stata 单侧t检验命令

在Stata中，进行单侧t检验的命令通常使用`ttest`函数，并结合条件语句来指定特定的方向。以下是基本的命令结构：

ttest dependent_variable, by(independent_variable) // 两侧检验
ttest dependent_variable < or > value, by(independent_variable) // 单侧检验

- `dependent_variable`: 需要检验其均值是否有显著差异的数值型变量。
- `independent_variable`: 分组或解释变量，它决定了你在哪些组之间进行比较。
- `<` 或 `>`: 这是用来指示单侧检验的方向，如果是`<`，则检查较小的数值是否显著低于预期；如果是`>`，则检查较大的数值是否显著高于预期。
- `value`: 指定的显著性水平或期望值，只有当实际值超过这个值时才会进行单边检验。

例如，如果你想要在“性别”这个类别下，男性群体的身高是否显著高于全体平均值，你会这样做：

ttest height if sex == "male", signficance(0.05)

这将针对性别为男性的群体进行单侧右侧（大于）检验，使用的是5%的显著性水平。

相关问题

stata t检验命令

Stata提供了一套命令来进行t检验，其中包括ttest、ttesti、prtest、presti、mcc、mcci、regress、signrank和ranksum等命令。这些命令主要用于进行差异检验，解决一些配对和非配对、参数和非参数研究中的等值推断问题。

具体来说，ttest命令用于进行单样本或双样本t检验，ttesti命令用于进行独立样本t检验的置信区间估计。prtest命令和presti命令用于进行比例差异的假设检验和置信区间估计。mcc命令和mcci命令用于进行多分类变量的卡方检验。regress命令用于进行回归分析。signrank命令和ranksum命令用于进行非参数的Wilcoxon符号秩和检验和Mann-Whitney U检验。

这些命令检验的原假设是样本来自具有某种相等性的总体。容忍度可以以数据单位或等级单位来定义，也可以以测试统计的分布单位来定义。这些检验都是等值性检验，参考了Schuirmann(1987)的方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Stata：史上最全t-test检验-tost](https://blog.csdn.net/arlionn/article/details/126918109)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

bootstrap stata命令t检验

Bootstrap是一种非参数的统计方法，可用于估计统计量的标准误差、置信区间和假设检验。在Stata中，可以使用bootstrap命令进行Bootstrap分析。

要进行Bootstrap t检验，可以使用以下命令：

bootstrap (mean) = r(mean), reps(1000) seed(123): ttest variable, by(groupvar)

其中，mean是要估计的统计量，r(mean)表示使用ttest命令计算出的均值，reps(1000)表示进行1000次Bootstrap模拟，seed(123)是用于随机数生成器的种子。

variable是要进行t检验的变量，by(groupvar)表示按照groupvar变量进行分组，可以根据自己的数据进行调整。

此命令将生成Bootstrap标准误差和置信区间，并计算出Bootstrap t统计量和p值。