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[stata] 用STATA制作频数表及一致性检验_stata频数

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发表于 2017-3-13 13:55:18 | 显示全部楼层 |阅读模式
用STATA制作频数表及一致性检验,
关键词:stata 统计频数、stata 频数分布图,
(1)单变量频数分析
黄色字体为自己填写部分,红色字体为可缺省部分。
————————模板————————
tabulate 变量 if var=value,missing nolabel plot
————————模板————————
If…用来筛选满足条件的数据,可缺省。
Missing是将缺失值也同其他值一样列示,可缺省。
Nolabel使用数值而不使用数值标签,可缺省。
Plot显示相关频数的条形图,可缺省。

例如,列示出女生语文成绩的频数表
Tabulate Chinese if gender==”女”

(2)双变量频数分析、一致性检验
——————————————模板——————————————
tabulate 变量1 变量2, chi2 column row cell nolabel missing
——————————————模板——————————————
Column给出每一单元格频数占列频数的百分比。
Row给出每一单元格频数占行频数的百分比。
Cell给出每一单元格频数占总频数的百分比。
Chi2给出行列变量相互独立的pearson卡方检验结果,原假设是两变量独立。

比如,列示班级和性别的列联表,给出报告列百分数和行列变量独立性检验卡方值:
Tabulate class gender,column chi2

(3)直接对列联表分析
现在没有原始数据,只有如下现成的列联表,为3000名失业人员性别与文化程度的二维频数表:
,
         文化程度
性别
大专中专高中初中以下合计
4013862010431841
20724426251159
合计60210106216683000
, ,

现在分析视野人员的性别和文化程度十分有关,语句为:
tabi 40 138 620 1043\20 72 442 625,chi2
结果给出p值为0.062,拒绝原假设,认为失业人员的性别和文化程度有关。,
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