(完整word版)STATA第四章t检验和单因素方差分析命令输出结果说明
第四章 t检验和单因素方差分析命令与输出结果说明
·单因素方差分析
单因素方差分析又称为Oneway ANOVA,用于比较多组样本的均数是否相同，并假定：每组的数据服从正态分布,具有相同的方差，且相互独立，则无效假设。
:各组总体均数相同。
原假设：H
在STATA中可用命令：
oneway 观察变量分组变量[, means bonferroni]
其中子命令bonferroni是用于多组样本均数的两两比较检验。
例：测定健康男子各年龄组的淋巴细胞转化率(%)，结果见表，问:各组的淋巴细胞转化率的均数之间的差别有无显著性？
健康男子各年龄组淋巴细胞转化率(%)的测定结果:
11-20 岁组：58 61 61 62 63 68 70 70 74 78
41-50 岁组：54 57 57 58 60 60 63 64 66
61-75 岁组：43 52 55 56 60
用变量x 表示这些淋巴细胞转化率以及用分组变量group=1，2，3分别表示
则用 STATA 命令：
oneway x group, mean bonferroni
| Summary of x
group | Mean ①
-------------+------------
1 | 66.5
2 | 59.888889
3 | 53.2
------+------------
Total | 61.25 ②
Analysis of Variance
Source SS df MS F Prob > F
------------------------------------------------------------------------------- Between groups 616.311111③ 2 ④ 308.155556⑤ 9.77⑥ 0.0010⑦Within groups 662.188889⑧ 21⑨ 31.5328042⑴
------------------------------------------------------------------------------- Total 1278.50 23 55.586956
（2）Bartlett's test for equal variances:chi2(2) = 2.1977 （3）Prob>chi2=0.333
Comparison of x by group
(Bonferroni)
Row Mean- |
Col Mean | 1 2
-------------- --|--------------------------------------
2 | -6.61111 （4）
| 0.054 （5）
|
3 | -13.3 （6） -6.68889（8）
| 0.001 （7） 0.134 （9）
①对应三个年龄组的淋巴细胞转化率的均数；②三组合并在一起的总的样本
均数；③组间离均差平方和；④组间离均差平方和的自由度；⑤组间均方和(即：
⑤=③/④)；⑧组内离均差平方和；⑨组内离均差平方和的自由度；（1）组内均
方和(即：（1）=⑧/⑨)；⑥为F 统计值(即为⑤/（1）)；⑦为相应的p值；（2）
为方差齐性的Bartlett检验；（3）方差齐性检验相应的p值；（4）第二组的淋
巴细胞转化率样本均数—第一组的淋巴细胞转化率的样本均数的差；（5）第二和
第一组均数差的显著性检验所对应p 值；（6）第三组的淋巴细胞转化率样本均数—第一组的淋巴细胞转化率的样本均数的差；（7）第三和第一组均数差的显著
性检验所对应的 p 值；（8）第三组的淋巴细胞转化率样本均数—第二组的淋巴
细胞转化率的样本均数的差；（9）第三和第二组均数差的显著性检验所对应的p 值。
由上述结果可知：三组方差无显著地齐性，因此若三组数据近似服从正态
分布，无效假设Ho检验所对应的p值<0.01，可以认为这三组均数有显著差异。
由 Bonferroni统计检验结果表明：第一组淋巴细胞转化率显著地高于第三组淋
巴细胞转化率(p<0.005)，其它各组之间均数无显著性差异。
附1： STATA运行结果
. oneway x group, mean bonferroni
Summary of
x
group Mean
1 66.5
2 59.888889
3 53.2
Total 61.25
Analysis of Variance
Source SS df MS F Prob > F
Between groups 616.311111 2 308.155556 9.77 0.0010
Within groups 662.188889 21 31.5328042
Total 1278.5 23 55.5869565
Bartlett's test for equal variances: chi2(2) = 2.1977 Prob>chi2 = 0.333 Comparison of x by group
(Bonferroni)
Row Mean-
Col Mean 1 2
2 -6.61111
0.054
3 -13.3 -6.68889
0.001 0.134
附录2：如何输入分组数据
将数据导入EXCEL 如图
再将文件转化为CSV文件，导入STA TA即可，如果不懂请下载第一章。
stata回归分析完整步骤-吐血推荐12页
stata回归分析完整步骤——吐血推荐 ****下载连乘函数prod,方法为:findit dm71 sort stkcd date //对公司和日期排序 gen r1=1+r //r为实际公司的股票收益率 gen r2=1+r_yq //r_yq为公司的预期股票收益率 egen r3=prod(r1),by(stkcd date) //求每个公司事件日的累计复合收益率 egen r4=prod(r2),by(stkcd date) //求每个公司事件日的累计预期的复合收益率 gen r=r4-r3 capture clear （清空内存中的数据） capture log close （关闭所有打开的日志文件） set mem 128m （设置用于stata使用的内存容量） set more off （关闭more选项。如果打开该选项，那么结果分屏输出，即一次只输出一屏结果。你按空格键后再输出下一屏，直到全部输完。如果关闭则中间不停，一次全部输出。）set matsize 4000 （设置矩阵的最大阶数。我用的是不是太大了？） cd D: （进入数据所在的盘符和文件夹。和dos的命令行很相似。） log using （文件名）.log,replace （打开日志文件，并更新。日志文件将记录下所有文件运行后给出的结果，如果你修改了文件内容，replace选项可以将其更新为最近运行的结果。） use （文件名）,clear （打开数据文件。） （文件内容） log close （关闭日志文件。） exit,clear （退出并清空内存中的数据。） 假设你清楚地知道所需的变量，现在要做的是检查数据、生成必要的数据并形成数据库供将来使用。检查数据的重要命令包括codebook，su，ta，des和list。其中，codebook提供的信息最全面，缺点是不能使用if条件限制范围，所以，有时还要用别的帮帮忙。su空格加变量名报告相应变量的非缺失的观察个数，均值，标准差，最小值和最大值。ta空格后面加一个（或两个）变量名是报告某个变量（或两个变量二维）的取值（不含缺失值）的频数，比率和按大小排列的累积比率。des后面可以加任意个变量名，只要数据中有。它报告变量的存储的类型，显示的格式和标签。标签中一般记录这个变量的定义和单位。list报告变量的观察值，可以用if或in来限制范围。所有这些命令都可以后面不加任何变量名，报告的结果是正在使用的数据库中的所有变量的相应信息。说起来苍白无力，打开stata 亲自实验一下吧。
STATA 第一章 回归分析
在此处利用两个简单的回归分析案例让初学者学会使用STATA进行回归分析。STATA版本：11.0 案例1： 某实验得到如下数据 x 1 2 3 4 5 y 4 5.5 6.2 7.7 8.5 对x y 进行回归分析。 第一步：输入数据（原始方法） 1.在命令窗口输入input x y /有空格 2.回车 得到：
3.再输入： 1 4 2 5.5 3 6.2 4 7.7 5 8.5 end 4.输入list 得到 5.输入reg y x 得到回归结果 回归结果： =+ 3.02 1.12 y x T= (15.15) (12.32) R2=0.98 解释一下： SS是平方和，它所在列的三个数值分别为回归误差平方和（SSE）、残差平方和（SSR）及总体平方和（SST），即分别为Model、Residual和Total相对应的数值。df（degree of freedom）为自由度。 MS为SS与df的比值，与SS对应，SS是平方和，MS是均方，是指单位自由度的平方和。 coef.表明系数的，因为该因素t检验的P值是0.001，所以表明有很强的正效应，认为所检验的变量对模型是有显著影响的。_cons表示常数项 6.作图可以通过Graphics——>twoway—twoway graphs——>plots——>Create
案例2：加大一点难度 1. 首先将excel另存为CSV格式文件
2. 将csv文件导入STATA, File——>import——>选第一个 3.输入list 4.进行回归 reg inc emp inv pow 5.回归结果 =-+++ inc emp inv pow 395741.718.18 4.3530.22
第三章多元线性回归模型(stata)
一、邹式检验（突变点检验、稳定性检验） 1.突变点检验 1985—2002年中国家用汽车拥有量（t y ，万辆）与城镇居民家庭人均可支配收入（t x ，元），数据见表。 表 中国家用汽车拥有量（t y ）与城镇居民家庭人均可支配收入（t x ）数据 年份 t y （万辆） t x （元） 年份 t y （万辆） t x （元） 1985 1994 1986 1995 4283 1987 1996 1988 1997 1989 1998 1990 1999 5854 1991 2000 6280 1992 2001 1993 2002 下图是关于t y 和t x 的散点图：
从上图可以看出，1996年是一个突变点，当城镇居民家庭人均可支配收入突破元之后，城镇居民家庭购买家用汽车的能力大大提高。现在用邹突变点检验法检验1996年是不是一个突变点。 ：两个字样本（1985—1995年，1996—2002年）相对应的模型回归参数相等H H ：备择假设是两个子样本对应的回归参数不等。 1 在1985—2002年样本范围内做回归。
在回归结果中作如下步骤(邹氏检验)： 1、 Chow 模型稳定性检验（lrtest） 用似然比作chow检验，chow检验的零假设：无结构变化，小概率发生结果变化* 估计前阶段模型 * 估计后阶段模型 * 整个区间上的估计结果保存为All * 用似然比检验检验结构没有发生变化的约束 得到结果如下;
(如何解释) 2.稳定性检验（邹氏稳定性检验） 以表为例，在用1985—1999年数据建立的模型基础上，检验当把2000—2002年数据加入样本后，模型的回归参数时候出现显著性变化。 * 用F-test作chow间断点检验检验模型稳定性 * chow检验的零假设：无结构变化，小概率发生结果变化 * 估计前阶段模型 * 估计后阶段模型 * 整个区间上的估计结果保存为All
多因素方差分析
多因素方差分析 多因素方差分析是对一个独立变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的方差分析。SPSS调用“Univariate”过程，检验不同之间因变量均数，由于受不同因素影响是否有差异的问题。在这个过程中可以分析每一个因素的作用，也可以分析因素之间的交互作分析协方差，以及各因素变量与协变量之间的交互作用。该过程要求因变量是从多元正态总体随机采样得来，且总体中各单元的方差可以通过方差齐次性检验选择均值比较结果。因变量和协变量必须是数值型变量，协变量与因变量不彼此独立。因素变量是分类变量数值型也可以是长度不超过8的字符型变量。固定因素变量(Fixed Factor)是反应处理的因素;随机因素是随机地从总体中抽取的因 [例子] 研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响，得试验数据如表5-7。分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著 表5-7 不同温度与不同湿度粘虫发育历期表 数据保存在“DATA5-2.SAV”文件中，变量格式如图5-1。
1）准备分析数据 在数据编辑窗口中输入数据。建立因变量历期“历期”变量，因素变量温度“A”，湿度为“B”变量，重复变量“重复”。然后输数值，如图5-6所示。或者打开已存在的数据文件“DATA5-2.SAV”。 图5-6 数据输入格式 2）启动分析过程 点击主菜单“Analyze”项，在下拉菜单中点击“General Linear Model”项，在右拉式菜单中点击“Univariate”项，系统打开单因素方差分析设置窗口如图5-7。
图5-7 多因素方差分析窗口 3）设置分析变量 设置因变量:在左边变量列表中选“历期”，用向右拉按钮选入到“Dependent Variable：”框中。 设置因素变量:在左边变量列表中选“a”和“b”变量，用向右拉按钮移到“Fixed Factor(s):”框中。可以选择多个因素变量存容量的限制，选择的因素水平组合数(单元数)应该尽量少。 设置随机因素变量:在左边变量列表中选“重复”变量，用向右拉按钮移到“到Random Factor(s)”框中。可以选择多个随机变量 设置协变量：如果需要去除某个变量对因素变量的影响，可将这个变量移到“Covariate(s)”框中。 设置权重变量：如果需要分析权重变量的影响，将权重变量移到“WLS Weight”框中。 4）选择分析模型 在主对话框中单击“Model”按钮，打开“Univariate Model”对话框。见图5-8。 图5-8 “Univariate Model” 定义分析模型对话框
多因素方差分析讲解
多因素方差分析 定义： 多因素方差分析中的控制变量在两个或两个以上，研究目的是要分析多个控制变量的作用、多个控制变量的交互作用以及其他随机变量是否对结果产生了显著影响。 前提： 1总体正态分布。当有证据表明总体分布不是正态分布时，可以将数据做正态转化。 2变异的相互独立性。 3各实验处理内的方差要一致。进行方差分析时，各实验组内部的方差批次无显著差异，这是最重要的一个假定，为满足这个假定，在做方差分析前要对各组内方差作齐性检验。 多因素方差分析的三种情况： 只考虑主效应，不考虑交互效应及协变量； 考虑主效应和交互效应，但不考虑协变量； 考虑主效应、交互效应和协变量。 一、多因素方差分析 1选择分析方法 本题要判断控制变量“组别”和“性别”是否对观察变量“数学”有显著性影响，而控制变量只有两个，即“组别”、“性别”，所以本题采用双因素分析法，但需要进行正态检验和方差齐性检验。 2建立数据文件 在SPSS17.0中建立数据文件，定义4个变量：“人名”、“数学”、“组别”、“性别”。控制变量为“组别”、“性别”，观察变量为“数学”。在数据视图输入数据，得到如下数据文件： 3正态检验（P>0.05，服从正态分布） 正态检验操作过程: “分析”→“描述统计”→“探索”，出现“探索”窗口，将因变量“成绩”放入“因变量列表”，将自变量“组别”、“性别”放入“因子列表”，将“人名”放入“标注个案”； 点击“绘制”，出现“探索：图”窗口，选中“直方图”和“带检验的正态图”，点击“继续”；点击“探索”窗口的“确定”，输出结果。 因变量是用户所研究的目标变量。因子变量是影响因变量的因素，例如分组变量。标注个案是区分每个观测量的变量。 带检验的正态图（Normality plots with test，复选框）：选择此项，将进行正态性检验，并生成正态Q-Q概率图和无趋势正态Q-Q概率图。
多因素方差分析资料讲解
多因素方差分析 是对一个独立变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的方差分析。SPSS调用“Univariate”过程，检验不同水平组合之间因变量均数，由于受不同因素影响是否有差异的问题。在这个过程中可以分析每一个因素的作用，也可以分析因素之间的交互作用，以及分析协方差，以及各因素变量与协变量之间的交互作用。该过程要求因变量是从多元正态总体随机采样得来，且总体中各单元的方差相同。但也可以通过方差齐次性检验选择均值比较结果。因变量和协变量必须是数值型变量，协变量与因变量不彼此独立。因素变量是分类变量，可以是数值型也可以是长度不超过8的字符型变量。固定因素变量(Fixed Factor)是反应处理的因素;随机因素是随机地从总体中抽取的因素。 [例子] 研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响，得试验数据如表5-7。分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著性差异。 表5-7 不同温度与不同湿度粘虫发育历期表
1）准备分析数据 在数据编辑窗口中输入数据。建立因变量历期“历期”变量，因素变量温度“A”，湿度为“B”变量，重复变量“重复”。然后输入对应的数值，如图5-6所示。或者打开已存在的数据文件“DATA5-2.SAV”。 图5-6 数据输入格式 2）启动分析过程 点击主菜单“Analyze”项，在下拉菜单中点击“General Linear Model”项，在右拉式菜单中点击“Univariate”项，系统打开单因变量多因素方差分析设置窗口如图5-7。 图5-7 多因素方差分析窗口 3）设置分析变量 设置因变量:在左边变量列表中选“历期”，用向右拉按钮选入到“Dependent Variable：”框中。
SPSS多因素方差分析
体育统计与SPSS读书笔记(八)—多因素方差分析(1) 具有两个或两个以上因素的方差分析称为多因素方差分析。 多因素是我们在试验中会经常遇到的，比如我们前面说的单因素方差分析的时候，如果做试验的不是一个年级，而是多个年纪，那就成了双因素了：不同教学方法的班级，不同年级。如果再加上性别上的因素，那就成了三因素了。如果我们把实验前和试验后的数据用一个时间的变量来表示，那又多了一个时间的因素。如果每个年级都是不同的老师来上，那又多了一个老师的因素，等等等等，所以我们在设计试验的时候都要进行充分考虑，并确定自己只研究哪些因素。 下面用例子的形式来说说多因素方差分析的运用。还是用前面说单因素的例子，前面的例子说了只在五年级抽三个班进行不同教学方法的试验，现在我们还要在初二和高二各抽三个班进行不同教学方法的试验。形成年级和不同教学法班级双因素。 分析： 1.根据实验方案我们划出双因素分析的表格，可以看出每个单元格都是有重复数据(也就是不只一个数据)， 年级 不同教学方法的班级 定性班 定量班 定性定量班 五年级 (班级每个人) (班级每个人) (班级每个人) 初中二年级 (班级每个人) (班级每个人) (班级每个人) 高中二年级 (班级每个人) (班级每个人) (班级每个人) 2.因为有重复数据，所以存在在数据交互效应的可能。我们来看看交效应的含义：如果在A因素的不同水平上,B因素对因变量的影响不同,则说明A、B两因素间存在交互作用。交互作用是多因素实验分析的一个非常重要的内容。如因素间存在交互作用而又被忽视,则常会掩盖因素的主效应的显著性,另一方面,如果对因变量Y,因素A与B之间存在交互作用,则已说明这两个因素都Y对有影响,而不管其主效应是否具有显著性。在统计模型中考虑交互作用,是系统论思想在统计方法中的反映。在大多数场合,交互作用的信息比主效应的信息更为有用。根据上面的判断。根据上面的说法，我也无法判断是否有交互作用，不像身高和体重那么直接。这里假设他们之间有交互作用。
STATA回归分析讲解学习
STATA一章回第归析分． 在此处利用两个简单的回归分析案例让初学者学会使用STATA进行回归分析。STATA版本：11.0 案例1： 某实验得到如下数据 x 1 2 3 4 5 5.5 6.2 7.7 y 4 8.5
对x y 进行回归分析。 第一步：输入数据（原始方法） 1.在命令窗口输入input x y /有空格 回车2. 得到： 3.再输入：1 4 2 5.5 3 6.2 4 7.7 5 8.5 end 4.输入list 得到 5.输入reg y x 得到回归结果 回归结果： x1.12?3.02?y 2=0.98 T= (15.15) (12.32) R 解释一下： SS是平方和，它所在列的三个数值分别为回归误差平方和（SSE）、残差平方和（SSR）及总体平方和（SST），即分别为Model、Residual和Total相对应的数值。 df（degree of freedom）为自由度。 MS为SS与df的比值，与SS对应，SS是平方和，MS是均方，是指单位自由度的平方和。
coef.表明系数的，因为该因素t检验的P值是0.001，所以表明有很强的正效应，认为所检验的变量对模型是有显著影响的。_cons表示常数项 6.作图可以通过Graphics——>twoway—twoway graphs——>plots——>Create 案例2：加大一点难度 1. 格式文件CSV另存为excel首先将． 2. 将csv文件导入STATA, 选第一个>——>import——File
3.输入list 4.进行回归 reg inc emp inv pow 5.回归结果 pow30.22?inv4.35?emp18.18?395741.7??inc
第二章 一元线性回归模型(Stata)
1. 中国居民人均消费模型 从总体上考察中国居民收入与消费支出的关系。表2.1给出了1990年不变价格测算的中国人均国内生产总值（GDPP ）与以居民消费价格指数（1990年为100）所见的人均居民消费支出（CONSP ）两组数据。 表2.1 中国居民人均消费支出与人均GDP （单位：元/人） 年份 CONSP GDPP 年份 CONSP GDPP 1978 395.8000 675.1000 1990 797.1000 1602.300 1979 437.0000 716.9000 1991 861.4000 1727.200 1980 464.1000 763.7000 1992 966.6000 1949.800 1981 501.9000 792.4000 1993 1048.600 2187.900 1982 533.5000 851.1000 1994 1108.700 2436.100 1983 572.8000 931.4000 1995 1213.100 2663.700 1984 635.6000 1059.200 1996 1322.800 2889.100 1985 716.0000 1185.200 1997 1380.900 3111.900 1986 746.5000 1269.600 1998 1460.600 3323.100 1987 788.3000 1393.600 1999 1564.400 3529.300 1988 836.4000 1527.000 2000 1690.800 3789.700 1989 779.7000 1565.900 1) 建立模型，并分析结果。 2)输出结果为： 对应的模型表达式为： 201.1070.3862CONSP GDPP =+ (13.51) (53.47) 2 0.9927,2859.23,0.55R F DW === 从回归估计的结果可以看出，拟合度较好，截距项和斜率项系数均通过了t 检验。
spss多因素方差分析例子
1， data0806-height 是从三个样方中测量的八种草的高度，问高度在三个取样地点，以及 八种草之间有无差异？具体怎么差异的？ 打 开 spss 软 件 ， 打 开 data0806-height 数 据 ， 点 击 Analyze->General Linear Model->Univariate 打开： 把 plot 和 species 送入 Fixed Factor(s) ，把 height 送入 Dependent Variable ，点击 Model 打开： 选择 Full factorial ， Type III Sum of squares ， Include intercept in model (即 全部默认选项) ，点击 Continue 回到 Univariate 主对话框，对其他选项卡不做任何选 择， 结果输出： 因无法计算 ???? ??rror ，即无法分开 ???? intercept 的影响，无法进行方差分析， 重新 Analyze->General Linear Model->Univariate 打开： 选择好 Dependent Variable 和 Fixed Factor(s) 点击Custom,把主效应变量 species 和plot 送入 Model 框，点击 Continue 回到Univariate 主对话框，点击 Plots ： 把 date 送入 Horizontal Axis ，把 depth 送入 Separate Lines ，点击 Add ，点击 Continue 回到 Univariate 对话框，点击 Options ： 把 OVERALL,species, plot 送入 Display Means for 框,选择 Compare main effects , Bonferroni ,点击 Continue 回到 Univariate 对话框, 输出结果： 可以看到： SS species =, df species =7, MS species= ；SS plot =, df plot =7, MS plot= ；SS error =, df error =14, MS error= ； Fspecies= , p=<;Fplot=,p=<; 所以故认为在 5%的置信水平上,不同样地,不同物种之间的草高度是存在差异的。 该表说明： SSspecies= ,dfspecies=7 ,MSspecies= ；SSerror= ,dferror=14 ,MSerror= ； Fspecies= , p=<; 物种间存在差异： SSplot= , dfplot=7 , MSplot= ； SSerror= , dferror=14 , MSerror= ； Fplot=,p=<; 不同的物种间在差异： 由边际分布图可知：类似结论：草的高度在不同样地的条件之间有差异( Fplot=,p=< )，具 体是，样地一和样地三之间存在的差异最大；八种不同草的高度也存在差异( Fspecies= ， p=<),具体是第四 和 ???? error ，无法检测 interaction ，点击 Model 打开：
第十七章多因素回归分析的Stata实现
第十七章多因素回归分析的Stata实现 本章使用的Stata命令： 多因素回归regress depvar [indepvars] 逐步回归stepwise [, options ] : command Logistic回归logistic depvar indepvars [weight] 生存时间数据设定stset timevar [weight] [, failure(failvar[==numlist])] Cox回归stcox [varlist] 例17-4 某研究者为了研究某种避孕药对人体血糖的影响，分别在正在使用这种避孕药的人群、6个月前曾经使用过这种避孕药的人群、从未使用过避孕药的人群中各随机抽取6人。考虑到血糖可能与年龄有关，所以该研究者不仅测定了这18位对象的血糖，而且也记录了这18位对象的年龄，具体资料见表17－4。请根据研究问题作统计分析。 表17-4 三种避孕药使用情况下的年龄（，岁）与血糖水 平(，mg％) 现服药者曾服药者从未服药者 201202412628135 211222613032137 231242713234138 231262913135137 241252913435139 241273013637144
本研究的问题是比较三种用药情况下的血糖平均水平是否不同，因此首先考虑以下总体均数的情况。 解：Stata数据如下： x y g1g2 2012001 2112201 2312401 2312601 2412501 2412701 2412610 2613010 2713210 2913110 2913410 3013610 2813500 3213700 3413800 3513700 3513900 3714400 Stata命令如下： reg y x g1 g2 结果： Source | SS df MS Number
多因素方差分析
多因素方差分析 实验目的：通过本次试验理解多因素方差分析的概念和思想，理解多个 因素存在交互效应的统计学含义和实际含义，了解方差分析分解的理论基础和计算原理，能够熟练应用单因素方差分析对具体的实际问题进行有效的分析。 实验内容：研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响，分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著性差异。数据来源于网上搜索。 实验步骤： ①选择File/Open/Data命令，打开数据表。 ②选择Analyze/General Linear Model /Unievariate…命令，弹出（单变量方差分析）对话框，如图，在左侧变量框中选择“历期”变量为Dependent Vaiable （因变量）变量框，选择“温度”、“湿度”为Fixed Factors(固定因素)变量框，把重复选入Random Factors变量框。
③单击Model…按钮，弹出Univariate:Model（单变量方差分析：模型）对话框，如图所示：
弹出Univariate：Contrasts （单变量方差分析：对比）对话框: ⑤单击Continue按钮，回到方差分析对话框，单击Plots…，弹出Univariate：Plots（单变量方差分析：轮廓图）对话框:
Univariate：Post Hoc…（单变量方差分析：观察值的验后多重比较）对话框:这里不作选择
⑦单击Continue按钮，回到方差分析对话框，单击Save…，弹出Univariate：Save（单变量方差分析：保存）对话框:
⑧单击Continue按钮，回到方差分析对话框，单击Options…，弹出Univariate：Options（单变量方差分析：选项）对话框: 实验结论：
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stata 回归分析完整步骤——吐血推荐 ****下载连乘函数prod,方法为:findit dm71sort stkcd date //对公司和日期排序gen r1=1+r //r 为实际公司的股票收益率gen r2=1+r_yq //r_yq 为公司的预期股票收益率 egen r3=prod(r1),by(stkcd date) //求每个公司事件日的累计复合收益率egen r4=prod(r2),by(stkcd date) //求每个公司事件日的累计预期的复合收益率 gen r=r4-r3 capture clear （清空内存中的数据） capture log close （关闭所有打开的日志文件）set mem 128m （设置用于stata 使用的内存容量） set more off （关闭more 选项。如果打开该选项，那么结果分屏输出，即一次只输出一屏结果。你按空格键后再输出下一屏，直到全部输完。如果关闭则中间不停，一次全部输出。） set matsize 4000 （设置矩阵的最大阶数。我用的是不是太大了？）cd D: （进入数据所在的盘符和文件夹。和dos 的命令行很相似。） log using （文件名）.log,replace （打开日志文件，并更新。日志文件将记录下所有文件运行后给出的结果，如果你修改了文件内容，replace 选项可以将其更新为最近运行的结果。） use （文件名）,clear （打开数据文件。）（文件内容） log close （关闭日志文件。） exit,clear （退出并清空内存中的数据。） 假设你清楚地知道所需的变量，现在要做的是检查数据、生成必要的数据并形成数据库供将来使用。检查数据的重要命令包括codebook ，su ，ta ，des 和list 。其中，codebook 提供的信息最全面，缺点是不能使用if 条件限制范围，所以，有时还要用别的帮帮忙。su 空格加变量名报告相应变量的非缺失的观察个数，均值，标准差，最小值和最大值。ta 空格后面加一个（或两个）变量名是报告某个变量（或两个变量二维）的取值（不含缺失值）的频数，比率和按大小排列的累积比率。des 后面可以加任意个变量名，只要数据中有。它报告变量的存储的类型，显示的格式和标签。标签中一般记录这个变量的定义和单位 、管路敷设技术通过管线不仅可以解决吊顶层配置不规范高中资料试卷问题，而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中，要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高中资料试卷弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标高等，要求技术交底。管线敷设技术包含线槽、管架等多项方式，为解决高中语文电气课件中管壁薄、接口不严等问题，合理利用管线敷设技术。线缆敷设原则：在分线盒处，当不同电压回路交叉时，应采用金属隔板进行隔开处理；同一线槽内，强电回路须同时切断习题电源，线缆敷设完毕，要进行检查和检测处理。、电气课件中调试对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行 高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系，根据生产工艺高中资料试卷要求，对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验；对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工作；对于继电保护进行整核对定值，审核与校对图纸，编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案，编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案；对整套启动过程中高中资料试卷电气设备进行调试工作并且进行过关运行高中资料试卷技术指导。对于调试过程中高中资料试卷技术问题，作为调试人员，需要在事前掌握图纸资料、设备制造厂家出具高中资料试卷试验报告与相关技术资料，并且了解现场设备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。 、电气设备调试高中资料试卷技术电力保护装置调试技术，电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时，需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全，并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围，或者对某些异常高中资料试卷工况进行自动处理，尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作，并且拒绝动作，来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此，电力高中资料试卷保护装置调试技术，要求电力保护装置做到准确灵活。对于差动保护装置高中资料试卷调试技术是指发电机一变压器组在发生内部故障时，需要进行外部电源高中资料试卷切除从而采用高中资料试卷主要保护装置。
stata多元回归分析
stata多元回归分析 Stata多元回归分析主要包括基本回归分析、对函数形式的进一步讨论（对数、二次项、交互项）、含有虚拟变量的模型、异方差四个方面。 高斯—马尔可夫定理在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量。 MLR.1线性模型 MLR.2样本是随机抽样得出的 MLR.3不存在完全共线性 MLR.4条件均值为零，给定自变量的任何值误差μ的期望为零，即E(u/X1,X2...Xk)=0 MLR.5同方差，给定任意解释变量值，误差μ的方差相同，即Var(u/X1,X2...Xk)=σ2 1.基本回归分析 以计量经济学导论（第五版）第四章第2小题为例，数据为LAWSCH85.DTA，刚从法学院毕业的学生的起薪中位数由下式决定： log(salary)=b0+b1LSAT+b2GPA+b3log(libvol)+b4log(cost)+b5rank+ u 其中，LSAT是整个待毕业年级LSAT成绩的中位数，GPA是该年级大学GPA的中位数，libvol是法学院图书馆藏书量，cost是法学院每年的费用，rank是法学院的排名。 (i)检验原假设H0：rank对法学院毕业生起薪中位数没有影响。 (ii)检验LSAT和GPA是否联合显著，H0：βLSAT=βGPA=0 估计方程的命令为： reg lsalary LSAT GPA llibvol lcost rank 估计结果为： log(salary)=58.34+0.004LSAT+0.24GPA+0.095lg(libvol) +0.038log(cost)-0.0033rank n=136,R2=0.842.
SPSS多因素方差分析
莇蒂蒂薆袈肀蚄体育统计与SPSS读书笔记(八)—多因素方差分析(1) 虿薅肆螆薁蒃莆具有两个或两个以上因素的方差分析称为多因素方差分析。 蒃薇衿肁莂螇蒀多因素是我们在试验中会经常遇到的，比如我们前面说的单因素方 差分析的时候，如果做试验的不是一个年级，而是多个年纪，那就成了双因 素了：不同教学方法的班级，不同年级。如果再加上性别上的因素，那就成 了三因素了。如果我们把实验前和试验后的数据用一个时间的变量来表示， 那又多了一个时间的因素。如果每个年级都是不同的老师来上，那又多了一 个老师的因素，等等等等，所以我们在设计试验的时候都要进行充分考虑， 并确定自己只研究哪些因素。 螄螈蒂蒅肃芈膀下面用例子的形式来说说多因素方差分析的运用。还是用前面说单 因素的例子，前面的例子说了只在五年级抽三个班进行不同教学方法的试验，现在我们还要在初二和高二各抽三个班进行不同教学方法的试验。形成年级 和不同教学法班级双因素。 薇蝿莃蒄膇蚀节分析： 芀膂羅羆肁莅芅1.根据实验方案我们划出双因素分析的表格，可以看出每个单元格 都是有重复数据(也就是不只一个数据)， 肁蒆腿薂芄螅虿年级 羆羇蝿肂芆薈蚀不同教学方法的班级 袆艿羁螇莇膁膄定性班 螀肄羄薀蚂肂蒇定量班 羃蒄莈衿袁蚄罿定性定量班 羅芇荿羄膅螈芁五年级 莀袀袃蚅蚆螂螁(班级每个人) 莁蚁膆蝿羈袄莆(班级每个人) 袄蚇蚈葿螃袇腿(班级每个人) 袄蒇羀蚁莇肇袂初中二年级 蕿蒁螄薄羆肈蚃(班级每个人) 羁薃肅聿蕿薂莄(班级每个人) 蒂薆袈肀蚄袅蒈(班级每个人) 肆螆薁蒃莆莇蒂高中二年级 衿肁莂螇蒀虿薅(班级每个人) 蒂蒅肃芈膀蒃薇(班级每个人) 莃蒄膇蚀节螄螈(班级每个人) 羅羆肁莅芅薇蝿 2.因为有重复数据，所以存在在数据交互效应的可能。我们来看看交效应的含义：如果在A因素的不同水平上,B因素对因变量的 影响不同,则说明A、B两因素间存在交互作用。交互作用是多因素实验分析的一个非常重要的内容。如因素间存在交互作用而又被忽视,则常会掩盖因 素的主效应的显著性,另一方面,如果对因变量Y,因素A与B之间存在交互作用,则已说明这两个因素都Y对有影响,而不管其主效应是否具有显著性。在统计模型中考虑交互作用,是系统论思想在统计方法中的反映。在大多数 场合,交互作用的信息比主效应的信息更为有用。根据上面的判断。根据上 面的说法，我也无法判断是否有交互作用，不像身高和体重那么直接。这里 假设他们之间有交互作用。
多因素方差分析
多因素方差分析 1.基本思想:用来研究两个及两个以上控制变量是否对观测变量产生显著影响。可以分析多个控制变量单独作用对观测变量的影响（这叫做主效应），也可以分析多个控制因素的交互作用对观测变量的影响（也称交互效应），还可以考虑其他随机变量是否对结果产生影响，进而最终找到利于观测变量的最优组合。 根据观测变量（即因变量）的数目，可以把多因素方差分析分为：单变量多因素方差分析（也叫一元多因素方差分析）与多变量多因素方差分析（即多元多因素方差分析）。 一元多因素方差分析:只有一个因变量，考察多个自变量对该因变量的影响。例如,分析不同品种、不同施肥量对农作物产量的影响时，可将农作物产量作为观测变量，品种和施肥量作为控制变量。利用多因素方差分析方法，研究不同品种、不同施肥量是如何影响农作物产量的，并进一步研究哪种品种与哪种水平的施肥量是提高农作物产量的最优组合。 多元多因素方差分析:是对一元多因素方差分析的扩展，不仅需要检验自变量的不同水平上，因变量的均值是否存在差异，而且要检验各因变量之间的均值是否存在差异。例如，用四个班级学生分别对两种教材、两种教学方法进行试验，除了要考虑着两种教材、两种教学方法的四种搭配以外，还要考虑四个班级学生的学习能力这些因素。 2.原理：通过计算F统计量，进行F检验。F统计量是平均组间平方和与平均组内平方和的比。 这里，把总的影响平方和记为SST，它分为两个部分，一部分是由控制变量引起的离差，记为SSA(组间离差平方和)，另一部分是由随机变量引起的SSE（组内离差平方和）。即SST=SSA+SSE。组间离差平方和SSA是各水平均值和总体均值离差的平方和，反映了控制变量的影响。组内离差平方和是每个数据与本水平组平均值离差的平方和，反映了数据抽样误差的大小程度。 通过F值看出，如果控制变量的不同水平对观测变量有显著影响，那观测变量的组间离差平方和就大，F值也大；相反，如果控制变量的不同水平没有对观测变量造成显著影响，那组内离差平方和就比较大，F值就比较小。 同时，SPSS还会依据F分布表给出相应的相伴概率值sig。如果sig小于显著性水平（一般显著性水平设为0.05、0.01、或者0.001），则认为控制变量不同水平下各总体均值有显著差异，反之，则不然。一般地，F值越大，则sig值越小。 3.具体实现步骤： 我们现在有一个公司员工的工资表，想看一下员工性别“gender”与接受教育年限“edu”这两个控制变量对员工“当前工资”的影响。采用多因素方差分析法，则要分别考虑“gender”、“edu”对“当前工资”的影响，称为主效应，还要考虑“gender*edu”对“当前工资”的影响，称为交互效应。 ⑴将数据导入SPSS后，选择：分析->一般线性模型->单变量
spss相关分析案例多因素方差分析
本次实验采用2005年东部、中部和西部各地区省份城镇居民月平均消费类型划分的数据（课本139页），将东部、中部和西部看作三个不同总体，31个数据分别来自于这三个总体。本人对这三个不同地区的城镇居民月平均消费水平进行比较，并选取人均粮食支出、副食支出、烟酒及饮料支出、其他副食支出、衣着支出、日用杂品支出、水电燃料支出和其他非商品支出八个指标来衡量城镇居民月平均消费情况。 在进行比较分析之前，首先对个数据是否服从多元正态分布进行检验，输出结果为： 表一 如表一，因为该例中样本数n=31<2000,所以此处选用Shapiro-Wilk统计量。由正态性检验结果的sig.值可以看到，人均粮食支出、烟酒及饮料支出、其他副食支出、水电燃料支出和其他非商品支出均明显不遵从正态分布（Sig.值小于,拒绝服从正态分布的原假设），因此，在下面分析中，只对人均副食支出、衣着支出和日用杂品支出三项指标进行比较，并认为这三个变量组成的向量都遵从正态分
布，并对城镇居民月平均消费状况做出近似的度量。另外，正态性的检验还可以通过Q-Q图来实现，此时应判别数据点是否与已知直线拟合得好。如果数据点均落在直线附近，说明拟合得好，服从正态分布，反之，不服从。具体情况这里不再赘述。 下面进行多因素方差分析： 一、多变量检验 表二 由地区一栏的（即第二栏）所列几个统计量的Sig.值可以看到，无论从那个统计量来看，三个地区的城镇居民月平均消费水平都是有显著差别的（Sig.值小于，拒绝地区取值不同，对Y，即城镇居民月平均消费水平的取值没有显著影响的原假设）。 二、主体间效应检验 表三
如表三，可以看到三个指标地区一栏的（即第三栏）Sig.值分别为、、，说明三个地区在人均衣着支出指标上没有明显的差别（Sig.值大于，不拒绝地区取值不同，对指标的取值没有显著影响的原假设），反之，而在人均副食支出和日用杂品支出指标上有显著差别。 三、多重比较 表四 Contrast Results (K Matrix) 地区Simple Contrast a Dependent Variable 人均副食支出(元/人) 人均日用杂品支出(元 /人)人均衣着支出(元/人) Level 1 vs. Level 3Contrast Estimate Hypothesized Value000 Difference (Estimate - Hypothesized) Std. Error Sig..001.036.517 95% Confidence Interval for Difference Lower Bound .173 Upper Bound Level 2 vs. Level 3Contrast Estimate Hypothesized Value000 Difference (Estimate - Hypothesized) Std. Error Sig..668.343.638 95% Confidence Interval for Difference Lower Bound Upper Bound