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

stata回归表格意思

Stata回归表格包含了回归模型的各种统计量和指标，用于展示回归模型的拟合效果和变量的显著性。具体来说，一般包括以下内容：

1. 回归系数：展示每个自变量的回归系数，即自变量每增加一个单位时，因变量会相应地增加多少。

2. 标准误：展示回归系数的标准误，用于衡量回归系数的精度和可靠性。

3. t值：展示回归系数和标准误的比值，用于检验回归系数是否显著不为零。

4. P值：展示t值对应的双侧P值，用于判断回归系数是否显著不为零。

5. R-squared：展示模型的拟合优度，即自变量对因变量的解释程度。

6. F统计量：展示模型整体的显著性，即自变量对因变量是否显著有影响。

7. 观测数：展示参与回归分析的样本数量。

8. 截距项：展示模型中是否包含截距项，以及截距项的值和显著性。

回归表格可以帮助我们快速了解回归模型的基本信息，对于判断自变量的显著性和模型拟合效果非常有帮助。

多个独立样本t检验后输出到一张表stata

你可以使用Stata中的"tabstat"命令将多个独立样本t检验的结果输出到一张表中。以下是一个例子：

use "mydata.dta", clear
tabstat var1 var2 var3, by(group) stats(t p) columns(statistics) title("Independent Samples t-test Results")

在这个例子中，"mydata.dta"是你要进行独立样本t检验的数据文件，"var1"、"var2"和"var3"是你要检验的变量，"group"是你要对比的分组变量。"stats(t p)"表示你要输出的统计量包括t值和p值。"columns(statistics)"表示你要输出的表格包括统计量这一列。"title"命令可以给你的表格添加一个标题。