EDITAR Outra maneira de fazê-lo de forma mais concisa Por que a marcação, em seguida, muitas vezes é útil ter uma variável de tag quando você está movendo para frente e para trás entre o nível individual e de grupo. Egen, tag () faz o mesmo. Por que se n 1. Você precisa ter esse valor apenas uma vez para cada grupo, e há duas maneiras de fazê-lo que sempre funcionam para grupos que podem ser tão pequenos como uma observação, para fazê-lo para a primeira ou a última observação em um grupo. Em um grupo de 1, eles são os mesmos, mas isso não importa. Então, se n N é outra maneira de fazê-lo. O código precisa ser alterado em situações em que você não precisa contar falhas em alguma variável egen, count () é similar, mas não idêntico. NOTICE: O grupo de consultoria IDRE Statistical estará migrando o site para o WordPress CMS em fevereiro para facilitar Manutenção e criação de novos conteúdos. Algumas de nossas páginas antigas serão removidas ou arquivadas de modo que elas não serão mais mantidas. Vamos tentar manter os redirecionamentos para que os URLs antigos continuem a funcionar da melhor maneira possível. Bem-vindo ao Instituto de Pesquisas Digitais e Educação Ajude o Grupo de Consultoria Estatal dando um presente Stata FAQ Como posso analisar dados de contagem na Stata Stata tem vários procedimentos que podem ser usados na análise de dados de contagem. Comece por carregar e descrever um conjunto de dados em 316 estudantes em duas escolas secundárias de Los Angeles. Vamos analisar os daysabs variáveis para ver se há um efeito devido ao gênero e habilidade conforme medido por mathnce e langnce. Para começar, sempre fomos alertados contra o uso de dados de contagem na regressão OLS. Um simples histograma pode nos mostrar que esta é uma boa recomendação. Os dados são fortemente distorcidos para a direita, então claramente a regressão OLS seria inadequada. Os dados de contagem freqüentemente seguem uma distribuição de poisson, então algum tipo de análise de poisson pode ser apropriado. Lembre-se da teoria estatística de que, em uma distribuição de poisson, a média e variância são as mesmas. Vamos resumir daysabs usando a opção de detalhes. A variação de daysabs é quase 10 vezes maior do que a média. A distribuição de daysabs está exibindo sinais de sobredispersão, ou seja, maior variação do que se poderia esperar em uma distribuição de poisson. Antes de chegar a uma análise alternativa, vamos executar uma regressão de poisson, embora acreditemos que a distribuição de poisson não está correta. A regressão de Poisson pode ser acompanhada com o comando veneno que testa o poisson de bondade de ajuste. Veja como são esses comandos. O grande valor para o qui-quadrado no gof é outro indicador de que a distribuição de poisson não é uma boa escolha. Uma estatística de teste significativa (plt0,05) do gof indica que o modelo de poisson é inadequado. Vamos executar a análise mais uma vez, desta vez usando regressão binomial negativa. A regressão binomial negativa é frequentemente mais apropriada nos casos de sobredispersão. Aqui está a análise binomial negativa. O teste de razão de verossimilhança na parte inferior da análise é um teste do parâmetro alfa de sobredispersão. Quando o parâmetro overdispersion é zero, a destruição binomial negativa é equivalente a uma distribuição de poisson. Nesse caso, o alfa é significativamente diferente de zero e, portanto, reforça uma última vez que a distribuição de poisson não é apropriada. Na análise em si, o gênero e a linguagem são significativos enquanto a matemática não é. A partir da codificação do gênero (1female, 2male) é evidente que as mulheres estão ausentes significativamente mais do que os machos. O coeficiente significativo para o langnce sugere que os alunos de maior habilidade estão ausentes com menos freqüência do que os estudantes de habilidades mais baixas. O conteúdo deste site não deve ser interpretado como um endosso de qualquer site, livro ou produto de software específico da Universidade da Califórnia.
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