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  • 使用encode变量将字符串变量转换为long类型的变量之后仍然没有办法正常的生成分组变量,所以我采用了先生成一组虚拟变量,然后虚拟变量分组最终生成分组变量的方法。 数据如图所示,leixing变量的数据类型时str,...

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    stata根据字符串变量分组时出现type mismatch如何解决

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    使用encode变量将字符串变量转换为long类型的变量之后仍然没有办法正常的生成分组变量,所以我采用了先生成一组虚拟变量,然后对虚拟变量分组最终生成分组变量的方法。

    数据
    数据如图所示,leixing变量的数据类型时str,我的目的时对其分组生成虚拟变量,让国有企业为0 私营企业为1,步骤操作如下:

    encode leixing ,gen(kind)  //将字符串变量转化为数值型变量
    label drop kind  // 上一步中转换完成后显示是标签  要去掉标签让其显示数字
    tab kind ,gen (sort) // 将kind中每一个类型都生成一个虚拟变量
    gen s_dummy = (sort1>0 | sort2>0) // 对虚拟变量进行分组生成分组的虚拟变量

    最终s_dummy就是我们想要生成的分组虚拟变量。

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  • 连续变量的统计推断

    2020-08-03 19:19:40
    连续变量的统计推断1 t检验1.1 t检验概述1.2 成组设计两样本均数的比较 1 t检验 1.1 t检验概述 在针对连续变量的统计推断方法中,最常用的有t检验和方差分析两种,其中t检验是最基本的检验方法。 对于X‾\overline{X...

    在这里插入图片描述

    1 t检验

    1.1 t检验概述

    在针对连续变量的统计推断方法中,最常用的有t检验和方差分析两种,其中t检验是最基本的检验方法。

    对于X\overline{X} - μ 仅看这一个数字很难判断出这种差异究竟是大是小。为此需要找到某种方式对这一差值进行标准化。标准化的思路是将该差值除以某种表示离散程度的指标。标准化变换:
    在这里插入图片描述
    其中,样本均数X\overline{X}的分布规律为正态分布n(μ,σ2/N),则U服从标准正态分布N(0,1)。
    U检验看上去虽然很好,却实际上毫无用处,因为σX\overline{X}在 计算中需要使用总体标准差,但在实际工作中和总体均数一样也常常未知,能够使用的仅仅是样尔标准差s。

    如果用样本标准量来代替总体标准差来进行计算,即sX\overline{X} = s / 根号n ,则由于样本标准差s会随样本而变。相应的标化统计量的变异程度要大于 U,它的密度曲线看上去有些像标准正态分布但是尖一些而且尾巴长一些,这种分布称为t分布,相应的标化后统计量也就被称为t统计量。显然,t统计量的分布规律是和样本量有关的,更准确地说是和自由度(v/df)有关的。自由度是信息量的度量,描述了样本数据能自由取值的个数,在t分布中由于有给定的样本均数这一限定,所以自由度为 v = n - 1。从图中可以看出,自由度增加时它的分布就逐渐接近标准正态分布了。因此,在样本量较大时,可以用标准正态分布来近似t分布。
    在这里插入图片描述
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    t检验仍然采用小概率反证法原理,其基本思想是:首先假设H0成立 ,然后考察在H0成立的条件下,按照现有样本量做随机抽样在相应的总体中抽到现有样本,以及比现有样本与总体的差异更大的样本的累积概率,如果相应的概率 P<=α( 检验水准),因 拒绝H0假设,接受对立的H1假设,认为现有样本井非来自于所假定的总体。

    另外,根据具体的设计方案和希望解决的问题不同,又可以将t检验分为单样本t检验、两样本t检验和配对t检验等,但它们的基本原理都是相同的。

    t检验在SPSS中基本上被集中在“比较均值”子菜单中,具体如下:

    • 单样本t检验过程:进行样本均数与已知总体均数的比较
    • 独立样本t检验过程:进行两样本均数差别的比较,及通常所说的两组资料的t检验
    • 配对样本t检验过程:进行配对资料的均数比较,即配对t检验

    1.2 成组设计两样本均数的比较

    作为参数方法,t检验也有适用的条件,但相对而言它比较稳健,对使用条件的违反有一定的耐受性。但如果使用条件被严重违反,则可以采用校正的t检验,或者换用非参数方法来进行分析。

    在应用t检验进行两样本均数的比较时,要求数据满足以下条件:

    • 独立性,各观察值之间是相互独立的,不能相互影响
    • 正态性,各个样本均来自于正态分布的总体
    • 方差齐性,各样本所在总体的方差相等

    2 单因素方差分析

    2.1 方差分析概述

    方差分析(ANOVA)的理论基础:将总变异分解为由研究因素所造成的部分和 由抽样误差所造成的部分,通过比较来自于不同部分的变异,借助F分布做出统计推断。后人又将线性模型的思想引入方差分析,更是为这一方法提供了近乎无穷的发展空间。

    单因素方差分析所针对的是多组均数间的比较。它的基本思想:方差分析是基于变异分解的思想进行的,在单因素方差分析中,整个样本的变异可以看成由如下两个部分构成:

    总变异 = 随机变异 + 处理因素导致的变异

    其中随机变异是永远存在的,确定处理因素导致的变异是否存在就是所要达到的研究目标,即只要能证明它不等于0,就等同于证明了处理因素的确存在影响。

    在这里插入图片描述

    方差分析的检验统计量可以简单地理解为利用随机误差作为尺度来衡量各组间的变异,即
    F = 组间变异测量指标 / 组内变异测量指标

    则在H0成立时,处理所造成的各组间均数的差异应为0(理论上应为0,但由于抽样误差不可能恰好为0),即
    μ1 = μ2 = μ3 = … … = μk

    在这里插入图片描述
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    单因素方差分析的应用条件

    • 观察对象是来自于所研究因素的各个水平之下的独立随机抽样(Independence)
    • 每个水平下的应变量应当服从正态分布( Normality)
    • 各水平下的总体具有相同的方差(Homoscedascity)
      其实,与t检验的应用条件大同小异,概括起来就是独立性、正态性和方差齐性。

    方差分析拒绝H0只能说明各组之间存在差异,但并不足以说明各组之间的关系。利用多重比较可以初步判断各组间的关系。

    多重比较可以分为事前计划好的比较和事后比较。前者往往借助于 Contrast,而很多种不同的方法,这些方法的核心问题都是如何控制总的一类错误的大小。

    在分组变量包含次序信息时,如果方差分析给出了各组间差异有统计学意义的结论,井且 Means-Plot 提示各组均数的某种趋势时,可以利用趋势分析探讨观察值与分组变量间间的数量依存关系。

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  • 一 单分类变量描述频数,例如:value_counts()描述分类变量 柱形图 二 单连续变量描述统计量(均值,中位数,...四 单分类变量与单连续变量描述连续变量统计值,例如,分组groupby()描述各地区的房价分布 五 双分...

    一 单分类变量描述频数,例如:value_counts()描述分类变量 柱形图
    二 单连续变量描述统计量(均值,中位数,四分位数,总和等),例如:聚合函数agg()描述价格变量 直方图
    三 分类变量与分类变量描述频数,例如:交叉表crosstab()描述各地区与是否学区房 交叉表——堆叠柱状图
    四 单分类变量与单连续变量描述连续变量统计值,例如,分组groupby()描述各地区的房价分布
    五 双分类变量与连续变量描述连续变量统计值,透视表pivot_table()描述各地区房价与地域,学区房的关系

    # -*- coding: utf-8 -*-
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    
    data_file = r'F:\python_data_analysis\data_04\sndHsPr.csv'
    

    #读取文件,如果csv文件有中文 data_df = pd.read_csv(data_file, enconding=‘gbk’)

    data_df = pd.read_csv(data_file)
    #预览数据,默认5行
    print(data_df.head())
    

    对地区列的拼音进行重新编码,创建地区新列district

    district = {'chaoyang': '朝阳区', 'haidian': '海淀区', 'fengtai': '丰台区', 'xicheng': '西城区',
                'dongcheng': '东门区', 'shijingshan': '石景山区'}
    data_df['district'] = data_df['dist'].map(district)
    
    # -*- coding: utf-8 -*-
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    
    data_file = r'F:\python_data_analysis\data_04\sndHsPr.csv'
    
    data_df = pd.read_csv(data_file)
    print(data_df.head())
    
    district = {'chaoyang': '朝阳区', 'haidian': '海淀区', 'fengtai': '丰台区', 'xicheng': '西城区',
                'dongcheng': '东门区', 'shijingshan': '石景山区'}
    data_df['district'] = data_df['dist'].map(district)
    
    #单分类变量描述频数,例如:value_counts()描述分类变量 柱形图
    dist_amount = data_df['district'].value_counts()
    print('北京各地区的房屋数量:\n{}'.format(dist_amount))
    dist_amount.plot(kind='bar')
    plt.show()
    
    #单连续变量描述统计量(均值,中位数,四分位数,总和等),例如:聚合函数agg()描述价格变量 直方图
    price_desc = data_df['price'].agg(['mean', 'max', 'min', 'std', 'median', 'skew'])
    print('北京房价的统计信息:\n{}'.format(price_desc))
    data_df['price'].hist(bins=20)
    plt.show()
    
    #分类变量与分类变量描述频数,例如:交叉表crosstab()描述各地区与是否学区房 交叉表——堆叠柱状图
    district_school = pd.crosstab(data_df['district'], data_df['school'])
    print('各地区与学区房分布的关系:\n{}'.format(district_school))
    district_school['sum'] = district_school.sum(1)
    district_school = district_school.div(district_school['sum'], axis=0)
    print(district_school)
    district_school[[0, 1]].plot(kind='bar', stacked=True)
    plt.show()
    
    #单分类变量与单连续变量描述连续变量统计值,例如,分组groupby()描述各地区的房价分布
    dist_price = data_df.groupby('district')['price'].mean().sort_values(ascending=True)
    print('各地区房屋均价分布:\n{}'.format(dist_price))
    dist_price.plot(kind='barh')
    plt.show()
    
    #双分类变量与连续变量描述连续变量统计值,透视表pivot_table()描述各地区房价与地域,学区房的关系
    dist_school_price = pd.pivot_table(data_df, index='district', columns='school', values='price', aggfunc='mean')
    print(dist_school_price)
    dist_school_price.plot(kind='bar')
    plt.show()
    
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  • SPSS数据分析之连续变量频率分析

    千次阅读 2020-08-19 11:14:02
    接着上一篇SPSS数据分析之分类变量频率分析 ...百分位值主要用于对连续变量数据离散程度的测量,我们常用的百分数值一般是四分位数。 数据从小到大排列,用三个数据点将数据分为四等份,三个点相对应的就是

    接着上一篇SPSS数据分析之分类变量频率分析
    现在我们以“Q3. 周岁年龄”这个变量进行连续变量的频率分析:
    步骤:【分析】-【描述统计】-【频率】-【Q3.周岁年龄】
    在这里插入图片描述
    在【频率:统计】中,SPSS提供了丰富的描述性计量,包括百分位值、集中趋势、离散趋势和数据分布特征4个部分。这些统计量适用与连续变量数据的分析,不适用与分类变量数据分分析

    (1)百分位值
    百分位值主要用于对连续变量数据离散程度的测量,我们常用的百分数值一般是四分位数
    数据从小到大排列,用三个数据点将数据分为四等份,三个点相对应的就是四分位数,分别位于数据的25%(第一四分位数)、50%(第二四分位数,就是中位数)、75%(第三四分位数)。

    (2)集中趋势
    集中趋势反映了数据向其中心值聚集的程度,是对数据一般水平的概括性度量,主要通过平均数、中位数和众数来表示
    (3)离散趋势
    离散趋势反映了数据远离中心值的程度,是衡量集中趋势值对整个数据的代表程度。数据离散程度越大,说明集中趋势值的代表性越低;反之,数据的离散程度越接近于0,说明击中趋势值的代表性越高。数据的离散
    程度主要通过范围、标准差和方差来表示

    (4)分布特征
    在样本量较大的情况下,会提出研究假设,认为数据应当服从某种分布,每种分布都可以采用一系列的指标来描述数据偏离分布的程度。
    例如,我们通常会考量数据是否服从正态分布、偏度和峰度就可以用来反映数据偏离正态分布的程度,偏度和峰度越接近于0,说明数据越符合假定的正态分布

    步骤:【图表】-【频率:图表】-选择直方图,勾选【在直方图中显示正态曲线】复选框,如图:
    在这里插入图片描述
    在【频率:图表】中可以根据不同类型的数据及分析目的输出不同的图表。

    分类数据:
    需了解数据分布——条形图
    需了解数据结构——饼图
    连续数据:直方图较合适

    由于连续数据可以测量其数据分布是否为正态分布,所以在直方图的下方有一个选项【在直方图中显示正态曲线】,勾选后即可一并输出正态曲线图。

    由于我们分析的是连续数据,重点考量数据的集中趋势和离散趋势,所以取消勾选【显示频率表】复选框,单击确定。
    在这里插入图片描述
    输出为:
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    可以发现,该变量的分布大致符合正态分布。

    条形图和直方图的差别:

    • 条形图——分类数据
    • 直方图——连续数据
    • 条形图长度表示各类别频数多少,直方图面积表示各组频数多少,矩形高低表示每一组频数和频率,宽度表示各组组距,因此直方图高度和宽度均有意义。
    • 直方图分组数据具有连续性,所以直方图的各距形通常是连续排列的,条形图表示分类数据,则是分开排列的。

    在这里插入图片描述

    数据参照来源:《谁说菜鸟不会数据分析之SPSS篇》

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    2020-08-25 11:22:17
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空空如也

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