AVISO: O grupo de consultoria estatística IDRE estará migrando o site para o WordPress CMS em fevereiro para facilitar a manutenção e criação de novos conteúdos. Algumas de nossas páginas antigas serão removidas ou arquivadas de modo que elas não serão mais mantidas. Vamos tentar manter os redirecionamentos para que os URLs antigos continuem a funcionar da melhor maneira possível. Bem-vindo ao Instituto de Pesquisa Digital e Educação Ajude o Stat Consulting Group dando um presente Stata FAQ Como posso fazer ANOVA contrastes no Stata Stata não tem um built-in contraste comando no entanto, ATS desenvolveu um programa que irá fazer ANOVA contrastes . Você pode baixar o programa anovacontrast. ado digitando findit anovacontrast (veja Como posso usar o comando findit para procurar programas e obter ajuda adicional para obter mais informações sobre como usar o findit). Agora, vamos ler um exemplo de conjunto de dados, crf24. Adaptado de Kirk (1968, primeira edição). Esses dados são de um projeto fatorial 2x4, mas os mesmos dados também podem ser usados para exemplos ANOVA unidirecionais. A variável y é a variável dependente. A variável a é uma variável independente com dois níveis enquanto b é uma variável independente com quatro níveis. Usando o comando anovacontrast em uma ANOVA unidirecional É bastante claro que existe uma F global significativa para a variável independente b. Agora, vamos criar alguns contrastes que podemos testar: 1) grupo 3 versus grupo 4 2) a média dos grupos 1 e 2 versus a média dos grupos 3 e 4 3) a média dos grupos 1, 2 e 3 versus grupo 4 Usando o comando anovacontrast em uma ANOVA bidirecional Agora vamos tentar os mesmos contrastes em b mas em uma ANOVA bidirecional. Observe que as razões F nesses contrastes são maiores do que as razões F no exemplo de ANOVA unidirecional. Isso ocorre porque a ANOVA bidirecional tem um residual quadrático médio menor do que a ANOVA unidirecional. O conteúdo deste site não deve ser interpretado como um endosso de qualquer site, livro ou produto de software específico pela Universidade da Califórnia. NOTICE: O grupo de consultoria estatística IDRE estará migrando o site para o WordPress CMS em fevereiro para facilitar Manutenção e criação de novos conteúdos. Algumas de nossas páginas antigas serão removidas ou arquivadas de modo que elas não serão mais mantidas. Vamos tentar manter os redirecionamentos para que os URLs antigos continuem a funcionar da melhor maneira possível. Bem-vindo ao Instituto de Pesquisa Digital e Educação Ajude o Stat Consulting Group dando um presente Stata FAQ Como posso fazer anova contrastes usando o comando margens (Stata 11) O comando margens introduzido no Stata 11 fornece uma maneira fácil de calcular contrastes na análise De projetos de variância. Começaremos por carregar o conjunto de dados hsbanova e executar um anova fatorial com leitura como variável de resposta. Nem o grp pela interação feminina nem o efeito principal feminino foram significativos. Antes do experimento, decidimos que quatro comparações entre os grp significaria ser teoricamente interessante e que seria testar estes se grp foi estatisticamente significativa. Foi e assim vamos testar os seguintes contrastes: grp1 versus grp2 grp3 versus grp4 grp1 amp grp2 versus grp3 amp grp4 grp1, grp2 amp grp3 versus grp4 Também pode ser útil olhar para esses contrastes em termos de pesos aplicados a cada um dos o significado. Os quatro contrastes acima seriam algo como isto: Note que para cada um dos contrastes acima a soma dos pesos é zero. Podemos agora começar nossas múltiplas comparações executando o comando margens com as opções desejadas e pós. O comando de margens exibe os meios marginais ajustados (também conhecidos como meios marginais) para cada um dos quatro níveis de grp. Vamos agora proceder a calcular cada um dos um grau de liberdade contrasta duas maneiras primeiro usando o comando de teste e, em seguida, usando lincom. O comando de teste produz um qui-quadrado enquanto o comando lincom produz uma prova de z. A quadratura do z produz o mesmo valor que o qui-quadrado. Nós fizemos a última comparação usando os pesos (13 13 13 -1). Podemos obter o mesmo chi-quadrado e z usando os pesos (1 1 1 -3). No entanto, você notará que o coeficiente no lincom terá um valor numérico diferente. Neste ponto, devemos considerar algum tipo de ajuste por ter feito quatro contrastes. A abordagem mais fácil seria um ajuste de Bonferroni feito dividindo nosso nível alfa pelo número de comparações (.054 .0125). Assim, qualquer contraste menor que 0,0125 seria significativo, ou seja, contrastes 3 e 4. Alternativamente, poderíamos considerar o uso de um ajuste de Scheffeacute, uma vez que dois dos contrastes (3 e 4) eram contrastes não pareados. O valor crítico para Scheffeacute pode ser calculado a partir do seguinte: (p-1) criticalvalueF (p-1, dfe) (4-1) criticalvalueF (4-1, 192) (4-1) 2.65 32.65 7.95 Embora, o crítico O valor para Scheffeacute é uma relação F, podemos compará-lo ao qui-quadrado com um grau de liberdade dos comandos de teste. Mais uma vez, apenas os contrastes 3 e 4 foram estatisticamente significativos. O conteúdo deste site não deve ser interpretado como um endosso de qualquer site, livro ou produto de software específico da Universidade da Califórnia.
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