stata计算两个变量的相关系数,并在5%水平上显著打星
时间: 2024-10-21 12:09:22 浏览: 143
在Stata中,你可以使用`correlate`命令来计算两个变量之间的皮尔逊相关系数,这是最常用的统计关联度量。如果你想在结果中显示显著性星号,通常需要先做t检验来得到p值,然后根据这个p值判断是否达到显著性标准(比如0.05)。以下是步骤:
1. 首先,输入`correlate 变量1 变量2`,替换`变量1`和`变量2`为你想要分析的变量名。
2. Stata会直接显示相关系数(r)及其置信区间。
3. 如果想看显著性,你需要使用`tabstat`或`test`命令进行独立样本t检验。例如,如果你的两个变量都在数据框`df`中,可以输入:
```stata
tabstat 变量1, by(variable2) mean std t(p)
```
这将给出每个`variable2`取值下的均值差异以及对应的t值和p值。如果p值小于0.05,那么你会看到相应的星号表示显著性。
4. 为了在输出中自动添加星号,Stata本身不支持这样的功能,但你可以在Excel或者其他文本编辑软件中手动操作。选择结果显示列,根据p值范围插入星号。
记住,如果两个变量都是随机抽样的,那么不需要额外的假设检验来验证相关性的显著性,因为相关系数的p值已经包含了这个信息。
相关问题
使用stata编写do 文档 本题利用CRIME4中的数据。 (1)使用固定效用法而不是差分法重新估计例 13.9中关于罪犯的非观测效应模型。系数的符号和大小有什么明显变化?其统计显著性又怎样? (2)在数据集中加每个工资变量的对数再用固定效用法估计模型。添加这些变量如何影响第(1)部分有关司法变量的系数? (3)第(2)部分的工资变量都带有预期的符号吗?请解释它们是联合显著的吗?使用stata将解题步骤编写do 文档
首先,我们需要打开数据集并设置数据。假设数据集已经导入到Stata中并命名为“crime4”。我们可以使用以下代码将数据设置为面板数据:
```
xtset id year
```
接下来,我们需要使用固定效用法估计非观测效应模型。我们可以使用以下代码来实现:
```
xtreg y x1 x2 x3 i.year, fe
```
其中,“y”是因变量,“x1”、“x2”和“x3”是自变量, “i.year”表示将年份作为虚拟变量来控制时间效应,“fe”表示使用固定效用法。
接着,我们需要检查系数符号和大小是否有变化,以及统计显著性是否发生变化。我们可以使用以下代码查看结果:
```
estimates store model1
```
这将保存固定效用法模型的结果。我们可以使用以下代码来比较两个模型:
```
esttab model1 model2, b(%9.3f) se(%9.3f) star(* 0.10 ** 0.05 *** 0.01)
```
其中,“model1”和“model2”是我们保存的两个模型结果,“b”和“se”分别表示系数和标准误,星号表示统计显著性水平。
对于第二部分,我们需要加入工资变量的对数并重新估计模型。我们可以使用以下代码来添加自然对数的工资变量:
```
gen lnwage1 = ln(wage1)
gen lnwage2 = ln(wage2)
gen lnwage3 = ln(wage3)
```
接下来,我们可以使用以下代码来重新估计模型:
```
xtreg y x1 x2 x3 lnwage1 lnwage2 lnwage3 i.year, fe
```
最后,我们需要检查工资变量对司法变量系数的影响。我们可以使用以下代码来比较两个模型:
```
estimates table model1 model2
```
其中,“model1”是没有加入工资变量的模型,“model2”是加入工资变量的模型。我们可以查看司法变量系数的变化,以及工资变量的预期符号和联合显著性。
为了实现所有这些步骤,我们可以将它们放入一个do文件中。以下是可能的do文件的示例代码:
```
* 设置面板数据
xtset id year
* 估计固定效用法模型
xtreg y x1 x2 x3 i.year, fe
estimates store model1
* 加入对数工资变量并重新估计模型
gen lnwage1 = ln(wage1)
gen lnwage2 = ln(wage2)
gen lnwage3 = ln(wage3)
xtreg y x1 x2 x3 lnwage1 lnwage2 lnwage3 i.year, fe
estimates store model2
* 比较两个模型
esttab model1 model2, b(%9.3f) se(%9.3f) star(* 0.10 ** 0.05 *** 0.01)
* 检查工资变量对司法变量系数的影响
estimates table model1 model2
```
如何用stata测算两个数列的线性正相关系数
可以使用Stata中的`corr`命令来测算两个数列的线性正相关系数。具体步骤如下:
1. 打开Stata软件并加载数据。
2. 输入以下命令以检查两个变量之间的线性相关性:
```
corr var1 var2
```
其中,`var1`和`var2`是要分析的两个变量名称。
3. 运行上述命令后,Stata将输出Pearson线性相关系数(r值)和P值。 Pearson线性相关系数的取值范围为-1到1,其中1表示完全正相关,-1表示完全负相关,0表示没有线性相关性。
如果P值小于0.05,则可以推断出两个变量之间存在显著的线性相关性。
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