模型3. 广义多元方差分析(MANOVA) 多因素非饱和模型Two-Group 多元方差分析 K-Group MANOVA重复测量：因子的设计模型和效应检验协方差分析第五讲案多元方差和协方差分析四.SPSS应用(General Linear Model, GLM)1.Univariate单因变量多因子方差分析模型/过程,2.Multivariate多因变量的方差分析, /MANOVA过程3.Repeate measures方差分析的重复测量，4.Variance components方差成分分析第五讲案多元方差和协方差分析4.1Univariate单因变量多因子方差分析模型/过程1.Univariate过程入门2.常用试验设计3.协方差分析四.SPSS 应用西安交大管理学院2008秋胡平54.1.1Univariate 过程入门1.方差分析的基本模型和适用条件2.SPSS中GLM－Univariate的操作3.结果的解释四.SPSS 应用西安交大管理学院2008秋胡平6方差分析的基本模型Xij=μ+αi +βj+ αi βj+εijk4.1.1Univariate 过程入门A 因素i 水平效应B 因素j 水平效应两者的交互效应随机误差变量方差分析模型的适用条件1.各样本独立性:只有各样本为相互独立的随机样本,才能保证变异的可加性(可分解性).2.正态性:所有观察值系从正态总体中抽样得出.3.方差齐:指假设总的模型无意义时方差齐,也即每个单元格中的方差齐.各样本方差相等，即方差齐4.1.1Univariate 过程入门方差分析模型的适用条件单因素方差分析:必须要考虑,特别是正态性和方差齐性一般都需要进行考察. 无重复数据的方差分析:不考虑正态性和方差齐性.有重复数据的方差分析:数据分布不是明显偏态,不存在极端值即可. 方差齐性仅限于理论探讨.4.1.1Univariate 过程入门西安交大管理学院2008秋胡平9方差分析的流程4.1.1Univariate 过程入门西安交大管理学院2008秋胡平10SPSS中GLM－Univariate的操作4.1.1Univariate 过程入门SPSS中GLM－Univariate的操作Analysis General linear model Univariate Dependent list:要分析的因变量 Fixed factor: 固定效应变量 Random factor:随机效应变量 Covariate:协变量WLS weight:选加权最小二乘法的权重系数 Model: 选Custom, 自定义方差分析的模型 Build terms: 模型中准备纳入的效应 Post hoc: 选择多重均值比较方法Contrast:对精细趋势检验和精确两两比较的选项进行定义4.1.1Univariate 过程入门Model: 选Custom, 自定义方差分析的模型4.1.1Univariate 过程入门西安交大管理学院2008秋胡平13SPSS中GLM－Univariate的操作Model: 选Custom, 自定义方差分析的模型(I,II,III,IV)I型:分层处理平方和的方法,研究者对因素的影响大小有主次之分,按因素引入模型的顺序依次对每项进行调查,计算结果与因子的顺序相关.通常把最重要的因素放在前面,然后按二阶交互,三阶交互的顺序依此指定.此分解方法适用于平衡的模型和嵌套模型.II型:对其他所有效应均进行调整.它的计算会抑制其他参数的估计,所以不适用于有交互作用的方差分析及嵌套模型.此分解方法适用范围小,为完全平衡的设计,只涉及主效应的设计及纯粹的回归分析.III型:系统默认,对其他所有效应进行调整,但其计算方法也适用于不平衡的设计.适用于I型和II型所列范围及无缺失单元格的不平衡模型.IV型:专门针对含缺失单元格的数据而设计,对任何效应计算平方和.如果效应存在嵌套,则只对效应的较高水平做对比.可用于I型和II型所列范围.主要用于含缺失单元格的不平衡设计.4.1.1Univariate 过程入门西安交大管理学院2008秋胡平14Build terms: 模型中准备纳入的效应4.1.1Univariate 过程入门SPSS中GLM－Univariate的操作Build terms: 模型中准备纳入的效应可以选择主效应,MAIN EFFECTS 也可选择交互效应INTEACTION 其中:ALL 2-way:指定所有2维交互效应 ALL 3-way:指定所有3维交互效应 ALL 4-way:指定所有4维交互效应 ALL 5-way:指定所有5维交互效应4.1.1Univariate 过程入门Post hoc: 选择多重均值比较方法4.1.1Univariate 过程入门西安交大管理学院2008秋胡平17SPSS中GLM－Univariate的操作Post hoc: 选择多重均值比较方法(1)方差齐性假设下的方法Sidak：用Ｔ检验完成多重配对比较Scheffe:利用Ｆ分布进行均值间的配对比较 R-E-G-W F:利用Ｆ检验进行多重配对比较 R-E-G-W Q:基于t分布进行多重配对比较 S-N-K：用Ｔ分布进行均值间的配对比较Turkey：在Ｔ化极差分布进行均值间的配对比较Turkey’s-b：在Ｔ化极差分布进行均值间配对比较，但其精确值为前两种检验相应值的平均值 Duncan：用一系列分布值逐步比较得结论，多分布检验，适用于分布不明确时 Hochberg’s GT2：在Ｔ化极差分布进行多重比较Gabriel：在Ｔ化极差分布进行进行配对比较，当各组样本容量不相等时 Waller-Duncan：利用ｔ检验进行多重比较，使用贝叶斯逼近法 Dunnett：选择开头或最后一组为对照，其他各组跟它进行比较 (2)方差非齐性假设下的方法Tamhane’s T2：利用ｔ检验进行配对比较Dunnett’s T3：在Ｔ化极差分布下进行的配对比较 Games-Howell：一种灵活的方差不具齐性时的配对比较Dunnett’s C: 基于t分布下的配对比较西安交大管理学院2008秋胡平18SPSS中GLM－Univariate的操作SNK-q 检验:Student-Newman-Keuls 用于多个样本均数间每两个均数的比较。