stata在t检验表格中如何只显示有意义的变量

在Stata中，使用t检验进行假设检验时，可以使用以下命令过滤出具有统计显著性的变量。首先，运行ttest命令以获取全局t检验结果，并将结果存储在一个临时变量中。然后，使用keep命令选择具有显着性的变量，去除p值大于设定的显著性水平的变量。

以下是一个示例代码：

/* 运行ttest命令并储存结果 */
ttest var1 var2 var3, by(group)
scalar p = r(p)

/* 选择具有显着性的变量 */
keep if p < 0.05

在这个例子中，我们运行了以`group`为分组变量的ttest命令，并将结果存储在变量`p`中。然后，使用keep命令选择具有p值小于0.05（显着性水平）的变量。这将只保留具有统计显著性的变量。

相关问题

bootstrap stata命令T检验

在 Stata 中使用 Bootstrap 方法进行 T 检验的步骤如下：

1. 首先，使用 `bootstrap` 命令启动 Bootstrap 过程，并指定需要进行 T 检验的变量和相关的自变量。例如，如果要检验自变量 `x` 对因变量 `y` 的影响是否显著，可以使用以下命令：

   bootstrap ttest=r(t), reps(1000): regress y x

其中，`ttest=r(t)` 表示将回归模型中的 T 值存储在 `r(t)` 中，`reps(1000)` 表示进行 1000 次 Bootstrap 抽样。

2. 接下来，使用 `bsample` 命令从 Bootstrap 样本中抽取数据，并计算 T 值。例如，可以使用以下命令：

   bsample: regress y x
   local t_bootstrap = (r(t) - r(t_0)) / r(se)

其中，`bsample` 表示从 Bootstrap 样本中抽取数据，`r(t)` 表示当前 Bootstrap 样本的 T 值，`r(t_0)` 表示原始样本的 T 值，`r(se)` 表示原始样本的标准误。最后，将计算得到的 T 值存储在本地宏 `t_bootstrap` 中。

3. 重复第 2 步，直到完成所有 Bootstrap 抽样。

4. 最后，使用 `bootstrap` 命令的 `bca` 选项计算 Bootstrap 置信区间，并使用 `pvalue` 选项计算 P 值。例如，可以使用以下命令：

   bootstrap ttest, bca pvalue

其中，`ttest` 表示需要进行 T 检验的变量，`bca` 表示使用基于偏差校正和加速的 Bootstrap 置信区间方法，`pvalue` 表示计算 P 值。

注意，以上命令仅为演示 Bootstrap T 检验的基本步骤，并不保证命令的正确性和适用性。在实际应用中，需要根据具体情况进行调整和修改。

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。