stata计算两个变量的相关系数，并在5%水平上显著打星

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：

   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

stata检测两个变量的多重共线性

在Stata中检测两个变量之间的多重共线性通常通过计算它们的相关系数（如皮尔逊相关系数或斯皮尔曼等级相关）来初步评估。如果两个变量高度正相关，就可能存在多重共线性的问题，因为这表明它们之间有很强的关联度，可能会导致回归模型的估计不稳定，例如参数的标准误差变大、估计值的区间宽广，以及某些统计检验的无效。

更专业的检测方法包括：

1. **VIF (Variance Inflation Factor) 检查**：使用`vif`命令，它会计算每个解释变量的VIF值，一般认为当VIF大于10时，可能存在多重共线性问题。

   vif dependent_variable independent_variable1 independent_variable2

2. **观察残差与自变量的关系**：如果残差与自变量显著相关，也可能是共线性的迹象。可以绘制散点图或做简单回归来检查。

3. **条件指数(Coefficient of Determination, R-squared)**：如果一个自变量添加到模型后的R-squared接近另一个自变量的R-squared，也可能提示多重共线性。

4. **使用相关矩阵查看共线性程度**：`corrgram`命令可以帮助可视化各变量之间的相关矩阵，直观地看到潜在的共线性模式。

如果发现存在多重共线性，可以选择以下策略之一：
- 删除一个或几个相关性高的变量，降低共线性；
- 使用部分最小二乘法(Partial Least Squares, PLS)或其他降维技术；
- 调整模型结构，比如改变模型形式或引入交互项；
- 或者考虑使用贝叶斯回归等方法处理这种不确定性。

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