用上步得到的f1、f2、f3计算CEOpower: CEOpower= 0.5881/0.8827 f1+ 0.1944/0.8827 f2 +0.1002/0.8827 f3 Part3三、主成分分析的代码 *第一步:进行KMO和Bartlett检验: factortest var1 var2 var3 //其中var1、var2、var3是需要进行综合的指标,如两职兼任、学历、所有权、社会声誉、股权分散程度和第一大股东...
效力分析就是保持其它四项不变,第五项是多少。例如,如果我们认为效应可能是 A,并且X的变动为B,并且Y中有 C 的变动与X无关,并且你希望至少有 D% 的机会发现一个效应(如果确实存在),那么你需要至少 E 的样本量。这告诉我们获得足够统计效力所需的最小样本量是E。 或者如果你有一个样本量为 A,并且X的变动...
A Visual Guide to Stata Graphics, Fourth Edition by Michael N. Mitchell Speaking Stata Graphics by Nicholas J. Cox In the spotlight: marginsplot The Stata Blog: Scheming your way to your favorite graph style NetCourse 120: Statistical graphics using Stata Using Stata effectively: The ...
For CIs, use Stata's ciwidth commands to do the same but compute precision or CI width instead of effect size and probability of CI width instead of power. To plan a clinical trial using a group sequential design, use Stata's gsdesign commands to compute stopping boundaries and sample ...
Stata现有的power命令执行功率和样本(PSS) 分析。其功能包括PSS线性回归和集群随机设计 (CRDs)。现在可以添加你自己的功率和样本大小的方法。 线性回归的新方法包括 . power oneslope,在一个简单的线性回归中对斜率测试执行pss。根据给定的其他研究参数计算样本的大小或功率 ...
linkname选项包括如下内容:identify | log | logit | probit | cloglog | opower # | power # | nbinomial test:要求测试带宽的重要性。这测试了gwr模型对数据的描述是否明显优于全局的回归模型。 sample(#)指定在带宽校准过程中使用的观测值百分比,默认为100%。这是特别对于大型数据集很有用,可以减少校准带宽...
Stata的“power”指令可以帮助我们进行统计功效分析,以确定样本量大小、效应大小、显著性水平等对研究结果的影响。这样,我们可以更好地设计研究和进行数据分析。 10. “gmm”指令:广义矩估计 广义矩估计是一种常用的参数估计方法,适用于多种模型。Stata的“gmm”指令可以帮助我们进行广义矩估计,包括一阶、二阶和更高...
* r(Power) = .5 解释: pre(1/3) 指定预处理事件研究系数的位置(1到3)。 post(4/7) 指定后处理事件研究系数的位置(4到7)。 输出显示,若存在一个斜率为0.05的线性预趋势,我们将只能在50%的情况下发现显著的预趋势(即80%的功效)。 可视化平行趋势违背 ...
UTEST: Stata module to test for a U-shaped relationship 34 IVREGHDFE: Stata module for extended instrumental variable regressions with multiple levels of fixed effects 35 NCA: Stata module to perform Necessary Condition Analysis (NCA) 36