stata如何看t检验的显著性

1. stata如何看t检验的显著性

reg只提供回归分析，在出的结果里每个变量后面都有P值，P=0代表显著，P=0.01以下是1%显著水平显著，0.05是5%，0.1是10%，如要要T值可以ttest A之类的。
reg y x1 x2 xn
test x1=x2=xn=0
关键看三个地方，一个是判定系数R方，本图中，为0.9464，拟合优度很高。
第二看回归系数，本例中，常数项为9.347，系数为0.637，
第三看回归系数的显著性检验，即P值，本例中，x的系数的P值为0.000，小于0.05，说明x对因变量有显著的影响。其它的基本可以忽略。

扩展资料：
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。
参考资料来源：百度百科-stata

2. 在stata中如何看解释变量的显著性

1、首先用sysuse打开数据文件后，点击菜单 statistics | summaries,tables,and tests |summary and descriptive statistics | correlations and covariances。


2、然后在弹出配置窗口，在变量下拉列表中选择mpg和weight，也可以直接输入，然后点击OK。


3、之后在新的界面里从输出结果可以看出，mpg和weight之间的相关系数为-0.8072，是一种负相关关系。


4、如果我们想针对国产车和外国车分别研究mpg和weight之间的相关关系，可以在配置窗口的by/if/in中进行设置，分组变量选择foreign。


5、然后点ok，输出结果如下：此过程也可以通过输入命令“ by foreign,sort:correlate mpg weight”实现。


6、另外，在stata中，除了能够求出两个变量之间的相关关系外，还可以求出多个变量之间的相关关系。例如，在命令行输入“.correlate mpg weight length turn displacement”，按回车，得到以下输出结果：

3. stata相关系数显著性检验检验命令

pwcorr变量1 变量2 ……，sig，结果中系数下面一行就是显著性水平（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：百度百科-stata

4. stata t值多少是显著

许多学习统计学的学生想知道t检验如何看待显著性，这更有趣。让我们告诉你如何看待t检验的重要性。

T检验是统计学中的一个重要工具。统计一直是一门很难的学科。T检验主要是检测数据的显著性。
所谓显著性是指当无效假设为真时，通过拒绝无效假设而承担的风险水平，也称为概率水平，或显著性水平，即检验是统计数量和实际数量之间的差异。
T检验用于比较两种方法之间的差异是否显著。它测试两个样本数据的平均值。距离越近，意义就越重大。然而，这不是绝对的。T检验也会受到方差的影响，失去准确性。
因此，t检验是不够的。只有经过F-检验和G-检验后才能大致确定。

5. stata相关系数显著性检验检验命令

pwcorr变量1 变量2 ……，sig，结果中系数下面一行就是显著性水平（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：百度百科-stata

6. 如何看STATA结果否显著（随机变量模型）

判断显著性水平，只需要看P>|z|的概率值，一般来说，这个概率小于0.05时，说明变量是在5%显著性水平上显著。这个概率小于0.01时，说明变量是在1%显著性水平上显著。这个概率小于0.10时，说明变量是在10%显著性水平上显著。（不需要看置信区间）
你的回归结果中CTI与ETA按任何一种显著性水平都是显著的。其他变量都是不显著的。

7. stata回归结果显著怎么看？

reg只提供回归分析，在出的结果里每个变量后面都有P值，P=0代表显著，P=0.01以下是1%显著水平显著，0.05是5%，0.1是10%，如要要T值可以ttest A之类的。
reg y x1 x2 xn
test x1=x2=xn=0
关键看三个地方，一个是判定系数R方，本图中，为0.9464，拟合优度很高。
第二看回归系数，本例中，常数项为9.347，系数为0.637，
第三看回归系数的显著性检验，即P值，本例中，x的系数的P值为0.000，小于0.05，说明x对因变量有显著的影响。其它的基本可以忽略。

扩展资料：
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。
参考资料来源：百度百科-stata

8. stata检验显著性用z值还是用t值

一般情况下，对于大样本，两个均数的比较可以用Z检验，也可以用t检验，二者结果接近；而对于小样本，两个均数的比较应该用t检验而不应该用Z检验，因后者会把P值估计得过小以至于把原来可能无统计学意义的资料解释为有统计学意义。
z值和t值得区别：
区别一：z检验适用于变量符合z分布的情况，而t检验适用于变量符合t分布的情况；

区别二：t分布是z分布的小样本分布，即当总体符合z分布时，从总体中抽取的小样本符合t分布，而对于符合t分布的变量，当样本量增大时，变量数据逐渐向z分布趋近；
区别三：z检验和t检验都是均值差异检验方法，但t分布逐渐逼近z分布的特点，t检验的运用要比z检验更广泛，因为大小样本时都可以用t检验，而小样本时z检验不适用。SPSS里面只有t检验，没有z检验的功能模块。