統計ソフトSTATAの部屋 Ver.2
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統計ソフト STATAを使って統計解析をするスレです。 日本語の良いソースが少ないので盛り上げましょう。 前スレが順調に!?88まで行ったんですが、落ちてしまったので再開です。 >>205-206 完全にスレ違いだろ。。。 ガイドラインは無いけど、ちゃんと空気を読んでから投稿してね☆ Lecture3 1/12 1. 何を学ぶべきか syntaxコマンド, localマクロ(`',"`'"の使い分け), サブルーチンをマスターする。 マクロに分かりやすい名前を付ける。 単純なプログラムを長く重ねることでちゃんと動くプログラムを作る。 2. Scalars Scalarsとマクロの違い scalar x=2 local x=2 di x di `x' 左と右は同じ結果が出る マクロはどこでも使えるのでtt_`x'というようにも使える。 注意! Stataでは同じ文字列に3種類の可能性があり、それぞれ別のものを代入出来る。 1. 変数名 2. Scalar 3. マクロ マクロは`'で区別がつくが、1と2は区別がつきにくい。 例 scalar x=1 di x /* 1 と表示される */ input x /*変数xの定義開始*/ 2 3 end /*変数xに一つ目に2,2つ目に3を代入*/ di x /*変数xがある場合には変数xの最初の値2を返す*/ di scalar(x) /*しかしscalarのxも残っていて、これで呼び出せて1と表示*/ Lecture3 2. Scalars続き programの中で args マクロ名1 マクロ名2 ・・・と書いて program名 インプット1 インプット2 ・・・と実行すると それぞれローカルなマクロ名1にインプット1が入力される。 次は、backslashの話 日本語環境のStataではこの辺りはややこしい話題 backslashとYen記号問題も絡む。 実際backslashでDoファイルに入力して保存すると、 次開くとYen記号になったり、?マークになったり、 なぜかIに置き換わったりと挙動不審。 ここの解説ではエスケープ記号としてbackslashを使う場合、 マクロにちゃんと入力するにはmacval()コマンドを使う。 そうでなければローカルScalarとして入力することが解説されている。 Lecture2-3続き macval()コマンドの使い方 local mymacro=`"Nakamiha Nandemo OK.For example \$ sign"' di "`macval(mymacro)'" でOK 2-3 Binary accuracy コンピュータの2進法で計算するために起きてくる問題の話。 具体例が挙げられている。 それを避ける方法としてscalrを使う方法の解説 >>211 のLecture2-3続きはLecture3-2続きの間違い Lecture3-4 マクロとscalarとどちらが正しいか? マクロは12桁まで、Scalarは16桁までなのでScalarがより正確 迷うならScalarを使っておけということ!? Lecture3-5は、マクロで書いていたプログラムをscalarで書きなおす説明 例 quietly sum `varlist' local xbar=r(mean) なら tempname xbar quietly sum `varlist' scalar `xbar`=r(mean) となる。 3-6. byオプションの使い方 変数xの数を数えるテクニック tempvar n_variable sort x quietly by x: gen `n_variable' = 1 if _n==1 quietly replace `n_variable' = sum(`n_variable') di `n_variable'[_N] 欠損値もひとつの変数と数えるので注意 Lecture3-7 program プログラム名, sortpreserve プログラムの記載 end これでこのプログラム内でsortを使ってもプログラム終了後は順番が元に戻る。 しかし、必要な時のみ使うこと。 Lecture3-8 8. Low-level parsing tokenize "文字列", parse("区切り文字のリスト") これを実行すると区切り文字で文字列を分割し、前からマクロ`1'`2'へ代入していく 例 tokenize "abc+d efg+3*8", parse(" +*") di "`1'" -> abc di "`2'" -> + di "`3'" -> d di "`4'" -> efg di "`5'" -> + di "`6'" -> 3 di "`7'" -> * di "`8'" -> 8 di "`9'" -> di "`10'"-> tokenize "文字列" parse以下を省略した場合は,parse(" ")と同じでスペースで分割となる。 スペースで分割してもスペース自体はマクロには代入されない。 スペースは重複してもひとつのスペースと同じく扱われるが、スペース以外の区切り文字では、その回数分マクロに代入される。 レクチャーと関係ないが inputコマンドについて 文字列を入力する時は、str3 文字列変数 と指定する必要がある。strの後ろの数は文字列の数 欠損値は.で入力 >>208 見逃していました! このレクチャーはプログラミングが主体のレクチャーなので回帰分析の細かい手法の正否は分かりません。 概要は次の通りです。 例えばsysuse autoのデータで行うとすると mpg= a*weight^2+b*weight+c*foreign+d という二次式の回帰曲線モデルを考えます。 この変数a,b,c,dを gen weight2=weight*weight regress weight2 weight foreign として、変数を決めていく手法が詳細に説明されていました。 Lecture3-9 9. Programming immediate commands 気が付かなかった。プログラム名は大文字小文字を区別する。 macro shift 数 `1' `2' `3' `4'とあると macro shift 2 とすると`1' `2'が削除されて`3' `4'がそれぞれ`1' `2'になる`0'には影響しない。 3-10 10. Rewriting mytt in terms of mytti これまで学んだことの応用問題 プログラムの中に小さなプログラムを組み込むことでわかりやすくすることと、 プログラムを変更する時に、同じ動作部分はひとつのプログラム(サブルーチン)に まとめることで、一つの修正で全てが修正できるようになるという内容 3-11 11. Parsing new variables syntax newvarnameコマンドで新しい変数を作成する方法 途中でbreakした時に不完全な新しい変数が出来るのを防ぐ方法 一時的な変数名を作成して、全てが終わった後、新しい変数名に変更する。 Lecture3-12 練習問題 大部分が自作tテストのプログラムの書き換え問題。 やっとLecture4 1/14 4-1. Where are we? このレクチャー3までのまとめ 4-2. Saved results program プログラム名, rclass とすることでこのプログラムがreturn listで r(N)・・・などの値を返す様になる。 programの中にreturn listを返すようなプログラム(例sumなど)を使うと return addを加えることでプログラム中に最初に実行した結果がr(N)・・・に 入力される。 自分で出力させたい値を作る場合は プログラム中に return scalar 名前 = 値で r(名前)=値と表示されるように成る。 returnコマンドはプログラム中のどこに置いても良い 4-3. What can be returned in r()? scalar, macro, matrixが返せる。 mac osxの場合 matrix A = (1,2\3,4) ではダメで matrix A = (1,2\3,4) でないといけない。 4-4. Referring to returned results in other programs di _nで改行 mat lsit A /*Aはmatrix行列名 */ でmatrixそのものを表示 4-5. Referring to returned results in the program that sets them r()はプログラムの最後に代入される。return(sum)などはプログラム途中でも 代入される。 >>215 わかりました。 ただ、それは、weight*weightではなく、c.weight#c.weightという項を入れるといいんですよね。 4-6. Other types of returned values: s() and e() r() rclassとs() sclass e() eclassは同時には使えない 4-7. s-class returned values プログラムの引数にr(mean)などr-classのコマンドが入ってくる 可能性のあるプログラムを作成する際、r-classでプログラムを作成すると 不具合が生じることがある。そのためにs-classは存在する。 しかし、使用頻度は稀。s-classはマクロにしか値を返せない。 substr(文字列,左から何文字目か(-をつけると右から),何文字取るか) substrコマンドで文字列から指定した文字数のみ取り出せる。 4-8. e-class returned results e-classはregressコマンドなどの結果を表示するclass e(cmd) コマンドそのもの e(ll) the log-likelihood value e(b) the coefficient value e(V) 変数マトリックス >>219 ありがとうございます。 ちなみに >>215 > regress weight2 weight foreign > として、変数を決めていく手法が詳細に説明されていました。 regress mpg weight2 weight foreign mpgが抜けていました。 何レスか前にSEMを始めた者です。 大石展緒・都竹浩生『Amosで学ぶ調査系データ解析』の1章にあった、 食物摂取と、大腸ガン、直腸ガンの関連のデータで、同じようにして推定してみようと思ったのですが、推定できません。 このデータ自体は豊田・前田・柳井『原因をさぐる統計学』(1992)のデータだそうなのですが。 総熱量→洋食傾向(潜在変数) 肉類→洋食傾向 乳製品→洋食傾向 酒類→洋食傾向 総熱量・肉類・乳製品・酒類にすべて共分散 洋食傾向→下部消化管のガン傾向(潜在変数) 下部消化管のガン傾向(潜在変数)→大腸ガン 下部消化管のガン傾向(潜在変数)→直腸ガン で図を描くと、攪乱項を自動的につけてくれるので、その状態ですべてデフォルトでEstimationするものの、エラーが出ます。 「洋食傾向」を削除し、潜在変数を「下部消化管のガン傾向」一つにしてやってみると、推定完了しますが、文献とは数値が合いません。 もう少し調べます。 >>222 同書を見たことが無いので、詳しいことは分かりませんが、エラーは何と出ているのでしょうか? 洋食傾向(潜在変数)は実際に計量された変数から導き出されているようですが、 下部消化管のガン傾向(潜在変数)は、洋食傾向と同様、計量された変数によって 作られている潜在変数でしょうか? 下部消化管のガン傾向(潜在変数)を構成している変数の指定はあっていますか? >>223 レスどうもです。 中部大学の小塩さんのページ http://psy.isc.chubu.ac.jp/ ~oshiolab/teaching_folder/datakaiseki_folder/add_folder/daad_02.html の下から3分の1くらいのところにある「PLSモデル」と同じ形です。 このページでいうところの「知的能力」にあたる部分が「洋食傾向」で、「対人関係能力」にあたるところが「下部消化管のガン傾向」になります。 「知性」「信頼性」「素直さ」のところが、「総熱量」「肉類」「乳製品」「酒類」で、「外向性」「社交性」「積極性」のところが「大腸ガン」と「直腸ガン」になります。 エラーメッセージは、ダイアログボックスに、Estimation failedと出、メイン画面上には、 _sem_iv(): 3301 subscript invalid _sem_build__params(): - function returned error _sem_build(): - function returned error _sem_parse(): - function returned error st_sem_parse_and_build(): - function returned error <istmt>: - function returned error r(3301); と出ています。 AMOSでは、「洋食傾向」(小塩さんの図では「知的能力」にあたる)にささる攪乱項を外すことができるのに対し、StataのSEMビルダー上では攪乱項を外すことができない、という状況です。 何か設定があるのか、コマンドでやればいけるのか、というのを調べるつもりなのですが、今日はそろそろ寝ます。 どうもうまくいかないので、ちょっと違うことをして遊んでいます。 sysuse auto.dta reg mpg weight foreign で重回帰分析ができるわけですが、同様のことをSEMを使ってやってみますと、 clear set more off sysuse auto.dta sem (mpg <- weight foreign) , nocapslatent estat eqgof disp "R2=" r(CD) matrix eqf=r(eqfit) disp "F=" (eqf[1,2]/(e(df_m)-2))/(eqf[1,3]/(e(N)-e(df_m)+2-1)) disp "p=" Ftail((e(df_m)-2),(e(N)-e(df_m)+2-1),(eqf[1,2]/(e(df_m)-2))/(eqf[1,3]/(e(N)-e(df_m)+2-1))) set more on ですが、推定方法が違うためか、若干数値に差が出ますね。 ワイは日本人やが聞いた情報によると、もうじき中国はバブルがはじけて昔の貧乏な中国に戻るらしいで みんなも知っての通りもう経済は破綻してて、取り戻すのは無理なんだそうや その世界ではごっつい有名な政府関係者筋から聞いた確かな情報やで まあお前らほどの頭の良い連中には、今さらなくらいのネタやな、かえって失礼かもしれん お前らからすればもう常識的なくらいの知識やろ!! 明けましておめでとうございます。 今年は皆様にとって素晴らしい一年になることをお祈りいたします。 Stataオンラインレクチャー途中でほったらかしているので時間を見つけて終わらせます。 __ノ)-'´ ̄ ̄`ー- 、_ , '´ _. -‐'''"二ニニ=-`ヽ、 / /:::::; -‐''" `ーノ / /:::::/ \ / /::::::/ | | | | | |:::::/ / | | | | | | | |::/ / / | | || | | ,ハ .| ,ハ| | |/ / / /| ,ハノ| /|ノレ,ニ|ル' | | | / / レ',二、レ′ ,ィイ|゙/ 私は只の数ヲタなんかとは付き合わないわ。 . | \ ∠イ ,イイ| ,`-' | 頭が良くて数学が出来てかっこいい人。それが必要条件よ。 | l^,人| ` `-' ゝ | さらに Ann.of Math に論文書けば十分条件にもなるわよ。 | ` -'\ ー' 人 一番嫌いなのは論文数を増やすためにくだらない論文を書いて | /(l __/ ヽ、 良い論文の出版を遅らせるお馬鹿な人。 | (:::::`‐-、__ |::::`、 ヒニニヽ、 あなたの論文が Ann of Math に accept される確率は? | / `‐-、::::::::::`‐-、::::\ /,ニニ、\ それとも最近は Inv. Math. の方が上かしら? | |::::::::::::::::::|` -、:::::::,ヘ ̄|'、 ヒニ二、 \ . | /::::::::::::::::::|::::::::\/:::O`、::\ | '、 \ | /:::::::::::::::::::/:::::::::::::::::::::::::::::'、::::\ノ ヽ、 | | |:::::/:::::::::/:::::::::::::::::::::::::::::::::::'、',::::'、 /:\__/‐、 | |/:::::::::::/::::::::::::::::::::::::::::::::::O::| '、::| く::::::::::::: ̄| | /_..-'´ ̄`ー-、:::::::::::::::::::::::::::::::::::|/:/`‐'::\;;;;;;;_| | |/::::::::::::::::::::::\:::::::::::::::::::::::::::::|::/::::|::::/:::::::::::/ | /:::::::::::::::::::::::::::::::::|:::::::::::::::::::::O::|::|::::::|:::::::::::::::/ 静まりかえっていますが、Stata/Transferってソフトの案内が来た。 ただのデータフォーマット変換ソフトに金とるのね。 おそれいった。 __ノ)-'´ ̄ ̄`ー- 、_ , '´ _. -‐'''"二ニニ=-`ヽ、 / /:::::; -‐''" `ーノ / /:::::/ \ / /::::::/ | | | | | |:::::/ / | | | | | | | |::/ / / | | || | | ,ハ .| ,ハ| | |/ / / /| ,ハノ| /|ノレ,ニ|ル' | | | / / レ',二、レ′ ,ィイ|゙/ 私は只の数ヲタなんかとは付き合わないわ。 . | \ ∠イ ,イイ| ,`-' | 頭が良くて数学が出来てかっこいい人。それが必要条件よ。 | l^,人| ` `-' ゝ | さらに Ann.of Math に論文書けば十分条件にもなるわよ。 | ` -'\ ー' 人 一番嫌いなのは論文数を増やすためにくだらない論文を書いて | /(l __/ ヽ、 良い論文の出版を遅らせるお馬鹿な人。 | (:::::`‐-、__ |::::`、 ヒニニヽ、 あなたの論文が Ann of Math に accept される確率は? | / `‐-、::::::::::`‐-、::::\ /,ニニ、\ それとも最近は Inv. 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legend(position(3) c(1)) >>270 269です。 素早いご解答ありがとうございます そして無事c(1)でできました。感動! column(1)とか色々打ち込んでみてたのですが、c( )だったんですね。 ちなみにそういう情報はSTATAのhelpなどで検索できますか? コマンドを調べるのにいつも手間取っていて。。 後学のため、ご存知でしたら教えて頂けると大変助かります。 >>271 省略しない場合、colsのようです。 検索は、Help→Searchで、適宜どうぞ。今回の場合はlegendで。 勉強や努力が足りなくて優秀になれない奴が惨めな思いをするのは当然 なんだよ。それを自分で何もせずに優秀な人間の足を引っ張るとは言語 道断である。他人を貶めるだけで自分は楽をする奴は恥を知れ。今後も そういう馬鹿者を発見次第、即刻攻撃を掛けて当該スレを焼け野が原に するので、覚悟をする様に願いたい。こういう考え方が国家を滅ぼす。 無能な馬鹿は自滅するに任せ、優秀な人材こそを選択的に抽出し、それ を国家が意図して保護しなければならない。そうする事が国家が生き残 る唯一の道である。繰り返す。何の努力もしない馬鹿を無条件に保護す れば、その結果として誰も努力しなくなるだけである。だから馬鹿を保 護しては絶対にならない。 描 >みんなで優秀な人間の足を引っ張って沈もうよ。 >そうすれば自分だけが馬鹿で惨めな思いをしなくて >すむから楽チン。 >一億総白痴可で横並びになれば怖くは無い > >>272 ありがとうございます。 help確認してみました。確かにcolsですね。 私もlegendのヘルプは何度か見ていたのですが、cols見逃していました。。 お手数をおかけしてすみません。 syntaxをいつも頑張って解読しようとするのですがなかなか力及ばず。 helpやマニュアル(黒い冊子)片手にこれからも頑張ります。 初心者なりに最近驚いたことを一つ。 stataで小数点を含む数値を扱うときはfloat()関数が必要。 count if 変数名==0.1 ではなく count if 変数名==float(0.1) としなければならない。 気づくまでは数が合わなくてオロオロしてました。 描 >367 :匿名希望:2012/07/23(月) 17:23:38.69 > >>365 > 頭悪いのはお前の方だろ? > 「猫」という字を「描」に間違えやがってwww > 小学生並みの頭の悪さだぞ、お前! > 焼かれるのはお前の方だろ? > 外国では猫の丸焼きというゲテモノ料理もあるらしいぜwww > STATAで、重回帰分析にpropensity scoreって使えるんですかね? 2群比較やロジスティックはわかるんですけど。 お久しぶりです。 >>276 >propensity score使えるようですよ SPSSでは一応使えるけどっていうレベルみたい。SPSSの中の人が言っていた。 やっぱりRかな。でもStataいいっす。 >>274 小数点問題 ちょうど私もハマってしまいました。 ここにまとめておくと調べるのにも便利ですね。 情報ありがとうございます。 この情報の公式な発表とかありますか? ちょっとググったら、 ttp://www.google.co.jp/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=20&ved=0CHkQFjAJOAo&url=http%3A%2F%2Fwww.rpi.edu%2F~simonk%2Fpdf%2FUsefulStataCommands.pdf&ei=H6NqUP3UIe3LmAX0kYDABQ&usg=AFQjCNGWGyuzTiMvneGJkgFjA5Wr38qvYw&sig2=PP6RQkXbjVehu3TUwAvPgQ のここに書いてありました。 K.Data Types,When 3.3 3.3,andMissingValues foreach n of numlist 1(1)255 { di `n' , char(`n') } charコマンドで特殊な文字列を表現できる。でも日本語フォントはダメみたい。 ずっと文字列を変数名と認識させる方法を探しているが見つからない。 . input testdesu testdesu 1. 1009 2. 9001 3. end . di testdesu 1009 . di ("test"+"desu") testdesu 最後のところでちゃんと1009と表示させる方法を探している。 . di ("test"+"desu")ここは実際はもっと複雑なstring functionコマンドです。 単純な方法がありそうなんだけどなぁ ε⌒ヘ ⌒ヽフ ( ( ・ω・) ブヒブヒ しー し─J >>282 解決しました! local i = "test"+"desu" di `i' でOKでした。 単純でしたね。 *log using forabstract.log, txt append /* easy to read, but Japanese will dissapear*/ do "C:\Users\MSC12-03\Dropbox\HOME\2013JPS\forconfidence.do" replace confidence=. if confidence==999 save forconfidence2012-10-10.dta,replace ttest confidence ,by(experience) ranksum confidence, by(experience) Doファイルの中でDoファイルを作成して実行する方法 capture program drop makedofile program makedofile syntax anything qui{ /*これがポイント。これでログファクィルのヘッダーを出力しない。*/ capture log close log using newdofile.do , text replace } di "clear" di "input str10 newvarname data1 data2" foreach i of local anything { local x = _N foreach j of numlist 1(1)`x' { di originalvarname " " /*ここにdata1, data2用の命令*/ } } di "end" qui { log close } end makedofile /*originaldataを呼び出す変数名など*/ 回帰係数がt分布で検定できることの説明ができる人、どうぞ >>285 di `="test"+"desu"' でも出来ました〜。 はやいものですなぁ もう今年も残す所あとわずか・・ おお、まだ残っていましたね。 もう1年たつんだ。 >>159 今日散歩していたら急に思いついた。StataでSleepsortする方法。 上手くできたらまた書き込みます。 >>295 よくよく考えなおしたら、Sleep Sortの理論上、バックグラウンドで複数の関数が実行出来ないと 無理なんですね。あーダメだ。やるとしたらStataから別のプログラムを操作する方法を考えないとダメかな。 このページ、我ながら本当に役に立つ。 ネットさえ繋がれば、忘れたSyntaxのコツなど検索ですぐに見つかるから助かる。 今日も自分のためにメモ。 /* あるテキストデータの先頭にある文字列に 特定の文字列(複数可)を含んでいるかどうかを判定し、 新しい変数名にその結果を格納するプログラム 下記はやっと動いた例。 上手く行かなかったコードも残しておきます。 理由は良くわかりません。 分かる方お教え下さい。 */ 長くなったのでプログラム本体は次の投稿で capture program drop testprogram program testprogram syntax namelist local newvarname = "`1'" gen `1' = 0 foreach i of local namelist { local j= length("`i'") replace `newvarname' = 1 if substr(textdata,1,`j')== "`i'" } list tab `1' end /* 下記の方法では上手く行かなかった。 そのためわざわざnewvarnameというlocal変数を使っています。 replace "`1'" = 1 if substr(textdata,1,`j')== "`i'" */ testprogram list_pine pine testprogram pine_and_apple pine apple データはこれを使って下さい。 clear set more off input id str10 textdata 1 pine 2 apple 3 pineapple 4 pines 5 "pine juice" 6 "pink juice" 7 orange 8 oranges 9 spine 10 "blue pine" end 群間の多重比較に関して質問させて頂きます。 カイ2乗検定で、群間の有意差を出した後にさらに2つの群間において多重比較を行いたいのですが、どうすればよいのでしょうか? STATAで"tukeyhsd"というコマンドを発見したのですが、どう使っていいのか分かりません。 おお、放置プレーしてしまいました。 まず、そのパッケージは、標準で無いので、ネットから、インストールする必要があります。 net install tukeyhsd で、インストール出来ます。 qsturng.adoも必要そうなのでインストールしましょう。 後は、ヘルプ(help tukeyhsd)の通りですが tukeyhsd 連続変数, dv(カテゴリカル変数) で出来ます。 例 sysuse citytemp tukeyhsd region, dv(tempjan) これで、地域毎に1月の気温の比較が、出来ます。 しかし、多重比較する前に、多重比較が本当に良い選択なのか、研究デザインを考えることをお勧めします。 stataを使いながらstataの使い方や統計学について知識を得られるサイトと いうのはないでしょうか?あるいは本はないでしょうか? >>302 あまり親切な回答ではないですが、UCLAのサイトとか有名ですね。 >>302 あ、まじ回答すると、StataのHelpがかなり優秀なんで、 StataのHelpを見ていれば大抵のことは分かります。 サンプルプログラムもあります。 >>2 にもまとめていましたね。 statalist@hsphsun2.harvard.edu このメーリングリストの回答はググればネット上でも閲覧できます。 内容が高度なことが多いですが、困ったときにググると大抵回答があります。 それでも見つからない時には、メーリングリストの会員になって、 質問したら良いと思います。 STATAとRって一般にどっちが優れているんですか? やっぱり一長一短ですか? ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
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