方差分析事后多重比较在stata中怎么操作?
时间: 2024-10-18 22:10:51 浏览: 62
方差分析(ANOVA)之后的多重比较通常用于检验各组之间的显著差异。在Stata中,你可以使用`postest`命令结合`mcp`选项来进行事后多重比较。这里是一个基本步骤:
1. 首先,你需要运行一个线性模型或者方差分析(例如`anova`或`regress`),并存储结果,比如这样:
```stata
anova my_model
```
或者
```stata
regress y x1 x2 x3
est store my_results
```
2. 使用`postest`命令进行多重比较,假设你想要比较所有处理组与总体均值(如果模型里有常数项),可以这样做:
```stata
postest my_results, pairwise
mcp(mean y) // 或者更具体地,如果有多个自变量,如 mcp(x1 mean)
```
这会显示每对组间的比较及其统计显著性。
3. Stata还会生成一些图形帮助理解结果,如Tukey's HSD图(对于单因素设计)或LSD等。
4. 结果将以表格形式显示,包括p值和置信区间。记住查看调整后的p值(通常默认显示),因为默认的多重比较可能会导致错误的解读。
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首先,假设我们有一个名为`mydata`的数据集,其中包含因子变量`group`(分组)和连续变量`response`(响应值),并且已经对`response`进行了方差分析。
```stata
* 假设数据存储在mydata dataset中
use mydata
* 对response变量进行单因素方差分析
anova response group
* 完成方差分析后,执行Tukey's HSD测试
postest response if e(df_r) > 1, method(tukey)
* 结果将会显示在结果窗口,并且保存到results文件夹下的postest_tukey.txt文件
```
这将生成一组对比,表明每一对组之间的平均响应是否有统计学意义的差异。如果`method(tukey)`后没有指定其他选项,Stata默认就是Tukey's HSD。
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