Die Ergebnisse Ihrer statistischen Analysen helfen Ihnen, das Ergebnis Ihrer Studie zu verstehen, z. B. Ob Variablen eine Wirkung haben, ob Variablen zusammenhängen, ob Unterschiede zwischen Gruppen von Beobachtungen gleich oder verschieden sind usw. Statistiken sind Werkzeuge der Wissenschaft, nicht ein Selbstzweck. Statistiken sollten verwendet werden, um Ihre Ergebnisse zu bestätigen und Ihnen helfen, objektiv zu sagen, wenn Sie erhebliche Ergebnisse haben. Daher, wenn die Berichterstattung über die statistischen Ergebnisse für Ihre Studie relevant, unterwerfen sie die tatsächlichen biologischen Ergebnisse. Reporting Beschreibung (Zusammenfassung) Statistics Means. Berichten Sie immer den Mittelwert (Mittelwert) zusammen mit einem Maß der Variabilität (Standardabweichung (s) oder Standardfehler des Mittelwerts). Zwei allgemeine Möglichkeiten, den Mittelwert und die Variabilität auszudrücken, sind nachstehend gezeigt: Die Gesamtlänge der Braunforelle (n128) betrug im Mai 1994 durchschnittlich 34,4 cm (s 12,4 cm), Proben von Sebago Lake. quot s Standardabweichung (dieses Format wird von Huth bevorzugt (1994) Die Gesamtlänge der Braunforelle (n128) betrug im Mai 1994 durchschnittlich 34,4 plusmn 12,4 cm, Proben von Sebago Lake. quot Dieser Stil erfordert in den Methoden spezifisch, welche Messgrößen der Variabilität mit dem Mittel gemeldet werden Statistiken in graphischer Form dargestellt werden (eine Abbildung), können Sie einfach das Ergebnis im Text ohne Verbalisierung der Summenwerte angeben: Die Gesamtlänge der Bachforelle im Sebago See stieg zwischen Mai und September 1994 um 3,8 cm (Bild 5).quot Frequenzen: Die Frequenzdaten sollten im Text mit geeigneten Maßnahmen wie Prozente, Proportionen oder Verhältnissen zusammengefasst werden. "Während der Fallumschlagszeit konzentrierten sich in den tiefsten Teilen des Sees 47 geschätzte Braunforellen und 24 Bachforellen (Tabelle 3).quot Berichtsergebnisse der Inferential - (Hypothesis) - Tests In diesem Beispiel wird das Schlüsselergebnis blau und das statistische Ergebnis angezeigt. Die den Fund bestärkt, ist rot. Die Gesamtlänge der Bachforellen im Sebago-See stieg im Mai zwischen Mai (34,4 plus 12,4 cm, n128) und September (38,2 plusmn 11,7 cm, n 114) 1994 (zweimaliger t-Test, p lt 0,001) signifikant an : VERMEIDEN, ganze Sätze zu schreiben, die einfach sagen, welchen Test Sie verwendet haben, um ein Ergebnis zu analysieren, gefolgt von einem anderen Ergebnis. Dies verschwendet kostbare Worte (Wirtschaft.) Und unnötig erhöht Ihre Papiere Länge. Zusammenfassung der statistischen Testergebnisse in Zahlen Wenn die in einer Figur gezeigten Ergebnisse mit einem inferentiellen Test getestet wurden, ist es sinnvoll, das Ergebnis des Tests in der Grafik zusammenzufassen, damit Ihr Leser die Bedeutung der Befunde schnell erfassen kann. Es ist unerlässlich, dass Sie Informationen in Ihre Materialien und Methoden oder in der Abbildung Legende enthalten, um zu erklären, wie zu interpretieren, welches System der Codierung Sie verwenden. Mehrere gemeinsame Methoden für die Zusammenfassung der statistischen Ergebnisse sind unten gezeigt. Beispiele: Vergleich von Gruppen (t-Tests, ANOVA, etc.) Der Vergleich der Mittelwerte von 2 oder mehr Gruppen wird üblicherweise in einem Balkendiagramm der Mittel und zugeordneten Fehlerbalken dargestellt. Für zwei Gruppen. Kann der größere Mittelwert 1-4 Sternchen haben, die über dem Fehlerbalken zentriert sind, um den relativen Pegel des p-Wertes anzuzeigen. Im allgemeinen bedeutet das Bezugszeichen plt 0,05, das Quotentmittel plt 0,01, das Quotentmittel plt 0,001 und das Quotierungsmittel plt0,0001. In allen Fällen sollte der p-Wert auch in der Figurenlegende angegeben werden. Das Sternchen kann auch mit tabellarischen Ergebnissen wie unten gezeigt verwendet werden. Beachten Sie, wie der Autor eine Fußnote verwendet hat, um die p-Werte zu definieren, die der Anzahl der Sternchen entsprechen. (Mit freundlicher Genehmigung von Shelley Ball) Für drei oder mehr Gruppen gibt es zwei Systeme, die typischerweise verwendet werden: Linien oder Buchstaben. Das System, das Sie verwenden, hängt davon ab, wie kompliziert es ist, das Ergebnis zusammenzufassen. Das erste Beispiel unten zeigt einen Vergleich von drei Mitteln. Die Linie, die zwei benachbarte Stäbe überspannt, zeigt an, dass sie nicht signifikant unterschiedlich sind (basierend auf einem Vergleichstest mit mehreren Vergleichen), und weil die Linie den Mittelwert von pH 2 nicht einschließt, bedeutet dies, dass der pH 2 - Mittel signifikant von dem pH 5.3 Kontrolle) und der pH 3,5-Gruppe bedeutet. Beachten Sie, dass Informationen zur Interpretation des Codierungssystems (Zeile oder Buchstaben) in der Bildlegende enthalten sind. Wenn Linien nicht leicht gezeichnet werden können, um das Ergebnis zusammenzufassen, ist die häufigste Alternative, Großbuchstaben zu verwenden, die über den Fehlerbalken platziert werden. Briefe, die gemeinsam oder zwischen den Gruppen geteilt werden, würden keinen signifikanten Unterschied anzeigen. Beispiel: Zusammenfassen von Korrelations - und Regressionsanalysen Für Beziehungsdaten (X, Y-Diagramme), bei denen eine Korrelations - oder Regressionsanalyse durchgeführt wurde, ist es üblich, die markanten Teststatistiken (zB r, r-Quadrat) und einen p - Der Körper des Graphen in relativ kleiner Schriftart, um unauffällig zu sein. Wenn eine Regression durchgeführt wird, sollte die am besten passende Linie aufgetragen werden, und die Gleichung der Linie, die auch in dem Körper des Graphen vorgesehen ist. Modified 1-11-2012 Abteilung für Biologie, Bates College. Lewiston, ME 04240Warum Stata 10003 Regression Passformgrafiken 10003 Verteilungspläne 10003 Zeitreihengraphen 10003 Überlebensgrafiken 10003 Konturplots Mit Stata lassen sich Publikationsqualitäten und klar gestaltete Graphen erzeugen. Sie können Skripte schreiben, um Hunderte oder Tausende von Graphen reproduzierbar zu erzeugen und sie in EPS oder TIF für die Veröffentlichung, PNG für das Web oder für PDF-Dateien zu exportieren. Mit dem integrierten Grafikeditor können Sie etwas über Ihre Grafik ändern oder Titel, Notizen, Zeilen, Pfeile und Text hinzufügen. Matrix-Programmierung mit Mata Mata ist eine vollwertige Programmiersprache, die kompiliert, was Sie in Bytecode eingeben, optimiert und führt es schnell. Obwohl Sie nicht brauchen, um zu programmieren, um Stata zu verwenden, ist es beruhigend zu wissen, dass eine schnelle und vollständige Matrix-Programmiersprache ein integraler Bestandteil von Stata ist. Mata ist eine interaktive Umgebung zum Manipulieren von Matrizen und einer vollständigen Entwicklungsumgebung, die kompilierten und optimierten Code erzeugen kann. Es umfasst spezielle Funktionen für die Verarbeitung von Panel-Daten, führt Operationen auf realen oder komplexen Matrizen, bietet vollständige Unterstützung für objektorientierte Programmierung und ist voll integriert mit jedem Aspekt der Stata. Reale Dokumentation Wenn es Zeit, Ihre Analysen durchzuführen oder zu verstehen, die Methoden, die Sie verwenden, Stata nicht verlassen Sie hoch und trocken oder bestellen Bücher, um jedes Detail zu lernen. Jede unserer Datenverwaltungsfunktionen wird vollständig erklärt, dokumentiert und in der Praxis an realen Beispielen gezeigt. Jeder Schätzer ist vollständig dokumentiert und enthält mehrere Beispiele für reale Daten, mit realen Diskussionen über die Interpretation der Ergebnisse. Die Beispiele geben Ihnen die Daten, so können Sie zusammenarbeiten in Stata und sogar verlängern die Analysen. Wir geben Ihnen Quick Starts für jede Funktion zeigt einige der häufigsten Verwendungen. Wollen Sie noch mehr Details, unsere Methoden und Formeln Abschnitte bieten die Besonderheiten von dem, was berechnet wird und unsere Referenzen zeigen Sie auf noch mehr Informationen. Stata ist ein großes Paket und hat so viel Dokumentation ndash über 12.000 Seiten in 23 Bänden. Aber keine Sorge, geben Sie helfen, mein Thema und Stata wird seine Keywords, Indizes und sogar benutzerdefinierte Pakete, um Ihnen alles, was Sie wissen müssen, über Ihr Thema zu suchen. Alles ist innerhalb von Stata. Wir schreiben nicht nur statistische Methoden, wir validieren sie. Die Ergebnisse, die Sie von einem Stata-Schätzer sehen, beruhen auf Vergleichen mit anderen Schätzern, Monte-Carlo-Simulationen von Konsistenz und Berichterstattung sowie umfangreichen Tests durch unsere Statistiker. Jeder Stata, den wir versenden, hat eine Zertifizierungssuite bestanden, die 1,7 Millionen Zeilen Testcode enthält, der 3,7 Millionen Zeilen produziert. Wir zertifizieren alle Nummern und Texte aus diesen 3,7 Millionen Zeilen Code. Technischer Support Der technische Support von Stata ist für registrierte Benutzer kostenlos. Und dies ist ein Fall von immer viel mehr als Sie bezahlen. Wir haben ein engagiertes Team von Experten Stata-Programmierer und Statistiker, um Ihre technischen Fragen zu beantworten. Von kniffligen Daten-Management-Lösungen, um Ihre Grafik suchen genau richtig. Von der Erläuterung eines robusten Standardfehlers zur Festlegung Ihres Multilevel-Modells. Wir haben Ihre Antworten. Extensible Stata ist so programmierbar, dass Entwickler und Anwender neue Funktionen hinzufügen, um den wachsenden Anforderungen der heutigen Forscher gerecht zu werden. Mit Statas Internet-Funktionen können neue Funktionen und offizielle Updates über das Internet mit einem einzigen Klick installiert werden. Stata Journal Das Stata Journal ist eine vierteljährliche Publikation mit Artikeln über Statistiken, Datenanalyse, Lehrmethoden und effektive Nutzung der Statas-Sprache. Die Zeitschrift veröffentlicht überprüfte Beiträge zusammen mit kürzeren Notizen und Kommentare, regelmäßige Spalten, Buchbesprechungen und anderes Material von Interesse für Forscher, die Statistiken in einer Vielzahl von Disziplinen anwenden. Stata Press Stata Pressreg veröffentlicht Bücher, Handbücher und Zeitschriften über Stata und allgemeine Statistikthemen für professionelle Forscher aller Disziplinen. Stata Pressreg Publikationen, zusammen mit empfohlenen Büchern. Stata News Die StataNews ist eine kostenlose vierteljährliche Publikation mit Artikeln zur Verwendung von Stata, Ankündigungen von Neuveröffentlichungen und Updates, Schulungsplänen, neuen Büchern, Konferenzen und Benutzergruppen-Meetings, neuen Produkten und anderen Ankündigungen, die für Stata-Nutzer von Interesse sind. Stata Blog Der offizielle Stata Blog, nicht anderweitig klassifiziert (NEC). Wird Sie auf dem Laufenden halten über alle Dinge, die mit Stata, einschließlich Produkt-Ankündigungen, Service-Ankündigungen wie vor Ort und öffentliche Schulungen, und rechtzeitige Tipps und Kommentare im Zusammenhang mit der Verwendung von Stata. Einzeln unterzeichnet werden die Artikel in NEC von denselben Personen geschrieben, die Stata entwickeln, unterstützen und verkaufen. NEC ist informell, aber nützlich und sogar unterhaltsam. Es gibt eine Vielzahl von Trainingsmöglichkeiten, um bei Stata schnell zu werden. Stata bietet praktische öffentliche Schulungen, kundenspezifische Schulungen vor Ort und Online-Schulungen durch NetCourses und Video-Tutorials. Video-Tutorials Statas YouTube-Kanal ist die perfekte Ressource für neue Benutzer zu Stata, Benutzer wollen eine neue Funktion in Stata lernen, und Professoren auf der Suche nach Hilfen in der Lehre mit Stata. Stata Konferenz - und Anwendergruppensitzungen Ob Anfänger oder Experte, bei den User-Group-Treffen, die jedes Jahr an verschiedenen Orten der Welt stattfinden, finden Sie etwas für Sie. Diese Treffen präsentieren ausführliche Präsentationen von StataCorp-Experten und erfahrenen Stata-Nutzern, die sich darauf konzentrieren, Stata effektiver zu nutzen. Eine große Ressource für Benutzer ist Statalist. Ein Forum, wo mehr als 6.500 Stata Benutzer über 2.000 Postings und Antworten pro Monat tauschen. Statalist wird von Stata-Nutzern betrieben und moderiert und von StataCorp gepflegt. Nutzerkommentare (Einen Kommentar zu diesem Titel hinzufügen) Empfehlungen Wenn Ihnen dieser Film gefallen hat, empfehlen wir: - - - - - - Finanz-Ökonometrie Mit Stata von Simona Boffelli und Giovanni Urga bietet eine hervorragende Einführung in die Zeitreihe-Analyse und wie es in Stata für finanzielle zu tun. Die Region Naher Osten und Nordafrika (MENA) leidet sowohl an Datenverfügbarkeit als auch an Datenqualität. Jede Anstrengung, Daten zu sammeln, zu säubern und zu präsentieren, ist ein wel. Das 4. Polen-Stata User Group Meeting findet am Montag, den 17. Oktober 2016 an der SGH Warschau School of Economics, Warschau, Polen statt. Das Ziel der Stata Users Group Meeti. Rain Data: Verwenden von Stata zur Automatisierung der Erstellung und Kennzeichnung jeder Variablen durch Looping Oft in der Datenarbeit findet man, dass die gleiche Arbeit wieder getan werden muss und. Das 22. London Stata Users Group Meeting findet am Donnerstag, den 8. und Freitag, den 9. September 2016, an der Cass Business School, London, statt. Sitzung der London Stata Users Group. Aktuelle Stata-Kurse Die meisten Fragen von Interesse sind grundsätzlich Fragen der Kausalität, d. h. was ist die Wirkung von einigen Variablen x auf eine andere Variable y. Dieser Kurs stellt die statistischen Methoden, die derzeit für das Studium solcher Fragen. Moderne Kausalanalysen basieren entweder auf dem potenziellen Outcomes Framework oder dem strukturellen Gleichungsrahmen. Vor - und Nachteile beider Frameworks werden diskutiert. Die von StataCorp gelieferten NetCourses sind praktische webbasierte Kurse zum Erlernen von Stata. Unser Stata Fundamentals Kurs bietet eine komplette Einführung in Stata sowohl für den neuen Benutzer und ist ideal für die neue oder Anfänger Ebene Benutzer, die einen Vorsprung haben wollen und lernen, wie man Stata effizient nutzen. Erfahren Sie, wie Sie Ihre Daten mit Statas leistungsstarke Grafik-Features zu kommunizieren. Dieser Kurs stellt verschiedene Arten von Graphen vor und demonstriert, wie man sie für die explorative Datenanalyse verwendet. Übertragen von StataCorp, sind NetCourses bequem web-basierte Kurse zum Lernen von Stata. Effect Größe Calculator Effect Size Calculator: ein Benutzerhandbuch für die Verwendung der Tabelle: Effect Size Calculator ist ein Microsoft Excel-Kalkulationstabelle. Es läuft in Version 5 oder höher (einschließlich Office95). Wenn Sie den Mittelwert, die Anzahl der Werte und die Standardabweichung für die beiden zu vergleichenden Gruppen eingeben, berechnet sie die Effektgröße für die Differenz zwischen diesen Werten und zeigt diese Differenz (und ihr Konfidenzintervall) in einem Diagramm an. Es wird auch die Standard-t-Test für den Vergleich zweier Mittel zu berechnen, um zu sehen, ob die Differenz ist statistisch signifikant. Die Tabelle besteht aus zwei Blättern: Rechner. In denen Daten eingegeben und Werte berechnet werden, und Grafik. Die die Effektivgrßenabschätzung und ihre Konfidenzintervalle aufzeichnet. Klicken Sie auf die Registerkarten am unteren Rand des Bildschirms, um zwischen ihnen zu wechseln. Rechner Dieses Blatt ist in drei Abschnitte unterteilt: 1. DATENEINGABE (Spalten A bis G) Dieser Abschnitt enthält die Zellen, in die Daten eingegeben werden können. Ändern Sie nicht den Inhalt einer Zelle, die schattiert ist. Geben Sie nur in leere Zellen ein, da sonst wichtige Formeln verloren gehen können. Geben Sie für jedes Ergebnis eine kurze Bezeichnung ein. Die Inhalte der Zellen A4 bis A7 werden als Etiketten für die Effektgrößenschätzungen in der Graphik verwendet. Behandlungsgruppe: Mittelwert Geben Sie den Mittelwert für die Behandlungsgruppe ein. Dies ist die gepoolte Schätzung der Standardabweichung von beiden Gruppen, basierend auf der Annahme, dass jede Differenz zwischen ihren SDs nur auf eine Abtastvariation zurückzuführen ist. P-Wert für Differenz in SDs Dies ist der p-Wert für einen F-Test, ob ihre SDs nahe genug sind, um sich nur durch Zufall zu unterscheiden. Es ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein so großer Unterschied, wenn die Proben aus der gleichen Population gezogen wurden, aufgetreten wäre. Üblicherweise werden Werte von weniger als 0,05 angenommen, um diese Annahme in Zweifel zu ziehen. Das ist einfach der Unterschied zwischen den beiden Mitteln. Wenn das Ergebnis auf einer bekannten Skala gemessen wird, ist dieser Unterschied als die Größe des Effekts interpretierbar. P-Wert für mittleren Diff (2-tailed T-Test) Dies ist der p-Wert für einen Standard-T-Test, ob die beiden Mittel nahe genug sind, um sich nur durch Zufall zu unterscheiden. Es ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein so großer Unterschied, wenn die Proben aus der gleichen Population gezogen wurden, aufgetreten wäre. Herkömmlicherweise werden Werte von weniger als 0,05 angenommen, um diese Annahme in Zweifel zu ziehen, dh wenn p lt 0,05 ist, ist der Unterschied wahrscheinlich nicht zufällig entstanden und wird als statistisch signifikant bezeichnet. Konfidenzintervall für Differenz: niedriger Das Konfidenzintervall ist eine alternative Möglichkeit, die Variabilität von Schätzungen aus kleinen Proben anzuzeigen. Die Standardberechnung ist hier ein Konfidenzintervall von 95 (andere Prozentsätze können durch Ändern des Werts in Zelle W10 gegeben werden). Wenn mehrere Proben von zwei Gruppen von derselben Grße wie diese, die aus einer Population entnommen wurden, in der die wahre Differenz der Wert in Spalte J war, würde es Unterschiede in den gefundenen Unterschieden geben. Jedoch für jede 100 Proben genommen, für 95 von ihnen (im Durchschnitt) würde die Differenz zwischen der unteren und oberen Vertrauensgrenze liegen. Das Konfidenzintervall wird in der Regel als Ungenauigkeitsspanne um die Schätzung der Differenz zwischen experimentellen und Kontrollgruppen interpretiert. Konfidenzintervall für Differenz: obere 3. STANDARDISIERTE EFFEKTGRÖSSE (Spalten N bis S) Dieser Abschnitt berechnet die Differenz zwischen den beiden Gruppen als standardisierte Effektgröße, korrigiert sie für Bias und berechnet ein Konfidenzintervall. Wirkung Größe basierend auf Kontrollgruppe SD In einigen Fällen kann es nicht angebracht sein, eine gepoolte Schätzung der Standardabweichung zu verwenden, so dass die Kontrollgruppe SD verwendet wird. Die Formeln zur Berechnung dieser Statistiken wurden in zehn Zeilen der Tabelle (dh Zeilen 4 bis 13) eingefügt. Wenn Sie mehr als zehn Effektgrößen berechnen möchten, können die Formeln in weitere Zeilen kopiert werden. Der einfachste Weg, dies zu tun ist, wählen Sie zunächst die Zellen mit der unteren Zeile mit den Formeln bereits in und die Zeilen, in die Sie sie einfügen möchten. Wenn Sie beispielsweise weitere fünf Zeilen wünschen, klicken Sie in Zelle H13, ziehen Sie auf S18 und lassen Sie sie los. Drücken Sie dann STRG D (dh STRG gedrückt halten und D drücken und loslassen). Der Graph zeigt die Effektivgrßenabschätzung (Spalte O) und ihre Vertrauensgrenzen (Spalten Q und R). Er verwendet den Text in Spalte A als Label für jede Effektgröße. Standardmäßig stellt der Graph vier Effektgrößen dar, die den Werten in den Zeilen 4 bis 7 entsprechen. Um mehr (oder weniger) Effektgrößen einzufügen, verschieben Sie den Zeiger auf einen der Diamanten, der die Effekteingabeschätzung darstellt, und klicken Sie auf. Der Text SERIES (Effekt Grßenabschätzung, CalculatorA4: A7, CalculatorO4: O7,1) wird in der Formelleiste (am oberen Rand des Bildschirms) angezeigt. Wenn nur zwei Effektgrößen angezeigt werden sollen, ändern Sie die 7s in 5s (so dass die Werte in den Zeilen 4 bis 5 gezeichnet werden) und drücken Sie RETURN. Alternativ, um fünf Effekt-Größen zu zeichnen, ersetzen Sie die 7s mit 8s. Dann klicken Sie auf einen der oberen Vertrauensgrenzpunkte und wiederholen Sie die Korrektur, und wieder für die untere Vertrauensgrenze.
No comments:
Post a Comment