stata相关系数命令

㈠ 请教各位，如何在stata中如何获取相关系数

不知道你说的获取是什么意思，是计算两个变量的相关系数吗？
pwcorr命令可以实现所有变量的Pearson相关分析，下列命令同时给显着性小于0.05的相关系数上打上星号：
pwcorr, sig star(0.05)
相关有许多种，不知道你要算哪种。

㈡ 如何用stata计算组内相关系数icc

pwcorr命令，help一下这个命令即可。相关性是指两个变量之间的变化趋势的一致性,如果两个变量变化趋势一致,那么就可以认为这两个变量之间存在着一定的关系(但必须是有实际经济意义的两个变量才能说有一定的关系)。相关性分析也是常用的统计方法,用SPSS统计软件操作起来也很简单,具体方法步骤如下。选取在理论上有一定关系的两个变量,如用X,Y表示,数据输入到SPSS中。从总体上来看,X和Y的趋势有一定的一致性。为了解决相似性强弱用SPSS进行分析,从分析-相关-双变量。打开双变量相关对话框,将X和Y选中导入到变量窗口。然后相关系数选择Pearson相关系数,也可以选择其他两个,这个只是统计方法稍有差异,一般不影响结论。点击确定在结果输出窗口显示相关性分析结果,可以看到X和Y的相关性系数为0.766,对应的显着性为0.076,如果设置的显着性水平位0.05,则未通过显着性检验,即认为虽然两个变量总体趋势有一致性,但并不显着。相关分析研究的是两个变量的相关性,但你研究的两个变量必须是有关联的,如果你把历年人口总量和你历年的身高做相关性分析,分析结果会呈现显着地相关,但它没有实际的意义,因为人口总量和你的身高都是逐步增加的,从数据上来说是有一致性,但他们没有现实意义。

㈢ 如何用stata进行变量间的相关性分析，要把星星和p值都显示出来

1、先定义value lable。方式有很多种，data | data utilities |lable utilities |manage value labels或者用命令 label define完成。

㈣ stata相关系数显着性检验检验命令

pwcorr变量1 变量2 ……，sig，结果中系数下面一行就是显着性水平（是零相关的概率）

使用系统自带的数据做RESET检验，sysuse auto，解释：导入系统中自带数据，autodescirbe解释：看看数据的构成。Stata是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。

统计功能

Stata的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近20年发展起来的新方法，如Cox比例风险回归，指数与Weibull回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Poisson回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。具体说， Stata具有如下统计分析能力：

数值变量资料的一般分析：参数估计，t检验，单因素和多因素的方差分析，协方差分析，交互效应模型，平衡和非平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两比较，缺项数据的处理，方差齐性检验，正态性检验，变量变换等。

以上内容参考：网络-stata

㈤ stata中correlate命令怎么判断相关性

pwcorr命令，help一下这个命令即可。相关性是指两个变量之间的变化趋势的一致性,如果两个变量变化趋势一致,那么就可以认为这两个变量之间存在着一定的关系(但必须是有实际经济意义的两个变量才能说有一定的关系)。

㈥ 如何用STATA求相关系数并且还有显着性检验

你好 regress 这个命令就可以啊，然后执行完后用test检验就可以了。 相关性直接用corr就可以了

㈦ 请教在stata中如何获取相关系数

您好，
假设你有俩变量X和Y，那么相关系数就是
pwcorr x y
这样就报告了一般意义的相关系数了。

㈧ 如何用STATA计算滚动相关系数急求高人指点！！～～！～～

tsset year
rolling, window(3) clear: corr A B

㈨ stata怎么让皮尔逊相关系数展示星号

stata怎么让皮尔逊相关系数展示星号？STATA 常用命令集
一、调整变量格式：
format x1 %10.3f ——将x1的列宽固定为10，小数点后取三位
format x1 %10.3g ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位
format x1 %10.3e ——将x1的列宽固定为10，采用科学计数法
format x1 %10.3fc ——将x1的列宽固定为10，小数点后取三位，加入千分位分隔符
format x1 %10.3gc ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位，加入千分位分隔符
format x1 %-10.3gc ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位，加入千分位分隔符，加入“-”表示左对齐。
二、合并数据：
use "C:\Documents and Settings\xks\桌面\2006.dta", clear
merge using "C:\Documents and Settings\xks\桌面\1999.dta"
——将1999和2006的数据按照样本（observation）排列的自然顺序合并起来
use "C:\Documents and Settings\xks\桌面\2006.dta", clear
merge id using "C:\Documents and Settings\xks\桌面\1999.dta" ,unique sort
——将1999和2006的数据按照唯一的（unique）变量id来合并，在合并时对id进行排序（sort）
建议采用第一种方法。
三、对样本进行随机筛选：
sample 50
在观测案例中随机选取50%的样本，其余删除
sample 50,count
在观测案例中随机选取50个样本，其余删除
四、查看与编辑数据：
browse x1 x2 if x3>3 （按所列变量与条件打开数据查看器）
edit x1 x2 if x3>3 （按所列变量与条件打开数据编辑器）
五、数据合并（merge）与扩展（append）
merge表示样本量不变，但增加了一些新变量；append表示样本总量增加了，但变量数目不变。
one-to-one merge：
数据源自stata tutorial中的exampw1和exampw2
第一步：将exampw1按v001～v003这三个编码排序，并建立临时数据库tempw1
clear
use "t:\statatut\exampw1.dta"
su ——summarize的简写
sort v001 v002 v003
save tempw1
第二步：对exampw2做同样的处理
clear
use "t:\statatut\exampw2.dta"
su
sort v001 v002 v003
save tempw2
第三步：使用tempw1数据库，将其与tempw2合并：
clear
use tempw1
merge v001 v002 v003 using tempw2
第四步：查看合并后的数据状况：
ta _merge ——tabulate _merge的简写
su
第五步：清理临时数据库，并删除_merge，以免日后合并新变量时出错
erase tempw1.dta
erase tempw2.dta
drop _merge
数据扩展append：
数据源自stata tutorial中的fac19和newfac
clear
use "t:\statatut\fac19.dta"
ta region
append using "t:\statatut\newfac"
ta region
合并后样本量增加，但变量数不变
六、做图
茎叶图：
stem x1,line(2) （做x1的茎叶图，每一个十分位的树茎都被拆分成两段来显示，前半段为0～4，后半段为5～9）
stem x1,width(2) （做x1的茎叶图，每一个十分位的树茎都被拆分成五段来显示，每个小树茎的组距为2）
stem x1,round(100) （将x1除以100后再做x1的茎叶图）
直方图
采用auto数据库
histogram mpg, discrete frequency normal xlabel(1(1)5)
（discrete表示变量不连续，frequency表示显示频数，normal加入正太分布曲线，xlabel设定x轴，1和5为极端值，(1)为单位）
histogram price, fraction norm
（fraction表示y轴显示小数，除了frequency和fraction这两个选择之外，该命令可替换为“percent”百分比，和“density”密度；未加上discrete就表示将price当作连续变量来绘图）
histogram price, percent by(foreign)
（按照变量“foreign”的分类，将不同类样本的“price”绘制出来，两个图分左右排布）
histogram mpg, discrete by(foreign, col(1))
（按照变量“foreign”的分类，将不同类样本的“mpg”绘制出来，两个图分上下排布）