Hướng Dẫn Sử Dụng Stata 11, Hướng Dẫn Sử Dụng Phần Mềm Stata

1. Giới thiệu về Stata

Stata là ứng dụng thống kê can đảm và mạnh mẽ với những phương tiện đi lại quản trị tài liệu mưu trí. Mục đích hoàn toàn có thể sử dụng làm điều tra và nghiên cứu trong quy trình làm luận văn, học những khoá học về định lượng và làm bài tập hoặc làm tiểu luận. Trong hướng dẫn này, installmentsvfacr.com sẽ khởi đầu với phần trình làng nhanh và tổng quan, sau đó trình làng 1 bài tập mẫu và bài giải về stata để bạn hiểu rõ hơn .Bạn đang xem : Hướng dẫn sử dụng stata 11

Giao diện của Stata cơ bản như sau:

Giao diện Stata phiên bản 15Ở bên trái có hành lang cửa số có tên ” Command ” là nơi bạn nhập lệnh cho Stata .Ở giữa có hành lang cửa số Stata hiển thị hiệu quả trong hành lang cửa số lớn nhất được gọi là của sổ Kết quả .Ở bên phải có cửa số Biến ( variables ) liệt kê những biến trong tập tài liệu của bạn. Cửa sổ Thuộc tính ( Properties ) ở bên dưới hiển thị những thuộc tính của những biến và tập dữ liệu của bạn .

2. Một số bài tập về stata

Bài tập stataBài giải tìm hiểu thêm

Câu 1: Giả sử nghiên cứu tỷ lệ tội phạm tại Việt Nam thì mô về phạm tội có thể nghiên cứu bằng các yếu tố ảnh hưởng như sau:

Theo những nhà tội phạm học đã xác lập được nhiều yếu tố tác động ảnh hưởng đến tỷ suất tội phạm như yếu tố xã hội, kinh tế tài chính, cá thể. Một số yếu tố quan trọng nhất được xác lập gồm có :Tuổi: Theo các nhà tội phạm học, người cao niên không phạm tội nhiều so với thanh thiếu niên. Họ (các nhà tội phạm học) do đó cho rằng dân số thiếu niên có tỷ lệ tội phạm rất cao.Nên kinh tê: Một số nhà tội phạm tin rằng một nền kinh tế nghèo nàn, GDP thấp là nguyên nhân gây ra tỷ lệ thất nghiệp cao và do đó gây ra tội phạm.Vấn đề xã hội: Khi mức độ của các vấn đề xã hội tăng lên như số lượng các gia đình cha mẹ độc thân, học sinh bỏ học có thể gây ảnh hưởng đến tâm lý tội phạm.Tuổi : Theo những nhà tội phạm học, người cao niên không phạm tội nhiều so với thanh thiếu niên. Họ ( những nhà tội phạm học ) do đó cho rằng dân số thiếu niên có tỷ suất tội phạm rất cao. Nên kinh tê : Một số nhà tội phạm tin rằng một nền kinh tế tài chính nghèo nàn, GDP thấp là nguyên do gây ra tỷ suất thất nghiệp cao và do đó gây ra tội phạm. Vấn đề xã hội : Khi mức độ của những yếu tố xã hội tăng lên như số lượng những mái ấm gia đình cha mẹ độc thân, học viên bỏ học hoàn toàn có thể gây tác động ảnh hưởng đến tâm ý tội phạm .Mô hình hoàn toàn có thể là :

Câu 2:

a ) Đồ thị trung tung FE tức là tiêu tốn thức ăn và trục tung TE là tổng tiêu tốn như bên dưới .Gọi FE ( food Expenditure ) là biến nhờ vào và TE ( Total Expenditure ) là biến độc lập ta được hiệu quả quy mô như sau :SourceSS dfMSNumber of obs =55 F ( 1, 53 )= 31.10  Model139022.821 139022.82Prob > F= 0.0000Residual236893.61653 4469.69087R-squared= 0.3698 Adj R-squared= 0.3579  Total375916.43654 6961.41549Root MSE= 66.856     feCoef .Std. Err. tP. > t < 95 % Conf .Interval >     te. 43680880.000. 2797135. 593904_cons94.2087850.85635 1.850.070 – 7.796134196.2137Ta được quy mô hồi quy toàn diện và tổng thể đó làFE = 94.20878 + 0.436809 FE + uDo thông số TE dương nên ta Tóm lại rằng tiêu tốn mua lương thực tăng tuyến tính với tổng tiêu tốn .

Câu 3:

a )Kết qua quy mô giữa ln ( wage ) và educ như sau :Ta thấy thông số tương thích R-squared là 0.1858 ta thấy ý nghĩa rằng giáo dục lý giải 22 % của biến lnwageHệ số p-value = 0 chứng tỏ nếu kiểm định R2 ≠ 0. Thông thường nếu p-value = 0 hoàn toàn có thể Kết luận quy mô là có ý nghĩa quan hệ giữa ln ( wage ) và edu tức là giáo dục có mối quan hệ với logarit tiền lương .Ta hoàn toàn có thể viết lại quy mô hồi quy như sau :Ln ( wage ) = 0.5837727 + 0.082744 educ + ub )Ta có quy mô như sau :wage = – 0.9048516 + 0.5413593 * educ + uTa được hiệu quả và đồ thị sau :Trong đó hệ đường cao hơn là đường wage và thấp hơn là ln ( wage ). Ta thấy thông số thấp hơn do tại quy mô hổi quy ln trong một quy mô hồi quy là một cách rất phổ cập để giải quyết và xử lý những trường hợp mà một mối quan hệ phi tuyến sống sót giữa những biến độc lập và phụ thuộc vào. Sử dụng logarit để nhìn nhận cho mối quan hệ hiệu suất cao phi tuyến tính .. Do đó thông số góc của quy mô ln sẽ thấp hơn quy mô tuyến tính không phải logarit .

Câu 4.

/ * Thiết lập 100 quan sát * /set obs = 100/ * Thiết lập x từ 1 đến 100 * /gen x = _n/ * tạo u với hàm phân phối chuẩn có độ lệch tiêu chuẩn là 9 và trung bình là 0 * /gen u = rnormal ( 0,9 )/ * tạo y * /gen y = 25 + 0.5 * x + uregress y x/ * Sau đó lặp lại để xem sự đổi khác * /. replace u = rnormal ( 0,9 )( 100 real changes made ). replace y = 25 + 0.5 * x + u( 100 real changes made ). regress y xBảng 50 biến thông số và hằng số của quy mô bên dưới :STTHệ sốHằng số10.55914622.0187720.49691724.4729330.55942123.0808640.47779325.1766450.63421624.4356360.53118723.0346770.57900325.3417480.43464224.5924190.42504823.10669100.65544725.23225110.54522524.7291512

0.440208

23.00782130.46217525.05967140.53441624.75997150.48674123.10199160.58318725.22057170.50398824.88844180.40730222.9527190.70123325.26039200.52891824.92657210.42867922.97768220.77520925.26597230.68053725.00867240.49969722.91682250.57952425.30272260.50519925.14032270.43776322.79972280.45829325.18758290.51088225.21255300.41265622.6339310.41501325.35426320.65589925.30749330.43768422.78882340.40138225.34872350.65695825.31893360.41950322.88048370.42641725.42346380.42521225.30239390.40135522.73032400.48492825.43568410.43646325.40308420.41291922.8271430.41437925.30417440.49966425.22376450.40109322.83304460.44059525.42079470.44556925.30174480.44027222.91587490.48800725.24615500.47223925.20093

Câu 5:

Trị số P., dù cực kỳ thông dụng trong điều tra và nghiên cứu khoa học, không phải là một phán xét sau cuối của một khu công trình điều tra và nghiên cứu hay một giả thuyết .Thông thường khi nhà khoa học muốn kiểm tra xem liệu phụ gia thực phẩm có gây ung thư hay thuốc chữa bệnh, nhà khoa học cho rằng nó không – giả thuyết không – và sau đó triển khai thử nghiệm so sánh thuốc hoặc thuốc với giả dược hoặc một loại thuốc khá. Nếu có nhiều người sống sót hơn với thuốc so với giả dược, thì nhà khoa học sẽ Tóm lại thuốc sẽ hoạt động giải trí tốt. Điều này cũng hoàn toàn có thể xảy ra để thấy rằng những hiệu quả này cũng hoàn toàn có thể mang tính suôn sẻ .Trị số P. có nhiều yếu tố, và việc nhờ vào vào nó trong quá khứ ( cũng như lúc bấy giờ ) đã bị rất nhiều người phê phán nóng bức. Cái khiếm khuyết số 1 của trị số P. là nó thiếu tính logic .Xem thêm : Nghị Định Hướng Dẫn Luật Doanh Nghiệp 2020, ( Tiếng Việt ) Đã CóThật vậy, nếu tất cả chúng ta chịu khó xem xét lại ví dụ trên, tất cả chúng ta hoàn toàn có thể khái quát tiến trình của một điều tra và nghiên cứu khoa học ( dựa vào trị số P. ) như sau :• Đề ra một giả thuyết chính ( H )• Từ giả thuyết chính, đề ra một giả thuyết hòn đảo ( Ho )

• Tiến hành thu thập dữ kiện (D)

• Phân tích dữ kiện : giám sát Phần Trăm D xảy ra nếu Ho là thực sự. Nói theo ngôn từ toán Xác Suất, bước này xác lập P. ( D | Ho ) .Vì thế, số lượng P. có nghĩa là Tỷ Lệ của dữ kiện D xảy ra nếu ( nhấn mạnh vấn đề : “ nếu ” ) giả thuyết hòn đảo Ho là thực sự. Như vậy, số lượng P. không trực tiếp cho tất cả chúng ta một ý niệm gì về thực sự của giả thuyết chính H ; nó chỉ gián tiếp phân phối vật chứng để tất cả chúng ta đồng ý giả thuyết chính và bác bỏ giả thuyết hòn đảoTài liệu cơ bản về Stata gồm có Help của Stata và Hướng dẫn tìm hiểu thêm cơ sở ( Base Reference Manual ) về từng mục lớn của Stata từ Quản lý tài liệu, Đồ họa và Chức năng … Các bạn hoàn toàn có thể tìm hiểu thêm những sách như Acock – A Gentle Introduction to StataLawrence Hamilton – Statistics with StataScott Long and Jeremy Freese – Regression Models for Categorical Dependent Variables Using Stata ( 3 rd edition ) ;

Source: http://wp.ftn61.com
Category: Hỏi Đáp